## IMPLEMENTASI K-MEANS CLUSTERING UNTUK MENGELOMPOKAN TINGKAT PENGANGGURAN
Nurul Nurjanah 1 , Nana Suarna 2 , Willy Prihartono 3
1,2 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
3 Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10B Majasem Kec. Kesambi Kota Cirebon nurulnurjanah613@gmail.com

## ABSTRAK
Di  dalam  era  digital  ini,  pertumbuhan  data  ekonomi  dan  ketersediaan  teknologi  informatika  memberikan peluang untuk mendekati isu kompleks seperti tingkat pengangguran dengan pendekatan yang lebih canggih, dan provinsi Jawa Barat sebagai pusat ekonomi menjadi fokus penelitian ini. Permasalahan dalam penelitian ini adalah bagaimana cara mengelompokkan tingkat jumlah pengangguran di Jawa Barat menggunakan algoritma clustering K-Means , berapa cluster yang dihasilkan dan berapa nilai titik pusat ( centroid ) nya. Adapun tujuan dari penelitian ini  adalah  mengelompokkan  lebih  detail  lagi  dalam  menganalisis  data  pengangguran  di  Provinsi  Jawa  Barat melalui  penerapan  algoritma clustering  K-Means untuk  mengidentifikasi  tiap cluster berdasarkan  tingkat kabupaten/kota, pendidikan, dan tahun serta menentukan jarak atau titik pusat ( centroid ). Cara kerja analisis data tingkat  pengangguran  ini  menggunakan tools  RapidMiner  Studio dengan  menggunakan  metode  penelitian kuantitatif menggunakan  algoritma clustering  K-Means .  Hasil  yang  diperoleh  dari  penelitian  ini  yaitu mengelompokan  data  tingkat  pengangguran  di  Provinsi  Jawa  Barat  menjadi  3  cluster  yaitu  cluster  0  dengan kategori  pengangguran  rendah  meliputi  kota  Banjar,  cluster  1  dengan  kategori  pengangguran  sedang  meliputi kota/kabupaten Kota/kabupaten Sukabumi, Cianjur, Bandung, Garut Tasikmalaya, Ciamis, Kuningan, Cirebon, Sumedang,  Indramayu,  Subang,  Purwakarta,  Karawang,  dan  Bandung  Barat  sedangkan  pada  cluster  2  dengan kategori pengangguran tinggi meliputi kota/kabupaten Bogor, Bekasi, Bandung, dan Depok.
Kata kunci :  Implementasi K-means, Clustering , Pengangguran

## 1. PENDAHULUAN
Salah satu ukuran utama kesejahteraan ekonomi adalah tingkat pengangguran. Jawa Barat berkontribusi  besar  pada  perekonomian  nasional karena menjadi salah satu pusat pertumbuhan ekonomi Indonesia.  Meskipun  demikian,  karena  perubahan ekonomi dan dinamika pasar kerja yang terus berubah, masalah  mengelola  tingkat  pengangguran  masih menjadi perhatian utama.[1]
Strategi  pengelompokan,  atau  pengelompokan, dapat  menjadi  suatu  metode  yang  efektif  untuk menemukan  pola  karakteristik  dalam  data  yang berkaitan  dengan  masalah  tingkat  pengangguran. algoritma k-means adalah  salah  satu  algoritma clustering yang  telah  terbukti  efektif.  Dengan menggunakan  algoritma  ini,  dapat  membagi  provinsi Jawa  Barat  menjadi  beberapa  wilayah  berdasarkan tingkat  pengangguran.  Ini  akan  memungkinkan pemangku  kepentingan  untuk  membuat  kebijakan yang lebih tepat sasaran.[2]
Adapun  permasalahan  yang  muncul  dari penelitian ini yaitu bagaimana mengelompokkan data tingkat pengangguran menggunakan teknik clustering menggunakan algoritma k-means, berapa cluster yang dihasilkan serta berapa jarak titik pusat (centroid) yang dihasilkan  dari  penelitian  ini.  Adapun  tujuan  dari penelitian ini adalah mengelompokkan lebih detail lagi dalam  menganalisis  data  pengangguran  di  Provinsi Jawa Barat melalui penerapan algoritma clustering K- Means untuk mengidentifikasi tiap cluster berdasarkan
tingkat  kabupaten/kota,  pendidikan,  dan  tahun  serta menentukan  jarak  atau  titik  pusat  ( centroid ).  Cara kerja  analisis  data  tingkat  pengangguran  ini menggunakan tools  RapidMiner  Studio dengan menggunakan metode penelitian kuantitatif menggunakan  algoritma clustering  K-Means .  Hasil yang  diperoleh  berupa  pengelompokan  data  tingkat pengangguran  berdasarkan  tingkat  kota/kabupaten, tingkat pendidikan dan tahun.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Pengangguran
Menurut  Sukirno  (1994),  pengangguran  tidak berarti seseorang tidak bekerja tetapi tidak secara aktif mencari pekerjaan. Sebaliknya, pengangguran adalah keadaan  di  mana  seseorang  yang  termasuk  dalam angkatan  kerja  ingin  mendapatkan  pekerjaan  tetapi tidak  berhasil.  Pengeluaran  agregat  yang  rendah adalah faktor utama yang menyebabkan pengangguran.  Pengusaha  memproduksi  barang  dan jasa  dengan  tujuan  untuk  memperoleh  keuntungan, tetapi  keuntungan  tersebut  hanya  akan  diperoleh apabila  mereka  dapat  menjual  barang  dan  jasa  yang mereka  buat.  Semakin  banyak  permintaan  untuk barang dan jasa yang mereka buat, lebih banyak yang mereka  produksi.  Penggunaan  tenaga  kerja  akan meningkat sebagai hasil dari peningkatan produksi.[3]
2.2. Clustering
Mencari  dan  mengelompokkan  data  yang memiliki  persamaan,  atau  kemiripan,  satu  sama  lain, dikenal  sebagai  clustering. Clustering adalah  salah satu  metode data  mining yang  tidak  diawasi (unsupervised). Ini  berarti  bahwa  metode  ini  dapat digunakan tanpa instruksi  atau instruktur, serta tanpa target  output. Clustering  hierarchical dan non- hierarchical adalah  dua  jenis clustering yang digunakan dalam data mining .[4]

## 2.3. K-Means
Salah  satu  metode  pengelompokan  data  non- hirarki  adalah  algoritma  k-means  clustering,  yang mengelompokkan objek dengan mengidentifikasi data mana  yang  akan  dikelompokkan  terlebih  dahulu. Algoritma  k-means  adalah  algoritma  yang  sederhana dan  dapat  digunakan  untuk  data  dalam  jumlah  besar atau kecil. Titik utama setiap cluster ditetapkan secara bebas  pada  iterasi  pertama.  Kemudian  dihitung  jarak data  antara  tiap  titik  utama  cluster[5].  Seperti  yang dijelaskan  dalam  penelitian,  algoritma  K-means beroperasi sebagai berikut:
a. Menghitung jumlah cluster (k),  yang  ditetapkan pada pusat cluster apa pun;
b. Menggunakan persamaan ukuran jarak geometris,  hitung  jarak  antara  setiap  data  ke dalam cluster dengan jarak terpendek:
( x 1,2)= ‖ 𝑥 2 − 𝑥 1‖ = √∑ { 𝑥 2 𝑗 = 𝑥 1 } 𝑝 2 𝑗 =1 ……(1)
D1(x1,  x2)  adalah  jarak  antara  data  i  dan  data  j,  x2j adalah kordinat data x2 pada dimensi j, dan x1j adalah kordinat data x1 pada dimensi j dan P dimensi data.  Gunakan rumus persamaan Vij = ∑ xkj Ni k=1 Ni……………………… (2) untuk  menggabungkan  data  ke  dalam  kelompok dengan jarak yang paling pendek. Data cluster Vij terdiri  dari  -i  kolom  j.  Data  dari  kolom  k  dan banyaknya anggota cluster i.
 Menggunakan persamaan (1), hitung pusat cluster baru. Ulangi langkah a sampai d hingga tidak ada lagi perpindahan data di cluster lain.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian ini memanfaatkan algoritma K-Means , yang  merupakan  algoritma  yang  efektif  untuk mengelompokkan  data  menjadi berbagai  cluster berdasarkan  tingkat  kemiripan  antar  data.  Dalam penelitian  ini,  pendekatan  penelitian  kuantitatif digunakan. Penelitian kuantitatif adalah jenis penelitian yang menggunakan data angka sebagai alat untuk  menganalisis  informasi  yang  ingin  diketahui. Proses pengolahan data dapat dibagi menjadi beberapa tahap,  masing-masing  dengan  konsep  yang  berbeda tetapi  terkait  satu  sama  lain.  Salah  satu  tahap  dalam proses KDD adalah tahap daur ulang data.[6]
Gambar 1. Tahapan knowledge discovery in databases (kdd)
Berikut ini adalah tahapan data mining Knowledge Discovery in Databases (KDD) , yaitu:
1. Selection
Pilih  set  data  yang  di  inginkan,  atau  fokus  pada subset  variabel  atau  sampel  data.  Hasil  seleksi disimpan  dalam  file  database  yang  berbeda. Nama_kabupaten_kota,
jumlah_tingkat_pengangguran, pendidikan, satuan (orang),  dan  tahun  akan  digunakan  untuk  proses data mining.[6]
2. Preprocessing Persiapan awal yang dilakukan adalah membersihkan data ( data cleaning ). Data cleaning dilakukan  untuk  menghilangkan  variabel  yang tidak  digunakan  (menghilangkan  data missing value ).[6]
3. Transformasi Data
Mengkonversi data ke format yang dapat diproses kedalam  data  mining.  Operator  yang  digunakan Nominal to Numerical . Langkah ini penting karena K-Means merupakan  algoritma  yang  hanya  dapat menggunakan data variabel numerik.[6]
4. Data Mining Data  mining  adalah  alat  yang  mengubah  data menjadi informasi. Data mining memuat pencarian pola  yang diinginkan dalam database besar untuk membantu  membuat  keputusan  di  masa  depan. Tahap  ini  merupakan  proses  utama  ketika menerapkan metode untuk menemukan pengetahuan  yang  berguna  dari  data.  Jenis  data dalam  penelitian  ini  adalah  clustering  yang digunakan untuk mengelompokan data pengangguran  berdasarkan  tingat  pendidian  di Kabupaten/Kota  Jawa  Barat  dalam  rentang  12 tahun.[6]
5. Interpretasi dan Evaluasi Menafsirkan  pola  yang  dihasilkan  oleh  data mining.  Format  informasi  yang  diperoleh  dari proses  data  mining  harus  disajikan  dalam  format yang  mudah  dipahami.  Pada  tahap  evaluasi menggunakan  pendekatan Davies  Bouldin  Index (DBI) untuk  menentukan  cluster  (k)  yang  paling optimum  dan  dapat  mempresentasikan  hasil  yang ada apakah sudah tercapai atau belum. [6]
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Penelitian
Hasil penelitian yang dilakukan dalam pembahasan  ini  yaitu  akan  menguraikan  proses bagaimana clusteriasi dataset tingkat pengangguran di Jawa  Barat  menggunakan  Algoritma K-Means. Pengelompokkan  ini  dilakukan  dengan  proses pengujian  menggunakan machine  learning yaitu Software RapidMiner Studio[7]. Tahapan  analisisnya adalah sebagai berikut :

## 4.1.1. Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah data sebanyak 432 record dan terdiri 9 atribut pada tahun 2020 sampai dengan 2022 dataset tersebut bersumber dari Open Data Jabar yang bisa dilihat pada gambar 2 berikut ini :
Gambar 2. Data tingkat pengangguran

## 4.1.2. Data Selection
Langkah kedua dalam analisis data di software RapidMiner yaitu  menggunakan  operator Select Attributes untuk  memilih  attribute  mana  saja  yang akan di pilih untuk tahap analisis data selanjutnya[8]. Operator Select Attributes dapat dilihat pada gambar 3 berikut ini :
Gambar 3. Operator select attributes
Gambar 4. Hasil select attribute
Dari  gambar  4  dapat  dilihat attribute yang  di pilih,  hasil selection dari  data  yang  tidak  digunakan hanya digunakan 4 attribute karena attribute tersebut memiliki  keterkaitan  yang  sama  antara  satu  dengan yang  lainnya  karena  memiliki  tujuan  yang  berkaitan langsung dengan analisis tersebut.
Tabel 1. Data selection Variabel Tipe Data nama_kabupaten_kota Polynominal Pendidikan Polynominal jumlah_pengangguran Integer Tahun Integer
Dari  tabel  1  Data Selection yaitu  hasil  seleksi attribute yang  di  pilih  4 attribute berupa  beberapa variabel attribute dan tipe data. Variabel nama_kabupaten_kota  dan  pendidikan  memiliki  tipe data Polynominal karena  data  yang  ada  di  dalam kolom  tersebut  memiliki  data  berupa  teks  sedangkan variabel  kolom  jumlah_pengangguran  dan  tahun memiliki tipe data Integer karena data yang berada di dalam kolom tersebut memiliki data berupa angka.
4.1.3. Data Pre-Processing
Langkah  kedua  dari  analisis  data  di software RapidMiner adalah  tahap  Data Pre-Processing yaitu dengan menggunakan operator Normalize [9]. Data pre- processing di RapidMiner menggunakan  operator normalize bertujuan  untuk  mengubah  nilai-nilai variabel  dalam  dataset  agar  memiliki  skala  seragam. Normalisasi membantu algoritma pembelajaran mesin bekerja  lebih  efisien  dan  menghasilkan  model  yang baik, membantu mengatasi
masalah ketidakseimbangan skala antar variabel dan meningkatkan  stabilitas  dan  interpretasi  model. Operator Normalize dapat dilihat pada gambar 5 berikut ini :
Gambar 5. Operator normalize
Adapun  parameter  yang  digunakan  dalam operator  Normalize  pada  analisis  data  di  software RapidMiner ini yaitu :
Tabel 2. Parameter operator normalize No Parameter Digunakan 1 Attribute filter type Subset 2 Attribute jumlah_pengangguran 3 Tahun 4 method range transformation 5 min 0.0 6 max 0.1
Setelah  melakukan  normalisasi,  variabel- variabel  dalam  dataset  yang  sebelumnya  memiliki rentang nilai yang berbeda akan diubah menjadi skala numeric yang seragam. Normalisasi memiliki dampak pada  distribusi  nilai-nilai  variabel,  misalnya  jika menggunakan  metode min-max  scalling ,  nilai-nilai akan  dibawa  ke  dalam  rentang  0  hingga  1,  variabel yang awalnya memiliki perbedaan skala besar akan di sesuaikan sehingga perbedaannya menjadi lebih kecil. Hasil  dari  proses  normalisasi  pada  attribute
jumlah_pengangguran  dan  tahun  dapat  dilihat  pada gambar 6 berikut ini :
Gambar 6. Hasil normalisasi data

## 4.1.4. Data Transformasi
Pada tahap analisis  data ini tidak memerlukan tahap  transformasi  dengan  operator “Nominal  to Numerical” karena  tipe  data  yang  sudah  sesuai  dan dapat  diterima  oleh  model  atau  analisis  yang  akan dilakukan  maka  tidak  perlu  mengubahnya  menjadi numeric dan pada tahap sebelumnya sudah melakukan normalisasi  atau  standarisasi  data,  variabel numeric yang  dihasilkan  mungkin  sudah  sesuai  dengan kebutuhan tanpa perlu mengubah variabel kategori.[10]

## 4.1.5. Data Mining
Langkah  selanjutnya  merupakan  lagkah  yang paling  penting  dalam  analisis  data  di software RapidMiner meggunakan  algoritma Clustering  K- Means adalah menambahkan operator K-Means , yang berfungsi untuk menentukan jumlah cluster pada data tersebut[11].  Operator  untuk  menganalisis  algoritma K-Means dapat dilihat pada gambar 7 berikut ini :
Gambar 7. Data mining algoritma k-means
Gambar 8. Proses k-means
Untuk  menentukan  berapa cluster yang  di tentukan  pada  dataset  ini,  maka  di  perlukan  operator algoritma k-means dengan parameter k = 3, max run 10,  dengan  measure  types Mixed  Measures ,  dengan Mixed Measur MixedEuclideanDistance , dengan max optimization  steps  nya  berjumlah  100.  Seperti  yang ditampilkan pada gambar 8 berikut ini
Dengan operator algoritma K-Means dan untuk mengukur  besarnya Davies  Bouldin yang  diperoleh dari  algoritma K-Means menggunakan  operator Cluster  Distance  Performance ,  maka  menghasilkan parameter seperti pada tabel 3 sebagai berikut :
Tabel 3. Parameter k-means Parameter Keterangan k 3 max runs 10 measure type Mixed Measures Mixed Measure MixedEuclideanDistance clustering algorithm K-Means
Sebelum  menentukan  berapa  jumlah cluster yang  diambil  dalam  penelitian  ini,  terlebih  dahulu menguji  dari  K=2  sampai  K=10  untuk  menentukan nilai K optimal dengan menggunakan operator Cluster Distance Performance untuk menentukan nilai Davies Bouldin Index terbaik yang mendekati nilai 0. Berikut ini  adalah  operator Cluster  Distance  Performance dengan main  criterion Davies  Bouldin dapat  dilihat pada gambar 9. berikut ini :
Gambar 9. Operator cluster distance performance
Parameter  yang  digunakan  pada  operator Cluster Distance Performance dapat dilihat pada tabel 4 berikut ini :
Tabel 4. Parameter cluster distance performance No. Parameter Isi 1 Main criterion Davies Bouldin 2 Normalize Digunakan 3 Maximize Digunakan 4.1.6. Interpretasi Data/Evaluation
Teori evaluasi yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah Davies  Bouldin  Index (DBI). Hasil  pengujian  nilai  K=2  sampai  K=10  untuk menentukan nilai Davies Bouldin Index yang optimal
yang memiliki nilai K mendekati 0 adalah pada K=3 dengan  nilai Davies  Bouldin 0.214.  Berikut  adalah hasil pengujian K=2 sampai K=10 dapat dilihat pada tabel 5 berikut ini :
Tabel 5. Hasil perhitungan nilai k optimal
Cluster Davies Bouldin Index K=2 0.259 K=3 0.214 K=4 0.319 K=5 0.309 K=6 0.282 K=7 0.267 K=8 0.284 K=9 0.254 K=10 0.262 Berdasarkan hasil
analisis dengan menggunakan software RapidMiner dari data Jumlah Pengangguran  di  Jawa  Barat  dari  tahun  2020-2022 diperoleh  3  cluster.  3  cluster  diperoleh  setelah dilakukannya percobaan dari cluster 2 sampai cluster 10 untuk mencari nilai Davies Bouldin Indeks . Setelah melakukan  percobaan  menghasilkan  nilai  k  optimum K=3 dengan nilai DBi = 0.214 .
4.2. Pembahasan
4.2.1. Pengelompokkan Menggunakan Teknik
Clustering Penelitian  ini  berhasil  mengimplementasikan teknik clustering , dari proses tersebut menghasilkan 3 visualisasi  data dalam bentuk Diagram Scatter/Buuble pada gambar 10, gambar 11, dan gambar 12 berikut ini :
Gambar 10. Hasil visualisasi jumlah pengangguran terhadap kabupaten/kota
Pada gambar 10 menampilkan data pengangguran  yang  dianalisis  berdasarkan  masing- masing  kabupaten  di  Jawa  Barat.  Ini  penting  untuk mengetahui  daerah  mana  yang  memiliki  tingkat pengangguran  tertinggi  dan  terendah,  serta  untuk memahami  distribusi  pengangguran  di  tingkat provinsi.  Seperti  yang  ditunjukkan  oleh  visualisasi data, Kabupaten Bogor menunjukkan tingkat pengangguran  tertinggi  yang  terletak  pada  cluster  2, dan  Kota  Banjar  menunjukkan  tingkat  pengangguran paling rendah yang terletak pada cluster 0.
Gambar 11. Hasil visualisasi jumlah pengangguran terhadap tahun
Kemudian  pada  gambar  11  diatas  dengan mengumpulkan data pengangguran berdasarkan tahun tertentu,  kita  dapat  melihat  trend  pengangguran  dan mengetahui  apakah  ada  peningkatan  atau  penurunan signifikan  dalam  jangka  waktu  tertentu.  Sebagai contoh,  dapat  melihat  bahwa  tingkat  pengangguran pada tahun 2020 terletak pada cluster 2 yang berwarna biru  meningkat  sebagai  akibat  dari  dampak  pandemi COVID-19  di  Indonesia  pada  perekonomian  dan lapangan pekerjaan, dan pada tahun 2021 terletak pada cluster 1 berwarna hijau dan tahun 2022 terletak pada clster  0  berwarna  orange  tingkat  pengangguran menurun  dan  dampak  terhadap  perekonomian  mulai stabil.
Gambar 12. Hasil visualisasi jumlah pengangguran terhadap pendidikan
Sedangkan pada gambar 12 diatas menampilkan pengelompokan  data  berdasarkan  tingkat  pendidikan yang  tersedia  untuk  pengangguran  saat  ini.  Ini  dapat memberikan  informasi  tentang  tingkat  pengangguran di  setiap  tingkat  pendidikan  di  Jawa  Barat.  Seperti yang  ditunjukkan  oleh  visualisasi  data,  tingkat pendidikan SMA menunjukkan tingkat pengangguran tertinggi  yang  terletak  pada  cluster  2  berwarna  biru, sedangkan  tingkat  pendidikan  Tidak/Belum  Pernah Sekolah/Tidak/Belum Tamat SD menunjukkan tingkat pengangguran paling rendah yang terletak pada cluster 0 yang berwarna orange.
Berdasarkan  hasil  analisis  Scatter/Bubble  yang terdapat  pada  Gambar  10,  11  dan  12  diatas  dapat  di simpulkan  bahwa  analisis  tingkat  pengangguran  di Jawa Barat berdasarkan tingkat kabupaten, tahun dan pendidikan  distribusi  jumlah  pengangguran  pada setiap cluster menunjukan  hampir  serupa  dengan ketiga  kategori  tersebut.  Hasil  analisis  jumlah
pengangguran  berdasarkan  pendidikan  diatas  dapat ditampilkan dalam bentuk gambar 13 berikut ini :
Gambar 13. Berdasarkan tiap cluster
Berdasarkan  hasil  analisis  dataset  jumlah pengangguran  di  Provinsi  Jawa  Barat  menggunakan algoritma K-Means yang  di  visualisasikan  dalam bentuk scatter/buuble diatas  pada  gambar  13  diatas dapat  di  simpulkan  bahwa  terdapat  3 cluster yang berbeda dan terdapat 3 kategori cluster yaitu cluster 0 yang berwarna orange dengan kategori rendah, cluster 1  yang  berwarna  hijau  dengan  kategori  sedang  dan cluster  2  berwarna  biru  dengan  kategori  tinggi  yang dapat di lihat pada tabel 6 berikut ini :
Tabel 6. Hasil rangkuman tiap cluster Cluster Tingkat Pendidikan Kategori Berdasarkan Jumlah Penganggura n 0 SMP, SMA UMUM dan KEJURUAN, DIPLOMA I/II/III/AKADEMI/UNIVERSI TAS dan SD KEBAWAH RENDAH 1 SMP, SMA UMUM dan KEJURUAN, DIPLOMA I/II/III/AKADEMI/UNIVERSI TAS dan SD KEBAWAH SEDANG 2 TIDAK/BELUM PERNAH SEKOLAH/TIDAK/BELUM TAMAT SD, SD, SMP, SMA UMUM dan KEJURUAN dan DIPLOMA I/II/III/AKADEMI/UNIVERSI TAS TINGGI 4.2.2. Cluster yang dihasilkan oleh Algoritma K- Means
Hasil pengelompokan jumlah tingkat pengangguran  menggunakan  k-means  diperoleh sebanyak 3 cluster , yaitu cluster 0 sebanyak 135 items, cluster 1 sebanyak 135 items  dan cluster 2 sebanyak 162  items  dari  total  sebanyak  432  items.  Hasil pengelompokan  jumlah cluster dapat  dilihat  pada gambar 14 berikut ini :
Gambar 14. Jumlah cluster

## 4.2.3. Jarak Antar Cluster Terhadap Titik Pusat Cluster
Berdasarkan  hasil  analisis  jumlah  tingkat pengangguran  di  Provinsi  jawa  Barat  jarak  antar cluster diukur  dati  titik  pusat cluster terdekat  dan terjauh  untuk  memahami  distribusi  atau  perbedaan antar cluster berdasarkan atribut-atribut yang dianalisis. Jumlah rata-rata dalam jarak centroid setiap cluster pada tabel 7 berikut ini :
Tabel 7. Jumlah rata-rata dalam jarak centroid setiap cluster Cluster Jarak Rata-Rata Centroid K Pusat 0.011 K0 0.011 K1 0.011 K2 0.011 Berdasarkan tabel 4.7 diatas, dengan menghitung  jarak  antara  rata-rata cluster diperoleh bahwa  jarak  rata-rata  antar cluster pada  yaitu  0.011 sedangkan  jarak  rata-rata cluster ke  titik  pusat  yaitu cluster 0  =  0.011,  jarak cluster 1  =  0.011  dan  jarak cluster 2 = 0.011.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berikut  adalah  simpulan  dari  penelitian  yang dilakukan  terhadapat  data  pengangguran  di  Provinsi Jawa Barat dari tahun 2020 hingga 2022 menggunakan metode k-means  clustering melalui  perangkat  lunak RapidMiner  yaitu  sebagai  berikut  :  Algoritma K- Means dapat  diterapkan  pada  data  pengangguran  di Jawa Barat dengan mengkategorikan data berdasarkan tingkat  pendidikan.  Melalui  proses  iteratif,  algoritma ini  mengidentifikasi  pusat cluster yang  optimal  yang kemudian  digunakan  untuk  mengelompokkan  data pengangguran ke dalam 3 cluster yang berbeda. Hasil clustering menunjukkan  adanya  korelasi  yang konsisten  antara  tingkat  pendidikan  dengan  jumlah pengangguran, tahun, dan kabupaten. Cluster 0 dengan rata-rata  tingat  pendidikan  rendah  di  dominasi  oleh SMP,  SMA  UMUM  dan  KEJURUAN,  DIPLOMA I/II/III/AKADEMI/UNIVERSITAS dan SD KEBAWAH, cluster  1 dengan  rata-rata  tingat pendidikan  sedang  di  dominasi  oleh  SMP,  SMA UMUM dan KEJURUAN, DIPLOMA
I/II/III/AKADEMI/UNIVERSITAS dan SD
KEBAWAH  dan cluster  2 dengan  rata-rata  tingat pendidikan  tinggi  di  dominasi  oleh  TIDAK/BELUM PERNAH SEKOLAH/TIDAK/BELUM TAMAT SD, SD,  SMP,  SMA  UMUM  dan  KEJURUAN  dan
DIPLOMA
I/II/III/AKADEMI/UNIVERSITAS.
Dapat  menganalisa  dan  pengelompokan  dataset jumlah  tingkat  pengangguran  di  Provinsi  Jawa  Barat berdasarkan  tingkat  pendidikan,  kota/kabupaten  dan tingkat tahun menggunakan algoritma k-means . Dapat pengelompokan  menggunakan  k-means  diperoleh terbaik  sebanyak  3 cluster ,  yaitu cluster 0  sebanyak 135  item, cluster 1  sebanyak  135  item  dan cluster 2 sebanyak  165  item  dari  total  432  items.  Dapat mengetahui informasi pengelompokan dataset jumlah tingkat  pengangguran  di  provinsi  jawa  barat  terbaik berdasarkan tingkat pendidikan, nilai Davies Bouldin Index yang  dihasilkan  dari  algoritma k-means ini sebesar  0.214.  Dengan  menghitung  jarak  antara  rata- rata  cluster  diperoleh  dengan  jarak  terbaik  sebesar 0.011. Hasil pengelompokan data tingkat pengangguran  berdasarkan  tingkat  kabupaten/kota diperoleh  bahwa  kota/kabupaten  Bogor  termasuk kategori tingkat pengangguran tinggi dan Kota Banjar termasuk  kategori  tingkat  pengangguran  sedang, selanjutnya  untuk  pengelompokan  data  tingkat pengangguran  berdasarkan  tahun  diperoleh  bahwa pada  tahun  2020  merupakan  tingkat  pengangguran paling  tinggi  akibat  dari  adanya  COVID  19  di Indonesia  kemudian  dari  tahun  2021-2022  jumlah pengangguran  menurun  dan  perekonomian  mulai stabil kembali. Sedangkan untuk pengelompokan data tingkat pengangguran berdasarkan  pendidikan tingkat SMA  merupakan  tingkat  pengangguran  paling  tinggi dan untuk pendidikan DIPLOMA I/II/III/AKADEMIK/UNIVERSITAS merupakan tingkat pengangguran rendah.
Peneliti  mengharapkan  dapat  digunakan  dalam penelitian-penelitian  selanjutnya,  Pada  penelitian selanjutnya  di  sarankan  untuk  menggunakan  dataset dengan attribute yang  lebih  banyak  diantaranya attribute  jenis  kelamin,  umur,  jumlah  lapangan pekerjaan, skill/ keterampilan yang di miliki dan lain sebagainya agar hasil yang diperoleh lebih akurat. Di karenakan  keterbatasan  waktu  dan  energi,  peneliti menyadari bahwa hasil penelitian ini masih jauh dari kata kesempurnaan. Oleh karena itu, dalam penelitian selanjutnya  dapat  di  lakukan  perbandingan  dengan algoritma  clustering  yang  berbeda misalnya  k- medoids, c-means , dan lain sebagainya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  I.  M.  Nur,  M.  Rizky,  and  S.  P.  Milasari, “Pengelompokan  Tingkat  Kemiskinan  di Provinsi  Jawa  Barat  dengan  Metode  K-Means
Clustering,” vol. 1, no. 2, pp. 51–61, 2023.
[2]  N. Fadilah et al. , “Penerapan Metode Algoritma K-Means Untuk Clustering,” vol. 6, no. 1, pp. 1– 5, 2022.
[3]  S.  Sonang,  A.  T.  Purba,  and  F.  O.  I.  Pardede, “Pengelompokan Jumlah Penduduk Berdasarkan Kategori Usia Dengan Metode K-Means,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 2, no. 2, p. 166, 2019, doi: 10.37600/tekinkom.v2i2.115.
[4]  C.  Commons  and  P.  J.  Barat,  “Penerapan algoritma  k-means  pada  data  pengangguran  di jawa barat,” vol. 3, no. 1, pp. 23–34, 2023.
[5]  Y. Nurohmah et  al. , “Optimalisasi Performa K- Means Clustering Dengan PCA Dalam Analisis Tingkat Kemiskinan Di Jawa Barat,” vol. 7, no. 3, pp. 1657–1665, 2023.
[6]  N. I. Pastia and F. N. Dikananda, “Pengelompokan  Data  Pengangguran  Terbuka Menggunakan Algoritma K-Means Berdasarkan Provinsi Jawa Barat,” J. Din. Inform. , vol. 12, no. 1, pp. 59–69, 2023.
[7]  A.  Aziz et  al. ,  “Klastrisasi  Data  Tenaga  Kerja Terbuka  Menurut  Provinsi  Dengan  Penggunaan Algoritma  K  -  Means  1,2,”  vol.  10,  no.  3,  pp. 444–456, 2023.
[8]  D. Harits, A. A. Puji, M. Andivas, D. Dermawan, and  E.  A.  Thoriq,  “Analisis  Klaster  Tingkat Pengangguran  di  Provinsi  Kalimantan  Timur Menggunakan  Algoritma  K-Means,” J.  Surya Tek. ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  456–460,  2022,  doi: 10.37859/jst.v9i2.4430.
[9]  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, doi: 10.30812/varian.v3i2.652.
[10]  D.  Safira,  M.  Mustakim,  E.  D.  Lestari,  M.  Iffa, and  S.  Annisa,  “Pengelompokan  Jumlah Penduduk Sumatera Barat Berdasarkan Angkatan  Kerja  Menggunakan  Algoritma  K- Means,” J.  Ilm. Rekayasa dan Manaj.  Sist.  Inf. , vol. 6, no. 1, p. 26, 2020, doi: 10.24014/rmsi.v6i1.8682.
[11]  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, doi: 10.30645/jurasik.v6i1.271.