Penerapan Metode K-Means Clustering pada Data Tingkat Pengangguran Terbuka Tahun 2016-2018 dan 2019-2021

Abstract

Masalah pengangguran berdampak pada kemiskinan, kriminalitas, dan ketimpangan taraf hidup. Pemerintah harus mengantisipasi dampak tersebut melalui berbagai kebijakan pemerintah. Pengetahuan memainkan peran penting dalam mendukung pengambilan keputusan dan perumusan kebijakan pemerintah terkait dengan pengangguran. Beberapa peneliti telah menggali data untuk mendapatkan pengetahuan baru dari data Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) Indonesia. Data yang tersedia perlu terus digali untuk mendapatkan pengetahuan baru. Penelitian ini bertujuan untuk menambang data TPT Indonesia dari tahun 2016 hingga tahun 2021. Secara lebih spesifik penelitian ini melihat perubahan klaster data TPT tahun 2016-2018 dibandingkan dengan klaster data TPT tahun 2019-2021. Metode data mining adalah analisis clustering menggunakan algoritma k-means. Hasil penelitian; berdasarkan analisis k-means clustering, hanya Provinsi Riau yang naik ke cluster 1 (TPT rendah), dan hanya provinsi Sumatera Barat yang turun ke cluster 2 (TPT Tinggi).