Sita Muharni, Sigit Andriyanto
{"title":"PENERAPAN METODE K-MEANS CLUSTERING PADA DATA TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA TAHUN 2016-2018 DAN 2019-2021","authors":"Sita Muharni, Sigit Andriyanto","doi":"10.30873/ji.v22i1.3172","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Masalah pengangguran berdampak pada kemiskinan, kriminalitas, dan ketimpangan taraf hidup. Pemerintah harus mengantisipasi dampak tersebut melalui berbagai kebijakan pemerintah. Pengetahuan memainkan peran penting dalam mendukung pengambilan keputusan dan perumusan kebijakan pemerintah terkait dengan pengangguran. Beberapa peneliti telah menggali data untuk mendapatkan pengetahuan baru dari data Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) Indonesia. Data yang tersedia perlu terus digali untuk mendapatkan pengetahuan baru. Penelitian ini bertujuan untuk menambang data TPT Indonesia dari tahun 2016 hingga tahun 2021. Secara lebih spesifik penelitian ini melihat perubahan klaster data TPT tahun 2016-2018 dibandingkan dengan klaster data TPT tahun 2019-2021. Metode analisis clustering dalam penelitian ini menggunakan algoritma k-means. Hasil penelitian; berdasarkan analisis k-means clustering terhadap data TPT 2016-2018 dan 2019-2021, hanya Provinsi Riau yang naik ke cluster 1 (TPT rendah), dan hanya provinsi Sumatera Barat yang turun ke cluster 2 (TPT Tinggi).","PeriodicalId":32029,"journal":{"name":"Proxies Jurnal Informatika","volume":"2 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-06-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Proxies Jurnal Informatika","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.30873/ji.v22i1.3172","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 1

摘要

失业问题导致贫困、犯罪和生活水平的不平等。政府应该通过政府政策来预测这些影响。知识在支持决策和制定与失业有关的政府政策方面发挥着重要作用。一些研究人员一直在挖掘印尼露天失业率数据,以获得新的知识。需要不断挖掘可用的数据以获得新的知识。本研究旨在于2016年至2021年提取印尼TPT数据。具体来说,本研究发现2018 -2018年TPT数据集与2018 -2021年TPT数据集相比发生了变化。这种对研究的凝集分析方法使用了k-均值算法。研究结果;基于对TPT 2018 -2018和2019-2021数据的g -均值分析,只有Riau省上升到集群1 (TPT低),只有苏门答腊西部省份下降到集群2 (TPT high)。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
PENERAPAN METODE K-MEANS CLUSTERING PADA DATA TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA TAHUN 2016-2018 DAN 2019-2021
Masalah pengangguran berdampak pada kemiskinan, kriminalitas, dan ketimpangan taraf hidup. Pemerintah harus mengantisipasi dampak tersebut melalui berbagai kebijakan pemerintah. Pengetahuan memainkan peran penting dalam mendukung pengambilan keputusan dan perumusan kebijakan pemerintah terkait dengan pengangguran. Beberapa peneliti telah menggali data untuk mendapatkan pengetahuan baru dari data Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) Indonesia. Data yang tersedia perlu terus digali untuk mendapatkan pengetahuan baru. Penelitian ini bertujuan untuk menambang data TPT Indonesia dari tahun 2016 hingga tahun 2021. Secara lebih spesifik penelitian ini melihat perubahan klaster data TPT tahun 2016-2018 dibandingkan dengan klaster data TPT tahun 2019-2021. Metode analisis clustering dalam penelitian ini menggunakan algoritma k-means. Hasil penelitian; berdasarkan analisis k-means clustering terhadap data TPT 2016-2018 dan 2019-2021, hanya Provinsi Riau yang naik ke cluster 1 (TPT rendah), dan hanya provinsi Sumatera Barat yang turun ke cluster 2 (TPT Tinggi).
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
20
审稿时长
24 weeks
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:604180095
Book学术官方微信