## PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS PADA DATASET PENGANGGURAN TERBUKA BERDASARKAN PENDIDIKAN DI PROVINSI JAWA BARAT
Sintia Kusuma Arum, Rini Astuti, Fadhil Muhammad Basysyar Teknik Informatika,STMIK IKMI CIREBON Jln,Perjuangan No.10 B Karyamulya Kesambi Kota Cirebon Kusumasintia6@gmail.com

## ABSTRAK
Pengangguran merupakan istilah untuk orang yang tidak bekerja sama sekali,bekerja kurang dari dua hari selama  satu  minggu,  atau  seseorang  yang  berusaha  mencari  pekerjaan.  Jumlah  kasus  Pengangguran  Terbuka berdasarkan Tingkat Pendidikan Akhir adalah salah satu indikator penting dalam mengukur tingkat pengangguran di suatu Daerah. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini merupakan dataset  yang bersumber dari website resmi pemerintahan Open Data Jabar periode tahun 2019-2022. Algoritma K-Means Clustering telah diterapkan pada  dataset  pengangguran  terbuka  berdasarkan  Pendidikan  untuk  mengelompokan  data  berdasarkan  tingkat Pendidikan akhir serta jumlah pengangguran  provinsi yang terletak di Kota maupun dan di Kabupaten.Penelitian ini dilakukan bertujuan untuk mendapatkan beberapa hasil pengelompokan data Pengangguran di Provinsi Jawa Barat  berdasarkan  Tingkat  Pendidikan  Akhir.  Pengelompokan  tersebut,  dibagi  menjadi  3  Bagian  yaitu  tingkat pengangguran tinggi,tingkat pengangguran menengah dan tingkat pengangguran rendah,Tingkat Pengangguran tinggi  diperoleh  sebanyak  389  cluster,  Tingkat  Pengangguran  Menengah  dengan  162 cluster ,  dan  Tingkat Pengangguran rendah dengan hasil 29 Cluster . Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan penting untuk kebijakan pemerintah terkait masalah peningkatan angka pengangguran di berbagai daerah, serta menunjukan  bahwa  kemampuan  Algoritma K-Means dalam  mengelompokan  data  pengangguran  terbuka berdasarkan tingkat Pendidikan telah mendapatkan hasil K terbaik.
Kata kunci :  Pengangguran terbuka,Jawa Barat,K-Means,Data Mining

## 1. PENDAHULUAN
Pengangguran  dan  Kemiskinan  sering  menjadi masalah  utama  yang  umum  di  alami  oleh  Negara Berkembang  termasuk  di  Indonesia,yang  Sebagian wilayahnya masih tercatat dengan tingkat pengangguran tinggi.Masalah Pengangguran Terbuka memiliki  pengaruh  yang  besar  terhadap  tingkat pertumbuhan  ekonomi  di  Masyarakat,hal  ini  yang menghambat  Pembangunan  Daerah  karena  akan menimbulkan  masalah-masalah  sosial  seperti,dapat mengurangi  prodn  uktivitas,munculnya  taraf  hidup yang tidak merata,meningkatnya kemiskinan,kriminalitas, dan lain sebagainya. Masalah Pengangguran  terbuka  menjadi  perhatian  bagi pemerintah dan msayarakat untuk mengambil tindakan dan  kebijakan  yang  tepat  dalam  menangani  masalah pengangguran di daerah tersebut.
Metode K-Means clustering telah terbukti efektif dalam  mengelompokan  data  Tingkat  Pengangguran Terbuka  di  daerah-daerah  di  Indonesia  seperti  Jawa barat,Bali dan Banten. Penggunaan  Metode Algoritma K-Means Clustering pada Dataset Tingkat Pengangguran  Terbuka  (TPT)  Berdasarkan  Tingkat Pendidikan  Akhir dapat  membantu  mengidentifikasi kelompok atau Cluster Tingkat Pendidikan yang lebih rentan  mengalami  pengangguran.Kelompok  yang rentan merupakan  Kelompok Pendidikan rendah atau tidak  memiliki  kualifikasi  pendidikan  yang  memadai untuk  memenuhi  kebutuhan  pasar  kerja,  Penduduk yang  tinggal  di  daerah  dengan  lapangan  pekerjaan yang terbatas atau kurang berkembang.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian dilakukan sebelumnya oleh Mochamad  Wahyudi,Lise  Pujiastuti,dan  Solikhun tahun  2020  dalam  judul  penelitiannya  “Penerapan Data Mining Dalam Pengelompokan Data Pengangguran Terbuka Beradasarkan Provinsi Menggunakan
Algoritma
K-Means ” dalam penelitiannya  menyebutkan  bahwa  Pengangguran Terbuka merupakan Angkatan kerja yang sama sekali tidak mempunyai pekerjaan. Pengangguran ini Terjadi karena Angkatan kerja belum mendapatkan pekerjaan padahal  sudah  berusaha  secara  Maksimal,dan Sebagian  lagi  tergolong  Angkatan  kerja  malas bekerja,serta pekerja dengan upah harian rendah.Dalam  hal  ini  Pemerintah  mengambil  peran penting dalam Upaya mengatasi masalah tersebut,Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan data pengangguran terbuka berdasarkan Provinsi tahun 2015. [1]
Penelitian  yang  kedua  dilakukan  oleh  Fawaidul badri  &  Anang  Habibi)  Pada  penelitian  ini  kita  akan menganalisis  hasil  sebaran  seluruh  provinsi  di Indonesia  berdasarkan  data  tersebut.mendiskusikan apakah  hal  ini  dapat  ditentukan.Dari  data  Tingkat Pengangguran Terbuka menggunakan analisis cluste r. Algoritma  yang  digunaka K-Means menunjukan bahwa  seluruh  34  provinsi  di  Indonesia  terbagi menjadi  2  kelompok  pengangguran,  yaitu  kelompok pertama dengan tingkat pengangguran tinggi,dan yang kedua adalah tingkat pengangguran rendah.Kelompok Tingkat pengangguran tinggi terdiri dari 10 kelompok, kelompok  tingkat  pengangguran  menengah,dan
tingkat pengangguran rendah terdiri dari  24  hasil dari K-Mean Clustering yaitu nilai Mean Square kelompok 1  dengan  standar  pengangguran  tinggi  dan  2  dengan standar  pengangguran  rendah  kurang  dari  0,05. Sehingga cluster 1 dan 2 sangat baik dan terbukti dan hasil yang baik bisa diperoleh.. [2].
Penelitian  berikutnya  adalah  Penelitian  yang dilakukan  oleh  Anggia  arfiani  (2021)  Penelitian  ini membahas  permasalahan  pengangguran  dengan menggunakan indicator Tingkat Pengangguran khususnya  jumlah  penduduk  dan  upah  minimum Kabupaten/Kota  dengan  menggunakan  metode K- Means  Clustering .Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk memperoleh hasil pengelompokan Kabupaten/Kota di Provinsi  Jawa  Barat  berdasarkan indicator tingkat pengangguran. [3]
Penelitian  (N  P  Darshinni  2023)  Penelitian  ini menyebutkan bahwa  pengangguran merupakan salah satu  masalah  yang dihadapi  negara berkembang dan maju.Ketika  tingkat  pengangguran  suatu  negara mencapai tingkat yang tinggi,maka hal tersebut dapat menjadi  masalah  bagi  negara  tersebut.  Pembayaran pajak pemerintah akan berkurang sehingga berdampak pada  penurunan  pendapatan  negara. Di  sisi lain,kualitas  pekerjaan  yang  tidak  memadai  juga mempengaruhi tingkat pengangguran.Tujuan penelitian ini adalah untuk mendeskripsikan pola dan dampak pengangguran di Provinsi Jawa Barat,Indonesia pada tahun 2011 hingga 2022 dengan menggunakan metode K-Means Clustering . Hasil dari penelitian ini telah berhasil menerapkan Algoritma K- Means Clustering pada data Pengangguran Terbuka di Provinsi  Jawa  Barat  dengan  mengklasifikasikan  data berdasarkan tingkat Pendidikan,tahun,dan kabupaten . [4]
Tujuan  dari  Penelitian  ini  adalah  untuk Mengembangkan  model  pengelompokan  data  serta Menganalisis pola dan tren Pengangguran Terbuka di Provinsi  Jawa Barat   berdasarkan tingkat  Pendidikan akhir dengan mempertimbangkan measuretype berupa nilai silhoutte score untuk mengevaluasi klaster, serta menentukan  jumlah maxruns yang  memungkinkan untuk  mencapai  konvergensi  model  dengan  tingkat nilai yang baik dan optimal.
Metode Penelitian dalam penelitian ini penambangan data dilakukan dengan Teknik Clustering dengan metode K-Means Metode K-Means digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  suatu Teknik pengelompokan data yang berupaya membagi data  menjadi  dua  kelompok  atau  lebih.Algoritma k- means salah  satu  dari  algoritma clustering yang popular  digunakan  untuk  mengelompokan  data berdasarkan  karakteritik  yang  serupa.Kelompok  data yang dihasilakn disebut Cluster . Mampu Mengidentifikasi kelompok pengangguran terbuka berdasarkan tingkat pendidikan di Provinsi Jawa barat menggunakan K-Means, dengan measuretype  berupa  tingkat  kesesuaian  (goodness  of fit)  antara  data  pengangguran  terbuka  dan  hasil klasterisasi,  serta  menentukan  jumlah  maxruns  yang
optimal  untuk  mencapai  konvergensi  dalam  proses klasterisasi. K-Means juga merupakan Teknik pengelompokan  data  yang nonhierarki (terbatas). Sehingga data yang berkarakteristik sama akan masuk kedalam satu kelompok yang sama.

## 2.1. Data Mining
Data  Mining  adalah  proses  pengumpulan  atau pemrosesan  data  dengan  tujuan  untuk  mengeksktrasi informasi darinya.Saat mengumpulkan dan mengekstrak  informasi,kita  dapat  menggunakan perangkat  lunak  yang  menggunakan  perhitungan statistik  dan  teknologi  kecerdasan  buatan  (AI).Istilah lain dari data mining adalah Knowledge Discovery in Database (KDD). [5]

## 2.2. Clustering
Clustering  adalah  proses  membagi  objek  data menjadi  beberapa  kelompok  yang  biasa  di  sebut cluster. Metode ini bermanfaat untuk mengidentifikasi kelompok  yang  tidak  diketahui  dalam  data,  seperti dalam  bisnis inteligence yang  dimana  dapat mengelompokkan  data  penngangguran  terbuka  ke berbagai  segmen  serta  mengelompokkan  tingkat pengangguran di tiap daerah. [6]

## 2.3. K-Means
K-means  merupakan  suatu  metode  yang menganalisis  data  atau  data  mining  tanpa  supervisi yang memodelkan data melalui tahapan partisi untuk mengelompokkan  data  ke  dalam  kelompok  – kelompok dimana setiap kelompok memiliki karakteristik  yang  serupa  dan  berbeda  dengan kelompok lainnya. Tujuannya adalah meminimalikan variasi  antar  data  dalam cluste r  dan  memaksimalkan variasi antar cluster. [7]

## 2.4.  KDD
Knowledge Discovery in Database (KDD) adalah istilah  ilmu  komputer  yang  merujuk  dalam  proses penemuan  informasi  berharga  dari  kumpulan  data digital  besar,  seperti  database  atau  dataset.  Proses KDD  melibatkan  beberapa  tahapan,  termasuk persiapan  data,  pemilihan  data,  pembersihan  data, implementasi informasi pada dataset, dan interpretasi hasil. [8]

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  dapat dikategorikan  sebagai  kuantitatif.  Kuantitatif  ini merujuk  pada  pendekatan  penelitian  yang  berfokus pada  pengumpulan  data  analisis  data  berupa  angka atau variabel kuantitatif untuk mendapatkan pemahaman tentang fenomena yang diteliti. Dalam hal ini, penggunaan metode K-means clutering menunjukan  pendekatan  analisis  statistik  untuk mengelompokkan  Data  Pengangguran  Terbuka  di Jawa  Barat,di  pecah  berdasarkan  tingkat  Pendidikan dan Kabupaten.

## Gambar 1. Tahapan Proses KDD

## 3.1. Selection
Pada  tahap  awal  data  yang  relevan  untuk dianalisis  dipilih  dan  diambil  dari  koleksi  data  yang ada.Proses  seleksi  data  ini  melibatkan  pemilihan sumber  data  yang  tepat  dan  instrument  yang  sesuai untuk mengumpulkan data yang diperlukan. [9]

## 3.2. Pre – processing
Tahap  berikutnya  adalah  Proses  data cleaning atau Data dengan nilai yang tidak konsisten pada tahap pra-pemrosesan.  Selection  adalah  sebuah  proses menganalisis data yang relevan dari database,memeriksa  konsistensi  hal  ini  di  karenakan sering ditemukan bahwa tidak semua data dibutuhkan dalam  proses  data  mining.  Proses  penelitian  data pengangguran  terbuka  di  Jawa  Barat  tahun  2019  – 2022  sebanyak  588  Proses  ini  meliputi  tahap  seperti data  yang  kosong,  ataupun  missing  maka  dilakukan proses cleaning agar  sesuai  dengan  format  yang  di inginkan. [10]

## 3.3. Transformation
Adalah  proses  transformasi  data  terpilih  agar sesuai untuk proses data mining.Langkah transformasi mengubah  data  polynominal  menjadi  data  numerik untuk  pemrosesan  berbasis  jarak.Untuk  mengubah data polynominal menjadi data numerik.menggunakan operator Nominal  to  Numeric. Mengubah representasi data  untuk  mempermudah  dan  memperbaiki  agar sesuai dengan Teknik data mining yang dipergunakan. [10]
3.4. Data Mining
Pada tahap ini yang dilakukan adalah menerapkan  algoritma  atau  metode  pencarian pengetahuan. Tahap ini adalah tahap utama dari proses data  mining  itu  sendiri.  Sebelumnya  jumlah  cluster harus ditentukan untuk mencapai nilai k yang optimal.
a) Menentukan junlah cluster .
b) Mengevaluasi  jarak  antara  setaip  titik  data  dan centroid.
c) Menentukan  nilai centroid atauu  pusat cluster . [11]

## 3.5. Evaluation / Interpretation
Pada tahap evaluasi, akan diketahui apakah hasil daripada  tahap  data  mining  dapat  menjawab  tujuan yang  telah  ditetapkan.  Untuk  itu  pada  tahap  ini  data yang  sudah  diproses  akan  diukur  menggunakan operator  kinerja  agar  dapat  untuk  mengitung  Davies Bouldin Index (DBI), dengan tujuan agar memperoleh nilai k yang optimal dalam penelitian. [12]
4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Selection Diawal tahapan terdapat tahap
selection,merupakan tahapan dimana proses menganalisis data  yang relevan dari database, karena sering ditemukan bahwa tidak semua data atau atribut dibutuhkan  dalam  proses  data  mining.  Proses penelitian  data  pengangguran  terbuka  di  Jawa  Barat tahun 2019 – 2022 sebanyak 588 data.

## 4.2. Pre – processing
Pada  tahapan  ini  langkah  –  langkah  yang dilakukan ialah untuk memberaihkan atau menyiapkan data  yang  sebelumnya  dilakukan  analisis  dan pemodelan.  Tujuannya  ialah  memastikan  data  yang digunakan  memiliki  kualitas  yang  baik,  relevan, akurat, dan sesuai apa yang dibutuhkan analisis yang akan  dilakukan.    Proses  ini  melibatkan  beberapa langkah  seperti  penanganan  data  yang  kosong, menghapus  data  yang  duplikat,  serta  mengatsi  nilai yang  tidak  relevan  dan  nilai  yang  hilang  agar  sesuai dengan yang dinginkan. Hasil dari proses data ini ialah data  yang  sudah  dibersihkan,  sehingga  akan  mudah untuk  dianalisa  dan  menghasilkan  hasil  yang  lebih akurat.

## Gambar 2. Missing Value
Mengidentifikasi  nilai  yang  hilang  atau  kosong dengan  rappidminner,missing  value  dapat  di  Atasi dengan  mengganti  nilai  kosong  dengan  lainnya. Misalnya  dengan  menggunakan  operator Filter example.
Dataset  sebelumnya  memiliki  data  yang  hilang atau  bernilai  0,  Operator  Filter  Example  diterapkan dalam  menghilangkan  data  yang  kosong  agar  dapat dilakukan  proses  pembagian  data  dengan  operator Multiply .
Gambar 4. Operator Multiply.
Digunakan  untuk  membuat  Salinan  objek rapidminer.Operator ini mengambil objek Rapidmnner dari  port  input  dan  mengirim  Salinan  objek  ke  port output.Setiap  Port  output  yang  terhubung  akan membuat  Salinan  yang  independen.  Pada  peneilitian ini  multiply  akan  digunakan  untuk  membuat  cabang pada  data  yang  nantinya  akan  digunakaz  operator corelation matrix. Operator Multiply membantu untuk membangun  struktur  proses  Rapidminer  yang  lebih baik.Contoh pengunaannya adalah dengan mengalikan objek ExampleSet Titanic menjadi dua Salinan.

## 4.3. Transformation
Data transformation digunakan untuk mengubah data  dalam  bentuk  yang  sesuai  dalam  proses  data mining. Yang akan dipilih kedalam bentuk yang cocok untuk  digunakan  dalam  algoritma  yang  digunakan, ialah  algoritma K-means .Proses  ini  menggunakan operator  “Nominal  to  Numeric”  untuk  mengubah atribut  yang  bersifat  non-numerik  menjadikan  tipe numerik.
Gambar 5 . Hasil Operator Nominal to Numerik
Pada transformasi di atas menggunakan operator “Nominal  to  Numerical”  karena  algoritma  k-means hanya bekerja pada data numerik , operator ini dapat mengubah  atribut  non  –  numerik  kedalam  represensI numerik,  contohnya  seperti  teknik  yang  pengodean seperti pengubahan label menjadi nilai numerik sesuai dengan yang ditentukan. Melakukan transformasi ini, mengubah atribut yang semula non – numerik menjadi represensi  numerik  yang  bisa  digunakan  oleh algoritma  k-means,  dengan  menganalisis  klasterisasi pada data yang diubah kedalam format yang sesuai.

## 4.4.   Pemodelan proses dirapidmaner
RapidMiner, sebagai platform analisis data yang canggih,  melibatkan  serangkaian  tahapan  esensial dalam  proses  pemodelan.  Tahapan-tahapan  ini membentuk  kerangka  kerja  yang  komprehensif, memungkinkan  pengguna  untuk  mengelola  dan menganalisis  data  dengan  tujuan  membangun  model yang  dapat  memberikan  wawasan  berharga.  Dapat dilihat  pemodelan yang digunakan pada penelitian ini pada gambar 6 berikut.
Gambar 6. Pemodelan Rapidminner
Pada  Tahapan  yang  tertera  di  atas  merupakan keseluruhan  dari  pemodelan Algoritma  K-Means Clustering dengan  Rapidminner  Studio,  yang menggunakan beberapa tahapan atribut Pembaca Data ( Read  Excel ), Data  Cleaning membersihkan  data ( Filter Example ),Membagi Data ( Multiply),Set Rule ,Mengubah  menjadi Numeric  (Nominal  to Numeric ),Menyeleksi atribut yang di butuhkan ( Select Atributte),Clustering. Sementara  dalam  pembagian data  untuk  menentukan  Korelasi  hanya  digunakan  3 operator yaitu Nominal to Numeric,Corelation matrix dan Terakhir untuk menampilkan Hasil menggunakan Perfomance dengan perolehan percobaan parameter K

## 4.5.   Data Mining
Pada tahap ini menggunakan operator Clustering yang  akan  menentukan  cluster  atau  pengelompokkan data. Dalam penelitian ini memakai algoritma k-means serta  menggunakan  3  cluster    dengan  maxrun  6 perulangan  .  Supaya  menghasilkan  nilai  k  yang optimal, dengan melakukan 6 kali perulangan. Dari 6 kali perulangan, nilai k yang optimal dihasilkan pada k = 3 dengan hasil DBI nya yaitu 0.487
Tabel 1.  Hasil DBI No Cluster Davies Bouldi Index 1 K2 0.555 2 K3 0.487 3 K4 0.489 4 K5 0.500 5 K6 0.512 6 K7 0.501 7 K8 0.504 8 K9 0.493 9 K10 0.533
4.6. Evaluation / Interpretation

## Gambar 7. Bagan Cluster
Pada hasil pengelompokkan dalan penelitian ini untuk  menganalisis  Tingkat  Pengangguran  Terbuka Berdasarkan Tingkat Pendidikan Akhir.
a. Cluster  0  adalah  tingkat  pengangguran  tinggi berdasarkan pada Pendidikan Tingkat akhir yang di dominasi oleh SD(Kebawah),DIPLOMA  I-III dan  SMA  UMUM,  dengan  Mayoritas  wilayah
Kabupaten Bogor,Kabupaten Sukabumi,Kabupaten Bandung.Sedangkan wilayah Cianjur, Kuningan, Cirebon
Pengangguran  terbuka  berdasarkan  tingkat Pendidikan  SD  Kebawah,(SMP)  dan  SMA UMUM dan KEJURUAN .
b. Cluster  1  adalah  Tingkat  pengangguran  terbuka rendah  pada  Tingkat  Pendidikan  Akhir  yang  di dominasi oleh tingkat Pendidikan akhir SMP,SMA  UMUM,SD  (KEBAWAH),  dan SMA kejuruan pada wilayah BANJAR,PANGANDARAN dan INDRAMAYU.  Sedangkan  CIANJUR  dan CIMAHI  meliputi  lulusan  Pendidikan  akhir SMA kejuruan,SMA umum,SD
(KEBAWAH),DIPLOMA.
c. Cluster  2  adalah  dengan  tingkat  pengangguran terbuka  Menengah  tinggi  berdasarkan  Tingkat Pendidikan  Akhir  yang  terdiri  dari  SMA umum,SMA
Kejuruan,SD (KEBAWAH),Diploma I II III,SMA UMUM,KEJURUAN,SMP SMP yang berada di
Kabupaten Bogor, Kabupaten Sukabumi, Kabupaten Cianjur, Kabupaten Bandung, Kabupaten  Garut,  Kabupaten  Tasikmalaya, Kabupaten Ciamis, Kabupaten Kuningan, Kabupaten  Cirebon,  Kabupaten  Majalengka, Kabupaten Sumedang, Kabupaten Indramayu.
Berdasarkan cluster. Diketahui jumlah Pengangguran Terbuka Berdasarkan Pendidikan akhir paling tinggi  pada cluster_0 dengan jumlah 389 item cluster_1  menengah  dengan  162  item,dan  cluster  2 merupakan cluster terendah yaitu 29 item.Dan terdapat hasil dari centeroid table berikut.
Gambar 8 . Hasil Centeroid Table
Pada  penelitian  ini  membahas  mengenai Pengelompokan  Dataset  Pengangguran    Terbuka  di Jawa  Barat  Berdasarkan  tingkat  Pendidikan  akhir beserta  daerah  yang  terdampak,muali  dari  tingkat tertinggi,menengah  dan  terendah.  Proses  penelitian dillakukan  untuk  mengtahui  cluster  mana  yang terdapat di paling tinggi dan rendah dalam menentukan jumlah  pengangguran  tertinggi.proses  agar  dapat mengetahui  hasil  tersebut  dengan  mengelompokkan data dalam metodee clustering menggunakan k-means.
Gambar 9. Hasil Devies Bouldin Index
Dari banyak nya pengujian parameter K, Penulis dapat  mengetahui  cluster  berapa  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  ialah  dengan  menghtitung  nilai DBI dan dapat diketahui hasil nilai DBI terdapat pada K3 (klaster 3).

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penerapan metode clustering dalam data mining efektif    digunakan dalam  penelitian  dataset pengangguran  terbuka  untuk  mengidentifikasi  pola dan  hubungan  antara  variabel-variabel    yang  diteliti. Algoritma K-Means dapat digunakan untuk mengelompokkan wilayah berdasarkan indeks Pendidikan di provinsi Jawa Barat.
Implementasi algoritma K-Means dapat memetakan  jumlah  pengangguran  di  provinsi  jawa barat berdasarkan tingkat Pendidikan akhir,Penelitian ini menunjukan hubungan antara tingkat Pendidikan,dan angka pengangguran,dimana semakin tinggi  tingkat  Pendidikan,semakin  rendah  angka pengangguran.
Hasil penelitian menggambarkan data pengangguran terbuka Provinsi Jawa Barat tahun 2013 hingga  2022  menggunakan  algoritma K-Means data pengangguran  terbuka  tahun  2013-2022  menurut provinsi  Jawa  barat  menggunakan  Agoritma K- Means. Nilai  K  =  3  memberikan  cluster  terbaik.Hasil clustering  divalidasi  menggunakan  Davies-Bouldin Index (DBI) dengan nilai 0,487.Eksperimen K-Means dengan  nilai  K  =  3  dibagi  3  cluster,0  sebanyak  389 ,cluster  1  dengan  29  item,  dan  cluster  3  adalah  162 anggota .
Saran untuk penelitian berikutnya tentang tingkat pengangguran terbuka berdasarkan pendidikan di Jawa Barat  dengan  K-Means  clustering  k=3  dapat mencakup pengumpulan data yang lebih lengkap dan terbaru, penggunaan metode validasi  yang lebih  baik seperti Davies Bouldin Index (DBI), dan analisis yang lebih  mendalam  terhadap  hasil  pengelompokkan. Selain itu, penelitian selanjutnya dapat mempertimbangkan faktor-faktor lain yang mempengaruhi tingkat  pengangguran, seperti kondisi ekonomi, demografi, dan geografis. Studi sebelumnya telah  menggunakan  algoritma  K-Means  clustering untuk  memetakan  jumlah  pengangguran  di  Provinsi Jawa  Barat  berdasarkan  tingkat  pendidikan  dengan nilai k=3 Oleh karena itu, penelitian selanjutnya dapat memperluas penggunaan metode ini untuk memetakan tingkat pengangguran terbuka berdasarkan pendidikan di  Jawa  Barat  dengan  k=3  dan  membandingkan hasilnya dengan studi sebelumnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Azzahro,  Z.  (2022). Implementasi  Metode  K- Means  Clustering  Untuk  Pengelompokan  Data
Kemiskinan Di Jawa Timur (Doctoral dissertation, Universitas Muhammadiyah Malang).
[2] Fajriani,  F  2020,  ' K-Means  Clustering analysis pada Persebaran Tingkat pengangguran kabupaten/kota  di  Sulawesi  selatan', Jurnal
Varian , journal.universitasbumigora.ac.id, https://journal.universitasbumigora.ac.id/index.p hp/Varian/article/view/652
[3] Harits, D, Puji, AA, Andivas, M, Dermawan, D, & ... 2022, 'Analisis Klaster Tingkat
Pengangguran  di  Provinsi  Kalimantan  Timur Menggunakan  Algoritma  K-Means', Jurnal Surya … , ejurnal.umri.ac.id, https://ejurnal.umri.ac.id/index.php/JST/article/v iew/4430
[4] Maliqi, R, Falgenti, K, Priani, S, Fithri, F, & ... 2022,  'Penerapan  Metode K-Means  Clustering pada Data Tingkat Pengangguran Terbuka Tahun 2016-2018  dan  2019-2021', Computer  Science
… , eprints.bsi.ac.id, http://eprints.bsi.ac.id/index.php/co- science/article/view/1151
[5] Megawaty,  M.  (2022).  Algoritma  partitional clustering untuk pengklasifikasian tingkat pengangguran  di  kabupaten  lahat. Algoritma partitional  clustering  untuk pengklasifikasian tingkat pengangguran di kabupaten lahat .
[6] Muharni,  S,  &  Andriyanto,  S  2022,  'Ditarik: Penerapan  Metode K-Means  Clustering Pada Data  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  Tahun 2016-2018 Dan 2019-2021', Jurnal Informatika , jurnal.darmajaya.ac.id,
https://jurnal.darmajaya.ac.id/index.php/JurnalIn formatika/article/view/3172
[7] Muharni, S, Andriyanto, S, No, JK, & Metro, M 2022,  'Penerapan  Metode K-Means  Clustering pada Data Tingkat Pengangguran Terbuka Tahun 2016-2018 dan 2019-2021', J. Inform , academia.edu,
https://www.academia.edu/download/90650381/ pdf.pdf
[8] Naya,  C,  &  Siswandi,  A  2023,  'Implementasi Data Mining Untuk Pengelompokan Pengangguran  Terbuka  di  Indonesia  Dengan Metode Clustering', Jurnal SIGMA ,jurnal.pelitabangsa.ac.id,http://jurnal.pel itabangsa.ac.id/index.php/sigma/article/view/25 77
[9] Pastia, NI, & Dikananda, FN 2023,
'Pengelompokan  Data  Pengangguran  Terbuka Menggunakan Algoritma K-Means Berdasarkan Provinsi Jawa Barat', Jurnal Dinamika Informatika , jdi.upy.ac.id, https://jdi.upy.ac.id/index.php/jdi/article/view/2
23
[10] Putrie,  A.  A.,  &  Sanjaya,  R.  (2021). Pengelompokan  Kabupaten/Kota  Berdasarkan Indikator Tingkat    Pengangguran Menggunakan Algoritma  K-Means  Clustering  ( Studi Kasus:
Provinsi Jawa Barat). eProsiding Sistem
Informasi (POTENSI) , 2 (2), 111-121.
[11] Rais, M, Goejantoro, R, & Prangga, S 2021, '… K-Means  Cluster  dengan  Principal  Component Analysis  pada  Pengelompokan  Kabupaten/Kota di  Pulau  Kalimantan  Berdasarkan  Indikator Tingkat  Pengangguran  …', EKSPONENSIAL , jurnal.fmipa.unmul.ac.id, http://jurnal.fmipa.unmul.ac.id/index.php/expon ensial/article/view/805
[12] Sarbaini,  S,  Saputri,  W,  &  Muttakin,  F  2022, 'Cluster  Analysis  Menggunakan  Algoritma Fuzzy K-Means Untuk Tingkat Pengangguran Di Provinsi Riau', Jurnal Teknologi Dan … , jurnal- tmit.com, http://jurnal- tmit.com/index.php/home/article/view/30
[13] Tanjung,  FA,  Windarto,  AP,  &  ...  2021, 'Penerapan Metode
K-Means Pada
Pengelompokkan  Pengangguran  Di  Indonesia',
Jurasik  (Jurnal  Riset  … ,  tunasbangsa.ac.id, http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasi k/article/view/271
[14] Wahyudi,  M,  Pujiastuti,  L,  &  Solikhun,  S  2020,
'Penerapan Data
Mining Dalam
Mengelompokkan  Data  Pengangguran  Terbuka Menurut  Provinsi  Menggunakan  Algoritma  K- Means', …  Seminar  Nasional  Riset  … , tunasbangsa.ac.id, http://tunasbangsa.ac.id/seminar/index.php/senari s/article/view/192