## IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS UNTUK MENGELOMPOKAN TINGKAT GAJI DI INDONESIA BERDASARKAN PROVINSI
Endah Widiarahman, Bambang Irawan, Agus Bahtiar Program Studi Teknik Informatika, STMIK IKMI CIREBON Jalan Perjuangan No 10 B Majasem Kecamatan Kesambi Kota Cirebon endahwidiarahman21@gmail.com

## ABSTRAK
Perkembangan  pesat  di  bidang  lnformatika  telah  menciptakan  revolusi  signifikan  dalam  berbagai  aspek kehidupan,  mempergaruhi  teknologi,  bisnis,  dan  pendidikan.  Tingkat  gaji  merupakan  indikator  penting  dalam mengukur  kesejahteraan  ekonomi  suatu  negara,  belum  ada  penelitian  mendalam  yang  mengkaji  distribusi  dan pola  tingkat  gaji  di  Indonesia  dengan  fokus  pada  tingkat  provinsi  menggunakan  algoritma  K-Means.  Tujuan utama dari penelitian ini adalah menerapkan algoritma k-means untuk mengelompokan tingkat gaji di Indonesia berdasarkan  provinsi  Untuk  mencapai  tujuan  dalam  mengelompokan  tingkat  gaji  di  Indonesia  berdasarkan provinsi,  pendekatan  yang  akan  digunakan  adalah  implementasi  algoritma  k-means.  Metode  yang  digunakan dalam penelitian ini yaitu algoritma k-means metode ini mengikuti alur KDD (Knowlegle Discovery in Datases) yaitu meliputi data set data transformasi data mining dan evaluasi. Hasil penelitian ini menghasilkan. Cluster 0: Gaji  dengan  pendapatan  terendah.  Cluster  1:  Gaji  dengan  pendapatan  menengah,.  Cluster  2:  Gaji  dengan pendapatan tinggi,. Cluster 3: Gaji dengan pendapatan sangat tinggi.

## Kata kunci :  Data Mining, DBI, K-means

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan pesat di bidang lnformatika telah menciptakan  revolusi  signifikan  dalam  berbagai aspek  kehidupan,  mempergaruhi  teknologi,  bisnis, dan  pendidikan.  Era  ini  ditandai  oleh  aliran  besar informatika  yang  membutuhkan  pendekatan  yang cerdas  untuk  memahami  dan  mengelolanya.  Dalam konteks  ini,  analisis  data  menjadi  landasan  utama untuk  mendapat  wawasan  yang  berharga.  Salah  satu aspek  penting  menjadi  sorotan  adalah  tingkat  gaji  di Indonesia, yang menjadi indikasi utama kesejahteraaan  ekonomi  masyarakat.  Dalam  upaya untuk  mendalami  distribusi  dan  pola  tingkat  gaji  di setiap provinsi, perlu diterapkan metode analisis yang canggih
Tingkat gaji merupakan indikator penting dalam mengukur  kesejahteraan  ekonomi  suatu  negara, belum  ada  penelitian  mendalam  yang  mengkaji distribusi  dan  pola  tingkat  gaji  di  Indonesia  dengan fokus  pada  tingkat  provinsi  menggunakan  algoritma K-Means.  Hal  ini  menciptakan  suatu  kesenjangan pengetahuan  yang  signifikan  dalam  pemahaman  kita tentang  struktur  ekonomi  disetiap  wilayah.  Seiring dengan  perkembangan  teknologi  dan  pertumbuhan ekonomi  yang  cepat  di  Indonesia,  pentingnya memahami perbedaan tingkat gaji di tingkat provinsi semakin  menonjol.  Terlebih  lagi,  ketidaketaraan ekonomi dan  kesenjanagan antarprovinsi  menjadi isu kruasial  dalam  perumusan  kebijakan  ekonomi  yang lebih  inkluasif  dan  berkelanjutan.  Tantangan  utama yang  dihdapi  adalah  kompleksitas  struktur  ekonomi yang  berbeda  beda  disetiap  provinsi,yang  dapat menciptakan  pola  gaji  yang  unik.  Oleh  karena  itu,
diperlukan  suatu  pendekatan  analisis  yang  canggih untuk mengidentifikasi dan mengelompokan. Penelitian  ini  menajadi  relevan  dalam  konteks  tren global  yang  semakin  menekankan  pentingnya penggunaan metode analisis data dalam pengambilan keputusan  ekonomi.  Dengan  mengimplementasikan algoritma  K-Means  dalam  mengkaji  tingkat  gaji provinsi Indonesia.
Penelitian    berjudul  penempatan  penyebaraan covid-19 menggunakan algoritma K-Means clustering hasil  penelitian  ini  menunjukan  bahwa  data penyebaraan  covid-19  di  jawa  Tengah  menggunakan algoritma  K-Means  dikelompokan  menjadi  tujuh. analisis ini membantu pengambilan Keputusan terkait manajemen  dan  mitigasi  pandemi  [1].  Penilitian selanjutnya Implementasi algoritma k-means clustering  untuk  desa  tervaksinasi  covid  19  pada kecamatan ujung padang  menggunakan  algoritma  k- means  di  kelompokan  3 cluster ,  menunjukan  bahwa algoritma k-means clustering dapat efektif digunakan untuk memfasilitasi pengelompokan.[2]
Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah menerapkan algoritma k-means untuk mengelompokan tingkat gaji di Indonesia berdasarkan provinsi. Untuk memberikan pemahaman  yang  lebih  mendalam  tentang  distribusi tingkat  gaji  di  tingkat regional ,  sehingga  dapat membantu pemerintah dan perumusan dalam perumusan  kebijakan  ekonomi  yang  lebih  presisi. Dengan  menggunakan  algoritma  k-means  penelitian ini  berupaya  mengidentifikasi  pola  dan  karakteristik unik  yang  mungkin  tersembunyi  dalam  data  tingkat gaji,  memberikan  wawasan  yang  berharga  untuk
pengambilan  keputusan.  Signinifikansi  penelitian  ini terletak pada kontribusinya terhadap pemahaman kita tentang struktur ekonomi di Indonesia dan dampaknya pada tingkat provinsi.
Untuk  mencapai  tujuan  dalam  mengelompokan tingkat  gaji  di  Indonesia  berdasarkan  provinsi, pendekatan yang akan digunakan adalah implementasi  algoritma  k-means.  metode  ini  dipilih karena  mampu  mengelompokan  data  berdasarkan pola  yang  mungkin  tidak  terlihat  secara  langsung, sehingga dapat membantu mengidentifikasi karakteristik  unik  dalam  distribusi  tingkat  gaji  di setiap  provinsi. Langkah-langkah  implementasi algoritma k-means akan  melibatkan  tahap  pra- pemrosesan  data,  penentuan  jumlah  kluster  yang optimal,  dan  penentapan  algoritma  cluster.  Analisis dilakukan  dengan  perangkat  lunak  dan  alat  bantu komputasi  yang  sesuai  dengan  penggunaan  bahasa pemograman  dan  perangkat  lunak  statistika  yang mendukung pengaplikasian  algoritma k-means.
Keberhasilaan  implementasi  algoritma  k-means untuk  mengelompokan  tingkat  gaji  di  Indonesia berdasarkan provinsi di harapkan memberi implimasi positif  yang  segnifikan  pada  aspek.  Hasil  penelitian ini dapat memberi pemahaman yang lebih mendalam tentang pola distribusi tingkat gaji regional yang pada giliranya  membuka  peluang.  Para  praktisi  di  bidang ekonomi dan sumber daya manusia dapat memanfaatkan  temuan  ini  sebagai  merancang  sistem pengkajian  sesuai  karakteristik  ekonomi  masing- maasing  provinsi.  Implementasi  algoritma  k-means juga  dapat  memberikan  pandangan  yang  lebih komprehensif bagi  Perusahaan  dalam  merancang kebijakan insentif yang lebih tepat sasaran. penelitian ini  dapat  membuka  peluang  untuk  pengembangan terkait  analisis  klaster  pada  data  ekonomi.Analisis algoritma  k-mens  dapat  memberikan  solusi  bagi pemahaman tingkt gaji di Indonesia..

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah pendekatan kuantitatif dengan desain eksperimental, menerapkan algoritma K-Means untuk mengelompokkan provinsi-provinsi berdasarkan tingkat  gaji  yang  serupa,  memungkinkan  identifikasi pola-pola  dalam  distribusi  gaji  di  seluruh  Indonesia. Algoritma  K-Means  menjadi  pilihan  yang  populer dalam berbagai aplikasi skala kecil hingga menengah karena  kemudahan  implementasinya  serta  statusnya sebagai  salah  satu  algoritma  klasterisasi  yang  tertua dan paling banyak digunakan [3]
Hasil  literature  review  yang  telah  dilakukan pada jurnal-jurnal penelitian terkait topik implementasi algoritma k-means untuk mengelompokan tingkat gaji di Indoonesia
berdasarkan  provinsi  dapat  dijabarkan  sebagai berikut:
Paper  1  hasil  penelitian  ini  yaitu  implementasi algoritma  k-means  clustering  dapat  memudahkan clusterisasi desa tervaksinasi Covid-19 pada Kecamatan Ujung
Padang.dan Tujuan menyederhanakan  memberi  acuan  untuk  alokasi vaksin covid-19 dikecamatan ujung padang terdapat 3 kelompok yaitu C1 dengan kelompok vaksin tertinggi terdiri  2  nagori  C2  dengan  kelompok  vaksinasi sedang  terdiri  12  nagori  C3  vaksinasi  rendah  dengan 6 nagori [2]
Paper  2  Hasil  hasil  nya  adalah  gambaran pengelompokan  berdasarkan  hasil  pertanian  padi terdapat 10 data kasus yang didapatkan hasil rata rata dari C1,C2,C3 : (530,8403) masing  -  masing 10 data [4]
Paper 3 hasil alokasi vaksin covid-19 dikecamatan ujung padang terdapat 3 kelompok yaitu C1 dengan kelompok vaksin tertinggi terdiri 2 nagori C2  dengan  kelompok  vaksinasi  sedang  terdiri  12 nagori C3 vaksinasi rendah dengan 6 nagori [2]
Paper  4  berjudul  “Davies  bouldin  index algorithm  for  optimizing  clustering  case  studies mapping  school  facilities”  yang  ditulis  oleh  [5] membahas  mengenai  penggunaan  algoritma  Davies Bouldin  Index  (DBI)  untuk  mengoptimalkan  hasil pengelompokan  dalam  pemetaan  fasilitas  sekolah  di Indonesia. Studi ini menggunakan metode pengelompokan  K-means  dan  mengevaluasi  nilai DBI  untuk  berbagai  jumlah  cluster.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  menentukan  jumlah  cluster  yang optimal untuk pemetaan fasilitas sekolah yang efektif di  Indonesia,  dengan  fokus  pada  tingkat  sekolah menengah atas dan sekolah menengah kejuruan. Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  nilai  DBI  optimal diperoleh  untuk  2  cluster,  menunjukkan  bahwa  lebih dari  90%  desa  di  Indonesia  masih  memiliki  fasilitas sekolah,  terutama  di  tingkat  sekolah  menengah  dan sekolah  menengah  kejuruan.  Artikel  ini  memberikan metodologi  yang  detail,  hasil,  dan  pembahasan temuan  tersebut.  Selain  itu,  artikel  juga  membahas implikasi  temuan  tersebut  untuk  fasilitas  sekolah berbasis pendidikan di berbagai provinsi.
Paper  5  membahas  tentang  adaptasi  digital marketing  berbasis  website  untuk  produk  UMKM Fatikha  Sweet  Honey.  Fokus  jurnal  ini  adalah penggunaan  website  sebagai  media  utama  promosi dan penjualan produk madu murni dalam meningkatkan  penjualan  dan  memperluas  pasar  di masa  pandemi.  Jurnal  ini  dapat  membantu  Anda memahami  bagaimana  digital  marketing  dapat membantu  UMKM  dalam  memperluas  pasar  dan meningkatkan penjualan produk mereka [6].
Paper  6  berjudul  “Clustering  data  calon  siswa baru  menggunakan  metode  k-means  di  sekolah
menengah  kejuruan  wahidin  kota  cirebon”  yang ditulis  oleh  [7]  membahas  mengenai  penggunaan algoritma  K-means  untuk  mengelompokkan  data calon  siswa  baru  di  sebuah  sekolah  menengah kejuruan  di  Kota  Cirebon.  Metode  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  algoritma  K-means clustering. Algoritma ini digunakan untuk mengelompokkan  objek  berdasarkan  atribut-atribut yang  dimilikinya  ke  dalam  K  cluster  atau  partisi. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  memanfaatkan algoritma  K-means  untuk  mengelompokkan  data calon  siswa  baru  di  sebuah  sekolah  menengah kejuruan di Kota Cirebon. Metode ini bertujuan untuk membantu  dalam  strategi  promosi  penerimaan  siswa baru dan memudahkan pengambilan keputusan dalam memajukan  setiap  program  studi  di  universitas. Penelitian ini menggunakan algoritma K-means untuk menganalisis  clustering  data  calon  siswa  baru  di SMK  Wahidin  Kota  Cirebon.  Hasil  evaluasi menunjukkan  bahwa  algoritma  K-means  dapat memberikan informasi yang berguna tentang penerimaan peserta didik baru.
Paper  7  hasil  pengelompokan  berbagai  usia menghasilkan  6  kelompok  berdasar  kasus  kekerasan anak  dan  Perempuan  antara  lain  cluster  0  (C0)  yaitu 55  anggota  yang  paling  mendomisili  kelompok  usia 13-17  tahun  berjumlah  21.cluster  1  (C1)  yaitu  195 anggota,cluster 2 (C2) 184 anggota yang mendomisili 45-59  tahun  berjumlah  70,  cluster  yaitu  4  anggota kelompok  usia  25-44  tahun,  cluster  5  (C5)  yaitu  177 anggota yang paling mendominasi kelompok usia 0-5 tahun  berjumlah  65.Hasil  kekerasan  pengelompokan kekerasn  Perempuan  dan  anak    dengan  jumlah  810 berada di kluster 6 dengan DBI 0,211[8]
Paper  8  berjudul  “klasifkasi  data  umroh menggunakan metode k-means clustering”[9] menbahas  tentang  pengelompokan  data  jamaah umroh  menggunakan    Teknik  data  mining  yang bertujuan  untuk  mengelompokan  data  ke  dalam subset  data  sehingga  terdapat  3  cluster  yaitu  sangat disukai  disukai  dan  kurang  disukai  berdasarkan variabel  yang  ttelah  di  tetapkan  di  penelitian ini.dalam pengelompokan jamaah umroh menggunakan  metode  k-means  clustering  akan  di kelompokan berdasarka usia dan daerah asal .sete;lah dilakukan  perhitungan  telah  dilakukan  diperoleh anggot akelompok  sangat disukai dari rentng 41- 70 tahun  kelompok  disukai  dari  rentang  usia  21  –  40 tahun dan kelompok kurang dari rentang 1-  20 tahun Paper  9  berjudul  penerapaan  data  mining  untuk menerapkan gaji karyawan sesuai penilaian kemampuan  k-mendois  clustering  hasil  implimentasi yaitu  dengan  pembuataan  sistem  untuk  pengajian karyawan untuk merubah perhitungan dalam perhitungan  menggunakan  algoritma  k-meandois mendapatka 50 sample[10]
Paper  10  berjudul  “Perbandingan  algoritma  k- means  dan  k-mendoid  untuk  pengelompokan  data transaksi  bongkar  muat  provinsi  riau.  Hasil  dari penelitian  ini  membandingkan  kedua  algoritma  pada suatu  data  set.  Dari  percobaan  dilakukan  diperoleh hasilnpengelolaan  k-means  hanya  membutuhkan wakru  rata-rata  1  detik  sedangkan  sedangkan menggunakan  medois  membutuhkan  waktu  rata-rata satu  menit 38 detik pada rapidminer. Nilai DBI pada k-means  lebih  rendah  dibandingkan  k-medoid  yaitu 0.112 dan 0.119 [3]
Paper  11  berjudul  “algoritma  k-means  untuk klasterisasi  tugas  akhir  mahasiswa  berdasarkan keahlian”  hasil  dalam pengelompokan  mendapatkan 2  kluster  yaitu  mahasiswa  yang  mengambil  system analisis  dan  data  base  administrasi.  Dengan menggunakan Metode k-means cluster didapatkan 40 sample data dan 20 mahasiswa [11]
Paper  12  berjudul  “Penerapaan  algoritma  k- means untuk clustering data obat-obatan pada RSUD pekan  baru”[12].  Hasil  clustering  dapat  ditarik    obat yang termasuk pemakaian sedikit rata-rata 18000buah,dan kelompok pemakaian sedang rata-rata setiap  tahunnya  18000-70000,  dan  obat  pemakain tinggi rata-rata setiap tahunnya di atas 70000.
Paper  13  berjudul  “Penerapaan  clustering  pada laju  inflasi  kota  di  indonesia  dengan  algoritma  k- means”[13]. Dengan hasil jumlah cluster 3 kelompok nilai  tinggi  berada  di  cluster  1  (di  atas  rata-rata), kelompok  nilai  sedang  berada  di  cluster  2  (sekitar rata-rata  berdasarkan  jarak  yang  digunakan  dari centroid-nya) dan kelompok rendh berada di cluster 3 (dibawah rata-rata)
Paper  14  berjudul  “Penerapaan  algoritma  k- means  dalam  meningkatkan  kepuasaan  pembelajaan online pada  masa pandemi covid 19”[14]. Hasil dari clustering k-means mendapatkan 3 cluster berdasarkan  setuju  dan  tidak  setuju’  cluster  1  (4; 6)kategori  setuju  tergolong  rendah,  cluster  2  (7,125: 2,875)  kategori  sedang  tergolong  sedang,  cluster  3 (9,285; 0,714) kategori tinggi tergolong rendah

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  KDD  untuk menginflementasi  algoritma  K-Means  untuk  tingkat gaji  di  Indonesia  berdasarkan  peovnsi.  Terdapat  7 tahapan  penelitian  berawal  dari  rumusan  masalah, studi  literatur,  pengumpulaan  data,  selection,  data transformasi,  data  mining,  dan  hasil.  Berikut  tahapan Metode penelitian dapat dilihat  pada gambar dibawah ini.

## Gambar 1. Metode Penelitian
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Set
Tahap  penggumpulan  data  yaitu  pengumpulan data.  Data  yang  didapatkan  melalui  platfoam  Kaggle yang  berisikan  tentang  gaji  di  Indonesia  berdasarkan provinsi  pada  tahun  1997  sampai  2022.  Yang mempunyai 3 atribut yaitu regional, salary, dan year.

## 4.2. Selection
Langkah  pertama  mencari  data  file  sebelumya dengan operator read excel yang berfungsi membaca xlsx, Mengimpor  data  agar  data  pada  tombol read excel tidak  lagi  memiliki  tanda  seru  kuning  berarti operator data siap dilakukan.
Langkah  selanjutnya  yaitu select  atribut untuk memilih a subset atribut dari exampleset. Hasil atribut select atribut sebagi berikut dibawah gambar ini
Gambar 2. Hasil dari Operator Select Attribute
Select  atribut memberikan  hasil  informasi tentang atribut yang terdiri dari regional, salary, dan year .
Tahap  selanjutnya  adalah  set  role  untuk mengidentifikasi atau melabelkan id di rapid miner . Dari  pembacaan  set  role  menghasilkan  gambar di bawah.
Gambar 3. Hasil dari Set Role
Tahap select pada model di rapidminer
Gambar 4. Proses Select di Rapidminer

## 4.3. Data Transformasi
Proses tranformasi untuk merudah data kebentuk data mining.penerapaan ini untuk memudahkan  kordinasi  data  oleh  algoritma  dan tools.pada  tahap  ini  tidak  di  perlukan  karena  data telah  nominal  dan  telah  sesuai  unatuk  diolah  di rapidminer

## 4.4. Data Mining
Tahap  ini  untuk  menguji  kinerja  model  dengan split data.data ini di bagi menjadi 2 yaitu 80% untuk membangunkan  model  dan  20%  untuk  mengevaluasi model.  Penentuan  jumlah  cluster  adalah  Langkah yang  harus  di  lakukan  nilai  K  yang  digunakan melibatkan  identifikasi  jumlah  klster  optimal  dalam setiap klaster.
Cluster mengelompokan  satu  sama  lain.  karena tidak ada atribut yang di perlukan. Algoritma k-means menentukan  set  k clustering dan  merupakan  contoh cluster. Kluster adalah kemiripan examples
berdasarkan jarak antara  mereka. Selanjutnya penerapan operator distance performance Tampilan keseluruhan dalam menjalani rapid miner.
Gambar 5. Pemograam dalam Rapidminer
Dari  hasil  cluster  model  terdapat  4  cluster dengan  DBI  0.511.  yang  terrbentuk  diantaranya Cluster 0:  Karyawan  dengan  pendapatan  terendah, yang  terdiri  dari  karyawan  yang  bekerja  di  sektor informal, karyawan yang bekerja di daerah pedesaan, atau  karyawan  yang  memiliki  pendidikan  rendah. Cluster 1:  Karyawan  dengan  pendapatan  menengah, yang  terdiri  dari  karyawan  yang  bekerja  di  sektor formal  dengan  pendidikan  menengah  atau  diploma. Cluster 2: Karyawan dengan pendapatan tinggi, yang terdiri  dari  karyawan  yang  bekerja  di  sektor  formal dengan  pendidikan  sarjana  atau  magister. Cluster 3: Karyawan  dengan  pendapatan  sangat  tinggi,  yang terdiri  dari  karyawan  yang  bekerja  di  sektor  formal dengan  pendidikan  doktor  atau  memiliki  jabatan manajerial dengan jumlah majerik hasil pengelompokan dapat di lihat di gambar bawah ini.
Algoritma  K-Means  diimplementasikan  dengan menggunakan  4  cluster.  Dari  hasil  cluster  model terdapat 4 cluster dengan DBI 0.460. yang terrbentuk diantaranya  Cluster  0:  Karyawan  dengan  pendapatan terendah,  yang  terdiri  dari  karyawan  yang  bekerja  di sektor  informal,  karyawan  yang  bekerja  di  daerah pedesaan,  atau  karyawan  yang  memiliki  pendidikan rendah. Cluster 0 memiliki gaji rata-rata terendah (Rp 1.818.612,765)  dan  data  gaji  berasal  dari  tahun 2020,235.  Cluster  1 memiliki  gaji  rata-rata  tertinggi (Rp  4.346.268)  dan  data  gaji  berasal  dari  tahun 2020,5.  Cluster  2 memiliki  gaji  rata-rata  kedua tertinggi  (Rp  3.042.808,162)  dan  data  gaji  berasal dari tahun 2020,622. Cluster 3 memiliki gaji rata-rata ketiga  tertinggi  (Rp  2.442.866,674)  dan  data  gaji berasal dari tahun 2020,326.
Implementasi algoritma K-Means untuk mengelompokan tingkat gaji di Indonesia berdasarkan  provinsi  telah  mampu  mengelompokkan tingkat  gaji  dengan  baik  berdasarkan  karakteristik tertentu,  seperti  sektor  kerja  dan  tingkat  pendidikan. Rekomendasi  untuk  analisis  lebih  lanjut  melibatkan faktor-faktor  lain  yang  dapat  memengaruhi  tingkat gaji,  seperti  pengalaman  kerja  atau  industri  tempat bekerja.  Analisis  ini  dapat  digunakan  sebagai  dasar untuk  pengambilan  keputusan  strategis  dalam  hal kebijakan  upah  dan  pengembangan  ekonomi  di berbagai provinsi di Indonesia.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil pengelompokan
menggunakan  algoritma  K-Means  terhadap  tingkat gaji  di  Indonesia  berdasarkan  provinsi,  ditemukan sebanyak  5  klaster  yang  mencerminkan  karakteristik yang  berbeda  dalam  hal  pendapatan.  Cluster  ini memperlihatkan  variasi  kondisi  ekonomi  di  seluruh wilayah,  dengan  setiap  klaster  memiliki  tingkat pendidikan  dan  sektor  pekerjaan  yang  berbeda.  Nilai Davies-Bouldin Index (DBI) sebesar 0.511
mendukung  keberhasilan  model  dalam  memberikan tingkat  keseragaman  yang  baik  antar  klaster.  Jakarta diidentifikasi  sebagai  kota  dengan  gaji  tertinggi dalam salah satu klaster. Disarankan untuk melakukan  analisis  lebih  mendalam  terkait  faktor- faktor  yang  menjadi  penyebab  pembentukan  klaster, seperti  kondisi  ekonomi  lokal,  infrastruktur,  dan kebijakan pemerintah. Analisis ini dapat memberikan pemahaman  yang  lebih  kaya  dan  kontekstual mengenai  perbedaan  antar  provinsi.  Hasil  penelitian dapat  digunakan  sebagai  dasar  untuk  merancang strategi ekonomi dan kebijakan ketenagakerjaan yang lebih  terarah  dan  berbasis  bukti.  Implikasi  kebijakan dapat  mencakup  pengembangan  sektor  ekonomi tertentu  atau  penyesuaian  upah  sesuai  dengan karakteristik masing-masing klaster. Penerapan saran- saran  di  atas  diharapkan  dapat  meningkatkan
pemahaman  dan  keberlanjutan  hasil  penelitian,  serta memberikan  kontribusi  positif  dalam  merancang kebijakan  ekonomi  yang  lebih  inklusif  di  berbagai provinsi di Indonesia

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  L.  Gayatri  dan  H.  Hendry,  “Pemetaan
Penyebaran Covid-19 Pada Tingkat Kabupaten/Kota  Di  Pulau  Jawa  Menggunakan
Algoritma  K-Means  Clustering,” Sebatik ,  vol. 25, no. 2, hal. 493–499, 2021, doi: 10.46984/sebatik.v25i2.1307.
[2]  D.  Sinta  Saputri,  G.  Maha  Putra,  M.  Fitri Larasati, P. Studi Sitem Informasi, dan S. Tinggi Manajemen  Informatika  dan  Komputer  Royal Kisaran,  “Implementation  of  the  K-Means Clustering Algorithm for the Covid-19 Vaccinated  Village  in  the  Ujung  Padang  Sub- District,” J. Tek. Inform. , vol. 3, no. 2, hal. 261– 267, 2022, [Daring]. Tersedia pada: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.2.165
[3]  M. Rafi, “Algoritma K-Means untuk Pengelompokan Topik Skripsi Mahasiswa,” vol. 12, no. 2, hal. 121–129, 2020.
[4]  C. J. Silalahi, A. Situmorang, dan J. F. Naibaho, “Implementasi  Metode  K-Means  Clustering Untuk  Memetakan  Daerah  Potensial  Penghasil Padi di Provinsi Sumatera Utara,” Methotika  J. Ilm. Tek. Inform. , vol. 2, no. 2, hal. 49–57, 2022, [Daring]. Tersedia pada: http://ojs.fikom- methodist.net/index.php/methotika
[5]  Y. A. Wijaya, D.  A. Kurniady, E. Setyanto, W. S.  Tarihoran,  D.  Rusmana,  dan  R.  Rahim, “Davies bouldin index algorithm for optimizing clustering case studies mapping school facilities,” TEM  J ,  vol.  10,  no.  3,  hal.  1099‐ 1103, 2021.
[6]  T. Haryadi, D. I. I. Ulumuddin, D. P. Prabowo, dan  A.  M.  Ihwan,  “Adaptasi  Digital  Marketing berbasis Website untuk Produk UMKM Fatikha Sweet Honey,” J.  Inform.  Upgris ,  vol.  8,  no.  1, 2022, doi: 10.26877/jiu.v8i1.11524.
[7]  A.  Asmana,  Y.  A.  Wijaya,  dan  M.  Martanto, “Clustering data calon siswa baru menggunakan metode  k-means  di  sekolah  menengah  kejuruan wahidin  kota  cirebon,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek.
Inform. , vol. 6, no. 2, hal. 552–559, 2022.
[8]  R. Fauziah dan A. I. Purnamasari, “Implementasi  Algoritma  K-Means  pada  Kasus Kekerasan  Anak  dan  Perempuan  Berdasarkan Usia,” Hello World J. Ilmu Komput. , vol. 2, no.
1, hal. 34–41, 2023, doi: 10.56211/helloworld.v2i1.232.
[9]  T.  Hidayat,  “Klasifikasi  Data  Jamaah  Umroh Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering,” J. Sistim Inf. dan Teknol. , vol. 4, hal. 19–24, 2022, doi: 10.37034/jsisfotek.v4i1.115.
[10]  A.  A.  Argasah,  “Penerapan  data  mining  untuk menentukan  gaji  karyawan  sesuai  penilaian kemampuan menggunakan k-medoids clustering skripsi,” 2022.
[11]  W. Sirait, S. Defit, dan G. W. Nurcahyo, “Jurnal Sistim  Informasi  dan  Teknologi  Algoritma  K- Means Untuk Klasterisasi Tugas Akhir Mahasiswa  Berdasarkan  Keahlian,”  vol.  3,  hal. 10–15, 2021, doi: 10.35134/jsisfotek.v1i3.5.
[12]  G.  Gustientiedina,  M.  H.  Adiya,  dan  Y. Desnelita,  “Penerapan  Algoritma  K-Means Untuk  Clustering  Data  Obat-Obatan,” J.  Nas. Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  5,  no.  1,  hal.  17–24, 2019, doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24.
[13]  Y.  Prayoga,  H.  S.  Tambunan,  dan  I.  Parlina, “Penerapan  Clustering  Pada  Laju  Inflasi  Kota Di  Indonesia  Dengan  Algoritma  K-Means,” BRAHMANA J. Penerapan Kecerdasan Buatan , vol.  1,  no.  1,  hal.  24–30,  2019,  doi: 10.30645/brahmana.v1i1.4.
[14]  K. D. R. Sianipar, S. W. Siahaan, M. Siregar, F. I.  R.H  Zer,  dan  D.  Hartama,  “Penerapan Algoritma K-Means Dalam Menentukan Tingkat  Kepuasan  Pembelajaran  Online  Pada Masa Pandemi Covid-19,” J. Teknol. Inf. , vol. 4, no. 1, hal.
101–105, 2020, doi:
10.36294/jurti.v4i1.1258.