PENERAPAN DATA MINING PENGELOMPOKAN PESERTA BPJS KETENAGAKERJAAN BERDASARKAN PROGRAM YANG DIAMBIL MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING - Zema Zema; Yani Maulita; Lina Arliana Nur Kadim (STMIK KAPUTAMA, 2022)
Penyelenggaraan program jaminan sosial merupakan salah satu tanggung jawab dan kewajiban Negara, untuk memberikan perlindungan sosial ekonomi kepada masyarakat. Indonesia seperti halnya negara berkembang lainnya, mengembangkan program jaminan sosial berdasarkan funded social security, yaitu jaminan sosial yang didanai oleh peserta dan masih terbatas pada masyarakat pekerja di sektor formal. BPJS Ketenagakerjaan terus meningkatkan kompetensi di seluruh aspek pelayanan sambil mengembangkan berbagai program dan manfaat yang langsung dapat dinikmati oleh pekerja dan keluargan. Pekerja Bukan Penerima Upah (BPU) merupakan karyawan yang melakukan kegiatan atau usaha ekonomi secara mandiri untuk memperoleh penghasilan dari kegiatan atau usahanya. Permasalahan yang menghambat lamanya pendataan peserta BPJS Ketenagakerjaan adalah proses penentuan program jaminan sosial yang akan diambil oleh pekerja Bukan Penerima Upah (BPU) dari program yang diambil oleh peserta BPJS Ketenagakerjaan, permasalahan baru yang timbul adalah iuran yang dikeluarkan masih cukup besar untuk dibayarkan, sementara pendapatan yang dimiliki sangat kecil dan hanya cukup untuk kebutuhan sehari-hari bagi peserta. Data Mining merupakan suatu proses penambangan data dalam jumlah data yang sangat besar dengan menggunakan metode statistika, matematika, hingga memanfaatkan teknologi Artificial Intelligence terkini. Data mining dalam proses pengelompokan data dapat menggunkan metode pengelompokan yaitu metode Clustering. Sistem dirancang dengan aplikasi pemrograman MATLAB R2014a, setelah melakukan pengujian dengan sistem didapatkan hasil yaitu pada gurp 1 terdapat 370 data, grup 2 terdapat 359 data dan grup 3 terdapat 271 data dengan total keseluruhan data sebanyak 100 data peserta.