Workforce Classification in West Java 2018 With Random Forest

  • Fauzi A
  • Rizki M
  • Rendi R
  • et al.
N/ACitations
Citations of this article
19Readers
Mendeley users who have this article in their library.

Abstract

Pengangguran di Indonesia merupakan masalah yang serius. Tingginya angka pengangguran di Indonesia tersebut dikarenakan jumlah lapangan kerja yang tersedia tidak sebanding dengan jumlah angkatan kerja yang terus meningkat. Berdasarkan data BPS, Provinsi Jawa Barat sebagai penyumbang terbesar jumlah pengangguran di indonesia, dengan angka tingkat pengangguran terbuka sebesar 8,52 persen.  Tujuan penelitian ini untuk melakukan klasifikasi penduduk angkatan kerja kedalam kelompok berstatus pengangguran atau bukan pengangguran (bekerja) di Provinsi Jawa Barat tahun 2018 dengan metode random forest menggunakan pendekatan machine learning. Model random forest ini dibentuk dengan 80 persen dari data total atau sebanyak 16.059 data untuk data training dan 20 persen dari data total atau sebanyak 4.015 data untuk data testing. Penelitian ini menggunakan data Sakernas 2018 dan terdapat tujuh variabel yang digunakan dalam penelitian, yaitu klasifikasi wilayah, jenis kelamin, umur, status perkawinan, tingkat pendidikan, pelatihan, dan pengalaman kerja. Dalam model random forest yang terbentuk, variabel status pernikahan dan tingkat pendidikan seseorang memiliki kontribusi besar dalam menentukan status pengangguran.

Cite

CITATION STYLE

APA

Fauzi, A. S., Rizki, Muh., Rendi, R., Nurul, R., Novitasari, T., & Nooraeni, R. (2020). Workforce Classification in West Java 2018 With Random Forest. Jurnal Matematika, Statistika Dan Komputasi, 17(2), 240–251. https://doi.org/10.20956/jmsk.v17i2.11680

Register to see more suggestions

Mendeley helps you to discover research relevant for your work.

Already have an account?

Save time finding and organizing research with Mendeley

Sign up for free