Klasifikasi dan Prediksi Tingkat Pengangguran Terbuka di Indonesia Menggunakan Metode Classification and Regression Tree (CART)

Abstract

Pengangguran menjadi salah satu masalah yang terjadi di Indonesia dan dibutuhkan solusi untuk mengatasinya. Beberapa variabel atau faktor yang mempengaruhi tingginya tingkat pengangguran dianalisis dengan menggunakan sebuah metode untuk menghasilkan pola data sehingga diperoleh karakteristik atau ciri data berkaitan dengan tingginya tingkat pengangguran di Indonesia. CART merupakan metode mengolah data dalam bentuk algoritma dengan tujuan menghasilkan pola-pola data yang dibutuhkan. Hasil yag diperoleh berupa akurasi sebesar 91.17% berdasarkan fungsi recall, precision, accuracy dan error ratio, dengan nilai masing-masing yaitu 96.87%, 93.93% dan 8.83% maka pola yg ditemukan menunjukkan bahwa penyebab paling berpengaruh terhadap tingkat pengangguran secara berurutan adalah rata-rata lama sekolah, kemiskinan dan Angka Partisipasi Sekolah (APS).