Show simple item record

dc.contributor.advisorRahmadi Yotenka, S.Si., M.Sc.,
dc.contributor.authorAditya Arif Romadhan, 14611238
dc.date.accessioned2020-01-31T06:29:56Z
dc.date.available2020-01-31T06:29:56Z
dc.date.issued2019-10-16
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/17804
dc.description.abstractBanyaknya upaya telah dilakukan untuk semakin memperkokoh persaingan ketenagakerjaan di Indonesia, mulai dari mengembangkan kemampuan para penduduk yang siap kerja dengan melakukan pelatihan dan meningkatkan kualitas pendidikan agar mampu bersaing didunia kerja. Hal ini karena keterampilan yang masih beragam dari masing-masing individu, modal usaha yang juga relatife besar dan upah yang masih kecil dalam suatu jenis pekerjaan tertentu. Namun pemerataan lapangan pekerjaan masih belum mampu teratasi dikarenakan hampir seluruh penduduk Indonesia bertumpuk untuk bekerja di pulau Jawa, hal ini tentunya berdampak juga pada tingginya angka pengangguran di pulau Jawa. Menurut data Badan Pusat Statistik tahun 2016 angka pengangguran di Indonesia naik dari angka 5.50 persen menuju 5.61 persen. Untuk mengelompokkan provinsi di Indonesia dapat dilakukan dengan metode pengelompokan Algoritma Average Linkage dan Self Organizing Maps sama-sama memecah Dataset menjadi kelompok-kelompok dan berusaha untuk meminimalkan jarak antar titik yang berbeda dalam Cluster dan titik ditunjuk sebagai pusat Cluster. Berdasarkan hasil perhitungan simpangan baku didapatkan nilai rasio simpangan baku dari dua metode menunjukkan bahwa metode SOM memiliki kinerja paling baik dari metode yang lain yakni metode Average linkage. Hal ini dapat dilihat dari nilai rasio 𝑠𝑤 terhadap 𝑠𝑏 pada metode SOM paling kecil diantara metode yang lain.en_US
dc.publisherUniversitas Islam Indonesiaen_US
dc.subjectketenagakerjaanen_US
dc.subjectAverage linkageen_US
dc.subjectSelf Organizing Mapsen_US
dc.subjectIndonesiaen_US
dc.titlePerbandingan Metode Average Linkage dan Self Organizing Maps dalam Pengelompokan Provinsi Berdasarkan Jenis Pekerjaan di Indonesia Tahun 2018en_US
dc.typeThesisen_US


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record