Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Data Insights
Arifatul Ulya, Fatchi
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Mathematics

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
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 Arifatul Ulya, Fatchi; Abdullah, Ammil Nur; Aisya Hanan, Tio; Manfaati Nur, Indah
Journal of Data Insights Vol 1 No 2 (2023): Journal of Data Insights
Publisher : Department of Sains Data UNIMUS Universitas Muhammadiyah Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26714/jodi.v1i2.148

Abstract

Pengangguran merupakan sebuah individu yang tidak memiliki aktivitas serta tidak menghasilkan pendapatan. Tujuan dari penelitian ini mengelompokkan tingkat pengangguran terbuka menurut Provinsi Jawa Tengah. Jenis penelitian yang dilakukan menggunakan metode kuantitatif. Metode kuantitatif merupakan penelusuran data dengan cara sekunder atau dapat dikatakan memanfaatkan data yang bersumber dari Badan Pusat Statistik Jawa Tengah dengan memanfaatkan 35 Kabupaten/Kota. Dalam kasus ini dalam analisis datanya menggunakan data mining dengan pengelompokan metode k-means mengambil 3 indikator, yaitu Jumlah Penduduk, UMK, dan Jumlah Industri guna menganalisis kasus tersebut. Dalam penentuan jumlah cluster optimal dengan memanfaatkan metode Elbow menggunakan grafik Elbow. Grafik Elbow menghasilkan titik yang menurun drastis berbentuk siku pada jumlah cluster k=4. Analisis cluster hanya sampai 2 iterasi menghasilkan pusat cluster, jarak dan cluster yang sama serta tidak terjadi perubahan. Hasil pengelompokkan pada cluster 1 sebanyak 9 Kabupaten/Kota, cluster 2 sebanyak 8 Kabupaten/Kota, cluster 3 sebanyak 12 Kabupaten/Kota, dan Cluster 4 sebanyak 6 Kabupaten/Kota Jawa Tengah. Nilai akurasi dari cluster yang terbentuk sebesar 66.8%.
Co-Authors Abdullah, Ammil Nur Aisya Hanan, Tio Manfaati Nur, Indah