ANALISIS KLASIFIKASI STATUS BEKERJA PENDUDUK DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST - Eka Christy; Kris Suryowati (Jurnal Statistika Industri dan Komputasi, 2021)
Klasifikasi merupakan pekerjaan yang berkaitan dengan pembuatan sebuah model yang dapat melakukan pemetaan dari setiap himpunan variabel ke setiap targetnya, kemudian menggunakan model tersebut untuk memberikan nilai target pada himpunan baru yang didapat. Dalam penelitian ini analisis klasifikasi digunakan untuk melihat prediksi status bekerja penduduk di wilayah perdesaan Daerah Istinewa Yogyakarta. Metode yang digunakan untuk mengklasifikasi adalah metode Random Forest. Random Forest adalah klasifikasi yang terdiri dari beberapa pohon keputusan yang dibangun dengan menggunakan vektor acak. Penelitian ini bertujuan untuk mendapat model/pohon terbaik menggunakan Random Forest. Model/pohon yang diperoleh dari Random Forest akan digunakan untuk mengklasifikasi status bekerja penduduk di wilayah perdesaan Daerah Istimewa Yogyakarta. Hasil yang diperoleh model dengan error klasifikasi terkecil adalah mtry 4 dan ntree 500 dengan tingkat akurasi ketepatan klasifikasinya sebesar 80,13%. Secara berurutan variabel yang paling besar peranannya dalam mengklasifikasi status bekerja penduduk Daerah Istimewa Yogyakarta di wilayah perdesaan adalah variabel Penyakit/Gangguan selanjutnya diikuti oleh variabel Tingkat Pendidikan, Jenis Kelamin dan Sertifikat.