View/Open

Author
SYLVIANI, PRIMA ASTUTI ANANDA

Date Published
04 Jun 2026

Advisor
Luluk Muthoharoh, S.Si., M.Si.,
Rohmi Dyah Astuti, S.Si., M.Cs.,

Subject
Sains Data

Publisher

Tenaga kerja merupakan salah satu aspek penting dalam pembangunan ekonomi Indonesia yang berdampak pada kondisi sosial ekonomi masyarakat. Untuk mendukung perumusan kebijakan ketenagakerjaan yang lebih tepat sasaran, diperlukan analisis berbasis data guna mengidentifikasi pola dan karakteristik kelompok tenaga kerja. Penelitian ini menerapkan metode Divisive Hierarchical Clustering (DHC) untuk mengelompokkan tenaga kerja di Indonesia berdasarkan karakteristik sosial ekonomi individu. Data yang digunakan berasal dari Survei Angkatan Kerja Nasional (SAKERNAS) tahun 2021 yang bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) dengan jumlah 3.479 data individu. Variabel penelitian meliputi jenis kelamin, status perkawinan, usia, tingkat pendidikan terakhir, status pekerjaan, jenis pekerjaan utama, dan pendapatan sebulan terakhir. Tahapan penelitian mencakup pembersihan data, normalisasi data numerik menggunakan Min-Max Normalization, serta transformasi variabel kategorik menggunakan One-Hot Encoding. Proses pengelompokan dilakukan menggunakan metode Divisive Hierarchical Clustering dengan perhitungan jarak menggunakan Euclidean Distance. Evaluasi hasil clustering dilakukan menggunakan Silhouette Score, Sum of Squared Errors (SSE), dan Dunn Index. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Divisive Hierarchical Clustering menghasilkan 20 cluster tenaga kerja dengan karakteristik demografis dan sosial ekonomi yang berbeda secara jelas antar cluster, sehingga dapat mendukung perumusan kebijakan ketenagakerjaan yang lebih efektif dan berbasis data.

URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2606230012

Keyword
Divisive Hierarchical Clustering Euclidean Distance Evaluasi Clustering Survei Angkatan Kerja Nasional Ketenagakerjaan