INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 2 Tahun 2024 Page 3382-3394 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Analisis Multidimensional Scaling dalam Pemetaan Karakteristik Pengangguran Di Sumatera Utara
Aprida Waty Purba 1 ✉ , Chairunisah 2
Universitas Negeri Medan Email: aprida213@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Banyak  upaya  yang telah  dilakukan pemerintah  untuk  mengatasi  peningkatan  pengangguran  tetapi banyak program yang gagal mencapai tujuan. Dengan pemetaan karakteristik  pengangguran dapat membantu  pemerintah  dalam  penyesuaian  bantuan,  sesuai  tujuan  yaitu  untuk  mengidentifikasi karakteristik  yang  mempengaruhi  pengangguran  di  Sumatera  Utara  dengan  menggunakan  analisis multidimensional  scaling.  Hasil  yang  diperoleh  pada  penelitian  ini  yaitu  Kabupaten  Asahan  dan Kabupaten Labuhan Batu mempunyai kedekatan dengan karakteristik indeks pembangunan manusia, Kabupaten Tapanuli Tengah,Kabupaten Simalungun,dan Kota Pematang Sintar mempunyai kedekatan dengan karakteristik  angkatan kerja, Kabupaten Deli Serdang,Kota Medan, dan Langkat mempunyai kedekatan  dengan  karakteristik  pertumbuhan  penduduk  dan  persentase  pertumbuhan  ekonomi, Kabupaten  Serdang  Bedagai  dan  Kabupaten  Batu  Bara  mempunyai  kedekatan  dengan  karakteristik pertumbuhan  penduduk,  dan pertumbuhan  ekonomi.  Dengan kesesuaian  nilai  stress  sebesar  7,39% artinya peta analisis multidimensional yang diperoleh dapat diterima.
Kata Kunci: Pemetaan, Karakteristik Pengangguran, Multidimensional Scaling

## Abstract
Many  efforts  have  been  made  by  the  government  to  address  the  rising  unemployment  rate,  but numerous  programs  have  failed  to  achieve  their  objectives.  Mapping  the  characteristics  of unemployment  can  assist  the  government  in  tailoring  assistance,  aiming  to  identify  the  factors influencing  unemployment  in  North  Sumatra  using  multidimensional  scaling  analysis.  The  research revealed that Asahan Regency and Labuhan Batu Regency are closely related in terms of the Human Development  Index  characteristics,  while  Tapanuli  Tengah  Regency  is  linked  to  the  labor  force characteristics.  Simalungun  Regency  and  Pematang  Sintar  City  are  associated  with  workforce characteristics.  Meanwhile,  Deli  Serdang  Regency,  Medan  City,  and  Langkat  Regency  are  linked  to population  growth  and  percentage  of  economic  growth.  Serdang  Bedagai  Regency  and  Batu  Bara Regency share similarities in population and economic growth characteristics. With a stress value of 7.39%, it indicates that the obtained multidimensional analysis map is acceptable.
Keywords: Mapping, Characteristisc of Unemployment, Multidimensional Scaling

## PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  berkembang  dengan  jumlah  penduduk terbesar  di  dunia.  Menurut  Badan  Pusat  Statistik,  Indonesia  memiliki  populasi  sebesar 272.682.500 jiwa pada tahun 2021. Populasi ini dapat menjadi modal untuk meningkatkan penghasilan riil per kapita dan meningkatkan kualitas bangsa dan negara jika angkatan kerja yang tersedia terdidik dan terlatih. Menurut Program Pembangunan Nasional (Propenas) Indonesia,  peningkatan  standar  hidup  masyarakat  adalah  fokus  utama  pembangunan. Meskipun  demikian,  karena  jumlah  penduduk  yang  besar  serta  keterbatasan  sumber produksi dan kemampuan pemerintah yang terkait dengannya, seluruh angkatan kerja tidak dapat  tertampung  dalam  dunia  usaha  dan  pekerjaan.  Kondisi  ini  menyebabkan pengangguran,  yang  bahkan  terus  meningkat  setiap  tahun  (Almeira  &  Graciella  Juanda, 2021).  Besarnya  angka  pengangguran  sangat  penting  dalam  mengukur  keberhasilan pembangunan ekonomi. Hal ini dikarenakan pengangguran merupakan salah satu indikator untuk  menunjukkan  tingkat  kesejahteraan  sebagai  kompensasi  dari  pembangunan ekonomi.  Pembangunan  ekonomi  merupakan  upaya  perubahan  struktural  untuk meningkatkan produktivitas dan menciptakan kesempatan kerja yang akan meningkatkan pendapatan penduduk (Mahroji & Nurkhasanah, 2019).
Menurut (Mouren et al., 2022) pengangguran adalah satu keadaan dimana seseorang tergolong  dalam angkatan kerja yang  ingin mendapatkan pekerjaan tetapi  belum dapat memperolehnya.  Pengangguran  adalah  sejumlah  penduduk  yang  tergolong  ke  dalam angkatan kerja dimana usia produktifnya sudah mencapai 15-64 tahun, baik yang sudah memiliki pekerjaan tetapi sementara tidak bekerja ataupun seseorang yang sedang mencari
pekerjaan,  mereka  digolongkan  ke  dalam  pengangguran  (Purba  et  al.,  2022).  Masalah pengangguran  termasuk  ke  dalam  masalah  makro  ekonomi  dan  sosial  yang  dapat mempengaruhi kehidupan manusia. Masalah ini juga menjadi masalah utama yang harus diselesaikan, karena orang yang kehilangan pekerjaan akan kehilangan harga diri mereka, yang  dapat  menyebabkan  perilaku  kriminal,  konflik  masyarakat,  dan  masih  banyak  lagi (Wahyuni et al., 2018).
Menurut  (Akramunnisa  &  Fajriani,  2020)  pengangguran  dapat  disebabkan  oleh beberapa  faktor,  yaitu  laju  pertumbuhan  penduduk  yang  tinggi,  ketersediaan  lapangan pekerjaan  yang  tidak  berimbang,  ketidaksiapan  penduduk  usia  produktif  dalam menghadapi  pesatnya  kemajuan  teknologi,  tingkat  pendidikan,  perubahan  struktur perekonomian,  dan  besar  upah.  Sedangkan  menurut  (Fina  et  al.,  2021)  variabel  yang mempengaruhi pengangguran selain tingkat pendidikan dan pertumbuhan ekonomi adalah kekuatan  upah  dan  efisiensi  upah.  Pengangguran  dapat  digolongkan  menjadi  dua  jenis yaitu  berdasarkan  sumber  atau  penyebab  pengangguran  dan  ciri  pengangguran. Berdasarkan  penyebabnya  pengangguran  dapat  dibagi  menjadi  pengangguran  normal, siklikal, structural, dan teknologi, sedangkan berdasarkan cirinya pengangguran dibagi atas pengangguran terbuka, tersembunyi, bermusim, dan setengah menganggur.
Berdasarkan jumlah pengangguran yang terjadi di Sumatera Utara pada tahun 2020, BPS  Sumatera  Utara  mencatat  bahwa  jumlah  pengangguran  terbesar  yaitu  pada  Kota Medan sebanyak 121823 jiwa, dan jumlah pengangguran paling sedikit yaitu pada Nias Barat sebesar 474 jiwa.
Langkah awal yang dapat dilakukan untuk mengatasi pengangguran yaitu melakukan pemetaan  karakteristik  pada  setiap  wilayah.  Hal  ini  dapat  diatasi  dengan  menggunakan pemetaan  karakteristik.  Pemetaan  karakteristik  pengangguran  merupakan  faktor  yang menjadi  penyebab  kemiskinan  pada  dimensi  atau  sub-  dimensi  pengangguran.  Setiap dimensi/sub-dimensi  pengangguran  memiliki  karakteristik  (penyebab)  pengangguran tersendiri.
Pemetaan  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  analisis  multivariat.  Analisis multivariat  adalah  teknik  statistik  yang  secara  bersamaan  menganalisis  lebih  dari  dua variabel (baik variabel bebas maupun terikat) pada individu atau objek yang diselidiki (Siena et al., 2020). Analisis multivariat dibagi menjadi dua kelompok yaitu analisis dependensi dan interpendensi. Analisis dependensi merupakan analisis yang digunakan untuk mengetahui hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat, sedangkan analisis interdependensi merupakan  analisis  yang  digunakan  untuk  mengetahui  hubungan  antar  variabel  bebas.
Pada analisis interdependensi terdapat beberapa jenis analisis, salah satunya adalah analisis multidimensional scaling.
Analisis  MDS  merupakan  salah  satu  teknik  multivariat  yang  berhubungan  dengan pembuatan peta yang dapat digunakan untuk menggambarkan posisi suatu objek peubah ganda  yang  dapat  menentukan  posisi  suatu  objek  dengan  objek  lain  berdasarkan  nilai kemiripan antar objek tersebut (Islami & Handayani, 2019).
Menurut  (Martha,  2019)  MDS  merupakan  metode  pembuatan  grafik  (map)  untuk menggambarkan  posisi  objek  dengan  objek  lainnya,  berdasarkan  objek-objek  tersebut. Metode  ini  sebelumnya  pernah  digunakan  dalam  pemetaan  pembangunan  sekolah  di Kapuas  Hulu  (Martha,  2019),  pemetaan  kabupaten/kota  di  Provinsi  Sulawesi  Tengah berdasarkan indikator tenaga kesehatan (Islami & Handayani, 2019), dan pengelompokan kabupaten-kota dalam produksi daging ternak di Jawa Tengah tahun 2016-2018 (Siena et al., 2020).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  karakteristik  yang  mempengaruhi tingkat pengangguran pada 10 kabupaten/kota di Provinsi Sumatera Utara menggunakan analisis Multidimensional Scaling (MDS). Pemetaan ini  dilakukan berdasarkan persentase angkatan kerja, pertumbuhan penduduk, indeks pembangunan manusia, dan pertumbuhan ekonomi pada 10 kabupaten/kota di Provinsi Sumatera Utara.

## METODE PENELITIAN
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini    adalah  data  sekunder.  Data  tersebut diperoleh  dari  data  yang  telah  dipublikasikan  oleh  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Provinsi Sumatera Utara pada tahun 2021. Objek pada penelitian ini terdiri atas kabupaten/kota yang terdapat di Provinsi Sumatera Utara. Adapun variabel-variabel yang digunakan yaitu
a. Angkatan kerja (X 1 )
b. Pertumbuhan penduduk (X 2 )
c. Indeks pembangunan manusia (X 3 )
d. Pertumbuhan ekonomi (X 4 )
Software  yang  digunakan  sebagai  alat  hitung  adalah  microsoft  excel  dan Rstudio. Adapun tahapan analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Pengambilan data
2. Melakukan analisis deskriptif pada data yang diperoleh
3. Menentukan  nilai  kemiripan  antar  objek  dalam  bentuk  matriks  jarak  D  dengan menggunakan rumus jarak Euclidean
4. Menentukan matriks Product Scalar B
5. Menentukan eigen values dan eigen vectors
6. Menentukan jumlah dimensi dan titik koordinat eigen values dan eigen vectors
7. Menghitung disparaties matriks D ˆ
8. Menggabungkan konfigurasi MDS objek dan konfigurasi MDS subjek (peubah) dalam satu konfigurasi ( space)
9. Menguji validitas stimulus dengan menghitung nilai stress
10. Menginterpretasi hasil analisis multidimensional scaling dan membuat kesimpulan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis Deskriptif Data
Tabel 1 Statistik Deskriptif Angkatan Kerja Statistik Nilai Mean 67,607 Median 67,79 Standart Deviation 4,405267 Kurtosis -0,78324 Minimum 61,84 Maximum 75,05 Sum 676,07 Skewness 0,163838
Pada  tabel  1  diketahui  nilai  minimal  dan  maksimal  karakteristik  pengangguran angkatan kerja (X1) yaitu masing-masing 61,84 untuk Kabupaten Labuhan Batu dan 75,05 untuk Tapanuli Tengah, sedangkan nilai rata-ratanya adalah 67,607.
Tabel 2 Statistik Deskriptif Pertumbuhan Penduduk Statistik Nilai Mean 1,195 Median 1,29 Standart Deviation 0,4264648 Kurtosis -1,2913477 Minimum 0,56 Maximum 1,82 Sum 11,95 Skewness -0,142676
Pada  tabel  2  diketahui  nilai  minimal  dan  maksimal  karakteristik  pengangguran pertumbuhan penduduk (X2) yaitu masing-masing 0,56 untuk Kabupaten Langkat dan 1,82 untuk Kabupaten Simalungun, sedangkan nilai rata-ratanya adalah 1,195.
Tabel 3 Statistik Deskriptif IPM Statistik Nilai Mean 72,699 Median 71,72 Standart Deviation 5,02395 Kurtosis 0,497886 Minimum 63,58 Maximum 81,21 Sum 726,99 Skewness 0,10897
Pada tabel 3 diketahui nilai minimal dan maksimal  karakteristik pengangguran IPM (X3) yaitu masing-masing 63,58 untuk Kabupaten Batu Bara dan 81,21 untuk Kota Medan, sedangkan nilai rata-ratanya adalah 72,699.
Tabel 4 Statistik Deskriptif Pertumbuhan Ekonomi Statistik Nilai Mean 2,824 Median 2,745 Standart Deviation 0,255492 Kurtosis 0,65276 Minimum 1,25 Maximum 3,85 Sum 28,24 Skewness -0,45552
Pada  tabel  4  diketahui  nilai  minimal  dan  maksimal  karakteristik  pengangguran Pertumbuhan Ekonomi (X4) yaitu masing-masing 1,25 untuk Kota Pematang Siantar dan 3,85 untuk Kabupaten Labuhan Batu, sedangkan nilai rata-ratanya adalah 2,824.
Menentukan  Nilai  Kemiripan  Antar  Objek  dalam  Bentuk  Matriks  Jarak  D  dengan Menggunakan Rumus Jarak Euclidean ( )  = − = p k jk ik ij x x d 1 2 2 (1)
Adapun nilai kemiripan dapat diubah ke dalam bentuk matriks D :
                =  0 984761 , 11 019410 , 9 822344 , 4 984761 , 11 0 978986 , 6 262816 , 7 019410 , 9 978986 , 6 0 441438 , 5 822344 , 4 262816 , 7 441438 , 5 0 10 10         

## D
Berdasarkan matriks data D di atas menunjukkan  bahwa jarak terdekat  diantara 10 kabupaten/kota di Provinsi Sumatera Utara adalah Kabupaten Labuhan Batu dan Kabupaten Asahan dengan jarak sebesar 2,255327. Hal ini memperlihatkan bahwa Kabupaten Labuhan Batu  dan Kabupaten Asahan memiliki  kemiripan karakteristik  pengangguran. Sedangkan Kota  Medan  dan  Kabupaten  Batu  Bara  memiliki  jarak  terjauh  dibandingkan  dengan kabupaten/kota lainnya dengan jarak sebesar 21,584239.
Menentukan Matriks Product Scalar B
      −       − − = V n I D V n I B 1 1 2 1 2 (2)
diperoleh matriks Product Scalar B sebagai berikut :
                − − − − − − − − − − − − =  0 71817250 , 0 4067488 , 0 1162750 , 0 7181725 , 0 0 2435313 , 0 2637425 , 0 4067488 , 0 24353125 , 0 0 1480463 , 0 1162750 , 0 26374250 , 0 1480463 , 0 0 10 10         
B

## Menentukan Eigen Values dan Eigen Vectors
Eigen value dan eigen vector dapat dicari menggunakan rumus. Maka diperoleh hasil untuk eigen value dan eigen vector dari matriks B yaitu sebagai berikut :
a. Nilai Eigen ( eigen value)
00 833865 , 5 02 039982 , 6 01 199517 , 7 00 611283 , 1 00 435691 , 3 10 4 3 2 1 + − = − = − = + = + = e e e e e       b. Vektor Eigen ( eigen vector)
     
 

       − − − − − − − − − − − − =  3102739 , 0
1026509 , 0 41327552 , 0 27854591 , 0 2546071 , 0 1990508 , 0 46085997 , 0 04043496 , 0 1830551 , 0 4354492 , 0 02016564 , 0 12663712 , 0 1959260 , 0 4051078 , 0 06664206 , 0 16222913 , 0
10 10   
      V
Menentukan Jumlah Dimensi dan Titik Koordinat Eigen Values dan Eigen Vectors Dalam menentukan jumlah dimensi pada analisis multidimensional scaling didasarkan pada nilai eigen value. Jumlah dimensi dapat ditentukan dengan memilih nilai eigen value positif  terbesar  yang  telah  diurutkan ( ) n          3 2 1 .  Pada  umumnya  dalam menginterpretasi hasil multidimensional scaling jumlah dimensi yang digunakan adalah dua dimensi.  Oleh  karena  itu, eigen  value  positif  yang  pertama  dari  matriks  B  yaitu 00 435691 , 3 1 + = e  dan 00 611283 , 1 2 + = e  .
Menentukan titik koordinat dapat  dilakukan dengan mengambil eigen  vector yang berkorespondensi  dengan  dua  eigen  value  yang  dipilih.  Dengan  menggunakan  rumus
2 1   =
X , sehingga diperoleh koordinat titik dari 10 objek seperti pada Tabel Tabel 5 Koordinat Titik Objek Untuk Dua Dimensi Nomor Objek Nama Objek Dimensi 1 2 1 Kab.Deli Serdang 3,1341203 1,0792019 2 Kab.Langkat -2,2144513 0,4975579 3 Kab.Asahan 0,8540897 -5,7002015 4 Kab.Simalungun -2,4870512 4,8803391 5 Kab.Serdang Bedagai -1,4334864 -2,1389830 6 Kab.Labuhan Batu 3,0779910 -5,7867718 7 Kab.Tapanuli Tengah -7,5469950 4,9274147 8 Kab.Batu Bara -9,9148824 -3,4765119 9 Kota Medan 11,2957821 0,3722515 10 Kota Pematang Siantar 5,2348832 5,3457030

## Menghitung Disparaties Matriks D ˆ
Koordinat yang terbentuk akan digunakan untuk menghitung jarak stimulus (objek) ruang  dimensi tersebut. Setiap jarak dihitung dengan menggunakan rumus  jarak euclid. Jarak yang dihasilkan dapat dilihat pada matriks D ˆ sebagai berikut :
     
 
        = 0 546443 , 14 877231 , 10 827894 , 5 546443 , 14 0
456923 , 8 749111 , 8 877231 , 10
456923 , 8 0
578602 , 6
827894 , 5
749111 , 8 578602 , 6 0 ˆ
  
     

## D
Berdasarkan  matriks D ˆ di  atas  jarak  terkecil  terdapat  pada  Kabupaten  Serdang Bedagai dan Kabupaten Langkat dengan jarak sebesar 3,348014. Kemudian jarak terbesar
terdapat pada Kabupaten Labuhan Batu dan Kabupaten Batu Bara dengan jarak sebesar 28,43527.
Menggabungkan Konfigurasi MDS Objek dan Konfigurasi MDS Subjek (Peubah) dalam Satu Konfigurasi (Space)
Berdasarkan koordinat titik yang diperoleh pada Tabel 4.5 maka diperoleh peta spasial atau perceptual map sebagai berikut :
Gambar 1. Hasil penskalaan dua dimensi untuk tiap Kabupaten/Kota (objek)
Berikut Hasil peta spasial hubungan antara Kabupaten/Kota (objek) dengan variabel karakteristik pengangguran (variabel).
Gambar 2. Hasil penskalaan dua dimensi untuk tiap Kabupaten/Kota (objek) beserta karakteristik pengangguran (variabel)
Pada gambar 2 dapat dilihat tentang posisi objek dan peubah. Hal ini digunakan untuk menentukan karakteristik pengangguran di 10 Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Utara. Pada  gambar  tersebut  terlihat  bahwa  ada  empat  kuadran,  pada  setiap  kuadran mengelompokkan  beberapa  Kabupaten/Kota  dengan  kemiripan  karakteristik pengangguran  yang  dapat  membantu  pemerintah  untuk  menangani  pengangguran pengangguran dan memberikan bantuan yang tepat sasaran.
Menguji Validitas Stimulus dengan Menghitung Nilai Stress Cara menghitung nilai stress adalah menggunakan rumus :
( ) ( )   − − = 2 , 2 ˆ d d d d Stress ij n j i ij ij

## (3)
Nilai stress yang diperoleh sebesar 0,0739 atau 7,39%. Hal ini menunjukkan bahwa model penskalaan atau peta spasial MDS yang diperoleh termasuk kedalam kriteria baik.
Pembahasan
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  dalam  peta  yang  terbentuk  diharapkan  memiliki dimensi yang optimal untuk penginterpretasian hasil. Untuk dapat melihat kecocokan peta apakah peta yang dihasilkan pada peta spasial sudah baik atau tidak dengan melihat nilai
stress. Pada penelitian ini, jumlah dimensi yang digunakan adalah dua dimensi. Nilai stress yang diperoleh  pada penelitian ini sebesar 0,0739 atau 7,39% yang berarti nilai tersebut masuk ke dalam kriteria baik.
Berdasarkan peta spasial pada Gambar 1 jika dilihat dari plot Kabupaten/Kota secara keseluruhan  terdapat  beberapa  kelompok  yang  memiliki  kemiripan  antar  anggotanya. Beberapa  Kabupaten/Kota  yang  memiliki  karakteristik  pengangguran  sama  atau  mirip digambarkan dengan titik yang berdekatan, semakin dekat posisi titik makan semakin mirip, dan sebaliknya semakin jauh posisi titik maka semakin berbeda karakteristik pengangguran yang dimiliki.
Kabupaten/Kota yang saling berdekatan adalah sebagai berikut:
1. Kabupaten Asahan dan Kabupaten Labuhan Batu
2. Kabupaten Tapanuli Tengah,Kabupaten Simalungun,dan Kota Pematang Sintar
3. Kabupaten Deli Serdang,Kota Medan, dan Langkat
4. Kabupaten Serdang Bedagai dan Kabupaten Batu Bara
Berdasarkan Gambar 2 Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Utara  masing-masing memiliki karakteristik yang mendominasi sesuai dengan kedekatan jarak antara objek dan variabel.  Berdasarkan  jarak  kedekatan  Kabupaten/Kota  dan  karakteristik  pengangguran dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Kabupaten  Asahan  dan  Kabupaten  Labuhan  Batu  mempunyai  kedekatan  dengan karakteristik persentase indeks pembangunan manusia (X3) yang cukup tinggi.
2. Kabupaten  Tapanuli  Tengah,Kabupaten  Simalungun,dan  Kota  Pematang  Sintar mempunyai  kedekatan  dengan  karakteristik  persentase  angkatan  kerja  (X1)  yang cukup tinggi.
3. Kabupaten  Deli  Serdang,Kota  Medan,  dan  Langkat  mempunyai  kedekatan  dengan karakteristik persentase pertumbuhan penduduk (X2) dan persentase pertumbuhan ekonomi (X4) yang cukup tinggi.
4. Kabupaten Serdang Bedagai dan Kabupaten Batu Bara mempunyai kedekatan dengan karakteristik persentase pertumbuhan penduduk (X2), dan persentase pertumbuhan ekonomi (X4) yang cukup tinggi.
Dari  hasil  tersebut  dapat  kita  peroleh  bahwa  variabel  persentase  pertumbuhan penduduk  (X2)  dan  pertumbuhan  ekonomi  (X4)  besar  pengaruhnya  terhadap pengangguran  dan  variabel  persentase  angkatan  kerja  (X1)  dan  indeks  pembangunan manusia (X3) tidak terlalu besar pengaruhnya terhadap pengangguran di 10 kabupaten/kota pada Provinsi Sumatera Utara karena hanya beberapa kabupaten/kota yang sangat dekat dengan karakteristik tersebut.

## SIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat  diperoleh  bahwa karakteristik  pertumbuhan  penduduk  (X2)  dan  pertumbuhan  ekonomi  (X4)  besar pengaruhnya  terhadap  pengangguran  dan  persentase  angkatan  kerja  (X1)  dan  indeks pembangunan manusia (X3) tidak terlalu besar pengaruhnya terhadap pengangguran di 10 kabupaten/kota pada Provinsi Sumatera Utara karena hanya beberapa kabupaten/kota yang sangat dekat dengan karakteristik tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
Akramunnisa,  A.-,  &  Fajriani,  F.  (2020).  K-Means  Clustering  Analysis  pada PersebaranTingkat  Pengangguran  Kabupaten/Kota  di  Sulawesi  Selatan. Jurnal Varian, 3(2), 103 – 112. https://doi.org/10.30812/varian.v3i2.652
Almeira, D., & Graciella Juanda, G. (2021). Analisis Multidimensional Scaling dan k-Means Clustering untuk Pengelompokan Provinsi Berdasarkan Tingkat Pengangguran. E- Prosiding Nasional | Departemen Statistika FMIPA Universitas Padjadjaran, 10, 08. http://prosiding.statistics.unpad.ac.id/index.php/prosidingnasional/article/view/75
Fina, E., Walewangko, E. N., & Tumangkeng, S. Y. L. T. (2021). Pengaruh Tingkat Pendidikan, Pertumbuhan  Ekonomi  dan  Upah  Mninimum  Terhadap  Pengangguran  di Kabupaten Minahasa Selatan Tahun 2009-2019. Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi, 21(02),
180 – 190.
Islami, M. B., & Handayani, L. (2019). Penerapan Analisis Multidimensional Scaling ( MDS ) Pada Pemetaan Kabupaten / Kota di Provinsi Sulawesi Tengah Berdasarkan Indikator Tenaga Kesehatan ( Application of Multidimensional Scaling ( MDS ) Analysis to the Mapping of Districts / Cities in Centra. Journal of Science and Technology, 08(02),
138 – 143.
Mahroji, D., & Nurkhasanah, I. (2019). Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia Terhadap Tingkat  Pengangguran  Di  Provinsi  Banten. Jurnal  Ekonomi-Qu,  9(1). https://doi.org/10.35448/jequ.v9i1.5436
Martha,  S.  (2019).  Pemetaan  Pembangunan  Sekolah  di  Kapuas  Hulu  Menggunakan Metode  Multidimensional  Scaling. JMPM:  Jurnal  Matematika  Dan  Pendidikan Matematika, 4(2), 87 – 93. https://doi.org/10.26594/jmpm.v4i2.1065
Mouren, V., Agnes Lutherani Ch. P. Lapian, & Steeva Y.L Tumangkeng. (2022). Pengaruh Tingkat  Pendidikan,  Pertumbuhan  Ekonomidan  Jumlah  Penduduk  Terhadap Pengangguran Di Kabupaten Toraja Utara. Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi, 22(1), 131 –
143.
Purba,  W.,  Nainggolan,  P.,  &  Panjaitan,  P.  D.  (2022).  Analisis  Pengaruh  Inflasi  dan Pertumbuhan Ekonomi Terhadap Pengangguran di Provinsi Sumatera Utara. Jurnal Ekuilnomi, 4(1), 62 – 74. https://doi.org/10.36985/ekuilnomi.v4i1.336
Siena, I. D., Rusgiyono, A., & Ispriyanti, D. (2020). Pengelompokan Kabupaten-Kota Dalam Produksi Daging Ternak Di Jawa Tengah Tahun 2016 -2018 Menggunakan Metode
Multidimensional Scaling. Jurnal Gaussian, 9(4), 464 – 473. https://doi.org/10.14710/j.gauss.v9i4.29444
Wahyuni, J., Paranthy, Y. W., & Wanto, A. (2018). Analisis Jaringan Saraf Dalam Estimasi Tingkat Pengangguran Terbuka Penduduk Sumatera Utara. Jurnal Infomedia, 3(1).
https://doi.org/10.30811/jim.v3i1.624.