Analisis Pengangguran Terbuka di Perkotaan Provinsi Banten (2024)
1. Fakhri Nauval (NIM)
2. Abim (NIM)
3. Sausan Muntaz (3337260048)
Sumber Data: BPS Provinsi Banten (Sakernas 2024).
Nama File: Tabel_Pengangguran_Banten_2024.xlsx
Deskripsi: Analisis jumlah pengangguran terbuka di daerah perkotaan Banten berdasarkan tingkat pendidikan tertinggi.
library(readxl)
library(dplyr)
##
## Attaching package: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, union
library(ggplot2)
# 1. Nama file Excel
file_data <- "Tabel_Pengangguran_Banten_2024.xlsx"
# 2. Baca file Excel (lewati 3 baris judul, ambil 6 baris data sekolah)
data_banten <- read_excel(file_data,
skip = 3,
n_max = 6,
col_names = c("Pendidikan", "Mencari_Pekerjaan", "Mempersiapkan_Usaha", "Merasa_Tidak_Mungkin", "Belum_Mulai", "Total_Penganggur"),
na = c("", "-", "NA"))
# 3. Bersihkan data
data_banten <- data_banten %>%
# Ubah kolom angka menjadi numerik
mutate(across(Mencari_Pekerjaan:Total_Penganggur, as.numeric)) %>%
# Ganti data kosong (NA) jadi angka 0
mutate(across(where(is.numeric), ~ ifelse(is.na(.), 0, .))) %>%
# Kunci urutan sekolah dari SD sampai Universitas
mutate(Pendidikan = factor(Pendidikan, levels = c("<= SD", "SMP", "SMA", "SMK", "Diploma I/II/III", "Universitas"))) %>%
# Buat kelompok kategori pendidikan
mutate(Kategori_Pendidikan = factor(
case_when(
Pendidikan %in% c("<= SD", "SMP") ~ "Pendidikan Dasar",
Pendidikan %in% c("SMA", "SMK") ~ "Pendidikan Menengah",
Pendidikan %in% c("Diploma I/II/III", "Universitas") ~ "Pendidikan Tinggi"
),
levels = c("Pendidikan Dasar", "Pendidikan Menengah", "Pendidikan Tinggi")
))
# Tampilkan data bersih
data_banten
## # A tibble: 6 × 7
## Pendidikan Mencari_Pekerjaan Mempersiapkan_Usaha Merasa_Tidak_Mungkin
## <fct> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 <= SD 12991 2626 12131
## 2 SMP 43804 3610 8281
## 3 SMA 101778 1790 8829
## 4 SMK 84970 2639 0
## 5 Diploma I/II/III 3371 0 474
## 6 Universitas 23528 2164 5011
## # ℹ 3 more variables: Belum_Mulai <dbl>, Total_Penganggur <dbl>,
## # Kategori_Pendidikan <fct>
ggplot(data_banten, aes(x = Pendidikan, y = Total_Penganggur,
fill = Kategori_Pendidikan)) +
geom_col(color = "black", alpha = 0.85) +
scale_fill_brewer(palette = "Set2") +
theme_minimal() +
labs(
title = "Total Pengangguran Terbuka di Perkotaan Banten (2024)",
x = "Pendidikan Tertinggi",
y = "Jumlah Penganggur (Jiwa)",
fill = "Kategori Pendidikan",
caption = "Sumber: BPS Provinsi Banten"
)
Interpretasi: Lulusan Pendidikan Menengah (SMA dan SMK) menyumbang angka pengangguran tertinggi di perkotaan Banten, dengan jenjang SMA menembus 113.702 jiwa.
ggplot(data_banten,
aes(x = Mencari_Pekerjaan,
y = Total_Penganggur,
color = Kategori_Pendidikan)) +
geom_point(size = 4) +
scale_color_brewer(palette = "Dark2") +
theme_bw() +
labs(
title = "Korelasi: Aktif Mencari Kerja vs Total Penganggur",
x = "Jumlah Pencari Kerja Aktif (Jiwa)",
y = "Total Penganggur (Jiwa)",
color = "Kategori Pendidikan"
)
Interpretasi: Terdapat korelasi positif yang sangat kuat. Hal ini membuktikan sebagian besar penganggur terdata sedang aktif mencari pekerjaan.
ggplot(data_banten,
aes(x = Kategori_Pendidikan,
y = Total_Penganggur,
fill = Kategori_Pendidikan)) +
geom_boxplot(alpha = 0.8, color = "black") +
scale_fill_brewer(palette = "Pastel1") +
theme_classic() +
labs(
title = "Sebaran Jumlah Penganggur per Kategori Pendidikan",
x = "Kategori Pendidikan",
y = "Jumlah Penganggur (Jiwa)"
) +
theme(legend.position = "none")
Interpretasi: Kategori Pendidikan Menengah memiliki rentang angka pengangguran paling tinggi, sedangkan Pendidikan Tinggi berada pada angka rata-rata yang lebih rendah.
Tantangan ketenagakerjaan perkotaan di Banten didominasi oleh lulusan sekolah menengah. Sebagian besar dari mereka berstatus pencari kerja aktif, yang mengindikasikan perlunya perluasan lapangan kerja formal untuk lulusan SMA dan SMK.