PENGELOMPOKAN DATA PENGANGGURAN DI INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING

Pengangguran merupakan masalah yang dihadapi oleh negara berkembang maupun maju, termasuk Indonesia. Menurut data BPS tingkat pengangguran dari tahun 2019 sampai 2021 mengalami peningkatan akibat adanya pandemi covid-19 yang terjadi di Indonesia. Pemerintah mengeluarkan kebijakan PSBB untuk mencegah persebaran covid-19. Penurunan pertumbuhan ekonomi membuat pelaku usaha melakukan efisiensi untuk mencegah kerugian. Akibatnya, pelaku usaha melakukan tindakan PHK sehingga berdampak pada peningkatan jumlah pengangguran. Penelitian ini bertujuan untuk mengcluster data pengangguran setiap provinsi di Indonesia tahun 2019 dan 2021. Hasil clustering menggunakan metode K-Means nilai k di optimasi dengan metode elbow dan di evaluasi menggunakan silhouette coefficient, dapat disimpulkan tahun 2019 terdapat 5 cluster, yaitu cluster 0 ada 2 provinsi, cluster 1 ada 16 provinsi, cluster 2 ada 3 provinsi, cluster 3 ada 12 provinsi, cluster 4 ada 1 provinsi dan tahun 2021 terdapat 4 cluster, yaitu cluster 0 ada 21 provinsi, cluster 1 ada 3 provinsi, cluster 2 dan cluster 3 ada 5 provinsi. Terdapat perpindahan provinsi pada tahun 2019 dan 2021 yaitu provinsi Kalimantan Barat, NTT, NTB, dan Sulawesi Barat dari level 3 berpindah ke level 1 terdampak pengangguran. Provinsi Sulawesi Selatan, Maluku, Maluku Utara, Aceh, Kalimantan Utara, Kalimantan Timur, Banten, Jambi, Riau, dan Sulawesi Utara dari yang memiliki level 5 berpindah ke level 3 terdampak pengangguran. Provinsi Kalimantan Timur, DKI Jakarta, dan Kep. Riau dari yang memiliki level 5 berpindah ke level 4 terdampak pengangguran. Hasil evaluasi menetapkan tahun 2019 nilai k=5 dengan silhouette 0.36 dan 2021 nilai k=4 dengan silhouette 0.35 dapat dikatakan kriteria struktur cluster lemah.