Analisis Relasi Data Support dan Demand Bahasa Pemrograman di Indonesia - Rizky Ramadhan Sudjarmono; Muhammad Dzikri Alfian Zahir; Frederick James Prakoso; Dandy Erlangga Aryaputra; Fakhri Fajar Ramadhan; Hudzaifah Al Mutaz Billah; Yuyun Hidayat (INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science, 2024)
Programmer mengambil peran besar dalam industri 4.0. Pekerjaan ini berkontribusi besar dalam automasi yang dilakukan pada revolusi industri ini. Melamar pekerjaan sebagai programmer biasanya ditentukan oleh bahasa pemrograman yang dibutuhkan seperti python dan java. Tenaga kerja digital untuk programmer di Indonesia dapat berkembang apabila bahasa pemrograman yang dibutuhkan oleh industri memiliki banyak dukungan. Berdasarkan hal itu, tujuan dari studi ini adalah untuk menganalisis keterkaitan dari popularitas bahasa pemrograman dan lowongan kerjanya, serta mengetahui bahasa pemrograman yang paling ideal untuk dipelajari sebagai kompetensi guna memasuki dunia kerja. Metode yang digunakan dalam studi ini adalah metode deskriptif kuantitatif, diantaranya dengan melibatkan perhitungan mean dari indeks PyPL dan TIOBE pada 12 bulan terakhir serta analisis korelasi dan regresi dengan data lowongan pekerjaan dari LinkedIn. Data lowongan kerja pada LinkedIn yang diolah adalah data lowongan kerja yang berada di Indonesia. Hasil dari studi ini menunjukkan bahwa bahasa pemrograman yang direkomendasikan adalah Python dengan hubungan popularitas (support) dan lowongan kerjanya yang tinggi. Studi ini menunjukkan beberapa spektrum sebagai pemetaan, yaitu non-Ideal, short in demand, short in support, dan Ideal. Python sebagai bahasa pemrograman yang direkomendasikan berada pada spektrum ideal dengan demandnya yang tinggi yaitu 1.675 pekerjaan tersedia pada LinkedIn (demand), 12,60% pada indeks TIOBE, dan 29,80% pada indeks PyPL (support). Kata kunci: Bahasa Pemrograman, LinkedIn, Lowongan Kerja, Mean, PyPL, Regresi Linear, TIOBE