Implementasi K-Means Cluster untuk Menentukan Persebaran Tingkat Pengangguran - Aprizkiyandari, Siti; Satyahadewi , Neva; Pratama, Aditya Nugraha; Rivaldo, Rendi; Nurdiansyah , Syarif Irwan; Helena, Shifa (Lembaga Penelitian dan Pemberdayaan Masyarakat (LITPAM), 2023)
Tingkat pengangguran yang ada di Kalimantan Barat sangat bervariasi. Terdapat Kabupaten/ Kota dengan tingkat pengangguran tinggi dan ada yang rendah, namun belum terdapat pengelompokkannya. Pada penelitian ini, Kabupaten/ Kota di Kalimantan Barat dikelompokkan dengan analisis klaster menggunakan metode K-Means Cluster. Metode K-Means Cluster dapat digunakan dalam pengambilan keputusan dalam mengelompokkan tingkat pengangguran di Kalimantan Barat berdasarkan indikator yang digunakan. Indikator pada penelitian ini terdiri dari TPT, IPM, PDRB dan UMK, dimana data berasal dari BPS Provinsi Kalimantan Bartat. Diperoleh hasil yaitu terbentuknya 2 klaster. Klaster 1 mewakili kabupaten/kota dengan tingkat pengangguran tinggi yang terdiri dari 4 anggota yaitu Kabupaten Kubu Raya, Kabupaten Ketapang, Kota Pontianak, dan Kota Singkawang dengan persentase TPT klaster 1 yaitu sebesar 8,87%. Sedangkan klaster 2 terdiri dari 10 Kabupaten, yaitu Kayong Utara, Melawi, Sekadau, Kapuas Hulu, Sintang, Sanggau, Mempawah, Landak, Bengkayang dan Sambas dengan TPT klaster 2 yaitu sebesar 3,73%. Implementation of K-Means Cluster to Determine the Distribution of Unemployment Rate Abstract Unemployment rates in West Kalimantan vary widely. There are regencies/municipalities with high unemployment rates and some with low unemployment rates, but there is no grouping yet. In this research, regencies/municipalities in West Kalimantan are grouped by cluster analysis using the K-Means Cluster method. K-Means Cluster method can be used in decision-making in grouping the unemployment rate in West Kalimantan based on the indicators used. The indicators in this study consist of TPT, HDI, GRDP, and MSE, where the data comes from BPS of West Kalimantan Province. The result obtained is the formation of 2 clusters. Cluster 1 represents districts/cities with a high unemployment rate consisting of 4 members, namely Kubu Raya Regency, Ketapang Regency, Pontianak City, and Singkawang City with a TPT percentage of cluster 1 of 8.87%. Meanwhile, cluster 2 consists of 10 regencies, namely North Kayong, Melawi, Sekadau, Kapuas Hulu, Sintang, Sanggau, Mempawah, Landak, Bengkayang, and Sambas with a TPT cluster 2 of 3.73%.