## PENERAPAN DATA MINING CLUSTERING MENGGUNAKAN ALGORITMA FUZZY C-MEANS PADA DATA PENCARI KERJA DI KABUPATEN KUNINGAN
Wafiq An-naziz Safaat, Rudi Kurniawan, Yudhistira Arie Wijaya Teknik Informatika, Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45131, Indonesia Wafiksafaat38@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam  melamar  pekerjaan  yang  sesuai  dengan  keinginan  perusahaan,  pencari  kerja  wajib  mengikuti kebijakan perekrutan pencari kerja yang ditetapkan oleh perusahaan. Permasalahan umum saat ini adalah masih banyak  pencari  kerja  yang  belum  mendapatkan  pekerjaan,  misalnya  karena  kurangnya  pendidikan  dan kesempatan  kerja.  Tidak  semua  pencari  kerja  yang  melamar  pada  suatu  perusahaan  tertentu  mempunyai kualifikasi  berdasarkan  tingkat  pendidikan  pencari  kerja  yang  berbeda-beda.  Oleh  karena  itu,  Dewan Ketenagakerjaan  dan  Migrasi  dapat  membantu  atau  membimbing  pihak-pihak  yang  ingin  mencari  pekerjaan baru  dengan  menerbitkan  kartu  kuning.  Kartu  kuning  merupakan  kartu  pencari  kerja  yang  dikeluarkan  oleh Badan Ketenagakerjaan dan Migrasi, dimana fungsi kartu tersebut adalah sebagai tanda bahwa pemegang kartu sedang  mencari  pekerjaan.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  melakukan  clustering  data  pencari  kerja  dengan menggunakan  teknik  clustering  menggunakan  metode  Algoritma  Fuzzy  C-Means  dan  mengelompokkan  objek menjadi  beberapa  kelompok,  dimana  k  (cluster)  adalah  jumlah  kelompok  yang  diinginkan,  dan  menggunakan RapidMiner Tools versi 10.3. Hasil penelitian berupa informasi perbandingan pencari kerja pada variabel usia, pendidikan terakhir, profesi dan jenis kelamin, yang hasilnya dihitung menggunakan algoritma Fuzzy C-Means. Dengan  menggunakan  algoritma fuzzy  c-means diperoleh  yang  terbaik  yaitu  klaster  2  sebanyak  31  item. Pengelompokan  data  pencari  kerja  ini  membantu  pemerintah  untuk  menawarkan  lapangan  pekerjaan  kepada pencari kerja secara merata sehingga data pencari kerja tidak menumpuk setiap tahunnya.
Kata kunci : Fuzzy C-Means , Pencari kerja, Clustering, Data mining

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  mempunyai  jumlah  penduduk  yang besar,  namun  tidak  semua  masyarakat  Indonesia mempunyai pekerjaan. Yang mendasari permasalahan ini  ada  beberapa  faktor,  salah  satunya  adalah kurangnya  kesempatan  kerja,  dimana  akibat  dari pertambahan  penduduk  maka  jumlah  pekerjaan produktif pun  meningkat,  namun hal  ini  tidak diikuti dengan tersedianya lapangan kerja yang cukup[1].
Dengan  teknologi  saat  ini  yang  berkembang sangat  cepat  dari  waktu  ke  waktu,  khususnya  di bidang teknologi dan informasi[6]. Masyarakat harus selalu  bisa  mengikuti  perkembangan  ini.  Arah perkembangan  teknologi  informasi  yang  terpenting adalah  kebutuhan  akan  alat  pengolah  data  untuk menghasilkan  informasi  yang  diperlukan[7].  Oleh karena  itu,  Departemen  Ketenagakerjaan  (Disnaker) sebagai  lembaga  pemerintah  mendukung  sektor ketenagakerjaan  dan  memberikan  pelatihan  khusus kepada  calon  pekerja  sesuai  kebutuhan  pencari  kerja untuk  memberikan  kesempatan  kerja  yang  luas, meningkatkan  kesempatan  bagi  pencari  kerja  dan memberikan  informasi.  tentang  pekerjaan  lapangan kerja  terbuka  [3].  Studi  ini  memperjelas  bahwa pendidikan adalah cara yang efektif untuk meningkatkan kesempatan kerja.
Akibat  dampak  pandemi  Covid  19,  angka pengangguran  di  Kabupaten  Kuningan  semakin meningkat.  Dinas  Tenaga  Kerja  dan  Transmigrasi Kabupaten  Kuningan  menciptakan  sebuah  inovasi yaitu website yang mempertemukan pencari kerja dan
pemberi  kerja  yaitu  http://karirhub.kemnaker.go.id./ [3].  Dan  apabila  seseorang  memutus  kontrak  kerja dari  pekerjaan  lama,  namun  tidak  mendapatkan pekerjaan  baru,  atau  bagi  lulusan  baru  yang  sedang mencari  pekerjaan,  dapat  diberikan  kartu  kuning (AK-1) untuk memudahkan mencari pekerjaan [4] .
Namun,  jumlah  kartu  kuning  bisa  bertambah dan  berkurang  seiring  berjalannya  waktu.  Di  saat jumlah kartu kuning semakin meningkat, hal ini dapat berdampak  negatif  pada  penyedia  layanan  dalam mengklasifikasikan  informasi  pencari  kerja  sehingga menghasilkan hasil yang tidak akurat [2]. Teknik data mining yaitu clustering digunakan untuk memudahkan  pengumpulan  data  pencari  kerja. Clustering  digunakan  sebagai  pendekatan  karena dianggap  sesuai  dengan  permasalahan  yang  ada, karena  dapat  mengelompokkan  data  berdasarkan kesamaan  atau  kedekatan,  dengan  tujuan  untuk mengelompokkan  data  calon  pekerja  berdasarkan kesamaan  pada  keadaan  saat  ini[9].  Algoritma clustering  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah algoritma  fuzzy  c-means  [2].  Beberapa  peneliti sebelumnya  juga  telah  melakukan  clustering  dengan menggunakan algoritma Fuzzy C-Means, diantaranya [3]  yang  berjudul  “Optimalisasi  Penyaluran  Bantuan Pemerintah  kepada  Usaha  Kecil  dan  Menengah Menggunakan Metode Fuzzy C-Means”.
Akibat  dampak  Covid-19  yang  memperlambat perekonomian  Indonesia.  Oleh  karena  itu,  negara menawarkan  bantuan  keuangan  langsung  kepada usaha  mikro,  namun  memperoleh  informasi  yang
sebenarnya  mempersulit  penyaluran  bantuan  tersebut ke  tempat  yang  tepat.  Kemudian  [4]  berjudul “Pengelompokan  Provinsi  Indonesia  Berdasarkan Karakteristik
Ketenagakerjaan Tahun 2019 Menggunakan  Metode  Fuzzy  C-Means  Clustering”. Permasalahan  dalam  artikel  ini  adalah  tingkat pengangguran  di  Indonesia  sudah  mencapai  tingkat yang hampir sama dengan pengangguran global. Oleh karena itu, perlu dilaksanakan program dan kebijakan yang  sesuai  dengan  karakteristik  ketenagakerjaan  di provinsi  untuk  mengatasi  sekaligus  melaksanakan ketimpangan  lapangan  kerja.  Dan  [3]  berjudul “Penerapan  Algoritma  Fuzzy  C-Means  pada  Kasus Deselerasi  Bayi  Berbasis  Website”.  Permasalahan dalam publikasi ini adalah bagaimana penerapan data mining  menggunakan  algoritma  fuzzy  C-means  pada data kasus anak stunting. keakuratan data penimbangan untuk anak kecil.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengumpulkan  data  tentang  pelamar  kerja  dengan menggunakan  algoritma  fuzzy  c-means  dan  sistem komputer  yaitu.  aplikasi  penambangan  cepat  [4]. Penggunaan clustering dapat membantu mengidentifikasi  sekumpulan  data  dalam  suatu dataset  dan  menetapkan  karakteristik  dari  data  itu sendiri  [3].  Sehingga  dapat  membuat  kelompok pencari  kerja  berdasarkan  data  pencari  kerja  [3]. Penelitian  ini  menggunakan  data  pencari  kerja  yang diperoleh  dari  Dinas  Tenaga  Kerja  dan  Transmigrasi Kabupaten Kuningan.
Metode  Fuzzy  C-Means  dapat  digunakan  untuk mengelompokkan  data  berdasarkan  atribut  tertentu [3].  Fuzzy  C-Means  juga  merupakan  salah  satu metode  clustering  data  dimana  seluruh  data dimasukkan  ke  dalam  suatu  cluster  yang  ditentukan oleh  derajat  keanggotaannya  [10].  Jadi  data  dapat berupa  anggota  seluruh  kelas  atau  cluster  yang dibentuk  pada  skala  atau  level  keanggotaan  antara  0 dan  1  [3].  Clustering  sangat  berguna  untuk  mencari dan  mengelompokkan  sekumpulan  objek  data  yang memiliki  karakteristik  serupa  [2].  Langkah  KDD dilakukan  untuk  mengolah  data  hingga  diperoleh cluster yang diinginkan. Penemuan basis pengetahuan (KDD)  adalah  proses  mengekstraksi  informasi  yang sebelumnya  tidak  diketahui  dan  pola  tersembunyi dalam  data.  KDD  terdiri  dari  lima  tahapan  yaitu seleksi data, pra-pemrosesan, transformasi, penambangan data dan evaluasi[8].
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Clustering
Clustering adalah suatu metode pengelompokan data  menjadi  beberapa  cluster  atau  kelompok  data sedemikian  rupa  sehingga  kesamaan  intra-clusternya sangat  rendah  atau  sangat  tinggi.  Clustering  juga mempunyai kelebihan seperti :
a. Clustering merupakan metode segmentasi data yang  sangat  berguna  dalam  prediksi  dan analisa masalah bisnis tertentu.
b. Mampu mengidentifikasi objek dalam berbagai bidang.
2.2. Fuzzy C-Means Clustering
(FCM ),  dikenal  juga  dengan Fuzzy Isodata, merupakan  metode clustering yang  merupakan bagian  dari  metode Hard  K-Means . Fuzzy  C-Means menggunakan  model  grup fuzzy sehingga  data  dapat menjadi  anggota  seluruh  kelas  atau  cluster  yang terbentuk  dengan  derajat  atau  tingkat  keanggotaan yang  berbeda-beda  antara  0  hingga  1.  Tingkat keberadaan  data  dalam  suatu  kelas  atau  cluster ditentukan  oleh  derajatnya.  keanggotaan  Konsep dasar Fuzzy  C-Means adalah  menentukan  terlebih dahulu  pusat cluster yang  mewakili  rata-rata  lokasi setiap cluster. Pada kondisi awal, pusat cluster belum akurat. Masing-masing dari data tersebut mempunyai derajat keanggotaan pada masing-masing cluster.
Konsep dasar Fuzzy C-Means adalah menentukan  terlebih  dahulu  pusat  cluster  yang mewakili  lokasi  tengah  setiap  cluster.  Pada  kondisi awal,  pusat  cluster  masih  belum  akurat.  Setiap  titik data  memiliki  derajat  keanggotaan  di  setiap cluster . Dengan berulang kali meningkatkan pusat cluster dan derajat  keanggotaan  setiap  titik  data,  pusat  cluster dapat terlihat berpindah ke lokasi yang benar.

## 2.3. Persamaan Matematika
Pada  tahun  1973,  Dunn  memperkenalkan metode FCM untuk pertama kalinya, kemudian tahun 1981  Bezdek,  et.al  mengembangkan  konsep  FCM sebagai  salah  satu  algoritma  dari  fuzzy  clustering yang  memiliki  tujuan  untuk  meminimumkan  fungsi objektif  pada  persamaan  berikut  (Klir  dan  Yuan, 2019).
Dimana : U  = matriks  keanggotaan  yang  memuat  derajat keanggotaan
V  = matriks centeroid yang  memuat  vektor centeroid cluster 𝑢 𝑖𝑘 =  derajat  keanggotaan  antara  data  ke-I dengan cluster ke-k, 𝑣 𝑘 = vektor yang merupakan pusat ke cluster k, 𝑥 𝑖 = vektor yang berisi data pada observasi ke-I, m = fuzzifier/ parameter ke fuzzian.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode fuzzy  c- means .  Metode  ini  dipilih  karena  langsung  tertuju pada  penelitian  yaitu  pengelompokan  data  pencari kerja  di  Dinas  Tenaga  Kerja  dan  Transmigrasi Kabupaten  Kuningan.  Tahapan  penelitian  tampak pada gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
a. Diagnosa
Pada  langkah  ini  melakukan  survey  literatur mengenai data mining cluster dan metode fuzzy c- means serta identifikasi  masalah tinjauan literatur permasalahan yang ditemui dalam penelitian.
b. Perencanaan Tindakan Pada  tahap  ini  data  pelamar  kerja  dianalisis dengan  tujuan  untuk  mengumpulkan  data  pencari kerja  dari  Dinas  Tenaga  Kerja  dan  Transmigrasi Kabupaten
Kuningan untuk memahami karakteristik dan variabel penelitian serta memahami konsep fuzzy c-mean untuk diterapkan pada data pencari kerja.
c. Pengambilan Tindakan Langkah ini mempersiapkan data penggugat untuk menangani  nilai  yang  hilang  atau  outlier. Optimalkan juga parameter fuzzy c-means seperti jumlah  cluster  dan  keanggotaan  untuk  hasil  yang optimal.
d. Evaluasi Tindakan Pada langkah ini, hasil kelompok dianalisis untuk memahami  pola  atau  tren  data  pelamar  kerja. Juga,  mengevaluasi  kinerja  fuzzy  c-means  ketika diterapkan pada data pelamar pekerjaan (misalnya akurasi dan kekokohan hasil).

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisa  data  menggunakan  teknik Knowledge Discovery  in  Database  ( KDD).  Seperti  pada  gambar 2.
Gambar 2. Proses KDD a. Data
Data  dalam  bentuk  file  excel  yang  bernama pencari  kerja  diperoleh  dari  Dinas  Tenaga  Kerja dan Transmigrasi dengan jumlah record sebanyak 1000 record. Seperti tampak pada tabel 1.
Table 1. File Data Pencari Kerja No Atribut Type data 1 Jenis kelamin Nominal 2 Pendidikan Nominal 3 Jurusan Nominal 4 Kecamatan Nominal 5 Status perkawinan Nominal 6 Umur Integer
b. Selection
Untuk  memilih  atribut  dari  dataset  yang  akan digunakan  maka  digunakan  operator select attribute tampak pada gambar 3.
Gambar 3. Select Attribute
Untuk  menentukan  id  pada  data,  makan digunakan  operator set  role tampak  pada  gambar 4.
Gambar 4.  Operatot Set Role
c. Preprocessing
Sebelum  proses  data  mining  dapat  dilaksanakan, perlu  dilakukan  proses cleaning dengan  tujuan untuk  membuang  duplikasi  data  dan  memeriksa inkonsisten. Dari  hasil result dari  statistik  dataset tampak pada gambar 5.
Gambar 5. Statistik Dataset
Dari  uraian  diatas  menunjukan  bahwa  dataset sudah tidak memiliki nilai missing.
d. Transformation
Karena  tipe  data  pada  dataset  berjenis nominal sedangkan fuzzy c-means harus bertipe numerical, maka  diperlukan  tranformasi  untuk  mengubah data yaitu dengan menggunakan operatot Nominal to Numerical. Seperti pada gambar 6.

## Gambar 6. Nominal to Numerical
Hasil  dari  penggunaan  operator Nominal  to Numerical tampak pada gambar 7.
Gambar 7. Hasil Nominal to Numerical
e. Data mining
Pada  langkah data  mining  menggunakan  operator fuzzy c-means, seperti pada gambar 8.
Gambar 8. Fuzzy C-Means
Untuk membuat model pengelompokan berdasarkan  data  yang  telah  dikelompokan sebelumnya menggunakan operator Cluster Model From Data. Seperti gambar 9.
Gambar 9. Cluster Model From Data
Sedangkan  untuk  mengevaluasi  kualitas  model pengelmpokan  dengan  menggunakan Cluster Distance Performance. Seperti pada gambar 10.
Gambar 10. Cluster Distance Performance
f. Evaluasi Evaluasi  yang  dilakukan  terhadap  hasil  kegiatan eksperimen  terhadap  dataset  yang  diperoleh sebagai berikut :
a) Hasil  pengelompkan  menggunakan fuzzy  c- means doperoleh  terbaik  sebanyak  3  klaster yaitu  klaster  0  sebanyak  306  item,  klaster  1 sebanyak  663  item  dan  klaster  2  sebanyak  31 item. Seperti pada gambar 11.
Gambar 11.  Cluster Model
b) Nilai Davies  Bouldin  Index yang  dihasilkan algoritma fuzzy  c-means ini  sebesar  -0.033 seperti pada gambar 12.
Gambar 12. Nilai DBI
c) Plot  dimana  setiap  bar  pada  plot  akan mewakili  kontribusi  persentase  dari  setiap klaster, seperti pada gambar 13.
Gambar 13.  Plot
d) Untuk  melihat  hasil  grafik  data  pencari  kerja yang  telah  di  proses  dapat  menggunakan Visualizations. Seperti gambar 14.
Gambar 14.  Visualizations
e) Sedangkan  untuk  melihat  rata centeroid/ titik pusat pada tiap klaster, maka dapat ditunjukan pada gambar 15.
Gambar 15.  Centeroid Table
5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dari  data  pencari kerja  menggunakan  algoritma Fuzzy  C-Means, maka hasilnya  dapat  disimpulkan  sebagai  berikut  :  Dapat menentukan  nilai  yang  objektif  dan  tepat  sasaran dalam  menentukan  data  pencari  kerja  dengan menerapkan algoritma fuzzy c-means. Dapat mengetahui  informasi  pengelompokan  data  pencari kerja  yang  paling  berpengaruh  dengan  nilai Davies Bouldin  Index yang  dihasilkan  algoritma fuzzy  c- means ini sebesar -0.033. Dapat mengelompokan dan menganalisa  data  pencari  kerja  menggunakan algoritma fuzzy c-means. Pengelompokan menggunakan  algoritma fuzzy  c-means memperoleh yang  terbaik  yaitu  klaster  2  sebanyak  31  item.  Hasil pengelompkan menggunakan fuzzy c-means doperoleh  terbaik  sebanyak  3  klaster  yaitu  klaster  0 sebanyak  306  item,  klaster  1  sebanyak  663  item  dan klaster  2  sebanyak  31  item.  hasil  grafik  data  pencari kerja  yang  telah  di  proses  dapat  menggunakan Visualizations. bar  pada  plot  akan  mewakili kontribusi persentase dari setiap klaster.
Saran  dari  penulis  dalam  penlitian  ini  adalah perlunya  membandingkan  algoritma  lain  untuk mengelompokan  data  pencari  kerja  sehingga  dapat mengetahui yang terbaik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   A. Andriatno, A. I. Pasha, F. K. Nasida, and N. Alfi, “KLASTERISASI PROVINSI
DI INDONESIA  MENURUT  KARAKTERISTIK KETENAGAKERJAAN TAHUN 2019
MENGGUNAKAN  METODE  FUZZY  C- MEANS  CLUSTERING,”  vol.  6,  pp.  124–136, 2021.
[2]   yayak kartika Sari, J. Iskandar, and A. Prasetya, “Analisa  metode  fuzzy  c  means  untuk klasterisasi  kinerja  teknisi  ccan  telkom  kediri,” vol. 6, pp. 1–9, 2022.
[3]   D.  Andreswari,  R.  Efendi,  and  K.  Prastio, “CLUSTERING  DATA  REKAM  MEDIS UNTUK PENENTUAN PENYAKIT DENGAN
MENGIMPLEMENTASIKAN METODE FUZZY C-MEANS,” vol. 11, no. 1, 2023.
[4]   L.  Affandi,  R.  Arianto,  and  H.  H.  Firdausy, “Implementasi  Algoritma  Fuzzy  C-Means  pada Kasus  Stunting  Balita  Berbasis  Website,”  pp. 126–133, 2021.
[5]   R.  Efendi,  D.  Andreswari,  and  A.  Mukhtadin, “TINGKAT KELURAHAN KOTA LUBUKLINGGAU DENGAN METODE FUZZY  C-MEANS,”  vol.  10,  no.  2,  pp.  153– 166, 2022.
[6]   A.  Rohmatullah,  D.  Rahmalia,  and  M.  S. Pradana, “KLASTERISASI DATA PERTANIAN DI KABUPATEN LAMONGAN MENGGUNAKAN  ALGORITMA  K-MEANS DAN FUZZY C MEANS,” vol. V, no. 2, 2019.
[7]   P. S. Saputra, G. R. Dantes, and I. G. A. Gunadi, “PERBANDINGAN ALGORITMA FUZZY C- MEANS  DAN  ALGORITMA  NAÏVE  BAYES DALAM MENENTUKAN
KELUARGA
PENERIMA MANFAAT ( KPM ) BERDASARKAN STATUS SOSIAL EKONOMI ( SSE ) TERENDAH,” vol. 10, no. 1, 2021.
[8]   W. Lestari, Fatoni, and Hutrianto, “IMPLEMENTASI  DATA  MINING  UNTUK KARTU INDONESIA SEHAT BAGI MASYARAKAT KURANG MAMPU MENGGUNAKAN  METODE  CLUSTERING PADA DINAS SOSIAL,” vol. 1, no. 4, pp. 169–
174, 2020.
[9]   S. A. Priambodo and A. Z. Falani, “PEMANFAATAN  DATA  MINING  UNTUK KLASTERISASI POTENSI PRODUKSI BERAS  DI  KABUPATEN  BLITAR  DENGAN MENGGUNAKAN  METODE  FUZZY  C- MEANS,” vol. 12, no. 2, 2020.
[10]  I.  B.  Ristanto,  Y.  Retno,  W.  Utami,  and  T. Susyanto, “Penerapan  Metode  Clustering dengan  Fuzzy  C-Means  untuk  Memetakan Daerah  Rawan  Kecelakaan  Lalu  Lintas  di Surakarta,” no. 2, pp. 27–36, 2021.