KLASTERISASI KABUPATEN/KOTA TERDAMPAK COVID-19 DI SEKTOR KETENAGAKERJAAN DENGAN PENDEKATAN K-MEANS NONHIERARCHICAL CLUSTERING

Authors

  • Armalia Desiyanti Departemen Statistika Universitas Padjadjaran
  • Devi Yanti Universitas Padjadjaran
  • Hamim Tsalis Soblia Universitas Padjadjaran
  • Irlandia Ginanjar Universitas Padjadjaran

DOI:

https://doi.org/10.34123/jurnalasks.v14i2.367

Keywords:

Covid-19, ketenagakerjaan, K-Means Clustering

Abstract

Sepanjang 2020, pandemi Covid-19 merupakan masalah terbesar yang dihadapi dunia, termasuk Indonesia. Pandemi Covid-19 memberikan akibat buruk di hampir semua sektor, salah satunya sektor ketenagakerjaan. BPS mencatat bahwa terdapat 29,12 juta orang atau 14,28 persen penduduk usia kerja yang terdampak Covid-19. Tujuan penelitian ini adalah memetakan kabupaten/kota di Indonesia berdasarkan dampak Covid-19 pada sektor ketenagakerjaan sehingga dapat mempermudah pemerintah dalam menentukan kebijakan-kebijakan untuk mengatasi masalah ketenagakerjaan sebagai dampak dari pandemi Covid-19 di Indonesia. Metode analisis yang digunakan yaitu Principal Component Analysis dan K-Means Clustering. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat delapan klaster yang terbentuk dengan karakteristik yang berbeda di masing-masing klaster.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Ankamah, J.D., Okyere, E., Appiah, S.T, Kyere, S.N., (2021). Nonlinear Dynamics of Covid-19 SEIR Infection Model with Optimal Control Analysis. Commun. Math. Biol. Neurosci. 2021, 2021:13.
BPS.(2020). Keadaan Angkatan Kerja di Indonesia Agustus 2020. Jakarta : BPS
BPS.(2020). Keadaan Ketenagakerjaan Indonesia Agustus 2020. Berita Resmi Statistik No.86/11/Th.XXIII,05 November 2020. Jakarta : BPS
BPS.(2020). Keadaan Pekerja di Indonesia Agustus 2020. Jakarta : BPS
Everitt, B.S. dan Dunn, G. Cluster Analysis Second Edition. Heineman London: Education Book, Ltd, 1980.
Jolliffe. Principal Component Analysis. New York: Springer Verlag, 2002.
Juaningsih, Imas Novita. (2020). Analisis Kebijakan PHK Bagi Para Pekerja Pada Masa Pandemi Covid-19 di Indonesia. Adalah: Buletin Hukum dan Keadilan, Vol 4, No.1 (2020). https://doi.org/10.15408/adalah.v4i1.15764.
Marchelia, Andria., Apriliani, Dea., dan Tien, Mas Anienda., (2021). Keberlakuan Alasan Pandemi Covid-19 Dalam Dunia Ketenagakerjaan. Jurnal Hukum Bisnis Bonum Commune. Vol 4 Nomor 2.
Pangkey, Ranni A, Langi, Yohanes A. R. (2018). Aplikasi Analisis Komponen Utama dan Analisis Gerombol pada Varietas Tanaman Hias Krisan di Kota Tomohon. Jurnal de Cartesian ISSN:2302-4224.
Purwanto, Agus. (2020). Studi Eksplorasi Dampak Work From Home (WFH) Terhadap Kinerja Guru Selama Pandemi Covid-19. EduPsyCouns Journal : Volume 2 Nomor 1 (2020). ISSN Online : 2716-4446.
Randi, Yusuf. (2020). Pandemi Corona Sebagai Alasan Pemutusan Hubungan Kerja Pekerja. Yurispruden. Volume 3, Nomor 2, Juni 2020, Halaman 119 - 136.
Rafikasari, Elok Fitriani. (2016). Pengelompokkan Kabupaten/kota di Jawa Timur Berdasarkan Indikator Pendidikan Tahun 2013 Menggunakan Analisis Hierarchial Cluster. Dinamika Pendidikan, Vol.16,No.2, November 2016.
Rencher, Alvin C.(2002). Methods of Multivariate Analysis.Third Edition.United State of America : John Wiley & Sons Inc.
Santamaria, C., Sermi, F., et al., (2020). Measuring the Impact of Covid-19 Confinement Measures on Human Mobility Using Mobile Positioning Data. A European Regional Analysis. Safety Science 132(2020) 104925.
Sharma, Subhash. 1996. Applied Multivariate Techniques.First Edition. Toronto: John Wiley & Sons, Inc

Downloads

Published

2022-12-30

How to Cite

Desiyanti, A., Yanti, D., Soblia, H. T., & Ginanjar, I. (2022). KLASTERISASI KABUPATEN/KOTA TERDAMPAK COVID-19 DI SEKTOR KETENAGAKERJAAN DENGAN PENDEKATAN K-MEANS NONHIERARCHICAL CLUSTERING. Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik, 14(2), 1–16. https://doi.org/10.34123/jurnalasks.v14i2.367