1 1.1. Latar Belakang Masalah
Pertumbuhan perekonomian suatu negara dapat diukur dari berbagai indikator, diantaranya pendapatan negara, pendapatan warga per kapita, jumlah tenaga kerja dan tingkat penganggurannya serta berkurangnya tingkat kemiskinan pada suatu negara. Indonesia sebagai salah satu negara berkembang yang tidak lepas dari permasalahan dalam bidang ketanagakerjaan, sebagai negara yang memiliki penduduk yang cukup banyak tidak heran jika pemerintah Indonesia masih punya banyak pekerjaan rumah dalam bidang lapangan kerja. Ketersediaan lapangan pekerjaan di Indonesia yang tidak sebanding dengan jumlah penduduk Indonesia menjadi penyebab utama meningkatnya tingkat pengangguran. Bahkan dengan adanya pengangguran juga berpotensi memicu terjadinya tingkat kriminalitas, masalah politik, dan sosial sehingga mengganggu pertumbuhan dan pembangunan suatu negara.
Tingkat pengangguran merupakan kunci dari kinerja perekonomian.
Tingkat pengangguran menunjukkan presentase dari angkatan kerja yang tidak bekerja. Penyediaan lapangan kerja dipengaruhi oleh tingkat produksi dan pengeluaran perusahaan. Penurunan tingkat pengangguran menjadi indikator yang baik bagi perekonomian. Hal ini dikarenakan perusahaan yang menambah tenaga kerja dianggap berhasil menaikkan produksi dan penjualan. Meskipun demikian,
tingkat pengangguran dan jumlah penduduk yang bekerja dapat naik dalam waktu yang sama (Kaufan dan Hotchkiss dalam Priastiwi dan Handayani, 2019:160).
Berdasarkan lapangan pekerjaan utama, sektor pertanian masih menjadi sektor utama yang banyak menyerap tenaga kerja. Pada periode Agustus 2015, sebesar 32,88 persen atau 37,35 juta penduduk Indonesia bekerja pada sektor pertanian. Meskipun demikian, jumlah penyerapan tenaga kerja sektor pertanian turun dibanding periode yang sama pada 5 tahun sebelumnya yaitu sebanyak 41,49 juta penduduk. penyerapan tenaga kerja sektor perdagangan dan jasa cenderung mengalami kenaikan selama kurun waktu 2010-2015. Sedangkan penyerapan tenaga kerja sektor perdagangan dan jasa cenderung mengalami kenaikan selama kurun waktu 2010-2015. Hal ini merupakan salah satu bentuk perubahan pola struktur ekonomi dari pertanian ke industri kemudian jasa.
Meskipun beberapa sektor nampak tinggi pertumbuhannya tetapi ternyata penyerapan tenaga kerjanya kecil. Sebagai contoh sektor lembaga keuangan, real estate, usaha persewaan, dan jasa perusahaan yang tumbuh lebih dari 87 persen dalam kurun 5 tahun tetapi hanya menyerap 2,84 persen dari total penyerapan tenaga kerja (Priastiwi dan Handayani, 2019:160)
Peneliti Center for Indonesian Policy Studies (CIPS) Imelda Freddy mengatakan, penurunan tingkat pengangguran di Indonesia tiap tahunnya terjadi karena semakin banyak lapangan pekerjaan yang tercipta. Berdasarkan data Badan Pusat Statistik (BPS), tingkat pengangguran terbuka (TPT) pada tahun 2018 tercatat sebesar 5,13%. Meskipun tingkat pengangguran di Indonesia terus menurun setiap tahunnya, namun dibeberapa Provinsi di Indonesia masih
memiliki sejumlah besar pengangguran khususnya di Kabupaten-Kabupaten tertinggal.
Provinsi Jawa Timur merupakan salah satu Provinsi di Indonesia yang angka penganggurannya masih tinggi meskipun jumlahnya turun. Berdasarkan data dari bappeda.jatimprov.go.id pada tahun 2018 tingkat pengangguran terbuka di Jawa Timur sebesar 3,85 %, meskipun jumlahnya turun namun nilainya hanya 0,07 %. Pemerintah Provinsi Jawa Timur berusaha menekan pengangguran dengan menerapkan program 3 in 1, yaitu pelatihan, sertifikasi, serta penempatan pemagangan dan kerjasama yang digarap dengan bekerjasama dengan sejumlah perguruan tinggi. Namun program tersebut dinilai masih belum bisa mengatasi angka pengangguran di Jawa Timur khususnya di beberapa Kabupaten seperti di Kabupaten Malang yang menempati posisi tingkat pengangguran tertinggi di Provinsi Jawa Timur.
Berdasarkan penelitian sebelumnya algoritma K-Means memiliki kelebihan yaitu mudah dalam pengimplementasiannya, waktu yang dibutuhkan relatif cepat, fleksibel dan adaptasi yang mudah dilakukan, penggunanya umum dan prinsipnya sederhana dapat dijelaskan secara non-statistik. Menurut Maulida (2018:172) dalam penelitiannya menjelaskan bahwa pengelompokkan jumlah wisatawan ke objek wisata unggulan di Prov DKI Jakarta dapat diterapkan dengan metode clustering K-Means. Data diolah untuk memperoleh jumlah wisatawan yang berkunjung ke objek wisata unggulan di Prov DKI Jakarta. Data tersebut diolah dengan melakukan K-Means yang dikelompokkan menjadi 3 cluster yaitu cluster tinggi (C1) yakni jumlah wisatawan tinggi, cluster sedang (C2) yakni jumlah kunjungan wisatawan sedang dan cluster rendah (C3) yakni
jumlah kunjungan wisatawan rendah. Sehingga menghasilkan penelitian yang menunjukkan bahwa 5 objek wisata unggulan yang berada di cluster paling rendah menjadi catatan bagi pemerintah Prov DKI Jakarta.
Berdasarkan permasalahan tersebut diatas penulis dapat mengambil kesimpulan bahwa angka pengangguran di Provinsi Jawa Timur masih tinggi diberbagai Kabupaten khususnya di Kabupaten tertinggal, hal tersebut akibat ketidakmerataan penyebaran lapangan kerja. Alternatif pemecahan masalah dari permasalahan yang telah dijabarkan diatas sangat dibutuhkan untuk mengelompokkan wilayah pengangguran menjadi 3 kelompok. Pengelompokkan wilayah pengangguran berdasarkan jenis-jenis pengangguran menurut Muhdar (2018:46) terdiri dari: Pengangguran terselubung (Disguissed Unemployment), Setengah menganggur (Under Unemployment), dan Pengangguran terbuka (Open Unemployment).
Maka dengan menggunakan data mining, data pengangguran di 38 Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur tahun 2005-2014 dapat dimanfaatkan untuk diproses sebagai acuan mengelompokkan wilayah pengangguran menjadi 3 kelompok diantaranya kelompok tinggi, sedang dan rendah, hal ini dimaksudkan untuk mempermudah pemerintah dalam melakukan penciptaan dan pemerataan lapangan pekerjaan serta melakukan penanganan terhadap wilayah yang masuk kedalam kelompok pengangguran tinggi. Adapun atribut dari data yang akan diolah meliputi jumlah pengangguran 38 Kabupaten/Kota selama 10 tahun dari tahun 2005-2014. Berdasarkan uraian diatas maka peneliti menggunakan algoritma K-Means yang diawali dengan inisialisasi, menentuan centroid, mengalokasikan semua data ke centroid terdekat, menghitung kembali centroid
berdasarkan data pada cluster masing-masing, dan mengulangi langkah 3 dan 4 hingga kondisi tercapai. Penelitian ini menghasilkan kondisi dimana wilayah pengangguran dikelompokkan menjadi 3 kelompok yaitu tinggi, sedang dan rendah.
1.2. Identifikasi Masalah
Masalah yang diangkat penulis di Provinsi Jawa Timur adalah masalah pengengguran dibeberapa kabupaten yang diakibatkan oleh salah satunya pengimplementasian program pemerintah yang dimaksudkan untuk menangani tingkat pengangguran yaitu program 3 in 1 yang meliputi pelatihan, sertifikasi, serta penempatan pemagangan dan kerjasama yang kurang diimplementasikan dengan maksimal dan kurang merata bagi seluruh kabupaten di Jawa Timur sehingga dibeberapa kabupaten tingkat penganggurannya masih tinggi dan membutuhan penanganan dari pemerintah, maka pemerintah membutuhkan pemetaan wilayah pengangguran mana yang termasuk wilayah pengangguran tinggi, sedang dan rendah, guna melakukan penanganan secara maksimal dalam pemerataan lapangan kerja dan pemerataan penerapan program 3 in 1 berdasarkan jumlah pengangguran di 38 Kabupaten/Kota.
1.3. Maksud Dan Tujuan
Maksud yang ingin dicapai dari perhitungan dengan Data Mining pada penulisan Skripsi oleh penulis adalah untuk mengelompokkan wilayah pengangguran menjadi 3 kelompok yaitu tinggi, sedang dan rendah untuk mempermudah pemerintah dalam melakukan penciptaan dan pemerataan lapangan pekerjaan serta melakukan penanganan dan mengoptimalisasi program 3 in 1
yaitu pelatihan, sertifikasi, serta penempatan pemagangan dan kerjasama terhadap Kabupaten atau wilayah yang termasuk kelompok pengangguran tinggi.
Tujuan penulisan Skripsi yang diajukan penulis yaitu untuk memenuhi salah satu syarat kelulusan Program Strata Satu (S1) pada Universitas BSI.
1.4. Metode Penelitian 1. Observasi
Teknik pengumpulan data dengan metode observasi yang dilakukan penulis dengan mencari data jumlah pengangguran Provinsi Jawa Timur dari tahun 2005-2014 dari website resmi pusat data pemerintahan Indonesia https://data.go.id/ serta berbagai jurnal mengenai lapangan pekerjaan dan masalah pengangguran di Indonesia khususnya Provinsi Jawa Timur.
2. Studi Pustaka
Teknik pengumpulan data dengan metode studi pustaka yang dilakukan penulis adalah sebagai teori pendukung dan bahan referensi pada penulisan laporan Skripsi meliputi referensi dari buku, jurnal informatika, website dan jurnal resmi pemerintah indonesia terkait dengan data tingkat pengangguran dan lapangan kerja.
1.5. Ruang Lingkup
Ruang lingkup yang digunakan penulis pada penyusunan laporan Skripsi ini ditujukan untuk membatasi pokok permasalahan yang akan dibahas agar tidak meyimpang pada permasalahan pokok, maka batasan yang dibahas oleh penulis antara lain:
1. Permasalahan yang diangkat penulis hanya yang berkaitan dengan masalah tingkat pengangguran di Provinsi Jawa Timur
2. Data yang diambil oleh penulis hanya berkaitan dengan data pengangguran 38 Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur pada tahun 2005-2014 dengan jumlah data 380 dalam bentuk angka.
3. Proses data mining yang digunakan penulis hanya berkaitan dengan metode clustering dengan algoritma K-Means untuk mengelompokkan wilayah pengangguran dengan membagi menjadi 3 kelompok yaitu tinggi, sedang dan rendah.
