APLIKASI METODE FUZZY C-MEANS UNTUK MENENTUKAN TINGKAT PENGANGGURAN

  • Dorteus L. Rahakbauw Jurusan Matematika FMIPA Universitas Pattimura
  • Lexy J. Sinay Jurusan Matematika FMIPA Universitas Pattimura
  • Vilomina Enus
Keywords: Pengklasteran , Fuzzy C - Means, Pengangguran

Abstract

Pada penelitian ini Algoritma Fuzzy C-Means digunakan untuk menentukan tingkat pengangguran pada 11 kabupaten di Provinsi Maluku. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah Jumlah Penduduk, Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK), Jumlah Angkatan Kerja, Penduduk Usia 15 Tahun ke Atas, Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) dengan 11 kabupaten yaitu kabupaten Maluku Tenggara Barat (MTB), Maluku Tenggara (MTr), Maluku Tengah (MTh), Buru (B), Kepulauan Aru (KA), Seram Bagian Barat (SBB), Seram Bagian Timur (SBT), Maluku Barat Daya (MBD), Buru Selatan (BS), Ambon (A), Tual (T). Hasil penelitian yang diperoleh berdasarkan pengelompokan cluster dengan (Kota, Derajat Keanggotaan) adalah Cluster I : (MTB ; 0,9768), (MTr ; 0,8175), (B ; 0,9982), (SBB ; 0,7808), (SBT ; 0,8483), Cluster II : (KA ; 0,6426), (MBD ; 0,9946), (BS ; 0,9587), (T ; 0,9900) dan Cluster III : (MTh ; 0,9986), (A ; 0,9986). Cluster I merupakan kabupaten – kabupaten yang termasuk dalam pengangguran tingkat rendah, Cluster II merupakan kabupaten – kabupaten yang termasuk dalam pengangguran tingkat sedang, dan cluster III kabupaten – kabupaten yang termasuk dalam pengangguran tingkat tinggi.

Downloads

Download data is not yet available.

References

[1] D. S. Kusuma, H. Purnomo, Aplikasi Logika Fuzzy Untuk Pendukung Keputusan., Graha Ilmu, Yogyakarta, 2010.
[2] E. Turban, R. Sharda, and D. Delen, Prentice – hall decision Support and Bussines Intelligence System. 8th,Prentice – Hall International Inc, New Jersey, 2007.
[3] E. Sediyono, I. R. Widiasari, & Milasari, Penentuan Lokasi Fasilitas Gudang menggunakan Fuzzy C – Means (FCM), Jurnal Informatika, Vol.2, No. 2, Desember 2006:155 – 166, 2006.
[4] Mirza, M. Faisal, Metode Clustering dengan Algoritma Fuzzy C-Means untuk Rekomendasi Pemilihan Bidang Keahlian Pada Program Studi Teknik Informatika. Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro, Semarang, 2013.
[5] Rerenie’s Blog, [2013]. Pengangguran, Inflasi Dan Kebiajakan Pemerintah. (online) (https://www.rerenie.wordpress.com/pengangguran-inflasi-dan-kebijakan-pemerintah) diakses tanggal 17 Mei pukul 19.00 WIT.
[6] U. Fadilah, Analisis Penyandang Masalah Kesejahteraan Sosial di Indonesia Menggunakan Metode Fuzzy C-Means Clustering dan Biplot. Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negri Syarif Hidayatullah, Jakarta, 2011.
[7] Ulfah, A. Noviciatie, Analisis Kinerja algoritma Fuzzy C-Means pada data Kemiskinan. Jatisi. Yogyakarta, 2015.
Published
2018-04-30
How to Cite
[1]
D. Rahakbauw, L. Sinay, and V. Enus, “APLIKASI METODE FUZZY C-MEANS UNTUK MENENTUKAN TINGKAT PENGANGGURAN”, BAREKENG, vol. 11, no. 2, pp. 95-100, Apr. 2018.

Most read articles by the same author(s)

1 2 > >>