Pengelompokan Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Barat Berdasarkan Tingkat Pengangguran Terbuka Tahun 2023 Menggunakan K-Means Clustering - Fatimah, Gusmiati Husnul; Setyowisnu, Glagah Eskacakra (Jurnal Sains Matematika dan Statistika, 2025)
Pengangguran adalah salah satu masalah serius yang dihadapi oleh bayak negara, termasuk Indonesia. Dari banyak provinsi di Indonesia, Jawa Barat termasuk dalam provinsi dengan jumlah penduduk yang besar dengan variasi pengangguran yang tinggi. Mengingat masalah tersebut cukup besar, pemerintah perlu merancang kebijakan efektif, spesifik, dan tepat sasaran dengan acuan yang sesuai. Oleh karena itu, pada penelitian ini dilakukan analisis pengelompokan kabupaten/kota di Provinsi Jawa Barat berdasarkan pengangguran terbuka dengan menggunakan metode K-means clustering. Data yang digunakan mencakup jumlah pengangguran terbuka usia 15 tahun ke atas menurut tingkat pendidikan yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2023. Analisis dilakukan dengan bantuan software IBM SPSS Statistic 26 dan RStudio. Penentuan banyak klaster optimal dilakukan menggunakan metode elbow, yang dilakukan dengan menghitung nilai Within-cluster Sum of Squares, kemudian hasilnya divisualisasikan dalam bentuk kurva untuk membantu menentukan banyak klaster optimal. Perhitungan tersebut menghasilkan tiga klaster dengan karakteristik pengangguran yang berbeda, di mana klaster 1, 2, dan 3 secara berturut-turut merupakan klaster pengangguran rendah, tinggi, dan sedang, serta terdiri dari 16, 7, dan 3 kabupaten/kota pada setiap klaster tersebut. Hasil ini diharapkan dapat menjadi acuan pemerintah daerah dalam merancang kebijakan untuk menurunkan tingkat pengangguran di Jawa Barat.