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

Penulis

  • Armalia Desiyanti Departemen Statistika Universitas Padjadjaran
  • Devi Yanti Universitas Padjadjaran image/svg+xml
  • Hamim Tsalis Soblia Universitas Padjadjaran image/svg+xml
  • Irlandia Ginanjar Universitas Padjadjaran image/svg+xml

DOI:

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

Kata Kunci:

Covid-19, ketenagakerjaan, K-Means Clustering

Abstrak

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.

Unduhan

Data unduhan tidak tersedia.

Diterbitkan

2022-12-30

Cara Mengutip

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

Artikel Serupa

1-10 dari 27

Anda juga bisa Mulai pencarian similarity tingkat lanjut untuk artikel ini.