Anggota Kelompok

  1. Satrya Wira Yudhanta - 3337260067
  2. Muhammad Ivan Ramadhan - 3337260028
  3. Muhamad Farhan Wiguna - 3337260082

Visualisasi Data Ketenagakerjaan Banten

Pada tugas ini dilakukan visualisasi data kategorik dan numerik berdasarkan data ketenagakerjaan Provinsi Banten.

Sumber dan Gambaran Data

Data yang digunakan dalam tugas ini merupakan data ketenagakerjaan Provinsi Banten yang bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Banten. Data yang digunakan mencakup kondisi ketenagakerjaan pada Februari 2026, seperti jumlah angkatan kerja, penduduk bekerja, pekerja formal, Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT), TPT berdasarkan jenis kelamin dan wilayah, serta perubahan jumlah pekerja menurut lapangan usaha.

1. Data Ketenagakerjaan Utama

Data berikut menunjukkan beberapa indikator utama ketenagakerjaan Provinsi Banten pada Februari 2026.

library(readxl)
library(ggplot2)

data <- read_excel("Data_Ketenagakerjaan_Banten_2026.xlsx")
data_utama <- read_excel(
  "Data_Ketenagakerjaan_Banten_2026.xlsx",
  sheet = "Data_Utama"
)
ggplot(data_utama, aes(x = Indikator, y = Nilai)) +
  geom_col() +
  labs(
    title = "Data Ketenagakerjaan Provinsi Banten Februari 2026",
    x = "Indikator",
    y = "Juta Orang"
  )

Interpretasi

Berdasarkan diagram diatas, pada Februari 2026 angkatan kerja di Provinsi Banten mencapai sekitar 6,24 juta orang. Dari jumlah tersebut, penduduk yang bekerja sekitar 5,83 juta orang, sedangkan pekerja formal sekitar 3,04 juta orang.

Diagram menunjukkan bahwa jumlah angkatan kerja lebih besar daripada jumlah penduduk yang bekerja. Selain itu, jumlah pekerja formal merupakan bagian yang lebih kecil dibandingkan total penduduk yang bekerja

2. Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT)

Data ini menunjukkan Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) Provinsi Banten berdasarkan periode pengamatan. Diagram garis digunakan untuk melihat perkembangan TPT dari waktu ke waktu.

data_tpt <- read_excel(
  "Data_Ketenagakerjaan_Banten_2026.xlsx",
  sheet = "TPT"
)

ggplot(
  data_tpt,
  aes(x = Periode, y = TPT, group = 1)
) +
  geom_line() +
  geom_point() +
  labs(
    title = "Perkembangan TPT Provinsi Banten",
    x = "Periode",
    y = "TPT (%)"
  )

Interpretasi

Berdasarkan diagram garis tersebut, Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) Provinsi Banten pada Februari 2026 sebesar 6,59%. Nilai tersebut menunjukkan bahwa dari setiap 100 orang dalam angkatan kerja, sekitar 6–7 orang berada dalam kondisi pengangguran terbuka.

Diagram garis digunakan untuk menunjukkan perkembangan TPT berdasarkan periode, sehingga perubahan nilai TPT dari satu periode ke periode lainnya dapat terlihat dengan lebih jelas.

3. TPT Menurut Jenis Kelamin

Data ini digunakan untuk melihat perbedaan Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) berdasarkan jenis kelamin di Provinsi Banten pada Februari 2026.

data_tpt_gender <- read_excel(
  "Data_Ketenagakerjaan_Banten_2026.xlsx",
  sheet = "TPT_Jenis_Kelamin"
)

ggplot(
  data_tpt_gender,
  aes(
    x = data_tpt_gender[[2]],
    y = data_tpt_gender[[3]],
    fill = data_tpt_gender[[2]]
  )
) +
  geom_col() +
  labs(
    title = "TPT Menurut Jenis Kelamin",
    x = "Jenis Kelamin",
    y = "TPT (%)",
    fill = "Jenis Kelamin"
  ) +
  scale_fill_manual(
    values = c(
      "Laki-laki" = "blue",
      "Perempuan" = "pink"
    )
  )
## Warning: Use of `data_tpt_gender[[2]]` is discouraged.
## ℹ Use `.data[[2]]` instead.
## Warning: Use of `data_tpt_gender[[3]]` is discouraged.
## ℹ Use `.data[[3]]` instead.
## Warning: Use of `data_tpt_gender[[2]]` is discouraged.
## ℹ Use `.data[[2]]` instead.

Interpretasi

Berdasarkan diagram batang diatas, TPT laki-laki sebesar 6,32%, sedangkan TPT perempuan sebesar 7,09%. Hal ini menunjukkan bahwa pada Februari 2026, TPT perempuan lebih tinggi dibandingkan TPT laki-laki, dengan selisih sekitar 0,77 poin persentase. Diagram tersebut memperlihatkan adanya perbedaan tingkat pengangguran terbuka antara laki-laki dan perempuan di Provinsi Banten.

4. TPT Menurut Wilayah

Data ini menunjukkan perbandingan Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) antara wilayah perkotaan dan perdesaan di Provinsi Banten pada Februari 2026.

data_wilayah <- read_excel(
  "Data_Ketenagakerjaan_Banten_2026.xlsx",
  sheet = "Wilayah"
)

ggplot(
  data_wilayah,
  aes(
    x = data_wilayah[[2]],
    y = data_wilayah[[3]],
    fill = data_wilayah[[2]]
  )
) +
  geom_col() +
  labs(
    title = "TPT Menurut Wilayah Provinsi Banten",
    x = "Wilayah",
    y = "TPT (%)",
    fill = "Wilayah"
  ) +
  scale_fill_manual(
    values = c(
      "Perdesaan" = "lightgreen",
      "Perkotaan" = "yellow"
    )
  )
## Warning: Use of `data_wilayah[[2]]` is discouraged.
## ℹ Use `.data[[2]]` instead.
## Warning: Use of `data_wilayah[[3]]` is discouraged.
## ℹ Use `.data[[3]]` instead.
## Warning: Use of `data_wilayah[[2]]` is discouraged.
## ℹ Use `.data[[2]]` instead.

Interpretasi

Berdasarkan diagram batang diatas, TPT di wilayah perkotaan sebesar 6,66%, sedangkan TPT di wilayah perdesaan sebesar 7,06%. Hal ini menunjukkan bahwa TPT di wilayah perdesaan lebih tinggi dibandingkan wilayah perkotaan, dengan selisih sekitar 0,40 poin persentase. Diagram tersebut menunjukkan adanya perbedaan tingkat pengangguran terbuka berdasarkan wilayah tempat tinggal di Provinsi Banten pada Februari 2026.

5. Perubahan Pekerja Menurut Lapangan Usaha

Data ini menunjukkan perubahan jumlah pekerja pada berbagai lapangan usaha di Provinsi Banten. Diagram batang digunakan untuk mempermudah melihat sektor yang mengalami peningkatan maupun penurunan jumlah pekerja

data_lapangan <- read_excel(
  "Data_Ketenagakerjaan_Banten_2026.xlsx",
  sheet = "Lapangan_Usaha"
)

ggplot(
  data_lapangan,
  aes(x = data_lapangan[[1]], y = data_lapangan[[2]])
) +
  geom_col() +
  labs(
    title = "Perubahan Jumlah Pekerja Menurut Lapangan Usaha",
    x = "Lapangan Usaha",
    y = "Perubahan Pekerja (Ribu Orang)"
  ) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
## Warning: Use of `data_lapangan[[1]]` is discouraged.
## ℹ Use `.data[[1]]` instead.
## Warning: Use of `data_lapangan[[2]]` is discouraged.
## ℹ Use `.data[[2]]` instead.

Interpretasi

Grafik batang diatas menunjukkan distribusi persentase penduduk bekerja di Provinsi Banten menurut lapangan usaha pada Februari 2026. Tiga lapangan usaha terbesar adalah Perdagangan Besar dan Eceran (19,82%), Industri Pengolahan (18,55%), dan Pertanian, Kehutanan, dan Perikanan (15,80%). Ketiganya bersama-sama menyerap sekitar 54% dari seluruh pekerja, sehingga lebih dari separuh lapangan kerja di Banten terkonsentrasi pada tiga sektor ini.

Pada tingkat menengah terdapat Akomodasi dan Makan Minum (8,60%), diikuti Aktivitas Jasa Lainnya (6,46%), Konstruksi (6,37%), Pendidikan (5,93%), dan Transportasi dan Pergudangan (5,88%) yang porsinya relatif berdekatan.

Sebaliknya, lapangan usaha lain hanya menyerap porsi kecil. Terdapat lima sektor dengan persentase di bawah 1%, yaitu Penyediaan Listrik dan Gas (0,30%), Pertambangan dan Penggalian (0,75%), Real Estat (0,75%), Aktivitas Penerbitan/Penyiaran/Produksi dan Distribusi Konten (0,77%), serta Penyediaan Air dan Pengelolaan Limbah (0,90%).

Secara keseluruhan, struktur tenaga kerja Banten didominasi sektor perdagangan, industri, dan pertanian, sedangkan sektor yang membutuhkan keahlian khusus atau padat modal, seperti listrik dan gas serta pertambangan, hanya menyerap sedikit tenaga kerja.

Sumber Data

Data ketenagakerjaan yang digunakan dalam tugas ini bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Banten.

Sumber:
Badan Pusat Statistik Provinsi Banten. Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) Provinsi Banten Februari 2026 sebesar 6,59 persen.

https://banten.bps.go.id/id/pressrelease/2026/05/05/940/tingkat-pengangguran-terbuka--tpt--provinsi-banten-februari-2026-sebesar-6-59-persen-

Alasan Pemilihan Data

Data ketenagakerjaan Provinsi Banten dipilih karena data ini memiliki informasi yang cukup beragam dan relevan untuk dianalisis secara statistik. Data mencakup jumlah angkatan kerja, penduduk bekerja, pekerja formal, Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT), serta kondisi ketenagakerjaan berdasarkan jenis kelamin, wilayah, dan lapangan usaha.

Data tersebut juga memiliki variasi jenis data, baik berupa data numerik maupun kategorik, sehingga dapat digunakan untuk menerapkan berbagai bentuk visualisasi seperti diagram batang dan diagram garis. Dengan menggunakan data ini, informasi mengenai kondisi ketenagakerjaan di Provinsi Banten dapat lebih mudah dipahami melalui penyajian visual.