Klasterisasi dan Analisis Tren Tenaga Kerja Berdasarkan Gender, Golongan, dan Sektor Usaha Menggunakan Metode K-Means - Muhammad Deraya Kautsar; Muhammad Bimo Krisyono; Muhammad Hafidz Diaz Alghany; Rizky Wahyu Saputra; Zurnan Alfian; Jupron, Jupron (CV. Ulil Albab Corp, 2025)
Studi ini membahas analisis dan pengelompokan data ketenagakerjaan di Indonesia berdasarkan gender, golongan karyawan, dan sektor usaha dengan menggunakan pendekatan data mining. Studi ini dilatarbelakangi oleh ketimpangan distribusi tenaga kerja serta perbedaan struktur dan pendapatan antarkelompok kerja. Tiga studi kasus dianalisis, yaitu: 1) distribusi karyawan berdasarkan golongan dan gender; 2) perbandingan pendapatan pria dan wanita menurut jenis pekerjaan; dan 3) tren pertumbuhan tenaga kerja pada sektor Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) dan usaha besar. Metode pengelompokan K-Means digunakan untuk melakukan segmentasi data, sedangkan analisis deskriptif digunakan untuk mengevaluasi pertumbuhan angkatan kerja. Data diperoleh dari buku referensi dan dikonversi ke format digital untuk keperluan analisis. Evaluasi hasil pengelompokan menggunakan Indeks Davies-Bouldin menunjukkan bahwa kualitas klaster bervariasi. Hasil studi mengungkap ketimpangan distribusi tenaga kerja berbasis gender dan menegaskan peran sektor UMKM yang dominan dan stabil dalam penyerapan tenaga kerja. Temuan ini diharapkan dapat mendukung kebijakan pengelolaan sumber daya manusia dan strategi pengembangan ketenagakerjaan di Indonesia.