## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 196-206 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.334

## Klasifikasi Pencari Kerja pada Disnaker Menggunakan Metode K-Means Clustering
M. Aqshal Al Fachrizy, Hendri *
Fakultas Sains Dan Teknologi, Program Studi Sistem Komputer, Universitas Pembangunan Panca Budi, Medan, Indonesia Email: 1 maqshalalfachrizy@email.com, 2,* hendry@dosen.pancabudi.ac.id Email Korespondensi: hendry@dosen.pancabudi.ac.id
Abstrak− Dinas  Tenaga  Kerja  (Disnaker)  merupakan  institusi  pemerintah  yang  bertugas  mendukung,  mengontrol,  dan  mengawasi sektor ketenagakerjaan. Selain itu, Disnaker juga bertanggung jawab dalam memberikan pelatihan keterampilan khusus kepada calon karyawan sesuai dengan kebutuhan pasar kerja serta memberikan akses yang luas terhadap kesempatan kerja. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengelompokan data pencari kerja berdasarkan tingkat pendidikan di wilayah Medan menggunakan Algoritma K- Means melalui pendekatan metode clustering dengan penerapan Teknik Data Mining menggunakan perangkat lunak RapidMiner guna memperoleh  data  yang  akurat  dan  relevan.  Hasil  implementasi  Algoritma  K-Means  pada  data  pencari  kerja  di  wilayah  Medan menunjukkan  terbentuknya  6  kelompok  (k6)  dengan  nilai  Davies  Bouldin  Index  (DBI)  sebesar  0.185.  Penelitian  ini  menunjukkan bahwa penggunaan cluster (k6) sebagai k optimal memberikan nilai DBI yang terbaik, yaitu 0.185, menandakan tingkat kemiripan data dalam setiap kelompok semakin berdekatan.
Kata Kunci: K-Means; Clustering; Rapid Miner; Pencari Kerja; Klasifikasi
Abstract− The  Manpower  Office  (Disnaker)  is  a  government  institution  tasked  with  supporting,  controlling,  and  supervising  the employment  sector.  In  addition,  the  Manpower  Office  is  also  responsible  for  providing  specialized  skills  training  to  prospective employees to the needs of the job market and providing broad access to employment opportunities. This research aims to cluster job seeker data based on education level in the Medan area using the K-Means Algorithm through a clustering method approach with the application  of  Data  Mining  Techniques  using  RapidMiner  software  to  obtain  accurate  and  relevant  data.  The  results  of  the implementation of the K-Means Algorithm on job seeker data in the Medan area show the formation of 6 groups (k6) with a Davies Bouldin Index (DBI) value of 0.185. This study shows that the use of cluster (k6) as the optimal k provides the best DBI value, which is 0.185, indicating the level of similarity of data in each group is getting closer.
Keywords : K-Means; Clustering; Rapid Miner; Worker; Classification

## 1. PENDAHULUAN
Undang  undang  Nomor  7  Tahun  1981  tentang  wajib  lapor  ketenagaankerjaan  (Lembaran  Negara  Republik  Indonesia Tahun 1981 Nomor 39, Tambahan Lembaran Negara Republik Indonesia Nomor 3201) setiap pemberi kerja di daerah wajib  menyampaikan  informasi  lowongan  pekerjaan  kepada  Dinas  Tenaga  Kerja  dan  Transmigrasi  dan  Instansi  yang bertanggung jawab di bidang ketenagakerjaan Kabupaten / Kota. K- Means clustering merupakan algoritma yang mudah dan  sederhana.  Algoritma  Clustering  memiliki  daya  tarik  yang  luas  dan  digunakan  untuk  analisis  data  eksplorasi  [1]. Tahapan  tahapan  Data  Mining  yaitu,  Pembersihan  data,  Integrasi  data,seleksi  data,  transformasi  data,  proses  mining, Evaluasi Pola dan presentasi pegetahuan[2]. Peningkatan algoritma Clustering K-Means menggunakan waktu yang lebih baik dan akurat. Analisis cluster merupakan pengelompokan satu set objek dengan benda yang sama yang lebih mirip satu sama lain [3].
Penggunaan  Data  Mining  dalam  pengelompokkan  para  pencari  kerja  terdaftar  dikarenakan  Data  Mining  sudah banyak diterapkan dalam berbagai bidang. Salah satunya metode clustering khususnya metode K-Means. Data Mining. Hasil pengolahan dengan Data Mining berupa sebuah pengetahuan (knowledge) baru yaitu pengelompokan data jumlah pencari kerja terdaftar, sehingga dapat. K-Means clustering merupakan salah satu metode data clustering non-hirarki yang mengelompokkan data dalam bentuk satu atau lebih cluster/kelompok. Data-data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan dalam satu cluster/kelompok dan data yang memiliki karakteristik yang berbeda dikelompokan dengan cluster/kelompok yang lain sehingga data yang berada dalam satu cluster/kelompok memiliki tingkat variasi yang kecil [4].
Data Mining  merupakan bagian dari proses Knowledge Discovery in Database (KDD)  Dimana proses  tersebut mengacu pada proses yang luas untuk menemukan pengetahuan dalam data dan menekankan aplikasi khusus pada metode Data  Mining  [5].  Pengelompokan  (clustering)  merupakan  bagian  dari  ilmu  Data  Mining  yang  bersifat  tanpa  arahan (unsupervised).  Clustering  adalah  proses  pembagian  data  ke  dalam  kelas  atau  cluster  berdasarkan  tingkat kesamaannya[6].  Dinas  Tenaga  Kerja  (Disnaker)  adalah  lembaga  pemerintah  yang  mendukung,  mengontrol  dan mengawasi sektor ketenagakerjaan dan memberikan pelatihan keterampilan khusus kepada calon karyawan seperti yang dipersyaratkan oleh para pencari kerja dan memberikan kesempatan kerja yang luas, meningkatkan peluang perekrutan layanan dan memberikan informasi pasar tenaga kerja dan pasar tenaga kerja.
Irfan Sofi, 2023 melakukan penelitian, dan terungkap bahwa BLT Desa terutama dilaksanakan di daerah-daerah dengan tingkat kejadian anggaran yang tinggi. Temuan lain termasuk perbedaan antara jumlah BLT Desa dan KPM Desa, inkonsistensi antara DTKS Harga non-tunai tidak terlalu tinggi di kepulauan dan daerah pegunungan[7]. Ada penelitian lain yang dilakukan oleh Eti Yonika, Sri Ritno, 2019 mengatakan Data tentang populasi dapat diklasifikasikan dengan menggunakan  algoritma  Classification  and  Regression  (Cart)  dengan  melihat  data  yang  melebihi  tingkat  kesesuain tertinggi berdasarkan data tentang populasi sebelumnya. Namun dari segi pemekaran calon dan cabangan total, sangat

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 196-206 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.334
bermasalah jika data yang diungkapkan dalam jumlah yang cukup besar. [8]. Pada penelitian lain yang dilakukan oleh S Ramadani dkk, 2019 Dari 20 data yang didistribusikan di antara ketiga kelompok tersebut, Klaster 1 memiliki enam data untuk  penjualan,  Klaster  2  berisi  delapan  untuk  kemisikinan,  dan  Klaster  3  berisi  enam  untuk  kemisikinan.  Klaster  2 adalah grup yang paling sering digunakan dan ada 8 Data Kemiskinan (1,37, 3,5, dan 3). Jelas bahwa klaster 2 memiliki konsentrasi  kemiskinan  yang  tinggi  dalam  Jumlah  Tanggungan  =  1  (0-1)  dengan  Ijazah  Tertinggi  Suami  =  3 (SMP/Sederajat), dan Lapangan Usaha Dari Pekerjaan Utama Seorang Suami = 4. (Perikanan Tangkap) [9].
Menurut Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Sumatera Utara mencatat ada sebanyak 1,23 juta orang di Sumut yang terdampak Covid-19. Dari jumlah tersebut, terbanyak atau mencapai sekitar 1,02 juta merupakan kalangan pekerja yang mengalami pengurangan jam kerja. Jumlah ini terdiri atas pengangguran akibat Covid-19 sebanyak 107.000 orang. Kemudian  bukan  angkatan  kerja  karena  pandemi  sebesar  39.000  orang,  sedangkan  yang  tidak  bekerja  64.000  orang. Tingkat pengangguran terbuka (TPT) Agustus 2020 juga meningkat sebesar 1,52 persen atau sebanyak 508.000 orang. Penduduk usia kerja didefinisikan sebagai penduduk yang berusia 15 tahun ke atas. Itu adalah pekerjaan, bukan pekerjaan. Proporsi pendukung yang ikut dalam angkatan kerja adalah pendukung yang melakukan kegiatan ekonomi. Pencari kerja berdasarkan tingkat pendidikan merupakan peran utama dalam dunia kerja. Pendidikan merupakan kunci utama untuk mencari pekerjaan yang lebih cocok bagi para pencari kerja profesional, agar tidak menimbulkan kegagalan dalam bidang pekerjaan.  Provinsi  Sumatera  Utara  masih  kekurangan  kualitas  lapangan  kerja,  menjadi  peningkatan  pertumbuhan perekonomian yang tidak dapat tercapai sehingga terjadi pekerja yang gagal dan tidak profesional.
Tujuan penelitian ini bertujuan untuk mengelompokan data pencari kerja berdasarkan tingkat Pendidikan khusunya di  wilayah  Medan  menggunakan  Algortima  K-Means  melalui  metode  clustering  dengan  menerapkan  Data  Mining menggunakan software RapidMiner agar menghasilkan data yang akurat dan relevan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Clustering  K-Means  adalah  teknik  data  mining  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Proses  pembersihan,  integrasi, seleksi, transformasi, dan penggalian termasuk pengujian pola dan penampilan hasil. K-means clustering adalah teknik clustering data non-hirarki yang mengelompokkan data dalam satu atau lebih cluster atau kelompok. Satu cluster atau kelompok  terdiri  dari  data  dengan  karakteristik  yang  sama,  dan  kelompok  lain  memiliki  karakteristik  yang  berbeda, sehingga ada tingkat variasi yang kecil antara data yang tergabung dalam satu cluster atau kelompok. Ilmu Data Mining menggunakan clustering. Clustering adalah pembagian data ke dalam kelas atau cluster berdasarkan tingkat kesamaannya. Gambar 1 menunjukkan langkah-langkah yang dilakukan.
Data  mining  adalah  proses  untuk  menemukan  pola  dan  teknik  statistik  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan pembelajaran mesin untuk mengekstrak dan mengidentifikasi pengetahuan dari database [10][11][12]. Analisis Klaster mengklasifikasi objek sehingga setiap objek yang paling dekat kesamaannya dengan objek lain berada dalam klaster yang sama [13][14][15][16]. Salah satu metode analisis klaster non-hirarki yang dikenal sebagai klasifikasi K-Means bertujuan untuk  membagi  semua  objek  yang  ada  ke  dalam  satu  atau  lebih  klaster  atau  kelompok  objek  berdasarkan  atributnya. Dengan demikian, objek dengan atribut  yang sama dikelompokkan dalam  satu  klaster, dan objek dengan atribut  yang berbeda dikelompokkan dalam klaster yang berbeda [17][18][19][20].
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada tahapan Penelitian yang terlihat pada gambar 1 dapat dijelaskan: 1. Identifikasi
Tujuan  penelitian  ditentukan  melalui  identifikasi  masalah.  Bagaimana  memanfaatkan  algoritma  K-Means  untuk menerapkan data mining pencari kerja di Kota Medan adalah masalah yang diidentifikasi dalam penelitian ini.
Mengindetifikas i Masalah Menentukan Tujuan Mempelajari Literatur
Mengumpulkan Data
Menganalisa Algoritma K- Means Clustering Mengujia Hasil Penelitian Menganalisa Hasil Pengujian

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 196-206 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.334
2. Studi Literatur
Pada tahap ini, analisis dilakukan terhadap kumpulan data yang akan diolah dan digunakan. Studi literatur dilakukan untuk  mempelajari  data  atau  sistem  yang  akan  dibangun,  berdasarkan  referensi  jurnal  dan  penelitian  yang  telah dilakukan sebelumnya.
3. Pengumpulan Data
Pengumpulan data adalah proses untuk mengumpulkan data pencari kerja yang terdaftar di Dinas Ketenagakerjaan Kota Medan dari tahun 2020 sampai 2023. Data yang dikumpulkan kemudian disortir menjadi data asli dan dibagi menjadi beberapa kategori yang akan di klastering
4. Adapun langkah-langkah pada proses clustering dengan menggunakan algoritma K-Means, adalah sebagai berikut:
a. Menentukan  Jumlah  Cluster  Jumlah  cluster  yang  ditentukan  untuk  mengelompokan  data  pada  penelitian  ini sebanyak 3 cluster. Dengan rumus sebagai berikut:
SSE = ∑ = 1 K k ∑ = S k Xi ||N i −   C k || (1)
b. Menentukan Centroid Pusat awal cluster (centroid) ditentukan secara random atau acak.
V = ∑ Xi n i=1 n ∶ i = 1,2,3, … … . n (2)
c. Menghitung  Jarak  dari  Centroid  Menghitung  jarak  antara  titik  centroid  dengan  titik  tiap  objek  dengan menggunakan Euclidian Distance.
d(x, y) = ||x -y|| = √∑ (X i − Y i ) n i=1 ∶ 1 = 1,2,3, … . . n
(3)
d. Alokasikan  masing-masing  objek  ke  centroid  terdekat.  Untuk  mengalokasikan  objek  ke  dalam  masingmasing cluster dengan cara mengelompokkan berdasarkan jarak minimum objek ke pusat cluster. Dalam penelitian ada urutan kerangka kerja yang harus diikuti, urutan kerangka kerja ini merupakan langkah±langkah yang dilakukan dalam penulisan.
5. Implementasi
Implementasi adalah tahap penerapan sistem dan pengujian. Saat aplikasi siap digunakan dalam keadaan sebenarnya, semua orang akan tahu apakah sistem baru berfungsi dengan baik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil
1. Data Selection
Pemilihan data adalah langkah pertama dalam proses penyelesaian pengelompokan data pencari kerja. Data ini diambil dari situs web Disnaker pada tahun 2023, dengan atribut seperti nama kabupaten/kota, tingkat pendidikan tertinggi, jumlah pencari kerja, dan tahun. Dataset pencari kerja tersebut disajikan dalam tabel 1 berikut:
Tabel 1. Dataset Awal Kode provinsi Nama provinsi Kode kabupaten kota Nama kabupaten kota Jenis kelamin Pendidikan tertinggi Jumlah pencari kerja Satuan Tahun 12 SUMATERA UTARA 1275 MEDAN LAKI-LAKI DIPLOMA I/II/III/AKADEMI 217 ORANG 2023 12 SUMATERA UTARA 1275 MEDAN PEREMPUAN DIPLOMA I/II/III/AKADEMI 229 ORANG 2023 12 SUMATERA UTARA 1275 MEDAN LAKI-LAKI S3 1 ORANG 2023 12 SUMATERA UTARA 1275 MEDAN PEREMPUAN S3 2 ORANG 2023 ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. …. 12 SUMATERA UTARA 1275 MEDAN LAKI-LAKI SMP 177 ORANG 2023 12 SUMATERA UTARA 1275 MEDAN PEREMPUAN SMP 216 ORANG 2023 12 JAWA 1275 MEDAN LAKI-LAKI UNIVERSITAS 84 ORANG 2023 BARAT 12 SUMATERA UTARA 1275 MEDAN PEREMPUAN UNIVERSITAS
49 ORANG 2023

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 196-206 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.334
Setelah memilih data pencari kerja untuk digunakan, alat RapidMiner akan digunakan untuk memproses kembali data untuk  menghilangkan atribut  yang tidak digunakan.  Attribute  yang akan diproses termasuk nama  kabupaten atau kota, tingkat pendidikan tertinggi, jumlah pencari kerja, dan tahun, dapat dilihat pada tabel 2 dibawah ini:
Tabel 2. Pemilihan Data Nama kabupaten/kota Pendidikan tertinggi Jumlah pencari kerja Tahun MEDAN SMA 4454 2023 MEDAN DIPLOMA I/II/III/AKADEMI 229 2023 MEDAN SD 16 2023 MEDAN SMP 139 2023 …. …. …. …. MEDAN SMK 0 2023 MEDAN TIDAK/BELUM TAMAT SD 0 2023 MEDAN PROFESI 0 2023 MEDAN UNIVERSITAS 84 2023
2. Prepocessing Data
Tahap kedua adalah preprocessing data pada data pencari kerja. Tahap ini menghapus attribut yang tidak digunakan agar proses Data Mining tidak terhambat. Attribut yang tidak ada nilai ditunjukkan pada gambar 2 di bawah ini.

## Gambar 2. Missing Value Check
3. Transformation Data
Tahap ketiga yakni transformasi data, data yang akan ditranformasi yakni attribut pendidikan tertinggi yang semula masih  berbentuk  polynominal  dilakukan  inisialisasi  menjadi  numerik  agar  dapat  dilakukan  proses  Data Mining. Berikut ini tabel 3, attribute yang sudah di inisialisasi terlebih dahulu.
Tabel  3 Inisialisasi pada attribute pendidikan tertinggi Pendidikan tertinggi Inisialisasi DIPLOMA I/II/III/AKADEMI 1 PROFESI 2 TIDAK/BELUM TAMAT SD 3 SD 4 SMA 5 SMK 6 SMP 7 UNIVERSITAS 8 Tabel  4 . Transformasi data berdasarkan tingkat pendidikan
Nama Kabupaten/Kota  Pendidikan Tertinggi  Jumlah Pencari Kerja  Tahun
MEDAN 1 446 2023 MEDAN 2 0 2023 MEDAN 3 0 2023 MEDAN 4 30 2023 MEDAN 5 8298 2023 MEDAN 6 0 2023

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 196-206 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.334
Nama Kabupaten/Kota  Pendidikan Tertinggi  Jumlah Pencari Kerja  Tahun MEDAN 7 266 2023 MEDAN 8 890 2023 …. …. …. …. MEDAN 1 120 2023 MEDAN 2 0 2023 MEDAN 3 0 2023 MEDAN 4 154 2023 MEDAN 5 1108 2023 MEDAN 6 0 2023 MEDAN 7 393 2023 MEDAN 8 133 2023
Pada tabel 4 tersebut  merupakan tranformasi datas berdasarkan Tingkat Pendidikan, Dimana  menunjukkan jumlah pencari kerja berdasarkan Pendidikan tinggia yang dimiliki oleh para pencari kerja.
4. Data Mining
Pada  langkah  selanjutnya,  proses  data  mining,  pengelompokan  data  pencari  kerja  berdasarkan  tingkat  pendidikan dilakukan menggunakan alat RapidMiner. Berikut ini adalah susunan proses clustering yang dilakukan oleh Algoritma K-Means di alat RapidMiner, dapat dilihat pada gambar 3 dibawah ini:
Gambar 3 . Proses clustering pada tools RapidMiner
Sebelum memulai proses data mining, susunan operator yang digunakan oleh alat RapidMiner untuk pengelompokan data pencari kerja menggunakan Algoritma K-Means dijelaskan sebagai berikut:
a. Retreive
Pada gambar di bawah ini, operator retrieve mengakses data pencari kerja yang disimpan di repositori lokal dan memasukkannya ke dalam proses. Operator retrieve memulai proses data mining dan dapat menilai apakah data sudah layak untuk tahap selanjutnya dari proses data mining. Objek RapidMiner adalah sekumpulan data, yang dapat berupa koleksi atau model. Pada gambar 4 dibawah ini merupakan objek retrieve
Gambar 4. Operator Retrieve
b. Nominal to Numerical
Operator  Nominal  to  Numerical  digunakan  untuk  mengubah  jenis  atribut  non-numerik,  seperti  nama  kota  dan sekolah  tertinggi,  agar  proses  data  mining  tidak  terhambat.  Operator  ini  juga  mengubah  jenis  atribut  dan memetakan semua nilai atribut menjadi nilai numerik.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 196-206 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.334
Gambar 5 . Operator nominal to numerical
Gambar  5  merupakan  operator  nominal  to  numerical  yang  mana  operator  ini  mengubah  jenis  atribut  yang  non numerik. Hal tersebut dilakukan agar proses data mining tidak terhambat.
c. Normalize
Nilai atribut yang dipilih dinormalkan oleh operator ini; normalisasi digunakan untuk menskalakan nilai sehingga menghasilkan rentang tertentu. Ini juga berguna untuk membandingkan atribut dengan jarak Eucdlian, yaitu semua atribut  dengan  skala  yang  sama,  untuk  perbandingan  yang  adil.  Karena  data  pencari  kerja  ini  merupakan standarisasi  penggunaan  range  antar,  metode  transformasi  range  Z  digunakan  untuk  normalisasi  data.  Berikut gambar 6 menjelaskan bagian dari Normalize:
Gambar 6 . Operator Normalize
d. Clustering
Salah satu operator penting dalam proses pengelompokan data pencari kerja adalah operator pengelompokan.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 196-206 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.334
Pada gambar 7, Ini melakukan pengelompokan menggunakan Algoritma K-Means dan menentukan cluster dari k2 hingga k10 pada data pencari kerja. Untuk mengetahui cluster mana yang memberikan hasil yang paling akurat, lakukan running sebanyak sepuluh kali. Tentukan cluster mana yang paling dekat dengan 0 hasilnya.
e. Performance
Operator  ini  menilai  kinerja  metode  clustering  berbasis  centroid  dengan  menggunakan  Davies  Bouldin  Index (DBI).  Nilai  maksimal  DBI  adalah  1,  dan  semakin  kecil  nilainya,  semakin  mirip  data  dalam  kelompok.  Untuk mengetahui kinerja data pencari kerja yang paling dekat, Davies Bouldin Index digunakan.
Gambar 8 . Operator performance
Pada  gambar  8,  menentukan  main  criteriation  dari  performance  (Cluster  Distance  Performance),  dimana  yang dipilih menjadi main criteriation adalah Davies Bouldin Index
5. Evaluasi
Evaluasi  hasil  pengelompokan  menggunakan  Davies  Bouldin  Index  (DBI)  adalah  tahap  terakhir  dari  proses  data mining  menggunakan  alat  RapidMiner.  Hal  ini  dilakukan  untuk  menentukan  hasil  pengelompokan  terbaik,  atau cluster,  yang  dihasilkan  setelah  menjalankan  operator  pengelompokan  sampai  sepuluh  kali.  DBI  terbaik  yang dihasilkan ditunjukkan pada tabel 5 di bawah ini.

## Tabel  5 Hasil cluster DBI
Perulangan Cluster DBI 1 K2  0.326 2 K3  0.257 3 K4  0.212 4 K5  0.195 5 K6  0.185 6 K7  0.208 7 K8  0.221 8 K9  0.219 9 K10  0.213
Untuk menemukan k ideal, yang berada pada (k6) dengan nilai DBI 0.185, algoritma K-Means digunakan pada data pemcari  kerja  berdasarkan  tingkat  pendidikan.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  k  ideal  dilakukan  running  sebanyak sepuluh kali, diperlihatkan pada gambar 9 dibawah ini:

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 196-206 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.334
Setelah mengetahui nilai Davies Bouldin dibawah ini merupakan gambar cluster model pengelompokan data pencari kerja berdasarkan tingkat pendidikan yakni sebagai berikut.
Gambar 10 . Cluster model pengelompokan data pencari kerja berdasarkan tingkat pendidikan
Dalam cluster model gambar 10 di atas, setelah melakukan running sebanyak sepuluh kali menggunakan perhitungan Davies Bouldin Index (DBI), ditemukan cluster (k6) dengan nilai  DBI 0.185. Cluster ini terdiri dari cluster 0 (C0), cluster 1 (C1), cluster 2 (C2), cluster 3 (C3), cluster 4 (C4), dan cluster 5 (C5). Selanjutnya, hasil klasterisasi data pencari kerja berdasarkan tingkat pendidikan disajikan.
Gambar 11 . Visualizations dengan tipe plot scatter/buuble pada data pencari kerja
Cluster_0 yang berwarna hitam terdiri dari 5 anggota, Cluster_1 yang berwarna pink terdiri dari 49 anggota, Cluster_2 yang berwarna  hijau terdiri dari 20 anggota,  Cluster_3  yang berwarna biru terdiri dari 52 anggota, Cluster_4 yang berwarna jingga terdiri dari 34 anggota dan Cluster_5 yang berwarna ungu terdiri dari 56 anggota. Cluster_5 merupakan jumlah  pencari  kerja  terbanyak  yang  terdiri  dari  56  anggota,  masing-masing  anggota  terdari  dari  DIPLOMA I/II/III/AKADEMI dengan jumlah pencari kerja terbanyak berjumlah 1062 orang, PROFESI dengan jumlah pencari kerja  terbanyak  berjumlah  20  orang,  SD  dengan  jumlah  pencari  kerja  terbanyak  berjumlah 714  orang  dan TIDAK/BELUM TAMAT SD dengan jumlah pencari kerja terbanyak berjumlah 2 orang. Sehingga dapat disimpulkan jumlah pencari kerja yang mendominasi yakni pencari kerja dengan tingkat pendidikan DIPLOMA I/II/III/AKADEMI yang  berjumlah  1062  orang.  Berikut  ini  merupakan  tabel  6  hasil  klasterisasi  pencari  kerja  berdasarkan  Tingkat Pendidikan.

## Tabel  6. Hasil klasterisasi pencari kerja yang mendominasi pendidikan SMA
No. Cluster Nama Kabupaten/Kota  Pendidikan Tertinggi  Jumlah Pencari Kerja  Tahun
1. Cluster_0 Medan SMA 22819 2023 2. Cluster_0 Medan SMK 19133 2023 3. Cluster_0 Medan SMA 16990 2023 4. Cluster_0 Medan SMK 20476 2023 5. Cluster_0 Medan SMA 16333 2023
Tabel 6 menunjukkan hasil klasterisasi pencari kerja yang memiliki pendidikan SMA sebagai yang dominan. Data tersebut mencantumkan nomor cluster, nama Kabupaten/Kota (Medan), pendidikan tertinggi (SMA), jumlah pencari kerja, dan tahun pengumpulan data (2023). Klasterisasi ini menunjukkan bahwa di wilayah Medan, jumlah pencari kerja dengan latar belakang pendidikan SMA mendominasi dalam beberapa kelompok (Cluster_0). Jumlah pencari

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 196-206 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.334
kerja  dengan  pendidikan  SMA  yang  tercatat  dalam  tabel  menunjukkan  variasi  jumlah  yang  signifikan  di  berbagai kelompok, yang menunjukkan kompleksitas pasar kerja di wilayah tersebut.
Tabel  7. Hasil klasterisasi pencari kerja yang mendominasi pendidikan UNIVERSITAS
No. Cluster Nama Kabupaten/Kota  Pendidikan Tertinggi Jumlah Tahun Pencari Kerja 1. Cluster_1 Medan SMK 0 2023 2. Cluster_1 Medan SMP 1409 2023 3. Cluster_1 Medan UNIVERSITAS 2400 2023 4. Cluster_1 Medan SMP 446 2023 5. Cluster_1 Medan UNIVERSITAS 883 2023 …. …. …. …. …. …. 48. Cluster_1 Medan SMP 393 2023 49. Cluster_1 Medan UNIVERSITAS 133 2023
Tabel  7  menampilkan  hasil  klasterisasi  pencari  kerja  yang  memiliki  pendidikan  UNIVERSITAS  sebagai  yang dominan.  Data  tersebut  mencakup  nomor  cluster,  nama  Kabupaten/Kota  (Medan),  jenis  pendidikan  tertinggi (UNIVERSITAS), jumlah pencari kerja, dan tahun pengumpulan data (2023). Dalam klasterisasi ini, terlihat bahwa jumlah  pencari  kerja  dengan  latar  belakang  pendidikan  UNIVERSITAS  mendominasi  dalam  Cluster_1  di  wilayah Medan.  Meskipun  terdapat  variasi  dalam  jumlah  pencari  kerja  di  dalam  kelompok  ini,  kehadiran  individu  dengan pendidikan universitas menonjol. Hal ini menunjukkan adanya tren pencarian pekerjaan yang lebih berkualifikasi di wilayah tersebut, yang dapat menggambarkan permintaan pasar kerja terhadap tenaga kerja yang memiliki pendidikan tinggi.
Tabel 8. Hasil klasterisasi pencari kerja yang mendominasi pendidikan SMK
No.  Cluster
Nama Kabupaten/Kota  Pendidikan Tertinggi  Jumlah Pencari Kerja  Tahun
1. Cluster_2 Medan SMA 8298 2023 2. Cluster_2 Medan SMA 8728 2023 3. Cluster_2 Medan SMK 12057 2023 4. Cluster_2 Medan SMA 6622 2023 5. Cluster_2 Medan SMK 11036 2023 6. Cluster_2 Medan SMK 7681 2023 …. …. …. …. …. …. 19. Cluster_2 Medan SMA 11576 2023 20. Cluster_2 Medan SMK 9613 2023
Tabel 8 menunjukkan hasil klasterisasi pencari kerja yang memiliki pendidikan SMK sebagai yang dominan. Data ini mencakup nomor cluster, nama Kabupaten/Kota (Medan), jenis pendidikan tertinggi (SMK), jumlah pencari kerja, dan tahun pengumpulan data (2023). Dari tabel tersebut, dapat dilihat bahwa dalam klasterisasi ini, jumlah pencari kerja  yang  memiliki  latar  belakang  pendidikan  SMK  mendominasi  dalam  Cluster_2  di  wilayah  Medan.  Terdapat variasi  jumlah  yang  signifikan  dalam  jumlah  pencari  kerja  dengan  pendidikan  SMK  di  dalam  kelompok  ini,  yang menunjukkan kompleksitas pasar kerja di wilayah tersebut. Hal ini mungkin mencerminkan permintaan pasar kerja terhadap tenaga kerja dengan keterampilan dan keahlian yang spesifik yang diajarkan di sekolah menengah kejuruan (SMK).
Tabel  9. Hasil klasterisasi pencari kerja yang mendominasi pendidikan SD No. Cluster Nama Kabupaten/Kota Pendidikan Tertinggi Jumlah Pencari Kerja Tahun 1. Cluster_3 Medan DIPLOMA I/II/III/AKADEMI 446 2023 2. Cluster_3 Medan SD 511 2023 3. Cluster_3 Medan PROFESI 3 2023 4. Cluster_3 Medan DIPLOMA I/II/III/AKADEMI 950 2023 5. Cluster_3 Medan SD 1828 2023 …. …. …. …. …. …. 51. Cluster_3 Medan TIDAK/BELUM TAMAT SD 0 2023 52. Cluster_3 Medan SD 1504 2023

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 196-206 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.334
Tabel 9 menunjukkan hasil klasterisasi pencari kerja yang memiliki pendidikan SD sebagai yang dominan. Data ini mencakup nomor cluster, nama Kabupaten/Kota (Medan), jenis pendidikan tertinggi (SD), jumlah pencari kerja, dan tahun pengumpulan data (2023). Dari tabel tersebut, terlihat bahwa dalam klasterisasi ini, jumlah pencari kerja yang memiliki latar belakang pendidikan SD  mendominasi dalam Cluster_3 di  wilayah Medan. Terdapat variasi jumlah yang  signifikan  dalam  jumlah  pencari  kerja  dengan  pendidikan  SD  di  dalam  kelompok  ini.  Selain  itu,  data  juga mencantumkan  beberapa  entri  yang  menunjukkan  adanya  variasi  tingkat  pendidikan,  seperti  "DIPLOMA I/II/III/AKADEMI"  dan  "TIDAK/BELUM  TAMAT  SD",  yang  menunjukkan  kompleksitas  tingkat  pendidikan  di antara pencari kerja di wilayah tersebut. Hal ini menyoroti pentingnya pemahaman terhadap kebutuhan pasar kerja serta pendekatan yang sesuai dalam menyediakan pelatihan dan kesempatan kerja bagi individu dengan latar belakang pendidikan yang beragam.
Tabel  10. Hasil klasterisasi pencari kerja yang mendominasi pendidikan SMP
No. Cluster Nama Kabupaten/Kota  Pendidikan Tertinggi  Jumlah Pencari Kerja  Tahun 1. Cluster_4 Medan SMP 266 2023 2. Cluster_4 Medan UNIVERSITAS 890 2023 3. Cluster_4 Medan SMP 5035 2023 4. Cluster_4 Medan UNIVERSITAS 1308 2023 5. Cluster_4 Medan SMP 1987 2023 …. …. …. …. …. …. 33. Cluster_4 Medan SMP 3355 2023 34. Cluster_4 Medan UNIVERSITAS 792 2023
Tabel 10 menampilkan hasil klasterisasi pencari kerja yang memiliki pendidikan SMP sebagai yang dominan. Data ini mencakup nomor cluster, nama Kabupaten/Kota (Medan), jenis pendidikan tertinggi (SMP), jumlah pencari kerja, dan tahun pengumpulan data (2023). Dari tabel tersebut, terlihat bahwa dalam klasterisasi ini, jumlah pencari kerja yang  memiliki  latar  belakang  pendidikan  SMP  mendominasi  dalam  Cluster_4  di  wilayah  Medan.  Terdapat  variasi jumlah  yang  signifikan  dalam  jumlah  pencari  kerja  dengan  pendidikan  SMP  di  dalam  kelompok  ini.  Selain  itu, terdapat  juga  entri  yang  menunjukkan  adanya  individu  dengan  pendidikan  UNIVERSITAS,  menandakan keberagaman latar belakang pendidikan di antara pencari kerja dalam cluster ini. Hal ini mencerminkan kompleksitas pasar kerja di wilayah tersebut, di mana terdapat permintaan  akan tenaga kerja dengan berbagai tingkat pendidikan dan keterampilan.
Tabel  11. Hasil klasterisasi pencari kerja yang mendominasi pendidikan DIPLOMA I/II/III/AKADEMI
No. Cluster Nama Kabupaten/Kota Pendidikan Tertinggi Jumlah Pencari Kerja Tahun 1. Cluster_5 Medan DIPLOMA I/II/III/AKADEMI 302 2023 2. Cluster_5 Medan SD 714 2023 3. Cluster_5 Medan PROFESI 20 2023 4. Cluster_5 Medan DIPLOMA 341 2023 I/II/III/AKADEMI 5. Cluster_5 Medan DIPLOMA 1062 2023 I/II/III/AKADEMI …. …. …. …. …. …. 55. Cluster_5 Medan TIDAK/BELUM 2 2023 TAMAT SD 56. Cluster_5 Medan SD 154 2023
Tabel  11  menunjukkan  hasil  klasterisasi  pencari  kerja  yang  memiliki  pendidikan  DIPLOMA  I/II/III/AKADEMI sebagai yang dominan. Data ini mencakup nomor cluster, nama Kabupaten/Kota (Medan), jenis pendidikan tertinggi (DIPLOMA  I/II/III/AKADEMI),  jumlah  pencari  kerja,  dan  tahun  pengumpulan  data  (2023).  Dari  tabel  tersebut, terlihat  bahwa  dalam  klasterisasi  ini,  jumlah  pencari  kerja  yang  memiliki  latar  belakang  pendidikan  DIPLOMA I/II/III/AKADEMI mendominasi dalam Cluster_5 di wilayah Medan. Terdapat variasi jumlah yang signifikan dalam jumlah  pencari  kerja  dengan  pendidikan  tersebut  di  dalam  kelompok  ini.  Selain  itu,  terdapat  juga  entri  yang menunjukkan  adanya  individu  dengan  pendidikan  SD  dan  PROFESI,  menunjukkan  keberagaman  latar  belakang pendidikan  di  antara  pencari  kerja  dalam  cluster  ini.  Hal  ini  mencerminkan  kompleksitas  pasar  kerja  di  wilayah tersebut, di mana terdapat permintaan akan tenaga kerja dengan berbagai tingkat pendidikan dan keterampilan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  Hasil  yang  diperoleh  dari  Implementasi  Algoritma  K-Means  pada  data  pencari  kerja  di  wilayah  Medan berdasarkan  tingkat  pendidikan  menghasilkan  6  cluster  (k6)  dengan  nilai  DBI  0.185  diantaranya  sebagai  berikut:

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 196-206 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.334
Cluster_0 terdiri dari 5 anggota, Cluster_1 terdiri dari 49 anggota, Cluster_2 terdiri dari 20 anggota, Cluster_3 terdiri dari 52  anggota,  Cluster_4  terdiri  dari  34  anggota  dan  Cluster_5  terdiri  dari  56  anggota.  Cluster_5  merupakan  anggota terbanyak  yakni  berjumlah  56  anggota,  masing-masing  anggota  terdiri  dari  :  DIPLOMA  I/II/III/AKADEMI  dengan jumlah pencari kerja terbanyak berjumlah 1062 orang, PROFESI dengan jumlah pencari kerja terbanyak berjumlah 20 orang, SD dengan jumlah pencari kerja terbanyak berjumlah 714 orang dan TIDAK/BELUM TAMAT SD dengan jumlah pencari kerja terbanyak berjumlah 2 orang. Sehingga dapat disimpulkan pencari kerja yang mendominasi yakni pencari kerja  dengan  tingkat  pendidikan  DIPLOMA  I/II/III/AKADEMI  yang  berjumlah  1062  orang.  Berdasarkan pengelompokan data pencari kerja yang telah dilakukan dalam menentukan k optimum yang terbaik menghasilkan cluster (k6) dengan nilai DBI 0.185, sehingga semakin kecil nilai Davies Bouldin Index (DBI) maka kemiripan data dalam satu kelompok semakin berdekatan.

## REFERENCES
[1] Aditya, A., Jovian, I., & Sari, B. N. "Implementasi K-Means Clustering Ujian Nasional Sekolah Menengah Pertama di Indonesia Tahun 2018/2019". Jurnal Media Informatika Budidarma, 4(1), 51, 2020, https://doi.org/10.30865/mib.v4i1.1784
[2] Harahap, T. R., & Nawawi, Z. M. "Pelayanan Permasalahan Dan Penempatan Tenaga Kerja Pada Dinas Tenaga Kerja (Disnaker)
Kota Medan. Balance Jurnal Akuntansi Dan …", 1(1), 96–109, 2022 https://jurnal.risetilmiah.ac.id/index.php/jam/article/view/2%0Ahttps://jurnal.risetilmiah.ac.id/index.php/ja
m/article/download/2/2
[3] Ningsih, W., & Abdullah, F. "Analisis Perbedaan Pencari Kerja dan Lowongan Kerja Sebelum dan Pada Saat Pandemi Covid- 19 di Kota Malang". Journal of Regional Economics Indonesia, 2(1), 42–56, 2021, https://doi.org/10.26905/jrei.v2i1.6181.
[4] Nurcahyo, N. "Perlindungan hukum tenaga kerja berdasarkan peraturan perundang-undangan di Indonesia". Jurnal Cakrawala Hukum, 12(1), 69–78, 2021, https://doi.org/10.26905/idjch.v12i1.5781
[5] Pa, P., Pardede, A. M. H., & Rahmadani, S. "Pengelompakan Data Pencari Kerja Terdaftar Berdasarkan Umur Dan Pendidikan Menggunakan  Metode  K-means  Clustering  Di  Dinas  Tenaga  Kerja  dan  Perindustrian  Perdagangan  Kota  Binjai".  Jurnal Informatika Kaputama (JIK), 6(3), 2022.
[6] Utami, farathika putri. "Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia (IPM), Kemiskinan dan Pengangguran Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Provinsi Aceh". Jurnal Samudra Ekonomika, 4(2), 101–113, 2020,
https://ejurnalunsam.id/index.php/jse/article/view/2303.
[7] Wijaya,  H.  D.,  &  Dwiasnati,  S.  "Implementasi  Data  Mining  dengan  Algoritma  Naïve  Bayes  pada  Penjualan  Obat".  Jurnal Informatika, 7(1), 1–7, 2020. https://doi.org/10.31311/ji.v7i1.6203
[8] Dina Sunia, Kurniabudi, P. A. J. "Penerapan Data Mining untuk Clustering Data Penduduk Miskin Menggunakan Algoritma K- Means". Jurnal Ilmiah Mahasiswa Teknik Informatika, Vol 1 No 2, 121–134, 2019.
[9] Halim, J. "Penerapan Data Mining Untuk Mengukur Tingkat Kepuasan Siswa Terhadap Pelayanan Di Bimbingan Belajar Al- Misbah Dengan Menggunakan Metode K-Means".Vol. 16, No 1, 2018.
[10]  R.  R.  Putra,  N.  A.  Putri,  and  C.  Wadisman,  “Village  Fund  Allocation  Information  System  for  Community  Empowerment  in Klambir  Lima  Kebun  Village,”  J.  Appl.  …,  vol.  3,  no.  2,  pp.  98–104,  2022,  [Online].  Available: https://journal.yrpipku.com/index.php/jaets/article/view/681%0Ahttps://journal.yrpipku.com/index.php/jaets/article/download/ 681/467
[11]  Hermawati, F. A. Data Mining. Yogyakarta: Penerbit Andi, 2018.
[12]  Kusrini dan taufiq, Emha. Algoritma Data Mining. CV. Andi Offset, Jogjakarta, 2019.
[13]  Larose, Daniel T. Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data Mining.John Willey & Sons, Inc. 2018.
[14]  Sallaby, A. F., & Suryana, E. "Penerapan Data Mining untuk Menentukan Jumlah Pencari Kerja Terdaftar Berdasarkan Umur dan Pendidikan Menggunakan KMeans Clustering (Studi Kasus di Dinas Tenaga Kerja Dan Transmigrasi Provinsi Bengkulu)". Journal of Technopreneurship and Information System (JTIS), 1(1), 2018a. https://doi.org/10.36085/jtis.v1i2.28
[15]  Gustientiedina, Gustientiedina, M. Hasmil Adiya, and Yenny Desnelita. "Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Obat-Obatan." Jurnal Nasional Teknologi Dan Sistem Informasi, vol 5. no 1 pp 17-24, 2019.
[16]  F.  Kurnia,  J.  Kurniawan,  and  I.  Fahmi,  “Klasifikasi  Keluarga  Miskin  Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor  Berbasis Euclidean Distance,” in Seminar Nasional Teknologi Informasi, Komunikasi dan Industri (SNTIKI), vol. 11, pp. 230–239, 2019.
[17]  A. M. Argina, “Penerapan Metode Klasifikasi K-Nearest Neigbor pada Dataset Penderita Penyakit Diabetes,” Indones. J.Data Sci., vol. 1, no. 2, pp. 29–33, 2020.
[18]  I.  W.  Supriana  and  L.  G.  Astuti,  “Implementasi  K-Nearest  Neighbor  Pada  Penentuan  Keluarga  Miskin  Bagi  Dinas  Sosial Kabupaten Tabanan,” J. Teknol. Inf. dan Komput, vol. 5, no. 1, pp. 120–129, 2019
[19]  H. B. Suhartini, “Klasifikasi Algoritma K-Nearest Neighbor Berbasis Particle Swarm Optimization Untuk Kelayakan Bantuan Rehabilitasi  Rumah  Tidak  Layak  Huni  Pada  Desa  Lenek  Duren  Kecamatan  Aikmel  Kabupaten  Lombok  Timur  Suhartini1, Hariman,” vol, vol. 2, pp. 79–85, 2019.
[20]  Sulistiyawati, Ari, and Eko Supriyanto. "Implementasi Algoritma K-means Clustring dalam Penetuan Siswa Kelas Unggulan." Jurnal Tekno Kompak vol 15.no 2  pp 25-36, 2021.
[21]  C.  Rizal,  Supriyandi,  M.  Amin.  “Perancangan  Aplikasi  Pengelolaan  Keuangan  Desa  MelaluiE-Village  Budgeting,”  Bull. Comput. Sci. Res., vol. 3, no. 1, pp. 7–13, 2022, doi: 10.47065/bulletincsr.v3i1.181.