Model Feature Selection dalam Penentuan Parameter Pengelompokan Kompetensi SDM IG - Susetyo, Budi; Eosina, Puspa; Nurhayati, Immas; Indupurnahayu, Indupurnahayu (Krea-TIF: Jurnal Teknik Informatika, 2019)
Industri geospasial memiliki prospek bisnis yang berkembang pesat di Indonesia, khususnya di sektor swasta.  Untuk mengetahui seberapa besar potensi sumberdaya manusia sesuai dengan kompetensi bidang informasi geospasial tersebut dibutuhkan survey dan analisis terkait parameter beberapa parameter kompetensi. Tujuan penelitian ini adalah mencari pengukuran parameter yang paling mempengaruhi pengelompokan kompetensi sumberdaya manusia bidang informasi geospasial.  Penelitian ini menggunakan data profil yang telah diolah menjadi 5 kategori index yaitu WEI, EFI, ENI, CFI, dan CPI.  dengan jumlah sampel 46 data. Metode yang digunakan adalah k-means clustering untuk pembentukan cluster kompetensi yang selanjutnya dibandingkan di antara 4 ,5 dan 6 cluster. Evaluasi cluster yang dipilih adalah menggunakan Mean intercluster dissimilarity dengan rumus jarak Euclidean. Dihasilkan bahwa pengelompokan paling optimal adalah 4 cluster dengan nilai intercluster terbesar, yaitu 0.45699. Fature subset selection dilakukan terhadap data yang sudah membentuk 4 cluster untuk melihat parameter yang paling berpengaruh. Untuk hal ini, digunakan metode Decision Tree Induction dengan skema Binary Tree. Diperoleh nilai Impurity terkecil pada atribut EFI, yaitu sebesar 0.6857 yang menunjukkan bahwa atribut EFI adalah parameter yang paling berpengaruh dalam menentukan label sebuah data.