Analisis Hubungan Pertumbuhan UMKM dan Pengangguran di Sumatera Utara

Rina Filia Sari; Syech Suhaimi; Widi Ihdina Nabilla; Afnaria; Melinda Aprianingsih

doi:10.31605/saintifik.v12i1.642

Rina Filia Sari Universitas Islam Negeri Sumatera Utara
Syech Suhaimi Universitas Sumatera Utara
Widi Ihdina Nabilla Universitas Islam Negeri Sumatera Utara
Afnaria Universitas Islam Sumatera Utara
Melinda Aprianingsih Universitas Islam Negeri Sumatera Utara

DOI: https://doi.org/10.31605/saintifik.v12i1.642

Keywords: Pertumbuhan UMKM, Pengangguran, Sumatera Utara, Model Eksponensial, Model Logistik

Abstract

Penelitian menganalisis hubungan antara pertumbuhan UMKM dan penurunan tingkat pengangguran di Sumatera Utara dengan menggunakan model eksponensial dan logistik. Berdasarkan data dari periode 2020 hingga 2023, model eksponensial menunjukkan bahwa jumlah UMKM tumbuh dengan laju rata-rata sebesar 4,96% per tahun. Sementara itu, model logistik yang digunakan untuk memprediksi penurunan pengangguran menunjukkan bahwa UMKM berkontribusi dalam mengurangi Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) sebesar 1,42% per tahun. Hasil analisis korelasi Pearson menunjukkan adanya korelasi negatif yang sangat kuat (-0,87) antara pertumbuhan UMKM dan penurunan pengangguran. Secara keseluruhan, efektivitas UMKM dalam menyerap tenaga kerja tercatat mencapai 75%, khususnya dalam mengurangi pengangguran di kalangan usia muda (15–24 tahun).

Downloads

Download data is not yet available.

References

Adzmina, Z. (2024). Peran Kewirausahaan Berbasis Digital Dalam Mengurangi Tingkat Pengangguran. Deflasi ( Jurnal Ekonomi ), 2(2), 54–64. https://doi.org/10.63736/jd.v2i2.524

Andika, R. (2024). Penerapan Model Exponensial Dan Logistik Dalam Prediksi Populasi : Studi Kasus Kota Palembang. Jurnal Informatika Dan Teknik Elektro Terapan, 12(2), 853–861. https://doi.org/10.23960/jitet.v12i2.4005

Anggreini, D., Sukiyanto, S., & Saputra, B. D. (2023). Population Projection With The Application of The Differential Equation of The Logistic and Exponential Model (Case Study: Yogyakarta Special Region Province). Mathline : Jurnal Matematika Dan Pendidikan Matematika, 8(3), 795–804. https://doi.org/10.31943/mathline.v8i3.406

Borjas, G. J. (2016). Labor Economics. Pearson Education.

Delfira, A. F., Yuliarman, P., & Baihaqi, M. (2025). Analisis Permasalahan Perkembangan UMKM Terhadap Perekonomian di Indonesia. Jurnal Ekonomi, Bisnis Dan Manajemen, 4(1), 167–180. https://doi.org/10.58192/ebismen.v4i1.3184

GÖKMEN, E., & MAVİ, F. T. (2021). Some Applications of Exponential and Logistic Growth Models in Business and Economics. Mugla Journal of Science and Technology, 7(2), 6–17. https://doi.org/10.22531/muglajsci.897318

Hariyanti, H., Satriyantara, R., & Alfian Eka Utama. (2024). Model Eksponensial Dan Logistik Untuk Mengestimasi Pertumbuhan Penduduk di Kecamatan Selong. Griya Journal of Mathematics Education and Application, 4(4), 266–279. https://doi.org/10.29303/griya.v4i4.501

Janan, S., Janan, T., & Mustakim, M. (2024). Analisis Model Pertumbuhan Logistik Untuk Memprediksi Jumlah Penduduk Miskin di Kabupaten Probolinggo. Basis: Jurnal Ilmiah Matematika, 3(2), 9–14.

Juli, N., Jl, A., Ampel, S., Kediri, K., & Timur, J. (2024). Dampak Inflasi Terhadap. 1(3), 209–217.

Khairunnisa, J. (2025). Penerapan Model Eksponensial dan Model Logistik untuk Memproyeksikan Jumlah Penduduk Kabupaten Lombok Timur. Jurnal Diferensial, 7(1), 1–12.

Lestari, S., Bariyah, N., Jamaliah, Yanto, & Wahyudi. (2025). Determinants of Labor Absorption in the MSME Sector in Regencies And Cities Of West Java Province. Jurnal Ilmu Ekonomi Terapan, 10(1), 93–111. https://doi.org/10.20473/jiet.v10i1.69324

Lubis, R., Johni Eka Putra, Tri Widayati, Nurjanna Ladjin, & Adam Hafidz Al Fajar. (2024). Peran dan Strategi UMKM dalam Mengurangi Tingkat Pengangguran di Indonesia. El-Mal: Jurnal Kajian Ekonomi & Bisnis Islam, 5(8), 4082–4094. https://doi.org/10.47467/elmal.v5i8.4611

Lumi, A. N. M., Walewangko, E. N., Lapian, A. L. C. P., Nirmala, A., Lumi, M., Walewangko, E. N., Chatarina, A. L., & Lapian, P. (2021). Analisis Pengaruh Jumlah Angkatan Kerja Dan Indeks Pembangunan Manusia Terhadap Tingkat Pengangguran Di Kota-Kota Provinsi Sulawesi Utara Analysis of the Effect of the Number of Labor Force and Human Development Index on the Unemployment Rate in Northern . Jurnal EMBA, 9(3), 162–172.

Mankiw, N. G. (2018). Principles of economics. Cengage Learning.

Mansyur, A., Rozak, H. A., Taswan, T., & Fitriati, I. R. (2023). Pengelolaan UMKM Pada Masa dan Pasca Pandemi COVID-19 di Kabupaten Kudus. Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat (PENAMAS), 7(2), 109–112.

Nurmadhani, N., & Faisol, F. (2022). Penerapan Model Pertumbuhan Logistik Dalam Memproyeksikan Jumlah Penduduk Di Kabupaten Sumenep. Jurnal Edukasi Dan Sains Matematika (JES-MAT), 8(2), 145–156. https://doi.org/10.25134/jes-mat.v8i2.5436

Pandu, Y. K. (2020). Prediksi Penduduk Kabupaten Alor Dengan Menggunakan Model Pertumbuhan Logistik Pada Beberapa Tahun Mendatang. Asimtot : Jurnal Kependidikan Matematika, 2(1), 71–81. https://doi.org/10.30822/asimtot.v2i1.502

Prihatiningsih, B. E., & Susanti, A. (2023). Mufakat Mufakat. Jurnal Ekonomi Akuntansi, Manajemen, 2(2), 91–107.

Rozikin, N., Sarjana, K., Arjudin, & Hikmah, N. (2021). Aplikasi Persamaan Diferensial Dalam Mengestimasi Jumlah Penduduk dengan Menggunakan Model Eksponensial dan Logistik. Griya Journal of Mathematics Education and Application, 1(1), 44–55.

Sugandha, A., Rosiyanti, R., & Suwali, S. (2022). Aplikasi model Pertumbuhan Logistik DalamMenentukan Proyeksi Penduduk Di Kabupaten Banyumas. Perwira Journal of Science & Engineering, 2(2), 28–36. https://doi.org/10.54199/pjse.v2i2.134

Sukirno, S. (2019). Makroekonomi: Teori Penganta. Erlangga.

Sulma, S., & Nursamsi, N. (2023). Application of Exponential and Logistic Models in Estimating the Population of Bulukumba Regency in 2020-2030. Journal of Mathematics and Applied Statistics, 1(2), 43–50. https://doi.org/10.35914/mathstat.v1i2.72

Tambunan, T. T. H. (2021). UMKM Di INDONESIA: Perkembangan, Kendala, dan Tantangan. Prenada Media.

Varian, H. R. (2014). Big data: New tricks for econometrics. Journal of Economic Perspectives, 28(2), 3–28. https://doi.org/10.1257/jep.28.2.3