Clusterisasi Tingkat Pengangguran Terbuka Menurut Provinsi di Indonesia Menggunakan Algoritma K-Medoids
Abstract
The Open Unemployment Rate (OER) in Indonesia decreased in February 2024 to 4.82%, showing an improvement compared to February 2023. Despite the decline in TPT, there are still regions with TPT reaching 7.02%, which could potentially lead to negative consequences such as increased crime. Efforts to address TPT include increasing economic growth, developing the quality of education and training. This research utilises clustering in data mining. The number of clusters formed was 3 clusters with a DBI value of -1.685. This study uses K-Medoids clustering to group 38 provinces based on TPT. Of the 38 data, there is incomplete data so preprocessing is done using the "filter example" operator in rapidminer to eliminate incomplete data so that there are 34 data that will be used in this study (after preprocessing). The results show 4 provinces with the highest TPT (Riau Islands, DKI Jakarta, West Java, and Banten) with a percentage of 11.76%.
Downloads
References
F. A. Ulya, A. N. Abdullah, T. A. Hanan, and I. M. Nur, “Pengelompokkan Tingkat Pengangguran Terbuka Di Jawa Tengah Menggunakan Metode K–Means Clustering: Grouping Open Unemployment Rates in Central Java Using the K–Means Clustering Method,” J. Data Insights, vol. 1, no. 2, pp. 71–80, 2023.
N. Mirantika, T. S. Syamfithriani, and R. Trisudarmo, “Implementasi Algoritma K-Medoids Clustering Untuk Menentukan Segmentasi Pelanggan,” NUANSA Inform., vol. 17, no. 1, pp. 196–204, 2023.
E. Sarastuti, D. Mahdiana, and N. Kusumawardhany, “Klasterisasi Tindak Kriminalitas di Provinsi Jawa Barat dengan Menggunakan Algoritma K-Medoids,” Bit (Fakultas Teknol. Inf. Univ. Budi Luhur), vol. 21, no. 1, pp. 84–91, 2024.
R. H. Sukarna and Y. Ansori, “Implementasi Data Mining Menggunakan Metode Naive Bayes Dengan Feature Selection Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu,” J. Ilm. Sains dan Teknol., vol. 6, no. 1, pp. 50–61, 2022, doi: 10.47080/saintek.v6i1.1467.
F. O. Lusiana, I. Fatma, and A. P. Windarto, “Estimasi Laju Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda Pada BPS Simalungun,” J. Informatics Manag. Inf. Technol., vol. 1, no. 2, pp. 79–84, 2021.
Z. Nabila, A. Rahman Isnain, and Z. Abidin, “Analisis Data Mining Untuk Clustering Kasus Covid-19 Di Provinsi Lampung Dengan Algoritma K-Means,” J. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 2, no. 2, p. 100, 2021.
A. Z. Siregar, “Implementasi Metode Regresi Linier Berganda Dalam Estimasi Tingkat Pendaftaran Mahasiswa Baru,” Kesatria J. Penerapan Sist. Inf. (Komputer dan Manajemen), vol. 2, no. 3, pp. 133–137, 2021.
S. S. S, A. T. Purba, V. Marudut, M. Siregar, T. Komputer, and P. B. Indonesia, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN PEMBERIAN PINJAMAN,” vol. 3, pp. 25–30, 2020, doi: 10.37600/tekinkom.v3i1.131.
A. Karim, S. Esabella, K. Kusmanto, M. Hidayatullah, and S. Suryadi, “Penerapan Data Mining Untuk Pengelompokan Terhadap Kualitas Kinerja Karyawan Dengan Menggunakan Algoritma K-Medoids Clustering,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 8, no. 2, p. 1001, 2024, doi: 10.30865/mib.v8i2.7445.
M. M. Effendi, “Menentukan Prediksi Kelulusan Siswa Dengan Membandingkan Algoritma C4. 5 Dan Naive Bayes Studi Kasus SMKN. 1 Cikarang Selatan,” J. SIGMA, vol. 11, no. 3, pp. 143–148, 2020.
S. Widaningsih, “Perbandingan Metode Data Mining Untuk Prediksi Nilai Dan Waktu Kelulusan Mahasiswa Prodi Teknik Informatika Dengan Algoritma C4,5, Naïve Bayes, Knn Dan Svm,” J. Tekno Insentif, vol. 13, no. 1, pp. 16–25, 2019, doi: 10.36787/jti.v13i1.78.
S. U. Putri, E. Irawan, and F. Rizky, “Implementasi Data Mining Untuk Prediksi Penyakit Diabetes Dengan Algoritma C4. 5,” Kesatria J. Penerapan Sist. Inf. (Komputer dan Manajemen), vol. 2, no. 1, pp. 39–46, 2021.
B. Bangun and A. K. Karim, “Pengembalian Data Yang Hilang Pada Dataset Dengan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor Imputation Data Mining,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 8, no. 3, p. 1706, 2024, doi: 10.30865/mib.v8i3.8014.
F. Harahap, “Perbandingan Algoritma K Means dan K Medoids Untuk Clustering Kelas Siswa Tunagrahita,” TIN Terap. Inform. Nusant., vol. 2, no. 4, pp. 191–197, 2021.
M. A. Rofiq, A. Qoiriah, S. Kom, and M. Kom, “Pengelompokan Kategori Buku Berdasarkan Judul Menggunakan Algoritma Agglomerative Hierarchical Clustering Dan K-Medoids,” J. Informatics Comput. Sci., vol. 2, no. 03, pp. 220–227, 2021.
B. Harli Trimulya Suandi As and L. Zahrotun, “PENERAPAN DATA MINING DALAM MENGELOMPOKKAN DATA RIWAYAT AKADEMIK SEBELUM KULIAH DAN DATA KELULUSAN MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE AGGLOMERATIVE HIERARCHICAL CLUSTERING (Implementation Of Data Mining In Grouping Academic History Data Before Students And Stud,” J. Teknol. Informasi, Komput. dan Apl., vol. 3, no. 1, pp. 62–71, 2021.
M. Azhari, Z. Situmorang, and R. Rosnelly, “Perbandingan Akurasi, Recall, dan Presisi Klasifikasi pada Algoritma C4.5, Random Forest, SVM dan Naive Bayes,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 2, p. 640, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2937.
A. Damuri, U. Riyanto, H. Rusdianto, and M. Aminudin, “Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Kelayakan Penerima Bantuan Sembako,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 8, no. 6, pp. 219–225, 2021.
I. A. Nikmatun and I. Waspada, “Implementasi Data Mining untuk Klasifikasi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput., vol. 10, no. 2, pp. 421–432, 2019.
H. Hozairi, A. Anwari, and S. Alim, “Implementasi Orange Data Mining Untuk Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa Dengan Model K-Nearest Neighbor, Decision Tree Serta Naive Bayes,” Netw. Eng. Res. Oper., vol. 6, no. 2, pp. 133–144, 2021.
K. Erwansyah, B. Andika, and R. Gunawan, “Implementasi Data Mining Menggunakan Asosiasi Dengan Algoritma Apriori Untuk Mendapatkan Pola Rekomendasi Belanja Produk Pada Toko Avis Mobile,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD, vol. 4, no. 1, pp. 148–161, 2021.
A. S. L. T. T. H. Hafizah, “Data Mining Estimasi Biaya Produksi Ikan Kembung Rebus Dengan Regresi Linier Berganda,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD), no. Vol 1, No 6 (2022): EDISI NOVEMBER 2022, pp. 888–897, 2022.
Y. L. Nainel, E. Buulolo, and I. Lubis, “Penerapan Data Mining Untuk Estimasi Penjualan Obat Berdasarkan Pengaruh Brand Image Dengan Algoritma Expectation Maximization (Studi Kasus: PT. Pyridam Farma Tbk),” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 7, no. 2, p. 214, 2020, doi: 10.30865/jurikom.v7i2.2097.
A. Supriyadi, A. Triayudi, and I. D. Sholihati, “Perbandingan algoritma k-means dengan k-medoids pada pengelompokan armada kendaraan truk berdasarkan produktivitas,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform., vol. 6, no. 2, pp. 229–240, 2021.
B. Produktivitas, “Perbandingan algoritma k-means dengan k-medoids pada pengelompokan armada kendaraan truk berdasarkan produktivitas,” vol. 06, pp. 229–240, 2021.
D. Wahyuli, I. Parlina, A. P. Windarto, and D. Suhendro, “Mengelompokkan Garis Kemiskinan Menurut Provinsi Menggunakan Algoritma K-Medoids,” no. September, pp. 452–461, 2019.
S. R. Ningsih, I. S. Damanik, A. P. Windarto, and H. Satria, “Analisis K-Medoids Dalam Pengelompokkan Penduduk Buta Huruf Menurut Provinsi,” no. September, pp. 721–730, 2019.
Bila bermanfaat silahkan share artikel ini
Berikan Komentar Anda terhadap artikel Clusterisasi Tingkat Pengangguran Terbuka Menurut Provinsi di Indonesia Menggunakan Algoritma K-Medoids
Pages: 1341-1351
Copyright (c) 2024 Abdul Karim, Shinta Esabella, Kusmanto Kusmanto, Sudi Suryadi, Erwin Mardinata

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under Creative Commons Attribution 4.0 International License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (Refer to The Effect of Open Access).