## Implementasi
Metode
K-Mean Clustering Analysis pada Pengelompokan  Pengangguran  di  Indonesia  sebagai  Dampak  dari Pandemi Covid-19
Fawaidul Badri 1,* , Anang Habibi 2
Teknik Elektro, Universitas Islam Malang, Indonesia
1 fawaidulbadri@unisma.ac.id; 2 ananghabibi@unisma.ac.id * penulis korespondensi

## INFO ARTIKEL ABSTRAK
Sejarah Artikel Diterima: 23 Mei 2022 Direvisi: 29 Juli 2022 Diterbitkan: 15 Agustus 2022 Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengenali  hasil  persebaran  seluruh provinsi  di  indonesia  berlandaskan  data  dari  tingkat  pengangguran terbuka  dengan  memanfaatkan clustering analysis.  Algoritma  yang digunakan dalam prosedur penelitian  ini yaitu K-Mean Clustering . Hasil analisa  dari K-Mean  Clustering ini  menunjukkan    dari    seluruh  34 provinsi          di  indonesia  dibagi  menjadi  2  kelompok,  pertama  adalah dengan kelompok pengangguran yang tinggi dan yang kedua kelompok pengangguran  rendah.  Kelompok  dengan  jenjang  pengangguran  yang tinggi  terdiri  dari  10  kelompok,  sementara  itu  kelompok  kedua  dengan jenjang  pengangguran  yang  rendah  terdiri  dari  24  kelompok.  Sehingga hasil dari K-Mean Clustering yaitu kelompok satu dengan kreteria tingkat pengangguran  tinggi  dan  kelompok  dua  dengan  kreteria  pengangguran rendah menghasilkan nilai Mean Square kurang dari 0,05 maka terbukti bahwa  kluster  yang  terbentuk  antara  kluster  1  dan  kluster  2  adalah menunjukkan hasil signifikan yang cukup baik.
Kata Kunci Clustering K-Mean
Pandemi Covid-19 Tingkat Pengangguran Terbuka

## PENDAHULUAN
Pandemi  Covid-  19  di  Indonesia  menggambarkan  bagian  dari  pandemi  penyakit koronavirus  2019  (Covid-19)  yang  tengah  berlangsung  di  segala  dunia.  Penyakit  ini dikarenakan oleh koronavirus sindrom respirasi serius berat 2 (SARS-CoV-2). Permasalahan positif Covid- 19 di Indonesia awal kali dideteksi pada bertepatan pada 2 Maret 2020, pada saat 2 orang terkonfirmasi tertular dari seseorang penduduk negeri Jepang Pada bertepatan pada 9 April, pandemi telah menyebar ke 34 provinsi dengan DKI Jakarta, Jawa Barat serta Jawa Tengah selaku provinsi sangat terpapar SARS- CoV-2 di Indonesia [1][2].
Selaku asumsi terhadap pandemi, sebagian daerah sudah memberlakukan pembatasan sosial berskala besar (PSBB) pada tahun 2020. Kebijakan ini diubah dengan pemberlakuan pembatasan  aktivitas  warga  (PPKM)  pada  tahun  2021.  Secara  langsung  ataupun  tidak langsung,  pandemi  Covid-  19  berikan  akibat  di  seluruh  aspek  kehidupan,  Hampir  segala zona terdampak, tidak cuma kesehatan. Zona ekonomi pula alami imbas sungguh- sungguh akibat  pandemi  virus  corona.  Pembatasan  kegiatan  warga  mempengaruhi  pada  kegiatan bisnis  yang  setelah itu  berefek  pada  perekonomian.  Laporan  Badan  Pusat  Statistik(  BPS) Agustus ini menyebut kalau perkembangan ekonomi Indonesia pada kuartal II 2020 minus 5,  32  persen.  Sebelumnya,  pada  kuartal  I  2020,  BPS  memberi  tahu  kalau  perkembangan ekonomi Indonesia cuma berkembang sebesar 2, 97 persen, turun jauh dari perkembangan sebesar 5, 02 persen pada periode yang sama 2019 lalu [3][4].
Lembaga penelitian independen SMERU Research Institute yang melakukan penelitian dan  kajian  publik,  pada  Agustus  2020  merilis  catatan  kebijakan  mereka  yang  berjudul
Vol. 4, No. 2, Agustus 2022, Halaman 171-179
"Mengantisipasi  Potensi  Dampak  Krisis  Akibat  Pandemi  COVID-19  terhadap  Sektor Ketenagakerjaan".      Dalam  catatan  itu,  tim  studi  SMERU  menggarisbawahi  paling  tidak terdapat 2 implikasi krisis ekonomi yang dirasakan Indonesia pada zona ketenagakerjaan. Awal, kenaikan jumlah pengangguran, serta kedua, transformasi lanskap pasar tenaga kerja pasca-  krisis.  Terhambatnya  kegiatan  perekonomian  secara  otomatis  membuat  pelakon usaha melaksanakan efisiensi buat memencet kerugian, Dampaknya, banyak pekerja yang dirumahkan  maupun  terlebih  lagi  diberhentikan  (PHK).  Bersumber  pada  informasi Kementerian  Ketenagakerjaan  (Kemnaker)  per  7  April  2020,  akibat  pandemi  Covid-19, tercatat  sebanyak  39.977  industri  di  zona  resmi  yang  memilah  merumahkan,  serta menerapkan  PHK  terhadap  pekerjanya.  Total  terdapat  1.010.579  orang  pekerja  yang terserang  akibat  ini.  Rinciannya,  873.090  pekerja  dari  17.224  industri  dirumahkan, sebaliknya 137. 489 pekerja di- PHK dari 22.753 industri [5] [6]. Penelitian yang dilakukan terkait dengan permasalahan kemiskinan di indonesia dengan menggunakan metode kluster dari hasil analisis dapat disimpulkan kemiskinan tingkat provinsi dikelompokkan menjadi 3 Kelompok  [7][8].  Penelitian  yang  lain  Pengelompokkan  Kabupaten/Kota  di  Pulau  Jawa berdasarkan  Faktor-Faktor  Kemiskinan  dengan  Pendekatan  Average  Linkage  Hierarhical Clustering ” mendapatkan kesimpulan yang menunjukkan terdapat dua kelompok wilayah ada dua kelompok wilayah kabupaten/kota di Pulau Jawa [7][9].
Berdasarkan penelitian terdahulu yang telah dilakukan, masih belum ada penelitian yang dilakukan  dengan  mengelompokkan  provinsi  di  Indonesia  berdasarkan  kriteria  Tingkat Pengangguran Terbuka dan kaitannya sebagai dampak dari Pandemi Covid-19 di Indonesia dengan  menggunakan  metode  K-Mean.  Adapun  hasil  penelitian  terdahulu  yang  telah diuraikan  sebelumnya,  akan  menjadi  bahan  perbandingan  terhadap  hasil  penelitian  yang akan diperoleh nanti sebagai bahan masukan atau bahan pertimbangan kepada pemerintah terkait sebagai usaha percepatan pemulihan perekonomian dampak dari pandemic covid-19.
Dari Permasalahan diatas pengangguran di masa pandemi covid-19 ini menggambarkan salah satu kasus utama yang wajib segera ditangani oleh Pemerintah. Jenjang pengangguran yang tinggi menjadi penyebab munculnya bermacam kasus sosial [10] [11]. Permasalahan pengangguran  pula  menimbulkan  tingkatan  pemasukan  nasional  serta  tingkatan kemakmuran  penduduk  tidak  menggapai  kemampuan  optimal.  Indikator  utama  yang digunakan  buat  mengukur  angka  pengangguran  dalam  angkatan  kerja  ialah  Tingkatan Pengangguran  Terbuka  (BPS,  2009)  [12][8][13].  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  (TPT) menampilkan persentase jumlah pencari kerja terhadap jumlah angkatan kerja [14][9].
Salah  satu  solusi  mempercepat  pemulihan  ekonomi  akibat  pandemi  covid-19  adalah mengurangi tingkat pengangguran terbuka. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan  daerah  di  Inonesia  berdasarkan  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  agar nantinya bisa melihat mana provinsi dengan tingkat pengangguran paling tinggi atau krusial. Hal itu bisa menjadi fokus perhatian bagi pemerintah untuk mencari penanganan yang tepat dan  cepat  bagi  daerah-daerah  yang  termasuk  ke  dalam  kelompok  tersebut.  Metode  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  analisis K-Mean  Clustering . K-Means merupakan salah satu metode data clustering non hirarki yang berusaha mempartisi data  yang ada ke dalam  bentuk  satu  atau  lebih cluster /kelompok.  Metode  ini  mempartisi  data  ke  dalam cluster /kelompok sehingga data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan ke dalam  satu cluster yang  sama  dan  data  yang  mempunyai  karakteristik  yang  berbeda dikelompokkan ke dalam kelompok yang lain.

## METODE
Gambar 1. Metodologi Penelitian
Pada  Gambar  1,  dijelaskan  tentang  langkah-langkah  penelitian.  Dimulai  dari pengumpulan  data.  Data  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  Indonesia.  Data  yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 34 provinsi seluruh indonesia. Kemudian analisis data dengan menggunakan K-Mean Clustering , hasil dari cluster akan menunjukkan provinsi yang  mempunyai  tingkat  pengangguran  yang  tinggi  dan  rendah.  Interpretasi  output menampilkan dari karakteristik data yang mempunyai kesamaan satu dengan yang lainnya. Proses yang terakhir penarikan kesimpulan berupa hasil cluster dari 34 yang provinsi yang masuk dalam cluster baik dan cluster rendah.

## Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitaian  ini  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik Indonesia.  Data  yang  diambil  dari  BPS  pusat  adalah  berupa  data  tingkat  pengangguran terbuka menurut provinsi seluruh indonesia yang berjumlah 34 provinsi (persen) sejak tahun 2020 sampai tahun 2021.

## Analisis Data K-Mean Clustering
K-Mean Clustering salah satu metode teknik pengelompokan data atau objek ke dalam sebuah  set  yang  mempunyai  kelompok  yang  sama,  yang  dimanakan  dengan clustering , clustering merupakan  salah  satu  contoh  implementasi  dari  klasifikasi  tanpa  pembelajaran (Unsupervised). Klasifikasi berdasarkan yang ditetapkan oleh objek data dalam kelas. Dalam hal ini unsupervised pengelompokan tidak terpengaruh pada kelas atau training yang sudah ada  [7].  Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  metode K-Mean  Clustering untuk  melakukan pengelompokan data seluruh provinsi berdasarkan tingkat terbuka kemiskinan di indonesia. Clustering salah satu implementasi dari data mining bertujuan untuk memperoleh kelompok- kelompok objek yang mempunyai volume yang cukup besar.  Tujuan dari metode clustering yaitu  untuk mengelompokkan  berbagai  objek  data  yang  mempunyai  kemiripan.  Sehingga clustering mempunyai  dua  bagian,  yaitu  hierarchical clustering dannnon-hierarchical clustering [10]  [15].  Berbeda B dengan N metode  hierarchical Q clustering ,  pada  metode  non- hierarchical clustering akan  ditentukan  terlebih  dahulu  jumlah  cluser  yang  akan  dibentuk misalkan dua cluster , tiga cluster , atau lain sebagainya [13].
Vol. 4, No. 2, Agustus 2022, Halaman 171-179
Adapun tahapan algoritma K-Mean Clustering sebagai berikut [2] :
1. Tentukan D jumlah H kelompok
2. Alokasikan n data ke dalammkelompok secara acak.
3. Menghitung pusat kelompok dari data yang terdapat pada masing-masing kelompok. Letak titik centroid untuk setiap kelompok dapat diambil dari rata-rata semua nilai dari  setiap  fiturnya.  Jika M menyatakan  jumlah  data  dalam  sebuah  kelompok, i menyatakan  fitur  ke- i dalam  sebuah  kelompok,  dan p menyatakan  dimensi  data, maka  persamaan  untuk  menghitung centroid fitur  ke- i digunakan  Persamaan  (1).
Persamaan (1) dilakukan sebanyak p dimensi dari i= 1 sampai ke i = p.
C 1 = 1 𝑀 ∑ (𝑥 𝑗 ) 𝑚 𝑘=1 (1)
4. Alokasikan m masing-masing data ke e centroid /rata-rata terdekat. Ada beberapa cara yang dapat  dilakukan untuk mengukur jarak data ke pusat kelompok, c diantaranya adalah  Perhitungan  jarak  untuk  mencari  nilai  terdekat  dengan  titik  yang  lain menggunakan metode Euclidean distance . v Untuk menghitung jarak antar titik data bisa menggunakan Persamaan (2).
𝑑 = √(𝑥 1 − 𝑥 2 ) 2 + (𝑦 1 − 𝑦 2 ) 2 (2)
Pengelompokan  data  kedalam  masing-masing  kelompok  didasarkan  pada perbandingan  jarak  antar  objek  data  dengan centroid data  pada  masing-masing kelompok. Sehingga pengelompokan data akan terbentuk dari nilai jarak data dengan nilai centroid . Pengelompokan data ini dengan menggunakan  Persamaan (3). 𝑎 𝑖1 = { 0, 1, 𝑑 = 𝑚𝑖𝑛{𝐷(𝑥 𝑖 , 𝐶 𝑙 )} (3)
a i1 merupakan  nilai  keanggotaan  titik  data x i ke  titik  pusat  kelompok C l ,  d  adalah jarak  terpendek  dari  data x i ke  K  merupakan  kelompok  setelah  dilakukan perbandingan,  dan C l merupakan centroid ke-1.  Adapaun  fungsi  objektif  yang dipakai untuk metode K-Mean ditentukan berdasarkan jarak nilai keanggotaan data pada kelompok. Fungsi objektif dengan menggunakan Persamaan (4).
𝐽 = ∑ ∑ 𝑎 𝑖𝑐 𝐷(𝑥 𝑖 , 𝑐 1 ) 2 𝑘 𝑖=1 𝑛 𝑖=0 (4)
Sedangkan nilai n merupakan jumlah data, k jumlah kelompok, a i1 nilai keanggotaan titik data x i ke kelompok c 1 . a mempunyai nilai 0 atau 1. Apabila data merupakan anggota suatu kelompok, nilai a i1 =1. Jika tidak, a i1 =0. Kembali ke langkah 3, jika terjadi  perubahan  nilai centroid- nya  maka  nilai  theshold  dari  data  akan menyesuaikan sehingga akan mendekati nilai centroid .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut penyajian data berupa grafik yang diperoleh dari pusat statistik pusat data yang diambil  tingkat  pengangguran  terbuka  dari  tahun  2020  sampai  tahun  2021.  Dari  grafik gambar 1.tingkat pengangguran terbuka dari 34 provinsi seluruh di indonesia dapat dilihat tahun 2020 pada grafik Gambar 1.
Gambar 1. Tingkat pengangguran Terbuka 2020
Gambar 1 menunjukkan sebaran tingkat pengangguran terbuka di berbagai provinsi di Indonesia sejak panedmi covid-19 melanda Indonesia. Berdasarkan diagram tersebut dapat dilihat  bahwa  sebaran  tingkat  pengangguran  terbuka  di  Indonesia  tertinggi  sebesar  9,315 persen yaitu pada provinsi Banten. Hal itu dikarenakan provinsi Banten termasuk kategori provinsi yang terbilang maju dan padat penduduknya di Indonesia sehingga ketika covid-19 melanda Indonesia sangat dirasakan dampaknya di bidang tenaga kerja dan menyebabkan banyak pekerja yang diberhentikan. Itulah yang menyebabkan tingkat pengangguran terbuka di  Provinsi  Banten  cukup  tinggi.  Sementara,  tingkat  pengangguran  terbuka  di  Indonesia terendah  selama  pandemic  covid-19  tahun  2020  adalah  sebesar  2,885  yaitu  terletak  di Provinsi Sulawesi Barat. Hal itu dikarenakan provinsi Sulawesi Barat merupakan provinsi dengan tingkat perusahaan yang minim untuk memberhentikan pegawainya, sehingga dapat diartikan  pandemic  covid  tidak  terlalu  memberikan  dampak  yang  signifikan  terhadap penduduknya. Rata-rata persentase tingkat pengangguran terbuka di Indonesia pada tahun 2020  berdasarkan  provinsi  adalah  sebesar  5,25.  Sedangkan  untuk  grafik  tingkat pengangguran terbuka pada tahun 2021 dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Tingkat pengangguran Terbuka 2021
Gambar 2 menunjukkan sebaran tingkat pengangguran terbuka di berbagai provinsi di Indonesia sejak panedmi covid-19 melanda Indonesia. Berdasarkan diagram tersebut dapat dilihat bahwa sebaran tingkat pengangguran terbuka di Indonesia tertinggi sebesar 10,015 persen yaitu pada Kepualauan Riau. Hal itu dikarenakan Kepulauan Riau termasuk kategori
Tingkat Pengangguran Terbuka di Indonesia Tahun 2020
2020
Tingkat Pengangguran Terbuka di Indonesia Tahun 2021
Vol. 4, No. 2, Agustus 2022, Halaman 171-179
provinsi  yang  terdiri  dari  beberapa  perusahaan  yang  ketika  covid-19  melanda    Indonesia sangat  dirasakan  dan  menyebabkan  banyak  pekerja  yang  diberhentikan.  Itulah  yang menyebabkan  tingkat  pengangguran  terbuka  di  Kepulauan  Riau  mempunyai  persentase tingkat pengangguran terbuka yang cukup tinggi. Sementara, tingkat pengangguran terbuka di  Indonesia  terendah  selama  pandemic  covid-19  tahun  2021  adalah  sebesar  3,205  yaitu terletak  di  Provinsi  Sulawesi  Barat.  Sama  halnya  dengan  tahun  2020,  provinsi  Sulawesi Barat merupakan provinsi dengan tingkat perusahaan yang minim untuk memberhentikan pegawainya,  sehingga  dapat  diartikan  pandemic  covid  tidak  terlalu  memberikan  dampak yang signifikan terhadap penduduknya. Adapun, rata-rata persentase tingkat pengangguran terbuka di Indonesia berdasarkan provinsi pada tahun 2021 adalah sebesar 5,49. Angka ini dapat dikatakan lebih tinggi daripada tingkat pengangguran terbuka pada tahun sebelumnya.
Perbandingan  tingkat  pengangguran  terbuka  di  Indonesia  selama  pandemic  covid-19 mulai tahun 2020 sampai dengan tahun 2021 dapat dilihat pada diagram Gambar 3. Dapat dikatakan  bahwa  tahun  2021  mempunyai  persentase  tingkat  pengangguran  terbuka  yang lebih tinggi daripada yang terjadi pada tahun 2020. Hal itu bisa dilihat dari nilai rata-rata tingkat  pengangguran  terbuka  pada  tahun  2021  yang  lebih  tinggi  daripada  tahun  2020. Persentase  tingkat  perbandingan  pengangguran  dari  2020  sampai  2021  dapat  dilihat  pada Gambar 3.
Gambar 3. Persentase Tingkat pengangguran Terbuka 2020-2021
Sedangkan, output initial cluster centers merupakan tampilan proses pertama clustering data sebelum dilakukan proses iterasi. Karena selanjutnya akan dilakukan proses iterasi dan hasil akhir cluster setelah iterasi yang digunakan untuk analisis, maka output pada Tabel 2 dapat diabaikan atau dapat digunakan sebagai informasi saja.
Tabel 2. Initial Cluster Center Cluster 1 2 TPT_2020 9.08 2.86 TPT_2021 9.37 3.20
Berdasarkan output pada Tabel 3, dapat diketahui bahwa proses iterasi pada clustering data  dilakukan  sebanyak  dua  kali.  Proses  iterasi  tersebut  dilakukan  untuk  mendapatkan pengelompokkan  yang  tepat  dalam  klusterisasi  34  provinsi  di  Indonesia  berdasarkan persentase tingkat pengangguran terbuka. Adapun jarak minimun yang diperoleh antar pusat kluster yang terbentuk dari nilai minimum adalah sebesar 8,765.
ACEH SUM ATER A…
SUM ATER A… R IAU JAM B I SUM ATER A… B EN G K UL U LAM P UNG K EP .…
K EP . R IAU
D K I J AK AR TA
JAWA B AR AT JAWA … D I… JAWA TI M UR B A NTE N B A LI NUS A… NUS A… K ALI M AN TA… K ALI
M ANTA…

## K ALI M AN TA…

## K ALI M ANTA…

## K ALI M AN TA…

## SUL A WES I…

## SUL A W ES I…

## SUL A WES I…
SUL A W ES I… G O R O NTALO SUL A W ES I… M A LUK U M A LUK U… P AP U A B AR AT P AP U A

## P E R S E N TA S E  T I N G K AT  P E N G A N G G U R A N T E R B U K A  D I  I N D O N E S I A
2020 2021
Tabel 3. Iterasi Cluster Iterasi Pusat Cluster 1 2 1 2.418 2.051 2 .000 .000
Tabel  4  merupakan  hasil  akhir  dari  iterasi  klusterisasi  persentase  TPT  provinsi  di Indonesia.  Dalam Cluster 1  ini  berisikan provinsi-provinsi  di  Indonesia  yang  mempunyai persentase tingkat pengangguran terbuka pada tahun 2020 dan tahun 2021yang lebih tinggi dari  kluster  2.  Dengan  demikian,  bahwa cluster 1  ini  merupakan  pengelompokkan  dari provinsi  dengan  kota-kota  besar  sehingga  cenderung  mempunyai  persentase  tingkat pengangguran terbuka yang tinggi. Sementara cluster 2 mempunya nilai cluster yang lebih rendah  daripada cluster 1.  Dengan  demikian,  bahwa cluster 2  ini  merupakan pengelompokkan  dari  provinsi  dengan  kota-kota  yang  sedang  sehingga  cenderung mempunyai persentase tingkat pengangguran terbuka yang tidak terlalu tinggi pula.
Tabel 4. Final Cluster Center Cluster 1 2 TPT_2020 7.38 4.36 TPT_2021 7.66 .000
Tabel  5  merupakan  merupakan  hasil  dari  tahapan  untuk  melihat  perbedaan  variabel  pada kluster yang terbentuk. Dalam hal tersebut, perbedaan variabel pada kluster tersebut dapat dilihat dari nilai F dan nilai probabilitas (sig.) masing-masing variabel. Pada tabel ANOVA diatas, MS Between ditunjukkan oleh Means Square dalam kolom Cluster , sedangkan MS Within ditunjukkan oleh Means Square dalam kolom error. Sebagai pedoman, semakin besar nilai  F  dan  (sig.<0,05),  maka  semakin  besar  pula  perbedaan  variabel  pada cluster yang terbentuk. Dapat dilihat pada output tabel 5 , dapat dilihat bahwa nilai signifikansi adalah kurang dari 0,05 maka terbukti bahwa kluster yang terbentuk antara kluster 1 dan kluster 2 adalah berbeda secara signifikan.
Tabel 5. Anova Cluster Cluster Error F Sig. Mean Square df Mean Square df TPT_2020 64.095 1 .932 32 68.803 .000 TPT_2021 66.265 1 1.140 32 58.103 .000
Tabel  6  menunjukkan  jumlah  dari  masing-masing  kluster  yang  terbentuk.  Dapat diketahui, bahwa pada kluster satu mempunyai anggota kluster sebanyak 10 dimana  pada kluster ini terdiri dari provinsi dengan kota-kota yang besar sehingga cenderung mempunyai persentase tingkat pengangguran terbuka yang tinggi. Adapun anggota dari kluster 1 antara lain: Aceh, Sumatera Barat, Kepulauan Riau, DKI Jakarta, Jawa Barat, Banten, Kalimantan Timur, Sulawesi Utara, Maluku dan Papua Barat. Sementara pada kluster dua mempunyai anggota kluster sebanyak 24 dimana pada kluster ini terdiri dari provinsi dengan kota-kota yang sedang sehingga cenderung mempunyai persentase tingkat pengangguran terbuka yang lebih rendah dari kluster 1. Adapun anggota dari kluster 2 antara lain: Sumatera Utara, Riau, Jambi,  Sumatera  Selatan,  Bengkulu,  Lampung,  Kep.  Bangka  Belitung,  Jawa  Tengah,  DI
Vol. 4, No. 2, Agustus 2022, Halaman 171-179
Yogyakarta,  Jawa  Timur,  Bali,  Nusa  Tenggara  Barat,  Nusa  tenggara  Timur,  Kalimantan Barat,  Kalimantan  Tengah,  Kalimantan  Selatan,  Kalimantan  Utara,  Sulawesi  Tengah, Sulawesi Selatan, Sulawesi Tenggara, Gorontalo, Sulawesi Barat, Maluku Utara, Papua.
Tabel 6. Jumlah masing-masing cluster

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan yang telah dilakukan diperoleh clustering dengan  menggunakan  K-Mean  didapat  dua cluster . Cluster yang  pertama  cenderung mempunyai  nilai  persentase  tingkat  pengangguran  terbuka  yang  tinggi  yang  mempunyai sebanyak  10  kelompok.  Sedangkan cluster yang  kedua  cenderung  mempunyai  nilai persentase tingkat pengangguran terbuka yang lebih rendah dibandingkan dengan cluster 1. Pada cluster 2  ini  mempunyai  24 cluster provinsi  yang  kategorinya  kota-kota  sedang. Sehingga  hasil  dari K-Mean  Clustering yaitu  kelompok  satu  dengan  kreteria  tingkat pengangguran tinggi dan kelompok dua dengan kreteria pengangguran rendah menghasilkan nilai  Mean  Square  kurang  dari  0,05  maka  terbukti  bahwa  kluster  yang  terbentuk  antara kluster 1 dan kluster 2 adalah menunjukkan hasil signifikan yang cukup baik. Pada penelitian selanjutnya  dapat  dikembangkan  dengan  menambah  indikator  atau  variabel  yang mempengaruhi tingkat pengangguran pada wilayah lain yang sesuai dengan penelitian yang relevan. Serta bisa menerapkan metode data mining menggunakan algoritma yang lain.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti  mengucapkan  banyak  terima  kasih  kepada  Universitas  Islam  Malang  Khususnya Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat yang telah memberikan dukungan moral maupun material melalui Hibah Institusi Universitas Islam Malang (HI-ma) dosen pemula berbasis luaran, sehingga penelitian ini dapat terlasana dengan baik.

## REFERENSI
[1] K. Kota, K. Berdasarkan, M. Rais, R. Goejantoro, and S. Prangga, “Optimalisasi K-Means Cluster dengan Principal  Component Analysis Optimization of K-Means Cluster with  Principal  Component Analysis on the Grouping of Districts / Cities on the Island of Kalimantan Based on Unemployment Rate Indicator,” vol. 12, pp. 129–136, 2021.
[2] F. A. Tanjung, A. P. Windarto, and M. Fauzan, “Penerapan Metode K-Means Pada Pengelompokkan Pengangguran Di Indonesia,” Jurasik (Jurnal Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform. , vol. 6, no. 1, p. 61, 2021.
[3] R.  Nainggolan  and  E.  Purba,  “ Cluster Analysis  of  Online  Shop  Product  Reviews  Using K-Means Clustering ,” IJEBD (International J. Entrep. Bus. Dev. , vol. 3, no. 02, pp. 142–151, 2020.
[4] M.  Imron,  U.  Hasanah,  and  B.  Humaidi,  “Analysis  of  Data  Mining  Using K-Means Clustering Algorithm for Product Grouping,” IJIIS Int. J. Informatics Inf. Syst. , vol. 3, no. 1, pp. 12–22, 2020.
[5] R.  T.  Vulandari,  S.  Siswanti,  A.  K.  Kusumawijaya,  and  K.  Sandradewi,  “Classification  of  Human Development Index Using K-Means ,” Indones. J. Appl. Stat. , vol. 2, no. 1, p. 1, 2019.
[6] E.  Kuswantoro  and  Y.  K.  Suprapto,  “Pemodelan  Tingkat  Angkatan  Kerja  Dengan  Algoritma K- Means ,” J. Ilm. NERO , vol. 2, no. 1, pp. 45–52, 2015.
[7] M. W. Talakua, Z. A. Leleury, and A. W. Talluta, “Analisis Cluster Dengan Menggunakan Metode Provinsi Maluku Berdasarkan Indikator Indeks Pembangunan Manusia Tahun 2014,” J. Ilmu Mat. dan Terap. , vol. 11, no. 2, pp. 119–128, 2017.
[8] N. Aggarwal, “A Mid – Point based K-Mean Clustering Algorithm for Data mining,” vol. 4, no. 06, pp. 1174–1180, 2012.
[9] A. SHİRAZY,  A.  HEZARKHANİ,  A.  SHİRAZİ,  S.  KHAKMARDAN,  and  R.  ROOKİ,  “ K-Means
Cluster 1 10.000 2 24.000 Valid Missing 34.000 .000
Vol. 4, No. 2, Agustus 2022, Halaman 171-179
Clustering and General Regression Neural Network Methods for Copper Mineralization probability in Char-Farsakh, Iran,” Türkiye Jeol. Bülteni / Geol. Bull. Turkey , vol. 64, no. 2021, pp. 79–92, 2021.
[10] A.-  Akramunnisa  and  F.  Fajriani,  “ K-Means Clustering Analysis  pada  PersebaranTingkat Pengangguran Kabupaten/Kota di Sulawesi Selatan,” J. Varian , vol. 3, no. 2, pp. 103–112, 2020.
[11] S. S.  Nagari  and  L.  Inayati,  “Implementation  of Clustering Using K-Means Method  To  Determine Nutritional Status,” J. Biometrika dan Kependud. , vol. 9, no. 1, p. 62, 2020.
[12] “Badan Pusat Statistik Indonesia. (2009). Berita Resmi Statistik Keadaan Ketenagakerjaan Indonesia. BPS. Indonesia.”
[13] M.  Fithriyah,  M.  A.  Yaqin,  and  S.  Zaman,  “ K-Means Clustering Untuk  Segmentasi  Produk Berdasarkan Analisis Recency, Frequency, Monetary (RFM) Pada Data Transaksi Penjualan,” Ilk. J. Comput. Sci. Appl. Informatics , vol. 3, no. 2, pp. 151–164, 2021.
[14] S.  A.  dan  A.  Furqani,  “Penentuan Cluster Optimum  Untuk  Mengelompokkan  Kabupaten  Di  Jawa Timur  Berdasarkan  Tingkat  Pengangguran  Dan  Tingkat  Kemiskinan  Menggunakan  Metode K- Means ,” vol. IX, no. 8, pp. 1–15, 2018.
[15] A. Nur Khormarudin, “Teknik Data Mining: Algoritma K-Means Clustering ,” J. Ilmu Komput. , pp. 1– 12, 2016.