Perbandingan Algoritma Partitioning dan Hierarchical Clustering untuk Pengelompokan Wilayah Menurut Karakteristik Pengangguran di Pulau Jawa Tahun 2021 - Rahmawati, Delvina Nur; Wijayanto, Arie Wahyu (KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER, 2023)
Pengangguran merupakan masalah yang kompleks karena dipengaruhi sekaligus memengaruhi berbagai sektor kehidupan. Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) di Indonesia pada tahun 2021 berada pada angka 6,49 persen di mana Pulau Jawa merupakan pulau dengan TPT tertinggi dibandingkan pulau lainnya dengan jumlah pengangguran sebanyak 5.948.406 jiwa atau sebanyak 65,35 persen dari total jumlah pengangguran di seluruh Indonesia berada di Pulau Jawa. Oleh karena itu, penting untuk mengelompokkan daerah-daerah di Pulau Jawa berdasarkan karakteristik pengangguran sehingga pemerintah dapat dengan tepat merumuskan kebijakan untuk menekan angka pengangguran. Data yang digunakan meliputi 7 variabel terkait pengangguran pada 119 kabupaten/kota di Pulau Jawa tahun 2021. Penelitian ini menggunakan dua metode clustering, yaitu partitioning dan hierarki untuk mengelompokkan kabupaten/kota di Pulau Jawa berdasarkan karakteristik pengangguran. Metode partitioning yang dipilih adalah K-Means. Penentuan jumlah cluster menggunakan validasi internal dan validasi stabilitas menunjukkan bahwa metode hierarki dengan jumlah cluster 2 merupakan cluster yang paling optimal di mana metode Ward mampu memberikan hasil pengelompokan terbaik berdasarkan nilai agglomerative coefficient.Kata kunci: Pengangguran, Cluster, Partitioning, Hierarki