Metode Classification And Regression Trees untuk Pengklasifikasian Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pengangguran Terbuka di Provinsi Jawa Barat Tahun 2020 - Seruni Purwanti Djuniar; Anneke Iswani Achmad (Bandung Conference Series: Statistics, 2022)
Abstract. CART (Classification And Regression Trees) is a classification method that uses historical data to build decision trees. The CART method is used to form a classification tree using the gini index value obtained from the probability value of each node candidate. The CART method used aims to look at the factors that influence open unemployment in West Java Province in 2020. In this study, the independent variables that affect open unemployment are gender (X1), age (X2), education (X3), and marital status (X4), while for the status variable in the household (X5) from the classification tree results indicate that this variable is not a differentiating variable. From the results of the classification tree research formed, the results obtained for respondents with low and high levels of education who are male, both married and unmarried are included in the working classification, while for respondents with low and high education levels, If a woman is not married, then she works, while if she is married, she is considered unemployed. And for respondents with secondary education level, both male and female, who are married or not included in the unemployment classification. In this study, the classification of open unemployment resulted in an accuracy of classification on the testing data of 69.79%. Abstrak. CART (Classification And Regression Trees) adalah metode klasifikasi yang menggunakan data historis untuk membangun pohon keputusan. Metode CART digunakan untuk membentuk pohon klasifikasi dengan menggunakan nilai indeks gini yang didapat dari nilai probabilitas setiap calon simpul. Metode CART yang digunakan bertujuan untuk melihat faktor-faktor yang mempengaruhi pengangguran terbuka di Provinsi Jawa Barat tahun 2020. Dalam penelitian ini, variabel bebas yang berpengaruh terhadap pengangguran terbuka yaitu jenis kelamin (X1), usia (X2), pendidikan (X3), dan status pernikahan (X4), sementara untuk variabel status dalam rumah tangga (X5) dari hasil pohon klasifikasi menunjukkan bahwa variabel tersebut bukanlah sebagai variabel pembeda. Dari hasil penelitian pohon klasifikasi yang terbentuk, maka didapatkan hasil untuk responden dengan tingkat pendidikan rendah serta tinggi yang berjenis kelamin laki-laki, baik yang sudah menikah maupun yang belum menikah termasuk ke dalam klasifikasi bekerja, sedangkan untuk responden dengan tingkat pendidikan rendah dan tinggi, yang berjenis kelamin perempuan jika belum menikah maka ia bekerja, sedangkan yang sudah menikah maka ia termasuk pengangguran. Dan untuk responden dengan tingkat pendidikan menengah dengan jenis kelamin laki-laki maupun perempuan, yang sudah menikah maupun belum termasuk ke dalam klasifikasi pengangguran. Dalam penelitian ini pula, pengklasifikasian pengangguran terbuka menghasilkan ketepatan klasifikasi pada data testing sebesar 69,79%.