Analisis Klaster Menggunakan Algoritma Fuzzy C-means Untuk Tingkat Pengangguran Di Provinsi Sumatera Barat

Salam Lubis, Miftah Rizqy (2025) Analisis Klaster Menggunakan Algoritma Fuzzy C-means Untuk Tingkat Pengangguran Di Provinsi Sumatera Barat. Skripsi thesis, UIN Imam Bonjol Padang.

	Text (Cover - Daftar Isi) Cover - Daftar Isi.pdf - Published Version Download (3MB)
	Text (BAB I) BAB I.pdf - Published Version Download (331kB)
	Text (BAB III) BAB III.pdf - Published Version Download (347kB)
	Text (BAB V - Daftar Pustaka) BAB V - Daftar Pustaka.pdf - Published Version Download (301kB)
	Text (Full Text) Full Text.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (2MB)

Abstract

Pengangguran merupakan permasalahan ekonomi yang perlu dihadapi berbagai negara, termasuk Indonesia. Provinsi Sumatera Barat menunjukkan naik turun tingkat pengangguran yang signifikan dari tahun 2019 hingga 2022. Perlu analisis mendalam untuk mengidentifikasi pola dan karakteristik pengangguran di wilayah tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Barat berdasarkan tingkat pengangguran menggunakan algoritma Fuzzy C-Means, karena kemampuannya dalam memberikan fleksibilitas penentuan tingkat keanggotaan data dalam suatu klaster. Hasil analisis menggunakan Fuzzy C-Means menunjukkan konvergensi pada iterasi ke 183 dan berhasil mengelompokkan 19 Kabupaten/Kota ke dalam tiga klaster yang divalidasi menggunakan Silhouette Index. Klaster I beranggotakan 5 Kabupaten/Kota dengan tingkat pengangguran sedang, klaster II beranggotakan 7 Kabupaten/Kota dengan tingkat pengangguran rendah, dan klaster III beranggotakan 7 Kabupaten/Kota dengan tingkat pengangguran tinggi. Penelitian ini memberikan wawasan berharga bagi pemerintah daerah dalam merumuskan kebijakan penanganan pengangguran yang lebih tepat sasaran dengan karakteristik masing-masing kelompok wilayah.

Actions (login required)

View Item