PENERAPAN DATA MINING CLUSTERING MENGGUNAKAN ALGORITMA FUZZY C-MEANS PADA DATA PENCARI KERJA DI KABUPATEN KUNINGAN

Abstract

Dalam melamar pekerjaan yang sesuai dengan keinginan perusahaan, pencari kerja wajib mengikuti kebijakan perekrutan pencari kerja yang ditetapkan oleh perusahaan. Permasalahan umum saat ini adalah masih banyak pencari kerja yang belum mendapatkan pekerjaan, misalnya karena kurangnya pendidikan dan kesempatan kerja. Tidak semua pencari kerja yang melamar pada suatu perusahaan tertentu mempunyai kualifikasi berdasarkan tingkat pendidikan pencari kerja yang berbeda-beda. Oleh karena itu, Dewan Ketenagakerjaan dan Migrasi dapat membantu atau membimbing pihak-pihak yang ingin mencari pekerjaan baru dengan menerbitkan kartu kuning. Kartu kuning merupakan kartu pencari kerja yang dikeluarkan oleh Badan Ketenagakerjaan dan Migrasi, dimana fungsi kartu tersebut adalah sebagai tanda bahwa pemegang kartu sedang mencari pekerjaan. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan clustering data pencari kerja dengan menggunakan teknik clustering menggunakan metode Algoritma Fuzzy C-Means dan mengelompokkan objek menjadi beberapa kelompok, dimana k (cluster) adalah jumlah kelompok yang diinginkan, dan menggunakan RapidMiner Tools versi 10.3. Hasil penelitian berupa informasi perbandingan pencari kerja pada variabel usia, pendidikan terakhir, profesi dan jenis kelamin, yang hasilnya dihitung menggunakan algoritma Fuzzy C-Means. Dengan  menggunakan algoritma fuzzy c-means diperoleh yang terbaik yaitu klaster 2 sebanyak 31 item. Pengelompokan data pencari kerja ini membantu pemerintah untuk menawarkan lapangan pekerjaan kepada pencari kerja secara merata sehingga data pencari kerja tidak menumpuk setiap tahunnya.