ANALISIS DESKRIPTIF UMP (UPAH MINIMUM PROVINSI) SEINDONESIA (2002-2022) MENGGUNAKAN METODE FUZZY C MEANS CLUSTERING

Abstrak

This study aims to analyze the clustering of provinces in Indonesia based on the Provincial Minimum Wage (UMP) using the Fuzzy C-Means Clustering method. The main objective is to understand the distribution patterns of UMP between provinces and to evaluate the factors influencing the differences in UMP across various regions. This research utilizes secondary UMP data from the Central Statistics Agency (BPS) for the period of 2021-2023. The data is analyzed through preprocessing stages such as data cleaning, handling missing values, outlier detection, and normalization using Min-Max normalization. The data is then clustered using the Fuzzy C-Means Clustering algorithm, resulting in three clusters, with an evaluation performed using the Silhouette Score. The results show three main clusters of provinces based on UMP growth, volatility, and extreme changes. A Silhouette Score of 0.65 indicates good cluster quality. This further analysis of regional economic stability. These findings can serve as an important reference in formulating data-driven wage policies. This research opens up opportunities for further studies on UMP dynamics and economic stability in various regions of Indonesia.

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengelompokan provinsi di Indonesia berdasarkan Upah Minimum Provinsi (UMP) menggunakan metode Fuzzy C-Means Clustering. Tujuan utama adalah memahami pola distribusi UMP antar provinsi dan mengevaluasi faktor yang memengaruhi perbedaan UMP di berbagai wilayah. Penelitian ini menggunakan data sekunder UMP dari Badan Pusat Statistik (BPS) untuk periode 2021-2023. Data dianalisis melalui tahapan praproses seperti pembersihan data, penanganan missing values, deteksi outlier, dan normalisasi dengan Min-Max normalization. Data kemudian dikelompokkan menggunakan Fuzzy C-Means Clustering menghasilkan tiga klaster, dengan evaluasi menggunakan Silhouette Score. Hasilnya menunjukkan tiga klaster utama provinsi berdasarkan pertumbuhan, volatilitas, dan perubahan ekstrem UMP. Silhouette Score sebesar 0,65 menunjukkan kualitas klaster yang baik. Penelitian ini juga menemukan perbedaan signifikan dalam volatilitas UMP antar provinsi, yang memberikan dasar untuk analisis lebih lanjut mengenai stabilitas ekonomi regional. Temuan ini dapat menjadi referensi penting dalam merumuskan kebijakan pengupahan berbasis data. Penelitian ini membuka peluang kajian lanjutan tentang dinamika UMP dan stabilitas ekonomi di berbagai wilayah Indonesia.