## KARAKTERISTIK ANGKATAN KERJA DI PROVINSI SUMATERA SELATAN MENGGUNAKAN COMPOSITIONAL BIPLOT ANALYSIS
Oki Dwipurwani 1 , Dian Cahyawati 2 , Eka Susanti 3
Universitas Sriwijaya 1,2,3 e-mail: 1 okidwip@unsri.ac.id

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendeskripsikan  data  komposisi  angkatan  kerja  setiap  kabupaten  di Provinsi Sumatera Selatan (Sumsel). Salah satu metode deskripsi yang memberikan pemetaan berupa tampilan grafik dua dimensi pada data komposisi adalah Compositional Biplot Analysis (CBA). Hasil yang diperoleh adalah empat buah tampilan grafik CBA dengan informasi yang dapat diterangkan oleh setiap grafik lebih dari 85%. Kota Palembang, Kabupaten Banyuasin, Musi Rawas Utara, PALI, Musi Banyuasin, Muara Enim, Lubuk lingau, OKU, dan Prabumulih berada dalam satu klaster yang memiliki penduduk angkatan kerja sebagai pengangguran terbuka diatas rata-rata klaster lainnya, dan memiliki nilai TKT di atas 3,50.
Kata kunci : Compositional Biplot Analysis ( CBA ), Data ketenagakerjaan

## Abstract
This study aims to describe the compositional data of the workforce in each district of South Sumatra Province (Sumsel). One method of description that provides mapping in the form of a two-dimensional graphic display on composition data is Compositional Biplot Analysis (CBA). The results obtained are four CBA graphic displays with information that can be explained by more than 85% of each graph. Palembang City, Banyuasin Regency, Musi Rawas Utara, PALI, Musi Banyuasin, Muara Enim, Lubuk Lingau, OKU, and Prabumulih are in one cluster which has an open unemployed workforce population above the average of the other clusters and has a TKT value above. 3.50. .
Keywords: Compositional Biplot Analysis (CBA), Employment data

## PENDAHULUAN
Salah  satu  masalah  ketenagakerjaan di  Provinsi  Sumatera  Selatan  (Sumsel) adalah  Tingkat  Pengangguran  Terbuka (TPT)  yang  terus  meningkat  dari  tahun  ke tahun, dimana pada tahun 2018 TPT sebesar 4,27  persen,  TPT  tahun  2019  sebesar  4,53 persen  dan  TPT  tahun  2020  sebesar  5,51 persen.  Kota  Palembang  memiliki  TPT tertinggi  yaitu  sebesar  7,94  persen  pada tahun 2019 dibandingkan kabupaten lainnya  (BPS,  2020).  Selain  itu  belum adanya  pemerataan  lapangan  pekerjaan  di setiap  kabupaten/kota,  hal  ini  dapat  dilihat dari  jumlah  industri  besar  maupun  sedang yang  kebanyakan  dibangun  di  kota Palembang  sebanyak  80  industri  dan Kabupaten  Banyuasin  hingga  70  industri, namun  kabupaten  lainnya  ada  yang  hanya sedikit  dan  tidak  ada  sama  sekali  industri. (BPS,  2019a).  Tenaga  kerja  yang  ada  pun masih  belum  optimal  produktifitasnya, karena  rata-rata  tenaga  kerja  yang  bekerja belum  memberikan  output  seperti  yang diharapkan,  dengan  rata-rata  upah  bersih 1.873.688 rupiah, berada dibawah rata-rata upah  seluruh  provinsi  sebesar  2.432.097 rupiah (BPS, 2019b). Penyerapan penduduk angkatan kerja untuk bekerja oleh lapangan pekerjaan  yang  ada  sekarang  juga  masih kurang, karena masih terdapat pengagguran terbuka.  Sehingga  masyarakat  diharapkan dapat  membangun  usaha  sendiri.  Balai latihan  kerja  pada  Dinas  tenaga  kerja  atau pun pada Dinas Koperasi dan Usaha Mikro, Kecil  dan  Menengah  (UMKM)  perlu dimaksimalkan, sehingga diharapkan dapat meningkatkan keterampilan angkatan kerja untuk dapat berwirausaha. (Irwanto, 2019). Masalah  ini  juga  diharapkan  dapat  diatasi dengan  menciptakan  lapangan  pekerjaan oleh  masing-masing  pemerintah  daerah ataupun  pusat,  dan  tentunya  setiap  daerah memiliki karakteristik angkatan kerja yang berbeda-beda. Sehingga memerlukan gambaran  karakteristik  angkatan  kerja  di setiap  kabupaten/kota.  Pada  penelitian  ini dibatasi  pada  karakteristik  angkatan  kerja berdasarkan jenis kegiatan dan pendidikan, serta  karakteristik  angkatan  kerja  yang bekerja  berdasarkan  lapangan  pekerjaan
utama dan status pekerjaan utama. Dengan adanya  gambaran  karakteristik  angkatan kerja,  diharapkan  pemerintah  pusat  dapat mengatasi pengangguran sesuai karakteristik kabupaten/Kota. Menggambarkan karakteristik angkatan kerja setiap kabupaten di Provinsi Sumsel dapat dilakukan melalui pendeskripsian data dalam bentuk tampilan grafik atau plot dua dimensi, salah satunya adalah metode Biplot.  Metode biplot yang digunakan  disini  adalah Compositional Biplot  Analysis  (CBA) ,  karena  data  yang terlibat  dalam  penelitian  ini  berbentuk komposisi ( compositional data ).
Compositional  data adalah  data  yang memiliki  komposisi  lengkap  biasanya berjumlah  100  jika  dinyatakan  dalam persen,  atau  bernilai  1  jika  dinyatakan dalam proporsi. Jika digunakan pendekatan analisis  statistika  standar  atau  klasik  pada compositional  data ,  maka  akan  banyak peringatan  kesalahan,  sehingga  disarankan menggunakan  pendekatan log-Rasio  (lr) . (Lloyd et al., 2012).
Adapun  penggunaan compositional data pada  penelitian  ini  karena  dalam membandingkan  daerah  yang  satu  dengan daerah  yang  lain  berdasarkan  variabel- variabelnya akan lebih baik jika menggunakan  data  berbentuk  komposisi. Misalnya membandingkan penduduk angkatan  kerja  yang  bekerja  di  Kota Palembang  dengan  penduduk  angkatan kerja  yang  bekerja  di  Kabupaten  Pagar Alam. Jumlah angkatan kerja yang bekerja di Kota Palembang sebanyak 698.873 jiwa, sementara  itu  di  Kabupaten  Pagar  Alam sebanyak  69.309  jiwa,  maka  berdasarkan data  tersebut  tampak  seolah-olah  Kota Palembang  lebih  baik  dalam  menyediakan lapangan pekerjaan, karena jumlah angkatan  kerjanya  yang  terserap  di sejumlah  lapangan  pekerjaan  lebih  banyak dibandingkan  dengan  Kabupaten  Pagar Alam.  Cara  membandingkan  seperti  ini akan  memberikan  kesimpulan  yang  tidak tepat.  Perlu  diperhatikan  bahwa  jumlah penduduk angkatan kerja di Kota Palembang  jauh  lebih  besar  yaitu  759.115 jiwa, dengan komposisi penduduk angkatan kerja  yang  bekerja  sebesar  92,06%  dan
yang  merupakan  pengangguran  terbuka 7,94%.  Dibandingkan  dengan  jumlah penduduk  angkatan  kerja  di  Kabupaten Pagar  Alam  yaitu  71.050  jiwa,  hampir sepersepuluh dari jumlah penduduk di Kota Palembang,  dengan  komposisi  penduduk angkatan  kerja  yang  bekerja  sebesar 97,55% dan yang merupakan pengangguran terbuka  2,45%.  Sehingga  sebaiknya  yang dibandingkan adalah data komposisi angkatan  kerja  yang  berbentuk  persentase ataupun rasio, bukan data jumlah penduduk angkatan kerjanya. Data-data yang
disediakan oleh Badan Pusat Statistik (BPS) pun banyak berbentuk data komposisi.
Penelitian sebelumnya tentang
ketenagakerjaan  pernah  dilakukan  oleh Anik dkk (1016), yang melakukan penelitian tentang deskripsi data
ketenagakerjaan menggunakan metode SQRT biplot ( Square Root Biplot ) terhadap data  jumlah  penduduk  usia  kerja  yang bekerja di setiap kabupaten di Jawa Tengah. Grafik  biplot  yang  dihasilkan  memiliki kesesuaian  grafik  sebesar  64,19%.  (Anik Nurul  Aini,  Diah  Safitri,  2016).  Penelitian lainnya  dilakukan  oleh  Arief  dkk  (2018) tentang analisis angka tenaga kerja di Kota Malang  menggunakan  Analisis  Biplot  dan Korespondensi.  Data  yang  digunakan berbentuk  rating  dengan  menghasilkan empat buah grafik biplot dengan kesesuaian grafik biplot masing-masing 63,5%, 77,3%, 63,5%  dan  60,0%.  (Zubaidy  &  Handoyo, 2018) Penelitian-penelitian tersebut
menggunakan  metode  biplot  klasik  dan hanya  memiliki  kesesuaian  grafik  yang umumnya masih belum diatas 70%.
Berdasarkan  uraian  diatas  maka tujuan penelitian ini adalah untuk melakukan  deskripsi  pada  data  penduduk angkatan  kerja  di  Provinsi  Sumsel,  berupa tampilan  biplot  dua  dimensi,menggunakan metode CBA . Data yang digunakan berskala pengukuran rasio yaitu pesentase, dan nilai- nilai variabelnya membentuk komposisi.

## METODE

## Data Komposisi (Compositionan Data)
Pada  data  survei  yang  besar,  yang melibatkan  jumlah  anggota  populasi  yang
besar  sampai  ribuan,  dengan  ciri-ciri populasi yang heterogen, di berbagai bidang penelitian,  sering  ditemukan  bentuk  data komposisi  ( compositional  data ).  Data tersebut  dicirikan  oleh  informasi  yang bukan  berupa  data  absolut  dari  variabel- variabelnya,  tetapi  dari  nilai  rasio  yang mengandung  informasi  yang  penting. Compositional  data diwakili  oleh  nilai proporsi  atau  persentase,  dengan  batasan jumlah  yang  konstan.  (Pawlowsky-Glahn, V., Buccianti, 2011).
Sifat  dari  pemusatan  pada  biplot berlaku hanya untuk variabel dengan skala pengukuran  interval,  karena  hasil invarian berhubungan  dengan  perubahan  aditif dalam  variabel.  Jika  data  memiliki  skala pengukuran rasio, dan jika perbedaan dalam perbandingan individu (objek) ingin digambarkan,  dengan  data  berbentuk compositional , maka data harus ditransformasikan secara logaritma terlebih dahulu sebelum dilakukan pemusatan pada biplot. Misalkan terdapat matriks
compositional  data 𝐗 yang  memiliki kolom-kolom  yang  bersesuaian  dengan komponen  dari compositional sebanyak 𝑝 bagian,  dengan  objek  sebanyak 𝑛 ,  maka vektor  bagian  dari  matriks 𝐗 adalah [𝒙 1 , 𝒙 2 , … , 𝒙 𝑝 ] .  Dimana  unsur-unsur 𝒙 𝑗 bernilai  positif  dan  memiliki  sifat  bahwa 𝑥 𝑖1 + 𝑥 𝑖2 +   ⋯ + 𝑥 𝑖𝑝 = 1 , dengan 𝑖 =
1, 2, … , 𝑛 dan 𝑗 = 1, 2, … , 𝑝 .  (Aitchison  & Greenacre, 2002)
Transformasi Logratio (lr) dengan algoritma centred log-ratios (Clr)
Kita  misalkan  bahwa  logaritma unsur-unsur  matriks  data  compositional 𝐗 adalah 𝑙 𝑖𝑗 = 𝑙𝑜𝑔(𝑥 𝑖𝑗 ) dan terkoleksi dalam suatu matriks 𝐋(𝑛 × 𝑝) . Kemudian ditentukan bahwa dot subscript yaitu 𝑙 𝑖∙ , 𝑙 ∙𝑗 dan 𝑙 ∙∙ didenotasikan  sebagai  rata-rata unsur-unsur  matriks 𝐋 yang  bersesuaian, maka  centred  log-ratios  (Clr)  setiap  unsur matriks 𝐗 adalah 𝐶𝑙𝑟(𝑥 𝑖𝑗 ) = 𝑙 𝑖𝑗 − 𝑙 𝑖∙ Selanjutnya,  misalkan  matriks 𝐙 adalah matriks  berukuran 𝑛 × 𝑝 yang  merupakan matriks  row-centred  log-ratios  (Clr)  dan terpusat  terhadap  rata-rata  kolom,  maka
𝑧 ∙𝑗 = 𝑙 ∙𝑗 − 𝑙 ∙∙ ,  dan 𝑧 𝑖𝑗 = 𝐶𝑙𝑟(𝑥 𝑖𝑗 ) − 𝑙 ∙𝑗 + 𝑙 ∙∙ = 𝑙 𝑖𝑗 − 𝑙 𝑖∙ − 𝑙 ∙𝑗 + 𝑙 ∙∙ . Sehingga 𝑧 𝑖𝑗 merupakan unsur-unsur dari matriks 𝐙 yang berasal  dari  unsur-unsur  matriks 𝐋 yang terpusat berganda (double centred).
(Aitchison & Greenacre, 2002)

## Compositional Biplot Analysis (CBA)
Biplot Analysis adalah teknik statistik deskriptif  dimensi  ganda  yang  disajikan secara  visual  dan  simultan  segugus  objek pengamatan dan variabel dalam suatu grafik pada  suatu  bidang  datar  dua  dimensi. Sehingga  dapat  dilihat  sifat  antara  objek- objek  pengamatan,  antara  setiap  variabel, dan antara objek dengan variabel. (Jolliffe, I, 2002)
Tampilan  grafik CBA berdimensi rendah,  khususnya  dua  dimensi,  dapat diperoleh  dengan  menggunakan Singular Value  Decomposition  (SVD) terhadap matriks 𝐙 , yaitu:
𝐙 = 𝐔𝚪𝐕 𝐓 (1)
dengan  matriks 𝐔 dan  matriks 𝐕 semuanya  terpusat,  dan  rank  matriks 𝐙 adalah 𝑝 − 1 .  Matriks 𝐔 dan  matriks 𝐕 masing-masing  merupakan  matriks  vektor singular  kiri  dan  kanan,  masing-masing
dengan 𝑟 ortonormal  kolom,  dan 𝚪 adalah matriks diagonal dari 𝑟 nilai singulir positif dalam  urutan  dari  yang  terbesar  sampai yang  terkecil  (menurun),  yaitu 𝛾 1 ≥ ⋯ ≥ 𝛾 𝑟 > 0 . Matriks 𝐙 dapat  ditransformasi kedalam  bentuk  perkalian  matriks 𝐙 = 𝐅𝐆 𝐓 ,  sehingga  dapat  ditunjukkan  bahwa SVD matriks 𝐙 menjadi 𝐙 = 𝐔𝚪𝐕 𝐓 = 𝐔𝚪 𝛼 𝚪 1−𝛼 𝐕 𝐓 = 𝐅𝐆 𝐓 (2)
Dugaan  matriks 𝐙 yaitu 𝐙̂ memiliki dimensi  lebih  kecil,  yaitu  berdimensi 𝑟 ∗ . Jika 𝑟 ∗ = 2 maka matriks 𝐅 dan 𝐆 adalah 𝐅 = 𝐔𝚪 𝛼 = (𝛾 1 𝛼 𝐮 1 𝛾 2 𝛼 𝐮 2 ) (3)
𝐆 = 𝚪 1−𝛼 𝐕 𝐓 = (𝛾 1 1−𝛼 𝐯 1 𝛾 2 1−𝛼 𝐯 2 ) (4)
untuk  beberapa  pilihan  nilai 𝛼 . Umumnya memilih nilai 𝛼 = 1 atau 𝛼 = 0 . Kebaikan  grafik  biplot CBA dapat diketahui  melalui  proporsi  dari  jumlah kuadrat nilai singulir yaitu (𝛾 1 2 + ⋯ + 𝛾 𝑟 ∗ 2 ) (𝛾 1 2 + ⋯ + 𝛾 𝑟 2 ) ⁄ hasilnya dalam bentuk persentase, dengan 𝑟 ∗ adalah dimensi  grafik . (Aitchison  &  Greenacre, 2002)
Data dan Variabel yang Digunakan

## Tabel 1. Data dan variabel yang digunakan
No Kode data Nama data Nama variabel Simbol variabel 1 Data-1  Data persentase penduduk angkatan  kerja  berdasarkan  jenis kegiatan, 2019 Bekerja 𝑋 11 Pernah bekerja 𝑋 12 Tidak pernah bekerja 𝑋 13 2 Data-2  Data persentase penduduk angkatan kerja berdasarkan pendidikannya 2019 Belum pernah sekolah 𝑋 21 Tidak tamat SD 𝑋 22 SD 𝑋 23 SMP 𝑋 24 SMA 𝑋 25 Universitas 𝑋 26 3 Data-3  Data  persentase  penduduk  angkatan kerja  yang  bekerja  berdasarkan lapangan pekerjaan utama 2019 Pertanian 𝑋 31 Industri pengolahan 𝑋 32 Jasa 𝑋 33 4 Data-4  Data persentase penduduk angkatan kerja yang bekerja berdasarkan status pekerjaan utama 2019 Berusaha sendiri 𝑋 41 Berusaha dibantu buruh tidak tetap 𝑋 42 Berusaha dibantu buruh tetap 𝑋 43 Buruh/Karyawan/Pegawai 𝑋 44 Pekerja bebas pertanian 𝑋 45 Pekerja bebas non pertanian 𝑋 46 Pekerja tidak dibayar 𝑋 47
Data yang digunakan dalam penelitian  ini  terdiri  dari  empat  buah  data, yang  masing-masing  data  memiliki  tujuh belas  objek  mewakili  kabupaten/Kota  dan beberapa  variabel.  Setiap  data  akan  di deskripsikan dalam  bentuk tampilan biplot CBA ,  sehingga  ada  empat  buah  tampilan biplot CBA .  Empat  buah  data  tersebut tentang penduduk angkatan kerja di Sumsel, dengan  skala  pengukuran  rasio  yaitu persentase.  Data  pertama  adalah  data tentang  penduduk  angkatan  kerja  menurut jenis  kegiatan (Data − 1) yang  memiliki tiga  variabel.  Data  ke  dua  adalah  data tentang  penduduk  angkatan  kerja  menurut pendidikan terakhir (Data − 2) yang memiliki enam variabel. Data ke tiga adalah data tentang penduduk angkatan kerja yang bekerja menurut lapangan pekerjaan Utama (Data − 3) yang  memiliki  tiga  variabel. Data  ke  empat  adalah  penduduk  angkatan kerja yang bekerja menurut status pekerjaan utama (Data − 4) yang  memiliki  tujuh variabel.  Lebih lengkapnya mengenai kode data, nama data, nama variabel dan simbol variabel dapat dilihat pada Tabel 1.
Selanjutnya, data-data penelitian tentang angkatan kerja di Provinsi Sumsel, berupa  data  sekunder  didapat  dari  Badan
Pusat  Statistik  (BPS)  Sumsel.  Data-1 sampai  Data-4  diperoleh  dari  katalog Keadaan  Angkatan  Kerja  di  Provinsi Sumsel untuk tahun 2019. (BPS, 2019c)
Langkah-langkag penelitian dan pengolahan  data  menggunakan CBA dapat melalui langkah-langkah pada bagan Gambar 1. Untuk mempermudah pengolahan  data,  dibantu software  R , melalui  paket Rob  Compositional (Templ M, Hron K, 2011)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  sekunder  yang  diperoleh  dari Badan Pusat Statistik (BPS) Sumsel, berupa hasil  Survei  Angkatan  Kerja  Nasional (SAKERNAS) yang dilaksanakan di Provisnsi  Sumatera  Selatan  pada  bulan Agustus  2019  yang  telah  dipublikasikan (BPS,  2019c).    Data  yang  diolah  berupa persentase jumlah penduduk angkatan kerja di  setiap  kabupaten  di  Sumsel  yang berjumlah  17  kabupaten/kota,  berdasarkan jenis kegiatan, pendidikan tertinggi, lapangan  pekerjaan  utama,  dan  status pekerjaan utama tahun 2019.
Gambar 1. Langkah-langkah penelitian dan pengolahan data dengan CBA
Menentukan variabel-variabel ketenagakerjaan
Mentransformasi data dengan logratio (lr), menggunakan algoritma Centred log ratio (Clr) , yang diawali dengan mengoleksi matriks
Melakukan penguraian nilai singulir matriks
Membuat grafik Biplot dengan memplot dua kolom pertama matriks
dan , Matriks mewakili objek dan matriks mewakili variabel. Interpretasi hasil grafik CBA Mangambil kesimpulan dan saran Memperoleh data angkatan kerja berbentuk Compositional Data
membentuk matriks yang merupakan unsur-unsur dari matriks yang telah terpusat berganda ( double centred ).
Menentukan ukuran kesesuaian grafik CBA
Jumlah  penduduk  usia  kerja,  yaitu penduduk  dengan  usia  diatas  15  tahun, penduduk  angkatan  kerja  dan  bukan angkatan  kerja  untuk  setiap  kabupaten  di Provinsi Sumsel dapat dilihat pada Gambar 2.  Pada  Gambar  2  tersebut  tampak  bahwa
Kota
Palembang memiliki jumlah penduduk  usia  kerja  hampir  dua  kali  lipat dari  kabupaten  lainnya.  Kota  Palembang juga  memiliki  jumlah  penduduk  angkatan kerja  dan  bukan  angkatan  kerja  terbesar.
Kabupaten  Pagar  alam  memiliki  jumlah penduduk usia kerja terkecil. Tingkat  Partisipasi  Angkatan  Kerja (TPAK) dan Tingkat Pengangguran
Terbuka  (TPT)    di  setiap  kabupaten  dapat dilihat  dari  tampilan  Gambar  3.  Tampak dalam Gambar 3, Kota Palembang memiliki tingkat  TPAK  paling  rendah  yaitu  61,17 persen,  artinya  terdapat  61,17  penduduk angkatan  kerja  setiap  100  penduduk  usia kerja.  Tetapi  Kota  Palembang  memiliki
Gambar 2. Jumlah Penduduk angkatan kerja di Kabupaten/Kota di Sumsel
267,397 594,700 452,874 297,032 291,685 457,128 610,261 260,475 497,099 309,979 178,043 127,892 133,382 1,240,956 133,584 102,397 166,934 183,753 423,246 318,922 211,833 208,814 303,317 387,625 200,358 333,247 226,070 127,866 94,225 93,992 759,115 92,837 71,050 118,147 83,644 171,454 133,952 85,199 82,871 153,811 222,636 60,117 163,852 83,909 50,177 33,667 39,390 481,841 40,747 31,347 48,787 O gan K om er in g U lu O gan K om er in g Ilir Muar a Enim Laha t Mus i Rawas Mus i banya sin Ban yuas in O KU Se latan O KU Ti mur O gan Il ir Emp at La w ang PALI Mus i Rawas Utara Pal em bang Pr abum ulih Pag ar A la m Lubuk Linga u
Total penduduk usia kerja Jumllah Angkatan kerja
Jumlah Bukan Angkatan kerja
Gambar 3. Nilai TPAK dan Nilai TPT
6 8 .7 2 7 1 .1 7 7 0 .4 2 7 1 .3 2 7 1 .5 9 6 6 .3 5 6 3 .5 2 7 6 .9 2 6 7 .0 4 7 2 .9 3 7 1 .8 2 7 3 .6 8 7 0 .4 7 6 1 .1 7 6 9 .5 0 6 9 .3 9 7 0 .7 7 4 .5 5 2 .91 4 .7 8 3 .6 4 2 .9 1 4 .1 5 3 .9 0 2 .9 9 3 .4 1 3 .2 4 2 .6 4 4 .0 6 3 .77 7 .9 4 6 .0 5 2 .4 5 4 .6 6 0.00 10.00 20.00 30.00 40.00 50.00 60.00 70.00 80.00 90.00 O gan K ome rin g

## Ulu
O gan K om er in g Ilir Muar a Enim Laha t Mus i Rawas Mus i banya sin Ban yuas in O KU Se latan O KU Ti mur
O gan Il ir Emp at La w ang P ALI Mus i Rawas Utara Pal em bang Pr abum ulih
Pag ar A la m Lubuk Linga u
TPAK (%)
TPT (%)
tingkat pengangguran terbuka paling tinggi yaitu  7,94  persen,  artinya  terdapat  7,94 penduduk  angkatan  kerja  yang  menjadi pengangguran terbuka setiap 100 penduduk angkatan  kerja  di  Kota  Palembang. Kabupaten  OKU  Selatan  memiliki  TPAK tertinggi  yaitu  sebesar  76,92  persen. Kabupaten Pagaralam memiliki TPT paling rendah, yaitu 2,45 persen.

## Compositional Biplot Analysis (CBA)
Dari  empat  buah  data  yang  akan diolah  menggunakan CBA ,  data  pertama adalah  data  persentase  penduduk  angkatan kerja  berdasarkan  jenis  kegiatan  (Data-1). Matriks  data 𝐗 pada  Data-1  memiliki  17 baris yang mewakili jumlah kabupaten/kota dan  memiliki  3  kolom  yang  mewakili jumlah  variabel,  yaitu  variabel  bekerja (𝑋 11 ) ,  variabel  pernah  bekerja (𝑋 12 ) dan variabel  tidak  pernah  bekerja (𝑋 13 ) . Sehingga  pada  baris  pertama  dan  kolom pertama  matriks 𝐗 menunjukan  persentase penduduk  angkatan  kerja  yang  memiliki jenis  kegiatan  bekerja  di  kabupaten  Ogan Komering  Ulu.  Data  dalam  bentuk komposisi,  sehingga  jumlah  setiap  baris pada matriks data 𝐗 bernilai 100 persen atau satu.
Kemudian metode Log-ratio (lr) yaitu algoritma Centred log ratio (Clr)
diaplikasikan  pada  data 𝐗 . Pertama-tama diperoleh  matriks 𝐋 ,  dengan  unsur  baris pertama  dan  kolom  pertama  matriks 𝐋 bernilai 𝑙 11 = 𝑙𝑜𝑔(𝑥 11 ) = 𝑙𝑜𝑔(95,45) = 1,979 ,  demikian  seterusnya  untuk  nilai- nilai 𝑙 𝑖𝑗 lainnya pada matriks 𝐋 . Selanjutnya,  diperoleh  nilai 𝐶𝑙𝑟(𝑥 11 ) = 𝑙 11 − 𝑙 1∙ = 1,979 − [(1,979 + 0,446 + 0,244)/3] = 1,979 − 0,890 = 1,089 , yaitu  pemusatan  terhadap  baris  pada matriks 𝐋 , demikian seterusnya dengan cara serupa  untuk  nilai-nilai 𝐶𝑙𝑟(𝑥 𝑖𝑗 ) lainnya.
Sehingga  untuk  memperoleh  matriks 𝐙 dilakukan  pemusatan  terhadap  kolom  dan baris  pada  matriks 𝐋 .  Nilai 𝑧 11 = 𝐶𝑙𝑟(𝑥 11 ) − 𝑙 ∙1 + 𝑙 ∙∙ = 1,089 − [ (1,979+⋯+1,979) 17 ] + 0,818 = −0,075 , demikian  seterusnya  untuk  nilai-nilai 𝑧 𝑖𝑗 lainnya, sehingga diperoleh matriks 𝐙 yang juga berukuran 17 baris dan 3 kolom.
Matriks 𝐗 , 𝐋 ,  dan 𝐙 beserta  unsur- unsurnya adalah sebagai berikut:
𝐗 =
[ 95,45 2,80 1,75 97,09 0,93 1,98 95,22 1,54 3,24 96,36 1,46 2,17 97,09 0,87 2,04 95,85 0,86 3,29 96,10 1,23 2,67 97,01 0,30 2,69 96,59 1,00 2,41 96,76 0,89 2,35 97,36 1,04 1,60 95,94 0,89 3,16 96,23 0,83 2,94 92,06 3,91 4,03 93,95 4,32 1,73 97,55 1,07 1,38
95.34 2,64 2,02]
;
𝐋 = [
1,979 0,446 0,244 1,987 −0,033 0,297 1,978 0,188 0,510 1,983 0,166 0,337 1,987 −0,061 0,301 1,981 −0,066 0,517 1,983 0,089 0,427 1,987 −0,520 0,429 1,985 0,002 0,382 1,986 −0,051 0,370 1,988 0,018 0,205 1,982 −0,049 0,500 1,983 −0,081 0,468 1,964 0,592 0,605 1,973 0,636 0,238 1,989 0,030 0,139 1,979 0,421 0,306 ] ;
𝐙 =
[
−0,075 0,272 −0,198 0,073 −0,067 −0,005 −0,078 0,012 0,066 −0,009 0,053 −0,044 −0,078 0,235 −0,148 0,006 −0,160 0,154 −0,015 −0,027 0,042 0,190 −0,436 0,245 0,031 −0,071 0,040 0,053 −0,103 0,050 0,087 −0,003 −0,084 0,007 −0,144 0,137 0,029 −0,155 0,126 −0,254 0,254 −0,001 −0,140 0,403 −0,263 0,105 0,027 −0,132 −0,087 0,235 −0,148 ] Matriks 𝐅 dan 𝐆 diperoleh  dari  hasil SVD dari  matriks 𝐙 .  Grafik CB diperoleh dengan  memplot  dua  kolom  pertama matriks 𝐅 mewakili  kabupaten  dan dua kolom pertama matriks 𝐆 mewakili variabel ketenagakerjaan. Hasil Plot matriks 𝐅 dan 𝐆 dapat dilihat pada Gambar 4.
𝐅 = [ −0,341 0,049
0,076 0,064 −0,003 −0,103 −0,068 0,017 0,105 0,058 0,207 −0,082 0,038 −0,036 0,535 0,021 0,087 0,003 0,125 0,016 −0,010 0,120 0,186 −0,072 0,196 −0,046
−0,289 −0,213
−0,500 0,031 −0,052 0,163 −0,291 0,010 ] dan 𝐆 = [ 0,324 0,264 −0,806 −0,032
0,482 −0,232 ]
Nilai  singulir  yang  diperoleh  dari hasil SVD matriks 𝐙 adalah 𝛾 1 = 0,993 , 𝛾 2 = 0,353 dan 𝛾 3 = 0,000 ,  sehingga kesesuaian  atau  kebaikan  grafik CB yang terbentuk adalah sebesar (𝛾 1 2 + 𝛾 2 2 ) (𝛾 1 2 + 𝛾 2 2 + 𝛾 3 2 ) ⁄ =
(0,987+0,124) (0,987+0,124+0) = 1. Nilai  ini  memberi  arti bahwa besarnya keragaman  data asal  yang diterangkan oleh grafik biplot tersebut yaitu sebesar 100%, bisa dikatakan bahwa grafik CB sudah  baik.  Untuk  selanjutnya  grafik CB untuk Data-1 ditulis grafik CB _1. Dalam  mengiterpretasikan  gambar
Biplot CB ,  dapat  dilakukan  dengan memperhatikan aspek-aspek berikut:
Pertama,  dengan  melihat  kedekatan  antar kabupaten.  Kabupaten  yang  berdekatan memiliki karakteristik yang sama dan dapat membentuk  satu  klaster.  Kedua,  dengan melihat panjang pendeknya vektor variabel. Variabel  dengan  keragaman  yang  kecil akan  ditunjukan  oleh  vektor  variabel  yang pendek,  demikian  sebaliknya.  Ketiga, korelasi  antara  variabel  ditunjukan  oleh sudut  yang  dibentuk  vektor  variabel. Semakin kecil sudut yang dibentuk kurang dari 90 𝑜 maka korelasinya bernilai positif, jika  sudut  yang  dibentuk  lebih  besar  dari 90 𝑜 maka  korelasinya  negatif,  namun  jika sudut  yang  dibentuk  hampir  membentuk sudut 90 𝑜 maka korelasinya mendekati nol. Keempat,  karakteristik  suatu  kabupaten ditunjukan  oleh  posisi  relatifnya  terhadap vektor variabel.
Berdasarkan  Gambar  4,  terlihat pengelompokan kabupaten dengan karakteristik yang sama. Penomoran klaster dimulai dari bawah ke atas, dan dari kiri ke kanan.    Klaster  1  adalah  Palembang,  dan
Gambar  4.  Grafik CB _1  kabupaten  dan jenis kegiatan penduduk angkatan kerja
klaster  2  adalah  Banyuasin,  Musi  Rawas Utara,  PALI,  Musi  Banyuasin,  Muara Enim. Klaster 3 adalah Prabumulih, Lubuk Lingau, serta OKU. Klaster 4 adalah OKI, Musi Rawas, Lahat, Ogan Ilir, OKU Timur. Klaster  5  adalah  OKU  selatan.  Klaster  6 adalah  Pagar  Alam  dan  Empat  Lawang. Keragaman terbesar adalah variabel pernah bekerja.  Korelasi  antara  variabel  bekerja dan tidak pernah bekerja kecil, karena sudut yang dibentuk antara kedua vektor variabel membentuk sudut mendekati 90 derajat.
Klaster  1  memiliki  karakteristik persentase  penduduk  angkatan  kerja  yang pernah  bekerja  dan  tidak  pernah  bekerja yang  tinggi  dibandingkan  klaster  lainnya. Hal ini ditunjukan oleh grafik CB_ 1 dimana Kota Palembang ada di antara kedua vektor variabel  tersebut  dan  letaknya  sangat  jauh dari  titik  pusat.  Persentase  penduduk angkatan kerja yang bekerja pada klaster 1 cukup  rendah,  berada  dibawah  rata-rata persentase klaster lainnya, terlihat dari letak Kota  Palembang  pada  grafik CB_ 1  berada pada  arah  yang  berlawanan  dengan  vektor variabel bekerja.
Klaster  2  memiliki  karakteristik persentase  penduduk  angkatan  kerja  yang tidak  pernah  bekerja  diatas  rata-rata persentase  klaster  lainnya.  Klaster  3 memiliki karakteristik persentase penduduk angkatan  kerja  yang  pernah  bekerja  lebih tinggi  dibanding  klaster  lainnya,  karena tampak  pada  grafik CB_ 1  kabupaten- kabupaten  pada  klaster  3  letaknya  searah dan  berdekatan  dengan  vektor  variabel pernah bekerja. Klaster 2 dan klaster 3 juga memiliki karakteristik pengangguran terbuka diatas rata-rata klaster lainnya.
Klaster
4 adalah kabupaten- kabupaten  dengan  karakteristik  persentase penduduk  angkatan  kerja  yang  bekerja diatas  rata-rata  kabupaten-kabupaten  pada klaster  1,  2,  dan  3.  Klaster  5  memiliki karakteristik persentase penduduk angkatan kerja yang bekerja dan tidak pernah bekerja cukup  tinggi,  dan  persentase  penduduk yang  pernah  bekerja  rendah.  Klaster  6 memiliki karakteristik persentase penduduk angkatan  kerja  yang  sudah  bekerja  lebih tinggi dibandingkan kabupaten pada klaster lainnya.
Berdasarkan  hasil  interpretasi  grafik CB_ 1  pada Gambar 4, klaster 1, klaster 2 dan  klaster  3  adalah  kabupaten-kabupaten dengan  penduduk  angkatan  kerja  banyak yang  menjadi  pengangguran  terbuka. Khususnya  klaster  2  memiliki  penduduk angkatan kerja yang belum pernah bekerja lebih tinggi dari klaster lainnya, hal ini perlu menjadi  perhatian  pemerintah  daerah setempat. Misalnya perlu adanya pemberian keterampilan dan adanya balai-balai latihan kerja pada klaster 1, 2 dan 3. Klaster 1 yaitu Palembang  memiliki  jumlah  penduduk angkatan  kerja  paling  tinggi,  persentase penduduk angkatan kerja yang menganggur juga  tertinggi,  sehingga  perlu  adanya perpindahan  penduduk  ke  daerah  lain. Klaster  4,  5  dan  6  pemerintah  daerahnya dapat  dikatakan  telah  cukup  baik  dalam mengatasi masalah pengangguran terbuka.
Grafik CB_ 2 untuk perentase penduduk  angkatan  kerja  berdasarkan pendidikan terakhir untuk setiap kabupaten dapat  dilihat  pada  Gambar  5.  Gambar  5 memiliki  kesesuaian  grafik CB _2  sebesar 0,8694, artinya bahwa besarnya keragaman data asal yang diterangkan oleh grafik CB _2 sebesar  86,94%.  Apabila  nilai  kesesuaian mendekati satu ( ≥ 70% ), maka biplot yang dihasilkan  memberikan  penyajian  yang semakin baik mengenai informasi data yang sebenarnya,  (Mattjik  &  Sumertajaya, 2011)(Gabriel, 1971)(Leleury
&
Wokanubun, 2015).
Gambar  5.  Grafik CB _2  kabupaten  dan pendidikan  terakhir  penduduk angkatan kerja
Pada  Gambar  5,  terdapat  empat klaster.  Variabel  tidak  sekolah  atau persentase  penduduk  angkatan  kerja  yang belum pernah sekolah memiliki keragaman terbesar,  dan  variabel  belum  tamat  SD memiliki  keragaman  terkecil.  Beberapa variabel memiliki korelasi tinggi dan positif satu  sama  lain  yaitu  variabel  belum  tamat sekolah,  variabel  SD  dan  variabel  SMP. Begitu  juga  terdapat  korelasi  tinggi  dan positif  antara  variabel  SMA  dan  variabel Universitas.
Klaster  1  yaitu  Kabupaten  OKU Memiliki karakteristik persentase penduduk angkatan  kerja  berpendidikan  SMP  dan SMA  yang  tinggi,  dan  hanya  sedikit  yang tidak sekolah dibandingkan klaster lainnya. Klaster 2 yang terdiri dari Kabupaten Muara Enim,  Musi  Rawas  Utara,  OKU  Timur, Empat  Lawang,  Musi  Rawas,  Musi Banyuasin,  Ogan  Ilir  dan  OKU  Selatan, memiliki  karakteristik  perentase  penduduk angkatan kerja dengan pendidikan tertinggi adalah SD, SMP atau SMA. Klaster 3 yaitu Kabupaten  Prabumulih,  Lubuk  lingau  dan Kota  Palembang  memiliki  karakteristik persentase angkatan kerja dengan pendidikan  SMA  dan  Universitas  yang tinggi.  Klaster  4  Kabupaten  OKI,  Lahat, PALI, Banyuasin, dan Pagaralam memiliki karakteristik  perentase  angkatan  kerja
berpendidikan  tidak  sekolah  yang  tinggi dibandingkan klaster lainnya.
Hasil  dari  interpretasi  grafik CB_ 2 pada Gambar 5, dapat ditambahkan bahwa untuk  klaster  2  dan  klaster  4  perlu  adanya usaha dalam meningkatkan pendidikan bagi penduduk  angkatan  kerjanya,  khususnya yang masih berpendidikan SD sampai SMP, agar dapat lebih bersaing dengan Kabupaten-kabupaten lainnya dalam memperoleh pekerjaan. Selanjutnya grafik CB untuk perentase  angkatan  kerja  yang  bekerja berdasarkan  lapangan  pekerjaan  utama untuk  setiap  kabupaten  dapat  dilihat  pada Gambar  6.  Gambar  6  memiliki  kesesuaian grafik CB _3  sebesar  1,  artinya  bahwa besarnya  keragaman  data  asal  yang diterangkan  oleh  grafik CB _3  adalah sebanyak 100 %, dan bisa dikatakan grafik CB _3 sudah baik.
Pada  gambar  6  tersebut  tampak bahwa  klaster  1  adalah  Banyuasin,  OKU Timur,  Musi  Banyuasin,  Ogan  Ilir,  Musi Rawas Utara, Lahat. Klaster 2 adalah Musi Rawas,  PALI,  Muara  Enim.  Klaster  3 adalah  Lubuk  lingau,  Prabumulih  dan Palembang,  membentuk  klaster  tersendiri. Klaster  4  adalah  OKU  dan  Pagar  Alam. Klaster  5  adalah  OKU  Selatan.  Klaster  6 adalah  Empat  lawang.  Variabel  pertanian memiliki keragaman terbesar. Ada  korelasi positif  antara  variabel  Jasa  dan  Industri pengolahan.  Hal  ini  menunjukan  bahwa kabupaten/kota  yang  memiliki  persentase penduduk  angkatan  kerja  dengan  lapangan pekerjaan  utamanya  di  bidang  Jasa  yang tinggi maka persentase penduduk angkatan kerja  yang  bekerja  di  bidang  industri pengolahannya  juga  tinggi,  demikian sebaliknya. Klaster  1  memiliki  karakteristik persentase  penduduk  angkatan  kerja  yang bekerja  di  industri  pengolahan  dan pertanian  tinggi.  Klaster  2  memiliki karakteristik persentase penduduk angkatan kerja yang bekerja pada lapangan pekerjaan pertanian  tinggi.  Klaster  3  memiliki karakteristik persentase penduduk angkatan kerja  yang  bekerja  dengan  lapangan pekerjaan  utama  adalah  Jasa  dan  industri pengolahan,  hanya  sedikit  di  pertanian.
Gambar  6. CB _3  Kabupaten  dan  lapangan pekerjaan  utama  angkatan  kerja yang bekerja
Klaster 4 memiliki karakteristik persentase penduduk  angkatan  kerja  yang  bekerja  di bidang  Jasa  atau  pertanian.  Klaster  5 memiliki karakteristik persentase penduduk angkatan  kerja  yang  bekerja  di  lapangan kerja  pertanian.  Klaster  6  memiliki karakteristik persentase penduduk angkatan kerja  yang  bekerja  di  lapangan  pekerjaan pertanaian  atau  jasa,  dengan  sedikit  yang bekerja di lapangan industri pengolahan.
Hasil  dari  interpretasi  grafik CB_ 3 pada Gambar 6, menunjukan bahwa klaster 5  dan  klaster  6,  yaitu  Kabupaten  OKU Selatan  dan  Empat  lawang  masih  kurang adanya industri pengolahan. Jumlah industri    yang  ada  di  OKU  Selatan  hanya ada  satu,  yaitu  Industri  kemplang  dengan produksi utamanya adalah kerupuk, dengan jumlah  tenaga  kerja  tidak  lebih  dari  30 orang. Demikian juga di Kabupaten Empat lawang baru ada sebuah industri
pengolahan  dengan  produksi  utamanya adalah  batu  split,  dengan  tenaga  kerja sekitar 40 orang. (BPS, 2019a) Selanjutnya grafik CB untuk perentase  angkatan  kerja  yang  bekerja berdasarkan  status  pekerjaan  utama  untuk setiap kabupaten dapat dilihat pada Gambar 7.  Gambar  7  memiliki  kesesuaian  grafik CB _4  sebesar  0,8917  artinya  bahwa besarnya  informasi  atau  keragaman  data asal  yang  diterangkan  oleh  grafik CB _4 sebanyak 89,17%, dan bisa dikatakan grafik CB _4 sudah baik.
Untuk  biplot CB _4  pada  Gambar  7, setiap
Kabupaten/Kota
cenderung menyebar  berjauhan,  sehingga  timbul banyak
pengklasteran kabupaten, khususnya Kota Palembang dan Kabupaten PALI  membentuk  klaster  tersendiri  yang letaknya  jauh  dari  kabupaten  lainnya. Jumlah variabel yang terlibat cukup banyak, ada  7  variabel.  Variabel  pekerja  bebas pertanian ( 𝑋 45 ) memiliki keragaman terbesar.  Variabel  berusaha  dibantu  buruh tidak  tetap  ( 𝑋 42 )  dan  Variabel  pekerja  tak dibayar ( 𝑋 47 ) memiliki korelasi yang sangat kuat karena kedua vektor variabelnya nyaris berhimpit.
Klaster  1  adalah  Kabupaten  PALI memiliki  karakteristik  persentase  angkatan kerja yang bekerja dengan status pekerjaan utamanya  berusaha  sendiri  dengan dibantu buruh  tidak  tetap  ( 𝑋 42 )  dan  pekerja  yang tidak dibayar ( 𝑋 47 ).
Klaster  2  adalah  OKU  Selatan  juga menjadi  kabupaten  yang  membentuk kelompok  sendiri  dengan  karakteristik persentase  angkatan  kerja  yang  bekerja dengan status pekerjaan utamanya kebanyakan  mirip  dengan  PALI  yaitu berusaha  sendiri  dengan  dibantu  buruh tidak  tetap  ( 𝑋 42 )  dan  pekerja  yang  tidak dibayar  ( 𝑋 47 ),  namun  OKU  Selatan  juga memiliki  karakteristik  persentase  angkatan kerja yang sedikit bekerja menjadi buruh/pegawai  ( 𝑋 44 )  dan  berusaha  sendiri dibantu buruh tetap ( 𝑋 43 ).
Klaster 3 yang terdiri dari Kabupaten Muara  Enim,  Musi  Rawas  dan  Empat Lawang  memiliki  karakteristik  persentase angkatan  kerja  yang  bekerja  dengan  status pekerjaannya lebih banyak berusaha sendiri dengan dibantu buruh tidak tetap ( 𝑋 42 ) dan pekerja  yang  tidak  dibayar  ( 𝑋 47 ),  serta sedikit  yang  memiliki  status  pekerjaan sebagai  pekerja  bebas  non  pertanian  ( 𝑋 46 )
yaitu  seseorang  yang  bekerja  pada  orang lain  atau  institusi  dengan  sifat  tidak  tetap tetapi memperoleh imbalan atau gaji. Klaster  4  Musi  Rawas  Utara  dan Prabumulih memiliki karakteristik
persentase  angkatan  kerja  yang  bekerja kebanyakan dengan status berusaha sendiri ( 𝑋 41 )  yaitu  adalah  bekerja  yang  berani menanggung resiko secara ekonomi
Gambar  7. CB _4  Kabupaten  dan  status pekerjaan  utama  angkatan  kerja yang bekerja
sendirian,  dan  tanpa  memiliki  pekerja lainnya.  Angkatan  kerja  pada  kabupaten- kabupaten ini hanya sedikit yang statusnya sebagai pekerja bebas pertanian ( 𝑋 45 ).
Klaster  5  adalah  Kabupaten  OKU juga  menjadi kelompok tersendiri, dimana persentase  angkatan  kerja  yang  bekerja tidak  menunjukan  karakteristik  tertentu, karena  letaknya  hampir  berada  di  pusat koordinat,  menunjukan  semua  variabelnya memiliki nilai persentase rata-rata.
Klaster  6  adalah  Kabupaten  Lahat, Ogan  Ilir  dan  OKI  memiliki  karakteristik persentase  angkatan  kerja  yang  bekerja dengan  status  pekerjaan  sebagai  pekerja bebas  pertanian  ( 𝑋 45 )  cukup  banyak,  dan letak  klaster  ini  hampir  berada  di  pusat koordinat.
Klaster  7  adalah  Kota  Palembang memiliki  karakteristik  perentase  angkatan kerja yang bekerja dengan status pekerjaan utama terbanyak sebagai buruh/karyawan/pegawai ( 𝑋 44 ), yaitu menjadi  pekerja  tetap  pada  suatu  instansi atau  perusahaan  dengan  gaji  tetap.  Status pekerjaan  paling  sedikit  adalah  pekerja bebas  pertanian  ( 𝑋 45 ),  yaitu  bekerja  pada seseorang baik usaha rumah tangga maupun bukan  usaha  rumah  tangga  di  bidang pertanian  dengan  mendapatkan  bayaran yang sesuai.
Klaster  8  adalah  OKU  Timur  dan Pagaralam memiliki karakteristik
persentase  angkatan  kerja  yang  bekerja dengan  status  pekerjaan  sebagai  pekerja bebas pertanian ( 𝑋 45 ) dan pekerja bebas non pertanian  ( 𝑋 46 )  diatas  rata-rata  kabupaten lainnya.  Karena  letak  klaster  8  berada diantara  kedua  variabel  tersebut  dan  jauh dari titik pusat.
Klaster  9  yaitu  Kabupaten  Musi Banyuasin,  Banyuasin  dan  Lubuklingau memiliki  karakteristik  persentase  angkatan kerja  yang  bekerja  kebanyakan  dengan status pekerjaan sebagai pekerja bebas non pertanian  ( 𝑋 46 ).  Sedikit  yang  bekerja dengan status pekerjaannya adalah berusaha sendiri  dengan  dibantu  buruh  tidak  tetap ( 𝑋 42 ) dan pekerja yang tidak dibayar ( 𝑋 47 ). Hasil  dari  interpretasi  grafik CB_ 4 pada  Gambar  7  adalah  perlu  adanya perhatian untuk klaster dengan karakteristik
persentase pekerja yang tidak dibayar ( 𝑋 47 ) cukup banyak, yaitu klaster 1, klaster 2 dan klaster  3.  Persentase  penduduk  angkatan kerja  yang  bekerja  dengan  status  sebagai buruh/karyawan/pegawai ( 𝑋 44 ) yang tinggi pada klaster 7, disebabkan oleh kebanyakan industri  berada  di  kota  Palembang,  yaitu sekitar  80  industri  baik  industri  besar maupun sedang.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari penelitian tentang ketenagakerjaan menggunakan  grafik CB adalah  sebagai berikut:
1. Grafik-grafik biplot CB yang dihasilkan telah  baik,  karena  dapat  memberikan informasi data asal lebih dari 70% untuk keempat gugus data.
2. Beberapa kabupaten/kota yang diklaster menjadi  satu dan memiliki karakteristik persentase    penduduk  angkatan  kerja sebagai  pengangguran  terbuka  yang tinggi  yaitu  Palembang,  Banyuasin, Musi  Rawas  Utara,  PALI,  Musi Banyuasin, Muara  Enim,  Lubuk  lingau, OKU  dan  Prabumulih,  perlu  menjadi perhatian  pemerintah  daerah  maupun pusat,  agar  dapat  menurunkan  tingkat pengangguran. Klaster ini juga memiliki TKT di atas 3,50.
3. Kota Palembang dengan jumlah
penduduk  terbesar  di  Sumsel  memiliki TKT  tertinggi,  sehingga  perlu  adanya kebijakan  dari  pemerintah  kota  untuk melakukan  pembatasan  pertambahan jumlah penduduk, membatasi migrasi ke Kota  Palembang  dan  mengupayakan migrasi  dari  kota  Palembang  ke kabupaten lainnya.
4. Kabupaten  PALI  dan  Muara  Enim berada  dalam  klaster  yang  memiliki karakteristik persentase penduduk angkatan  kerja  dengan  pendidikan terakhirnya  belum  pernah  sekolah. Kedua  kabupaten  ini  juga  berada  pada klaster  dengan  karakteristik  persentase penduduk  angkatan  kerja  yang  bekerja memiliki  status  pekerjaan  utamanya adalah  pekerja  tidak  dibayar.  Sehingga pada  kedua  kabupaten  ini  sangat  perlu digalakan  wajib  belajar,  pemberian
beasiswa  dan  lain  sebagainya,  serta mendirikan  balai-balai  penyuluhan  dan pelatihan untuk meningkatkan kerampilan  penduduk  angkatan  kerja agar dapat berwirausaha, sehingga dapat mendorong terbukanya lapangan pekerjaan.
5. Kabupaten OKU Selatan walaupun tidak termasuk dalam klaster dengan TPT dan penggangguran  yang  tinggi,  namun masuk  dalam  klaster  dengan  jumlah angkatan  kerja  yang  bekerja  dibidang industri pengolahan lebih sedikit dibanding  kabupaten  lainnya,  OKU Selatan juga masuk dalam klaster dengan persentase  angkatan  kerja  yang  bekerja dengan  status  pekerjaan  utamanya sebagai  buruh/karyawan/pegawai  yang kecil . Perlu  dipertimbangkan  untuk membuka industri-industri, meningkatkan  kerja  sama  pemerintah dengan  pihak  swasta  dalam  membuka industri,  khususnya  di  kabupaten  OKU Selatan  karena  industri  paling  banyak dapat menyerap tenaga kerja. Sebaiknya tidak hanya terpusat di Kota Palembang, hal  ini  dapat  menyebabkan  kepadatan penduduk di ibu kota provinsi tersebut.
Penelitian  ini  menggunakan  data sekunder  yang  bersumber  dari  BPS, sehingga untuk penelitian selanjutnya dapat diperluaskan  dengan  menggunakan  data sampel  angkatan  kerja  melalui  wawancara dan  survei  langsung  ke  lapangan,  dengan penambahan  variabel  lainnya,  seperti  latar belakang sosial dan psikologi para angkatan kerja.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih kepada Universitas Sriwijaya  yang  telah  memberikan  dana kepada  peneliti,  sehingga  artikel  ini  dapat dipublikasikan.  Penelitian/publikasi  artikel ini  dibiayai  oleh  Anggaran  DIPA  Badan Layanan  Umum  Universitas  Sriwijaya Tahun anggaran 2020. SP DIPA-
123.17.2.677515/2020. Revisi ke 01 tanggal  16 Maret  2020.  Sesuai  dengan  SK Rektor Nomor: 0685/UN9/SK.BUK.KP/2020  Tanggal  15
Juli 2020.

## DAFTAR PUSTAKA
Aitchison,  J.,  &  Greenacre,  M.  (2002).
Biplots of compositional data. Journal  of  the  Royal  Statistical Society.  Series  C:  Applied  Statistics , 51 (4), 375–392. https://doi.org/10.1111/1467-
9876.00275
Anik Nurul Aini, Diah Safitri, A. H. (2016).
Analisis lapangan pekerjaan utama di jawa tengah berdasarkan grafik biplot sqrt  (  square  root  biplot  ). JURNAL GAUSSIAN , 5 (1), 41–50. BPS.  (2019a). Industri  Besar  dan  Sedang,
Provinsi Sumatera Selatan 2019 . BPS. (2019b). Keadaan Angkatan Kerja di Indonesia 2019 . 1 (1), 1–8. http://dx.doi.org/10.1016/j.cirp.2016. 06.001%0Ahttp://dx.doi.org/10.1016 /j.powtec.2016.12.055%0Ahttps://doi .org/10.1016/j.ijfatigue.2019.02.006 %0Ahttps://doi.org/10.1016/j.matlet.
2019.04.024%0Ahttps://doi.org/10.1 016/j.matlet.2019.127252%0Ahttp://
dx.doi.org/10.1016 BPS. (2019c). Keadaan Angkatan Kerja di Provinsi Sumatera Selatan 2019 . PBS Sumatera Selatan.
BPS.  (2020).  Berita  resmi  statistik. Bps.Go.Id , 27 , 1–52.
Gabriel,  K.  R.  (1971).  The  biplot  graphic display of Matrices with Application to  Principal  Component  Analysis.
Biometrika , 3 (58), 153–164. http://www.econ.uba.ar/www/servici os/biblioteca/bibliotecadigital/institut os/cics/a3n2/cap8.pdf
Irwanto.  (2019). Pengangguran  di  Sumsel Meningkat  Hingga  185  Ribu  Jiwa, Terbanyak Lulusan SMK | merdeka.com . Merdeka.Com.
https://www.merdeka.com/peristiwa/ pengangguran-di-sumsel-meningkat- hingga-185-ribu-jiwa-terbanyak- lulusan-smk.html Jolliffe, I,  T. (2002). Principal Component Analysis.  In Springer .  Springer- Verlag, New York. Inc.
Leleury, Z. A., & Wokanubun, A. E. (2015).
Analisis  Biplot  Pada  Pemetaan Karakteristik Kemiskinan Di Provinsi Maluku. BAREKENG:  Jurnal  Ilmu
Matematika  Dan  Terapan , 9 (1),  21– 31. https://doi.org/10.30598/barekengvol 9iss1pp21-31 Lloyd,  C.  D.,  Pawlowsky-glahn,  V., Egozcue,  J.  J.,  Lloyd,  C.  D., Pawlowsky-glahn,  V.,  &  Jos,  J. (2012). Compositional Data Analysis in Population Studies . July 2013 , 37– 41. https://doi.org/10.1080/00045608.20 11.652855 Mattjik, A. A., & Sumertajaya, I. M. (2011). Sidik Peubah Ganda (G. A. Wibawa (ed.); Pertama). IPB PRESS. Pawlowsky-Glahn, V., Buccianti, A.
(2011). Compositional Data Analysis: Theory  and  Applications.  In Terra Nova (Vol. 1, Issue 1). John Wiley & Sons, Ltd Registered. https://doi.org/10.1111/j.1365- 3121.1989.tb00322.x
Templ  M,  Hron  K,  F.  P.  (2011). robCompositions:  an  R-package  for robust statistical analysis of compositional  data.  In John  Wiley and  Sons .  John  Wiley  and  Sons. https://cran.rstudio.com/web/package s/robCompositions/robCompositions. pdf Zubaidy,  A.,  &  Handoyo,  W.  (2018).

## ANALISIS ANGKA TENAGA
KERJA  KOTA  MALANG  TAHUN 2018. Jurnal  Pangripta , 1 (2),  146– 162.