Electronic Theses and Dissertation

Tingkat pengangguran terbuka merupakan salah satu permasalahan ketenagakerjaan yang masih menjadi perhatian di aceh. kondisi ini dipengaruhi oleh berbagai faktor, seperti tingkat pendidikan, jenis kelamin, dan status bekerja, sehingga diperlukan metode yang mampu mereduksi banyaknya variabel tanpa menghilangkan sebagian besar informasi yang terkandung di dalam data. penelitian ini bertujuan untuk menentukan komponen utama yang terbentuk dari variabel penyebab pengangguran terbuka di aceh menggunakan principal component analysis (pca), menjelaskan karakteristik setiap komponen utama, serta mengidentifikasi perbedaan kondisi pengangguran antarkabupaten/kota melalui analisis profil. penelitian menggunakan data sekunder badan pusat statistik (bps) provinsi aceh periode 2020 hingga 2024. analisis dilakukan menggunakan metode pca untuk mereduksi dimensi data, kemudian dilanjutkan dengan analisis profil untuk menggambarkan karakteristik pengangguran pada setiap kabupaten/kota. hasil penelitian menunjukkan bahwa pca berhasil mereduksi variabel penelitian menjadi empat komponen utama dengan nilai explained variance ratio (evr) kumulatif sebesar 82,67% . komponen utama pertama menggambarkan kondisi ketenagakerjaan yang berkaitan dengan tingkat pendidikan menengah, komponen kedua menggambarkan karakteristik pengangguran berdasarkan tingkat pendidikan, komponen ketiga menunjukkan kesenjangan karakteristik pengangguran antara kelompok berpendidikan sangat rendah dan kelompok berpendidikan tinggi, sedangkan komponen keempat menggambarkan variasi karakteristik pengangguran berdasarkan perbedaan gender. hasil analisis profil menunjukkan adanya perbedaan karakteristik pengangguran antarkabupaten/kota di aceh. hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi bahan pertimbangan bagi pemerintah dalam merumuskan kebijakan ketenagakerjaan yang lebih tepat sasaran sesuai karakteristik masing-masing wilayah. kata kunci: pengangguran terbuka, principal component analysis, analisis profil, ketenagakerjaan aceh.

Open poverty levels remain a significant employment-related issue in Aceh. This condition is influenced by various factors—such as education level, gender, and employment status necessitating a method capable of reducing the number of variables without losing a substantial amount of the information contained within the data. This study aims to determine the principal component derived from variables contributing to open poverty in Aceh using Principal Component Analysis (PCA), to explain the characteristics of each principal component, and to identify differences in poverty conditions across regencies and cities through Profile Analysis. The study utilizes secondary data from Statistics Indonesia (BPS) of Aceh Province covering the period from 2020 to 2024. PCA was employed for data dimensionality reduction, followed by Profile Analysis to characterize poverty in each regency and city. The results indicate that PCA successfully reduced the research variables into four principal component with a cumulative Explained Variance Ratio (EVR) of 82.67%. The first principal component reflects employment conditions related to secondary education levels; the second describes unemployment characteristics based on education level; the third highlights poverty characteristics distinguishing between groups with very low education and those with high education; and the fourth captures variations in poverty characteristics based on gender. Profile Analysis revealed distinct poverty characteristics across the regencies and cities of Aceh. These findings are expected to serve as a basis for the government to formulate more targeted employment policies tailored to the specific characteristics of each region. Keywords: Open unemployment, Principal Component Analysis, Profile Analysis, Aceh employment.