Memprediksi Tingkat Pengangguran di Kota Medan dengan Model Regresi Non-Linier Kuadratik - Tiur Malasari Siregar; Ema Natalia Situngkir; Josua Jhonatan Purba; Mhd. Khori Aulia; Riri Novirta Ramadhani (Innovative: Journal Of Social Science Research, 2023)
Tingkat pengangguran yang tinggi menyebabkan ketidakstabilan ekonomi, kemiskinan, dan konflik sosial. Untuk mengurangi tingkat pengangguran, diperlukan prediksi yang akurat. Beberapa penelitian menggunakan model regresi linear untuk memprediksi tingkat pengangguran di Indonesia dan kota besar lainnya. Namun, model tersebut tidak selalu dapat memperhitungkan bentuk kurva yang tidak linear, sehingga memengaruhi akurasi prediksi. Maka, perlu model regresi yang lebih sesuai untuk meningkatkan akurasi prediksi. Sehingga, peneliti menggunakan model regresi nonlinear kuadratik. Penelitian ini terpusat pada kota Medan, menggunakan data sekunder dari Badan Pusat Statistik (BPS) terkait tingkat pengangguran terbuka tahun 2018-2022. Variabel data : tingkat pertumbuhan penduduk (X1) dan tingkat pertumbuhan ekonomi (X2). Hipotesis penelitian berupa uji t dan uji f. Pengujian berganda menggunakan Statistik SPSS – IBM. Sehingga, secara parsial tingkat pertumbuhan penduduk tidak signifikan terhadap tingkat pengangguran di Kota Medan. Namun, jika secara bersama (simultan) dengan tingkat pertumbuhan ekonomi, terdapat pengaruh signifikan terhadap tingkat pengganguran di Kota Medan.