KLASTERING PENCARI KERJA MENGGUNAKAN METODE KMEANS & PCA DI DINAS PERINDUSTRIAN DAN TENAGA KERJA KOTA SURABAYA

Safitri, Triyatul Dewi (2025) KLASTERING PENCARI KERJA MENGGUNAKAN METODE KMEANS & PCA DI DINAS PERINDUSTRIAN DAN TENAGA KERJA KOTA SURABAYA. Undergraduate thesis, UPN "Veteran" Jawa Timur.

	Text (Cover) Cover.pdf Download (1MB)
	Text (Bab 1) 21082010007_Bab 1.pdf Download (143kB)
	Text (Bab 2) 21082010007_Bab 2.pdf Restricted to Repository staff only until 5 June 2027. Download (481kB)
	Text (Bab 3) 21082010007_Bab 3.pdf Restricted to Repository staff only until 5 June 2027. Download (494kB)
	Text (Bab 4) 21082010007_Bab 4.pdf Restricted to Repository staff only until 5 June 2027. Download (2MB)
	Text (Bab 5) 21082010007_Bab 5.pdf Download (113kB)
	Text (Daftar Pustaka) 21082010007_Daftar Pustaka.pdf Download (132kB)
	Text (Lampiran) 21082010007_Lampiran.pdf Restricted to Repository staff only until 5 June 2027. Download (1MB)

Abstract

Pencari kerja mempunyai latar belakang yang beragam seperti tingkat pendidikan, usia, pengalaman kerja dan kondisi lainnya yang dapat mempengaruhi peluang pencari kerja dalam mendapatkan pekerjaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan pencari kerja di Kota Surabaya berdasarkan karakteristik yang sama sehingga dapat membantu Dinas Perindustrian dan Tenaga Kerja Kota Surabaya melakukan strategi peningkatan keterampilan pada pencari kerja untuk membantu mendapatkan pekerjaan yang sesuai dengan kebutuhan dan kondisi masing – masing. Metode penelitian menggunakan klaster analisis dengan algoritma K-Means dan PCA, selanjutnya dilakukan uji coba beberapa skenario untuk mendapatkan hasil struktur klaster yang optimal. Hasil penelitian ini menunjukkan perbandingan yang signifikan dari beberapa uji coba menggunakan PCA dan tanpa PCA. Setelah dilakukan evaluasi model dan analisis perbandingan dari struktur klaster didapatkan uji coba terbaik pada penelitian ini menggunakan algoritma K-Means tanpa PCA, Dengan hasil evaluasi berikut, didapatkan hasil shilhouette score sebesar 0,71 sedangkan davies bouldin index sebesar 0,37, dari kedua metode evaluasi ini saling mendukung untuk menunjukkan bahwa struktur klaster yang dihasilkan termasuk dalam kategori kuat. Dengan hasil tersebut penelitian ini didapatkan insight bahwa yang mempengaruhi pencari kerja dalam mendapatkan pekerjaan adalah dari latar belakang pendidikan atau jurusan dan usia pencari kerja, sehingga hal ini dapat dijadikan strategi dalam peningkatan program pelatihan pada Dinas Perindustrian dan Tenaga Kerja Kota Surabaya untuk menambah pelatihan dibidang non – teknik khususnya di bidang ilmu hukum, manajemen dan ekonomi agar pencari kerja pada bidang tersebut tidak kesulitan dalam mendapatkan pelatihan dan sertifikasi sesuai bidang mereka dan meminimalisir pencari kerja yang melamar pekerjaan tidak sesuai bidangnya. Kata kunci : Klasterisasi,Pencari Kerja,K-Means, PCA, Shilhouette Score, DBI

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Contributors:	Contribution Contributors NIDN/NIDK Email Thesis advisor Arifiyanti, Amalia Anjani 19920812 201803 2 001 UNSPECIFIED Thesis advisor Putra, Agung Brastama 19851124 202121 1 003 UNSPECIFIED
Subjects:	T Technology > T Technology (General) > T58.6-58.62 Management Information Systems
Divisions:	Faculty of Computer Science > Departemen of Information Systems
Depositing User:	Triyatul Dewi Safitri
Date Deposited:	05 Jun 2025 08:23
Last Modified:	05 Jun 2025 08:23
URI:	https://repository.upnjatim.ac.id/id/eprint/37145

Actions (login required)

View Item