ANALISIS POLA KETENAGAKERJAAN DI KABUPATEN BEKASI MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING - Roki Musthofa; Nono Heryana; Apriade Voutama (Jurnal TIMES, 2026)
Permasalahan ketenagakerjaan di Kabupaten Bekasi masih ditandai oleh fluktuasi tingkat pengangguran serta ketimpangan penyerapan tenaga kerja antar sektor ekonomi. Kondisi tersebut menunjukkan perlunya pemetaan karakteristik sektor ekonomi untuk mendukung perumusan kebijakan ketenagakerjaan yang lebih tepat sasaran. Penelitian ini bertujuan mengelompokkan sektor lapangan usaha berdasarkan indikator Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) sektoral, jumlah tenaga kerja terserap, dan produktivitas tenaga kerja menggunakan algoritma K-Means Clustering dengan metodologi Knowledge Discovery in Databases (KDD). Data yang digunakan merupakan data rata-rata periode 2022–2024. Hasil analisis menunjukkan bahwa sektor ekonomi di Kabupaten Bekasi terbagi menjadi tiga klaster, yaitu klaster unggulan dengan kontribusi ekonomi dan produktivitas tinggi, klaster menengah, serta klaster intervensi dengan nilai indikator relatif rendah. Evaluasi model menghasilkan nilai Davies-Bouldin Index sebesar 0,353 dan Silhouette Coefficient sebesar 0,598 yang menunjukkan kualitas klaster yang cukup baik. Hasil pengelompokan ini memberikan gambaran mengenai sektor ekonomi yang berpotensi menjadi motor pertumbuhan sekaligus sektor yang memerlukan dukungan kebijakan untuk meningkatkan penyerapan tenaga kerja.