Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 61-74 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Penerapan Metode K-Means Pada Pengelompokkan Pengangguran Di Indonesia
Fadhillah Azmi Tanjung 1 , Agus Perdana Windarto 2 , M Fauzan 3 1 Mahasiswa Program Studi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar
2,3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar
1 fazmitanjung@gmail.com, 2 agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id,
3 m.fauzan@amiktunasbangsa.ac.id.

## Abstract
Unemployment is a group of labor force who has not done an activity that generates money. Someone who is said to be unemployed can also be categorized as people who have not worked, people who  are  looking  for  work,  or  people  who  have  worked  but  have  not  gotten  productive  results.  The purpose of this study is to analyze the unemployment stay by province in Indonesia. This research data is sourced from the Central Statistics Agency in 2014 - 2019. This study uses data mining techniques, namely the K-means algorithm, the K-means method is a clustering method that functions to break the dataset into groups. The K-means method can be used for percentage unemployment data by province. Data  will  be  divided  or  grouped  into  2  Clusters,  where  Cluster  1  is  the  group  of  provinces  with  the highest potential for unemployment with the results of 13 provinces and Cluster 2 is the province with the lowest potential unemployment results which is 21 provinces. The results of this study are as a way to  assist  the  government  in  expanding  employment  to  develop  and  improve  the  economy  in  each province in Indonesia. It is hoped that this research can provide input to the government. In particular, the provinces with minimal employment opportunities in Indonesia have an impact on unemployment.
Keywords : Data Mining , Algoritma K-means , Pengangguran, RapidMiner, Clustering
Abstrak
Pengangguran adalah sebuah golongan angkatan kerja yang belum melakukan suatu kegiatan yang  menghasilkan  uang,  Seseorang  yang  di  katakan  pengangguran  juga  dapat  dikatagorikan sebagai  orang  yang  belum  bekerja,  orang  yang  sedang  mencari  pekerjaan,  atau  orang  yang  sudah bekerja  namun  belum  mendapatkan  hasil  yang  produktif.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menganalisa  tinggal  pengangguran  menurut  Provinsi  yang  ada  di  Indonesia.Data  Penelitian  ini bersumber dari Badan Pusat Statistika Tahun 2014  - 2019. Penelitian ini menggunakan teknik Data mining yakni  Algoritma K-means ,  Metode K-means merupakan  Metode Clustering yang  berfungsi untuk  memecahkan  dataset  menjadi  berkelompok.  Metode K-means dapat  digunakan  untuk  data persentase  pengangguran  berdasarkan  provinsi.Data  akan  dibagi  atau  dikelompokkan  menjadi  2 Cluster, dimana Cluster 1  adalah  kelompok  provinsi  dengan  potensi  tertinggi  untuk  pengangguran dengan hasil 13 provinsi dan Cluster 2 adalah provinsi dengan hasil pengangguran potensi terendah yaitu 21 provinsi. Hasil dari penelitian ini adalah sebagai cara untuk membantu pemerintah dalam memperluas  lapangan  pekerjaan  untuk  mengembangkan  dan  meningkatkan  ekonomi  di  setiap provinsi  di  Indonesia.  Diharapkan  penelitian  ini  dapat  memberikan  masukkanterhadap pemerintah.Khususnya provinsi – provinsi yang minim dalam lapangan pekerjaan di Indonesia yang berdampak pada pengangguran.
Kata kunci : Data Mining, K-means Algorithm, Unemployment , RapidMiner, Clustering

## 1. PENDAHULUAN
Pengangguran  merupakan  suatu  situasi  kondisi  dimana  seseorang  yang termasuk  dalam  golongan  angkatan  kerja  itu  bisa  di  sebut  juga  dengan  seorang yang  mempunyai  keinginan  untuk  mendapatkan  sebuah  pekerjaan  akan  tetapi sama  sekali  belum  bisa  mencapainya,  “Pengangguran  ialah  keadaan  seseorang
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 61-74 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
yang dimana orang tersebut ingin bekerja namun sama sekali tidak mendapatkan pekerjaan  yang  sesuai  dengan  bidangnya”  [1].  “Pengangguran  menjadi perbincanganyang  sangat  serius  dan  masalah  utama  yang  dihadapi  oleh  Negara berkembang,  termasuk  Indonesia  dalam  hal  minimnya  ketenagakerjaan”  [2]. Menurut  [3]  “Banyaknya  jumlah  penduduk  di  Indonesia  dan  minimnya  lapangan pekerjaan  yang  ada  menimbulkan  permasalahan  pengangguran  di  Indonesia menjadi  sebuah  permasalahan  yang  sangat  sulit  untuk  diatasi  oleh  pemerintah, tidak cepatnya penanganan dari pemerintah dalam mempertegas masalah ini, dan membuat  perekonomian  di  Indonesia  semakin  tidak  bisa  untuk  di  prediksi  atau bisa dikatakan sangat terpuruk”. Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) mengalami penurunan  sejak  tahun  2016.  Adapun  Negara-Negara  dengan  pengangguran terbanyak  di  dunia  seperti  Lesetho,  Palestina,  Venezuela,  Namibia,  Yaman, Kepulauan  Marshall,  Kiribati,  Djibouti,  Senegal,  Suriah,  dan  Indonesia.  Dalam  hal ini  pemerintah  harus  berperan  aktif  dalam  kepada  penduduknya  untuk mengurangi  tingkat  pengangguran  yang  semakin  meningkat.  “Menurut  [4]  di Negara  Indonesia  yang  masuk  kategori  pengangguran  sebesar  7,64  persendan pekerja  paruh  waktu  sebesar  23,83  persendalam  setahun  terakhir.  orang  yang berpendidikan  atau  lulusan  universitas  ada  11,71  juta  yang  tidak  mempunyai pekerjaan, Indonesia juga termasuk dalam pengangguran Terbesar di dunia”.
Berikut ini adalah grafik tingkat pengangguran di seluruh provinsi Indonesia dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Presentase Tingkat Pengangguran Di Indonesia (Sumber : Badan Pusat Statistik (BPS), 2016)
Dari gambar 1. memperlihatkan bahwa hampir seluruh provinsi di Indonesia memiliki  tingkat  pengangguran  tinggi.  Provinsi  Jawa  Barat  berada  di  provinsi tertinggi  dengan  tingkat  pengangguran  sebanyak  7,73%  dan  di  Sumatera  Barat berada di posisi terendah dengan Tingkat Pengangguran sebanyak 1,45%, Hal ini dikarenakan  pertumbuhan  penduduk  yang  semakin  besar,  sehingga  angka pengangguran  tinggi,  minim  nya  lapangan  pekerjaan  terbuka,  persaingan  yang ketat dalam mencari pekerjaan. Pengangguran dapat menyebabkan dampak yang
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 61-74 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
sangat negatif bagi Indonesia dan mengakibatkan banyaknya tingkat kejahatan dan tidak  mampu  untuk  bersaing  dengan  Negara  lain  jika  Indonesia  tidak  dapat memperluas lapangan pekerjaan terbuka.
Berdasarkan  uraian  diatas  banyak  cabang  kecerdasan  buatan  dalam  ilmu komputer  yang  dapatmenyelesaikan  suatu  permasalahan  tersebut.  secara kompleks  diantaranya  sistem  pendukung  keputusan,  sistem  pakar,  data  mining dan  lain  sebagainya.  Beberapa  penelitian  terdahulu  tentang  pengangguran:  oleh Sirait & Marhaeni, 2013) “Berdasarkan koefisien ßn(beta) masing masing variable bebas  yang  didapat  dari  hasil  pengelolahan  data  dengan  menggunakan  aplikasi SPSS 17 for windows yang memiliki kontribusi besar terhadap variabel terikatnya adalah pertumbuhan ekonomi, yaitu sebesar 0,663% atau sebesar 66,3% sehingga pertumbuhan  ekonomi  memiliki  pengaruh  yang  besar  terhadap  jumlah pengangguran di provinsi bali”. Menurut [6] “Berdasarkan perkembangan tingkat pengangguran  tertinggi  dialami  Provinsi  Bengkulu  sebesar  5,86%,  diikuti  oleh Provinsi  Aceh  2,3%,  dan  Provinsi  Jambi  sebesar  2.0%.dan  yang  terendah  adalah Provinsi  Sumsel  sebesar  -9.0%”.  Dari  penelitian  terdahulu  kelamahannya  adalah mereka  hanya  meneliti  1  Provinsi  atau  Sumatera  saja.  Disini  penulis  memakai sebuah  “metode  K-Means clustering yang  artinya  K-Means clustering merupakan yang  digunakan  untuk  pengelompokkan  secara  partisi  yang  menggunakan  data yang  berbeda-beda  algoritma  K-means clustering proses  penggunaannya tergantung pada data dan hasil akhirnya”[7].“Kelebihan metode ini adalah mudah untuk  diimplementasikan  dan  dijalankan,waktu  yang  dibutuhkan  untuk menjalankan  pembelajaran  ini  relatif  cepat,  mudah  untuk  diadaptasi,  umum digunakan”.  Diharapkan  Penelitian  ini  dapat  memberikan  informasi  kepada pemerintah tentang data Pengelompokan Tingkat Pengangguran di Indonesia yang berdampak  pada  menurunnya  perekonomian  Negara,  berdampak  pada ketidakstabilan  politik,  ataupun  dapat  dilihat  dari  segi  mental  masyarakat  di Indonesia. .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1.  Data Mining
Menurut  [8]  menjelaskan  bahwa  “Data  mining  merupakan  proses menemukan  korelasi  baru  yang  bermanfaat,  pola  dan  trend  dengan  menambang sejumlah repository data  dalam  jumlah  besar,  dan  menggunakan  teknologi pengenalan pola seperti statistic dan teknik matematika”. Data mining disebut juga dengan Knowledge  discovery  in  database (KKD)  ataupun  pengenalan  pola.  Data mining  dapat  dibagi  menjadi  empat  kelompok,  yaitu  model  prediksi (prediction modelling), analisis  kelompok (Cluster  analysis), analisis  asosiasi (association analysis) dan deteksi anomaly (anomaly detection) .

## 2.2. Clustering
Menurut [9] “ Clustering merupakan suatu pengelompokkan data mining yang bertujuan  untuk  melakukan  sebuah  klasifikasi  ataupun  memprediksi  nilai    dari variabel target yang mencoba untuk melakukan pembagian terhadap keseluruhan data  menjadi  berkelompok-kelompok  yang  memiliki  kemiripan  karakteristik
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 61-74 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
sehingga objek yang berada dalam kelompok yang sama relatif  lebih homogen dari pada  objek  yang  berada  pada  kelompok  yang  berbeda”.  Setiap  himpunan  adalah cluster Setiap himpunan bagian adalah cluster , sehingga objek yang didalam cluster mirip satu sama dengan yang lainnya dan memiliki perbedaan dengan objek dari cluster yang lain.

## 2.3. Metode K-Means
Menurut  [10]  “metode  k-means  merupakan  metode  pengelompokkan  yang berkaitan  dengan  metode k-medoids yang melakukan partisi set sebuah data ke sejumlah cluster yang sudah ditatapkan langsung di awal”. Metode k-means sangat sederhana untuk di jalankan dan diterapkan, cukup cepat, mudah di pergunakan, dan  mudah  berdaptasi  umum  digunakan  dalam  berbagai  aplikasi  kecil  hingga menengah.Secara ilmiah, k-means menjadi salah satu metode yang paling penting dalam penggunaan data mining. Metode k-means clustering merupakan salah satu dari pengelompokkan metode nonhirarki yang tujuannya mengelompokkan objek yang  diawali  dengan  mengindentifikasi  data  yang  akan  di cluster. Pada  pertama kali iterasi, titik utama setiap cluster yang ditetapkan secara bebas. Lalu dihitung antar  jarak  data  dengan  tiap  titik  utama  pada cluster. Dan  untuk  melakukan perhitungan jarak data ke- i pada pusat cluster ke- j yang diberi nama ( D (1_2). Langkah – langkah metode k-means clustering diantanya:
a) Tentukan jumlah cluster ( k ), tetapkan pada pusat cluster sembarang.
b) Hitung  jarak  antara  setiap  data  ke  dalam cluster dengan  jarak  yang  paling pendek    dengan  menggunakan  persamaan  ukuran  jarak Euclidean  distance dengan persamaan :
2 (1) Dimana adalah jarak diantara data ke- I dan data ke- j adalah kordinat data x 2 pada dimensi j adalah kordinat data x 1 pada dimensi j dan P dimensi data
c) Kelompokkan  data  ke  dalam cluster yang  dengan  jarak  yang  paling  pendek dengan menggunakan rumus pada persamaan :
(2.2)
adalah data cluster ke – i kolom j adalah data ke – k kolom ke – j banyaknya anggota cluster ke- i
d) Hitung pada pusat cluster yang baru menggunakan persamaan
(1)
e) Ulangi  langkah  2  sampai  dengan  4  hingga  sudah  tidak  ada  lagi  data  yang berpindah ke cluster yang lain.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 61-74 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Analisis Data
Proses  analisis  data  dapat  dilakukan  setelah  adanya  pengumpulan  data. Dalam  melakukan  penelitian  ini,  penulis  melakukan  analisis  data  statistik deskriptif.Jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  sekunder. Data  sekunder  adalah  data  yang  diperoleh  tidak  dari  sumbernya  langsung, melainkan  sudah  dikumpulkan  oleh  pihak  lain  dan  sudah  diolah  serta  memiliki keterkaitan dengan permasalahan yang diteliti.
Tabel 1. Data Persentase Pengangguran Menurut Provinsi (Sumber:Badan Pusat Statistik) No Provinsi Tahun 2014  2015  2016  2017  2018  2019 1. Aceh 7,88 8,83 7,85 6,98 6,45 5,53 2. Sumatera Utara 6,09 6,55 6,17 6,00 5,57 5,56 3. Sumatera Barat 6,41 6,44 5,45 5,69 5,55 5,29 4. Riau 5,78 7,27 6,69 5,99 5,96 5,57 5. Jambi 3,79 3,54 4,33 3,77 3,76 3,62 6. Sumatera Selatan 4,40 5,55 4,12 4,09 4,12 3,99 7. Bengkulu 2,55 4,06 3,57 3,28 3,11 2,50 8. Lampung 4,93 4,29 4,58 4,38 4,20 3,96 9. Kepulauan Bangka Belitung 3,91 4,82 4,38 4,12 3,63 3,39 ... ... ... ... ...
... ... ... 34.  Papua 3,46 5,71 3,16 3,79 3,05 3,42
Tabel  1.  menunjukkan  data  yang  telah  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik Nasional  mengenai  data  Pengangguran  yang  terdiri  dari  34  provinsi  dari  tahun 2014-2019. Pada tahapan ini pengolahan data pengangguran menurut provinsi di Indonesia  menggunakan  metode K-means .Berikut  adalah  data  pengangguran menurut  provinsi  di  Indonesia  yang  diambil  penulis  melalui  situs  Badan  Pusat Statistik  Nasional.  Proses  analisa  data  dapat  dilakukan  setelah  adanya pengumpulan  data  yang  bersifat  valid.  Dalam  melakukan  penelitian  ini,  penulis melakukan  analisa  data  statistik  yang  bersifat  sekunder  yang  dimana  data  di peroleh tidak dari sumbernya langsung, melainkan sudah dikumpulkan dan diolah secara  terinci  yang  dimana  data  berkaitan  dengan  permasalahan  yang  sedang diteliti.
3.2. Pengolahan Data Manual K- means
Untuk  mendapatkkan  hasil  dari  penelitian  yang  dilakukan,  berikut  adalah uraian  perhitungan  manual  proses clustering hasil  data  pengangguran  dengan mengunakan  sebuah  metode K-means. Proses clustering dimulai  dengan menentukan  sebuah  data  yang  akan  di cluster. Dalam  hal  ini  variabel  data  yang akan  digunakan  adalah  dari  tahun  2014  –  2019,  dan  dari  penelitian  ini  penulis
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 61-74 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
mengambil  nilai  rata  -  rata  dari  setiap  provinsi  mulai  dari  tahun  2014  –  2019 sebagai  data  yang  akan  ditentukan  nilai cluster nya.  Berikut  adalah  langkah  – langkah penyelesaian yang akan dilakukan penulis dalam mengelompokkan hasil data pengangguran berdasarkan provinsi dengan menggunakan metode K-means :
a) Menentukan Jumlah Data Yang Akan di Cluster Dimana  sampel  data  yang  digunakan  dalam  proses clustering adalah  data yang berasal dari Badan Pusat Statistik (BPS) pada tahun 2014 dan 2019 (6 tahun) dengan jumlah data sebanyak 34 provinsi. Untuk melakukan proses perhitungan  terutama  kita  mencari  nilai  rata-rata  dari  data  yang  akan diolah, berikut cara untuk memperoleh rata - rata: R1 = 7,88 + 8,83 + 7,85 + 6,98 + 6,45 + 5,53 / 6 = 7,25 R2 = 6,09 + 6,55 + 6,17 + 6,00 + 5,57 + 5,56 / 6 = 5,99 R3 = 6,41 + 6,44 + 5,45 + 5,69 + 5,55 + 5,29 / 6 = 5,81 R4 = 5,78 + 7,27 + 6,69 + 5,99 + 5,96 + 5,57 / 6 = 6,21
R5 = 3,79 + 3,54 + 4,33 + 3,77 + 3,76 + 3,62 / 6 = 3,80
Lakukan proses berikut sampai dengan R34. Berikut hasil nilai rata-rata yang telah di dapat:
Tabel 2. Nilai Hasil Rata – Rata Data Pengangguran Menurut Provinsi No Provinsi Rata Rata 1   Aceh 7,25 2   Sumatera Utara 5,99 3   Sumatera Barat 5,81 4   Riau 6,21 5   Jambi 3,80 ...  ... ... 34   Papua 3,77 Tabel 3. Parameter Parameter  Nilai  Keterangan Cluster 2 (Max/Min) Data 34 Provinsi Atribut 6 (Tahun)
b) Menetapkan  nilai  k jumlah cluster pengangguran  sebanyak 2 cluster (k-2). Cluster yang dibentuk yaitu cluster tertinggi dan cluster terendah.
c) Menentukan nilai centroid (pusat cluster) awal yang telah ditentukan secara random  berdasarkan  nilai  rata-rata  data  yang  telah  didapatkan. Cluster tertinggi (C1)diperoleh dari nilai maximum, cluster terendah (C2) diperoleh dari nilai minimum.
Berikut adalah nilai centroid data awal pada iterasi 1 :
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 61-74 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Tabel 4. Centroid Data Awal (Iterasi1) Cluster Hasil C1 ( Maximum)  8,54 C2 (Minimum) 1,50
d) Menghitung Jarak Setiap Data Terhadap Centroid (pusat cluster)
Setelah data nilai pusat cluster awal ditentukan, maka langkah selanjutnya adalah  menghitung  jarak  masing-masing  data  terhadap  pusat cluster dengan menggunakan rumus yang perhitungannya dapat kita lihat sebagai berikut:
Dilakukan  perhitungan  jarak  terhadap  data  pengangguran  dengan  titik pusat ( centroid ) pada cluter pertama:
D (1.1) =
2 = 1,28 D (1.2) = 2 = 2,55 D (1.3) = 2 = 2,73 D (1.4) = 2 = 2,33 D (1.5) = 2 = 4,73
Lakukan proses tersebut sampai dengan D (1.34) Selanjutnya  perhitungan  jarak  pengangguran  dengan centroid dengan cluster kedua:
D (2.1) = 2 = 5,75
D (2.2) = 2 = 4,49
D (2.3) = 2 = 4,31 D (2.4) = 2 = 4,71 D (2.5) = 2 = 2,30
Lakukan proses tersebut sampai dengan D (2.34) Berikut tabel 5 adalah hasil dari Perhitungan jarak data dengan titik pusat cluster pada iterasi 1 menggunakan Eulidean Distence :
Tabel 5. Jarak Centroid (Iterasi 1) C1 C2  Jarak Terpendek 1,28  5,75 1,28 2,55  4,49 2,55 2,73  4,31 2,73 2,33  4,71 2,33 4,73  2,30 2,30 ... ... ... 4,77  2,27 2,27
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 61-74 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
e) Menentukan Posisi Cluster atau Pengelompokan
Dalam  menentukan  posisi cluster masing-masing  data  Pengangguran berdasarkan  jarak  minimum  data  terhadap  pusat cluster .  Data  yang memiliki  jarak  terkecil  dengan centroid akan  menjadi  anggota  pada kelompok tersebut. Berikut ini merupakan tabel  6 posisi data dengan tiap cluster pada iterasi 1 dengan menggunakan bantuan angka 1 sebagai tanda yang mengatakan data menjadi anggota pada cluster :
Tabel 6. Cluster (Iterasi 1) C1 C2 1 1 1 1 1 ... ... 1 12 22
Berikut  ini  adalah  hasil  perhitungan  jarak  data  pada  setiap  titik  pusat cluster pada iterasi 1:
Tabel 7. Hasil Cluster (Iterasi 1) Cluster Hasil C1 ( Maximum) 12 C2 (Minimum) 22
Selanjutnya  dalam  metode K-means ,  perhitungan  berhenti  apabila cluster pada  iterasi  yang  dihasilkan  sama  pada  iterasi  sebelumnya.  Maka selanjutnya mencari cluster pada iterasi selanjutnya sampai nilai iterasinya sama.
f) Lalu  Lakukan  dengan  menghitung centroid baru  atau  titik  pusat  baru menggunakan hasil dari setiap anggota pada masing – masing cluster. Untuk mencari nilai centroid selanjutnya dengan menggunakan centroid baru pada iterasi 1 dengan menjumlahkan nilai sesuai yang tertera pada cluster yang terdapat  pada  tabel  6.  Adapun centroid baru  untuk  mencari cluster selanjutnya  adalah  dengan  menjumlahkan  nilai  yang  terpilih  pada cluster tersebut  kemudian  membagikannya  sebanyak  jumlah  nilai.Berikut  contoh perhitungan titik pusat cluster baru pada iterasi ke dua (x) :
= 6,73
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 61-74 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
C2x  =
= 3,96
g) Selanjutnya  dilakukan  kembali  langkah  ke  4  sampai  6.  Jika  nilai centroid hasil  iterasi  dengan  nilai centroid sebelumnya  bernilai  sama  atau  nilai centroid sudah  optimal  serta  posisi cluster data  pengangguran  tidak mengalami  perubahan  lagi  maka  proses  iterasi  berhenti.  Namun  jika  nilai centroid tidak  sama  atau  belum  optimal  serta  posisi  data  masih  berubah maka  proses  iterasi  berlanjut  pada  iterasi  berikutnya.  Berikut  tabel  hasil cluster iterasi 2 :
Tabel 8. Centroid Baru (Iterasi2) Cluster Hasil C1 (Maximum) 6,73 C2 (Minimum) 3,96 Setelah cluster iterasi  dua  didapat.  Selanjutnya  melakukan  sebuah perhitungan nilai centroid baru dengan nilai rata-rata data sebagai berikut:
D (1.1) = 2 = 0,52
D (1.2) = 2 = 0,74
D (1.3) = 2 = 0,93
D (1.4) = 2 = 0,52 D (1.5) = 2 = 2,93
Lakukan proses tersebut sampai dengan D (1.34) Selanjutnya perhitungan jarak pengangguran dengan centroidcluster kedua:
D (2.1) =
2 = 3,30
D (2.2) = 2 = 2,03
D (2.3) = 2 = 1,85
D (2.4) = 2 = 2,25
D (2.5) = 2 = 0,16
Lakukan proses tersebut sampai dengan D (2.34)
Berikut tabel 9 adalah hasil dari Perhitungan jarak data dengan titik pusat cluster pada iterasi 2 menggunakan Eulidean Distence :
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 61-74 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Tabel 9. Jarak Centroid Cluster (Iterasi 2) C1 C2  Jarak Terpendek 0,52  3,30 0,52 0,74  2,03 0,74 0,93  1,85 0,93 0,52  2,25 0,52 2,93  0,16 0,16 ... ... ... 2,97  0,19 0,19
Data  yang  memiliki  jarak  terkecil  dengan centroid akan  menjadi  anggota pada kelompok tersebut. Berikut ini merupakan tabel 10 posisi data dengan tiap cluster pada  iterasi  2  dengan  menggunakan  bantuan  angka  1  sebagai tanda  yang  mengatakan  data  menjadi  anggota  pada cluster .  Selanjutnya menghitung jarak data dengan masing-masing centroid :
Tabel 10. Cluster (Iterasi 2) C1 C2 1 1 1 1
1 ... ... 1 13 21
Berikut  ini  adalah  hasil  perhitungan  jarak  data  pada  setiap  titik  pusat cluster pada iterasi 2:
Tabel 11. Hasil Cluster (Iterasi 2) Cluster Hasil C1 (Maximum) 13 C2 (Minimum) 21
Untuk  mencari  nilai centroid selanjutkan  dengan  menggunakan centroid baru  pada  iterasi  2  dengan  menjumlahkan  nilai  sesuai  yang  tertera  pada cluster yang  terdapat  pada  tabel  10.  Selanjutnya  menghitung  titik  pusat baru menggunakan hasil dari setiap anggota pada masing – masing cluster Berikut contoh perhitungan titik pusat cluster baru pada iterasi ke dua (x):
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 61-74 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
C1x = = 6,87
C2x  = = 3,74
Maka, centroid data baru iterasi 2 adalah sebagai berikut:
Tabel 12. Centroid Baru (Iterasi 3) Cluster Hasil C1 ( Maximum) 6,87 C2 (Minimum) 3,74 Setelah cluster iterasi  2  didapat,  Selanjutnya  melakukan  sebuah perhitungan nilai centroid baru dengan nilai rata-rata data sebagai berikut: D (1.1) =
2 = 0,38 D (1.2) = 2 = 0,88 D (1.3) = 2 = 1,07
D (1.4) = 2 = 0,66
D (1.5) =
2 = 3,07
Lakukan proses tersebut sampai dengan D (1.34) Selanjutnya perhitungan jarak pengangguran dengan centroid cluster kedua:
D (2.1) = 2 = 3,51
D (2.2) = 2 = 2,25 D (2.3) = 2 = 2,07 D (2.4) = 2 = 2,47 D (2.5) = 2 = 0,06
Lakukan proses tersebut sampai dengan D (2.34) Berikut  tabel  13  adalah  hasil  perhitungan  jarak  data  dengan  titik  pusat cluster pada iterasi 3 menggunakan Eulidean Distance .
Tabel 13. Jarak Centroid (Iterasi 3) C1 C2  Jarak Terpendek 0,38  3,51 0,38 0,88  2,25 0,88
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 61-74 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
C1 C2  Jarak Terpendek 1,07  2,07 1,07 0,66  2,47 0,66 3,07  0,06 0,06 ... ... ... 3,11  0,03 0,03
Data  yang  memiliki  jarak  terkecil  dengan centroid akan  menjadi  anggota pada kelompok tersebut.Berikut ini merupakan tabel 14 posisi data dengan tiap cluster pada  iterasi  3  dengan  menggunakan  bantuan  angka  1  sebagai tanda yang mengatakan data menjadi anggota pada cluster .
Tabel 14. Cluster (Iterasi 3) C1 C2 1 1 1 1
1 ... ... 1 13 21
Berikut  ini  adalah  hasil  perhitungan  jarak  data  pada  setiap  titik  pusat cluster pada iterasi 3:
Tabel 15. Hasil Cluster (Iterasi 3) Cluster Hasil C1 ( Maximum) 13 C2 (Minimum) 21
Berikut di dapatkan sebuah hasil akhir, pada iterasi ke 2 dan iterasi ke 3 di dapatkan  hasil  yang  sama  kedua  iterasi  tersebut  bernilai  C1=13,  C2=  21 Sehingga  posisi cluster pada  data  tidak  mengalami  perubahan  sehingga proses  iterasi  berhenti.  Berdasarkan  posisi cluster masing-masing  data pengangguram dan nilai cluster hasil iterasi 3.

## 33. Hasil Percobaan
Pada  tahap  ini  penelitian  menggunakan  perangkat  lunak Rapidminer 5.3.untuk  pengujian  data  yang  telah  di  analisis.Berikut    penjelasan  pengujian dengan menggunkan software rapidminer 5.3. keterkaitan dari hasil yang didapat antara  perhitungan  manual  algoritma  dengan  hasil  yang  ditampilkan  oleh tools rapidminer dan  dapat disimpulkan  bahwa  hasil  perhitungan  manual  dari  metode
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 61-74 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
K-means dan dari aplikasi software Microsoft Excel 2010 hasilnya sama dengan dan dapat input ke dalam aplikasi Rapidminer.
Gambar 1. Tampilan Data Perhitungan Tools Rapidminer

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan pembahasan pada bab sebelumnya dapat disimpulkan bahwa:
a) Penerapan  data  mining  dengan  metode k-means  clustering dapat diterapkan.  Sumber  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah www.bps.go.id  dengan  subjek  data  pengangguran  berdasarkan  provinsi (2014 – 2019). Jumlah record yang digunakan sebanyak 34 provinsi dengan menghasilkan 2 cluster yakni cluster tinggi sebanyak 13 provinsi dan cluster rendah sebanyak 21 provinsi.
b) Berdasarkan  hasil  pengujian k-means untuk  kasus  persentase  data pengangguran  menggunakan tools  Rapidminer 5.3  diperoleh  hasil  yang sama  dengan  analisis  perhitungan  metode  dimana  diperoleh  13  provinsi dengan cluster tinggi yang menjadi pusat perhatian bagi pemerintah untuk memperluas  lapangan  pekerjaan  untuk  pengangguran  pada  provinsi tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R. Franita, “Analisa Pengangguran Di Indonesia,” Vol. 1, 2016.
[2]  D. P. Herniwati And R. Handayani, “Pengangguran Terbuka Di Provinsi Jawa Tengah,” Diponegoro J. Econ. , Vol. 1, P. 159, 2019.
[3]  Imsar,  “Analisis  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Tingkat  Pengangguran  Terbuka Di Indonesia Periode 1989-2016,” Hum. Falah , Vol. 5, No. 1, Pp. 144–164, 2018.
[4]  Badan  Pusat  Statistik,  “Keadaan  Ketenagakerjaan  Indonesia  Februari  2018,” Badan Pus. Stat. , No. 42/05/Th. Xxi, Pp. 1–16, 2018, Doi: No. 74/11/35/Th.Xvi, 5 November 2018.
[5]  N.  Sirait  And  A.  A.  I.  N.  Marhaeni,  “Analisis  Beberapa  Faktor  Yang  Berpengaruh Terhadap  Jumlah  Pengangguran  Kabupaten  /  Kota  Di  Provinsi  Bali,” E-Jurnal  Ekon. Univeritas Udayana , Vol. 2, No. 2, Pp. 108–118, 2013.
[6]  M. Wardiansyah, Yulmardi, And Z. Bahri, “Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Pengangguran ( Studi Kasus Provinsi-Provinsi Se-Sumatera ),” E-Jurnal Ekon. Sumberd. Dan Lingkung. , Vol. 5, No. 1, Pp. 13–18, 2016.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 61-74 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
[7]  A.  K.  Wardhani,  “(  K-Means  Algorithm  Implementation  For  Clustering  Of  Patients Disease In Kajen Clinic Of Pekalongan ) Anindya Khrisna Wardhani Magister Sistem Informasi Universitas Diponegoro,” J. Transform. , Vol. 14, No. 1, Pp. 30–37, 2016.
[8]  K.  Fatmawati  And  A.  P.  Windarto,  “Data  Mining:  Penerapan  Rapidminer  Dengan  K- Means Cluster Pada Daerah Terjangkit Demam Berdarah Dengue (Dbd) Berdasarkan Provinsi,” Comput.  Eng.  Sci.  Syst.  J. ,  Vol.  3,  No.  2,  P.  173,  2018,  Doi: 10.24114/Cess.V3i2.9661.
[9]  T. Wibowo, “Penerapan Data Mining Pemilihan Siswa Kelas Unggulan Dengan Metode K-Means Clustering Di Smp N 02 Tasikmadu,” 2018.
[10] M. A. W. K. Murti, “Plagiat Merupakan Tindakan Tidak Terpuji Penerapan Metode K- Means Clustering Untuk Mengelompokan Potensi Produksi Buah – Buahan Di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta,” 2017.