🎉 Diskon hingga 15% semua kelas Sekolah Stata! Presale & Early Bird

Analisis Data Sakernas dengan Python

/ Sakernas / By

Sakernas atau Survei Angkatan Kerja Nasional adalah survei yang dilakukan oleh Badan Pusat Statistik untuk mengumpulkan informasi tentang angkatan kerja di Indonesia. Dalam survei ini, informasi yang dikumpulkan mencakup beberapa hal seperti tingkat pengangguran, pendidikan, pekerjaan, gaji, dan lain-lain. Dalam artikel ini, kita akan membahas bagaimana melakukan analisis data Sakernas dengan menggunakan bahasa pemrograman Python.

Apa itu Python?

Python adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang dapat digunakan untuk berbagai keperluan, termasuk analisis data. Keunggulan Python adalah sintaks yang mudah dipahami dan dipelajari, serta banyaknya library dan modul yang tersedia untuk membantu analisis data.

Memulai Analisis Data Sakernas

Langkah pertama dalam melakukan analisis data Sakernas adalah mengumpulkan dataset Sakernas. Dataset ini dapat diunduh dari website Badan Pusat Statistik dengan format file Excel. Setelah itu, kita dapat membuka file Excel tersebut menggunakan library Pandas di Python.

Mengimpor Library

Langkah pertama adalah mengimpor library yang dibutuhkan. Library Pandas, Matplotlib, dan Seaborn adalah library yang sering digunakan dalam analisis data dengan Python.

 import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

Membaca Data

Setelah library diimpor, langkah selanjutnya adalah membaca file Excel Sakernas. File Excel tersebut memiliki beberapa sheet, namun untuk keperluan analisis data ini, kita hanya akan menggunakan sheet Pekerjaan. Untuk membaca file Excel tersebut, kita dapat menggunakan fungsi read_excel dari library Pandas.

 df = pd.read_excel('data-sakernas.xlsx', sheet_name='Pekerjaan')

Menampilkan Data

Setelah data dibaca, kita dapat menampilkan sebagian data menggunakan fungsi head dari library Pandas.

Artikel Blog Sekolah Stata di indeks Oleh Google Scholar

Akses Google Scholar 
 print(df.head())

Menyaring Data

Dalam melakukan analisis data, seringkali kita hanya memerlukan data tertentu saja. Untuk itu, kita dapat menggunakan fungsi query dari library Pandas untuk menyaring data berdasarkan kriteria tertentu. Contohnya, kita ingin menyaring data pekerja yang berusia 25 tahun ke atas dan memiliki pendidikan minimal SMA.

df = df.query('Usia >= 25 and Pendidikan >= "SMA"')

Membuat Visualisasi Data

Setelah data disaring, kita dapat membuat visualisasi data untuk lebih memahami data tersebut. Sebagai contoh, kita ingin membuat grafik pie yang menampilkan jumlah pekerja berdasarkan jenis kelamin.

labels = ['Laki-laki', 'Perempuan']
sizes = [df[df['Jenis Kelamin'] == 'Laki-laki'].shape[0],
         df[df['Jenis Kelamin'] == 'Perempuan'].shape[0]]

fig1, ax1 = plt.subplots()
ax1.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
ax1.axis('equal')
plt.title('Jumlah Pekerja Berdasarkan Jenis Kelamin')
plt.show()

Kesimpulan

Dalam artikel ini, kita telah membahas bagaimana melakukan analisis data Sakernas dengan menggunakan bahasa pemrograman Python. Tahap-tahap yang dilakukan antara lain mengimpor library, membaca data, menyaring data, dan membuat visualisasi data.

Dalam melakukan analisis data, perlu diingat bahwa hasil yang didapatkan hanya sebatas data yang tersedia dan cara analisis yang dilakukan. Oleh karena itu, penting untuk melakukan analisis yang tepat dan akurat sehingga dapat menghasilkan kesimpulan yang lebih baik.

Dengan menggunakan Python sebagai alat analisis data, kita dapat melakukan analisis data dengan lebih efisien dan efektif. Selain itu, Python juga memiliki banyak library dan modul yang dapat membantu dalam melakukan analisis data.

FAQ

  1. Apakah data Sakernas dapat digunakan untuk mengukur tingkat kemiskinan di Indonesia?
    • Ya, data Sakernas dapat digunakan untuk mengukur tingkat kemiskinan di Indonesia.
  2. Apa saja informasi yang dikumpulkan dalam survei Sakernas?
    • Informasi yang dikumpulkan dalam survei Sakernas antara lain tingkat pengangguran, pendidikan, pekerjaan, gaji, dan lain-lain.
  3. Apakah Python satu-satunya bahasa pemrograman yang dapat digunakan untuk analisis data?
    • Tidak, terdapat banyak bahasa pemrograman yang dapat digunakan untuk analisis data seperti R, Matlab, dan lain-lain.
  4. Apakah hasil analisis data selalu akurat?
    • Tidak, hasil analisis data hanya sebatas data yang tersedia dan cara analisis yang dilakukan. Oleh karena itu, penting untuk melakukan analisis yang tepat dan akurat.
  5. Bagaimana cara memperoleh dataset Sakernas?
    • Dataset Sakernas dapat diunduh dari website Badan Pusat Statistik dengan format file Excel.

Baca Juga :

Scroll to Top