## Perbandingan Tingkat Pengangguran Terbuka Provinsi di Indonesia Berbasis Metode K-Means Clustering
Rayhan Maliki 1 , Kursehi Falgenti 2 , Sinta Priani 3 , Fajrul Fithri 4 , Muhammad Suherman 5 , Dwi Satria Nugraha 6
1,2,3,4,5,6 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Nusa Mandiri Jl. Jatiwaringin No. 2, Cipinang Melayu, Makasar, Jakarta Timur -13620, Indonesia
e-mail: 1 rayhan.maliqia7x@gmail.com , 2 falgenti.kfe@nusamandiri.ac.id , sintapriani15@gmail.com , fajrul.faf@gmail.com , muhammadsuherman.bsi@gmail.com , dsatriaprilio@gmail.com
Artikel Info : Diterima : 17-04-2022 | Direvisi : 12-07-2022 | Disetujui : 21-07-2022
Abstrak -  Masalah  pengangguran  berdampak  pada  kemiskinan,  kriminalitas,  dan  ketimpangan  taraf  hidup. Pemerintah  perlu  mengantisipasi  dampak  tersebut  melalui  berbagai  kebijakan.  Pengetahuan  memainkan  peran penting  dalam  mendukung  pengambilan  keputusan  dan  perumusan  kebijakan  terkait  dengan  pengangguran. Beberapa peneliti telah menambang data untuk mendapatkan pengetahuan baru dari data Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) Indonesia. Ekplorasi data secara kontiniu berpeluang mendapatkan pengetahuan baru. Penelitian ini  bertujuan  untuk  menambang  data  TPT  Indonesia  dari  tahun  2016  hingga  tahun  2021.  Hal  ini  secara  lebih spesifik untuk melihat perubahan cluster data TPT tahun 2016-2018 dengan cluster data TPT tahun 2019-2021. Penelitian ini  merupakan penelitian analisis clustering menggunakan algoritma k-means . Tahapan penelitian  ini meliputi: 1) pengumpulan data, 2) pre-pocessing , 3) penentuan jumlah cluster optimal, 4) clustering data dengan k-mean , dan 5) interpretasi hasil klasterisasi. Berdasarkan analisis k-means clustering pada data TPT 2016-2018 dan 2019-2021, terdapat 23 provinsi pada cluster 1 (TPT rendah) dan 11 provinsi di cluster 2 (TPT tinggi). Hanya Provinsi Riau yang naik ke cluster 1 (TPT rendah), dan hanya provinsi Sumatera Barat yang turun ke cluster 2 (TPT Tinggi). Hasil penelitian bukan hanya menghasilkan jumlah provinsi di cluster tinggi dan rendah tapi juga mengetahui provinsi yang pindah ke  cluster yang lebih tinggi atau sebaliknya pada masing-masing data  TPT.
Kata Kunci : Analisa clustering, data mining, k-means, pengangguran
Abstracts - The problem of unemployment has an impact on poverty, crime, and inequality in living standards. The government needs to anticipate these impacts through various policies. Knowledge is essential in supporting decision-making and policy formulation related to unemployment. Researchers have been mining data to gain new knowledge  from  Indonesia's  Open  Unemployment  Rate  (TPT)  data.  Continuous  exploration  of  data  has  the opportunity  to  gain  new  knowledge.  This  study  aims  to  mine  Indonesian  TPT  data  from  2016  to  2021.  More specifically, look at changes in the 2016-2018 TPT data cluster with the 2019-2021 TPT data cluster. This research is a clustering analysis research using the k-means algorithm. The stages of clustering research consist of 1) data collection, 2) pre-processing, 3) determination of the optimal number of clusters, 4) data clustering  with the k- mean, and 5) interpretation of the results of clustering. Based on the k-means clustering analysis of 2016-2018 and 2019-2021 TPT data, there are 23 provinces in cluster 1 (low TPT) and 11 provinces in cluster 2 (high TPT). Only Riau Province rose to cluster 1 (low TPT), and only West Sumatra province dropped to cluster 2 (High TPT). The study's results not only yielded the number of provinces in the high and low clusters but also found out which provinces moved to a higher cluster or vice versa in each TPT data.
Keywords : clustering analysis, data mining, k-mean, unemployment

## PENDAHULUAN
Seseorang  atau  kelompok orang  yang  sedang  tidak  memiliki  pekerjaan  atau tidak  memiliki  penghasilan tetap dianggap  sebagai  pengangguran. Sedangkan angkatan kerja  yang sedang  berusaha  mencari pekerjaan dan mempersiapkan  suatu  usaha  bisa  dikategorikan  sebagai  pengangguran  terbuka.  Pengangguran  terjadi  karena banyaknya  jumlah  tenaga  kerja  yang  tidak  diimbangi  dengan  pertumbuhan  kesempatan  kerja  (Amrullah  et  al., 2019),  sebagai  akibat  dari  minimnya  lapangan  pekerjaan  di  sebuah  perusahaan  maupun  tempat  usaha  di  suatu daerah.
Kondisi sosial ekonomi suatu negara dapat diketahui dari banyak angka pengangguran (Johan et al., 2016). Tingginya angka pengangguran di suatu negara menandakan terjadi ketimpangan dalam neraca ketenagakerjaan.
Volume 2 No. 2 Juli 2022 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Masalah  ini  berkaitan  erat  dengan  pertumbuhan  ekonomi  suatu  daerah.  Hubungan  pertumbuhan  ekonomi  dan pengangguran bersifat positif dan negatif. Pertumbuhan ekonomi melalui GDP bersifat positif, namun  tidak diikuti oleh  peningkatan  kapasitas  produksi  menyebabkan  pengangguran  tetap  meningkat  (Wardiansyah  et  al.,  2016). Rendahnya  tingkat  pertumbuhan  penciptaan  lapangan  kerja  untuk  menampung  tenaga  kerja  menyebabkan munculnya masalah baru di suatu daerah seperti; menurunnya tingkat kesejahteraan, produktivitas dan pendapatan masyarakat, sehingga berdampak pada kemiskinan, kriminalitas, dan ketimpangan standar hidup. Oleh karena itu penting untuk menggali pengetahuan lebih dalam dari data pengangguran sebagai dasar pengambilan keputusan dan penentuan kebijakan oleh pemerintah mengantisipasi munculnya masalah baru akibat pengangguran di suatu daerah.

## Sumber: Badan Pusat Statistik (BPS,2020)
Gambar 1 . Persentase Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) Di Indonesia
Badan Pusat statistik (BPS) merilis data Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT)  pada bulan February dan bulan  Agustus  tiap  tahun.  Dari  grafik  tingkat  pengangguran  terbuka  menurut  provinsi  di  Indonesia  dari  bulan Agustus 2019 dan bulan Agustus 2020 (Gambar 1) dapat diketahui provinsi yang memiliki tingkat pengangguran terbuka tertinggi dan terendah di seluruh provinsi di Indonesia. Gambar 1 di atas menjelaskan bahwa TPT tertingi pada bulan agustus tahun 2020 terdapat pada provinsi DKI Jakarta Sebesar 10,95 persen dan TPT terendah terdapat pada provinsi Sulawesi  Barat sebesar 3.32%. Sedangkan data TPT tertinggi pada  bulan  Agustus tahun 2019 di Provinsi Banten sebesar 10,34 persen dan terendah di Provinsi Bali sebesar 1.57 %. Grafik di atas memperlihatkan perbedaan TPT di masing-masing provinsi dalam rentang satu tahun bergerak sangat dinamis. Angka TPT provinsi tertinggi dan terendah berbeda tiap tahun.
Data  TPT tidak  hanya  berisi  informasi  angka-angka  yang  menunjukkan  tingkat  pengagguran  di  daerah. Banyak pengetahuan yang bisa ditambang (mining) dari data tingkat pengangguran tersebut. Penambangan data (data  mining) merupakan  disiplin  ilmu  untuk  menemukan  pengetahuan  baru (insight) dari  data. Data  mining merupakan  kegiatan  mengekstraksi  atau  menambang  pengetahuan  dari  data  yang  berukuran/berjumlah  besar, informasi hasil penambangan ini adalah informasi baru yang belum ditemukan sebelumnya. Definisi  yang lebih sederhana data mining dikemukan oleh Susanto & Sudiyatno (2014), merupakan proses ekstraksi informasi atau pola  yang  penting  atau  menarik  dari  data  yang  berasl  dari  database  yang  besar.  Proses  menambang  data  juga dikenal dengan nama Knowledge Discovery in Databases (KDD). Clustering merupakan  salah  satu  metode data  mining terpercaya  dan  menjadi  instrumen  yang  valid memecahkan  masalah komplek  ilmu komputer dan statistik. Clustering bekerja dengan  mengelompokkan titik- titik data dalam dua kelompok atau lebih,  dimana titik-titik data di dalam kelompok yang sama lebih mirip satu sama  lain  dibanding  dengan  kelompok  data  lainnya  (Gustientiedina  et  al.,  2019).    Analisa cluster yang  sering digunakan dalam penelitian adalah algoritma k-means . Keunggulan k-means mampu menghasilkan cluster yang optimum dengan konvergensi yang cepat (Sardar & Ansari, 2018).
Beberapa  penelitian  terdahulu  menggunakan k-means  clustering menemukan insight dari  data  TPT  di Indonesia, diantaranya; klasterisasi tingkat pengangguran berdasarkan data TPT tahun 2014-2019 (Tanjung et al.,
Volume 2 No. 2 Juli 2022 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
2021). Penelitian yang dilakukan Tanjung et al., (2021) hanya bertujuan menemukan kelompok provinsi berada di cluster tinggi dan kelompok provinsi yang berada dalam cluster rendah dalam rentang waktu 9 tahun. Penelitian yang telah dilakukan (Tanjung et al., 2021) menarik untuk dikaji lebih lanjut. Penelitian yang lebih spesifik dengan mengklasterisasi dua kelompok data TPT dengan rentang waktu masing-masing tiga tahun. Dari komparasi hasil dua  kelompok  data TPT  diharapkan  memperoleh  pengetahuan  baru.  Sebelumnya  penelitian  klasterisasi  tingkat pengangguran di wilayah pulau Jawa dan Bali menggunakan data TPT 2014-2019 dilakukan oleh Sembiring et al., (2019). Cluster data  tingkat  pengangguran  dalam  penelitian  ini  dibagi  menjadi  tiga cluster .  Penelitian  lainnya dengan metode yang sama dilakukan di provinsi Sulawesi Selatan oleh Akramunnisa & Fajriani (2020), penelitian ini  tidak  hanya  menggunakan  data  tingkat  pengangguran  terbuka  (TPT)  untuk  analisa cluster ,  tapi  juga  upah minimum  kabupaten/kota  (UMK)  dan  laju  pertumbuhan  indeks  pembangunan  manusia  (IPM),  penelitian  ini menemukan 2 kluster kabupaten/kota dengan tingkat pengangguran tinggi sebanyak 3 kota/kabupaten sedangkan tingkat  pengguran  rendah  21  wilayah  kota/kabupaten.  Penelitian  lain  juga  menggunakan k-means  clustering dengan  variabel TPT, ditambah dengan  variabel  lainya  melakukan clustering jumlah penduduk Sumatera Barat berdasarkan angkatan kerja(Safira et al., 2020)
Dari penelitian di atas, para peneliti telah menemukan pengetahuan baru setelah melakukan penambangan data menggunakan metode analisis cluster . Pengetahuan tersebut berupa pemetaan tingkat pengguran berdasarkan cluster data  TPT  di  tingkat  nasional,  regional  maupun  di  tingkat  provinsi.  Penambangan  data  masih  dapat dilakukan untuk untuk menemukan pengetahuan lainnya pada data TPT.
Penelitian ini bertujuan menggali lebih dalam data TPT dengan menganalisa  lebih  lanjut hasil penelitian Tanjung  et  al.,  (2021).  Penelitian  tersebut  hanya  melakukan  analisa cluster pada  data  TPR  2014-2019,  pada penelitian ini analisa cluster dilakukan pada dua kelompok data TPT berbeda, pertama kelompok data TPT tahun 2016-2018 kedua kelompok data TPT tahun 2019-2021. Analisa cluster pada penelitian ini tidak hanya mengetahui jumlah provinsi  yang  berada pada  cluster TPT terendah dan tertinggi tapi  juga perpindahan antar klaster dapat diidentifikasi. Hasil klasterisasi memberikan pengetahuan baru perubahan provinsi yang berhasil naik ke cluster yang memiliki TPT rendah atau provinsi yang turun ke cluster yang memiliki TPT tinggi.

## METODE PENELITIAN
Tahapan penelitian clustering data ini terdiri dari 6 tahap sebagaimana ditunjukan pada Gambar 2. Keenam tahapan tersebut adalah sebagi berikut:
Sumber: Penelitian (2022)
Gambar 2. Tahapan Penelitian
1. Pengumpulan data
Tahap pertama dimulai dengan pengumpulan data TPT. Data TPT yang dipakai adalah data TPT terbaru dari 34 provinsi yang dikeluarkan BPS Indonesia pada semester kedua atau bulan agustus tahun 2016-2021 (BPS, 2022).
2. Pre-processing
Persiapan awal pekerjaan yang dilakukan adalah membersihkan data dengan menghilangkan atribut nama provinsi yang tidak digunakan dalam analisis cluster. Selanjutnya untuk memudahkan identifikasi, masing-masing atribut diberi  nama  baru,  yaitu:  atribut  A2016,  A2017 dan  A2018,  A2019,  A2020 dan  A2021.  Attribut A2016 artinya TPT bulan Agustus tahun 2016.
3. Transformasi data
Sebelum  dilakukan  proses  penambangan,  data  dibagi  menjadi  2  bagian;  data  TPT  2016-2018    dengan  attribut
Pengumpulan data
Pre-processing Transformasi data Penentuan jumlah klaster optimal Klasterisasi data Interpetasi hasil
Volume 2 No. 2 Juli 2022 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
A2016,A2017 dan A2018 dan  TPT 2019-2021 dengan atribut A2019, A2020 dan A2021.
4. Menentukan jumlah cluster optimal
Sebelum menjalankan teknik cluster, terlebih dulu ditentukan jumlah cluster optimal. Penentuan cluster optimal menggunakan analisis sensitivitas  WSS dengan metoda elbow (Thorndike, 1953). WSS adalah salah satu kriteria untuk menghitung keragamaan data dalam cluster yang terbentuk. Semakin kecil keragaman data dalam cluster yang  terbentuk  menunjukkan  bahwa cluster yang  terbentuk  sudah  sesuai.    Melalui  kriteria  WSS,  kita  dapat membandingkan jumlah cluster yang optimal untuk menganalisa data.

## 5. Klasterisasi dengan metode K-mean
Algoritma k-means clustering merupakan salah satu dari metode pengelompokkan data non-hirarki. Algoritma k- means  mengelompokkan  objek  dengan  terlebih  dahulu  mengindentifikasi  data  yang  akan  di cluster . K-means adalah  algoritma  yang  sederhana  dapat  diterapkan  pada  data  dengan  jumlah  kecil  maupun  besar.  Pada  iterasi pertama, titik utama setiap cluster ditetapkan secara bebas. Lalu dihitung antar jarak data dengan tiap titik utama pada cluster . Penjelasan cara kerja algoritma K-mean seperti dijelaskan dalm penelitian (Pradnyana & Permana, 2018)  sebagai berikut:
a) Tentukan jumlah cluster (k), tetapkan pada pusat cluster sembarang.
b) Hitung jarak antara setiap data ke dalam cluster dengan jarak yang paling pendek dengan menggunakan persamaan ukuran jarak Euclidean distance dengan persamaan:
𝐷 𝐼 (𝑋 1 , 𝑋 2 ) = ‖𝑥 2 − 𝑥 1 ‖   =   √∑ {𝑥 2𝑗 =   𝑥 1𝑗 } 2 𝑝 𝑗=1 (1)
Dimana D 1 (X 1 , X 2 ) adalah jarak diantara data ke-i dan data ke-j
X 2j adalah kordinat data x 2 pada dimensi j X 1j adalah kordinat data x 1 pada dimensi j dan P dimensi data
c) Kelompokkan data ke dalam cluster yang dengan jarak yang paling pendek dengan menggunakan rumus pada persamaan:
𝑉 𝑖𝑗 = ∑ 𝑥 𝑘𝑗 𝑁𝑖 𝑘=1 𝑁𝑖
(2)
V lj adalah data cluster ke – i kolom j X kj adalah data ke – k kolom ke – j N i banyaknya anggota cluster ke- i
d) Hitung pada pusat cluster yang baru menggunakan persamaan (1)
Ulangi langkah a) sampai dengan d) hingga tidak terjadi lagi perpindahan data pada cluster yang berbeda.
6. Interpretasi hasil
Hasil dari proses klasterisasi kemudian diinterpetasikan sesuai dengan tujuan penelitian untuk melihat perubahan klaster data TPT tahun 2016-2018 dibandingkan dengan klaster data TPT tahun 2019-2021.
Seluruh tahapan penelitian tersebut didukung oleh aplikasi R Studio versi 2022.02. Klasterisasi data menggunakan algoritma k-means dalam  paket  library  clustering  sedangkan  cara  menentukan  jumlah  cluster  optimal  dengan menganalisa patahan pada grafik hasil analisis WSS. Analisis WSS terdapat dalam library factoextra pada aplikasi R Studio.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Analisis Data
Tabel 1 adalah data set TPT 2016-2021 yang telah dibagi menjadi dua; data TPT1 (2016-2018) dan data TPT2 (2019-2021). Masing masing bagian terdiri data TPT pada bulan agustus pada masing-masing tahun. Data set terdiri dari data TPT dari seluruh provinsi di Indonesia 3 kolom mewakili tahun dan 34 baris mewakili data TPT masing-masing provinsi. Data TPT ini sudah dalam format numerik dan seragam karena itu tidak diperlukan proses standarisasi data.
Volume 2 No. 2 Juli 2022 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Tabel 1 Data TPT 1 dan TPT2 TPT 1 TPT 2 Prov A2016  A2017  A2018  Prov A2019  A2020  A2021 Aceh 7,57 6,57 6,34 Aceh 6,17 6,59 6,30 Sumatera Utara 5,84 5,60 5,55 Sumatera Utara 5,39 6,91 6,33 Sumatera Barat 5,09 5,58 5,66 Sumatera Barat 5,38 6,88 6,52 Riau 5,09 6,22 5,98 Riau 5,76 6,32 4,42 Jambi 4,00 3,87 5,98 Jambi 4,06 5,13 5,09 Sumatera Selatan 4,31 4,39 4,27 Sumatera Selatan 4,53 5,51 4,98 Bengkulu 3,30 3,74 3,35 Bengkulu 3,26 4,07 3,65 Lampung 4,62 4,33 4,04 Lampung 4,03 4,67 4,69 Sulawesi Tenggara 2,72 3,30 3,19 Sulawesi Tenggara 3,52 4,58 3,92 Gorontalo 2,76 4,28 3,70 Gorontalo 3,76 4,28 3,01 Maluku 7,05 9,29 6,95 Maluku 6,69 7,57 6,93 … … … … … … … … … … …. … … … … … Papua Barat 7,46 6,49 6,45 Papua Barat 6,43 6,80 5,84 Papua 3,35 3,62 3,00 Papua 3,51 4,28 3,33
Sumber: Penelitian (2022)
Struktur data set TPT1 yang lebih rinci dapat dilihat menggunakan R Studio, terdiri dari matrix 34 X 4 dan memiliki 4 atribut, tapi hanya 3 atribut yang akan dipakai untuk analisa cluster , yaitu A2016, A2017 dan A2018 (gambar 3), atribut provinsi dihapus dari data set karena tidak berhubungan dengan tujuan penelitian.
Sumber: Penelitian (2022)
Gambar 3. Data set TPT1

## 2. Penentuan Jumlah Cluster Optimal
Kriteria WSS dipakai untuk menentukan jumah kluster optimal. Dalam R Studio, fungsi fviz_nbclust dari package factoextra digunakan menjalankan WSS untuk memilih jumlah cluster optimal. Cara menentukan banyaknya cluster yang terbentuk dengan melihat patahan siku ( elbow ) pada kurva WSS. Berdasarkan kriteria WSS jumlah cluster optimal yang dihasilkan dari data TPT adalah 2 cluster (gambar 4).
Sumber: Penelitian (2022)
Volume 2 No. 2 Juli 2022 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
3. Penerapan k-means clustering
K-means  clustering diterapkan  dengan  menggunakan library(cluster) yang  telah  tersedia  pada  RStudio. Proses klusterisasi dimulai dengan menentukan nilai centroid (pusat cluster) awal secara random dari data TPT1. Setelah  nilai centroid awal  ditentukan,  selanjutnya  menghitung  jarak  masing-masing  data  terhadap centroid. Perhitungan  jarak  menggunakan Euclidean  Distence .  Data  yang  memiliki  jarak  terkecil  dengan centroid membentuk cluster. Jumlah cluster optimal sebelumnya sudah ditentukan ditentukan 2 cluster menggunakan WSS. Jarak data ke masing-masing centroid menentukan dicluster mana data tersebut bergabung. Setelah proses penentuan cluster tahap pertama selesai, dilanjutkan dengan iterasi kedua dengan cara yang sama tapi posisi centroid berbeda. Pada iterasi kedua ini terjadi perpindahan data dari satu cluster ke cluster lainnya berdasarkan jarak data dengan centroid di iterasi kedua. Iterasi dilanjutkan sampai tidak lagi terjadi perpindahan posisi data, menandakan dua cluster data telah terbentuk berdasarkan jarak rata-rata terhadap centroid . Gambar 5 merupakan hasil penerapan k-means clustering data TPT 1. Tanda panah merupakan posisi data provinsi Sumatera Barat
Sumber: Penelitian (2022)
Gambar 5 Hasil cluster data TPT1 dengan k-mean clustering
Hasil  klasterisasi  terdapat  23  provinsi  pada cluster 1  dan  11  provinsi  di cluster 2.    Empat  data  pertama menunjukkan Provinsi Aceh di cluster 2, Sumatra Utara di cluster 2, Sumatera barat di c luster 1 dan Riau di cluster 2. Selanjutnya dilakukan penerapan k-mean clustering pada data TPT2 (2019-2021). Langkah-langkah penerapan algoritma k-mean clusering sama dengan tahap sebelumnya. Hasil penerapan algoritma k-means clustering dapat dilihat di gambar 6. Hasil k-means clusteiring pada data TPT2 menunjukkan jumlah data pada cluster 1 dan cluster 2 sama banyak dengan hasil k-mean clustering pada data TPT1 yaitu 23 provinsi pada cluster 1 dan 11 provinsi pada cluster 2. Tapi terjadi perubahan anggota cluster . Hasil k-mean clustering pada data TPT1 provinsi Sumatera Barat berada di cluster 1. K-mean clusteiring pada data TPT2 posisi Sumatra Barat berubah  menjadi cluster 2. Sebaliknya provinsi Riau pada k-means clustering data TPT1 di cluster 2, kemudian pindah ke cluster 1. Perubahan kluster tidak ditemukan pada provinsi lain.
Sumber: Penelitian (2022)
Volume 2 No. 2 Juli 2022 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065

## 4. Interpretasi cluster yang terbentuk
Selanjutnya dilakukan interpretasi cluster yang terbentuk pada dua data TPT berdasarkan  nilai centroid . Pada gambar 7a adalah nilai centroid data TPT1 dan TPT2. Nilai centroid pada cluster 1 data TPT 1 pada tahun 2016,  2017dan  2018  sebesar  3.85,  4.06  dan  3.9  menunjukkan cluster 1  merupakan cluster dengan  Tingkat Pengangguran Terbuka  yang kecil, sedangkan pada gambar  7b, cluster 2  memilki  nilai centroid 7.16, 7.28 dan 6.88  menunjukkan cluster 2  merupakan  cluster  dengan  tingkat  pengangguran  yang  besar.  Data  TPT2  juga menunjukkan cluster 1  merupakan  cluster  dengan  nilai  Tingkat  Pengagguran  Terbuka  yang  kecil  sedangkan cluster 2 merupakan Tingkat pengguran yang besar.
(a)
(b) Sumber: Penelitian (2022)
Gambar 7 nilai centroid data TPT 1 dan data TPT2
Dari nilai centroid dapat diketahui dari data pada cluster 2, tahun 2020 merupakan tingkat pengangguran terbuka tertinggi  yaitu 8.3. Keadaan  ini berkaitan dengan masa pandemi yang melanda Indonesia menyebabkan banyak warga negara yang kehilangan pekerjaan. Di tahun 2021 tingkat penganguran masih tinggi, diindikasikan pandemi covid masih mempengaruhi angka tingkat pengangguran terbuka di Indonesia. Nilai centroid cluster 1 di tahun 2020 dan 2021 masing-masing 4.9 dan 4.5 lebih besar dibandingkan nilai centroid cluster 1 di tahun 2017 dan 2018  masing-masing 4 dan 3.9, hal  ini  juga  menunjukkan angka pengangguran  naik di seluruh provinsi di Indonesia selama masa pendemi ini.
Hasil cluster data setelah dipisah menjadi dua bagian menunjukkan terdapat 23 provinsi yang memiliki nilai  TPT  rendah  dan  11  provinsi  memiliki  nilai  TPT  tinggi.  Hasil  penelitian  ini  berbeda  dengan  penelitian (Tanjung  et  al.,  2021)  sebelumnya,  menyatakan  21  provinsi  berada  pada cluster dengan  nilai  TPT  rendah sedangkan 13 provinsi berada pada kaster dengan nilai TPT tinggi. Perbedaan ini terjadi karena pada penlitian ini data  dibagi  menjadi  2  bagian  dan  data  TPT  yang  digunakan  memiliki  rentang  waktu  (2016-2021)  sedangkan penelitian (Tanjung et  al., 2021) sebelumnya data tidak dibagi  menjadi 2 bagian dan data TPT yang digunakan lebih banyak (2014-2019).

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  menerapkan data  mining menggunakan  metode clustering untuk menganalisa perubahan cluster TPT 2016-2018 dan TPT 2019-2021 di Indonesia. Dengan melakukan penambangan data pada dua data TPT dalam rentang waktu yang berbeda dapat digali lebih banyak informasi. Selain mendapatkan jumlah provinsi pada  cluster tingkat  pengagguran  rendah  dan  cluster tinggi  pada  dua  data TPT  berbeda,  penambangan  data  ini menghasilkan pengetahuan baru yaitu perpindahan dua anggota cluster atau provinsi yang naik cluster dan turun cluster. Provinsi Riau pada tahun 2016-2018 masuk cluster 2, yaitu cluster provinsi dengan tingkat pengagguran yang tinggi, pada tahun 2019-2021 provinsi Riau naik peringkat menjadi provinsi yang memiliki tingkat pengguran yang  rendah.  Sebaliknya  tahun  2019-2021  Sumatera  Barat turun  dari cluster 1  sebagai  provinsi  yang  memiliki angka tingkat pengguran rendah menjadi provinsi yang masuk kategori provinsi dengan angka pengangguran yang tinggi.  Temuan  lainnya adalah  tingginya centroid pada data TPT 2 (2019-2021)  menandakan tingginya tingkat pengguran di seluruh provinsi di Indonesia. Tahun 2020 sampai 2022 ini adalah masa pandemi covid-19. Temuan ini akan diteliti lebih lanjut dengan melihat perbadingan tingkat pengguran sebelum dan saat pandemi Covid-19.
Provinsi yang konsisten berada pada cluster 2 dengan tingkat pengguran yang tinggi. Pemerintah daerah dapat  mengevaluasi  dan  membuat  kebijakan-kebijakan  berkaitan  dengan  penurunan  angka  pengguran  di wilayahnya.  Studi lebih lanjut juga dapat dilakukan  dengan menambahkan atribut-atribut lain yang berkorelasi untuk  menganalisa cluster tingkat  kemiskinan  di  masing-masing  provinsi  seperti  studi  yang  dilakukan  oleh Akramunnisa  &  Fajriani,  (2020)  dan  (Safira  et  al.,  2020).  Metode-metode data  mining lainnya  seperti  model prediksi  dan  model  klasifikasi  juga  dapat  digunakan  untuk  mengalisa  tingkat  pengangguran  di  masing-masing provinsi.  Diharapkan  dengan  analisa  yang  lebih  beragam  pemerintah  daerah  dapat  memprediksi  dan mengklasifikasi masalah-masalah baru akibat tingginya tingkat pengganguran di satu wilayah seperti; menurunnya tingkat kesejahteraan, produktivitas dan pendapatan masyarakat.

## REFERENSI
Akramunnisa,  A.-,  &  Fajriani,  F.  (2020).  K-Means  Clustering  Analysis  pada  PersebaranTingkat  Pengangguran Kabupaten/Kota di Sulawesi Selatan. Jurnal Varian , 3 (2), 103–112.
https://doi.org/10.30812/varian.v3i2.652
Amrullah,  W.  A.,  Istiyani,  N.,  &  Muslihatinningsih,  F.  (2019).  Analisis  Determinan  Tingkat  Pengangguran Terbuka  di  Pulau  Jawa  Tahun  2007-2016. E-Journal  Ekonomi  Bisnis  Dan  Akuntansi , 6 (1),  43. https://doi.org/10.19184/ejeba.v6i1.11074 BPS. (2022). Tingkat Pengangguran Terbuka Menurut Provinsi . https://www.bps.go.id/indicator/6/543/1/tingkat- pengangguran-terbuka-menurut-provinsi.html
Gustientiedina, G., Adiya, M. H., & Desnelita, Y. (2019). Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Obat-Obatan. Jurnal
Nasional Teknologi Dan Sistem Informasi , 5 (1), 17–24.
https://doi.org/10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24
Johan,  K.,  Marwoto,  P.  A.  N.  B.,  &  Pratiwi,  D.  (2016). INFLASI  DAN  INVESTASI  TERHADAP PENGANGGURAN DI INDONESIA . 13 (November), 20–32.
Pradnyana, G. A., & Permana, A. A. J. (2018). Sistem Pembagian Kelas Kuliah Mahasiswa Dengan Metode K- Means  Dan  K-Nearest  Neighbors  Untuk  Meningkatkan  Kualitas  Pembelajaran. JUTI:  Jurnal  Ilmiah Teknologi Informasi.[Online] , 16 (1), 59–68.
Safira,  D.,  Mustakim,  M.,  Lestari,  E.  D.,  Iffa,  M.,  &  Annisa,  S.  (2020).  Pengelompokan  Jumlah  Penduduk Sumatera Barat Berdasarkan Angkatan Kerja Menggunakan Algoritma K-Means. Jurnal Ilmiah Rekayasa Dan Manajemen Sistem Informasi , 6 (1), 26. https://doi.org/10.24014/rmsi.v6i1.8682 Sardar, T. H., & Ansari, Z. (2018). An analysis of MapReduce efficiency in document clustering using parallel K- means algorithm. Future Computing and Informatics Journal , 3 (2), 200–209. https://doi.org/10.1016/j.fcij.2018.03.003
Sembiring, F., Rizqi, S. B., Aziz, M. A., & Firmansyah, D. (2019). Analisis Pemetaan Tingkat Pengangguran Di Pulau Jawa Dan Bali Dengan Metode K-Means . 4 (1).
Susanto, H., & Sudiyatno, S. (2014). Data mining untuk memprediksi prestasi siswa berdasarkan sosial ekonomi, motivasi,  kedisiplinan  dan  prestasi  masa  lalu. Jurnal  Pendidikan  Vokasi , 4 (2),  222–231. https://doi.org/10.21831/jpv.v4i2.2547
Tanjung,  F.  A.,  Windarto,  A.  P.,  &  Fauzan,  M.  (2021).  Penerapan  Metode  K-Means  Pada  Pengelompokkan Pengangguran  Di  Indonesia. Jurasik  (Jurnal  Riset  Sistem  Informasi  Dan  Teknik  Informatika) , 6 (1),  61. https://doi.org/10.30645/jurasik.v6i1.271
Thorndike, R. L. (1953). Who belongs in the family? Psychometrika , 18 , 267–276.
Wardiansyah,  M.,  Yulmardi,  &  Bahri,  Z.  (2016).  Analisis  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Tingkat pengangguran (Studi kasus provinsi-provinsi Se-Sumatra). E-Jurnal Ekonomi Sumberdaya Dan Lingkungan Vol. , 5 (1), 13–18.