Empiricism Journal https://journal-center.litpam.com/index.php/empiricism email: empiric.journal@gmail.com
pp. 400-406

## Implementasi K-Means Cluster untuk Menentukan Persebaran Tingkat Pengangguran
Siti Aprizkiyandari 1 , Neva Satyahadewi 2 , Aditya Nugraha Pratama 2 , Rendi Rivaldo 2 , Syarif Irwan Nurdiansyah 3 , Shifa Helena 3 *
1 Program Studi Agroteknologi, Fakultas Pertanian, Universitas Tanjungpura, Jl. Prof. Dr. H.
Nawawi Bansir Laut, Pontianak, Indonesia 78124
2 Prodi Studi Statistika, Fakultas Metematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Tanjungpura, Jl. Prof. Dr. H. Nawawi Bansir Laut, Pontianak, Indonesia 78124
3 Prodi Ilmu Kelautan, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Tanjungpura, Jl. Jendral Ahmad Yani, Kalimanta Barat, Indonesia 78115
Email Korespondensi: shifahelena@fmipa.untan.ac.id

## Abstrak
Tingkat  pengangguran  yang  ada  di  Kalimantan  Barat  sangat  bervariasi.  Terdapat  Kabupaten/  Kota  dengan tingkat pengangguran tinggi dan ada yang rendah, namun belum terdapat pengelompokkannya. Pada penelitian ini, Kabupaten/ Kota di Kalimantan Barat dikelompokkan dengan analisis klaster menggunakan metode K-Means Cluster .  Metode K-Means  Cluster dapat  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  dalam  mengelompokkan tingkat  pengangguran  di  Kalimantan  Barat  berdasarkan  indikator  yang  digunakan.  Indikator  pada  penelitian  ini terdiri dari TPT, IPM, PDRB dan UMK, dimana data berasal dari BPS Provinsi Kalimantan Bartat. Diperoleh hasil yaitu terbentuknya 2 klaster. Klaster 1 mewakili  kabupaten/kota dengan tingkat pengangguran tinggi yang terdiri dari  4  anggota  yaitu  Kabupaten  Kubu  Raya,  Kabupaten  Ketapang,  Kota  Pontianak,  dan  Kota  Singkawang dengan  persentase  TPT  klaster  1  yaitu  sebesar  8,87%.  Sedangkan  klaster  2  terdiri  dari  10  Kabupaten,  yaitu Kayong  Utara,  Melawi,  Sekadau,  Kapuas  Hulu,  Sintang,  Sanggau,  Mempawah,  Landak,  Bengkayang  dan Sambas dengan TPT klaster 2 yaitu sebesar 3,73%.
Kata kunci: Tingkat Pengangguran, Analisis Klaster, K-Means Cluster.

## Implementation of K-Means Cluster to Determine the Distribution of Unemployment Rate

## Abstract
Unemployment  rates  in  West  Kalimantan  vary  widely.  There  are  regencies/municipalities  with  high unemployment  rates  and  some  with  low  unemployment  rates,  but  there  is  no  grouping  yet.  In  this  research, regencies/municipalities in West Kalimantan are grouped by cluster analysis using the K-Means Cluster method. K-Means Cluster method can be used in decision-making in grouping the unemployment rate in West Kalimantan based on the indicators used. The indicators in this study consist of TPT, HDI, GRDP, and MSE, where the data comes  from  BPS  of  West  Kalimantan  Province.  The  result  obtained  is  the  formation  of  2  clusters.  Cluster  1 represents districts/cities with a high unemployment rate consisting of 4 members, namely Kubu Raya Regency, Ketapang  Regency,  Pontianak  City,  and  Singkawang  City  with  a  TPT  percentage  of  cluster  1  of  8.87%. Meanwhile, cluster  2  consists  of  10  regencies,  namely  North  Kayong,  Melawi,  Sekadau,  Kapuas  Hulu,  Sintang, Sanggau, Mempawah, Landak, Bengkayang, and Sambas with a TPT cluster 2 of 3.73%.
Keywords: Unemployment Rate, Cluster Analysis, K-Means Cluster.
How to Cite: Aprizkiyandari, S., Satyahadewi , N., Pratama, A. N., Rivaldo, R., Nurdiansyah , S. I., & Helena, S. (2023).  Implementasi  K-Means  Cluster  untuk  Menentukan  Persebaran  Tingkat  Pengangguran. Empiricism Journal , 4 (2), 400 –406. https://doi.org/10.36312/ej.v4i2.1518
https://doi.org/10.36312/ej.v4i2.1518
Copyright © 2023, Aprizkiyandari et al. This is an open-access article under the CC-BY-SA License.

## PENDAHULUAN
Pengangguran  merupakan  masalah  yang  selalu  muncul  di  sektor  ekonomi  negara- negara  berkembang,  termasuk  indonesia.  Pengangguran  adalah  suatu  keadaan  ketika seseorang  tidak  mempunyai  pekerjaan  atau  seseorang  sedang  aktif  mencari  pekerjaan dengan  tujuan  mendapatkan  pekerjaan  (Axelrad  dkk.,  2018).  Pengangguran  di  negara berkembang  dapat  disebabkan  oleh  beberapa  faktor,  seperti  ketersediaan  lapangan  kerja
yang  tidak  seimbang,  tingkat  pendidikan  yang  rendah,  laju  pertumbuhan  ekonomi,  dan besaran  upah  (Prastiwi  &  Handayani,  2019).  Tingkat  pengangguran  di  Indonesia  tercatat 6,49% atau sebanyak 9,1 juta orang masuk dalam kategori pengangguran di Indonesia pada tahun  2021  (Badan  Pusat  Statistik,  2021).  Dengan  persentase  seperti  itu,  tingkat pengangguran  yang  ada  di  Indonesia  tergolong  dalam  kategori  tinggi.  Sementara  itu,  di Provinsi Kalimantan Barat, tercatat tingkat pengangguran sebesar 5,82% pada tahun 2021, dimana  persentase  tersebut  meningkat  sebesar  0,01%  dari  tahun  2020  (Badan  Pusat Statistik Kalimantan Barat, 2021). Pemecahan masalah pengangguran sulit diselesaikan di setiap  negara  maupun  didaerah,  karena  pengangguran  dapat  menyebabkan  masalah – masalah  di  lingkungan  sosial  seperti  meningkatnya  kriminalitas,  terjadinya  gejolak  sosial hingga politik (Yanthi dkk., 2015). Tingkat kemiskinan suatu wilayah dipengaruhi oleh tingkat pengangguran di wilayah tersebut (Itang, 2015). Tingkat kemiskinan dapat diukur dari tingkat pengangguran. Oleh karena itu, perlu dilakukan penelitian terkait indikator – indikator yang mempengaruhi tingkat pengangguran. Metode yang dapat diterapkan salah satunya dengan metode pengelompokan atau klaster.
Salah  satu  metode  klaster  atau  pengelompokan  yang  sering  diterapkan  adalah clustering  analysis. Clustering  analysis mengelompokkan  objek –  objek  berdasarkan kesamaan/kemiripan objek (Hidayat dkk., 2017). Umumnya objek yang dijadikan kelompok atau  cluster  berkorelasi  atau  memiliki  hubungan  satu  sama  lain.  Beberapa  metode  yang digunakan  pada  proses  pengelompokkan  yaitu K-Means,  Single  Linkage,  dan  Average Linkage (Arunkumar dkk., 2019).
K-Means  Clustering merupakan  clustering  analysis  yang  sering  diterapkan  pada penelitian serta merupakan teknik pengelompokan parsial yang populer (Singh dkk., 2013). Pengelompokan  ini  banyak  digunakan  dikarenakan  dalam  penggunaannya  mudah dipahami,  efisien  dan  mudah  diimplementasikan. K-Means  Clustering sering  digunakan karena  hasil  dari  pengelompokan  memberikan  tingkat  akurasi  yang  tinggi  dan  memiliki efisiensi waktu pada proses penyaringan data (Sirait dkk., 2017).
Berdasarkan uraian penjelasan diatas, pada penelitian ini akan mengimplementasikan K-Means  Clustering untuk  mengelompokkan  tinkat  pengangguran  di  Kalimantan  Barat menurut    kabupaten/  kota  berdasarkan  indikator  yang  berpengaruh.  Adapun  indikator – indikator  tersebut  terdiri  dari  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM),  Tingkat  Pengangguran Terbuka  (TPT),  Produk  Domestik  Regional  Bruto  PDRB)  ,Upah  Minimum  Kabupaten/  Kota (UMK).  Hasil  pengelompokan  yang  diperoleh  diharapkan  dapat  dijadikan  evaluasi kedepannya  untuk  pemerintah  Provinsi  Kalimantan  Barat  untuk  menangani  masalah pengangguran  agar  tingkat  pengangguran  di  Provinsi  Kalimantan  Barat  mengalami penurunan.

## METODE
Penelitian  termasuk  penelitian  kuantitatif.  Penelitian  kuantitatif  merupakan  metode penelitian  yang  sesuai  dengan  namanya  menuntut  penggunaan  banyak  angka  dalam penelitian, mulai dari proses pengumpulan data, interpretasi makna materi, hingga penyajian hasil. Dalam penelitian ini, data bersifat sekunder. Sugiyono (2016) menyatakan bahwa data sekunder adalah data yang sumbernya tidak langsung diperoleh dari pengumpul data tetapi dapat berasal dari orang atau dokumen lain. Data yang digunakan berasal dari Badan Pusat Statistik Kalbar. Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari data TPT, IPM, UMK dan PDRB per kabupaten/kota tahun 2021. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan tingkat  pengangguran  Kalimantan  Barat  berdasarkan  kabupaten/kota  berdasarkan  empat indikator  yaitu  data  TPT,  UMK,  PDRB  dan  IPM  Kalimantan  Barat  berdasarkan kabupaten/kota  menggunakan  klaster  K-means.    Klaster  K-Means  merupakan  metode clustering non-hierarchical dengan perhitungan yang cepat. Centroid pada K-means memiliki sensitivitas  yang  cukup.  Pengelompokkan  data  dilakukan  dengan  interasi  menggunakan perhitungan  jarak  setiap  objek  pengamatan  terhadap  centroid  terdekat  hingga  mencapai syarat tertentu. Adapun langkah kerja pada metode K-Means Cluster yaitu : 1.  Input data
2.  Tentukan jumlah klaster (k) yang akan dibentuk dan tetapkan pusat klaster secara acak. 3.  Menghitung  jarak  terdekat  (jarak Euclidean ) untuk  menentukan  jarak  setiap  objek  ke pusat klaster dengan rumus sebagai berikut.
𝑑 = √∑ 𝑁
𝐼=1 ∑ 𝐽 𝑗=1 ∑(𝑥 𝑖𝑗 − 𝑐 𝑙𝑗 ) 2 𝐾
𝑙=1
4.  Tentukan anggota setiap klaster berdasarkan perhitungan jarak terdekat.
5.  Hitung nilai Centroid dari setiap klaster dengan rumus sebagai berikut.
𝑐 𝑙𝑗 = 1 𝑛 𝑙𝑗 (∑ 𝑥 𝑖𝑗 𝑁 𝑙𝑗 𝑖=1 )
6.  Ulangi langkah 3 sampai 5 hingga tidak ada penempatan objek kedalam klaster baru atau objek yang berpindah ke klaster lain. Keterangan: 𝑥 𝑖𝑗
: Indikator yang digunakan dalam proses pembentukan klaster
𝑐 𝑖𝑗 : Centroid pada klaster
𝐾 : Banyaknya klaster 𝑖 : indeks dari jumlah data yang digunakan pada pembentukan klaster
𝑗 :  indeks  dari  jumlah  indikator  yang  digunakan  pada  pembentukan klaster
𝑙 : indeks dari jumlah centroid yang digunakan pada pembentuka klaster.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data diperoleh dari Badan Pusat Statistik Provinsi Kalimantan Barat pada tahun 2021. Data yang digunakan meliputi data TPT, UMK, PDRB dan IPM di Provinsi Kalimantan Barat menurut  kabupaten/kota.  Berikut  ini  adalah  statistik  deskriptif  beserta  visualisasi  dari masing –masing indikator.
Tabel 1. Statistik Deskriptif Indikator Rata - Rata Minimal Maksimal TPT 5,411 2,66 12,38 UMK (Rupiah) 2552739 2422594 2860323 PDRB (Juta Rupiah) 16522940 4533731 40200359 IPM 67,69 62,9 79,93
Gambar 1. TPT di Provinsi Kalimantan Barat  Tahun 2021.
Berdasarkan Tabel 1 dan Gambar 1, didapat informasi bahwa Tingkat Pengangguran Terbuka  (TPT)  pada  tahun  2021,  persentase  terendah  terdapat  pada  Kabupaten  Melawi. Sedangkan Kota Pontianak mendapatkan TPT dengan persentase tertinggi. Adapun sektor usaha  atau  lapangan  usaha  yang  mendominasi  di  Kalimantan  Barat  yaitu sektor  pertanian sebesar 23,9%, dilanjutkan dengan sektor industri pengolahan sebesar 16,1%, 13,6% untuk sektor Perdagangan Besar dan Eceran, dan Reparasi Mobil dan Sepeda Motor, serta 10,6%
untuk  sektor  konstruksi  (Badan  Pusat  Stastitik  Provinsi  Kalimantan  Barat,  2021).  Hal tersebut  selaras  dengan  Kota  Pontianak  mendapatkan  TPT  dengan  persentase  tertinggi dikarenakan  sektor  atau  lapangan  usaha  yang  mendominasi  di  Kalimantan  Barat  adalah sektor  pertanian  sedangkan  di  Kota  Pontianak  lahan  pertanian  tidak  seluas  di kabupaten/kota  lain  yang  ada  di  Provinsi  Kalimantan  Barat.Visualisasi  indikator  UMK, PDRB, dan IPM disajikan dalam grafik berikut.
Gambar 2. UMK di Provinsi Kalimantan Barat Tahun 2021.
Gambar 3 . PDRB di Provonsi Kalimantan Barat Tahun 2021 (Juta Rupiah).
Gambar 4. Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Di Provinsi Kalimantan Barat Tahun 2021
Berdasarkan  Gambar  2,  3  dan  4,  didapat  informasi  PDRB  dan  IPM  tertinggi  di Kalimantan Barat terdapat pada Kota Pontianak. Hal ini dikarenakan ibu Kota dari Provinsi Kalimantan Barat ialah Kota Pontianak. Akan tetapi, Upah Minimum Kabupaten/ Kota (UMK) terbesar  ada  pada  Kabupaten  Ketapang  sebesar  2,8  juta  rupiah.  Adapun  PDRB  dan  IPM terendah  terdapat  pada  Kabupaten  Kayong  Utara.  Hal  tersebut  dikarenakan,  jarak  antara Kayong Utara dengan Ibu Kota Provinsi cukup jauh dan pembangunan yang ada di Kayong Utara  cukup  sedikit.  Sedangkan  Kabupaten  Mempawah  merupakan  Kabupaten  dengan UMK terendah di Provinsi Kalimantan Barat tahun 2021.
Pembentukan  klaster  menggunakan  metode  K-Means  Cluster,  jumlah  klaster  yang akan  dibentuk  dapat  ditentukan  jumlahnya  dengan  pasti.  Akan  tetapi,  anggota  tiap –  tiap klaster  masih  belum  jelas  penempatan  di  cluster  yang  mana.  Diperoleh  hasil  sebagai berikut.
Tabel 2. Hasil Pembentukan Klaster klaster Jumlah Anggota Klaster Rata - Rata Jarak dari Klaster klaster 1 4 2,177 klaster 2 10 0,938
Berdasarkan  dari  Tabel  2,  cluster  yang  terbentuk  pada  penelitian  ini  terdiri  dari  2 klaster,  dimana  klaster  1  mewakili  tingkat  pengangguran  tinggi  dan  klaster  2  tingkat pengangguran  rendah.  Adapun  jumlah  anggota  pada  cluster  1  terdiri  dari  4  anggota  dan jumlah  anggota  pada  cluster  2  terdiri  dari  10  anggota  yang  merupakan  kabupaten/kota  di Provinsi Kalimantan Barat. Jarak antar klaster 1 dan klaster 2 yaitu sebagai berikut.
Tabel 3. Jarak Antar klaster Klaster 1 klaster 2 klaster 1 0 2,7242 klaster 2 2,7242 0
Pengelompokan  tingkat  pengangguran  di  Kalimantan  Barat  berdasarkan  kabupaten/ kota menghasilkan tingkat pengangguran tinggi diwakili klaster 1 dan tingkat pengangguran rendah diwakili oleh klaster 2.
Tabel 4. Pengelompokan klaster 1 Beserta Persentase TPT Kabupaten/ Kota TPT(%) Ketapang 6,94 Kubu Raya 7,02 Kota Pontianak 12,38 Kota Singkawang 9,16
Tabel 5. Pengelompokan klaster 2 Beserta Persentase TPT Kabupaten/ Kota TPT(%) Sambas 3,97 Bengkayang 4,42 Landak 3,22 Mempawah 7,71 Sanggau 3,45 Sintang 3,95 Kapuas Hulu 4,18 Sekadau 2,92 Melawi 2,66 Kayong Utara 3,78
Berdasarkan Tabel 4 dan Tabel 5, terdapat 4 Kabupaten/ Kota yang masuk kedalam Kabupaten  Kota  dengan  tingkat  pengangguran  tinggi.  Pada  cluster  1,  tingkat penganggurannya  tergolong  tinggi  dikarenakan  sektor  atau  lapangan  usaha  di  Kalimantan Barat didominasi oleh sektor pertanian, sedangkan pada cluster 1 lebih dominan terdiri dari Kabupaten Kota dengan lahan pertaniannya tidak seluas pada cluster 2. Selain itu, di sektor atau  lapangan  usaha  lain  yang  dominan  di  Kalimantan  Barat  seperti  sektor  atau  lapangan usaha  industri  pengolahan,  konstruksi  dan  perdagangan,  persentase  penyebaran PDRB di setiap sektor lebih merata di cluster 2 dibandingkan cluster 1. Hal tersebut mengakibatkan pada  cluster  2  lebih  banyak  lapangan  usaha  di  sektor  yang  mendominasi  di  Kalimantan Barat. Oleh sebab itu, cluster 1 tingkat penganggurannya lebih tinggi dibandingkan dengan cluster 2.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian, diketahui bahwa dengan menggunakan K-Means cluster diProvinsi  Kalimantan  Barat  untuk  menentukan  tingkat  pengangguran  dihasilkan  2  klaster yaitu  kabupaten/kota  dengan  tingkat  pengangguran  tinggi  dan  rendah  dengan  indikator terdiri  dari  TPT,  UMK,  PDRB,  dan  IPM.  Adun  tingkat  pengangguran  tinggi  terdapat  pada Kota  Singkawang  dan  Pontianak  serta  Kabupaten  Kuburaya  dan  Ketapang.  Sedangkan tingkat  pengangguran  rendah  terdapat  pada  10  Kabupaten,  yaitu  Kayong    Utara,  Melawi, Sekadau, Kapuas Hulu, Sintang, Sanggau, Mempawah, Landak, Bengkayang, dan Sambas.

## REKOMENDASI
Dengan  hasil  penelitian  ini,  diharapkan  pemerintah  di  Kalimantan  Barat  dapat memanfaatkan  hasil  penelitian  dalam  pertimbangan  pengambilan  keputusan  untuk melakukan  pemerataan  sektor  atau  lapangan  kerja.  Selain  itu,  dari  hasil  penelitian  ini, pemerintah  di  Kalimantan  Barat  dapat  mengurangi  tingkat  pengangguran  sehingga kesenjangan ekonomi yang ada di Kalimantan Barat dapat turun.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terimakasih  kepada  Badan  Perencanaan  Pembangunan  Daerah  (Bappeda)  Provinsi Kalimantan  Barat  karena  sudah  memberikan  kesempatan  untuk  melakukan  kerja  praktek. Terimakasih  juga  kepada  Ibu  Satyahadewi,  M.Sc.,  CRA,  CRP,  CRMP  dan  Ibu  Siti Aprizkiyandi, M.Si atas bimbingan dan saran dalam penyusunan artikel.

## DAFTAR PUSTAKA
Arunkumar,  N.,  Mohammed,  M.  A.,  Ghani,  M.  K.  abd,  Ibrahim,  D.  A.,  Gonzalez,  R.  G.,  & Alvuquerque, V. H. C. de. (2019). K-Means Clustering and Neural Network for Object Detecting and Identifying abnormality of Brain Tumor. Soft Computing , 9083 –9096.
Axelrad,  H.,  Malul,  M.,  &  Luski,  I.  (2018).  Unemployment  among  younger  and  older individuals:  does  conventional  data  about  unemployment  tell  us  the  whole  story?. Journal for Labour Market Reserarch , 52 (3), 1 –12.
Badan  Pusat  Stastitik  Provinsi  Kalimantan  Barat.  (2021). Produk  Domestik  Regional  Bruto Kabupaten/ Kota Atas Dasar Harga Konstan di Kalimantan Barat .
Badan Pusat Statistik. (2021). Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) Indonesia . Badan  Pusat  Statistik  Kalimantan  Barat.  (2021). Tingkat  Pengangguran  Terbuka  (TPT) Kalimantan Barat .
Hidayat, R., Wasono, R., & Darsyah, Moh. Y. (2017). Pengelompokan Kabupaten / Kota Di Jawa Tengah. Seminar Nasional Pendidikan, Sains dan Teknologi , 240 –250. Itang.  (2015).  PENYEBAB  KEMISKINAN  DAN  CARA  MENANGGULANGINYA. Tazkiya , 16 (1), 1 –30.
Prastiwi, D., & Handayani, H. R. (2019). Analisis Pengaruh Jumlah Penduduk, Pendidikan, Upah  Minimum,  Dan  PDRB  Terhadap  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  Di  Provinsi Sulawesi Selatan. Diponegoro Journal of Economic , 1 (1), 159 –169.
Singh,  A.,  Yadav,  A.,  &  Rana,  A.  (2013).  K-means  with  Three  different  Distance  Metrics.
International Journal of Computer Applications , 67 (10), 13 –17.
Sirait,  K.,  Tulus,  &  Nababan,  E.  B.  (2017).  K-Means  Algorithm  Performance  Analysis  With Determining  The  Value  Of  Starting  Centroid  With  Random  And  KD-Tree  Method. IconICT , 1 –6.
Yanthi,  Purnama,  C.  I.,  &  Marhaeni.  (2015).  Pengaruh  Pendidikan,  Tingkat  Upah  dan Pengangguran  terhadap  Persentase  Penduduk  Miskin  di  Kabupaten/Kota  Provinsi Bali. Piramida , 11 (2), 68 –75.