PENGELOMPOKAN DAERAH DI KALIMANTAN BARAT BERDASARKAN TINGKAT PENGANGGURAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEDOIDS DENGAN METODE ELBOW - Firnanda, Firnanda; Perdana, Hendra; Martha, Shantika (BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya, 2026)
Tingkat pengangguran merupakan indikator penting untuk menggambarkan kondisi ekonomi suatu wilayah. Perbedaan potensi ekonomi dan kualitas sumber daya manusia antar kabupaten/kota di Provinsi Kalimantan Barat menyebabkan variasi tingkat pengangguran yang cukup signifikan. Penelitian ini bertujuan mengelompokkan kabupaten/kota di Provinsi Kalimantan Barat berdasarkan karakteristik ketenagakerjaan yang berkaitan dengan pengangguran menggunakan algoritma K-Medoids. Penentuan jumlah klaster dilakukan dengan metode Elbow berdasarkan penurunan total jarak dalam klaster (within-cluster distance) menggunakan jarak Manhattan. Penelitian memanfaatkan data sekunder tahun 2024 dari Badan Pusat Statistik (BPS) yang terdiri atas lima variabel, yaitu Produk Domestik Regional Bruto (PDRB), Persentase Penduduk Miskin (PPM), Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK), Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT), dan Rata-rata Lama Sekolah (RLS). Jarak Manhattan digunakan karena lebih tahan terhadap outlier, terutama pada variabel RLS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah klaster optimal yang terbentuk adalah tiga klaster dengan nilai Sum of Squares Error (SSE) sebesar 128,03. Klaster 1 terdiri atas Sambas, Mempawah, dan Sanggau, yang ditandai oleh RLS yang relatif perlu ditingkatkan. Klaster 2 terdiri atas Bengkayang, Landak, Sintang, Kapuas Hulu, Sekadau, Melawi, dan Kayong Utara, dengan karakteristik PDRB yang lebih rendah dan PPM yang lebih tinggi. Klaster 3 terdiri atas Ketapang, Kubu Raya, Kota Pontianak, dan Kota Singkawang, yang ditandai oleh TPAK yang lebih rendah dan TPT yang lebih tinggi. Hasil pengelompokan ini diharapkan dapat menjadi dasar dalam perumusan kebijakan ketenagakerjaan dan pembangunan wilayah yang lebih tepat sasaran sesuai kondisi sosial ekonomi masing-masing klaster.