Nofita, Rahmi
(2023)
Pengklasifikasian Status Kerja pada Angkatan Kerja di Kota Padang Menggunakan Random Oversampling dengan Metode Classification and Regression Tree.
Skripsi thesis, Universitas Negeri Padang.
Abstract
Pertumbuhan penduduk Kota Padang terus mengalami peningkatan. Seiring dengan banyaknya jumlah penduduk. Kota Padang menjadi wilayah di Provinsi Sumatera Barat yang memiliki jumlah pengangguran tertinggi. Kondisi status angkatan kerja di Kota Padang sangat tidak seimbang (imbalance) sehingga perlu dilakukan teknik imbalance data agar dapat meningkatkan kinerja hasil klasifikasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bentuk pohon klasifikasi CART, mengetahui karakteristik status angkatan kerja di Kota Padang dan mengetahui tingkat ketepatan klasifikasi status angkatan kerja di Kota Padang.
Penelitian ini merupakan penelitian terapan. Data yang digunakan adalah data Survei Angkatan Kerja Nasional (SAKERNAS) tahun 2022 yang diperoleh dari BPS Provinsi Sumatera Barat dengan variabel yang diperhatikan adalah klasifikasi tempat tinggal, status dalam rumah tangga, jenis kelamin, usia, status perkawinan, tingkat pendidikan, dan pelatihan kerja. Jumlah data yang digunakan sebanyak 1.249 orang responden. Analisis yang digunakan adalah CART dengan terlebih dahulu dilakukan penanganan imbalance dengan metode random oversampling.
Hasil penelitian dengan menggunakan random oversampling untuk mengatasi imbalance data pada CART diperoleh pohon maksimal yang terbentuk sebanyak 8 simpul terminal dengan 4 label kelas bekerja dan 4 label kelas pengangguran. Karakteristik yang paling dominan dalam mencirikan orang bekerja di Kota Padang adalah bukan kepala rumah tangga, berpendidikan dasar/menengah, berada pada usia produktif, jenis kelamin laki-laki, dan bertempat tinggal diperkotaan. Karakteristik yang paling dominan dalam mencirikan orang pengangguran di Kota Padang adalah berpendidikan dasar/menengah dan berstatus sebagai kepala rumah tangga. Nilai sensitivitas yang diperoleh sebesar 51,34% sehingga ketepatan klasifikasi dalam memprediksi pengangguran sebagai pengangguran sudah lebih tepat.
Actions (login required)
 |
View Item |
