CLUSTERING PEMETAAN TENAGA KERJA SEKTOR TELEMATIKA BEDASARKAN KARAKTERISTIK USAHA MENGGUNAKAN HIERARCHICAL CLUSTERING

  • Kode Repository : SKI39/KEN/23
  • NPM : 065115398
  • Nama : Kenzi Jaki Kahardian
  • Pembimbing 1 : -Dr. Eneng Tita Tosida, M.Si., M.Kom.
  • Pembimbing 2 : -Dr. Hermawan Thaheer
  • Abstrak : -Abstrak Kemampuan tenaga kerja di industri telematika akan mempengaruhi perkembangan dan kualitas perusahaan. Oleh karena itu, perlu lembaga pendidikan mengkaji hal-hal yang berkaitan dengan penunjang kualitas pembelajaran guna meningkatkan kualitas tenaga kerja potensial. Salah satunya dengan clustering pemetaan calon tenaga kerja di bidang telematika. Dalam hal ini penelitian secara khusus ditujukan pada SMK TIK se- Jabodetabek. Penelitian ini menggunakan metode Hierarchical Clustering sebagai metode proses clustering SMK TIK di Jabodetabek. Metode ini dipilih karena menggunakan sebuah matriks similaritas atau matriks jarak sehingga mempermudah dalam menentukan cluster pusat. Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data 200 SMK TIK se-Jabotabek sesuai hasil survey PKPT tahun 2018. Dimana data yang ada telah diolah terlebih dahulu oleh PKPT dan mengalami pembersihan data melalui pengisian data kosong, serta melalui proses transformasi data dengan pemberian kode angka pada data kategorik. Jumlah cluster optimal ditentukan menggunakan Davies Bouldin Index. Sehingga menghasilkan kesimpulan bahwa 3 cluster merupakan jumlah cluster optimal pada permodelan Hierarchical Clustering. Hasil klaster skenario 1 mengelompokkan 122 SMK pada cluster 0, 66 SMK pada cluster 1, dan 13 SMK pada cluster 2. Sedangkan skenario 2 mengelompokkan 114 SMK pada cluster 0, 75 SMK pada cluster 1, dan 11 SMK pada cluster 2. Berdasarkan hasil analisis menggunakan uji Chi-Square, dapat diketahui bahwa variabel/atribut yang digunakan pada proses klasterisasi mempengaruhi hasil cluster, karena nilai cluster signifikan lebih besar dari pada nilai taraf nyata/alfa. Kata kunci: Pemetaan Tenaga Kerja, Klasterisasi, Hierarchical Clustering, Davies Bouldin Index, Chi-Square
  • Program Studi : Ilmu Komputer