Electronic Theses and Dissertation

Keberhasilan pembangunan di bidang ketenagakerjaan dapat dilihat dari Indeks Pembangunan Ketenagakerjaan (IPK) yang tersusun dari sembilan indikator. Setiap provinsi di Indonesia memiliki kombinasi indikator IPK yang beragam. Oleh karena itu, perlu dilakukan analisis clustering untuk mengelompokkan provinsi di Indonesia berdasarkan indikator IPK. Pandemi Covid-19 yang muncul pada awal tahun 2020 berhasil merubah pola di bidang ketenagakerjaan. Sehingga pengelompokan harus dilakukan secara terpisah yaitu pada tahun 2019 dan 2020. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah terdapat perbedaan hasil pengelompokan provinsi berdasarkan IPK antara tahun 2019 dan 2020 menggunakan DBSCAN, serta memperoleh informasi mengenai karakteristik setiap cluster. Terdapat sembilan indikator IPK yang akan dijadikan variabel dan 34 provinsi sebagai obkjek pengelompokan. Parameter yang terpilih berdasarkan indeks validitas adalah MinPts 3 dan epsilon 2,35 untuk tahun 2019 serta MinPts 3 dan epsilon 2,15 untuk tahun 2020. Pengelompokan ini memperoleh 2 cluster dan 15 provinsi yang menjadi noise pada tahun 2019 serta 20 provinsi yang menjadi noise pada tahun 2020. Provinsi yang masuk dalam cluster 1 memiliki rata-rata IPK yang lebih rendah dari cluster 2 untuk kedua tahun. Lima belas provinsi yang masuk dalam cluster 1 pada tahun 2019 terpecah menjadi tiga bagian pada tahun 2020, tujuh di antaranya masuk dalam cluster 1, tiga di antaranya masuk dalam cluster 2, dan lima sisanya menjadi noise. Empat provinsi yang tergolong dalam cluster 2 pada tahun 2019 terpecah menjadi dua bagian pada tahun 2020, salah satunya masuk dalam cluster 1 tahun 2020 dan tiga sisanya menjadi noise. Terdapat pula tiga provinsi yang pada tahun 2019 merupakan noise namun masuk dalam cluster 1 pada tahun 2020. Perbedaan jumlah provinsi yang menjadi noise antara tahun 2019 dan 2020 dipengaruhi oleh Pandemi Covid-19 sehingga pembangunan ketenagakerjaan di sebagian provinsi di Indonesia mengalami perlambatan atau sebaliknya.

Kata Kunci : Cluster, Covid-19, DBSCAN, Indikator IPK, Noise, Provinsi

The success of development the employment sector can be seen from the Employment Development Index (EDI), which is composed of nine indicators. Each province in Indonesia has various combinations of EDI indicators. Therefore it is necessary to grouping analysis to classify provinces in Indonesia based on the EDI indicator. The Covid-19 pandemic that emerged in early 2020 managed to change the pattern in the employment sector, so the grouping must be separated between 2019 and 2020. This study aims to determine the differences in the grouping of provinces based on EDI Indicators between 2019 and 2020 using DBSCAN and to obtain information about the characteristics of each cluster. There are nine EDI indicators that will be used as variables and 34 provinces as grouping objects. The parameters selected based on the validity index are MinPts 3 and epsilon 2,35 for 2019 and MinPts 3 and epsilon 2,15 for 2020. This grouping obtained 2 clusters and 15 provinces that became noise in 2019 and 20 provinces that became noise in 2020. Provinces included in cluster 1 have a lower average EDI than cluster 2 for both years. Fifteen provinces included in cluster 1 in 2019 will be divided into three parts in 2020, seven provinces belong to cluster 1 in 2020, three provinces belong to cluster 2, and the remaining five are noise. The four provinces belonging to cluster 2 in 2019 were split into two parts in 2020, one provinces belong to cluster 1 and the remaining three became noise. There are also three provinces which in 2019 were noise but were included in cluster 1 in 2020. The difference in the number of provinces that became noise between 2019 and 2020 was influenced by the Covid-19 Pandemic, thus creating employment in some provinces in Indonesia to experience the opposite. Keywords: Cluster, Covid-19, DBSCAN, Indicators of EDI, Noise, Province