Volume 7 Nomor 2, Tahun 2024 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## ANALISIS RELASI DATA SUPPORT DAN DEMAND BAHASA PEMROGRAMAN DI INDONESIA

## RELATIONSHIP ANALYSIS BETWEEN SUPPORT AND DEMAND DATA FOR PROGRAMMING LANGUAGES IN INDONESIA
Rizky Ramadhan Sudjarmono 1 , Muhammad Dzikri Alfian Zahir 2 , Frederick James Prakoso 3 ,
Dandy Erlangga Aryaputra 4 , Fakhri Fajar Ramadhan 5 , Hudzaifah Al Mutaz Billah 6 , Yuyun Hidayat 7 1,2,3,4,5,6,7 Universitas Padjadjaran, Indonesia e-mail: 1 rizky21001@mail.unpad.ac.id, 7 yuyun.hidayat@unpad.ac.id, *6 hudzaifah21002@mail.unpad.ac.id

## ABSTRAK
Programmer  mengambil  peran  besar  dalam  industri  4.0.  Pekerjaan  ini  berkontribusi  besar  dalam automasi  yang  dilakukan  pada  revolusi  industri  ini.  Melamar  pekerjaan  sebagai  programmer biasanya  ditentukan  oleh  bahasa  pemrograman  yang  dibutuhkan  seperti  python  dan  java.  Tenaga kerja digital untuk programmer di Indonesia dapat berkembang apabila bahasa pemrograman yang dibutuhkan  oleh  industri  memiliki  banyak  dukungan.  Berdasarkan  hal  itu,  tujuan  dari  studi  ini adalah  untuk  menganalisis  keterkaitan  dari  popularitas  bahasa  pemrograman  dan  lowongan kerjanya,  serta  mengetahui  bahasa  pemrograman  yang  paling  ideal  untuk  dipelajari  sebagai kompetensi  guna  memasuki  dunia  kerja.  Metode  yang  digunakan  dalam  studi  ini  adalah  metode deskriptif  kuantitatif,  diantaranya  dengan  melibatkan  perhitungan mean dari  indeks  PyPL  dan TIOBE pada 12 bulan terakhir serta analisis korelasi dan regresi dengan data lowongan pekerjaan dari  LinkedIn.  Data  lowongan  kerja  pada  LinkedIn  yang  diolah  adalah  data  lowongan  kerja  yang berada  di  Indonesia.  Hasil  dari  studi  ini  menunjukkan  bahwa  bahasa  pemrograman  yang direkomendasikan  adalah  Python  dengan  hubungan  popularitas  ( support )  dan  lowongan  kerjanya yang tinggi. Studi ini menunjukkan beberapa spektrum sebagai pemetaan, yaitu non-Ideal, short in demand , short in support , dan Ideal. Python sebagai bahasa pemrograman yang direkomendasikan berada  pada  spektrum  ideal  dengan  demandnya  yang  tinggi  yaitu  1.675  pekerjaan  tersedia  pada LinkedIn ( demand ), 12,60% pada indeks TIOBE, dan 29,80% pada indeks PyPL ( support ).
Kata  kunci :  Bahasa  Pemrograman,  LinkedIn,  Lowongan  Kerja,  Mean,  PyPL,  Regresi  Linear,

## TIOBE

## ABSTRACT
Programmers play a big role in Industry 4.0. This job contributes greatly to the automation carried out in this industrial revolution. Applying for a job as a programmer is usually determined by the programming language required, such as Python and Java. The digital workforce for programmers in  Indonesia  can  grow  if  the  programming  languages  needed  by  the industry  have  much  support. Based on that, this study aims to analyze the relationship between the popularity of programming languages  and  job  vacancies  and  find  an  ideal  programming  language  to  learn  to  enter  the workforce.  The  method  used  in  this  study  is  a  quantitative  descriptive  method  involving  the calculation of the mean of the PyPL and TIOBE indexes in the last 12 months and correlation and regression  analyses  with  job  vacancy  data  from  LinkedIn.  The  job  vacancy  data  on  LinkedIn processed is job vacancy data located in Indonesia. This study shows that Python's recommended programming  language  has  a  high  relationship  between  popularity  (support)  and  job  vacancies. This  study  shows  several  spectrums  as  mapping,  namely  non-ideal,  short  in  demand,  short  in
support,  and  Ideal.  Python  as  the  recommended  programming  language  is  on  the  ideal  spectrum with its high demand of 1,675 jobs available on LinkedIn (demand), 12.60% on the TIOBE index, and 29.80% on the PyPL index (support).
Keywords : Linear Regression, LinkedIn, Mean, Programming Language, PyPL, TIOBE, Work Demand

## PENDAHULUAN
Revolusi
Industri 4.0 secara fundamental mengakibatkan berubahnya cara manusia  berpikir,  hidup,  dan  berhubungan satu dengan yang lain (Prasetyo & Trisyanti, 2018).  Pengaplikasian Internet  of  Things di segala  aspek  kehidupan  menawarkan  ruang lingkup baru untuk dijelajahi. Perkembangan teknologi  informasi  (IT)  serta  penerapannya di  berbagai  industri  dunia  telah  membuka peluang kerja cukup besar bagi profesional di bidang  tersebut.  Lulusan  dengan  kompetensi IT  memiliki  peluang  luas  untuk  bekerja  di perusahaan,  instansi  pemerintah,  maupun dunia pendidikan. Walaupun peluang kerja di bidang  teknologi  informasi  ini  masih  cukup tinggi  karena  tingginya  kebutuhan  dari industri,  masih  terdapat  masalah  yakni kesenjangan antara kompetensi yang dimiliki lulusan  dan  kebutuhan  industri.  Pada umumnya,  saat  ini  kompetensi  tenaga  kerja yang  tersedia  masih  belum  memenuhi persyaratan kemampuan teknis maupun non- teknis  yang  dituntut  oleh  pihak  pengguna tenaga kerja.
Para pekerja teknologi semakin meningkat  di  tengah  globalisasi.  Menurut Menkominfo  Johnny  G.  Plate.  Indonesia
kekurangan  9  juta  talenta  digital  pada  2030. Artinya,  Indonesia  memerlukan  sekitar  600 ribu  SDM  digital  yang  memasuki  pasar setiap  tahunnya.  Dan  kurangnya  talenta digital menyebabkan ruang digital berpotensi menyebarkan  konten  negatif  (“Kominfo: Indonesia Kurang 9 Juta Talenta Digital Pada 2030,”  2019).  Sayangnya  kebutuhan  tenaga digital tidak dapat diimbangi dengan kualitas yang  dihasilkan  dari  industri  pendidikan. APTIKOM  (Asosiasi  Pendidikan  Tinggi Informatika dan Komputasi Indonesia) menyatakan  ada  40.000  –  50.000  lulusan setiap  tahun  dari  850  kampus  di  bidang informatika  dan  komputasi.  Namun  tetap tidak  bisa  menghasilkan  lulusan  berkualitas yang  cukup  untuk  memenuhi  permintaan (Indonesia  Krisis  Programmer  –  Biztech Academy, 2020).
Guna mengatasi permasalahan keberadaan  kesenjangan  keterampilan  dan kebutuhan  SDM,  dibutuhkan  peningkatan kualitas pendidikan. Dalam proses peningkatan  kualiatas  pendidikan  tersebut, diperlukan  media  sebagai  instrumen.  Media dalam  perspektif  pendidikan  merupakan instrumen  yang  sangat  strategis  dalam  ikut menentukan  keberhasilan  proses  belajar mengajar.  Kata  media  pembelajaran  berasal
dari  bahasa latin “ medius ”  yang  secara harfiah  berarti  “tengah”,  perantara  atau pengantar  dan  didefinisikan  sebagai  segala sesuatu  yang  digunakan  dalam  kegiatan pembelajaran untuk menyalurkan atau menyampaikan    pesan    dari    suatu    sumber secara    terencana    sehingga    menciptakan lingkungan  belajar   yang  kondusif  dimana proses    belajar    penerima    dapat    berjalan dengan    efisien    dan  efektif  (Arsyad,  1997; Puspa  &  Stai  Baturaja,  2022).  Keberhasilan proses  belajar  mengajar  tersebut  bertujuan untuk  menghasilkan  sumber  daya  manusia yang  merupakan  profesi  lulusan  yang direncanakan.
Bukan  hal  yang  mudah  untuk menerima tenaga kerja sumber daya manusia (SDM)  yang  berkualitas.  Salah  satu  cara yang  digunakan  untuk  memperoleh  tenaga kerja  yang  berkualitas  adalah  dengan melakukan  pemilihan  calon  karyawan  baru. Pemilihan  calon  karyawan  baru  ini  artinya tahapan  untuk  memutuskan  apakah  seorang pelamar  dinyatakan  diterima  atau  tidak. Keputusan  yang  akan  diambil  diharapkan dapat  sesuai  dengan  harapan  sehingga  tidak ada  pihak  yang  dirugikan,  dikarenakan  dari proses inilah akan didapatkan calon karyawan  yang  sesuai  dengan  kriteria  yang diinginkan oleh perusahaan.
Berdasarkan paparan di atas, tujuan dari studi ini adalah untuk:
1. Menganalisis keterkaitan dari popularitas bahasa  pemrograman  (sebagai  ukuran support bahasa  pemrograman)  dan lowongan  pekerjaan  (sebagai  ukuran demand pekerjaan  yang  membutuhkan kompetensi  bahasa  pemrograman  yang sesuai).
2. Mengetahui  bahasa  pemrograman  yang paling  ideal  untuk  dipelajari  sebagai kompetensi guna memasuki dunia kerja.
3. Menentukan rekomendasi bagi
masyarakat yang ingin memulai karirnya dalam pemrograman dengan merekomendasikan bahasa
pemrograman yang populer .
4. Memaparkan  lowongan  kerja  yang tersedia  terhadap  jumlah  popularitas bahasa pemrograman yang dapat digunakan  sebagai  rekomendasi  materi bahasa  pemrograman  mana  yang  akan disediakan.
Kontribusi  studi  ini  adalah  hasil dari  rekomendasi  bahasa  pemrograman dengan support dan demand yang tinggi dapat  dijadikan  sebagai  pertimbangan bahasa  pemrograman  mana  yang  harus diimplementasikan pembelajarannya pada perkuliahan khususnya pada jurusan  teknik  informatika. Bootcamp atau pembelajaran selain di luar perkuliahan
juga dapat mengimplementasikan pembelajaran pada  bahasa  pemrograman  ini,  guna mempersiapkan dan meningkatkan
jumlah  tenaga  kerja  digital  di  Indonesia sesuai dengan yang dibutuhkan. Studi ini mengajukan  hasilnya  sebagai  kontribusi yaitu  bahasa  pemrograman  yang  sangat direkomendasikan implementasinya dalam  pembelajaran  adalah  bahasa pemrograman  python  dengan  support dan  demand  yang  tinggi,  sedangkan bahasa  yang  tidak  direkomendasikan untuk dilanjutkan pembelajarannya adalah  bahasa  pemrograman Ruby,  Go,
PHP, dan C#.
Studi  ini  juga  berkontribusi  dalam merekomendasikan  bahasa  pemrograman yang mempunyai support rendah dan demand yang tinggi kepada penyelenggara bootcamp . Hal ini dapat meningkatkan akses masyarakat mempelajari  bahasa  pemrograman  yang supportnya  rendah  tersebut  untuk  memenuhi demandnya yang tinggi. Waktu pembelajaran dalam bootcamp lebih  cepat  daripada perkuliahan  biasa,  hal  ini  dikarenakan pembelajaran bootcamp yang lebih terfokuskan  pada  satu  atau  lebih  bahasa pemrograman yang mereka tetapkan.
Kebutuhan  tenaga  kerja  digital  Indonesia akan  dapat  terpenuhi  dengan  cepat  sesuai dengan  d emand- nya  jika  penyelenggara bootcamp menerima  rekomendasi  dari  studi ini. Rekomendasi bahasa pemrograman yang support rendah dan demand tinggi ini adalah bahasa pemrograman Java dan SQL.

## METODOLOGI

## 1. TINJAUAN REFERENSI
Menurut  Saif  dkk.  (2013),  terdapat asosiasi antara keterampilan dan job analysis serta  berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan oleh  Saif  dkk.  Tersebut,  menemukan  bahwa pengetahuan  memiliki  asosiasi  yang  kuat dengan job  analysis (Saif  et  al.,  2013). Job analysis adalah  kumpulan  informasi  berupa keterampilan,  pengetahuan,  dan  kemampuan yang  berkaitan  dengan  pelaksanaan  dari pekerjaan tertentu. Job analysis mengidentifikasi  pengetahuan,  keterampilan, kemampuan,  dan  kompetensi  individu  yang dibutuhkan  oleh  seseorang  untuk  melakukan pekerjaannya dengan baik. Secara sederhana, job analysis merupakan sebuah metode yang memberikan  deskripsi  dari  sebuah  pekerjaan dan  profil  kompetensi  yang  dibutuhkan seseorang  untuk  menjadi  sukses  (Dixit, 2014).

## Bahasa Pemrograman
Salah  satu  kompetensi  pengetahuan yang  fundamental  bagi  seorang programmer adalah  menguasai  penggunaan  dari  bahasa pemrograman. Dalam konteks pemrograman, terdapat  sejumlah  bahasa  pemrograman seperti Pascal , C , C++ ,  dan BASIC .  Secara garis  besar,  bahasa-bahasa  pemrograman dapat  dikelompokkan  menjadi  dua  yaitu bahasa  beraras-tinggi  ( high-level  language )
dan bahasa beraras-rendah ( low-level language ).
Bahasa  tingkat  tinggi  adalah  bahasa pemrograman  yang  berorientasi  kepada manusia. Program dibuat dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  yang mudah  dipahami  oleh  manusia,  biasanya menggunakan  kata-kata  bahasa  Inggris, seperti IF untuk menyatakan “jika” dan AND untuk  menyatakan  “dan”.  Termasuk  dalam kelompok bahasa ini adalah bahasa C , C++ , Pascal ,  dan Basic .  Bahasa  tingkat  rendah adalah bahasa pemrograman yang berorientasi  kepada  mesin.  Bahasa  ini menggunakan  kode  biner (yang  hanya mengenal  kode  0  dan  1) atau  suatu  kode sederhana  untuk  menggantikan  kode-kode tertentu  dalam  sistem  biner.  Adapun  yang tergolong dalam kelompok bahasa ini adalah bahasa  mesin  dan  bahasa  rakitan.  Bahasa- bahasa  seperti  itu  ini  sangat  sulit  untuk dipahami  oleh  orang  awam  dan  sangat membosankan  bagi  pemrogram  yang  sudah terbiasa  dengan  bahasa  beraras  tinggi. Pemrogram  harus  benar-benar  menguasai operasi  komputer  secara  teknis.  Namun bahasa  generasi  ini  memberikan  eksekusi program yang sangat cepat. Selain itu bahasa mesin  sangat  bergantung  pada  mesin ( machine  dependent )  yang  artinya,  bahasa mesin  antara  satu  mesin  dengan  mesin  yang lain jauh berbeda (Kadir & Heriyanto, 2005).
PyPL
atau Popularity of Programming Language Index adalah platform  yang  menyediakan  data  indeks mengenai  popularitas  bahasa  pemrograman berdasarkan kata kunci bahasa pemrograman terkait di pencarian Google ( PYPL PopularitY  of  Programming  Language , 2022).
TIOBE adalah  suatu  indeks  dari komunitas programming yang  merupakan indikator popularitas suatu bahasa pemrograman.  Indeks  ini  di  perbaharui sebulan  sekali.  Penilaian  yang  ada  pada indeks  ini  berdasarkan  pada  banyaknya programmer  yang  ahli  di  seluruh  dunia, kursus  dan  vendor  pihak  ketiga  yang  ada. Mesin  pencarian  yang  populer  seperti Google,  Bing,  Yahoo!,  Wikipedia,  Amazon, YouTube dan Baidu untuk mengkalkulasikan penilaiannya. Indeks TIOBE ini bukan untuk menentukan bahasa pemrograman mana yang terbaik  maupun  yang  memiliki  baris  kode terbanyak  yang  telah  tertulis  ( TIOBE  Index , 2022).
Data  yang  dikumpulkan  dari  TIOBE dan  PyPL  merupakan  data  indeks.  Pada PyPL,  indeks  dibuat  dengan  menganalisis berapa sering tutorial bahasa terkait dicari di Google.  Bahasa  yang  semakin  dicari  akan menjadi  semakin  populer.  Hal  tersebut merupakan  indikator  utama.  Data  mentah berasal  dari  Google  Trends.  Pada  TIOBE, index  adalah  sebuah  indikator  kepopuleran
bahasa pemrograman. Indeks tersebut diperbarui setiap bulan. Peringkat berdasarkan  jumlah  dari  teknisi  yang terampil,  kursus-kursus,  dan third-party vendors .  Mesin  pencari,  seperti  Google, Bing, Yahoo!, Wikipedia, Amazon, Youtube, dan Baidu digunakan untuk mengkalkulasikan peringkat di TIOBE.

## Linkedin
LinkedIn  adalah  suatu  situs  web jaringan sosial yang berorientasi pada bisnis, terutama  untuk  jaringan  yang  profesional. LinkedIn memudahkan pekerja untuk menemukan  pekerjaan  yang  tepat  atau magang,  menghubungkan  dan  memperkuat hubungan  profesional,  serta  mempelajari keterampilan untuk karir pekerja.
Deskriptif Kuantitatif
S tudi ini menggunakan metode deskriptif  kuantitatif.  Metode  deskriptif didefinisikan  sebagai  pemecahan  masalah dengan  menggambarkan  objek  penelitian pada  saat  keadaan  sekarang  berdasarkan fakta-fakta  sebagaimana  adanya,  kemudian dianalisis  dan  diinterprentasikan  (Siregar, 2014).  Pendekatan  kuantitatif  dilakukan untuk mengetahui korelasi ataupun pengaruh independent  variable terhadap dependent variable (Mulyadi, 2011).
Terdapat data sekunder yang dikumpulkan  selama  periode  Mei  2021 sampai  dengan  Mei  2022  dengan  sumber
yang  berasal  dari  PyPL,  TIOBE,  LinkedIn. Data sekunder adalah data primer yang telah diolah  lebih  lanjut  dan  disajikan  oleh  pihak lain  misalnya  dalam  bentuk  diagram  atau oleh pengumpul data primer (Umar, 2013).
Mean Data Indeks Bahasa Pemrograman
Dilakukan  perhitungan mean (rata- rata)  untuk  mendapatkan  nilai  yang  dapat merepresentasikan  data  ukuran support . Berikut rumus yang digunakan:
(1)
Keterangan:
= mean
= jumlah seluruh data n = banyak data

## Analisis Korelasi
Dikarenakan  data  indeks  dari  situs PyPL dan TIOBE serupa, dilakukan perhitungan  untuk  mendapatkan  koefisien korelasi  dari  kedua  kumpulan  data  indeks tersebut. Oleh karena itu, digunakan formula koefisien  korelasi  untuk  menentukan  apakah hubungan  kedua  dua  data  indeks  tersebut cukup  kuat  sehingga  dapat  direpresentasikan oleh  salah  satu  kumpulan  data.  Kuadrat  dari angka  koefisien  korelasi  disebut  sebagai koefisien  determinasi  yang  juga  akan digunakan  untuk  menentukan  keterkaitan data.  Berikut  rumus  yang  digunakan:
(2)
Keterangan:
r = koefisien korelasi
= nilai variabel x dalam sampel
= mean dari nilai-nilai variabel x = nilai variabel y dalam sampel = mean dari nilai-nilai variabel y

## Analisis Regresi
Analisis regresi adalah sebuah analisa hubungan  dari  1  atau  lebih  untuk  variabel bebas  (X)  dan  1  variabel  terikat.  Analisis regresi  dapat  membantu  dalam  melakukan proyeksi  penentuan  karakteristik  hubungan antar  variabel.  Berdasarkan  rumus  dibawah, dapat  menentukan  arti  dan  kegunaan  serta arah/pola  hubungan  antar  variabel.  Proses analisis  regresi  harus  mempunyai  model dugaan  dan  pendekatan  kurva  terbaik.  Jika hasil  yang  diperoleh  model  dugaan  terbaik, maka  dapat  dipastikan  hasil  prediksi  dari model  tersebut  menghasilkan  nilai  dugaan yang  dekat  dengan  nilai  sebenarnya  atau dengan  kata  lain  memiliki  kesalahan  yang minimum.
Keterkaitan antara data ukuran support dan  ukuran demand ditemukan menggunakan  formula  koefisien  korelasi. Selain  koefisien  korelasi,  dilakukan  pula analisis  regresi  linear  dari  pemetaan  data ukuran support ke  data  ukuran demand .
Berikut  rumus-rumus  yang  digunakan:
(3) (4)
(5)
Keterangan:
= variabel dependen
= variabel independen
= titik potong dengan sumbu-y
= kemiringan garis
= nilai-nilai variabel X
y = nilai-nilai variabel Y
n = banyak data
2. METODE ANALISIS
1. Data collecting .
Data  bahasa-bahasa  pemrograman yang  populer  dikumpulkan  dari  situs  PyPL dan  TIOBE.  Selanjutnya,  dikumpulkan  data sepuluh bahasa pemrograman dengan jumlah lowongan  kerja  terbanyak  yang  tersedia  di Indonesia  dari  situs  LinkedIn.  Lowongan kerja  tersebut  merupakan  lowongan  kerja yang membutuhkan pengetahuan dan kompetensi  dalam  bahasa-bahasa  tersebut. Dari  PyPL  dan  TIOBE,  dikumpulkan  data indeks  untuk  sepuluh  bahasa  pemrograman dari Mei 2021 hingga April 2022.
2. Mencari  mean  dari  kelompok  data indeks bahasa pemrograman. Setelah  data  indeks  dari  PyPL  dan TIOBE  telah  dikumpulkan,  dilakukan perhitungan mean pada kedua kelompok data  tersebut.  Data mean ini  berfungsi sebagai  representasi  ukuran support dari bahasa pemrograman.
3. Mencari  koefisien  korelasi  dari  antara kelompok  mean  data  indeks  PyPL dengan
TIOBE.
Sebelum  memetakan  data support ke data  lowongan  pekerjaan  dari  LinkedIn sebagai  ukuran demand ,  terlebih  dahulu dilakukan perhitungan koefisien korelasi dan  determinasi  antara  kelompok  data mean PyPL  dan  TIOBE.  Apabila koefisien  determinasi  cukup  tinggi, keterkaitan  antara  kelompok  data mean
PyPL  dan  TIOBE  cukup  kuat  sehingga dapat direpresentasikan oleh hanya salah satu kelompok data (PyPL atau TIOBE). Sebaliknya,  jika  koefisien  determinasi rendah,  kedua  kelompok  data  akan digunakan.
4. Memetakan data indeks bahasa pemrograman  ke  data  lowongan  pekerjaan dari LinkedIn.
Setelah  mendapatkan  data  ukuran support dari  perhitungan mean indeks  PyPL
dan  TIOBE,  data  ukuran support tersebut dipetakan  ke  data  ukuran demand dari LinkedIn. Pemetaan tersebut direpresentasikan dengan menggunakan scatter chart .
5. Melakukan  analisis  korelasi  dan  regresi pada pemetaan yang telah dilakukan.
Berdasarkan  grafik-grafik  dari  pemetaan, dilakukan analisis  korelasi  dan  regresi  linear untuk  menentukan  keterkaitan  dari  ukuran support ukuran demand .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini akan dipaparkan hasil dari pengumpulan dan pengolahan data serta akan  didiskusikan  hasil  yang  diperoleh tersebut.  Berdasarkan  situs  TIOBE  Index pada  periode  Mei  2022  dan  situs  PyPL  pada periode  Mei  2022  didapatkan  data  index bahasa  pemrograman  yang  terkait  dengan data LinkedIn di Indonesia sebagai berikut:

## Tabel 1 Jumlah lowongan kerja berdasarkan bahasa pemrograman yang dibutuhkan
LinkedIn SQL JavaScript Python Java PHP Go C# C++ C Ruby Jumlah Lowongan 2.480 1.848 1.675 1.584 982 664 498 255 216 207
Sumber: Situs jaringan profesional ( LinkedIn , 2022).

## Tabel 2 Data PyPL pada dua belas bulan terakhir dari Mei 2022
PyPL May '21 Jun '21 Jul '21 Aug '21 Sep '21 Oct '21 Nov '21 Dec '21 Jan '22 Feb '22 Mar'22 Apr '22 JavaScript 8,80% 8,90% 9,20% 9.30% 9,50% 9,30% 9,30% 9,10% 9,10% 9,00% 8,90% 9,10%
Python 31,10% 31,70% 30,70% 30,70% 30,00% 30,10% 30,10% 29,60% 28,70% 28,30% 28,30% 28,30%
Java 18,00% 18,30% 18,20% 18,20% 18,00% 18,10% 17,60% 17,80% 18,00% 18,10% 18,10% 18,10%
PHP 6,40% 6,30% 6,30% 6,30% 6,40% 6,30% 6,20% 6,20% 6,10% 5,90% 5,70% 5,50%
Go 1,50% 1,50% 1,50% 1,50% 1,60% 1,50% 1,40% 1,40% 1,20% 1,20% 1,20% 1,30%
C/C++ 6,60% 6,60% 6,60% 6,50% 6,70% 7,00% 7,00% 7,00% 7,40% 7,50% 7,30% 7,10%
C# 7,00% 7,00% 7,20% 7,00% 7,20% 7,40% 7,30% 7,30% 7,30% 7,40% 7,40% 7,40% Ruby 1,10% 1,10% 1,10% 1,00% 1,00% 1,00% 1,00% 1,00% 1,10% 1,10% 1,10% 1,10% JavaScript 8,80% 8,90% 9,20% 9,30% 9,50% 9,30% 9,30% 9,10% 9,10% 9,00% 8,90% 9,10% Python 31,10% 31,70% 30,70% 30,70% 30,00% 30,10% 30,10% 29,60% 28,70% 28,30% 28,30% 28,30%
Sumber: Situs indeks popularitas bahasa pemrograman ( PYPL PopularitY of Programming Language , 2022).

## Tabel 3 Data TIOBE pada dua belas bulan terakhir dari Mei 2022
TIOBE May '21 Jun '21 Jul '21 Aug '21 Sep '21 Oct '21 Nov '21 Dec '21 Jan '22 Feb '22 Mar'22 Apr '22 SQL 1,71% 1,88% 1,53% 1,47% 1,80% 2,17% 2,11% 1,79% 1,80% 1,55% 1,85% 2,28% JavaScript 2,45% 2,33% 2,71% 2,95% 2,55% 2,19% 2,66% 2,30% 2,09% 1,83% 2,09% 2,41% Python 11,87% 11,84% 10,96% 11,86% 11,67% 11,27% 11,77% 12,90% 13,58% 15,33% 14,26% 13,92% Java 11,74% 11,54% 11,20% 10,43% 11,12% 10,46% 10,72% 10,12% 10,66% 12,13% 11,19% 10,82% PHP 1,86% 2,21% 2,58% 2,19% 1,85% 2,10% 1,81% 1,50% 1,40% 1,79% 1,92% 1,64% Go 1,22% 0,95% 1,17% 0,90% 1,13% 1,28% 1,21% 0,95% 1,04% 1,23% 0,98% 1,09% C# 4,41% 4,33% 4,84% 5,14% 5,78% 5,26% 6,06% 6,40% 5,68% 5,37% 5,92% 6,82% C++ 7,81% 7,36% 8,02% 7,36% 7,13% 7,50% 8,28% 7,73% 8,29% 8,01% 8,66% 8,28% C 13,38% 12,54% 11,63% 12,60% 11,83% 11,16% 10,72% 11,80% 12,44% 14,08% 13,06% 12,71% Ruby 1,50% 1,23% 0,95% 1,01% 1,27% 1,12% 1,43% 1,16% 0,88% 0,89% 0,66% 0,88%
Sumber: Indeks komunitas programming ( TIOBE Index , 2022) .
Tabel 4 Data mean indeks popularitas bahasa pemrograman
Mean TIOBE PyPL SQL 1,86% - JavaScript 2,38% 9,13% Python 12,60% 29,80% Java 11,01% 18,04% PHP 1,90% 6,13% Go 1,10% 1,40% C/C++ *20,2% 6,94% C# 5,50% 7,24% C++ 7,87% - C 12,33% - Ruby 1,08% 1,06%
*angka  ini  didapatkan  dari  menjumlahkan  angka  C  dan  C++
Sumber: Hasil pengolahan data, 2023
Tabel  1  menunjukkan  data  sepuluh  jumlah lowongan  pekerjaan  terbanyak  berdasarkan bahasa  pemrograman  yang  dibutuhkan  di Indonesia. Bahasa SQL menduduki peringkat pertama  dengan  angka  2.480.  Tabel  2  dan
Tabel  3  masing-masing  menunjukkan  data indeks  yang  diambil  dari  PyPL  dan  TIOBE. Tabel  4  menunjukkan  data  dari  Tabel  2  dan Tabel  3  yang  telah  diolah  menjadi  nilai mean .
Data  yang  sudah  dikumpulkan  dari platform  Linkedin,  Tiobe,  dan  PyPL  diolah dengan  membandingkan  terlebih  dahulu korelasi  data  dari  Tiobe  dan  PyPL  untuk menentukan  platform  yang  akan  dipakai sebagai acuan. Pada saat melakukan perbandingan terdapat anomali karena adanya  ketidaksesuaian  data  pada platform Tiobe  dan  PyPL.  Pada  platform  PyPL  data bahasa  pemrograman  C/C++  digabungkan dan tidak ada data mengenai SQL, sedangkan pada  platform  Tiobe  data  kedua  bahasa tersebut  dipisah  dan  terdapat  data  mengenai SQL. Oleh karena itu, pengolahan data  yang dilakukan  dibagi  ke  dalam  dua  sesi,  sebagai berikut:
1. Pengolahan data indeks dengan mengikutsertakan  data  indeks  C/C++  di setiap masing-masing platform, menghasilkan angka korelasi 0,5004 dan koefisien determinasi 0,2504.
2. Pengolahan data indeks hanya menggunakan  data  yang  berasal  dari Tiobe dengan ketentuan tidak mengikutsertakan  data  indeks  C/C++, menghasilkan angka korelasi 0,9372 dan koefisien determinasi 0,8783.
Data  indeks  bahasa  pemrograman yang  sudah  diolah  akan  disajikan  ke  dalam grafik  bersamaan  dengan  data  lowongan pekerjaan dari Linkedin per setiap bahasa.
Grafik 1 Perbandingan PyPL dengan LinkedIn Sumber: Hasil pengolahan data, 2023
Grafik 2 Perbandingan TIOBE dengan LinkedIn
Sumber: Hasil pengolahan data, 2023
Grafik 3 Perbandingan Data Support (TIOBE dan PyPL (C/C++ not included )) dengan LinkedIn Sumber: Hasil pengolahan data, 2023
Grafik  1  dan  2  masing-masing menunjukkan  pemetaan  data support dari PyPL dan TIOBE yang telah diolah pada data demand dari LinkedIn. Grafik 3 menunjukkan  grafik  yang  mewakili  data PyPL  dan  TIOBE  dimana  data  C  dan  C++ tidak  dimasukkan  sehingga  korelasi  dua kelompok data tersebut menjadi tinggi.
Setelah  data support dipetakan  pada data demand ,  dilakukan  perbandingan  antara data support PyPL  -  LinkedIn  dan support TIOBE  - LinkedIn.  Variabel-variabel  yang diperlukan untuk perhitungan analisis regresi linear didapatkan sebagai berikut:
Tabel 5 Data perhitungan variabel formula analisis regresi linear
Rata-rata TIOBE (p) LinkedIn (q) p^2 pq
Rata-rata PyPL (r) LinkedIn (s) r^2 rs SQL 1,86% 2.480 0,03% 46,0153 - - - - JavaScript 2,38% 1.848 0,06% 43,9824 9,13% 1.848 0,83% 168.6300 Python 12,60% 1.675 1,59% 211,0919 29,80% 1.675 8,88% 499.1500 Java 11,01% 1.584 1,21% 174,4116 18,04% 1.584 3,26% 285.7800 PHP 1,90% 982 0,04% 18,6989 6,13% 982 0,38% 60.2293 Go 1,10% 664 0,01% 7,2763 1,40% 664 0,02% 9.2960 C# 5,50% 498 0,30% 27,3942 7,24% 498 0,52% 36.0635 C++ 7,87% 255 0,62% 20,0664 - - - - C 12,33% 216 1,52% 26,6310 - - - - Ruby 1,08% 207 0,01% 2,2391 1,06% 207 0,01% 2.1908 C++/C - - - - 6,94% 471 0,48% 32.6953 Total 0,5763 10.409 0,0539 577,8070 0.7974 7.929 0,1438 1.094,0348
Sumber: Hasil pengolahan data, 2023
Setelah  variabel-variabel  dari  Tabel  5 didapatkan,  dilakukan  perhitungan  analisis regresi  linear  dengan  menggunakan  Rumus 3,  4,  dan  5.  Dari  perhitungan  tersebut, didapatkan  bahwa  persamaan  regresi  linear dari pemetaan PyPL/LinkedIn adalah:
Y = 520,55 + 4720,95X,
dan  persamaan  regresi  linear  dari  pemetaan TIOBE/LinkedIn adalah:
Y = 1102,24 - 1064,46X.
Berikut representasi grafik dari analisis regresi linear yang dilakukan:

## Grafik 4 Regresi Linear Data Support PyPL dan LinkedIn
Sumber: Hasil pengolahan data, 2023
Grafik 5 Regresi Linear Data Support TIOBE dan LinkedIn Sumber: Hasil pengolahan data, 2023
Pada  Grafik  4,  keterkaitan  antara ukuran support dan ukuran demand menghasilkan  angka  korelasi  sebesar  0,7169 dan koefisien determinasi sebesar 0,514 yang menunjukkan  bahwa  semakin  besar  ukuran support yang  dimiliki  oleh  suatu  bahasa pemrograman,  semakin  tinggi demand akan pekerjaan  membutuhkan  pengetahuan  dari bahasa  pemrograman  tersebut.  Akan  tetapi, Grafik  5  menunjukkan  hasil  yang  sebalikya di  mana  terdapat  variasi  dari  keterkaitan ukuran support dan demand dengan  angka korelasi  sebesar  -0,0633  dan  koefisien determinasi sebesar 0,004.
Variasi-variasi  dari  keterkaitan  data support dan demand diklasifikasikan  dalam beberapa  kelompok.  Berdasarkan  Grafik  2, bahasa  pemrograman  dibagi  menjadi  empat spektrum, yakni spektrum non-ideal, spektrum short in demand , spektrum short in support , dan spektrum ideal. Berikut klasifikasi tiap-tiap spektrum:

## 1. Spektrum Non-ideal
Bahasa  pemrograman  pada  spektrum ini seperti Ruby,  Go,  PHP, dan C# memiliki ukuran support dan demand yang  lebih rendah  dibandingkan  bahasa  pemrograman yang  lain,  faktor  teknologi  yang  masih  baru seperti  Go  maupun  bahasa  yang  mulai ditinggalkan contohnya Ruby menjadi penyebab  bahasa  berada  di  spektrum  ini. Implikasinya,  bahasa-bahasa  di  spektrum  ini membutuhkan  usaha  yang  lebih  untuk menguasainya dan kesempatan untuk mendapatkan  pekerjaan  di  Indonesia  lebih rendah.  Diharapkan  untuk  tidak  menjadikan bahasa  di  spektrum  sebagai  pilihan  utama dalam  mempelajari  bahasa  pemrograman bagi orang awam.

## 2. Spektrum Short in Demand
Bahasa  pemrograman  C#  memiliki ukuran support yang  relatif  tinggi.  Namun, ukuran demand bahasa  ini  tergolong  rendah dibandingkan dengan jumlah support . Berdasarkan  pengamatan  pada  grafik  1,  2, dan 3 dapat disimpulkan bahwa bahasa yang
berada  di  spektrum  ini  merupakan  bahasa yang  penting  sehingga  cukup  populer,  tetapi lowongan  kerja  yang  tersedia  di  Indonesia tidak begitu banyak, maka dari itu diharapkan  untuk  mempelajari  bahasa  lain yang mempunyai kesempatan untuk mendapatkan  pekerjaan  lebih  besar  seperti python  yang  saat  ini  sedang  populer  serta mempunyai banyak lowongan kerja.

## 3. Spektrum Short in Support
Bahasa  pemrograman  JavaScript  dan SQL  memiliki demand tinggi,  tetapi support rendah.  Faktor  penyebab  kedua  bahasa tersebut  adalah  pada  awalnya  JavaScript hanya  digunakan  untuk scripting sehingga JavaScript  termasuk  ke  dalam  DSL  atau Domain Specific Language . Begitu pula SQL yang hanya digunakan untuk mengolah suatu data pada database. Adanya perbedaan tujuan pada  bahasa-bahasa  DSL  dengan  bahasa- bahasa  GNL  ( General-Purpose  Language ) menyebabkan  bahasa-bahasa  DSL  tidak dapat menyelesaikan masalah yang ada pada bahasa-bahasa GNL.
Grafik  3  menunjukkan  bahwa  SQL dan  javaScript  memiliki  cukup  banyak demand . Hal ini dapat dijadikan acuan untuk menjadikan  kedua  bahasa  pemrograman tersebut sebagai rekomendasi bahasa pemrograman  yang  perlu  diadakan  suatu bootcamp . Dengan adanya bootcamp , komunitas  dari  kedua  bahasa  pemrograman tersebut akan berkembang karena masyarakat
mendapatkan akses-akses baru untuk mempelajari  bahasa  pemrograman  SQL  dan JavaScript  dengan  cara  mengikuti bootcamp yang telah direkomendasikan tersebut. Komunitas  yang masif akan bermanfaat bagi masyarakat  karena  semakin  banyak  sumber daya dalam menyediakan solusi dari permasalahan bahasa pemrograman SQL dan JavaScript.

## 4. Spektrum Ideal
Bahasa  pemrograman  Python  dan Java  berada  pada  spektrum  ideal.  Kedua bahasa  tersebut  sangat  dianjurkan  untuk didalami  oleh  SDM  karena  potensi  yang dimiliki oleh kedua bahasa tersebut memiliki ukuran support dan demand yang  tinggi dibanding bahasa pemrograman yang lain.
Python menjadi bahasa pemrograman yang  paling  populer  selama  12  bulan terhitung  dari  Mei  2021  sampai  April  2022. Kepopuleran  Python  membantu  bagi  mereka yang  sedang  mempelajari  bahasa  ini.  Selain menjadi  bahasa  terpopuler,  bahasa  Python memiliki cukup banyak permintaan berdasarkan lowongan pekerjaan yang ada di Linkedin. Masifnya komunitas yang mempelajari  Python  dapat  dimanfaatkan sebagai  aset  untuk  mempermudah  dalam dunia kerja.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Sebagaimana  yang  telah  disebutkan,
studi ini memiliki beberapa tujuan.
Kemudian
berdasarkan hasil dan pembahasan, dapat disimpulkan bahwa:
1. Terdapat  variasi  keterkaitan  antara popularitas bahasa pemrograman sebagai ukuran support bahasa pemrograman dan lowongan pekerjaan  yang  tersedia  di  Indonesia sebagai  ukuran demand pekerjaan yang membutuhkan kompetensi bahasa pemrograman yang sesuai.
2. Bahasa  Python  merupakan  bahasa yang  ideal  untuk  dipelajari  sebagai kompetensi  guna  memasuki  dunia kerja.
3. Selain ukuran demand pekerjaan yang
tinggi, bahasa Python memiliki ukuran support yang  tinggi sehingga menjadi rekomendasi ba gi
masyarakat  yang  ingin  memulai karirnya dalam pemrograman.
4. SQL merupakan bahasa
pemrograman  yang  memiliki demand pekerjaan  yang  tinggi  walaupun memiliki ukuran support yang rendah.  Nyatanya,  kini  SQL  masih menjadi salah satu bahasa pemrograman  yang  paling  banyak digunakan  oleh  instansi-instansi  yang membutuhkan database dalam mengelola  data. Demand yang  besar
untuk SQL menjadikan bahasa tersebut  sebagai  kandidat  utama untuk  penyediaan  materi  bahasa pemrograman yang dibutuhkan.
Rekomendasi untuk universitas adalah  bahasa  pemrograman  python  dapat dijadikan  bahasa  pemrograman  yang  wajib dikuasai  oleh  mahasiswa  dikarenakan  akses pembelajarannya  yang  mudah  didapatkan ( support yang tinggi) dan lowongan pekerjaan  yang  membutuhkan  keahlian dalam bahasa pemrograman python berjumlah banyak ( demand yang tinggi). Hal ini  akan  memudahkan  kedepannya  untuk mahasiswa  yang  sudah  lulus  dalam  mencari kerja sebagai programmer sekaligus memenuhi tenaga kerja digital yang dibutuhkan.
Rekomendasi  untuk  penyelenggara bootcamp adalah  bahasa  pemrograman  Java dan  SQL  untuk  dijadikan  fokus  dalam pelatihannya,  hal  ini  dikarenakan  kurangnya akses  masyarakat  pembelajaran  pada  bahasa pemrograman tersebut ( support yang rendah) dan kebutuhannya dalam tenaga kerja digital yang  berjumlah  banyak  ( demand yang tinggi).  Pelatihan  bahasa  pemrograman  Java dan  SQL  dapat  meminimalkan  kekurangan akses  masyarakat  kepada  pembelajarannya, pengurangan  tersebut  dapat  dilakukan  jika penyelenggara bootcamp dapat memaksimalkan pembelajaran terhadap
bahasa  yang  telah  direkomendasikan  pada studi ini.
Terdapat keterbatasan dalam
pelaksanaan studi ini yang dapat ditingkatkan pada studi selanjutnya. Beberapa rekomendasi  yang  dapat  dijadikan  agenda studi  di  masa  yang  akan  datang  diantaranya adalah  penggunaan  metode  yang  lebih kompleks,  penggunaan  rentang  data  yang lebih  banyak,  penggunaan  variabel  yang berbeda, dan analisis yang lebih dalam.

## DAFTAR PUSTAKA
Arsyad,  A.  (1997). Media  Pembelajaran .
Raja Grafindo.
Dixit,  A.  (2014).  Job  Analysis  –  Relevance
And Applicability For Modern Business Environment. MITSOM PGRC KHOJ-Management-Journal ,
495–502.

## Indonesia  Krisis  Programmer  -  Biztech
Academy .
(2020).
https://biztechacademy.id/indonesia- krisis-programmer/
Kadir,  A.,  &  Heriyanto.  (2005). Algoritma Pemrograman  Mengunakan  C++ (1st ed.). Andi.
Kominfo:  Indonesia  Kurang  9  Juta  Talenta Digital  Pada  2030.  (2019,  December
18). CNN Indonesia . https://www.cnnindonesia.com/teknolo gi/20191218103406-185- 457962/kominfo-indonesia-kurang-9- juta-talenta-digital-pada-2030
LinkedIn . (2022). www.linkedin.com
Mulyadi,  M.  (2011).  Penelitian  Kuantitatif dan  Kualitatif  serta  Pemikiran  Dasar Menggabungkannya. Studi  Komunikasi Dan Media , 15 (1), 127–138.
Prasetyo,  B.,  &  Trisyanti,  U.  (2018).
Revolusi  Industri  4.0  dan  Tantangan Perubahan  Sosial. SEMATEKSOS  3 “Strategi Pembangunan Nasional Menghadapi  Revolusi  Industri  4.0,” 22–27.
https://doi.org/10.12962/j23546026.y2
018i5.4417
Puspa,  B.,  &  Stai  Baturaja,  I.  (2022).
Pengembangan dan Pemanfaatan
Media Pembelajaran . 3 (1). PYPL Popularity of Programming Language . (2022). https://pypl.github.io/PYPL.html
Saif, N., Khan, M. S., Rehman, K., Rehman,
S.  U.,  Rehman,  Z.  ur,  Nawa,  T.,  & Naqeeb, M. (2013). Competency-based Job  Analysis. International  Journal  of Academic  Research  in  Accounting,
Finance  and  Management  Sciences ,
3 (1), 105–111.
Siregar,  S.  (2014). Statistik  Parametrik Untuk Penelitian Kuantitatif: Dilengkapi dengan Perhitungan Manual dan Aplikasi SSPS Versi 17 (F. Hutari, Ed.; 1st ed.). Bumi Aksara. TIOBE Index . (2022).
https://www.tiobe.com/tiobe-index/
Umar,  H.  (2013). Metode  Penelitian  untuk Skripsi  dan  Tesis  Bisnis (2nd  ed.). Rajawali.