## PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS PADA DATA PENGANGGURAN DI JAWA BARAT
N P Dharshinni 1)* , Gurbinder Singh 2) , Johannes April Talian Naibaho 3) , Riama D.Lumban Tobing 4) , Aldwin Simamora 5)
1,2,3,4,5) Universitas Prima Indonesia Received: Aug 25, 2023 Accepted: Aug 27, 2023 Published: Aug 30, 2023 * N P Dharshinni Abstrak  : Angka  pengangguran  adalah  satu  dari  antara  masalah  yang dihadapi  negara  berkembang  ataupun  negara  maju.  Jika  angka pengangguran di suatu negara mencapai angka yang tinggi, maka akan menjadi  masalah  bagi  negara  tersebut.  Pembayaran  pajak  negara  akan mengalami  penurunan  yang  mengakibatkan  penghasilan  negara berkurang.  Di  sisi  lain,  kualitas  tenaga  kerja  yang  tidak  memadai  juga mempengaruhi tingkatan pengangguran. Seperti masyarakat miskin yang tidak mampu menyekolahkan anaknya atau keterbatasan teknologi untuk mendapatkan  ilmu  yang  berkualitas,  masyarakat  kelas  menengah  yang hanya mampu menyekolahkan anaknya sampai SMA dan para mahasiswa yang  tidak  mampu  memenuhi  standar  prospek  kerja. Penelitian  ini bertujuan  untuk  menggambarkan  pola  dan  dampak  pengangguran  di Provinsi  Jawa  Barat,  Indonesia,  dari  tahun  2011  hingga  2022,  dengan menggunakan metode K-means Clustering. Data yang digunakan dalam penelitian  ini  berasal  dari  Open  Data  Jabar,  sebuah  sumber  data  resmi pemerintah.  Setelah  melalui  tahap  pra-proses  data,  algoritma  K-means diterapkan  untuk  mengelompokkan  data  pengangguran  berdasarkan tingkat  pendidikan  dan  kabupaten/kota.  Hasil  menunjukkan  bahwa kabupaten  Bogor  memiliki  angka  pengangguran  tertinggi  pada  tahun 2018, jumlah pengangguran di kabupaten Bogor mencapai 136.782 orang. Selain  itu,  terdapat  hubungan  antara  tingkat  pendidikan  dan  angka pengangguran; semakin tinggi tingkat pendidikan, semakin rendah angka pengangguran.  Kabupaten  Bogor  mencatatkan  angka  pengangguran tertinggi,  terutama  di  kalangan  lulusan  SLTA  dan  SMA.  Hasil  ini menegaskan  pentingnya  peningkatan  kualitas  pendidikan  sebagai  salah satu cara untuk mengurangi angka pengangguran di Jawa Barat.
Kata Kunci: Data Mining, klustering, K-means, Data Pengangguran, Tingkat Pendidikan
DSI: Jurnal Data Science Indonesia is licensed under a
Creative Commons
Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0).

## PENDAHULUAN
Angka pengangguran adalah satu dari antara masalah yang dihadapi negara berkembang ataupun negara maju [1]. Di Indonesia, setiap hari ada tenaga kerja yang keluar atau kehilangan dari pekerjaannya [2]. Jika angka pengangguran di suatu negara mencapai angka yang tinggi, maka akan menjadi masalah bagi negara tersebut [3]. Dari tahun 2015-2018, angka pengangguran di Indonesia belum pernah mencapai lebih dikit dari tujuh juta warga. Berdasarkan perkiraan fakta resmi Badan Pusat Statistisk (BPS)  [4]. Hal itu bisa terjadi jika jumlah pekerja lebih dari jumlah lapangan pekerjaan yang tersedia  [5]. Pengangguran juga mempengaruhi tekanan  psikologis  seseorang  dan  penurunan  standar  kehidupan  [6].  Pembayaran  pajak  negara  akan mengalami penurunan yang mengakibatkan penghasilan negara berkurang [7]. Di sisi lain, kualitas tenaga kerja yang tidak memadai juga mempengaruhi tingkatan pengangguran [3]. Seperti masyarakat miskin yang tidak mampu  menyekolahkan  anaknya  atau  keterbatasan  teknologi  untuk  mendapatkan  ilmu  yang  berkualitas, masyarakat kelas menengah yang hanya mampu menyekolahkan anaknya sampai SMA dan para mahasiswa yang tidak mampu memenuhi standar prospek kerja [4].
Menurut data yang didapat melalui Badan Pusat Statistik, angka pengangguran terbuka sebanyak 5.83% dari penduduk  Indonesia.  Data pengangguran tersebut menjadi data yang diolah pada penilitian ini untuk menemukan pola data saling terkait agar memberikan pengetahuan untuk mendukung pusat mengapa banyak pengangguran.  Penelitian  ini  menjelaskan  bahwa  Pendidikan  adalah  media/fasilitas  yang  efektif  untuk mengembangkan potensi sumber daya manusia [4]. Dalam upaya mengatasi masalah pengangguran, penting bagi pemerintah, organisasi, dan institusi terkait untuk mengambil keputusan berdasarkan data dan bukti yang kuat.  Penerapan  algoritma  K-Means  dapat  memberikan  dasar  yang  lebih  baik  dalam  membuat  keputusan kebijakan  dan  rencana  tindakan  untuk  mengatasi  masalah  pengangguran.  Analisa  cluster  yang  sering digunakan  dalam  penelitian  adalah  algoritma  kmeans.  Keunggulan  k-means  mampu  menghasilkan  cluster yang optimum dengan konvergensi yang cepat .
Algoritma  K-Means clusstering diterapkan  pada  penelitian  ini  untuk  memahami  informasi  pada pengangguran  berdasarkan  jenjang  pendidikan.  Metode  ini  sangat  efektif  diterapkan  dikarenakan  cukup mudah diimpletasikan, proses pembelajaran memerlukan waktu yang relatif singkat dan secara luas diterapkan sebagai metode kluster [8]. Algoritma K-Means Clustering digunakan sebagai metode untuk mengidentifikasi klaster  pengangguran  di  Provinsi  Jawa  Barat  dari  tahun  2011  hingga  2022.  Hasil  analisis  ini  memberikan wawasan tentang dampak pengangguran berdasarkan tingkat pendidikan dan lokasi wilayah di Provinsi Jawa Barat.  Tujuannya  adalah  untuk  menarik  perhatian  pada  perbaikan  data  pengangguran  di  wilayah  tersebut, sehingga dapat menjadi fokus untuk upaya penanggulangan dan pemecahan masalah pengangguran secara lebih efektif..

## TINJAUAN LITERATUR
Penelitian Yang dilakukan oleh Fadilah Azmi dkk  (2021) yang berjudul “Penerapan Metode K-Means Pada  Pengelompokkan  Pengangguran  Di  Indonesia”  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  sebagai  cara  untuk membantu pemerintah dalam  memperluas lapangan  pekerjaan untuk  mengembangkan dan  meningkatkan ekonomi  di  setiap  Provinsi  di  Indonesia.  Diharapkan  penelitian  ini  dapat  memberikan  masukkanterhadap pemerintah.Khususnya Provinsi – Provinsi yang minim dalam lapangan pekerjaan di Indonesia yang berdampak pada pengangguran [9].
Penelitian yang dilakukan oleh Bustami Yusuf, Rike Mahara, Hendri Ahmadian, Sri Wahyuni, Khairan AR (2022) yang berjudul “Analisis Clustering Penduduk Miskin Di Provinsi Aceh Menggunakan Algoritma K-Means Dan  K-means”  Tujuan  peneliti  yakni  mendapatkan  pengelompokan  data  yang  lebih  cepat  dengan memanfaatkan  algoritma  k-means  atau  K-means  dalam  mengkluster  penduduk  miskin  di  Aceh.  Hasil  dari penelitian ini adalah algoritma K-means lebih efisien melaksanakan kluster dibandingkan algoritma K-means [10].
Penelitian yang dilakukan  oleh Mochamad  Wahyudi , Lise  Pujiastuti, Solikhun (2020) yang berjudul “Penerapan  Data  Mining  Dalam  Mengelompokkan  Data  Pengangguran  Terbuka  Menurut  Provinsi Menggunakan Algoritma K - Means” Hasil akhir dari penelitian yang menggunakan data sebanyak 34 Provinsi ini, Cluster tinggi (C1) dengan jumlah sebanyak 12 Provinsi yaitu : Aceh, Sumatera Utara, Sumatera Barat, Riau, Kep.  Riau,  DKI  Jakarta,  Jawa  Barat,  Banten,  Kalimantan  Timur,  Kalimantan  Utara,  Sulawesi  Utara,  Sulawesi Selatan, Maluku, dan Papua Barat. Cluster rendah (C2) dengan jumlah sebanyak 22 Provinsi selain dari cluster tinggi. Proses pemberentihan iterasi pada pengujian yang dilakukan pada penelitian ini yaitu terjadi pada iterasi ke 3, Nilai hasil akurasi yang dilakukan dengan perhitungan manual dan dengan aplikasi rapidminer bernilai sama [11].
Penelitian yang dilakukan oleh Sita Muharni dan Sigit Andriyanto (2022) yang berjudul “Penerapan Metode  K-Means  Clustering  pada  Data  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  Tahun  2016-2018  dan  2019-2021” Penelitian ini bertujuan untuk menambang data TPT Indonesia dari tahun 2016 hingga tahun 2021. Secara lebih spesifik penelitian ini melihat perubahan klaster data TPT tahun 2016-2018 dibandingkan dengan klaster data TPT tahun 2019-2021. Metode analisis clustering dalam penelitian ini menggunakan algoritma k- means. Hasil penelitian;  berdasarkan  analisis  k-means  clustering  terhadap  data  TPT  2016-  2018  dan  2019-2021,  hanya Provinsi Riau yang naik ke cluster 1 (TPT rendah), dan hanya Provinsi [12].
Penelitian yang dilakukan oleh Ni Putu Mei Cahyani, A.A.I.N Marhaeni (2021) dengan judul “Pengaruh
Tingkat Pendidikan, Upah Minimum Dan Pertumbuhan Ekonomi Terhadap Tingkat Pengangguran Di Wilayah Sarbagita”  Tujuan  peneliti  tidak  lain  menganalisa  dampak  serentak  jenjang  pendidikan.  Hasilnya memperlihatkan  yakni  jenjang  pendidikan,  gaji  minimal,  serta  perkembangan  ekonomis  secara  serentak berdampak besar pada angka pengangguran [13].

## METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan dalam penelitian ini bersifat kuantitatif dikarenakan sumber data yang digunakan jelas dan juga asli. Data kuantitatif merupakan metode penelitian yang berlandaskan positivistic (data konkrit), data penelitian berupa angka-angka yang akan diukur menggunakan statistik sebagai alat uji penghitungan, berkaitan  dengan  masalah  yang  diteliti  untuk  menghasilkan  suatu  kesimpulan  [14].  Pendekatan  kuantitatif adalah upaya peneliti untuk mengumpulkan data bersifat angka, Data angka-angka tersebut selanjutnya diolah dengan menggunakan rumus kerja statistic dan diturunkan dari variabel yang sudah di operasionalkan, dengan skala ukur tertentu seperti skala nominal, ordinal, interval, dan ratio [15].
Penelitian ini dilakukan dengan pengambilan data dari Open Data Jabar untuk keperluan dataset yang akan diolah  dengan  menerapkan  algoritma  K-Means  Clustering.  Pengambilan  data  didapatkan  melalui  website Open  Data  Jabar. Isi  dari  website  tersebut  berupa  data-data  yang  berisi  poin  penting  dari  masalah  untuk dianalisa informasinya.
K-Means merupakan  saalah   satu   metode   data clustering  non  hierarki  yang  berusaha  mempartisi data yang ada ke dalam bentuk satu atau lebih cluster atau    kelompok    sehingga    data    yang    memiliki karakteristik  yang  sama  dikelompokkan  ke  dalam satu  cluster  yang  sama  dan  data  yang  mempunyai karakteristik yang berbeda dikelompokkan ke dalam kelompok yang lainnya [13]. Langkah-langkah proses penelitian ini digambarkan dengan prosedur di bawah ini:

## Gambar 1 Proses Penelitian
Tahapan penerapan algoritma K-Means pada data pengangguran di Jawa Barat terdiri dari beberapa langkah. Berikut adalah tahapan-tahapan tersebut:
1. Pengumpulan Data: Tahap awal adalah mengumpulkan data pengangguran di Jawa Barat. Data ini dapat mencakup berbagai informasi seperti tingkat pendidikan, usia, jenis kelamin, sektor pekerjaan, dan lain-lain. Data ini harus dalam format yang sesuai dan siap untuk diproses.
2. Pemrosesan  Data:  Data  yang  telah  dikumpulkan  mungkin  memerlukan  pemrosesan  tambahan, seperti  membersihkan  data  dari  nilai-nilai  kosong  atau  data  yang  tidak  valid,  serta  melakukan normalisasi data jika variabel-variabel memiliki skala yang berbeda.
3. Pemilihan Jumlah Klaster (K): Langkah selanjutnya adalah memilih jumlah klaster yang akan dibentuk oleh  algoritma  K-Means.  Jumlah  klaster  ini  harus  dipilih  dengan  hati-hati,  karena  dapat mempengaruhi hasil analisis.
4. Inisialisasi Pusat Klaster dan Iterasi K-means: Pada awalnya, titik-titik pusat klaster dipilih secara acak dari data. Posisi pusat klaster ini akan digunakan sebagai titik awal dalam proses iteratif algoritma K- Means.
5. Evaluasi Klaster: Setelah proses iterasi selesai, langkah selanjutnya adalah mengevaluasi hasil klaster yang ditemukan. Analisis visual dan metode evaluasi lainnya dapat digunakan untuk memahami dan menginterpretasi setiap klaster yang dihasilkan.
Dataset untuk penelitian ini diperoleh dari sumber data terbuka Open Data Jabar, yang berisi informasi tentang  jumlah  pengangguran  di  Provinsi  Jawa  Barat  berdasarkan  tingkat  pendidikan  dan  wilayah (kabupaten/kota). Data ini telah diolah dan disusun untuk analisis lebih lanjut, mencakup rentang waktu dari tahun  2011  hingga  2022.  Berikut  adalah  tampilan  tabel  yang  berisi  data  mentah  yang  telah  diambil  untuk penelitian ini:
Tabel 1 Data pengangguran berdasarkan pendidikan dan kabupaten / kota tahun 2011–2022
No Provinsi Kabupaten/Kota pendidikan Pengangguran satuan tahun 1 Jawa Barat Kab. Bogor sd ke bawah 90529 Orang 2011 2 Jawa Barat Kab. Bogor SLTP 38379 Orang 2011 3 Jawa Barat Kab. Bogor SLTA 93730 Orang 2011 4 Jawa Barat Kab. Sukabumi sd ke bawah 33242 Orang 2011 5 Jawa Barat Kab. Sukabumi SLTP 28191 Orang 2011 6 Jawa Barat Kab. Sukabumi SLTA 35401 Orang 2011 7 Jawa Barat Kab. Cianjur sd ke bawah 50647 Orang 2011 8 Jawa Barat Kab. Cianjur SLTP 27178 Orang 2011 9 Jawa Barat Kab. Cianjur SLTA 19675 Orang 2011 10 Jawa Barat Kab. Bandung sd ke bawah 50460 Orang 2011 11 Jawa Barat Kab. Bandung SLTP 51548 Orang 2011 12 Jawa Barat Kab. Bandung SLTA 43157 Orang 2011 13 Jawa Barat Kab. Garut sd ke bawah 23675 Orang 2011 14 Jawa Barat Kab. Garut SLTP 28330 Orang 2011 15 Jawa Barat Kab. Garut SLTA 36367 Orang 2011 16 Jawa Barat Kab. Tasikmalaya sd ke bawah 14865 Orang 2011 17 Jawa Barat Kab. Tasikmalaya SLTP 20417 Orang 2011 18 Jawa Barat Kab. Tasikmalaya SLTA 25921 Orang 2011 19 Jawa Barat Kab. Ciamis sd ke bawah 30137 Orang 2011 20 Jawa Barat Kab. Ciamis SLTP 17695 Orang 2011 21 Jawa Barat Kab. Ciamis SLTA 15189 Orang 2011 22 Jawa Barat Kab. Kuningan sd ke bawah 14355 Orang 2011 23 Jawa Barat Kab. Kuningan SLTP 14384 Orang 2011 24 Jawa Barat Kab. Kuningan SLTA 13417 Orang 2011 25 Jawa Barat Kab. Cirebon sd ke bawah 39322 Orang 2011 26 Jawa Barat Kab. Cirebon SLTP 27572 Orang 2011 27 Jawa Barat Kab. Cirebon SLTA 26972 Orang 2011 … … … … … … … 1427 Jawa Barat Banjar SD ke bawah 331 Orang 2022 1428 Jawa Barat Banjar SMP 1169 Orang 2022 1429 Jawa Barat Banjar SMA (umum) 1679 Orang 2022 1430 Jawa Barat Banjar SMA (kejuruan) 19442 Orang 2022 1431 Jawa Barat Banjar Diploma/Universitas 122 Orang 2022

## HASIL PENELITIAN

## 3.1 Dataset
Dataset ini merupakan sumber data yang lengkap dan terpercaya tentang jumlah pengangguran terbuka di berbagai daerah di Provinsi Jawa Barat dari tahun 2011 hingga 2022. Data tersebut dikumpulkan secara rutin oleh instansi Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi setiap tahun. Dataset ini mencakup berbagai variabel yang relevan terkait pengangguran, seperti tingkat pendidikan, usia, jenis kelamin, dan lokasi geografis. Data ini diperoleh  melalui  survei  yang  dilakukan  oleh  Dinas  Tenaga  Kerja  dan  Transmigrasi,  yang  bertujuan  untuk memantau dan menganalisis situasi ketenagakerjaan di Provinsi Jawa Barat.
Dataset ini telah melalui proses pengumpulan, verifikasi, dan validasi yang ketat, sehingga memiliki tingkat keakuratan  yang  tinggi.  Sebagai  sumber  data  yang  kredibel,  dataset  ini  menjadi  dasar  yang  kuat  untuk melakukan analisis pola dan tren pengangguran di Provinsi Jawa Barat selama rentang waktu yang diteliti. Penggunaan dataset ini dalam penelitian ini memungkinkan para peneliti untuk menggali wawasan mendalam tentang masalah pengangguran di wilayah tersebut. Dengan memanfaatkan informasi yang terdapat dalam dataset  ini,  penelitian  ini  dapat  menganalisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  tingkat  pengangguran, mengidentifikasi  daerah-daerah  dengan  tingkat  pengangguran  yang  tinggi,  dan  merumuskan  strategi kebijakan yang efektif dalam menanggulangi masalah pengangguran di Provinsi Jawa Barat.

## A. Hasil Analisis Variabel Dataset
Mula-mula hasil analisis terhadap variabel dataset tersebut berdasarkan deskripsi dan analisa tipe data yang dikerjakan yakni sebagai berikut:
Tabel 2 Variabel dataset Variabel Deskripsi Tipe Data kode_provinsi Kode Provinsi Jawa Barat sesuai dari Open Data Jabar Numerik nama_provinsi Nama wilayah Provinsi Jawa Barat sesuai ketentuan BPS Teks daerah Kategori daerah (perkotaan atau perdesaan) Teks perkotaan Kategori daerah perkotaan Teks perdesaan Kategori daerah perdesaan Teks jumlah_penganggura n_terbuka Jumlah pengangguran terbuka dalam angka Numerik satuan Satuan pengukuran jumlah pengangguran terbuka dalam jiwa Teks tahun Tahun produksi data Numerik
Label  encoding  adalah  teknik  yang  digunakan  untuk  mengubah  variabel  kategorikal  menjadi  nilai numerik. Misalnya, dalam kasus ini, variabel tingkat pendidikan seperti SD, SMP, dan SMA dapat diubah menjadi  angka  2,  3,  dan  4  menggunakan  label  encoding.  Setiap  kategori  diberi  nilai  numerik  secara berurutan,  di  mana  setiap  nilai  mewakili  kategori  yang  berbeda.  Dengan  menerapkan  label  encoding, tingkat  pendidikan  SD  akan  diwakili  oleh  nilai  2,  SMP  oleh  nilai  3,  dan  SMA  oleh  nilai  4.  Hal  ini memungkinkan  algoritma  untuk  memproses  dan  menganalisis  data  tingkat  pendidikan  menggunakan metode yang membutuhkan variabel numerik.
Tabel 3 Label Encoding Tingkat Pendidikan Label Encoding Keterangan 1 Belum Pernah Sekolah/Belum Tamat SD 2 SD 3 SMP
4 SMA 5 Diploma I/II/III/Akademi/Universitas 6 SD ke bawah 7 SMA (Kejuruan)
8 SLTP
9 SLTA

## B. Hasil Transformasi Dataset
Selanjutnya,  transformasi  data  dilakukan  untuk  mengubah  dataset  menjadi  bentuk  numerik  sebelum diterapkan  diterapkannya  algoritma  K-means  Clustering.  Hasil  transformasi  dapat  dilihat  pada  tabel dibawah ini:
Tabel 4 Hasil Transformasi Dataset No Kode Provinsi Tahun Kode Kabupaten Kode Pendidikan Jumlah Pengangguran 1 32 2011 3201 6 90529 2 32 2011 3201 8 38379 3 32 2011 3201 9 93730 ... ... ... ... ... ... 14 29 32 2022 3279 4 1679 14 30 32 2022 3279 7 1942 14 31 32 2022 3279 5 122

## 3.2 Analisis Data Menggunakan RapidMiner
Tahap  ini  menjelaskan  tentang  langkah  yang  akan  dilakukan  dalam  pengembangan  model  analitik menggunakan platform RapidMiner Studio 10.1, antara lain:
A. Desain Proses
Berikut  adalah  penjelasan  singkat  dan  mudah  dimengerti  mengenai  langkah-langkah  dalam  proses RapidMiner  yang  mencakup  "Read  Excel",  " SelectAttribute ",  "Nominal-to-Numerical",  "K-means",  dan " Cluster Model Visual":
1. Read  Excel:  Langkah  pertama  dalam  proses  RapidMiner  adalah  membaca  file  Excel  yang  berisi dataset pengangguran Provinsi Jawa Barat yang akan dianalisis. File Excel ini berisi atribut yang menggambarkan suatu fenomena atau objek yang ingin diteliti antara lain seperti pada gambar berikut:

## Gambar 3 File Excel Data Pengangguran Provinsi Jawa Barat
2. Select Attribute: Setelah membaca file Excel, atribut-atribut yang relevan dipilih untuk digunakan dalam analisis, antara lain sebagai berikut:
Tabel 5 Attribute Dataset yang Digunakan Attribute yang dipilih Tipe Data Kode_provinsi Polynominal Kode_kabupaten_kota Polynominal Kode_tingkat_pendidikan Polynominal Tahun Polynominal Jumlah Pengangguran Integer
3. K-Means: Algoritma ini secara otomatis menentukan jumlah kelompok terbaik untuk data yang dianalisis, sehingga memungkinkan analisis Clustering yang lebih efisien dan objektif.

## B. Hasil Clustering dengan K-Means
Hasil Clustering dalam RapidMiner merupakan kelompok-kelompok atau cluster yang terbentuk setelah proses  analisis  Clustering  selesai  dilakukan.  Dalam  penelitian  ini,  algoritma  K-means  digunakan  dalam RapidMiner  untuk  menghasilkan  hasil  Clustering  yang  terdiri  dari  5  cluster.  Setiap  cluster  mewakili sekelompok objek atau data yang memiliki atribut atau karakteristik yang serupa dalam konteks penelitian ini.
Pada Penelitian ini menggunakan dataset pengangguran dari Provinsi Jawa Barat tahun 2011-2022.Gambar 3.3 di bawah ini menggambarkan hasil pengelompokan model cluster data pengangguran dengan masing- masing jumlah dari cluster 0, 1 , 2 , 3 dan 4.

## Gambar 4 Model Cluster
Kemudian dengan metode Centroid maka didapat rata-rata pengangguran per cluster seperti pada gambar berikut ini.

## Gambar 5 Hasil Centroid Table (Rata-Rata Pengangguran Per Cluster)
Selanjutnya Gambar 3.5 menampilkan data pengangguran yang dianalisa berdasarkan kabupaten di Jawa Barat. Hal ini penting untuk mengetahui daerah mana yang memiliki tingkat pengangguran tertinggi dan terendah, serta memahami distribusi pengangguran di tingkat Provinsi. Dari visualisasi data yang dapat kita lihat,  Kabupaten  Bogor  menjadi  Kabupaten  dengan  angka  pengangguran  Terbanyak,  dan  Kota  Banjar menjadi Kota dengan angka pengangguran Paling sedikit.

## Gambar 6 Hasil Visualisasi Scatter Plot Terhadap Kabupaten
Kemudian data pengangguran dikelompokkan berdasarkan tahun. Gambar berikut ini akan memberikan pandangan tentang trend pengangguran yang dapat berguna untuk mencari tahu apakah ada peningkatan atau penurunan signifikan dalam periode tertentu. Dari visualisasi data yang dapat kita lihat, tahun 2012 menjadi tahun dengan angka pengangguran paling sedikit, dan tahun 2018 menjadi tahun dengan angka pengangguran terbanyak.

## Gambar 7 Hasil Visualisasi Scatter Plot Terhadap Tahun
Terakhir, Gambar 3.7 menampilkan pengelompokan data berdasarkan tingkat pendidikan pengangguran. Hal  ini  bisa  memberikan  informasi  mengenai  seberapa  besar  pengangguran  terjadi  pada  setiap  tingkat pendidikan di Jawa Barat. Dari visualisasi data yang dapat kita lihat, pendidikan SMA menjadi Pendidikan dengan angka pengangguran Terbanyak, dan pendidikan SD kebawah menjadi pendidikan dengan angka pengangguran paling sedikit.

## Gambar 8 Hasil Visulisasi Scatter Plot Terhadap Pendidikan

## P EMBAHASAN
Terdapat kecenderungan bahwa cluster 0 umumnya memiliki angka pengangguran yang  rendah pada tingkat pendidikan yang lebih rendah, sementara cluster 1 memiliki angka pengangguran yang lebih tinggi. Namun, perlu diperhatikan bahwa cluster 1 serta 2 menunjukkan angka pengangguran yang relatif dekat satu sama lain. Selain itu, pada atribut kabupaten, pendidikan, dan tahun, cluster 0 menunjukkan angka pengangguran yang cenderung lebih rendah dibandingkan dengan cluster 4 yang memiliki jumlah sedang dan cluster 3 yang jumlahnya relatif lebih rendah.
Berdasarkan hasil analisis scatter plot, terlihat bahwa ada korelasi yang konsisten antara  tingkat pendidikan dengan  jumlah  pengangguran,  tahun,  dan  kabupaten.  Distribusi  jumlah  pengangguran  pada  setiap  cluster
menunjukkan tren yang hampir serupa di ketiga kategori tersebut dimana cluster 0 memiliki angka 0-10,000 sedangkan cluster 3 pada angka 10.000-22.000, kemudian cluster 4 pada 22.000-43.000 cluster 2 pada angka 43.000-82.000, dan cluster 1 pada angka 63.000-140.000. Berikut pada Gambar 9-11 adalah rangkuman untuk Scatter Plot terhadap tingkat pendidikan, tahun, dan kabupaten/kota
Gambar 9 Hasil Rangkuman Jumlah Cluster Tingkat Pengangguran Terhadap Pendidikan
Gambar 10 Hasil Rangkuman Jumlah Cluster Tingkat Pengangguran Terhadap Tahun
Gambar 11 Hasil Rangkuman Jumlah Cluster Tingkat Pengangguran Terhadap Kabupaten
Salah  satu  interpretasi  adalah  bahwa  faktor  pendidikan,  tahun,  dan  kabupaten/kota  memiliki  pengaruh signifikan  terhadap  tingkat  pengangguran  di  Jawa  Barat.  Misalnya,  cluster  0  yang  menunjukkan  angka pengangguran terendah di semua kategori mungkin mencerminkan kelompok individu dengan pendidikan dasar, tahun-tahun awal dalam periode pengamatan, atau kabupaten dengan peluang pekerjaan yang lebih banyak.  Sebaliknya,  cluster  1  &  2  dengan  angka  pengangguran  tertinggi  mungkin  mencerminkan  individu dengan pendidikan lebih tinggi, tahun-tahun terakhir  dalam periode pengamatan, atau kabupaten dengan tantangan ekonomi tertentu.
Cluster Pendidikan 0 0 - 10.000 3 10.001 - 22.000 4 22.001 - 41.000 2 43.001 – 63.000 1 63.001 - 140.000 Cluster  Tahun (2011-2022) 0 0 - 10.000 3 10.001 - 22.000 4 22.001 - 41.000 2 43.001 – 82.000 1 82.001 - 140.000 Cluster Kabupaten 0 0 - 10.000 3 10.001 - 22.000 4 22.001 – 43.000 2 43.001 – 82.000 1 82.001 – 139.000
Selanjutnya, meskipun ada konsistensi dalam distribusi pengangguran di antara ketiga kategori tersebut, ada beberapa perbedaan, seperti cluster 4 di kabupaten yang memiliki rentang 22.001 – 43.000, sedikit berbeda dengan  kategori  lainnya.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  setiap  kategori  memiliki  dinamikanya  sendiri  dan memerlukan analisis lebih mendalam yang dapat dipertimbangkan untuk penelitian selanjutnya.

## KESIMPULAN
Berikut adalah simpulan dari penelitian yang dilakukan terhadapat data pengangguran di Provinsi Jawa Barat dari tahun 2011 hingga 2022 menggunakan metode K-means Clustering melalui perangkat lunak RapidMiner:
1. Algoritma  K-Means  berhasil  diterapkan  pada  data  pengangguran  di  Jawa  Barat  dengan mengkategorikan data berdasarkan tingkat pendidikan, tahun, dan kabupaten. Melalui proses iteratif, algoritma  ini  mengidentifikasi  pusat  cluster  yang  optimal  yang  kemudian  digunakan  untuk mengelompokkan  data  pengangguran  ke  dalam  lima  cluster  yang  berbeda.  Hasil  clustering menunjukkan  adanya  korelasi  yang  konsisten  antara  tingkat  pendidikan  dengan  jumlah pengangguran, tahun, dan kabupaten.
2. Cluster 0 mencakup entitas dengan tingkat pengangguran yang rendah. Tingkat pendidikan di cluster ini, didominasi oleh lulusan Diploma I/II/III/Akademi/Universitas. Sedangkan Cluster 1 & 2 mencakup entitas dengan tingkat pengangguran tinggi dan didominasi lulusan SMA. Kemudian Cluster 3 & 4, mencakup entitas dengan tingkat pengangguran menengah, didominasi pendidikan SMP.
3. Menunjukkan bahwa kabupaten Bogor secara konsisten memiliki angka pengangguran tertinggi di setiap cluster. Pada tahun 2018, jumlah pengangguran di kabupaten Bogor mencapai 136.782 orang, yang  merupakan  angka  tertinggi  dibandingkan  dengan  tahun  dan  kabupaten  lainnya.  Temuan  ini menyoroti perlunya perhatian khusus dalam mengatasi masalah pengangguran di kabupaten Bogor.
4. Menunjukan  bahwa  Kota  Banjar  memiliki  angka  pengangguran  paling  rendah  dengan  maksimal pengangguran terbanyak di tahun 2011 hanya 3.983 orang yang terdapat di cluster 0. Kota Banjar tidak memiliki data di cluster lain dikarenakan angka pengangguran nya sangat sedikit.
Penelitian ini memberikan kontribusi penting bagi pengambil keputusan di tingkat pemerintah dan institusi pendidikan dalam merancang kebijakan yang sesuai dengan kondisi pengangguran di Jawa Barat. Selain itu, hasil dari penelitian ini juga dapat menjadi dasar bagi lembaga pelatihan dan pengembangan tenaga kerja untuk  memfokuskan  upaya  mereka  dalam  meningkatkan  kualifikasi  dan  keterampilan  penduduk  sebagai respons terhadap tuntutan pasar kerja yang terus berkembang.

## REFERENCES
[1] R.  F.  Saragih,  P.  R.  Silalahi,  and  K.  Tambunan,  “Pengaruh  Indeks  Pembangunan  Manusia,  Tingkat Pengangguran  Terbuka  Terhadap  Tingkat Kemiskinan  di Indonesia Tahun 2007  – 2021,” PESHUM  J. Pendidikan,  Sos.  dan  Hum.,  vol.  1,  no.  2,  pp.  71–79,  2022,  [Online].  Available:  https://journal- nusantara.com/index.php/PESHUM/article/view/36.
[2] S. SYAHRIAL, “DAMPAK COVID-19 TERHADAP TENAGA KERJA DI INDONESIA,” J. Ners, vol. 4, no. 2, pp. 21–29, 2020, doi: 10.31004/jn.v4i2.1022.
[3] A.  Mutiarasari,  “Peran  Entrepreneur  Meningkatkan  Pertumbuhan  Ekonomi  dan  Mengurangi  Tingkat Pengangguran,” Dinar  J. Prodi Ekon. Syariah, vol. 1, no. 2 SE-Articles, Mar. 2019, [Online]. Available: http://e-jurnal.stail.ac.id/index.php/dinar/article/view/83.
[4] F.  O.  Saputra  et  al.,  “JITE  (  Journal  of  Informatics  and  Telecommunication  Engineering  ),”  vol.  6,  no. January, pp. 538–547, 2023.
[5] A. H. Doni, F. Alfiona, W. Andespa, and A.-A. Al-Amin, “PENGANGGURAN DALAM PERSPEKTIF EKONOMI ISLAM DAN KOVENSIONAL,” J. Ilm. Ekon. Manaj. dan Syariah, vol. 2, no. 1 SE-Articles, pp. 1–10, Dec. 2022, doi: 10.55883/jiemas.v2i1.20.
[6] R. Yuni, “Pengaruh Umr , Kurs Dan Penduduk Jiwa Terhadap Tingkat Pengangguran Sumatera Utara Periode 2001-2017,” Niagawan, vol. 9, no. 1, p. 73, 2020, doi: 10.24114/niaga.v9i1.17658.
[7] B. S. Salamah, “Pengaruh Pandemi Covid Terahadap Penerimaan Pajak di Negara Indonesia pada Tahun 2020,” J. Akuntansi, Perpajak. dan Audit., vol. 1, no. 2 SE-, pp. 277–289, Mar. 2021, [Online]. Available:
http://103.8.12.68/index.php/japa/article/view/130.
[8] M.  K.  PROGR,  “PEMANFAATAN  K-MEANS  CLUSTERING  DALAM  MELIHAT  INNOVATION  MINDSET MAHASISWA  STIMIK  ESQ  MENGGUNAKAN  MODEL  BERKELEY  INNOVATION  INDEX  1310122023,” Sekolah Tinggi Ilmu Manajemen & Ilmu Komputer, 2017.
[9] 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.
[10] B. Bustami, R. Mahara, H. Ahmadian, S. Wahyuni, and K. AR, “Analisis Clustering Penduduk Miskin Di Provinsi Aceh Menggunakan Algoritma K-Means Dan K-means,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf., vol. 5, no. 1, pp. 26–35, 2022, doi: 10.32672/jnkti.v5i1.3961.
[11] M. Wahyudi and S. Pujiastuti, “Penerapan Data Mining Dalam Mengelompokkan Data Pengangguran Terbuka Menurut Provinsi Menggunakan Algoritma K - Means,” Pros. Semin. Nas. Ris. dan Inform. Sci., vol. 2, pp. 432–440, 2020.
[12] R. Maliqi, K. Falgenti, S. Priani, F. Fithri, M. Suherman, and D. S. Nugraha, “Penerapan Metode K-Means Clustering pada Data Tingkat Pengangguran Terbuka Tahun 2016-2018 dan 2019-2021,” Comput. Sci., vol. 2, no. 2, pp. 109–116, 2022, doi: 10.31294/coscience.v2i2.1151.
[13] N. P. M. Cahyani and A. A. I. . Marhaeni, “PENGARUH TINGKAT PENDIDIKAN, UPAH MINIMUM DAN PERTUMBUHAN EKONOMI TERHADAP TINGKAT PENGANGGURAN DI WILAYAH SARBAGITA Ni,” 2021, [Online]. Available: https://ojs.unud.ac.id/index.php/eep/article/download/73333/47366.
[14] Sugiyono, Metode penelitian kuantitatif. Bandung: alfaberta, 2018.
[15] R.  Indrawan  and  P.  Yaniawati,  Metodologi  penelitian :  kuantitatif,  kualitatif,  dan  campuran  untuk manajemen, pembangunan, dan pendidikan. Bandung: Refika Aditama, 2017.