## KLASTERISASI KABUPATEN/KOTA TERDAMPAK COVID-19 DI SEKTOR KETENAGAKERJAAN DENGAN PENDEKATAN K-MEANS NONHIERARCHICAL CLUSTERING
Armalia Desiyanti 1 , Devi Yanti 2 , Hamim Tsalis Soblia 3 , Irlandia Ginanjar 4
1,2,3,4 Departemen Statistika, Universitas Padjadjaran e-mail: 1 armalia21001@mail.unpad.ac.id

## Abstrak
Sepanjang  2020,  pandemi  Covid-19  merupakan  masalah  terbesar  yang  dihadapi  dunia,  termasuk Indonesia. Pandemi Covid-19 memberikan akibat buruk di hampir semua sektor, salah satunya sektor ketenagakerjaan. BPS mencatat bahwa terdapat 29,12 juta orang atau 14,28 persen penduduk usia kerja yang  terdampak  Covid-19.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  memetakan  kabupaten/kota  di  Indonesia berdasarkan dampak Covid-19 pada sektor ketenagakerjaan sehingga dapat mempermudah pemerintah dalam menentukan kebijakan-kebijakan untuk mengatasi masalah ketenagakerjaan sebagai dampak dari pandemi Covid-19 di Indonesia. Metode analisis yang digunakan yaitu Principal Component Analysis dan K-Means Clustering . Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat delapan klaster yang terbentuk dengan karakteristik yang berbeda di masing-masing klaster.
Kata kunci : Covid-19, ketenagakerjaan, K-Means Clustering

## Abstract
In 2020, the Covid-19 pandemic was the biggest problem facing the world, including Indonesia. The Covid-19 pandemic has harmed almost all sectors, one of which is the employment sector. BPS noted that there were 29.12 million people or 14.28 percent of the working-age population affected by Covid- 19. The purpose of this study is to map districts/cities in Indonesia based on the impact of Covid-19 on the employment sector so that it can make it easier for the government to determine policies to address employment problems as a result of the Covid-19 pandemic in Indonesia. The analytical methods used are Principal Component Analysis and K-Means Clustering. The results showed that there were eight clusters formed with different characteristics in each cluster.
Keywords: Covid-19, employment, K-Means Clustering

## PENDAHULUAN
1. Latar Belakang
Wabah  global Coronavirus  Disease 2019  (Covid-19)  menyebabkan  banyak ketakutan  dan  kepanikan  di  antara  orang- orang  di  dunia  (Ankamah  dkk,  2021). Covid-19,  yang  disebabkan  oleh  sindrom pernafasan akut coronavirus 2 (SARS-CoV- 2),  berkembang  pesat  ke  seluruh  dunia selama  kuartal  pertama  tahun  2020, mencapai  status  pandemi  pada  11  Maret (Santamaria dkk, 2020). Pemerintah
Indonesia  telah  mengupayakan  berbagai kebijakan  dalam  rangka  mengatasi  dan meminimalkan  dampak  yang  dihadapi. Namun,  pada  kenyataannya  pandemi Covid-19  yang  terjadi  di  Indonesia  telah menyerang  dan  mengubah  hampir  seluruh sisi  kehidupan,  baik  sosial,  ekonomi, kesehatan hingga budaya.
Dari sisi ekonomi pandemi Covid-19 mengakibatkan pertumbuhan ekonomi Indonesia mengalami kontraksi di sepanjang  tahun  2020.  Data  dari  Badan
Pusat  Statistik  (BPS)  RI  menunjukkan bahwa secara y-on-y , pertumbuhan ekonomi  Indonesia  pada  triwulan  I-2020 terhadap  triwulan  I-2019  tumbuh  hanya sebesar  2,97  persen.  Jika  dibandingkan terhadap  triwulan  sebelumnya  ( q-to-q ), ekonomi  Indonesia  pada  triwulan  1-2020 mengalami  kontraksi  sebesar  2,41  persen. Hal  ini  disebabkan  mulai  diberlakukannya kebijakan pembatasan sosial ( social/physical distancing ) oleh
pemerintah  pada  pertengahan  Maret  2020 sehingga  mulai  memperlambat  jalannya roda perekonomian di Indonesia.
Pada triwulan II-2020, untuk menekan  laju  penyebaran  Covid-19  yang semakin  meningkat,  maka  pemerintah mulai  menetapkan  kebijakan  Pembatasan Sosial  Berskala  Besar  (PSBB)  di  sebagian besar  daerah  di  Indonesia.  Pembatasan terhadap  transportasi,  penutupan  tempat- tempat  rekreasi  dan  hiburan,  termasuk pembatasan pusat perbelanjaan dan sebagian besar aktivitas ekonomi yang ada.
Kondisi ini semakin memperpuruk pertumbuhan ekonomi di Indonesia
sehingga mengalami kontraksi sebesar 5,32 persen ( y-on-y ) atau sebesar 4,19 persen ( q- to-q ).  Pertumbuhan  ekonomi  mengalami kontraksi di hampir semua lapangan usaha, kecuali  Informasi  dan  Komunikasi  serta Jasa  Kesehatan  dan  Kegiatan  Sosial (BPS,2020).
Menurunnya ekonomi Indonesia akibat  pandemi  Covid-19  ini  berpengaruh terhadap  daya  beli  masyarakat.  Pandemi Covid-19 menyebabkan daya beli masyarakat  kian  menurun.  Hal  ini  dapat terlihat dari tren nilai inflasi selama Januari hingga  September  2020  yang  mengalami penurunan  yang  cukup  dalam  bahkan selama  Juni  hingga  September  2020  telah terjadi  deflasi.  Daya  beli  masyarakat tentunya  juga  berpengaruh  terhadap  iklim di dunia usaha.
Kondisi  ini  tentunya  menambah beban  masalah  sosial  ekonomi  seperti kemiskinan  dan  pengangguran.  Banyak perusahaan yang melakukan efisiensi dalam bentuk pengurangan produksi, pengurangan jam  kerja,  pengurangan  besaran  upah, hingga  pemutusan  hubungan  kerja  sebagai dampak dari lesunya perekonomian
Indonesia saat itu. Hasil Survei Angkatan Kerja Nasional  (Sakernas)  BPS  menunjukkan bahwa  Tingkat  Pengangguran  Terbuka (TPT)  Agustus  2020  adalah  sebesar  7,07 persen,  dimana  angka  ini  meningkat  1,84 persen  poin  dibandingkan  Agustus  2019. Terdapat 14,28 persen penduduk usia kerja yang  terdampak  Covid-19  atau  sekitar 29,12  juta  jiwa,  yang  terdiri  dari  2,56  juta jiwa menjadi  pengangguran karena Covid- 19, 0,76 juta jiwa menjadi bukan angkatan kerja karena Covid-19, 1,77 juta jiwa adalah sementara  tidak  bekerja  karena  Covid-19, dan  sebanyak  24,03  juta  jiwa  adalah penduduk bekerja yang mengalami pengurangan  jam  kerja  karena  Covid-19. Tidak  hanya  itu,  hasil  Sakernas  Agustus 2020  juga  menunjukkan  bahwa  rata-rata upah  buruh  setahun  terakhir  turun  5,20 persen.
Tidak  hanya  sisi  ekonomi,  pandemi Covid-19  juga  telah  mengubah  tatanan kehidupan  masyarakat  Indonesia  secara umum. Adanya pembatasan kegiatan di luar
rumah  telah  membentuk  pola  baru  dalam masyarakat,  termasuk  dalam  bekerja. Penerapan  mekanisme Work  From  Home (WFH) menjadi salah satu perubahan dalam rangka keberlangsungan dunia kerja.
Oleh karena masifnya dampak pandemi
Covid-19 terhadap sektor ketenagakerjaan, peneliti ingin memetakan kabupaten/kota  di  Indonesia,  berdasarkan risiko-risiko  dampak  Covid-19  terhadap ketenagakerjaan. Diharapkan dengan adanya  analisis  ini  dapat  memberikan informasi  kepada  pemerintah  mengenai kelompok daerah mana saja yang memiliki karakteristik sama sehingga dapat mempermudah pemerintah dalam menentukan  kelompok  daerah  mana  yang harus difokuskan dalam penerapan kebijakan-kebijakan maupun bantuan untuk mengatasi masalah ketenagakerjaan sebagai dampak dari pandemi Covid-19 di Indonesia.

## 2. Tinjauan Pustaka
Penyebaran  Covid-19  di  hampir seluruh wilayah Indonesia sangat memengaruhi kinerja, produktivitas, keuangan  perusahaan  maupun  kewajiban pengusaha  untuk  memenuhi  kebutuhan biaya operasional salah satunya membayar hak-hak  normatif  perkerja  seperti  upah. Sebagian  perusahaan  yang  mengalami kesulitan  keuangan  tersebut  mendorong pengusaha  mengeluarkan  kebijakan  yang merugikan pekerja.
Kebijakan  tersebut  misalnya unpaid leave (mencutikan  pekerja,  namun  tidak dibayar),  merumahkan  pekerja,  bahkan hingga Pemutusan Hubungan Kerja (PHK) (Randi,  2020).  PHK  juga  menjadi  dampak yang  dirasakan  masyarakat  akibat  Covid- 19,  beberapa  perusahaan  melakukan  PHK kepada  para  pekerja  dengan  alasan force majeure atau mengalami kerugian
(Juaningsih,  2020).  Pandemi  Covid-19 menjadikan perusahaan melakukan tindakan  berupa  pemotongan  upah  hingga PHK  secara  sepihak  (Marchelia  et  al., 2021).
Akibat lain yang ditimbulkan dengan adanya  pandemi  Covid-19  yaitu  kebijakan WFH.  Sejumlah  perusahaan  memberikan
kebijakan  bekerja  dari  rumah  bagi  para pekerjanya. Perusahaan lain juga menerapkan langkah pencegahan Covid-19 yaitu  dengan  mengurangi/menghentikan kegiatan usahanya sementara waktu (Purwanto, 2020). Hal tersebut memberikan dampak  bagi  para  pekerja  yang  sementara waktu  tidak  dapat  melakukan  aktivitas bekerja.
Beberapa  penelitian  terdahulu  yang memiliki metode relevan dengan penelitian ini  yaitu,  penelitian  oleh  Elok  Fitriani Rafikasari  pada  tahun  2016  dengan  judul “Pengelompokkan Kabupaten/kota di Jawa Timur Berdasarkan Indikator Pendidikan”. Penelitian  tersebut  menggunakan  analisis komponen  utama  dan  analisis  klaster dengan melibatkan 10 variabel.
Selanjutnya,  penelitian  oleh  Ranni  A. Pankey dkk pada tahun 2018 dengan judul “Aplikasi  Analisis  Komponen  Utama  dan Analisis Gerombol pada Varietas Tanaman Hias Krisan di Kota Tomohon”. Penelitian tersebut  menggunakan  analisis  komponen utama dan analisis klaster dengan melibatkan 14 variabel. Selanjutnya, penelitian  lain  yaitu  penelitian  yang dilakukan oleh Rana Sahira dkk pada tahun 2021  dengan  judul  “Pemetaan  Provinsi  di Indonesia  Berdasarkan  Indikator  Kualitas Layanan  Pendidikan”.  Penelitian  tersebut menggunakan  analisis multidimensional scalling dan K-means  clustering dengan melibatkan 6 variabel.

## METODE PENELITIAN
1. Sumber Data
Penelitian ini menggunakan data hasil dari  Survei  Angkatan  Kerja  Nasional (Sakernas)  Semester  II  tahun  2020  yang dilaksanakan pada bulan Agustus. Sakernas Agustus  2020  dilaksanakan  di  34  provinsi dengan  jumlah  target  sampel  sebesar 300.000 rumah tangga dan ditujukan untuk menghasilkan  angka  estimasi  sampai dengan  tingkat  kabupaten/kota  (BPS, 2020).
Sakernas  menggunakan  kuesioner yang disusun untuk menanyakan informasi mengenai  keadaan  angkatan  kerja  dan
bukan  angkatan  kerja  dari  setiap  anggota rumah tangga yang berumur 5 tahun ke atas.
Khusus pada Sakernas Agustus 2020, ditambahkan  pertanyaan  terkait  dampak Covid-19  terhadap  ketenagakerjaan  (BPS, 2020).
Variabel  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  data  indikator  yang merepresentasikan dampak
Covid-19 khususnya  terhadap  ketenagakerjaan,  yang bersumber  dari  Survei  Angkatan  Kerja Nasional  (Sakernas)  Agustus  2020  oleh Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Indonesia. Variabel-variabel tersebut ditampilkan pada Tabel 1.
Semua variabel yang digunakan pada penelitian  ini  merupakan  hasil  persentase angkatan kerja terhadap total penduduk usia kerja (15 tahun atau lebih). Penduduk yang termasuk  angkatan  kerja  adalah  penduduk usia kerja (15 tahun dan lebih) yang bekerja, atau  punya  pekerjaan  namun  sementara tidak bekerja, dan pengangguran.

## 2. Langkah-Langkah Analisis Data
Penelitian  ini  menggunakan  analisis multivariat berupa analisis Principal
Component  Analysis (PCA)  dan Cluster Analysis (CA)  untuk  mengelompokkan wilayah kabupaten/kota di Indonesia berdasarkan  risiko  dampak  Covid-19 terhadap  ketenagakerjaan  di  Indonesia tahun  2020.  Penelitian  ini  merupakan penelitian  dengan  pendekatan  kuantitatif dan  deskriptif,  yaitu  penafsiran  terhadap
data  dan  pembahasan  mengenai  hasil analisis dan menggambarkan suatu keadaan yang  dapat  dijelaskan  dengan  angka  dan kata-kata  menggunakan  suatu  metode tertentu.  Serta  dilakukan  pengelompokkan untuk dapat membedakan berbagai kondisi pada objek yang diteliti.
Langkah  yang  dilakukan  untuk mendapatkan pengelompokan wilayah adalah sebagai berikut:

## 2.1 Principal Component Analysis (PCA)
PCA diterapkan terlebih dahulu pada data  yang  mempunyai  multikolinearitas. Multikolinearitas  adalah  suatu  keadaan dimana terdapat hubungan linier sempurna atau hampir sempurna antara beberapa atau semua variabel. Johnson and Wichern (1992) mendefinisikan  komponen  utama  sebagai salah  satu  bentuk  transformasi  variabel yang  merupakan  kombinasi  linier  dari variabel. Proses pembentukan komponen utama adalah: a. Menentukan matriks dari data X b. Menghitung matriks kovariansi c. Menentukan matriks nilai eigen d. Membentuk komponen utama berdasarkan kriteria persentase variansi. Jumlah  komponen  utama  yang  akan digunakan dalam analisis  cluster adalah yang  memiliki  persentase  kumulatif variansi  minimal  80  persen  (Rencher, 2001).
e. Menghitung  komponen  skor  yang diperoleh dari m komponen utama, yang akan  digunakan  dalam  analisis  cluster selanjutnya sebagai pengganti nilai data variabel awal.

## 2.2 Analisis Cluster
Prosedur umum dari Analisis Cluster adalah sebagai berikut:
1. Tentukan  jumlah  cluster  (k)  yang  akan dibuat
2. Pilih  secara  acak  k  objek  dari  dataset sebagai pusat/ centroid
3. Hitung  jarak  setiap  objek  ke centroid terdekat
Tabel 1. Variabel Penelitian
4. Kelompokkan berdasarkan jarak minimum
5. Hitung  kembali  nilai  pusat cluster dengan  menghitung  nilai  rata-rata  baru dari semua titik objek
6. Minimalkan total  dalam jumlah kuadrat secara iteratif
Untuk  mengelompokkan  wilayah kabupaten/kota di Indonesia secara objektif digunakan  analisis cluster  nonhierarki dengan  pendekatan Elbow  Method dan Silhouette  Method untuk  menentukan optimasi banyaknya cluster yang selanjutnya akan digunakan dalam perhitungan clustering dengan algoritma K- Means. Setelah dilakukan pengelompokkan, langkah berikutnya yaitu melakukan    teknik   analisis data kuantitatif secara  deskriptif  untuk  setiap  kelompok yang  terbentuk.  Hal  ini  dilakukan  untuk melihat
karakteristik mengenai ketenagakerjaan yang terdampak   Covid-19 untuk  tiap  kelompok.  Dengan  melakukan analisis  ini,  akan  didapatkan  kesimpulan untuk  masing-masing  kelompok  dengan membandingkan indikatornya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Hasil Analisis Principal Component Analysis (PCA)
Pembentukan komponen utama
digunakan  untuk  menentukan  variabel dominan  yang  akan  digunakan  dalam
analisis  kluster,  dengan  menggunakan bantuan software R.  Hasil  nilai loading berdasarkan matriks korelasi disajikan pada Tabel  2.  Nilai loading digunakan  untuk menginterpretasikan PCA.   Semakin tinggi nilai loading dari  suatu  variabel  maka variabel tersebut memiliki pengaruh dalam pembentukan principal  component  score dan sebaliknya.  Nilai principal component scores dari      variabel        baru  ( principal component ) utama dapat digunakan sebagai input  variabel  untuk  data clustering (Sharma, 1996). Setelah didapatkan principal  component  scores ,  selanjutnya dilakukan identifikasi outlier .
2. Identifikasi Outlier
Berdasarkan  Gambar  1,  terlihat bahwa  terdapat  110  titik  yang outlier , sedangkan yang tidak outlier ada 404 titik. Titik  yang  paling outlier atau  paling berbeda  nilainya  dari  yang  lain  adalah nomor  1  yaitu  Sorong  Selatan,  disusul nomor 2 yaitu Manokwari Selatan, nomor 3 yaitu Tambraw dan nomor 4, yaitu Badung. Oleh  karena  tujuan  analisis  pada penelitian  ini  untuk  mengelompokkan kabupaten  atau  kota  berdasarkan  variabel indikator  (X)  dan  juga  nilai outlier tidak memengaruhi  data  lainnya,  maka outlier tidak dibuang.
PENGUJIAN ASUMSI
ANALISIS

## CLUSTER
Tabel 2. Matriks Komponen Utama
Var Komponen

## RC1  RC2  RC3  RC4  RC5  RC6  RC7
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) X1 0,14 0,12 0,93 0,15 0,22 0,16 0,07 X2 0,14 0,14 0,17 0,17 0,27 0,91 0,10 X3 0,68 0,25 0,32 0,34 0,31 0,29 0,27 X4 0,16 0,20 0,16 0,91 0,13 0,17 0,20 X5 0,22 0,50 0,10 0,35 0,07 0,14 0,73 X6 0,12 0,93 0,12 0,17 0,13 0,13 0,21 X7 0,15 0,13 0,24 0,12 0,90 0,27 0,06

## Gambar 1. Chi-Square Q-Q Plot

## Kecukupan Sampel (Sampel
Representative)
Pengujian kecukupan sampel (sampel yang representative )  secara  keseluruhan dan untuk setiap indikator dapat dilakukan melalui penghitungan indeks Kaiser-Meyer Olkin (KMO) Measure  of  Sampling Adequacy .  Ukuran Kaiser-Meyer  Olkin (KMO)  merupakan  ukuran  kecukupan sampel yang cukup populer untuk digunakan.
Formulasi Kaiser Meyer Olkin (KMO):
Dimana: 𝑟 𝑖𝑗 =koefisien  korelasi  sederhana  antara variabel i dan j 𝑎 𝑖𝑗 =koefisien  korelasi  parsial  antara variabel i dan j Kriteria  Penilaian  Uji  KMO  (Sharma, 1996):
≥ 0,90 = Baik Sekali ≥ 0,80 = Baik ≥ 0,70 = Sedang ≥ 0,60 = Cukup ≥ 0,50 = Kurang < 0,50 = Ditolak
Kesimpulan:  Dengan  menggunakan Statistik  uji  Kaiser  Meyer  Olkin  pada software R  diperoleh  hasil  KMO  ( Overall MSA ) sebesar 0,81 dan nilai MSA for each item di  atas  0,70  untuk  semua  variabel penelitian, sehingga dapat dikatakan bahwa sampel yang digunakan pada penelitian ini sudah  berkategori  baik  untuk  dapat dilakukan analisis lebih lanjut.

## Nonmultikolinearitas
Asumsi nonmultikolinieritas antarvariabel  menjadi  hal  penting  untuk dipenuhi  sebelum  melakukan  analisis  data dengan  menggunakan  klaster.  Terdapat tujuh  variabel  terkait  dampak  Covid-19  di sektor  ketenagakerjaan  yang  digunakan sebagai dasar untuk menentukan pengelompokkan  kabupaten/kota.  Oleh karena  itu,  tujuh  variabel  harus  bersifat
independen  atau  saling  bebas  yang  berarti bahwa  tidak  terdapat  korelasi  yang signifikan diantara variabel tersebut.
Korelasi  spearman  digunakan  untuk menentukan  apakah  terdapat  hubungan yang  signifikan  antarvariabel.  Korelasi tersebut  digunakan  karena  berdasarkan identifikasi plot antarvariabel terjadi hubungan yang tidak linear. Gambar  2  menunjukkan  koefisien korelasi spearman antarvariabel. Berdasarkan  gambar  tersebut,  sebagian besar  variabel  memilliki  hubungan  yang sangat  kuat.  Bentuk  lingkaran  yang berukuran  besar  dengan  warna  biru  yang lebih  pekat  menunjukkan  bahwa  terjadi korelasi  yang  kuat  antarvariabel  dalam penelitian ini.
Pengujian secara statistik juga dilakukan  untuk  meyakinkan  signifikansi dari  korelasi  antarvariabel.  Pengujian  ini menggunakan  taraf  signifikansi  ( 𝛼 = 1%) dimana  hipotesis  pengujiannya  adalah sebagai berikut :
𝐻 0 : 𝜌 = 0
𝐻 1 : 𝜌 ≠ 0 Untuk memenuhi asumsi nonmultikolinieritas, diharapkan uji
siginifikansi ini harus menerima 𝐻 0 atau p- value  > 1% .  Hal  tersebut        memberikan arti  bahwa  korelasi  antarvariabel  bernilai nol atau antarvariabel saling bebas.
Tabel  3  menunjukkan p-value dari hubungan  antarvariabel.  Semua p-value menunjukkan  nilai  kurang  dari 1% atau terjadi korelasi yang siginifikan Gambar 2. Korelasi Spearman Variabel
antarvariabel.  Oleh  karena  itu,  perlu dilakukan  penanganan  terhadap  variabel yang digunakan sebelum dilakukan analisis klaster.
PCA  merupakan  solusi  penanganan terhadap hubungan yang kuat antarvariabel. Oleh  karena  itu,  nilai  dari  setiap  variabel dalam  penelitian  ini  akan  diganti  dengan skor PCA.
Gambar  3  menunjukkan  koefisien korelasi spearman dari skor PCA. Berdasarkan  gambar  tersebut,  semua  skor PCA  untuk  setiap  variabel  memilliki hubungan yang tidak kuat. Bentuk lingkaran  yang  berukuran  kecil  dengan warna  yang  tidak  pekat  menunjukkan bahwa  terjadi  korelasi  yang  tidak  kuat antarvariabel dalam penelitian ini.
Selanjutnya,  apabila  dilihat  dari signifikansi hubungan antarvariabel melalui skor PCA (Tabel  4), terlihat bahwa semua p-value  menunjukkan  nilai  > 1% .  hal tersebut  memberikan  arti  bahwa  korelasi yang  terjadi  tidak  signifikan  sehingga asumsi nonmultikolinieritas terpenuhi.

## Penentuan jumlah klaster optimum
Penentuan jumlah klaster merupakan hal  yang  dilakukan  sebelum  menganalisis data  dengan  menggunakan cluster  K- Mean s.  Dua  metode  digunakan  dalam menentukan  jumlah        klaster        yang optimum,        metode  tersebut  yaitu Elbow dan Average Silhouettee.
Tabel 3. P-value uji korelasi variabel
Gambar 3. Korelasi Spearman Skor PCA
Tabel 4. P-Value Uji Korelasi Skor PCA
Skor RC2  RC4 RC3 RC6 RC5 RC7 RC1 RC2 - 0.43 0.38 0.40 0.93 0.96 0.67 RC4 0.43 - 0.58 0.33 0.71 0.01 0.78 RC3 0.38 0.58 - 0.10 0.10 0.65 0.28 RC6 0.40 0.33 0.10 - 0.98 0.55 0.60 RC5 0.93 0.71 0.10 0.98 - 0.96 0.51 RC7 0.96 0.01 0.65 0.55 0.96 - 0.08 RC1 0.67 0.78 0.28 0.60 0.51 0.08 -
Gambar  4.  Grafik optimal  number  cluster Elbow Method
Gambar  5.  Grafik optimal  number  cluster Average Silhouettee Method
Berdasarkan  Gambar  4  dan  Gambar 5,  jumlah  kelompok/klaster  yang  optimum dengan metode Elbow yaitu delapan klaster. Hal tersebut terlihat dari titik dimana kurva mulai  melandai.  Hal  yang  tidak  jauh berbeda  juga  ditunjukkan  dengan  metode Average Silhouettee dimana jumlah klaster optimum  yaitu  delapan,  Delapan  klaster termasuk  ke  dalam  optimal  kedua  setelah tiga klaster.

## Analisis Klaster K-Means
Pada tabel 5, sebagai contoh, terlihat bahwa  klaster  1  memiliki  nilai  rata-rata yang  paling  tinggi  pada  komponen  RC4, dimana  berdasarkan  Tabel  2  variabel dengan  nilai  loading  tertinggi  adalah  pada variabel X4. Hal ini berarti bahwa variabel X4 memiliki dominasi dalam pembentukan principal  component  score pada  klaster  1, sedangkan  variabel  lain  yang  juga  sedikit dominan adalah X5 dan X3.
Pada klaster 2 nilai yang paling tinggi pada  RC5  dengan  variabel  yang  paling dominan  dalam  pembentukan  PC score adalah variabel X7, variabel lain yang juga sedikit dominan yaitu variabel X3 dan X2. Selanjutnya,  informasi  lebih  mendetail terkait variabel yang dominan dapat dilihat pada Lampiran 1 yang digambarkan sebagai karakteristik klaster.
Gambar  6  menunjukkan  plot  hasil pengelompokkan  514  kabupaten/kota  di Indonesia  berdasarkan     dampak   Covid- 19  pada  sektor  ketenagakerjaan.  Adapun daftar kabupaten/kota menurut klaster yang terbentuk  berserta  jumlah  anggota  dan karakteristiknya
ditampilkan pada Lampiran 1.
Tabel 5. Nilai Rata-Rata Tiap Klaster
Gambar  6.  Plot  Pengelompokkan  514 Kab/Kota  Berdasarkan  Dampak Covid-19 di Sektor Ketenagakerjaan
Gambar 7. Dampak Covid-19 di Indonesia pada Sektor Ketenagakerjaan
Gambar  7  menampilkan  visualisasi dalam bentuk peta dari hasil
pengelompokkan
kabupaten/kota di Indonesia  berdasarkan  dampak  Covid-19 terhadap sektor ketenagakerjaan.   Wilayah- wilayah  dengan  warna  merah  merupakan klaster  yang  paling  terdampak  Covid-19 pada  sektor  ketenagakerjaan  (klaster  6), seperti  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya secara rinci pada Lampiran 1.
Sebagian  besar  wilayah  yang  masuk dalam klaster 6 ini merupakan wilayah ibu kota  provinsi  maupun  kota-kota  besar. Sementara itu, wilayah dengan warna hijau merupakan wilayah yang masuk ke klaster 7,  klaster  dimana  Covid-19  tidak  terlalu berdampak terhadap sektor ketenagakerjaan.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan analisis komponen utama  dan  klaster,  diperoleh  8  klaster pengelompokkan
kabupaten/kota di Indonesia menurut dampak Covid-19 pada sektor  ketenagakerjaan.  Setiap  klaster memiliki  karakteristik  yang  berbeda-beda. Baik pemerintah pusat maupun pemerintah provinsi diharapkan dapat lebih
memprioritaskan dan memfokuskan kebijakan  penanganan  terkait  Covid-19, khususnya  pada  klaster  yang  paling terdampak yaitu klaster 6.
Pemerintah  juga  perlu  memberikan bantuan  terhadap  kabupaten/kota  yang paling  terdampak  Covid-19  dari  sisi persentase  tertinggi  angkatan  kerja  yang sementara  tidak  bekerja  (kab/kota  pada klaster  4),  persentase  tertinggi  angkatan kerja  yang  berhenti  kerja  (kab/kota  pada klaster 2), dan persentase tertinggi penduduk bekerja yang mengalami
penurunan  rata-rata  pendapatan  (kab/kota pada klaster 8).
Sementara itu, untuk seluruh pemerintah kabupaten/kota diharapkan untuk  selalu  menerapkan  kebijakan  dalam rangka  pengendalian  Covid-19  sehingga dampak negatif khususnya terhadap sektor ketenagakerjaan  tidak  menjadi  semakin besar.

## Saran Penelitian
Pada  penelitian  ini,  pencilan  atau outlier yang  teridentifikasi  tidak  diberikan penangangan  lebih  lanjut  atau  dibuang karena  dinilai  tidak  mempengaruhi  data lainnya dalam hal klasterisasi kabupaten/kota  yang  terdampak  Covid-19.
Namun, untuk penelitian selanjutnya dapat dilakukan  penangangan  terlebih  dahulu terhadap outlier yang ada.
Penelitian ini dibatasi pada pengelompokan kabupaten/kota yang terdampak Covid-19 berdasarkan indikator- indikator  terkait  sektor  ketenagakerjaan. Pengembangan lebih lanjut dapat dilakukan dengan  menggunakan  indikator-indikator lain  di  luar  sektor  ketenagakerjaan,  seperti sektor perekonomian.

## DAFTAR PUSTAKA
Ankamah,  J.D.,  Okyere,  E.,  Appiah,  S.T, Kyere,  S.N., (2021).  Nonlinear Dynamics of Covid-19 SEIR Infection Model with Optimal
Control  Analysis.  Commun.  Math. Biol. Neurosci. 2021, 2021:13.
BPS.(2020).  Keadaan  Angkatan  Kerja  di Indonesia  Agustus  2020.  Jakarta  :
BPS BPS.(2020).  Keadaan  Ketenagakerjaan Indonesia  Agustus  2020.  Berita Resmi Statistik No.86/11/Th.XXIII,05 November 2020. Jakarta : BPS BPS.(2020). Keadaan Pekerja di  Indonesia Agustus 2020. Jakarta : BPS
Everitt, B.S. dan Dunn, G. Cluster Analysis Second  Edition .  Heineman  London:
Education Book, Ltd, 1980.
Jolliffe. Principal  Component  Analysis . New York: Springer Verlag, 2002. Juaningsih,  Imas  Novita.  (2020).  Analisis
Kebijakan  PHK  Bagi  Para  Pekerja Pada  Masa  Pandemi  Covid-19  di Indonesia. Adalah:  Buletin  Hukum dan  Keadilan,  Vol  4,  No.1  (2020). https://doi.org/10.15408/adalah.v4i1.
15764.
Marchelia,  Andria.,  Apriliani,  Dea.,  dan
Tien, Mas Anienda.,
(2021). Keberlakuan Alasan Pandemi Covid-
19  Dalam  Dunia  Ketenagakerjaan.
Jurnal Hukum Bisnis Bonum Commune. Vol 4 Nomor 2. Pangkey, Ranni A,   Langi, Yohanes A. R.
(2018). Aplikasi  Analisis Komponen Utama  dan  Analisis  Gerombol  pada Varietas  Tanaman  Hias  Krisan    di Kota  Tomohon. Jurnal  de  Cartesian ISSN:2302-4224. Purwanto,  Agus.  (2020).  Studi  Eksplorasi Dampak  Work  From  Home  (WFH) Terhadap  Kinerja  Guru  Selama Pandemi  Covid-19.  EduPsyCouns Journal : Volume 2 Nomor 1 (2020). ISSN Online : 2716-4446.
Randi,  Yusuf.  (2020).  Pandemi  Corona Sebagai Alasan Pemutusan Hubungan Kerja Pekerja. Yurispruden.  Volume  3,  Nomor  2, Juni 2020, Halaman 119 - 136. Rafikasari, Elok Fitriani. (2016). Pengelompokkan  Kabupaten/kota  di Jawa  Timur  Berdasarkan  Indikator Pendidikan Tahun 2013 Menggunakan  Analisis  Hierarchial Cluster. Dinamika Pendidikan, Vol.16,No.2, November 2016. Rencher,  Alvin  C.(2002).  Methods  of Multivariate Analysis.Third
Edition.United  State  of  America  : John Wiley & Sons Inc. Santamaria,  C.,  Sermi,  F.,  et  al.,  (2020). Measuring  the  Impact  of  Covid-19 Confinement  Measures  on  Human Mobility  Using  Mobile  Positioning Data. A European Regional Analysis. Safety Science 132(2020) 104925.

## Lampiran 1. Karakteristik Tiap Kelompok/klaster
Klaster Jumlah Anggota Kabupaten/Kota Karakteristik (1) (2) (3) (4) 1 80 Aceh Tengah, Kota Banda Aceh, Kota Langsa, Kota Lhokseumawe, Tapanuli Utara, Toba Samosir, Karo, Pakpak Bharat, Labuhan Batu Utara, Kota Padang Sidempuan, Solok Selatan, Pasaman Barat, Kota Sawahlunto,         Kota Padang Panjang, Kota Payakumbuh, Rokan Hulu, Kota Pagar Alam, Mukomuko, Bengkulu Selatan, Kota Bengkulu, Tulang Bawang, Pesisir Barat, Kota Metro, Kepulauan Anambas, Kota Cirebon,Kudus, Kota Cimahi, Sleman, Trenggalek, Gresik, Situbondo, Kota Probolinggo, Bangkalan, Pamekasan, Magetan, Kota Madiun, Kota Serang, Kota Bima, Bima, Alor, Ende, Sumba Timur, Timor Tengah Selatan, Lembata, Kota Kupang, Barito Kuala, Hulu Sungai Utara, Kota Banjar Baru, Kutai Barat, Kutai Timur, Malinau, Bulungan, Tana Tidung,  Nunukan, Poso, Toli Toli, Bolaang Mongondow Utara, Buol, Sigi,Minahasa Tenggara, Kota Kotamobagu, Banggai Kepulauan, Kota Palu, Kepulauan Selayar, Enkerang, Pangkajene Kepulauan,  Luwu Timur, Kota Makassar, Kolaka Timur, Kota Pare Pare, Konawe Selatan,
Majene, Polewali Mandar, Mamasa,
Mamuju Utara, Sorong, Raja Ampat,
Jayapura, Sarmi, Boven Digoel.
Secara umum, kabupaten/kota yang menjadi anggota cluster 1 merupakan wilayah yang cukup terdampak dari sisi persentase penduduk bekerja yang menjadi pekerja Work From Home (WFH) terhadap total penduduk usia kerja dan persentase penduduk bekerja
yang mengalami perubahan (penurunan) jam kerja karena alasan Covid-19 terhadap penduduk usia kerja. 2 100 Deli Serdang, Langkat, Serdang Bedagai,       Kota Pematang Siantar, Kota Binjai, Pesisir Selatan, Padang Pariaman, Agam,                  Kota Padang, Kota Pariaman, Kota Dumai, Kepulauan Meranti, Kota Sungai Penuh,    Kota Lubuk Linggau, Lampung Selatan,       Lampung Tengah, Pringsewu, Karimun, Kota Bandar Lampung, Bogor, Cianjur, Kabupaten/kota yang menjadi anggota
cluster 2 ini memiliki karakteristik berupa persentase  yang tertinggi angkatan kerja yang berhenti bekerja karena Covid-19 terhadap total penduduk usia kerja.
Klaster Jumlah Anggota Kabupaten/Kota
Karakteristik
Kota Pangkal Pinang, Kota Batam, Garut, Bandung, Tasikmalaya, Ciamis, Kuningan,             Cirebon, Majalengka, Sumedang, Indramayu, Bandung Barat, Pangandaran, Kota Sukabumi, Kota Tasikmalaya, Cilacap, Kota Banjar, Banyumas, Purbalingga, Banjarnegara, Purworejo, Wonosobo, Magelang, Boyolali, Klaten, Wonogiri, Karanganyar, Sragen, Grobogan, Blora, Rembang, Jepara, Demak, Semarang, Kendal, Pekalongan,
Tegal, Brebes, Kota Magelang, Kota
Surakarta, Kota Semarang, Kota Pekalongan, Kota Tegal, Bantul, Kulon Progo, Gunung Kidul, Ponorogo, Kota Yogyakarta, Tulungagung,
Kediri,
Malang, Banyuwangi, Probolinggo, Pasuruan, Mojokerto, Jombang, Madiun, Ngawi, Bojonegoro, Tuban, Kota Blitar,          Kota Malang, Kota Mojokerto, Lebak,             Tangerang, Jembrana, Tabanan, Gianyar, Bangli, Karang Asem, Buleleng, Kota Denpasar, Lombok Barat, Lombok Tengah, Kubu Raya, Banjar,
Kota Singkawang,  Gowa,  Maros. 3 55 Simeulue, Aceh Besar, Pidie, Bireuen, Aceh Utara,  Aceh Jaya,  Dairi, Humbang Hasundutan, Samosir, Nias Utara, Nias Barat, Pelalawan, Kerinci, Kepulauan Mentawai, Kota Jambi, Kaur, Banyuasin, Ogan Komering Ulu Selatan, Kepulauan Seribu, Subang, Karawang,                Sukoharjo, Pandeglang, Kota Cilegon,
Klungkung, Dompu, Lombok Utara, Sumba Tengah, Nagekeo, Sabu
Raijua, Manggarai Timur, Landak, Tabalong, Berau,  Kutai Kartanegara, Kep. Talaud, Mahakam Ulu,  Bolaang Mongondow, Minahasa Utara, Kabupaten/kota yang menjadi anggota cluster 3 ini memiliki karakteristik berupa persentase yang paling tinggi penduduk bekerja yang tidak mencari pekerjaan/usaha karena alasan Covid- 19 terhadap penduduk usia kerja
Klaster Jumlah Anggota Kabupaten/Kota Karakteristik Morowali Utara, Bulukumba, Takalar, Tana Toraja, Toraja Utara, Muna Barat, Mamuju Tengah, Maluku Tenggara, Maluku Tengah, Buru, Halmahera Barat, Kepulauan Sula, Halmahera Utara, Keerom, Kota Tidore, Kepulauan Yapen. 4 17 Kota Sabang, Kota Salatiga, Kota Ambon, Kota Pasuruan, Kota Batu,  Badung, Sumbawa Barat, Konawe Utara, Kota Baubau, Halmahera Selatan, Fakfak,   Teluk Bintuni, Sorong Selatan, Tambraw, Maybrat, Manokwari Selatan, Kota Sorong. Kabupaten/kota yang menjadi anggota cluster 4 ini memiliki karakteristik berupa persentase tertinggi penduduk yang sementara tidak bekerja karena alasan Covid-19 terhadap penduduk usia kerja 5 32 Aceh Singkil, Bener Meriah, Nias, Solok,        Kota Solok, Kota Bukit Tinggi, Belu, Kota Kediri, Sikka, Sumba Barat Daya, Malaka, Tanah Bumbu, Kota Tarakan, Kota Bitung, Banggai Laut, Konawe, Konawe Kepulauan, Buton Selatan, Boalemo, Kota Gorontalo, Maluku Tenggara Barat, Halmahera Tengah, Seram Bagian Barat, Kaimana, Jayawijaya, Teluk Wondama, Pegunungan Arfak, Supiori, Merauke, Biak Numfor, Mimika, Waropen Kabupaten/kota yang menjadi anggota
cluster 5 ini memiliki karakteristik berupa persentase tertinggi penduduk bekerja yang mengalami perubahan (penurunan) jam kerja karena alasan Covid-19 terhadap penduduk usia kerja 6 37 Kota Tebing Tinggi, Kota Medan, Kota Pekan Baru, Kota Palembang, Kota Prabumulih, Kota Tanjung Pinang, Jakarta Selatan, Jakarta Timur, Jakarta Pusat, Jakarta Barat, Jakarta Utara,  Bekasi, Kota Bogor, Kota Bandung, Kota Bekasi, Kota Depok, Sidoarjo, Kota Surabaya, Kota Tangerang,
Kota Tangerang Selatan, Kota
Mataram,       Kota Pontianak, Barito Timur, Kota Palangka Raya, Kota Banjarmasin, Kota Balikpapan, Kota Samarinda, Kota Bontang, Minahasa, Minahasa Selatan, Kota Manado, Kota Tomohon, Kota Kendari,
Secara umum, Kabupaten/kota yang menjadi anggota cluster 6 merupakan wilayah yang paling terdampak Covid-19. Selanjutnya, klaster ini memiliki karakteristik berupa persentase tertinggi penduduk bekerja yang menjadi pekerja Work From Home (WFH) terhadap total penduduk usia kerja. Selain itu, kabupaten/kota dalam klaster ini memiliki karakteristik persentase tertinggi penduduk bekerja yang tidak ingin menambah jam kerja karena alasan Covid-19 terhadap penduduk usia kerja.
Klaster Jumlah Anggota Kabupaten/Kota Karakteristik Kota Ternate, Manokwari, Nabire, Kota Jayapura 7 101 Gayo Lues,  Nagan Raya,  Nias Selatan,  Mandailing Natal,  Labuhan Batu, Pesawaran, Padang Lawas Utara, Padang Lawas, Tanggamus, Labuhan Batu Selatan, Kota Gunung Sitoli, Pasaman, Siak, Kepahiang, Empat Lawang, Rejang Lebong, Bintan, Lampung Barat, Temanggung, Pacitan, Blitar, Lumajang, Jember, Bondowoso, Nganjuk, Lamongan, Sampang, Sumenep, Sumbawa, Sumba Barat, Kupang, Ngada, Timor Tengah Utara, Manggarai, Rote Ndao, Manggarai Barat,
Bengkayang, Sanggau, Ketapang,
Sintang,
Kapuas Hulu, Kayong Utara, Kapuas,
Barito Utara, Seruyan, Pulang Pisau,
Gunung Mas, Tapin, Hulu Sungai Selatan, Hulu Sungai Tengah, Penajam Paser Utara, Kep. Sangihe, Siau Tagulandang Biaro, Parigi Moutong, Banggai,
Bolaang Mongondow Timur, Morowali, Donggala,Tojo Una-Una, Bantaeng, Jeneponto, Sinjai, Barru, Bone, Pinrang, Luwu, Luwu Utara, Kota Palopo, Buton, Muna, Kolaka, Bombana, Wakatobi, Kolaka Utara, Buton Utara, Buton Tengah, Gorontalo, Gorontalo Utara, Mamuju,
Kepulauan Aru, Maluku Barat Daya,
Buru Selatan, Kota Tual, Halmahera Timur, Pulau Taliabu,
Paniai, Puncak Jaya, Mappi, Asmat,
Yahukimo, Pegunungan Bintang, Tolikara, Mamberamo Raya, Nduga,
Lanny Jaya, Mamberamo Tengah, Yalimo, Puncak, Dogiyai, Intan Jaya,
Deiyai. Kabupaten/kota yang menjadi anggota cluster 7 merupakan wilayah dengan dampak paling kecil akibat Covid-19 di sektor ketenagakerjaan. 8 92 Aceh Selatan, Aceh Tenggara, Aceh Timur, Aceh Barat, Aceh Barat Daya, Pidie Jaya, Aceh Tamiang, Asahan, Tapanuli Selatan, Sijunjung, Kota Subulussalam, Batu Bara, Tapanuli Tengah, Simalungun, Kabupaten/kota yang menjadi anggota cluster 8 ini memiliki karakteristik berupa persentase tertinggi penduduk bekerja yang mengalami penurunan
rata-rata pendapatan karena Covid-19
terhadap penduduk usia kerja
Klaster Jumlah Anggota Kabupaten/Kota Karakteristik Kota Sibolga, Kota Tanjung Balai, Kampar, Tanah Datar, Lima Puluh Kota, Bengkalis, Dharmasraya, Kuantan Singigi, Merangin, Indragiri Hulu, Indragiri Hilir, Rokan Hilir, Sarolangun, Tebo, Batang Hari, Muaro Jambi, Bungo, Lahat, Tanjung Jabung Timur, Muara Enim, Tanjung Jabung Barat, Ogan Komering Ulu, Ogan Komering Ilir, Musi Rawas, Ogan Ilir, Musi Banyuasin, Musi Rawas Utara, Mesuji, Ogan Komering Ulu Timur, Seluma, Lebong, Bengkulu Utara, Penukal Abab Lematang Ilir, Bengkulu Tengah, Lampung Timur, Lampung Utara, Way Kanan, Bangka, Tulang Bawang Barat, Bangka Barat, Bangka Tengah, Bangka Selatan, Belitung, Belitung Timur, Natuna,Lingga, Sukabumi, Purwakarta, Kebumen, Pati, Batang, Serang,  Pemalang,  Lombok Timur, Flores Timur, Sambas, Pontianak, Sekadau, Melawi, Bone, Kotawaringin Barat, Bolango, Sukamara, Kotawaringin Timur, Barito Selatan, Pasir, Lamandau, Katingan, Tanah Laut, Wajo, Soppeng Murung Raya, Kota Baru, Balangan, Bolaang Mongondow Selatan,
Sidenreng Rappang, Pohuwato, Seram Bagian Timur, Pulau Morotai.