Perpustakaan Digital ITB

Akselerasi teknologi di era Industri 4.0 memicu kesenjangan kompetensi (skill mismatch) yang signifikan khususnya pada sektor industri manufaktur. Ditinjau dari perspektif Socio-Technical System, fenomena ini merupakan wujud asinkronisasi antara subsistem sosial dan subsistem teknis, di mana laju adaptasi kurikulum pendidikan atau pelatihan kerap tertinggal oleh pesatnya evolusi teknologi industri. Dampak dari ketidakselarasan struktural ini melandasi tingginya Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) di Provinsi Jawa Barat, yang secara ironis justru didominasi oleh lulusan pendidikan vokasi (SMK) di tengah masifnya konsentrasi kawasan industri. Kondisi tersebut mengonfirmasi adanya ketidakefektifan pada program pendidikan atau pelatihan berjalan. Mengangkat Balai Latihan Kerja (BLK) Provinsi Jawa Barat sebagai studi kasus, ketidakseimbangan ini berakar pada implementasi metode Training Needs Analysis (TNA) konvensional yang kurang optimal karena keterbatasan ukuran sampel, inefisiensi waktu operasional, risiko bias informasi akibat responden non-teknis, serta tingginya beban anggaran dalam pelaksanaanya. Guna memutus siklus tersebut, penelitian ini mengembangkan kerangka kerja Labor Market Analytics otomatis berbasis data pipeline Large Language Model (LLM) untuk mentransformasi metodologi TNA menjadi sistem pengambilan keputusan yang objektif, efisien, dinamis, dan berbasis data. Metodologi penelitian ini mengoperasikan sebuah kerangka kerja analitik yang dirancang untuk memetakan kesenjangan kompetensi dua arah dan berskala besar dengan menyandingkan parameter kebutuhan (skill demand) dan pasokan (skill supply). Parameter demand diekstraksi melalui proses web scraping iklan lowongan kerja daring (JobStreet Indonesia) yang diintegrasikan dengan direktori Perusahaan Manufaktur Indonesia, menghasilkan 1.188 dataset terstruktur di bawah standardisasi Klasifikasi Baku Lapangan Usaha Indonesia (KBLI) Kategori C (Industri Pengolahan). Fokus analisis dibatasi pada profil pekerjaan operator dan teknisi di 6 sektor industri manufaktur yang menjadi prioritas. Parameter supply diekstraksi dari dokumen kurikulum pelatihan kejuruan manufaktur di BLK Pemerintah Provinsi Jawa Barat. Penelitian ini menawarkan tiga kebaruan untuk ii mengatasi keterbatasan literatur terdahulu yaitu analisis kesenjangan dua arah (supply vs demand), pemetaan kompetensi subsektor manufaktur terintegrasi KBLI, dan efisiensi komputasi lokal (on-premise). Berbasis pendekatan Unsupervised Semantic menggunakan Google Gemma-3-4b dan Sentence Transformer, kerangka kerja ini mengatasi kelemahan NLP tradisional (belum memahami makna kata secara semantik) sekaligus beroperasi sepenuhnya tanpa API berbayar, sehingga sangat adaptif diimplementasikan pada instansi publik Hasil pengujian menunjukkan pipeline analitik ini efektif dijalankan pada infrastruktur standar dengan performa di atas ambang batas kelayakan 80%, mencatatkan F1-Score ekstraksi demand 87,05%, supply 81,76%, akurasi normalisasi semantik 80,18%, serta F1-Score klasifikasi 92,8%. Kerangka kerja ini berhasil menjaring data dari 751 entitas perusahaan unik yang terklasifikasi sektoral nasional KBLI dan mengekstraksi 3.099 entitas kompetensi unik. Skill gap analysis mengindentifikasi 179 kesenjangan kompetensi unik, dimana kurikulum eksisting baru mengakomodasi 19,4% kebutuhan industri. Melalui Analisis Pareto, diisolasi 47 kompetensi utama (vital few) pada kategori hard skills yang didominasi kebutuhan operasional, troubleshooting, dan pemahaman sistem mutu. Pada kategori soft skills, teridentifikasi 14 atribut kesenjangan unik yang didominasi aspek teamwork dan adaptability. Sementara pada pilar software skills, ditemukan kesenjangan mutlak pada penguasaan perangkat lunak administrasi dasar (Microsoft Office) dan rekayasa manufaktur (CAD/CAM). Berdasarkan temuan ini, dirumuskan tiga pilar rekomendasi strategis yakni adopsi pipeline LLM lokal sebagai instrumen utama TNA berkala; intervensi kurikulum terstruktur mencakup modul troubleshooting praktikum, pembelajaran berbasis project (Project-Based Learning), integrasi literasi computer khususnya CAD/CAM; serta tata kelola aspek surplus skills menjadi regulasi SOP dan job sheet wajib bengkel pelatihan.