## Analisis Klaster Tingkat Pengangguran di Provinsi Kalimantan Timur Menggunakan Algoritma K-Means
Dimaz Harits 1* , Ari Andriyas Puji 2 , Marulan Andivas 1 , Dedi Dermawan 2 , Eaden Ahmed Thoriq 1
1 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Balikpapan Jl. Pupuk Raya, Gn. Bahagia, Balikpapan, Kalimantan Timur, 76114
2 Program Studi Teknik Industri Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Riau Jl. KH. Ahmad Dahlan No.88, Tampan, Riau, 28124
E-mail :dimaz.harits@uniba-bpn.ac.id *

## Abstract
East Kalimantan is the province with the second-highest Regional Gross Domestic Product in Indonesia  after  Jakarta.  The  amount  of  GRDP  in  East  Kalimantan  does  not  match  the  open unemployment rate. The questions is, why does the Province with the 2nd highest GRDP have the 7th worst Labor Force Participation Rate? This study tries to answer from the level of cluster analysis. The grouping process can provide an initial perspective on the characteristics of the Open Unemployment Rate in East Kalimantan. The results of the study show that there are two clusters of unemployment rates with quite different characteristics. Cluster 1 has a fairly  high open  unemployment  rate,  with  work  participation  below  cluster  2.  Interestingly,  even  though cluster  1's  TPT  and  TPAK  are  inferior  to  cluster  2,  their  GRDP,  HDI,  and  PMDN  values  far exceed cluster 2. This finding is quite interesting because the high and low GRDP is not in line with the Unemployment Rate, contrary to Okun's Theory.
Keywords: Clustering, Data Mining, K-Means Algotirhm, Unemployment Rate

## Abstrak
Kalimantan  Timur  merupakan  Provinsi  dengan  Pendapatan  Domestik  Bruto  Regional  tertinggi  kedua  di Indonesia  setelah  Jakarta.  Besarnya  PDRB  Kalimantan  Timur  ternyata  tidak  sesuai  dengan  Tingkat Pengangguran  Terbukanya.  Hal  ini  tentu  mengundang  pertanyaan,  mengapa  Provinsi  dengan  PDRB tertinggi  ke-2  justru  Tingkat  Partisipasi  Angkatan  Kerjanya  terburuk  ke-7.  Penelitian  ini  mencoba menjawab  dari  tataran  analisis  klaster.  Proses  pengelompokanya  dapat  memberi  sudut  pandang  awal tentang karakteristik Tingkat Pengangguran Terbuka di Kalimantan Timur. Hasil penelitian menunjukan terdapat dua klaster Tingkat pengangguran dengan karakteristik cukup berbeda. Klaster 1 memiliki tingkat pengangguran  terbuka  yang  cukup  tinggi,  dengan  partisipasi  kerja  dibawah  klaster  2.  Menariknya, walaupun  TPT  dan  TPAK  klaster  1  kalah  dengan  klaster  2,  nilai  PDRB,  IPM  dan  PMDN  mereka  jauh melampui klaster 2. Temuan ini cukup menarik, sebab tinggi rendahnya PDRB tidak sejalan dengan Tingkat Pengangguran, bertolak belakang dengan Teori Okun.
Kata kunci: Algoritma K-Means, Data Mining, Klasterisasi, Tingkat Pengangguran

## 1. Pendahuluan
Kalimantan Timur merupakan Provinsi dengan  Pendapatan  Domestik  Bruto  Regional tertinggi  kedua  di  Indonesia  setelah  Jakarta  [1]. Tidak hanya itu, tepat ditengah-tengah Kalimantan Timur, pusat Pemerintahan Republik Indonesia  akan  berpindah.  Samarinda  dan
Balikpapan  kini  menjadi  penyangga  sekaligus gerbang  menuju  Ibukota  Nusantara.  Samarinda sebagai  Pusat  Pemerintahan  Kalimantan  Timur menjadi penyangga segala proses transisi otoritas Nusantara.  Sementara  itu  Balikpapan,  siap menjadi pusat bisnis dan gerbang investasi.
Keberadaan Ibukota
Nusantara sudah
selayaknya  mendatangkan  nilai  positif  bagi
Kalimantan  Timur.  Selain  sebagai  lahan  basah tenaga  kerja  lokal,  keberadaan  IKN  diharapkan mampu  mendatangkan  investasi  besar  bagi Kalimantan Timur.
Besarnya  PDRB  Kalimantan  Timur  ternyata tidak tidak sesuai dengan Tingkat Pengangguran Terbukanya.  Menurut  laporan  Badan  Pusat Statistik  Tingkat  Penganggurang  Terbuka  di Kalimantan Timur sebesar 6.83% dengan Tingkat Partisipasi  Angkatan  Kerja  sebesar  65.49%, terburuk  ke-7  dari  seluruh  Provinsi  di  Indonesia [2] .
Hal  ini  tentu  mengundang  pertanyaan, mengapa  Provinsi  dengan  PDRB  tertinggi  ke-2 justru  Tingkat  Partisipasi  Angkatan  Kerjanya terburuk  ke-7.  Apakah  Hukum  Okun  [3]  yang menyatakan  hubungan  negatif  antara  Tingkat Pengangguran  Terbuka  dengan  PDRB  tidak berlaku?  Benarkan  semakin  besar  PDRB  maka tingkat pengangguran semakin kecil?
Penelitian ini mencoba menjawab dari tataran analisis  klaster.  Analisis  ini  setidaknya  akan menjadi  dasar  pada  penelitian-penelitian  yang lebih  spesifik  menjawab  pertanyaan-pertanyaan diatas.
Analisis  Klaster  memungkinkan  kita  melihat ciri  dari  setiap  elemen  uji  yang  ada  [4].  Proses pengelompokanya dapat memberi sudut pandang awal tentang karakteristik Tingkat Pengangguran Terbuka  di  Kalimantan  Timur  khususya  untuk masing-masing Kabupatenya.
Beberapa  penelitian  telah  melakukan  hal serupa untuk kasus yang berbeda. Sarbaini dkk [5] melakukan analisis klaster menggunakan metode Fuzzy  Clustering pada  Tingkat  Pengangguran Terbuka,  Tingkat  Partisipasi  Angkatan  Kerja, PDRB dan IPM di Provinsi Riau. Ia mengelompokkan klaster berdasarkan 2 kategori, yaitu  Tingkat  Pengangguran  Tinggi  dan  Tingkat Pengangguran Rendah. Akan tetapi, penelitian ini berhenti pada proses Klasterisasi, tanpa mengupas dengan rinci karakteristik masing-masing Klaster.
Studi Anggraini [6] menganalisis Pengangguran  Terbuka  pada  Provinsi  Jawa Tengah  dengan  mempertimbangkan  variable Tingkat  Pendidikan  dan  realisasi  PMDN  Jawa Tengah sebagai acuan analisis.
Berbeda dari keduanya, Sahnoun dan Abdennadher
[7] berusaha memodelkan keterkaitan  antara  Pembiayaan  Kebijakan  Pasar Tenaga  Kerja  negara-negara  OECD  dengan tingkat  Pengangguranya.  Uniknya,  besaran tingkat  Pembiayaan  Kebijakan  Pasar  Tenaga Kerja berpengaruh signifikan mengurangi tingkat pengangguran.
Berbeda  dengan  studi-studi  sebelumnya, penelitian  ini  melibatkan  empat  variabel  untuk mencirikan karakteristik tingkat pengangguran di
Kalimantan  Timur.  Variabel-variabel  tersebut adalah  Tingkat  Pengangguran  Terbuka,  Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja, Pendapatan Domestik Regional  Bruto,  Indeks  Pembangunan  Manusia dan  realisasi  Penanaman  Modal  Dalam  Negeri Provinsi Kalimantan Timur tahun 2021.
Masing-masing data merupakan data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik Provinsi Kalimantan  Timur  dan  dapat  diakses  oleh khalayak umum.
Metode  yang  digunakan  adalah K-Means Clustering menggunakan R  Programming . K- Means  Clustering berbasis R  Programming dipilih  karena  praktis,  mudah,  serta  dilengkapi fitur visualisasi data yang baik.

## 2. Metodologi
Untuk mencapai tujuan penelitian, dibutuhkan metodologi  yang  tepat  dan  akurat.  Rangkaian metodologi penelitian ini secara umum terdiri dari proses  perumusan  masalah,  studi  literatur, pengumpulan  dan  pengolahan  data,  serta penarikan kesimpulan dari hasil pengolahan yang diperoleh.
Secara  umum,  garis  besar  metodologi penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  diagram  alir Gambar 1.
Mulai Perumusan Masalah Studi Literatur Pengumpulan Data Persiapan Data Mengukur Jarak Euclidean Mengukur Jarak Korelasi Standarisasi Data Menentukan Jumlah Kluster Analisis Kluster K- Means Interpretasi Hasil Selesai Data Mining Mengukur jarak Kluster Umpan balik
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian
Masing-masing  data  diperoleh  dari  laporan resmi yang dikeluarkan oleh Badan Pusat Statistik Provinsi  Kalimantan  Timur  melalui  laman
kaltim.bps.go.id.  Hasil  olahan  data  yang  akan digunakan dapat dili
Data  kemudian  dioleh  agar  siap  untuk digunakan.  Adapun  rincian  data  yang  digunakan sebagai masukan proses analisis klaster K-Means dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data TPT, TPAK, PDRB, IPM, PMDN Provinsi Kalimantan Timur tahun 2021
Sumber: BPS Kalimantan Timur (diolah)
Setalah  data  berhasil  dikumpulkan  dan disiapkan,  rangkaian  pengolahan  data  ini  beralih ke  proses  standarisasi  data.  Standarisasi  data merupakan  proses  konversi  masing-masing  data keadalam  skala  yang  sama  sehingga  bisa  diolah dalam proses klasterisasi.
Kemudian  data  hasil  standarisasi  tersebut dihitung  jarak  korelasi  dan  euclideanya.  Proses perhitungan jarak ini dilakukan sebagai gambaran awal klasifikasi antar elemen yang diuji.
Langkah  selanjutnya  ialah  proses  penentuan jumlah  klaster  dan  analisis  klaster K-Means . Setelah hasil analisis diperoleh, proses pengambilan kesimpulan kemudian dilakukan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Penjabaran  hasil  dan  pembahasan  terdiri  atas tiga  sub  bab  yaitu  hasil  dan  pembahasan  proses Data  Mining,  Pengukuran  Jarak  Klaster  dan Analisis  Klaster K-Means .  Adapun  rincian pembahasan  masing-masing  sub  bab  sebagai berikut.

## 3.1. Data Mining
Proses data mining meliputi proses pengumpulan data, persiapan data dan standarisasi data. Data yang akan digunakan dapat dilihat  pada  Tabel.1.  Adapun  hasil  standarisasi data dapat dilihat pada Gambar.2.
Gambar 2. Hasil Standarisasi Data

## 3.2. Mengukur Jarak Klaster
Pengukuran  jarak  klaster  melibatkan  dua ukuran, yaitu jarak korelasi dan euclydean. Hasil pengukuran  jarak  masing-masing  dapat  dilihat pada Gambar 3 dan Gambar 4
Gambar 3. Hasil Perhitungan Jarak Euclydean
Gambar 4. Hasil Pengukuran Jarak Korelasi
Untuk  memudahkan  proses  pembacaan,  hasil perhitungan  jarak  disajikan  dalam  bentuk  visual korelasi pada Gambar 5.
Gambar 5. Visualisasi Korelasi antar Elemen
Angka  pada  sumbu  x  dan  y  Gambar.5 mengindikasikan  urutan  elemen  data.  Angka  1
No Kabupaten TPT (%) TPAK (%) PDRB (Juta Rupiah) IPM (%) PMDN (Juta Rupiah) 1 Paser 5.70 65.34 53995918.57 72.93 567121.50 2 Kutai Barat 5.14 72.53 32092829.61 72.07 1437227.90 3 Kutai Kartanegara 5.66 64.46 177318198.79 74.06 3319550.00 4 Kutai Timur 5.35 67.97 135378777.31 73.81 5279054.00 5 Berau 5.82 65.55 43024098.02 75.20 445264.40 6 Penajam Paser Utara 2.95 66.85 10087318.41 72.01 404886.00 7 Mahakam Ulu 3.14 74.83 2972544.04 67.95 575498.90 8 Balikpapan 8.94 64.29 111318497.73 80.71 16773016.60 9 Samarinda 8.16 64.29 71153222.80 80.76 585533.30 10 Bontang 9.92 66.63 57949557.05 80.59 910229.60
adalah  Kabupaten  Paser,  angka  2  Kabupaten Kutai Barat dan seterusnya.
Indikator  warna  adalah  nilai  korelasi  silang antar  elemen  yang  tertera  pada  legenda  grafik Gambar  5.  Merah  mendakan  tingkat  kecocokan tinggi,  dan  Biru  menandakan  tingkat  kecocokan rendah.  Contohnya,  kecocokan  karakteristik Tingkat  Pengangguran  7  (Kabupaten  Mahakam Ulu) dan 8 (Kota Balikpapan) berwarna biru tua, dengan kata lain kecocokanya sangatlah rendah.
3.3. Analisis Klaster K-Means Sebelum melakukan analisis Klaster K-Means , maka jumlah klaster harus ditentukan lebih dulu. Proses penentuan jumlah klaster bisa berdasarkan studi literatur atau proses perhitungan menggunakan beberapa metode misalnya metode Elbow . Penelitian ini menggunakan 2 klaster
berdasarkan  studi  serupa  yang  dilakukan  oleh Sarbaini,  dkk  [5].  Adapun  hasil  klasterisasi karakteristik Tingkat
Pengangguran di Kalimantan Timur dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Hasil Klasterisasi Tingkat Pengangguran di Kalimantan Timur
Berdasarkan Gambar 6 diperoleh 2 kelompok klaster  dengan  karakteristik  masing-masing. Tiadanya  irisan  dan  jarak  yg  cukup  jauh menunjukan  karakteristik  Tingkat  pengangguran pada masing-masing klaster signifikan berbeda.
Anggota  klaster  1  adalah  elemen  3  (Kutai Kertanegara), elemen 4 (Kutai Timur), elemen 8 (Balikpapan), elemen 9 (Samarinda), dan elemen 10 (Bontang).
Adapun anggota Klaster ke 2 adalah elemen 1 (Paser), elemen 2 (Kutai Barat), elemen 5 (Berau), elemen  6  (Penajam  Paser  Utara),  dan  elemen  7 (Mahakam Ulu).
Untuk  memperoleh  deskripsi  karakteristik masing-masing klaster, nilai rata-rata variabel uji klaster  dimunculkan.  Adapun  nilai  rata-rata variabel  uji  masing-masing  klaster  dapat  dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Karakteristik Masing-Masing Cluster.
Tingkat  Pengangguran  Terbuka  (TPT)  pada klaster 1 terbilang tinggi, berada diangka rata-rata 7.61%,  dengan  rata-rata  Tingkat  Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK) sebesar 65.5%. Rata-rata Pendapatan  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB) terbilang  sangat  tinggi  menyentuh  angka  110 trililiun  rupiah  dengan  indeks  pembangunan manusia sebesar 78.0%, nilai yang cukup tinggi. Rata-rata nilai realisasi Penanaman Modal Dalam Negeri cukup tinggi, sebesar 5,3 Triliun Rupiah.
Berbeda dari klaster 1, Tingkat Pengangguran Terbuka  (TPT)  pada  klaster  2  terbilang  rendah, berada diangka rata-rata  4.55%, dengan rata-rata Tingkat  Partistipasi  Angkatan  Kerja  (TPAK) melampaui  klaster  1  sebesar  69.0.  Akan  tetapi, rata-rata Pendapatan Domestik Regional Daerahnya jauh lebih kecil dibandingkan klaster 1 sebesar  28  triliun  pertahun  dengan  indeks pembandunan  manusia  terpaut  6  point  dibawah klaster  1  sebesar  72%.  Rata-rata  nilai  realisasi Penamaman Modal Dalam Negeri jauh tertinggal dengan klaster 1 sebesar 686 milyar Rupiah.

## 4. Simpulan
Tingkat pengangguran tahun 2021
berdasarkan TPT, TPAK, PDRB, IPM dan PMDN di Kalimantan Timur terbagi menjadi dua karakter klaster. Klaster 1 memiliki tingkat pengangguran terbuka  yang  cukup  tinggi,  dengan  partisipasi kerja  dibawah  klaster  2.  Menariknya,  walaupun TPT dan TPAK klaster 1 di bawah  klaster 2, nilai PDRB,  IPM  dan  PMDN  mereka  jauh  melampui klaster 2. Temuan ini cukup menarik, sebab tinggi rendahnya  PDRB  tidak  sejalan  dengan  Tingkat Pengangguran  bertolak  belakang  dengan  Teori Okun.
Temuan  ini  diharapkan  menjadi  acuan kebijakan  pemerintah  daerah.  Bahwa  solusi tingkat pengangguran dan kemajuan daerah tidak bisa dipukul rata. Masing-masing daerah memiliki karakteristik tingkat pengangguran yang berbeda, maka diperlukan kebijakan yang berbeda pula.
Temuan  signifikansi  positif  antara  Tingkat pengangguran  dengan  PDRB  juga  menjadi  hal yang  harus  digaris  bawahi.  Diperlukan  studi lanjutan  untuk  memahami  fenomena  dan disparitas yang terjadi.

## Daftar Pustaka
[1] BPS,  “Produk  Domestik  Regional  Bruto Kabupaten/Kota  di  Indonesia  2017- 2021,” Jakarta, 2022. [Online]. Available: https://www.bps.go.id/publication/2022/ 06/07/59cf6a8a96b61d09c6d65260/prod uk-domestik-regional-bruto-kabupaten- kota-di-indonesia-2017-2021.html [2] BPS, “Keadaan Ketenagakerjaan Indonesia Agustus 2021,” Jakarta, 2022.
[3] N.  G.  Mankiw,  “The  Savers  –  Spenders Theory of Fiscal Policy,” Am. Econ. Rev. , vol.  90,  no.  2,  pp.  120–125,  2000,  doi: 10.1257/aer.90.2.120.
[4] T.  Ullman,  C.  Hennig,  and  A.-L. Boulesteix,  “Validation  of  cluster analysis  results  on  validation  data:  A systematic  framework,” WIREs  Data Min. Knowl. Discov. , vol. 12, no. 3, pp. 1– 9,
2021,
doi:
https://doi.org/10.1002/widm.1444. [5] Sarbaini, W. Saputri, Nazaruddin, and F. Muttakin, “Cluster Analysis Menggunakan Algoritma Fuzzy K-Means Untuk Tingkat Pengangguran Di Provinsi
Riau,” J. Teknol. dan Manaj. Ind. Terap. , vol. 1, no. 2, pp. 78–84, 2022.
[6] Z. A. Anggraini, “Analisis Pengangguran Terbuka Di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2015-2019,” J. Ilmu Ekon. JIE , vol. 5, no.
4, pp. 712–722, 2021, doi:
10.22219/jie.v5i04.17820.
[7] M.  Sahnoun  and  C.  Abdennadher,  “A simultaneous-equation  model  of  active labour  market  policies  and  change  in unemployment  rate:  evidence  from OECD  countries,” Policy  Stud. ,  vol.  43, no. 1, pp. 3–20, 2022, doi: 10.1080/01442872.2020.1754384.