## IMPLEMENTASI K-MEANS UNTUK MENGELOMPOKKAN PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN INDEKS JUMLAH PENGANGGURAN TERBUKA
Muhammad Nurfathullah, Intan Purnamasari Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang Jalan HS. Ronggo Waluyo, Karawang, 41361; (0267) 641177 2010631170100@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Indeks pengangguran terbuka merupakan persentase jumlah pengangguran terhadap jumlah angkatan kerja. Berdasarkan rilisan tahunan yang dikeluarkan oleh Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi pada tahun 2018-2023. Pengelompokkan provinsi dilakukan untuk memetakan daerah dengan indeks pengangguran terbuka sebagai salah satu  upaya  pemerintah  dalam  mengetahui  indeks  pengangguran  terbuka  setiap  provinsi.  Penelitian  ini menggunakan  algoritma  k-means.  Algoritma  k-means  merupakan  metode  dalam  data  mining  yang  digunakan untuk mengelompokkan atau mengklasifikasikan data ke dalam satu atau lebih kluster. Penelitian ini memiliki tujuan  untuk  mengisi  kesenjangan  tersebut  dengan  mengimplementasikan  algoritma  K-Means  untuk mengelompokkan  provinsi-provinsi  di  Indonesia  berdasarkan  data  Dinas  Tenaga  Kerja  dan  Transmigrasi  pada tahun  2018-2023.  Hasil  pengelompokkan  membagi  provinsi  ke  dalam  3 cluster ,  yaitu cluster 0  (C0)  yang mencakup 11 provinsi, cluster 1 (C1) yang mencakup 12 provinsi, dan cluster 2 (C2) yang mencakup 11 provinsi. Hasill evaluasi pengelompokkan dengan silhouette coefficient menghasilkan nilai sebesar 0,54 yang menunjukkan bahwa  kriteria  pengelompokkan  yang  dilakukan  termasuk  ke  dalam  struktur cluster yang  standar  ( medium structure ).
Kata kunci :  Indeks pengangguran terbuka, K-means clustering, silhouette coefficient

## 1. PENDAHULUAN
Di Indonesia, pengangguran terbuka merupakan salah satu masalah sosial dan ekonomi yang signifikan. Tingkat pengangguran yang tinggi dapat menghambat pertumbuhan ekonomi dan mengganggu kesejahteraan masyarakat.  Untuk  mengatasi  masalah  ini,  penting untuk memahami pola dan karakteristik pengangguran di  berbagai  wilayah  di  Indonesia.  Pengangguran terbuka  sendiri  merujuk  pada  individu  yang  tidak sedang  bekerja,  aktif  mencari  pekerjaan,  bekerja kurang  dari  dua  hari  dalam  seminggu,  atau  sedang berupaya  untuk  memperoleh  pekerjaan  yang  sesuai dengan kualifikasi mereka [1].
Salah  satu  pendekatan  yang  dapat  digunakan untuk  menganalisis  pola  pengangguran  di  tingkat regional adalah menggunakan metode clustering atau pengelompokkan data. Metode clustering adalah salah satu metode yang dapat diandalkan dalam data mining dan  merupakan  alat  yang  valid  untuk  menyelesaikan masalah-masalah  kompleks  dalam  bidang  ilmu komputer  dan  statistik.  Proses clustering melibatkan pengelompokkan  titik-titik  data  ke  dalam  beberapa kelompok,  dimana  titik-titik  data  dalam  kelompok yang sama memiliki kemiripan  yang lebih besar satu sama lain dibandingkan dengan kelompok data lainnya [2]. Untuk memastikan keberhasilan analisis, diperlukan  penerapan  suatu  algoritma.  Dalam penelitian  ini,  algoritma  yang  digunakan  adalah  K- Means.
K-Means  merupakan  salah  satu  algoritma clustering yang populer dan efektif untuk mengelompokkan data berdasarkan fitur yang serupa, serta  memisahkan  data  dengan  karakteristik  yang berbeda ke dalam kelompok yang berbeda [3].
Pada penelitian sebelumnya menjelaskan tentang klasifikasi pengangguran terbuka di Indonesia dengan algoritma classification and regression tree (cart) dan c4.5.  Penelitian  tersebut  bertujuan  untuk  klasifikasi dengan    jumlah    data    yang    cukup    besar    dengan banyak    faktor    serta    dapat    melakukan  analisis klasifikasi pada peubah respon baik nominal, ordinal, maupun kontinu [4].
Ada  juga  penelitian  lain  tentang  pengangguran terbuka  tentang  klasifikasi  dan  prediksi  tingkat pengangguran  terbuka  di  Indonesia  menggunakan metode classification  and  regression  tree (CART) yang mendapatkan hasil yaitu akurasi sebesar 91,17% berdasarkan  fungsi recall,  precision,  accuracy  and error  radio ,  dengan  nilai  masing-masing  yaitu 96,87%, 93,93%, dan 8,83% [5].
Penelitian  lain  menjelaskan  tentang  clustering pengangguran umur 25 tahun keatas di Sumatera Utara menggunakan  algoritma  K-Medoids.  Pada  penelitian ini  menghasilkan  tiga cluster ,  yaitu  14  kabupaten  di cluster 0, 2 kabupaten di cluster 1, dan 17 kabupaten di cluster 2 [6].
Pada penelitian sebelumnya menjelaskan tentang perbandingan  tingkat  pengangguran  terbuka  provinsi di Indonesia berbasis K-Means Clustering menggunakan  data  dari  tahun  2016-2021  [2]. Selanjutnya,  ada  juga  penelitian  terkait  penerapan algoritma K-Means untuk mengelompokkan pengangguran  di  Indonesia  sudah  pernah  dilakukan menggunakan data dari tahun 2014-2019 [7]. Berbeda dengan penelitian penulis, dimana penulis menggunakan  data  pengangguran  terbuka  dari  tahun 2018-2023.
Dengan menggunakan pendekatan ini, diharapkan dapat ditemukan pola-pola yang bermanfaat dalam memahami distribusi dan karakteristik  pengangguran  di  tingkat  provinsi. Informasi ini dapat menjadi dasar bagi pemerintah dan pemangku  kepentingan  lainnya  dalam  merancang kebijakan yang lebih efektif dalam mengatasi masalah pengangguran di berbagai wilayah di Indonesia.
Oleh  sebab  itu,  penelitian  ini  memiliki  tujuan untuk mengisi kesenjangan tersebut dengan mengimplementasikan  algoritma  K-Means  untuk mengelompokkan  provinsi-provinsi  di  Indonesia berdasarkan  jumlah  pengangguran  terbuka.  Dengan demikian,  diharapkan  hasil  dari  penelitian  ini  dapat memberikan wawasan  yang berharga bagi  pemangku kepentingan  dalam  upaya  mengurangi  tingkat pengangguran di Indonesia.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Pengangguran Terbuka
Pengangguran terbuka merupakan individu yang tidak  memiliki  pekerjaan  secara  aktif.  Ada  yang mengalami  pengangguran  ini  karena  mereka  telah berupaya  dengan  maksimal  namun  belum  berhasil mendapatkan  pekerjaan.  Sementara  ada  pula  yang mengalami pengangguran karena kurangnya motivasi dalam mencari pekerjaan atau bekerja [8].

## 2.2. Clustering
Clustering adalah teknik dalam data mining yang bertujuan untuk
mengelompokkan
atau mengklasifikasikan  data  ke  dalam  kelompok- kelompok  yang  memiliki  karakteristik  yang  serupa, dengan  tujuan  untuk  melakukan  klasifikasi  atau memprediksi  nilai  dari  variabel  target.  Setiap kelompok  dalam  clustering  berusaha  untuk  membuat pembagian data secara homogen, di mana objek yang berada  dalam  kelompok  yang  sama  memiliki kesamaan karakteristik dan berbeda dari objek dalam kelompok lainnya [7].

## 2.3. Google Colab
Google Colab  atau Google Colaboratory  adalah platform  pengembangan  terpadu  (IDE)  untuk  bahasa pemrograman  Python.  Di  sini,  komputasi  dieksekusi oleh  infrastruktur  server  Google  yang  memiliki spesifikasi perangkat keras tinggi [9].
Google Colab adalah program yang dikembangkan  oleh  Google  Research.  Google  Colab memfasilitasi  penulisan  dan  eksekusi  kode  Python melalui  peramban  web  tanpa  batasan,  memberikan manfaat  yang besar dalam konteks machine learning, analisis data, dan pendidikan [10].

## 2.4. Algoritma K-Means
Algoritma  K-Means  merupakan  metode  dalam data mining  yang digunakan untuk mengelompokkan atau mengklasifikasikan data ke dalam satu atau lebih kluster, di mana data dengan karakteristik yang serupa ditempatkan  dalam  satu  kluster,  sedangkan  data
dengan karakteristik yang berbeda ditempatkan dalam kluster yang berbeda [11].
Algoritma  K-Means  mengelompokkan  data menjadi beberapa kluster di mana data yang memiliki karakteristik  serupa  ditempatkan  dalam  kluster  yang sama, sementara itu, data yang memiliki atribut yang tidak sama akan dikelompokkan ke dalam kluster yang berbeda [3].

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam  bagian  ini,  peneliti  menerapkan  suatu pendekatan  penelitian  yang  dikenal  dengan  sebutan Knowledge  Discovery  In  Database  (KDD).  Proses yang  terdapat  dalam  metodologi  KDD  meliputi  data selection ,  data preprocessing , transformation ,  data mining , evaluation [12].

## 3.1. Data Selection
Tahap  pertama  adalah  proses data  selection (pemilihan  data)  yang  akan  digunakan  dalam  proses pengelompokkan  data. Dataset yang  digunakan berasal  dari  data  publik  melalui  situs  terbuka data.jabarprov.go.id  yang  dirilis  Dinas  Tenaga  Kerja Dan  Transmigrasi.  Data  yang  digunakan  adalah  data indeks  tingkat  pengangguran  terbuka  berdasarkan provinsi di Indonesia tahun 2018-2023. Dataset terdiri dari  203  record  dengan  6  atribut.  Atribut  tersebut diantaranya id, kode_provinsi, nama_provinsi, indeks_tpt, satuan, dan tahun. Adapun isi dataset awal ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Dataset Tingkat Pengangguran Terbuka Provinsi 2018-2023

## 3.2. Data Pre-processing
Dalam tahap pra-pemrosesan, atribut yang tidak diperlukan  dihapus  untuk  mempersiapkan  data  agar siap  digunakan  pada  tahapan  berikutnya.  Dalam penelitian ini, hanya atribut nama_provinsi, indeks tpt, dan  tahun  yang  digunakan.  Adapun  hasil data  pre- processing setelah  dilakukan  penghapusan  atribut yang tidak diperlukan dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Data Pre-processing

## 3.3. Transformation
Transformasi  data  dilakukan  dengan  mengubah struktur dataset  awal  yang memiliki dua  kolom  yang merepresentasikan indeks tpt dan tahun menjadi enam kolom terpisah, yaitu dari setiap indeks tpt dan tahun yang  berbeda.  Hasil  dari  transformasi  data  tersebut kemudian ditampilkan dalam Gambar 3.
Gambar 3. Hasil Transformasi Data

## 3.4. Data Mining
Pada  tahapan  ini,  dilakukan  proses  pemodelan dengan menerapkan algoritma k-means. Dengan hasil seperti Gambar 4.
Gambar 4. Hasil Data Mining
Gambar  4  memberikan  gambaran  tentang  hasil yang  muncul  setelah  melalui  proses  pemodelan algoritma k-means. Dari gambar tersebut dapat terlihat representasi  visual  dari  kelompok-kelompok  yang terbentuk setelah menerapkan algoritma k-means pada data. Gambar tersebut memberikan gambaran tentang bagaimana  provinsi  di  Indonesia  dikelompokkan berdasarkan jumlah pengangguran terbuka.

## 3.5. Evaluation
Pada  tahap  evaluasi,  dilakukan  pengujian  untuk menilai kualitas kluster yang terbentuk setelah proses pengelompokan.  Metode  evaluasi  yang  diterapkan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan nilai Silhouette  Coefficient . Silhouette  Coefficient adalah gabungan  dari  metode  validasi  klaster,  termasuk metode  kohesi  yang  mengevaluasi  kedekatan  objek dalam  sebuah  klaster,  dan  metode  separasi  yang mengevaluasi jarak antar klaster. Ketika nilai koefisien silhouette mendekati atau positif, maka struktur klaster dianggap  baik.  Sebaliknya,  jika  nilai  koefisien silhouette  adalah  0,  maka  struktur  klaster  dianggap tidak  jelas.  Tabel  1  menggambarkan  kategori  nilai koefisien silhouette berdasarkan Rousseeuw (1987).
Tabel 1. Kategori Nilai Silhouette Coefficient Nilai SC Kriteria 0,71 - 1,00 Struktur cluster kuat ( Strong Structure) 0,51 - 0,70 Struktur cluster standar  (Medium Structure) 0,26 - 0,50 Struktur cluster lemah (Weak Structure) ≤ - 0,25 Tidak memiliki struktur ( No Structure) 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini, clustering dilakukan menggunakan
algoritma
k-means yang
diimplementasikan  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman  Python.  Pada  tahap  awal  proses clustering , jumlah cluster optimal ditentukan menggunakan metode elbow. Metode elbow digunakan  untuk  menentukan  jumlah cluster dengan memperhatikan  perbandingan  antara  jumlah  cluster yang  akan  membentuk  siku  pada  suatu  titik  tertentu dengan nilai Sum of Square Error dari masing-masing
cluster.  Grafik  dari  metode  elbow  yang  digunakan dalam penelitian ini ditampilkan dalam Gambar 5.

## Gambar 5.  Grafik Metode Elbow
Berdasarkan grafik tersebut, terdapat tiga cluster yang  terbentuk,  yaitu cluster 0  (C0), cluster 1  (C1), dan cluster 2  (C2).  Setelah  itu,  dilakukan pengelompokan  data  dengan  memilih  jarak  terdekat dari  setiap  data.  Hasil  dari  pengelompokan  tersebut tersaji dalam Tabel 2.

## Tabel 2. Hasil Pengelompokkan 2018-2019
Provinsi 2018 cluster 2019 cluster Aceh 6,34 2 6,17 2 Bali 1,40 2 1,57 2 Banten 8,47 2 8,11 2 Bengkulu 3,35 2 3,26 2 DIY Yogyakarta 3,37 2 3,18 2 DKI Jakarta 6,65 2 6,54 2 Gorontalo 3,70 2 3,76 2 Jambi 3,73 2 4,06 2 Jawa Barat 8,23 2 8,04 2 Jawa Tengah 4,47 2 4,44 2 Jawa Timur 3,91 2 3,82 2 Kalimantan Barat 4,18 0 4,35 0 Kalimantan Selatan 4,35 0 4,18 0 Kalimantan Tengah 3,91 0 4,04 0 Kalimantan Timur 6,41 0 5,94 0 Kalimantan Utara 5,11 0 4,49 0 Kep. Bangka Belitung 3,61 0 3,58 0 Kep. Riau 8,04 0 7,50 0 Lampung 4,04 0 4,03 0 Maluku 6,95 0 6,69 0 Maluku Utara 4,63 0 4,81 0 Nusa Tenggara Barat 3,58 0 3,28 0 Nusa Tenggara Timur 2,85 1 3,14 1
Provinsi 2018 cluster 2019 cluster Papua 3,00 1 3,51 1 Papua Barat 6,45 1 6,43 1 Riau 5,98 1 5,76 1 Sulawesi Barat 3,01 1 2,98 1 Sulawesi Selatan 4,94 1 4,62 1 Sulawesi Tengah 3,37 1 3,11 1 Sulawesi Tenggara 3,19 1 3,52 1 Sulawesi Utara 6,61 1 6,01 1 Sumatera Barat 5,66 1 5,38 1 Sumatera Selatan 4,27 1 4,53 1 Sumatera Utara 5,55 1 5,39 1 Tabel 3. Hasil Pengelompokkan 2020-2021 Provinsi 2020 cluster 2021 cluster Aceh 6,59 2 6,30 2 Bali 5,63 2 5,37 2 Banten 10,64 2 8,98 2 Bengkulu 4,07 2 3,65 2 DIY Yogyakarta 4,57 2 4,56 2 DKI Jakarta 10,95 2 8,50 2 Gorontalo 4,28 2 3,01 2 Jambi 5,13 2 5,09 2 Jawa Barat 10,46 2 9,82 2 Jawa Tengah 6,48 2 5,95 2 Jawa Timur 5,84 2 5,74 2 Kalimantan Barat 5,81 0 5,82 0 Kalimantan Selatan 4,74 0 4,95 0 Kalimantan Tengah 4,58 0 4,53 0 Kalimantan Timur 6,87 0 6,83 0 Kalimantan Utara 4,97 0 4,58 0 Kep. Bangka Belitung 5,25 0 5,03 0 Kep. Riau 10,34 0 9,91 0 Lampung 4,67 0 4,69 0 Maluku 7,57 0 6,93 0 Maluku Utara 5,15 0 4,71 0 Nusa Tenggara Barat 4,22 0 3,01 0 Nusa Tenggara Timur 4,28 1 3,77 1 Papua 4,28 1 3,33 1 Papua Barat 6,80 1 5,84 1 Riau 6,32 1 4,42 1 Sulawesi Barat 3,32 1 3,13 1 Sulawesi Selatan 6,31 1 5,72 1 Sulawesi Tengah 3,77 1 3,75 1 Sulawesi Tenggara 4,58 1 3,92 1 Sulawesi Utara 7,37 1 7,06 1 Sumatera Barat 6,88 1 6,52 1
Provinsi 2020 cluster 2021 cluster Sumatera Selatan 5,51 1 4,98 1 Sumatera Utara 6,91 1 6,33 1 Tabel 4. Hasil Pengelompokkan 2022-2023 Provinsi 2022 cluster 2023 cluster Aceh 6,17 2 6,03 2 Bali 4,80 2 2,69 2 Banten 8,09 2 7,52 2 Bengkulu 3,59 2 3,42 2 DIY Yogyakarta 4,06 2 3,69 2 DKI Jakarta 7,18 2 6,53 2 Gorontalo 2,58 2 3,06 2 Jambi 4,59 2 4,53 2 Jawa Barat 8,31 2 7,44 2 Jawa Tengah 5,57 2 5,13 2 Jawa Timur 5,49 2 4,88 2 Kalimantan Barat 5,11 0 5,05 0 Kalimantan Selatan 4,74 0 4,31 0 Kalimantan Tengah 4,26 0 4,10 0 Kalimantan Timur 5,71 0 5,31 0 Kalimantan Utara 4,33 0 4,01 0 Kep. Bangka Belitung 4,77 0 4,56 0 Kep. Riau 8,23 0 6,80 0 Lampung 4,52 0 4,23 0 Maluku 6,88 0 6,31 0 Maluku Utara 3,98 0 4,31 0 Nusa Tenggara Barat 2,89 0 2,80 0 Nusa Tenggara Timur 3,54 1 3,14 1 Papua 2,83 1 6,45 1 Papua Barat 5,37 1 5,38 1 Riau 4,37 1 4,23 1 Sulawesi Barat 2,34 1 2,27 1 Sulawesi Selatan 4,51 1 4,33 1 Sulawesi Tengah 3,00 1 2,95 1 Sulawesi Tenggara 3,36 1 3,15 1 Sulawesi Utara 6,61 1 6,10 1 Sumatera Barat 6,28 1 5,94 1 Sumatera Selatan 4,63 1 4,11 1 Sumatera Utara 6,16 1 5,89 1 Tabel 5. Hasil Pengelompokkan Jumlah Provinsi Jumlah cluster Aceh 37,60 2 Bali 21,46 2 Banten 51,81 2 Bengkulu 21,34 2 DIY Yogyakarta 23,43 2 DKI Jakarta 46,35 2 Gorontalo 20,39 2
Provinsi Jumlah cluster Jambi 27,13 2 Jawa Barat 52,30 2 Jawa Tengah 32,04 2 Jawa Timur 29,68 2 Kalimantan Barat 30,32 0 Kalimantan Selatan 27,27 0 Kalimantan Tengah 25,42 0 Kalimantan Timur 37,07 0 Kalimantan Utara 27,49 0 Kep. Bangka Belitung 26,80 0 Kep. Riau 50,82 0 Lampung 26,18 0 Maluku 41,33 0 Maluku Utara 27,59 0 Nusa Tenggara Barat 19,78 0 Nusa Tenggara Timur 20,72 1 Papua 16,95 1 Papua Barat 36,27 1 Riau 31,08 1 Sulawesi Barat 17,05 1 Sulawesi Selatan 30,43 1 Sulawesi Tengah 19,95 1 Sulawesi Tenggara 21,71 1 Sulawesi Utara 39,76 1 Sumatera Barat 36,66 1 Sumatera Selatan 28,03 1 Sumatera Utara 36,23 1

## Gambar 6. Data sesudah pengelompokkan
Tabel  5  menunjukkan  bahwa cluster 0  (C0) mencakup 11 provinsi diantaranya Kalimantan Barat, Kalimantan Selatan, Kalimantan Tengah, Kalimantan Timur, Kalimantan Utara, Kep. Bangka Belitung, Kep. Riau,  Lampung,  Maluku,  Maluku  Utara,  Nusa Tenggara Barat. Cluster 1 (C1) mencakup 12 provinsi diantaranya  Nusa  Tenggara  Timur,  Papua,  Papua Barat,  Riau,  Sulawesi  Barat,  Sulawesi  Selatan, Sulawesi Tengah, Sulawesi Tenggara, Sulawesi Utara, Sumatera  Barat,  Sumatera  Selatan,  dan  Sumatera Utara. Cluster 2  (C2)  mencakup  11  provinsi diantaranya  Aceh,  Bali,  Banten,  Bengkulu,  DIY Yogyakarta,  DKI  Jakarta,  Gorontalo,  Jambi,  Jawa Barat,  Jawa  Tengah,  dan  Jawa  Timur.  Hasil  evaluasi pengelompokkan dengan silhouette coefficient menghasilkan  nilai  sebesar  0,54  yang  menunjukkan bahwa  kriteria  pengelompokkan  yang  dilakukan termasuk dalam struktur cluster yang standar ( medium structure ).
5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  diambil kesimpulan bahwa pengelompokan provinsi menggunakan  algoritma  k-means  terbagi  menjadi  3 cluster berdasarkan  kemiripan  karakteristik  indeks pengangguran  terbuka  di  Indonesia.  Adapun  ketiga cluster tersebut  antara  lain:  cluster  0  (C0)  yang mencakup 11 provinsi, cluster 1 (C1) yang mencakup 12  provinsi,  dan  cluster  2  (C2)  yang  mencakup  11 provinsi.  Hasil  evaluasi  pengelompokan  dengan silhouette coefficient menghasilkan nilai sebesar 0,54 yang menunjukan bahwa kriteria pengelompokan yang dilakukan  termasuk  dalam  struktur cluster yang standar ( medium structure ).
Adapun  saran  untuk  penelitian  selanjutnya adalah dengan menggunakan metode selain k-means, seperti k-medoids, Agglomerative Nesting (AGNES), dan lainnya untuk melihat perbandingan hasil sehingga dapat mengetahui evaluasi yang lebih optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. C. Rambe, P. H. Prihanto and H. , "Analisis faktor-faktor yang
mempengaruhi pengangguran  terbuka  di  Provinsi  Jambi," e- Jurnal Ekonomi Sumberdaya dan Lingkungan, vol.  Vol.  8.  No.  1,  pp.  54-67, 2019.
[2]   R. Maliki, K. Falgenti, S. Priani, F. Fithri, M. Suherman and D. S. Nugraha, "Perbandingan Tingkat  Pengangguran  Terbuka  Provinsi  di Indonesia  Berbasis  K-Means  Clustering," Computer  Science  (CO-SCIENCE), vol. Volume 2 No. 2, pp. 109-116, 2022.
[3]   T. Amalina, D. B. A. Pramana and B. N. Sari, "Metode K-Means Clustering Dalam Pengelompokan  Penjualan  Produk  Frozen Food," Jurnal  Ilmiah  Wahana  Pendidikan, vol. 8(15), pp. 574-583, 2022.
[4]   I.  Fatika,  K.  Suryowati,  N.  Pratiwi  and  M. Sholeh,  "Klasifikasi  Tingkat  Pengangguran Terbuka  Di  Indonesia  Dengan  Algoritma Classification  and  Regression  Tree  (CART) dan  C4.5," Jurnal  Statistika  Industri  dan Komputasi, Vols.  Volume 07, No. 2, pp. 77- 85, 2022.
[5]   R.  Yulistiani,  N.  C.  Putra,  Q.  Said  and  I. Ernawati,  "Klasifikasi  dan  Prediksi  Tingkat
Pengangguran Terbuka Di Indonesia Menggunakan  Classification  and  Regression Tree (CART)," Seminar Nasional Mahasiswa Ilmu Komputer dan Aplikasinya
(SENAMIKA), Vols. Vol 1, No 1, pp. 123-130, 2020.
[6]   D. S. M. Simanjuntak, I. Gunawan, S. P. and I.  P.  Sari,  "Penerapan  Algoritma  K-Medoids Untuk Pengelompokkan Pengangguran Umur 25  tahun  Keatas  Di  Sumatera  Utara," Jurnal Krisnadana, vol.  Volume  3  Number  1,  pp. 289-309, 2023.
[7]   F. A. Tanjung, A. P. Windarto and M. Fauzan, "Penerapan Metode K-Means Pada Pengelompokkan Pengangguran Di Indonesia," Jurnal Riset Sistem Informasi Dan
Teknik  Informatika  (JURASIK), vol.  Volume
6 Nomor 1, pp. 61-74, 2021.
[8]   J. and A. Junaidi, "Pengaruh produk domestik regional  bruto  dan  pendidikan  serta  upah terhadap  tingkat  pengangguran," Jurnal Ekonomi  dan  Manajemen, vol.  Volume  20, no. 3, pp. 455-466, 2023.
[9]   R.  G.  Guntara,  "Pemanfaatan  Google  Colab Untuk  Aplikasi  Pendeteksian  Masker  Wajah Menggunakan  Algoritma  Deep  Learning YOLOv7," Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem Informasi Bisnis, vol. Vol. 5 No. 1, pp. 55-60, 2023.
[10]  G.  I.  E.  Soen,  M.  and  R.  ,  "Implementasi Cloud Computing dengan Google Colaboratory  Pada  Aplikasi  Pengolah  Data Zoom Participants," JITU : Journal Informatic Technology And Communicatione, Vols. Vol. 6, No. 1, pp. 24-30, 2022.
[11]  R.  K.  Dinata,  S.  N.  Hasdyna  and  N.  Azizah, "Analisis  K-Means  Clustering  pada  Data Sepeda Motor," Informatics Journal, vol. Vol.
5 No. 1, pp. 10-17, 2020.
[12]  F.  Alghifari  and  D.  Juardi,  "Penerapan  Data Mining  Pada  Penjualan  Makanan  Dan Minuman  Menggunakan  Metode  Algoritma Naïve  Bayes," Jurnal  Ilmiah  Informatika (JIF), vol. Vol. 09 No. 02, pp. 75-81, 2021.