PERBANDINGAN METODE CLASSIFICATION AND REGRESSION TREE (CART) DAN METODE REGRESI LOGISTIK BINER DALAM MENGKLASIFIKASI STATUS WANITA BEKERJA DI KOTA KUPANG - Marina Elviana Fobia; Yudi Setyawan (Jurnal Statistika Industri dan Komputasi, 2020)
Pengklasifikasian merupakan salah satu metode statistik dalam mengelompokkan suatu data yang disusun secara sistematis. Pengklasifikasian suatu objek dapat dilakukan dengan dua pendekatan metode klasifkasi. Penelitan ini menggunakan Metode Classification And Regresion Tree (CART) dan Regresi Logistik Biner untuk mengklasifikasikan Status Wanita Bekerja di Kota Kupang. Diperoleh hasil bahwa analisis metode CART dan Regresi Logistik Biner tidak jauh berbeda yaitu variabel yang mempengaruhi status wanita bekerja adalah variabel umur (X2) dan status perkawinan (X3).Perbedaan prediksi pada kedua metode tersebut yaitu prediksi wanita bekerja pada metode CART yaitu wanita dengan umur 15-64 tahun dan memiliki status perkawinan menikah atau cerai. Sedangkan prediksi pada regresi logistik biner wanita bekerja hanya wanita dengan umur 15-64 tahun. Wanita menikah atau cerai diprediksi tidak bekerja. presentase ketepatan klasifikasi metode CART dan Regresi Logistik Biner sebesar 65,2%. Artinya tidak ada perbedaan presentase ketepatan klasifikasi antara metode CART dan regresi logistik biner.