PREDIKSI JUMLAH PENGANGGURAN DI JAWA BARAT DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA REGRESI LINIEAR - Permana, Agus; Irawan, Bambang; Bahtiar, Agus (Institut Teknologi Nasional Malang, 2024)
Pengangguran merupakan masalah yang hingga kini belum terselesaikan meskipun pemerintah telah melakukan berbagai upaya untuk menurunkan angka pengangguran. Oleh karena itu, diperlukan informasi mengenai tingkat pengangguran dari waktu ke waktu sebagai acuan dalam pengambilan kebijakan. Penelitian ini menggunakan algoritma regresi linier untuk meramalkan jumlah pengangguran di Jawa Barat dengan memanfaatkan data historis dari tahun 2017 hingga 2022. Analisis dilakukan dengan menggunakan berbagai metode feature selection, termasuk M5 Prime, Greedy, T-Test, dan Iterative T-Test, yang dievaluasi berdasarkan nilai Root Mean Squared Error (RMSE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai RMSE yang diperoleh konsisten sebesar 16086.502 dengan deviasi standar 0.000 untuk semua metode, kecuali tanpa feature selection yang menghasilkan RMSE sebesar 15859.070. Konsistensi nilai RMSE yang rendah menunjukkan bahwa model regresi linier mampu memberikan prediksi jumlah pengangguran dengan tingkat akurasi yang relatif stabil dan optimal. Penelitian ini bertujuan untuk menyediakan alat prediksi berbasis data yang dapat membantu perencanaan dan pelaksanaan kebijakan dalam mengatasi masalah pengangguran di Jawa Barat.