ANALISIS PERBANDINGAN KINERJA REGRESI RIDGE DAN LASSO DALAM MENGATASI MULTIKOLINEARITAS PADA PEMODELAN ANGKA PENGANGGURAN DI JAWA TIMUR TAHUN 2025

Abstract

Pengangguran merupakan salah satu isu pembangunan paling kompleks di Indonesia, termasuk di Provinsi Jawa Timur. Pengangguran merupakan isu strategis yang memerlukan pendekatan analisis yang tepat, karena banyaknya variabel sosial-ekonomi ketenagakerjaan yang saling berkorelasi. Penelitian ini bertujuan memodelkan faktor-faktor yang memengaruhi Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) di Provinsi Jawa Timur tahun 2025 dengan metode regresi Ridge dengan regresi LASSO. Data yang digunakan merupakan data sekunder yang mencakup 38 kabupaten/kota dengan tujuh variabel sosial ekonomi sebagai prediktor. Hasil pengujian terhadap multikolinearitas menunjukkan bahwa terdapat multikolinearitas tinggi yaitu variabel X2 (Rata-rata lama sekolah) dan X4 (IPM). Untuk mengatasi hal tersebut, dilakukan pemodelan dengan regresi Ridge dan LASSO. Regresi LASSO menghasilkan nilai R-squared yang lebih tinggi, dan nilai MAE, MSE, dan RMSE yang lebih rendah jika dibandingkan dengan regresi Ridge, dengan 4 variabel yang terpilih yaitu X4 (IPM), X5 (Persentase Penggunaan Komputer), X6 (UMK), dan X7 (Inflasi). Selanjutnya, dilakukan Post-Selection OLS, terpilih dua variabel (X5 dan X7) dengan arah hubungan yang tepat dan berpengaruh signifikan terhadap TPT. Variabel X5 (Persentase Penggunaan Komputer) berpengaruh negatif terhadap TPT, sedangkan X7 (Inflasi) berpengaruh positif terhadap TPT di Jawa Timur.