Vol. 16, No. 1, March 2023, pp. 23~30 eISSN: 2502-339X, pISSN: 1979-276X, DOI: 10.30998/faktorexacta.v16i1.15108  23

## Komparasi Klaster Pengangguran Terbuka di Indonesia
Sebelum dan Saat Pandemi Covid-19 Menggunakan K-Mean Clustering
Rayhan Maliqi 1 , Kursehi Falgenti 2 1,2 Universitas Nusa Mandiri, Indonesia
Article Info ABSTRACT

## Article history:
Received Nov 18, 2022
Revised Feb 28, 2023 Accepted Mar 11, 2023
Open  unemployment  is  a  productive  workforce  of  secondary  education  and higher  education  graduates  who  have  not  worked  at  all.  The  Indonesian Statistics  Bureau  (BPS)  routinely  publishes  provincial  open  unemployment (TPT) data per semester. Many studies have analyzed TPT data by exploring new  knowledge  using data  mining  methods  with  cluster  analysis techniques. Researchers have investigated the TPT data cluster under normal conditions before the COVID-19 pandemic. This study aims to find new knowledge from TPT  data  by  comparing  the  TPT  data  cluster  analysis  results  before  the pandemic (2018-2019) with TPT data during the pandemic (2020-2021). Data mining  techniques  used  are  cluster  analysis  and  the  k-mean  algorithm.  The cluster analysis results are regional clusters with low and high unemployment rates  before  and  during  COVID-19.  In  addition,  another  finding  is  the movement from high to down clusters. Other interesting results are Covid-19 has  the  most  impact  on  high  unemployment  in  Aceh,  North  Sumatra,  West Sumatra,  Riau  Islands,  DKI  Jakarta,  West  Java,  Banten,  East  Kalimantan, North Sulawesi, Maluku, and West Papua. Anticipatory steps of the high open unemployment  rates  in  11  provinces,  local  government  could  design  the program or policy that could support the BLT policy by the central government.
Copyright © 2023 Universitas Indraprasta PGRI.
All rights reserved.
Keywords:
Data Mining K-means Clustering Unemployment Covid-19
Corresponding Author:
Kursehi Falgenti, Prodi Sistem Informari Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Nusa Mandiri, Jl. Damai No. 8, Warung Jati Barat, Ragunan, Pasar Minggu, Jakarta Selatan. Email: falgenti.kfe@nusamandiri.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Pengangguran  terbuka  merupakan  golongan  tenaga  kerja  produktif  yang  tidak  bekerja  sama  sekali, mereka terdiri dari generasi muda yang baru menyelesaikan pendidikan menengah dan tinggi  [1].  Tingkat pertumbuhan penciptaan lapangan kerja yang rendah menyebabkan tingginya angka pengangguran terbuka. Bila pemerintah membiarkan angka pengangguran terbuka tinggi, tanpa mengambil langkah antisipasi akan menimbulkan  berbagai  masalah,  seperti;  penurunan  tingkat  kesejahteraan,  produktivitas  dan  pendapatan masyarakat.  Penurunan  produktivitas  dan  pendapatan  masyarakat  ini  memicu  timbulnya  masalah-masalah kemiskinan,  kriminalitas,  dan  ketimpangan  standar  hidup  [2].  Pemerintah  melalui  Badan  Pusat  Statistik (BPS) Indonesia tiap tahun  menerbitkan data angka Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) masing-masing provinsi pada bulan Februari dan bulan Agustus. Melalui data TPT ini, publik dapat mengetahui perubahan angka  tingkat  pengangguran  terbuka  di  masing-masing  provinsi.  Data  TPT  sangat  dinamis,  data  provinsi yang memiliki tingkat pengangguran terbuka tertinggi selalu berubah. Data TPT tidak hanya berisi informasi angka-angka tingkat pengangguran, bila digali lebih dalam kita dapat mengetahui pola pada data TPT. Pola baru yang ditemukan bisa menjadi sebuah pengetahuan baru untuk membantu pemerintah dan pihak terkait menyusun kebijkan dan program mengurangi tingkat pengangguran terbuka terutama di daerah.
24
Penambangan data ( data mining ) merupakan salah satu cara menemukan pengetahuan baru dari data. Definisi data mining secara sederhana adalah proses mengekstrak pola penting atau  informasi yang menarik dari  dalam  kumpulan  data    [3].  Penambangan  data  terdiri  dari descriptive  mining dan predictive  mining . Descriptive  mining sangat  bergantung  pada  statistik  deskriptif,  pendekatan  kubus  data  atau On-Line Analytical  Processing (OLAP),  dan  pendekatan  induksi  berorientasi  atribut.  Sedangkan predictive  mining adalah menemukan pola yang berguna dalam data untuk membuat prediksi nontrivial pada data baru.  Banyak metode dalam data mining , beberapa metode yang dapat digunakan perusahaan diantaranya; Artificial Neural Networks,  Cluster  Analysis,  Decision  Trees,  Rule  Induction  Methods,  Genetic  Algorithms,  Ant  Colony Optimization, Tabu Search, Support Vector Machines, Bayes dll [4]. Metode cluster  analisis merupakan  metode  terpercaya  dan  telah  dipakai  memecahkan  banyak permasalahan komplek untuk mengelompokkan data, diaplikasikan pada ilmu komputer dan statistik. Metode c luster analysis bekerja dengan membentuk kelompok dari titik-titik data numerik yang memiliki kemiripan yang tinggi dibanding dengan titik-titik data dikelompok data lainnya[5]. Metode ini merupakan cara paling alami  mengelompokkan  dataset  dan    cocok  dipakai  pada  data  tanpa  label  dengan  distribusi  multidimensi sebagai alternatif klasifikasi yang membutuhkan pelabelan data [6]. Karakteristik algoritma clustering dapat dibagi  menjadi tiga. Pertama, partisi atau hirarki.  Partisi  membagi data observsi  menjadi group sederhana sedangkan hirarki membagi data observasi menjadi group dan sub-group. Kedua, hard clustering atau soft clustering.  Hard  clustering setiap  pengamatannya  milik  sebuah  kelas  tunggal  sedangkan soft  clustering dimana setiap pengamatan kemungkinan dimiliki oleh beberapa kelas. Ketiga, centroid-based clustering atau density-based  clustering.  centroid-based clustering bekerja  dengan  melihat  jarak  antara  observasi  dengan titik pusat cluster dan density-based clustering dengan melihat kerapatan lokal di sekitar observasi. Peneliti banyak menggunakan algoritma k-means untuk pekerjaan mengelompokkan data. Cara kerja k- mean  dengan  menentukan  jumlah  awal  kelompok  dan  k-means  akan  memilih  pola 𝐾 sebagai  titik  awal centroid secara acak. Algoritma k-means memproses secara berulang-ulang untuk mendapatkan basis data klaster.  Jumlah  iterasi  untuk  mencapai  klaster centroid akan  dipengaruhi  oleh  jumlah  cluster  yang  akan dibantuk.  Kesederhanaan dan efisiensi   merupakan keunggulan k-mean [6] dengan teknik  yang sederhana dapat  menghasilkan  klaster  yang  optimum  [7].  Namun  demikian  algoritma k-mean clustering  memiliki beberapa  kekurangan,  diantaranya;1)  jumlah  klaster  harus  di  input  ke k-mean ,  2)  selalu  menghasilkan kelompok  data  walaupun  pada  data  obervasi  tidak  terdapat  kelompok  data.  Bila  kita  meminta k-mean menghasilkan  dua  kelompok  data  dari  data  observasi, k-mean akan  membagi  data  observasi  menjadi  dua kelompok data walaupun data observasi tersebut memiliki kesamaan. 3) k-mean tidak bekerja maksimal bila data tidak terpisah secara linier, 4) kinerja k-mean tidak akan maksimal bila klaster memilki skala berbeda, bentuk berbeda atau jumlah data yang diobservasi tidak seimbang[6].
Beberapa peneliti telah menggali data TPT dan menemukan pengetahuan baru menggunakan clustering analysis dan algoritma k-means.  Sembiring dkk  [8] melakukan klasterisasi tingkat pengangguran di pulau Jawa  dan  pulau  Bali  menggunakan  data  TPT  2014-2019,  penelitian  ini  menghasilkan  tiga  klaster  data penggagguran. Penelitian lainnya oleh Tanjung [9] dengan melakukan klasterisasi tingkat pengangguran  di seluruh provinsi di Indonesia menjadi dua klaster berdasarkan data TPT tahun 2014-2019. Pembagian data menjadi dua klaser ini bertujuan menemukan kelompok provinsi klaster tinggi dan kelompok provinsi klaster rendah  dalam  rentang  waktu  9 tahun.  Penelitian  lainnya  dengan  metode  yang  sama  oleh  Akramunnisa  & Fajriani  di provinsi Sulawesi Selatan[10], penelitian ini menggabungkan data tingkat pengangguran terbuka (TPT)  dengan  variabel  upah  minimum  kabupaten/kota  (UMK)  dan  variabel  laju  pertumbuhan  Indeks Pembangunan  Manusia  (IPM).  Hasil  penelitian  ini  adalah  klaster  kabupaten/kota  dengan  tingkat pengangguran  tinggi  sebanyak  3  kota/kabupaten  sedangkan  klaster  wilayah  kota/kabupaten  tingkat pengangguran  rendah  sebanyak  21  kota/kabupaten.  Penelitian  [11]  menggabungkan  variabel  TPT  dengan variabel lain melakukan clustering jumlah angkatan kerja di Provinsi Sumatera Barat.
Penelitian analisis klaster data TPT diatas dilakukan saat kondisi perekonomian dalam keadaan normal. Diakhir tahun 2019 dunia mengalami economic shock [12] menyebabkan laju pertumbuhan ekonomi turun secara  tiba-tiba  karena  wabah  covid-19.  Selain  menyebabkan  kematian,  covid-19  mengakibatkan  8,8  juta orang kehilangan  pekerjaan di tahun 2020 di Amerika Serikat [13]. Tingkat pengangguran naik menjadi 7.1 di  sektor  pariwisata  dan  pendidikan   tahun  2020 di  Australia[14].  Ekonomi  Vietnam  turun  7.1%  di  bulan agustus 2020[15], 100.000 orang kehilangan pekerjaan di Portugal [16]. Pada tri-semester ketiga tahun 2020, terdapat  13,7  juta  orang  kehilangan  pekerjaan  (14,6%  dari  penduduk  usia  14  tahun  ke  atas)  di  Brazil, bertambah 3 juta orang pada Januari 2021. Sedangkan di Indonesia jumlah penggangguran akibat covid-19 29.2  Juta orang  pada  bulan  Agustus  2020,  turun  menjadi  19.1  Juta  orang  pada  bulan  February  2021[17]. Berdasarkan data BPS, tingkat pengangguran terbuka Indonesia pada tahun 2018 sebelum pendemi covid-19 sekitar 5,3%, pada tahun 2019 sedikit menurun menjadi 5,23%. Pada awal pendemi tahun 2020 naik drastis menjadi 7,07% [18]. Kenaikan drastis angka pengguran ditingkat nasional perlu dianalisa lebih lanjut pada tingkat provinsi.
25
Penelitian  ini  bertujuan  menggali  pengetahuan  baru  dari  data TPT  dengan  melakukan  komparasi  hasil penambangan  data  TPT  sebelum  pendemi  (2018-2019)  dengan  data  TPT  saat  pendemi  (2020-2021) menggunakan algoritma k-mean .  Hasil klasterisasi dua kelompok data set TPT adalah pengetahuan lebih detail tentang  dampak  covid-19  pada  masing-masing  provinsi  di  Indonesia.  Klasterisasi  dua  data  set  TPT menghasilkan kelompok  provinsi pada klaster tinggi dan dan  klaster rendah . Hasil klasterisasi data set TPT sebelum  dan  saat  covid  adalah  pengetahun  baru  mengenai  provinsi  mana  saja  yang  berpindah  klaster  pada tahun sebelum adanya covid-19 dan saat adanya covid-19, pengetahun baru selanjutnya adalah provinsi yang selalu berada pada klaster data rendah sebelum dan saat covid1919.

## 2. METODE
Penelitian ini menerapkan data mining untuk menambang data TPT. Data Mining atau bisa disebut juga Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  merupakan  suatu  proses  penggunaan  data  yang  bertujuan menemukan  hubungan  dari  sekumpulan  data  dengan  ukuran  besar  [19]. Data Mining berisi  proses  mencari trend atau pola yang diinginkan pada data dalam jumlah besar untuk membantu pengambilan keputusan pada waktu mendatang  [20].  Metode data  mining untuk  menemukan pola pada data  TPT  adalah  analisis klaster menggunakan algoritma k-mean. Tahapan analisis klaster data TPT terdiri dari 6 tahapan:
Gambar 1. Tahapan penelitian
1) Pengumpulan data
Data yang diklaster adalah data TPT sebelum pendemi bulan Februari dan Agustus  tahun 2018 dan tahun 2019  selanjutnya    dikomparasi dengan  data TPT setelah pendemi  bulan Februari dan  Agustus 2020  dan tahun 2021. Sumber data TPT dari BPS [21].
Tabel 1. Data TPT per semester provinsi 2018 -2019 dan 2020-2021
Provinsi AI A2 A3 A4 B1 B2 B3 B4 Aceh 6.54 6.34 5.48 6.17 Aceh 5.40 6.59 6.30 6.30 Sumatera utara 5.61 5.55 5.57 5.39 Sumatera utara 4.71 6.91 6.01 6.33 Sumatera barat 5.68 5.66 5.38 5.38 Sumatera barat 5.25 6.88 6.67 6.52 Riau 5.55 5.98 5.36 5.76 Riau 4.92 6.32 4.96 4.42 Jambi 3.56 3.73 3.52 4.06 Jambi 4.26 5.13 4.76 5.09 Sumatera selatan 4.08 4.27 4.02 4.53 Sumatera selatan 3.90 5.51 5.17 4.98 Bengkulu 2.63 3.35 2.41 3.26 Bengkulu 3.08 4.07 3.72 3.65 Lampung 4.32 4.04 3.95 4.03 Lampung 4.26 4.67 4.54 4.69 Kep. Bangka beli- tung 3.59 3.61 3.32 3.58 Kep. Bangka beli- tung 3.35 5.25 5.04 5.03 Kep. Riau 7.30 8.04 7.02 7.50 Kep. Riau 5.98 10.34 10.12 9.91 ….. .. … … … ….. … …. …. …. … … .. … … …. …. … …. …. Maluku 7.07 6.95 6.61 6.69 Maluku 6.71 7.57 6.73 6.93 Maluku utara 4.56 4.63 4.96 4.81 Maluku utara 4.09 5.15 5.06 4.71 Papua barat 6.27 6.45 5.81 6.43 Papua barat 6.78 6.80 6.18 5.84 Papua 2.75 3.00 3.22 3.51 Papua 3.42 4.28 3.77 3.33
2) Pre-processing
26
Persiapan  awal  adalah  membersihkan  data  untuk  memastikan  data  set  siap  digunakan  untuk clustering . Pekerjaan pre-procssing diantaranya;  membersihkan  data  dengan  menghilangkan  atribut  nama  provinsi yang tidak digunakan dalam analisis cluster. Selanjutnya  memberi nama baru pada masing-masing atribut. Attribut yang diawali huruf A adalah data TPT sebelum pandemi, sedangkan attribut yang diawali huruf B adalah data TPT setelah pandemi. Penjelasan masing-masing atribut: atribut A1 = data TPT bulan February 2018, A2 = data TPT bulan Agustus 2018, A3 = data TPT bulan February 2019 dan A4 = data TPT bulan agustus 2019. B1 = data TPT bulan Februari 2020, B2 = data TPT bulan Agustus 2020.
3) Penentuan jumlah klaster optimal menggunakan teknik elbow Menetukan  titik  optimal  jumlah  klaster  menggunakan  analisis  sensitivitas  WSS  dengan  metoda elbow (Thorndike 1953). Metode elbow bekerja  dengan cara melihat persentase hasil perbandingan antara jumlah cluster yang akan membentuk siku pada suatu titik. Hasil persentase yang berbeda dari setiap nilai klaster dapat ditunjukan dalam grafik sebagai sumber informasinya. Nilai klaster terbaik diperoleh dengan melihat sudut dalam grafik dan  besarnya penurunannya. Nilai  klaste r pertama dengan  nilai  klaster kedua kedua, nilai klaser kedua dan ketiga dan seteruusnya dibandingkan. Nilai klaster yang  memberikan sudut dalam grafik atau nilainya mengalami penurunan paling besar maka nilai klaster tersebut adalah yang optimal.
4)  Clustering data dengan k-mean
Menurut [1] cluster ing atau bisa disebut s egmentation . Metode ini mengidentifikasikan kelompok yang ada pada sebuah kasus dengan didasarkan kepada kelompok dengan atribut  yang  mirip satu sama  lain. Cara kerjanya adalah dengan memisah beberapa kelompok data yang memiliki ciri khas masing-masing, dimana objeknya  bisa  berupa  manusia,  peristiwa  dan  lainnya  yang  didistribusikan  ke  dalam  sebuah  kelompok sehingga  menjadi  beberapa  tingkatan  yang  akan  saling  terhubung  diantara  klaster,  lemah  dan  kuatnya diatara anggota klaster yang berbeda akan terlihat pada anggota klaster yang sama.
Pada iterasi pertama, titik yang paling utama setiap klaster ditetapkan secara bebas [9]. Lalu dihitung antara tiap titik utama pada klaster dengan jarak data.
Langkah yang ada pada metode K-Means Cluster ing diantaranya :
a) Menentukan  jumlah  klaster  (k)  yang  ingin  dibentuk  seperlunya  atau  menggunakan  metode  analisis klaster terbaik.
b) Nilai tengah atau centroid pada awal iterasi ditentukan secara random .
c) Hitung  jarak  antara  data  dan  setiap centroid menggunakan  rumus Euclidean  Distance untuk menghasilkan jarak terdekat antara setiap data dan centroid :
𝐷 1 (𝑝, 𝑐) 𝑛 =   √∑(𝑝 𝑖−𝐶 𝑖 𝑛 𝑖=0 )
p = data c = centroid i = iterasi
n = jumlah data
d) Kelompokan data yang ada pada klaster dengan jarak yang paling pendek
e) Menghitung untuk pusat klaster yang baru
f) Langkah-langkah ke-dua hingga ke-empat dilakukan secara berulang sampai tidak ada lagi data yang berpindah ke klaster lain.
5) interpretasi hasil klasterisasi
menjelaskan  hasil  klasterisasi  sesuai  dengan  tujuan  penelitan  melakukan  komparasi  klaster  data  TPT sebelum pendemi dan saat pendemi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan data
Data TPT dari web BPS [21] dibagi menjadi dua data set. Data set TPT  sebelum pandemi covid-19 di simpan dalam file excel terpisah dengan data TPT saat pendemi. Tahap pertama melakukan klasterisasi data TPT sebelum pendemi, setelah selaesai, selanjutnya klaserisasi  data TPT setelah pendemi.
Mengimport data TPT dengan jenis data numeric kedalam Rstudio TPT dengan perintah sebagai berikut:
TPT <- readxl::read_excel(path ="F:/Skripsi/Data/Buat Rstudio/TPT1819.xlsx",col_types = c("numeric", "numeric", "numeric","numeric"))
27

## 3.2 Pre-processing data
Pre-processing dimulai dengan menghilangkan atribut nama provinsi karena tidak dipakai dalam analisis klaster.  Atribut  A1,  A2  adalah  data  TPT  bulan  Februari  dan  bulan  Agustus  tahun  2018,  atribut  A3  dan  A4 adalah data TPT bulan February dan Agustus tahun 2019. Data TPT saat pendemi B1 dan B2 untuk data TPT bulan    Februari  2020  dan  Agustus  2020,  B3  dan B4  adalah  data  TPT  pada  bulan  February  tahun  2021  dan Agustus 2021. Saat pre-processing semua data yang akan diklaster sudah dalam bentuk numerik. Scaling data tidak perlu dilakukan karena data sudah dalam jenis yang sama yaitu data presentase.

## 3.3 Menentukan klaser optimal
Jumlah klaster optimal diperoleh menggunakan metode wss dan teknik elbow . Dalam RStudio metode WSS dapat ditemukan pada paket fviz_nbclust.
fviz_nbclust(TPT,kmeans,method="wss")
Hasil analisis sensitivitas WSS dengan metoda elbow pada gambar 2. Dari pilihan 1 sampai 10 klaster, terlihat penurunan paling besar pada klaster 2.  Patahan siku (elbow) juga terlihat pada klaser 2 dan klaster 4, tapi penurunan diklaste 4 tidak terlalu signifikan. Dengan demikikan jumlah klaster optimal adalah 2

## Gambar 2. Hasil jumlah klasster optimal

## 3.4 Klasterisasi menggunkaan K-mean
Berikutnya adalah  menjalankan perintah algoritma  k-means untuk menghasilkan 2 pada data kelompok data TPT sebelum pendemi tahun 2018-2019, hasil klasterisasi akan disimpan dengan nama objek am. Cluster (gambar 3).

## Gambar 3. Perintah algoritma K-Means untuk 2 Klaster
Untuk melihat hasil klasterisasi dari perintah sebelumnya menggunakan perintah am. Cluster $ Cluster (gambar 4)

## Gambar 4 Hasil Klasterisasi dari TPT tahun 2018-2019
Angka 1  menunjukkan provinsi yang berada di klaster C1 dengan jumlah 20 provinsi, sedangkan angka dua menunjukkan provinsi-provinsi yang berada pada kalaster C2 dengan jumlah 14 provinsi.
Selanjutnya untuk mengetahui centroid dari C1 dan C2 menggunakan perintah am.cluster$centers

## Gambar 5 centroid pada  kelompok data pertama
Bisa dilihat jika C1 merupakan kelompok dari provinsi-provinsi dengan nilai  tingkat pengangguran yang rendah dan C2 adalah kelompok dari provinsi yang memiliki nilai pengangguran tinggi (gambar 5). Kondisi ini terjadi sebelum pendemi covid-19 tahun 2018-2019.
Pada data set TPT2, yaitu data TPT saat pendemi tahun 2020-2021 perintah mengimport data TPT2 sama dengan data TPT sebelum pendemi covid-19.
TPT2 <- readxl::read_excel(path ="F:/Skripsi/Data/Buat Rstudio/TPT2021.xlsx",col_types = c("numeric", "numeric", "numeric","numeric"))
Setelah datanya dibaca Rstudio proses klasterisasi bisa dimulai dengan perintah seperti gambar 6.

## Gambar 6. Perintah klasterisasi data TPT2 menjadi dua claster
Hasil dari pengolahan data TPT 2 adalah

## Gambar 7. Hasil Klasterisasi TPT 2
Hasil klasterisasi data TPT2 yaitu data tahun 2020-2021 menghasikan klaster 1 (C1) sebanyak 11 Provinsi sedangkan klaster 2 (C2) sebanyak 23 provinsi (gambar 7). Centroid pada masing-masing klaster dihasilkan dengan  menggunakan perintah am.cluster2$centers

## Gambar 8. Nilai Tengah pada klasterisasi kelompok 2
Berdasarkan nilai centroidnya, C1  merupakan klaster provinsi dengan angka pengangguran  yang tinggi sedangkan  C2  merupakan  klaster  provinsi  dengan  angka  pengangguran  yang  rendah  (gambar  8).  Berbeda dengan dengan hasil klaster data TPT sebelum pendemi cobid-19, dimana C1 merupakan merupakan dengan tingkat pengangguran rendah

## 3.5 Interpretasi hasil
Setelah  menerapkan data mining dengan  metode K-Means Clustering menggunakan data TPT sebelum pandemi tahun 2018-2019 provinsi di Indonesia, menghasilkan provinsi yang memiliki angka pengangguran tinggi (C2) ada sebanyak 14 provinsi, terdiri dari Aceh, Sumatera Utara, Sumatera Barat, Riau, Kep. Riau, DKI Jakarta, Jawa Barat, Banten, Kalimantan Timur, Kalimantan Utara, Sulawesi Utara, Sulawesi Selatan, Maluku dan Papua Barat. Sedangakn 20 provinsi dengan angka pengangguran rendah (C1) terdiri dari; Jambi, Sumatera Selatan, Bengkulu, Lampung, Kep. Bangka Belitung, Jawa Tengah, DI Yogyakarta, Jawa Timur, Bali, Nusa Tenggara Barat, Nusa Tenggara Timur, Kalimantan Barat, Kalimantan Tengah, Kalimantan Selatan, Sulawesi Tengah, Sulawesi Tenggara, Gorontalo, Sulawesi Barat, Maluku Utara, dan Papua
Kondisi  di  saat  pendemi  covid-19  yaitu  pada  tahun  2020-2021,  sebelas  provinsi  memiliki  angka pengangguran tinggi (C1) terdiri dari; Aceh, Sumatera Barat, Sumatera Utara, Kep. Riau, DKI Jakarta, Jawa
29
Barat, Banten, Kalimantan Timur, Sulawesi Utara, Maluku, Papua Barat. Sedangkan provinsi dengan tingkat pengangguran  rendah  (C2)  terdiri  dari  23  provinsi,  diantaranya;  Riau,  Jambi,  Sumatera  Selatan,  Bengkulu, Lampung, Kep. Bangka Belitung, Jawa Tengah, DI Yogyakarta, Jawa Timur, NTT, NTB Kalimantan Barat, Kalimantan  Tengah,  Kalimantan  Selatan,  Kalimantan  Utara,  Sulawesi  Tengah,  Sulawesi  Selatan,  Sulawesi Tenggara, Gorontalo, Sulawesi Barat, Maluku Utara dan Papua.
Dari data diatas dapat dilihat terjadi perpindahan  dari klaster tinggi ke klaster rendah. Provinsi  sebelum covid-19 dengan tingkat pengangguran tinggi kemudian saat covid-19 berpindah menjadi klaster rendah adalah provinsi Riau, Kalimantan Utara, dan Sulawesi Selatan. Perpindahan ini bukan berarti tingkat  pengangguran rendah di provinsi-provinsi diatas, tapi nilai centroid yang naik pada klaster TPT rendah dan TPT tinggi pada saat pendemi, kenaikan ini terjadi pada semua data TPT bulan February dan Agustus 2020 dan Bulan February dan Agustus Tahun 2021. Kenaikan tertinggi pada data TPT agustus 2022 dari 6.5 di tahun 2020 menjadi 8.3 di tahun 2021 (gambar 8).

## Gambar 8.

## Perbandingan nilai tengah dari 2 kelompok data
Dari nilai centroid dua kelompok data bisa dilihat perbedaan yang cukup signifikan tingkat pengangguran terbuka sebelum pendemi covid-19 dan setelah covid-19. Nilai centroid yang sangat tinggi pada saat pendemi mulai terlihat pada bulan Agustus 2020 ini menunjukkan covid-19 sangat mempengaruhi meningkatnya angka pengangguraan  terbuka  di  Indonesia.  Saat  pandemi  nilai  centroid  tertinggi  juga  pada  bulan  agustus  2020 sebasar 8.3 %.

## 4 PENUTUP
Hasil  klasterisasi  menggunakan  k-mean  clustering  menunjukkan  bahwa  pandemi Covid-19 sangat mempengaruhi  kenaikkan  tingkat  pengangguran  terbuka  pada  provinsi  di  Indonesia.  Dampak  peningkatan angka  pengangguran  ini  sangat  dirasakan  di  provinsi  yang  sebelum  pendemi  covid-19  memiliki  tingkat pengangguran yang tinggi yaitu Aceh, Sumatera Utara, Sumatera Barat, Kepulauan Riau, DKI Jakarta, Jawa Barat, Banten, Kalimantan Timur, Sulawesi Utara, Maluku, dan Papua Barat. di saat covid 19 propinsi-provinsi tersebut tetap berada di klaster provinsi dengan angka pengangguran yang tinggi.
Dengan menganalisa data TPT sebelum dan saat covid-19 menggunakan teknik clustering , penelitian ini mendapatkan pengetahuan baru 11 provinsi yang paling berdampak terhadap covid-19 terhadap peningkatan angka  pengangguran.  Pengetahuan-pengetahuan  dari  hasil  penambangan  data  TPT  dapat  membantu pemerintah  provinsi  pengambilan  kebijakan.  Pemerintah  pusat  telah  mengantisipasi  dengan  mengeluarkan kartu pra-kerja memberikan bantaun hidup kepada tenaga kerja yang terampak covid. Diharapkan pemerintah daerah  di  11  provinsi  yang  memilki  angka  TPT  tinggi  sebelum  dan  saat  covid-19  mendukunng  kebijakan pemerintah  pusat  mngantidipasi  tingginya  angka  pengangguran  dengan  merancang  program-program  yang dapat  memberi  kesempatan  bekerja  bagi  warganya  yang  tepat  menghindari  dampak  lebih  lanjut  dari pengangguran seperti kemiskinan, kriminalitas, dan ketimpangan standar hidup pasca pendemi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] W. A. Amrullah, N. Istiyani, and F. Muslihatinningsih, “Analisis Determinan Tingkat Pengangguran Terbuka  di  Pulau  Jawa  Tahun  2007-2016,” e-Journal  Ekon.  Bisnis  dan Akunt. ,  vol.  6,  no.  1,  p.  43, 2019, doi: 10.19184/ejeba.v6i1.11074.
[2] M.  Wardiansyah,  Yulmardi,  and  Z.  Bahri,  “Analisis  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Tingkat pengangguran (Studi kasus provinsi-provinsi Se-Sumatra),” e-Jurnal Ekon. Sumberd. dan Lingkung. Vol. , vol. 5, no. 1, pp. 13–18, 2016.
[3] H.  Susanto  and  S.  Sudiyatno,  “Data  mining  untuk  memprediksi  prestasi  siswa  berdasarkan  sosial ekonomi, motivasi, kedisiplinan dan prestasi masa lalu,” J. Pendidik. Vokasi , vol. 4, no. 2, pp. 222– 231, 2014, doi: 10.21831/jpv.v4i2.2547.
[4] T. W. Liao and E. Triantaphyllou, Data Mining of Enterprise Data: Recent Advances in Algorithms and Applications . World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd., 2007.
[5] G. Gustientiedina, M. H. Adiya, and Y. Desnelita, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data  Obat-Obatan,” J.  Nas.  Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  17–24,  2019,  doi:
30
10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24.
[6] R. Garcia-Dias, S. Vieira, W. H. Lopez Pinaya, and A. Mechelli, “Clustering analysis,”  in Machine Learning: Methods and Applications to Brain Disorders , 2019, pp. 227–247.
[7] T.  H.  Sardar  and  Z.  Ansari,  “An  analysis  of  MapReduce  efficiency  in  document  clustering  using parallel  K-means  algorithm,” Futur.  Comput.  Informatics  J. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  200–209,  2018,  doi: 10.1016/j.fcij.2018.03.003.
[8] F. Sembiring, S. B. Rizqi, M. A. Aziz, and D. Firmansyah, “Analisis Pemetaan Tingkat Pengangguran Di Pulau Jawa Dan Bali Dengan Metode K-Means,” vol. 4, no. 1, 2019.
[9] F. A. Tanjung, A. P. Windarto, and M. Fauzan, “Penerapan Metode K-Means Pada Pengelompokkan Pengangguran Di Indonesia,” Jurasik (Jurnal Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform. , vol. 6, no. 1, p. 61, 2021, doi: 10.30645/jurasik.v6i1.271.
[10] A.-  Akramunnisa  and  F.  Fajriani,  “K-Means  Clustering  Analysis  pada  PersebaranTingkat Pengangguran Kabupaten/Kota di Sulawesi Selatan,” J. Varian , vol. 3, no. 2, pp. 103–112, 2020, doi: 10.30812/varian.v3i2.652.
[11] D.  Safira,  M.  Mustakim,  E.  D.  Lestari,  M.  Iffa,  and  S.  Annisa,  “Pengelompokan  Jumlah  Penduduk Sumatera Barat  Berdasarkan  Angkatan  Kerja Menggunakan  Algoritma K-Means,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf. , vol. 6, no. 1, p. 26, 2020, doi: 10.24014/rmsi.v6i1.8682.
[12] W. Kawohl, “COVID-19, unemployment, and suicide,” The Lancet Psychiatry , vol. 7, no. 5. pp. 389– 390, 2020, doi: 10.1016/S2215-0366(20)30141-3.
[13] S. M. Smith, “Unemployment rises in 2020, as the country battles the COVID-19 pandemic,” Mon.
Labor Rev. , vol. 2021,
pp.
1–45, 2021, [Online]. Available:
https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/85111248433.
[14] H.  S.  Munawar,  “Effects of  COVID‐19  on the  Australian  economy:  Insights  into the  mobility  and unemployment  rates  in  education  and  tourism  sectors,” Sustain. ,  vol.  13,  no.  20,  2021,  doi: 10.3390/su132011300.
[15] P. H. Nguyen, “Assessing the Unemployment Problem Using A Grey MCDM Model under COVID- 19 Impacts: A Case Analysis from Vietnam,” J. Asian Financ. Econ. Bus. , vol. 7, no. 12, pp. 53–62, 2020, doi: 10.13106/JAFEB.2020.VOL7.NO12.053.
[16] F. Almeida, “The effects of COVID-19 on job security and unemployment in Portugal,” Int. J. Sociol. Soc. Policy , vol. 40, no. 9, pp. 995–1003, 2020, doi: 10.1108/IJSSP-07-2020-0291.
[17] R. T.  Angita,  R.  Rinofah,  and  P.  P.  Sari,  “Dampak  Covid  -  19  Terhadap  Tingkat Pengangguran  Di Indonesia,” J. Manag. Accounting, Econ. Bus. , vol. 02, no. 01, pp. 486–491, 2021.
[18] BPS, “Keadaan Ketenagakerjaan Indonesia Agustus 2021,” Ber. Resmi Stat. No. 84/11/Th. XXIV. , vol. 2, 2021.
[19] P. N. Harahap, “Implementasi Data Mining Dalam Memprediksi Transaksi Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus PT. Arma Anugerah Abadi Cabang Sei Rampah),” Matics , vol. 11, no. 2, pp. 46–50, 2019.
[20] E. D. Sikumbang, “Penerapan data mining penjualan sepatu menggunakan metode algoritma apriori,” J. Tek. Komput. AMIK BSI , vol. 4, no. 1, pp. 156–161, 2018.
[21] BPS,  “Tingkat  Pengangguran  Terbuka  Menurut  Provinsi,”  2022.  [Online].  Available: https://www.bps.go.id/indicator/6/543/1/tingkat-pengangguran-terbuka-menurut-provinsi.html.