444 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407 - 4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 444 - 456 E - ISSN 2503 - 2933

## Klastrisasi Data Tenaga Kerja Terbuka Menurut Provinsi Dengan Penggunaan Algoritma K - Means
Abdul Aziz *1 , Siti Norhasanah 2
1,2 Universitas Darwan Ali; Jln. Batu Berlian No.10, Mentawa Baru Hulu, Kec. Mentawa Baru Ketapang, Kabupaten Kotawaringin Timur, Kalimantan Tengah
3 Jurusan Sistem Informasi, Universitas Darwan Ali Sampit e - mail: * 1 abdul.aziz@unda.ac.id , 2 sitinorhasanah234@gmail.com

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  memberikan  informasi  yang  valid  dan  akurat  kepada pemerintah  untuk  mengambil  keputusan  dan  kebijakan  yang  tepat  dalam  mengatasi pengangguran  terbuka  di  provinsi-provinsi  yang  ada  di  Indonesia  dengan  tingkat pengangguran  tinggi.  Dengan  alokasi  sumber  daya  yang  efektif  dan  efisien,  diharapkan pembangunan  ekonomi  dan  kesejahteraan  masyarakat  dapat  meningkat.  Penambangan informasi adalah siklus berulang dan cerdas untuk menemukan contoh atau model baru, yang benar-benar  membantu  untuk  memahami  kumpulan  data  yang  sangat  besar.  Penambangan informasi  yang  berisi  pencarian  pola  atau  contoh  ideal  dalam  kumpulan  data  yang  sangat besar  untuk  membantu  menentukan  pilihan  di  kemudian  hari.  Untuk  menguji  informasi  yang telah  dipecah.  Berikut  penjelasan  pengujian  menggunakan  pemrograman  rapidminer  9.9. Keterkaitan  yang  diperoleh  antara  perhitungan  perhitungan  manual  dan  hasil  yang  akan ditunjukkan  oleh  instrumen  rapidminer  dan  sangat  mungkin  beralasan  bahwa  konsekuensi estimasi  manual  dari  teknik  K-Means  menyiratkan  dan  dari  Microsoft  excel  2019  aplikasi pemrograman setara dengan informasi ke dalam aplikasi Rapidminer. Penelitian menggunakan data  dari  34  provinsi  menunjukkan  bahwa  metode  k-means  clustering  berhasil  diterapkan dalam data mi  ning.  Data  pengangguran  provinsi  dari  tahun  2019  hingga  2022  digunakan sebagai sumber data. Hasil analisis menunjukkan terdapat 2 cluster, yaitu 23 provinsi dengan nilai cluster pengangguran tinggi dan 11 provinsi dengan nilai cluster pengangguran rendah. Dengan  begitu  pemerintah  dapat  memperluas  lapangan  pekerjaan  dan  mengatasi  masalah pengangguran di wilayah tersebut.
Kata kunci: Data Mining, Rapidminer, Clustering, K - Means.

## Abstrak
This research aims to provide valid and accurate information to the government to make appropriate decisions and policies in overcoming open unemployment in provinces in Indonesia with high unemployment rates. With an effective and efficient allocation of resources, it is hoped that economic development and social welfare will increase. Information mining is an iterative and  intelligent  cycle  of  finding  new  examples  or  models,  which  really  helps  to  make  sense  of huge  data  sets.  Information  mining  that  contains  the  search  for  patterns  or  ideal  examples  in very  large  data  sets  to  help  make  future  choices. To test the  information that  has  been broken down.  The  following  is  an explanation  of  the test  using  the  rapidminer  9.9  programming.  The linkages obtained between manual calculation calculations and the results to be shown by the rapidminer  instrument  and  it  is  quite  possible  to  reason  that  the  consequences  of  manual estimation from the K - Means technique imply and from the Microsoft excel 2019 programming application are equivalent to information into the Rapidminer application. Research using data from  34  provinces  shows  that  the  k - means  clustering  method  is  successfully  applied  in  data mining. Provincial unemployment data from 2019 to 2022 is used as the data source. The results
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 444-456 E- ISSN 2503-2933 445
of  the  analysis  show  that  there  are  2  clusters,  namely  23  provinces  with  high  unemployment cluster scores and 11 provinces with low unemployment cluster scores. That way the government can expand employment and overcome the problem of unemployment in the region.
Keywords: Data Mining, Rapidminer, Clustering, K-Means.

## 1. PENDAHULUAN
engangguran  terbuka  adalah  tenaga  kerja  yang  tidak  memiliki  pekerjaan  sama  sekali. Meski  sudah  berusaha  semaksimal  mungkin,  angkatan  kerja  sering  mengalami pengangguran  akibat  malas  mencari  kerja  atau  malas  bekerja. [1] Sebagai  negara berkembang  Indonesia  tidak  akan  lepas  dari  masalah  pengangguran,  salah  satunya  masalah pengangguran  terbuka [1] .  Dengan  mengatasi  masalah  pengangguran  terbuka,  peran  pemerintah juga  sangat  penting.  Masyarakat  perlu  memiliki  semangat  untuk  mencari  pekerjaan  dan meningkatkan  keteraampilan  mereka  agar  lebih  mudah  mendapatkan  pekerjaan.  Selain  itu, masyarakat  juga  perlu  mendukung  program-program  pemerintah  untuk  mengatasi  masalah pengangguran.  Oleh  karena  itu,  pengurangan  tingkat  pengangguran  terbuka  menjadi  prioritas utama  bagi  pemerintah  dalam  memajukan  perekonomian  dan  meningkatkan  kesejahteraan masyarakat.
Adanya  pengangguran  terbuka  akan  mengakibatkan  beberapa  hal,  antara  lain bertambahnya  jumlah  penduduk  miskin  karena  tidak  mampu  memperoleh  penghasilan  dan memenuhi kebutuhan pokoknya. Selain itu, pengangguran terbuka berpotensi menurunkan daya beli masyarakat, serta menimbulkan ketimpangan sosial dan berbagai akibat lainnya. [2]
Adapun  faktor  yang  menjadi  penyebab  pengangguran  terbuka  diantaranya,  lajunya pertumbuhan  penduduk  yang  tinggi,  ketersediaan  lapangan  pekerjaan  yang  tidak  berimbang, ketidaksiapan penduduk usia produktif dalam menghadahi pesatnya kemajuan teknologi, tingkat Pendidikan,  perubahan  struktur  perekonomian,  dan  besaran  upah [3] (Priastiwi  and  Handayani 2019).
Pemerintah  Indonesia  harus  memiliki  akses  terhadap  informasi  yang  dapat  dipercaya untuk  mengatasi  masalah  pengangguran  terbuka.  Tidak  ada  data  yang  dapat  diandalkan mengenai  pengangguran  terbuka  spesifik  provinsi [4] .  Agar  pemerintah  dapat  menentukan provinsi  mana  yang  termasuk  dalam  klaster  dengan  tingkat  pengangguran  tinggi  dan  provinsi mana  yang  termasuk  dalam  klaster  dengan  tingkat  pengangguran  rendah,  diperlukan  suatu metode  untuk  mengklasifikasikan  data  pengangguran  terbuka  menurut  provinsi  dengan mempertimbangkan  permasalahan  tersebut  di  atas.  Oleh  karena  itu,  kami  dapat mengelompokkan  informasi  pengangguran  terbuka  di  Indonesia  berdasarkan  wilayah,  jadi peneliti  sangat  membutuhkan  strategi  penambangan  informasi  menggunakan  teknik pengelompokan K-Means [2] .
Adapun  peneliti  terdehulu  yang  sebelumnya  dilakukan  diantaranya  ialah  penelitian Riski  Muliono,  Zulfikar  Sembiring  pada data  mining clustering menggunakan algoritma  k- means untuk klasterisasi tingkat tridarma pengajaran dosen tujuan dari penelitian ini diharapkan dapat membantu proses klasterisasi dengan nilai yang akan mendekati karaktristik menjadi lebih efektif.  Ketepatan  prediksi  yang  akan  dilakukan  oleh  algoritma k-means terhadap  15  data mengalami  perbedaan  ketepatan,  hanya  sebanyak  53,33%  akurasi  prediksi  bernilai  besar[5]. Penelitian  Zulfa  Nabila (dkk)  analisis  data  mining  untuk  clustering  kasus covid-19 di  provinsi lampung  dengan algoritma  k-means dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisa  data  kasus covid-19 agar  dapat  mengetahui  pengelomokkan  pada  masalah covid-19 di  provinsi  lampung. Pengelompokkan  data  kasus  covid-19  di  provinsi  lampung  dilakukan  dengan  menggunakan
P
446 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 444-456 E-ISSN 2503-2933
metode clusterin g dengan algoritma k-means dengan atribut kabupaten/kota, suspek, probable, konfirmasi  positif,  selesai  isolasi,  dan  kematian  yang  digunanakan  dalam  proses  perhitungan dan  membagi  data  ke  dalam  4 cluster yang  dikategorikan  sebagai  zona  merah,  zona  orange, zona  kuning  dan  zona  hijau.  Serta  validasi  menggunakan  perhitungan Davies-Bouldin  Index (DBI) [6] . Akramunnisa, Fajriani Penelitian sebelumnya antara lain k-means clustering analysis pada persebaran  tingkat  pengangguran  kabupaten/kota  di  sulawesi  dan  penelitian  ini  bertujuan untuk  mengetahui  hasil  persebaran  kabupaten/kota  di  Sulawesi  selatan  berdasarkan  indicator tingkat  pengangguran  dengan  menggunakan clustering  analysis. Indicator yang  digunakan adalah  tingkat  pengangguran  terbuka  (TPT),  upah  minimum  kabupaten/kota  (UMK)  dan  laju pertumbuhan indeks pembangunan manusia (IPM).
Tujuan  dari  teknik  analisis  data  yang  di  kenal  dengan  istilah “Clustering” adalah  untuk mengumpulkan dan mengatur sekumpulan data informasi yang memiliki kesamaan[7]. K-Means adalah  sejenis  algoritma  yang  digunakan  untuk  mengelompokkan  item  serupa  menjadi  satu. Pendekatan K-Means adalah  contoh  teknik  pemodelan  dan  analisis  data  tanpa  pengawasan (dipandu  sendiri)  yang  menggunakan  skema  partisi  untuk  mengkasifikasikan  data.  Untuk temuan  penelitian  ini  dimaksudkan  untuk  menginfirmasikan  keputusan  kebijakan  tentang alokasi sumber data ke provinsi-provinsi di Indonesia dengan tingkat pengangguran yang tinggi secara tidak proposional, yang menjadi penghambat pembangunan ekonomi negara.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Data Mining
Menemukan pola atau model baru yang sangat berguna untuk dipahami dalam database yang  sangat  besar  adalah  tujuan  dari  penambangan  data,  yang  merupakan  proses  berulang dan  interaktif.  Penambangan  informasi  yang  berisi  pencarian  pola  atau  contoh  ideal  dalam kumpulan data yang sangat besar untuk membantu dinamika di kemudian hari . [8]
2.2. K-Means
Perhitungan
K-Means merupakan perhitungan pengelompokan yang dapat mengelompokkan  informasi  berdasarkan  titik  tempat  kelompok  ( centroid )  terdekat  dengan informasi  tersebut.  Pengelompokan  data  dengan K-Means bertujuan  untuk  meminimalkan [9]kesamaan  data  antar cluster dan  memaksimalkan  kesamaan  data  dalam  satu  cluster.  untuk menentukan kesamaan data menggunakan jarak terpendek dari titik pusat ke data.

## 2.3. Clustering
Tujuan clustering , teknik  analisis  data  yang  sering  dimasukkan  ke  dalam  data mining, adalah untuk mengelompokkan data dengan karakteristik serupa ke dalam satu wilayah dan data dengan  karakteristik  berbeda  ke  dalam  wilayah  lain[7].  Menurut  Baskoro    menyatakan  bahwa ‘ ’Clustering  atau  klusterisasi  adalah  salah  satu  alat  batu  pada  data  mining    yang  bertujuan mengelompokan  objek-objek  ke  dalam cluster-cluster’’ .  Karena  tidak  memiliki  variabel  target, cluster  berbeda  dari  klasifikasi.  Nilai  variabel  target  tidak  dikategorikan,  diestimasi,  atau diprediksi  oleh  klaster.  Algoritma  berdasarkan  rata-rata  terdekat  dapat  digunakan  untuk menempatkan objek ke dalam cluster tertentu dengan menggunakan metode K-Means .[10] Ada beberapa  langkah  yang  dapat  dilakukan  dalam  proses  pembuatan K-Means  Cluster ,  yaitu sebagai berikut:
1. Tentukan jumlah cluster (k) yang dibutuhkan. 2. Menghasilkan k centroid awal (rata-rata dari setiap tandan).
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 444-456 E- ISSN 2503-2933 447
3.  Masukkan  objek  ke  dalam cluster yang  sesuai  berdasarkan  jarak  terpendek  antara  objek tersebut dengan centroid setelah dihitung jaraknya.
4. Tentukan centroid cluster baru.
5. Terus lakukan langkah 3 dan 4 hingga tidak ada lagi objek yang ditransfer antar cluster .

## 2.4.  Rapid Miner
Rapid  Miner adalah  perangkat  lunak  yang (open  source) dan  dapat  diakses  oleh  siapa saja. Rapid Miner , yang dapat dimanfaatkan sebagai solusi analisis data.

## 3. HASIL & PEMBAHASAN
Berikut  adalah  beberapa  gambaran  perhitungan  manual  yang  digunakan  dalam algoritma  k-means clustering pada  data  pengangguran  terbuka  per  provinsi  dengan menggunakan konsep data mining untuk mendapatkan temuan penelitian.
1. menentukan  jumlah  data  yang  akan  diklaster  dan  lokasi  yang  akan  digunakan  sampel  data pengangguran terbuka dalam proses clustering , khususnya data pengangguran terbuka yang mencakup  34  provinsi  dari  tahun  2019  hingga  2022.  Dapat  dilihat  dari  tabel  1  Data Pengangguran Terbuka Menurut Provinsi sebagai berikut.
Tabel 1. Data Pengangguran Terbuka Menurut Provinsi Provinsi Tingkat Pengangguran Terbuka Menurut Provinsi (Persen) Total 2019 Total 2020 Total 2021 Total 2022 Rata-rata Aceh 5,83 6,00 6,30 6,07 6,05 Sumatera Utara 5,48 5,81 6,17 5,82 5,82 Sumatera Barat 5,38 6,07 6,60 6,23 6,07 Riau 5,56 5,62 4,69 4,39 5,06 Jambi 3,79 4,70 4,93 4,65 4,51 Sumatera Selatan 4,28 4,71 5,08 4,69 4,69 Bengkulu 2,84 3,58 3,69 3,49 3,40 Lampung 3,99 4,47 4,62 4,42 4,37 Kep. Bangka Belitung 3,45 4,30 5,04 4,48 4,32 Kep. Riau 7,26 8,16 10,02 8,13 8,39 Dki Jakarta 6,02 8,05 8,51 7,59 7,54 Jawa Barat 7,91 9,09 9,37 8,33 8,67 Jawa Tengah 4,32 5,34 5,96 5,66 5,32 Di Yogyakarta 3,04 3,98 4,42 3,90 3,83 Jawa Timur 3,80 4,72 5,46 5,15 4,78 Banten 7,83 9,32 9,00 8,31 8,61 Bali 1,40 3,44 5,40 4,82 3,76 Nusa Tenggara Barat 3,22 3,63 3,49 3,41 3,44 Nusa Tenggara Timur 3,06 3,46 3,58 3,42 3,38 Kalimantan Barat 4,21 5,14 5,78 4,99 5,03 Kalimantan Tengah 3,63 3,96 4,39 4,23 4,05 Kalimantan Selatan 3,80 4,21 4,64 4,47 4,28 Kalimantan Timur 6,30 6,80 6,82 6,24 6,54 Kalimantan Utara 5,17 5,34 4,63 4,48 4,90
448 Jatisi ISSN 2407 - 4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 444 - 456 E - ISSN 2503 - 2933
Sulawesi Utara 5,59 6,36 7,17 5,62 6,18 Sulawesi Tengah 3,29 3,35 3,74 3,34 3,43 Sulawesi Selatan 4,86 6,01 5,76 5,13 5,44 Sulawesi Tenggara 3,20 3,84 4,07 3,61 3,68 Gorontalo 3,51 3,79 3,21 2,92 3,35 Sulawesi Barat 2,14 2,86 3,21 2,73 2,73 Maluku 6,65 7,14 6,83 6,66 6,82 Maluku Utara 4,89 4,62 4,89 4,48 4,72 Papua Barat 6,12 6,79 6,01 5,58 6,12 Papua 3,37 3,85 3,55 3,22 3,50 1. Menentukan nilai Centroid yang akan ditentukan secara manual atau acak yang akan diambil dari Rata - Rata data.
Tabel 2. Centroid Data Awal
2. Menggunakan Jarak Euclidean untuk menentukan jarak antara setiap pusat massa objek dan titik yang sesuai. Berikut adalah rumus 1 yang menjelaskan cara menghitung jarak dari centroid pertama:
(1)
1.1    8,67  6,05 2 = 2,63
1.2  8,67  5,82 2 = 2,86 1.3  8,67  6,07 2 = 2,61 Seterusnya perhitungan berlanjut ke perhitungan jarak Centroid ke - 2 adalah sebagai berikut : 2.1  2,73  6,05 2 = 3,32 2.2  2,73  5,82 2 = 3,09 2.3  2,73  6,07 2 = 3,34
Hingga D2  34 ,  dan  seterusnya.  Sebagai  hasilnya,  kita  dapat  menyusun  tabel  jarak  dari  pusat massa  dan  mencari  nilai  minimal tiga pusat  massa.  Berikut  tabel  3  yang  menjelaskan jarak dari centroid (Iterasi ke 1).
Tabel 3. Jarak Centroid (Iterasi Ke - 1) C1 C2 Jarak Terpendek 2,63 3,32 2,63 2,86 3,09 2,86 2,61 3,34 2,61 3,61 2,33 2,33 4,16 1,78 1,78 3,99 1,96 1,96 Cluster Hasil C1 (Max) 8,67 C2 (Min) 2,73
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 444-456 E- ISSN 2503-2933 449
5,28 0,67 0,67 4,30 1,64 1,64 4,36 1,59 1,59 0,28 5,66 0,28 1,13 4,81 1,13 0,00 5,94 0,00 3,36 2,59 2,59 4,84 1,10 1,10 3,89 2,05 2,05 0,06 5,88 0,06 4,91 1,03 1,03 5,24 0,71 0,71 5,30 0,65 0,65 3,65 2,30 2,30 4,62 1,32 1,32 4,40 1,55 1,55 2,14 3,81 2,14 3,77 2,17 2,17 2,49 3,45 2,49 5,25 0,70 0,70 3,24 2,71 2,71 4,99 0,95 0,95 5,32 0,62 0,62 5,94 0,00 0,00 1,85 4,09 1,85 3,96 1,99 1,99 2,55 3,39 2,55 5,18 0,77 0,77

## 3. Mencirikan Tandan atau Pengelompokan
Dalam menentukan Grup dengan mencari nilai Grup berdasarkan nilai dasar dari nilai Grup dan akan ditetapkan dalam Grup yang dibandingkan dengan nilai dasar pada Penekanan 1. Pada Iterasi 1, tabel 4 Cluster terlihat seperti ini:
Tabel 4. Cluster (Iterasi ke-1)
C1 C2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
450 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 444-456 E-ISSN 2503-2933
1 1
1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1
1
1
1
1
1
1
1 1 1 1 23 11
Berikut table 6 adalah hasil dari perhitungan jarak data pada setiap titik pusat cluster pada iterasi 1:
Tabel 6. Hasil Cluster (Iterasi 1)
Selain  itu,  jika cluster pada  iterasi  berikutnya  identik,  metode K-means akan  berhenti menghitung  sampai  nilai  iterasinya  identik.  Kemudian,  dengan  menggunakan  hasil  dari  setiap anggota  dari  setiap cluster ,  hitung centroid baru  di  titik  pusat  yang  baru.  Untuk  mencari  nilai centroid  berikut  dengan  melibatkan centroid baru  pada  siklus  pertama  dengan  memasukkan kualitas sesuai dengan yang tercatat dalam tandan pada tabel 5. Dengan membagi jumlah nilai yang  dipilih  dalam cluster dengan  jumlah  nilai, centroid baru  dapat  ditentukan.  Berikutnya adalah contoh mengerjakan titik tempat grup baru itersi ke 2 (X) :
5,06 + 4,51 + 4,69 + 3,40 + 4,37 + 4,32 + 5,32 + 3,83 + 4,78 + 3,76 + 3,44 + 3,38 + 5,03 + 4,05 + 4,28 + 4,90 + 3,43 + 5,44 + 3,68 + 3,35 + 2,73 + 4,72 + 3,50 C1x = = 4,17 23 Cluster Hasil C1 (Max) 23 C2 (Min) 11
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 444-456 E- ISSN 2503-2933 451
6,05 + 5,82 + 6,07 + 6,82 + 8,39 +7,54 + 8,67 + 6,12 + 8,61 + 6,54 +6,18 C2x = = 6,98 11
Selanjutnya  akan  dilakukan  kembali  perhitungan.  Proses  iterasi  dihentikan  jika  nilai centroid yang  diperoleh  dari  iterasi  sebelumnya  dan  nilai centroid yang  diperoleh  dari  iterasi saat ini identik atau jika nilai centroid sudah optimal dan posisi cluster data pengangguran tidak akan  berubah  lebih  lanjut.  Namun,  jika  ada  nilai centroid yang  tidak  terlalu  mirip  atau  tidak ideal dan datanya masih berubah, maka siklus penekanan berlanjut pada penekanan berikutnya. Tabel 7 terlampir menunjukkan konsekuensi dari kumpulan iteratif ke iterasi 2:
Tabel 7.  Nilai Centroid Baru (Iterasi 2)
Hitung nilai centroid baru dengan menggunakan nilai data rata-rata setelah didapatkan cluster iterasi kedua sebagai berikut:
1.1    4,17  6,05 2 = 1,88 1.2    4,17  5,82 2 = 1,65 1.3    4,17  6,07 2 = 1,89
Ikuti prosedur ini hingga D1 34 . Jarak antara penganggur dan centroid cluster kedua kemudian dapat dihitung sebagai berikut:
2.1  6,98  6,05 2 = 0,94 2.2  6,98  5,82 2 = 1,16 2.3  6,98  6,07 2 = 0,92
Hingga D2 34 , dan seterusnya. Sebagai hasilnya, kita dapat menyusun tabel jarak dari pusat massa dan mencari nilai minimal tiga pusat massa. Berikut tabel 9 jarak dari centroid :
Tabel 9. Cluster (Iterasi ke-2) C1 C2 Jarak Terpendek 1,88 0,94 0,94 1,65 1,16 1,16 1,89 0,92 0,92 0,89 1,92 0,89 0,34 2,47 0,34 0,51 2,30 0,51 0,78 3,59 0,77 0,20 2,61 0,20 0,14 2,67 0,15 4,22 1,41 1,41 3,37 0,56 0,56 4,50 1,69 1,69 Cluster Hasil C1 (Max) 4,17 C2 (Min) 6,98
452 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 444-456 E-ISSN 2503-2933
1,15 1,67 1,15 0,34 3,15 0,34 0,61 2,20 0,61 4,44 1,63 1,63 0,41 3,22 0,41 0,74 3,55 0,73 0,79 3,60 0,79 0,85 1,96 0,86 0,12 2,93 0,12 0,11 2,71 0,11 2,37 0,45 0,44 0,73 2,08 0,73 2,01 0,80 0,80 0,74 3,56 0,74 1,27 1,55 1,27 0,49 3,30 0,49 0,82 3,63 0,82 1,44 4,25 1,44 2,65 0,16 0,16 0,55 2,27 0,55 1,95 0,86 0,86 0,68 3,49 0,68
Anggota  dari  grup  tersebut  akan  menjadi  data  dengan  jarak centroid terkecil.  Berikut adalah tabel dengan sepuluh posisi data untuk setiap cluster pada iterasi 2, dengan angka 1 yang menunjukkan bahwa data tersebut adalah anggota cluster . Jarak antara data dan setiap centroid kemudian dihitung:
Tabel 10. Cluster (Itersi 2) C1 C2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1
1 1
1
1
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 444-456 E- ISSN 2503-2933 453
1 1
1
1 1 1
1 1 1 1 1
1 1 1 1
1
1 23 11
Tabel 11. Hasil Cluster (Itersi 2)
Berikut produk akhir pada siklus pertama dan kedua, didapatkan hasil yang sama antara kedua penekanan senilai C1 = 23, C2 = 11 agar posisi kelompok dalam informasi tidak berubah sehingga siklus penekanan berhenti. berdasarkan nilai cluster dari iterasi 2 dan posisi cluster dari setiap kumpulan data pengangguran.

## Hasil Analisis
Uji data yang telah dianalisis menggunakan perangkat lunak Rapidminer 9.9 pada poin penelitian  ini.Menghasilkan  Penjelasan  dari  pengujian  dengan  menggunakan software RapidMiner 9.9 yang dapat dilihat pada gambar di bawah ini. Hal ini disebabkan oleh koneksi yang  dibuat  antara  hasil  yang  akan  ditampilkan  pada  alat  rapidminer  dan  hasil  yang  dihitung secara  manual  menggunakan  metode  K-means  pada  aplikasi Microsoft  Excel  2019 .  Sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  perhitungan  manual  menggunakan software  Microsoft  Excel 2019 sama dengan data yang telah diinput dan diproses pada aplikasi Rapidminer 9.9 . Cluster Hasil C1 (Max) 23 C2 (Min) 11
454 Jatisi ISSN 2407 - 4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 444 - 456 E - ISSN 2503 - 2933

## Gambar 1. Nilai Cluster Model

## KESIMPULAN
Untuk  kesimpulan  pada  hasil  penelitian  ini,  dengan  menggunakan  data  penduduk pengangguran  yang  ada  di  Indonesia  dari  tahun  2019  s/d  2022,  dan  menggunakan  tekhnik K - means Clustering , Penulis dapat menyimpulkan, bahwa Untuk  menekankan  bahwa  teknik  k - means  clustering  dapat  digunakan  untuk mengaplikasikan  data  mining  dalam  mengolah  data.  Terdapat  dua  kluster  data,  yang  pertama data cluster tinggi dengan jumlah sebanyak 23 provinsi yaitu : Riau, Jambi, Sumatera Selatan, Bengkulu,  Lampung,  Kep.  Bangka  Belitung,  Jawa  Tengah,  DI,Yogyakarta,  Jwa  Timur,  Bali, NTB,  NTT,  Kalimantan  Barat,  Kalimantan  Tengah,  Kalimantan  Selatan,  Kalimantan  Utara, Sulawesi  Tengah,  Sulawesi  Selatan,  Sulawesi  Tenggara,  Gorontalo,  Sulawesi  Barat,  Maluku Utara dan Papua. Cluster rendah dengan jumlah sebanyak 11 provinsi selain dari cluster tinggi provinsi  yang  ada  di  Indonesia.  Kluster  tinggi  adalah  istilah  yang  digunakan  dalam  konteks analisis  data  dan  teknik  clustering  seperti k - means  clustering .  Kluster  tinggi  merujuk  pada kelompok atau kluster data yang memiliki keseragaman yang tinggi di dalamnya, artinya objek - objek  dalam  kluster  tersebut  sangat  mirip  atau  serupa  satu  sama  lain  berdasarkan  atribut  atau fitur  tertentu  yang  digunakan  untuk  mengelompokkan.  Kluster  rendah  adalah  istilah  yang digunakan dalam konteks analisis data dan teknik clustering seperti k - means clustering. Kluster rendah  merujuk  pada  kelompok  atau  kluster  data  yang  memiliki  tingkat  keseragaman  yang rendah  di  dalamnya,  artinya  objek - objek  dalam  kluster  tersebut  memiliki  perbedaan  yang signifikan dalam atribut atau fitur tertentu yang digunakan untuk mengelompokkan.
Alat  Rapidminer  9.9 dapat  digunakan  untuk  melakukan  uji  k - means  pada  kasus persentase  data  pengangguran  pada  penelitian  ini,  dan  menghasilkan  hasil  yang  sama  dengan analisis  perhitungan  manual  dan alat  Rapidminer  9.9. 23  dari  34 provinsi  dengan  nilai  kluster tinggi  akan  menjadi  fokus  upaya  pemerintah  untuk  meningkatkan  kesempatan  kerja  bagi pengangguran  di  provinsi - provinsi  tersebut.  Hal  ini  menjadi  fokus  pemerintah  karena  tingkat pengangguran  yang  tinggi  dapat  menyebabkan  sejumlah  masalah  sosial  dan  ekonomi.  fokus
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 444-456 E- ISSN 2503-2933 455
pemerintah  untuk  meningkatkan  kesempatan  kerja  di  provinsi  dengan  kluster  tinggi  adalah untuk  mengatasi  masalah  pengangguran,  meningkatkan  stabilitas  sosial,  dan  mendorong pertumbuhan ekonomi di wilayah-wilayah tersebut.

## 4. SARAN
Saran  untuk  penelitian  lanjutan,  agar  Dinas  Sosial  dapat  memberikan  data  pengangguran berdasarkan  skill  dari  pelatihan  yang  diberikan  pada  kesempatan  tertentu  agar,  penelitian berikutnya mampu memisahkan data pengangguran berdasarkan nilai skill yang dimiliki setiap individu disetiap daerah yang ada di Indonesia.

## 5. UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis ucapkan terima kasih banyak kepada Dinas Sosial, yang telah memberikan data untuk  Penulis  gunakan  dalam  penelitian  ini,  dan  Penulis  ucapkan  kepada  Bapak  Abdul  Aziz selaku  Dosen  Pembimbing  dan  turut  serta  membantu  mengarahkan  Penulis  agar  dapat menyelesaikan Penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. Franita and A. Fuady, “Analisa Pengangguran di Indonesia”.
[2] L.  Padang  and  M.  Murtala, “Pengaruh  Jumlah  Penduduk  Miskin  dan  Tingkat Pengangguran  Terbuka  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  di  Indonesia,”  j.  ekonomika indonesia , Vol. 9, No. 1, p. 9, Nov. 2020, doi: 10.29103/ekonomika.v9i1.3167.
[3] H.  Aimon  and  E.  Syofyan, “Analisis  Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi  Produktivitas dan Tingkat Pengangguran di Indonesia”.
[4] N. Syamsiyah, E. Novianti, and A. Pamungkas, “Penerapan Algoritma Clustering Dalam Mengelompokkan  Tingkat  Pengangguran  pada  Kelurahan  Ujung  Menteng  Jakarta Timur,” Vol. 6, No. 2, 2022.
[5] R.  Muliono  and  Z.  Sembiring,  “ Data  Mining  Clustering  Menggunakan  Algoritma  K- Means Untuk Klasterisasi Tingkat Tridarma Pengajaran Dosen, ” Vol. 4, No. 2, 2019.
[6] Z.  Nabila,  A.  R.  Isnain,  and  Z.  Abidin, “Analisis  Data  Mining  Untuk  Clustering  Kasus Covid-19  di  Provinsi  Lampung  Dengan  Algoritma  K-Means,” Jurnal  Teknologi  dan Sistem Informasi , Vol. 2, No. 2.
[7] A.- Akramunnisa and F. Fajriani, “K-Means Clustering Analysis pada PersebaranTingkat Pengangguran Kabupaten/Kota di Sulawesi Selatan,” Varian , Vol. 3, No. 2, pp. 103–112, Apr. 2020, doi: 10.30812/varian.v3i2.652.
456 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 444-456 E-ISSN 2503-2933
[8] M. Wahyudi and L. Pujiastuti, “Penerapan Data Mining Dalam Mengelompokkan Data Pengangguran  Terbuka  Menurut  Provinsi  Menggunakan  Algoritma  K-Means,” Vol.  2, 2020.
[9] S. Muharni, “Penerapan Metode K-Means Clustering Pada Data Tingkat Pengangguran Terbuka Tahun 2016-2018 Dan 2019-202,” Jurnal Informatika , Vol. 22, No. 01, 2022.
[10]  A.  A.  Putrie  and  R.  Sanjaya, “Pengelompokan  Kabupaten/Kota  Berdasarkan  Indikator Tingkat  Pengangguran  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering  (Studi  Kasus: Provinsi Jawa Barat),” Vol. 2, No. 2, 2021.