Abstrak —Pengangguran  merupakan  masalah  besar  yang selalu  dihadapi  oleh  negara-negara  berkembang.  Tingginya pengangguran  disuatu  negara  mengakibatkan  rendahnya pastisipasi masyarakat dalam pertumbuhan ekonomi yang dapat berdampak pada pembangunan nasional. Badan Pusat Statistika mencatat  7,7  juta  orang  Indonesia  tidak  terlibat  dalam  kegiatan ekonomi  nasional  yang  dikarenakan  pengangguran.  Sulawesi Utara  sebagai  provinsi  dengan  peringkat  keenam  pengangguran tertinggi di Indonesia menyumbangkan 1,3 persen pengangguran di  Indonesia.  CART  ( Classification  and  Regression  Tree ) merupakan  salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk pengklasifikasian.  CART  dapat  digunakan  pada  skala  data kategorik maupun rasio. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah  data  sekunder  dari  hasil  survei  angkatan  kerja  nasional (SAKERNAS)  bulan  Agustus  2012.  Variabel  respon  yaitu angkatan  kerja yang bekerja dan tidak  bekerja (pengangguran), dengan variabel prediktor jenis kelamin, tingkat pendidikan, usia, status  dalam  rumah  tangga,  pengalaman  pelatihan  kerja,  status perkawinan,  dan  klasifikasi  tempat  tinggal.  Klasifikasi pengangguran  provinsi  Sulawesi  Utara  dengan  metode  CART adalah  status  dalam  rumah  tangga,  jenis  kelamin,  usia, pendidikan terakhir, dan status perkawinan.

## Kata Kunci — Klasifikasi, CART, Pengangguran Terbuka

## I. PENDAHULUAN
EMBANGUNAN  nasional  bertujuan  untuk  meningkatkan kesejahteraan  masyarakat.  Indonesia  sebagai  negara berkembang  melakukan  banyak  perubahan  untuk  mendukung pembangunan nasional. Hal tersebut bertujuan agar terciptanya stabilitas nasional, iklim investasi yang baik, dan pertumbuhan ekonomi  yang  tinggi  sehingga  dapat  menekan  angka pengangguran  di  Indonesia.  Tolak  ukur  keberhasilan pembangunan  nasional  salah  satunya  dapat  dilihat  dengan Indeks  Pembangunan  Manusia  ( Human  Development  Index ) yang merupakan indikator peningkatan kualitas hidup manusia meliputi  umur  panjang  dan  sehat,  perolehan  dan pengembangan  pengetahuan,  dan  peningkatan  terhadap  akses untuk  kehidupan  yang  lebih  baik.  Diperlukan  peningkatan pendapatan masyarakat untuk menunjang Indeks Pembangunan Manusia dan Indeks Kualitas Hidup agar Indeks Pembangunan Manusia tercapai. Terdapat masalah besar yang selalu dihadapi oleh  negara  berkembang  dan  dapat  mempengaruhi pembangunan  nasional  yaitu  pengangguran.  Tingginya pengangguran  di  suatu  negara  mengakibatkan  rendahnya pastisipasi  masyarakat  dalam  pertumbuhan  ekonomi  yang dapat  berdampak  pada  pembangunan  nasional.  Badan  Pusat
Statistika  mencatat  7,7  juta  orang  Indonesia  tidak  terlibat dalam  kegiatan  ekonomi  nasional  yang  dikarenakan pengangguran.  Sulawesi  Utara  sebagai  provinsi  besar  ditimur Indonesia  mengalami  banyak  permasalahan,  salah  satunya adalah  pengangguran.  Sulawesi  Utara  menempati  peringkat keenam  pengangguran  tertinggi  di  Indonesia.  Hal  tersebut berarti  Sulawesi  Utara  menyumbangkan  1,3  persen pengangguran di Indonesia. Salah satu metode yang digunakan untuk  menggolongkan  pengangguran  berdasarkan  faktor  yang mempengaruhi  adalah Classification  and  Regression  Trees (CART).  Kedua  metode  ini  merupakan  metode  yang  bisa diterapkan untuk data dalam jumlah besar, variabel yang sangat banyak dan melalui prosedur pemilah biner. Pada penelitian ini mengklasifikasikan pengangguran terbuka di provinsi Sulawesi Utara yang dilakukan degan menerapkan metode CART. Data yang digunakan dalam penelitian data sekunder angkatan kerja provinsi  Sulawesi  Utara  dari  hasil  survey  angkatan  kerja nasional (SAKERNAS) Bulan Agustus 2012. Berdasarkan latar belakang  yang  telah  dipaparkan  penelitian  ini  membahas mengenai  klasifikasi  pengangguran  berdasarkan  faktor  yang mempengaruhi  pengangguran  terbuka  provinsi  di  Sulawesi Utara  dengan metode CART.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Pengangguran Terbuka
Penduduk  adalah  semua  orang  yang  mendiami  suatu wilayah  tertentu  pada  waktu  tertentu  dan  terlepas  dari  warga Negara atau bukan warga negara [1]. Penduduk adalah mereka yang bertempat tinggal atau berdomisili didalam suatu wilayah Negara.  Jumlah  penduduk  yang  besar  disuatu  negara  tidak otomatis akan menjadi modal pembangunan, bahkan dapat pula justru menjadi beban dan tanggungan penduduk lainnya.
Penduduk  dapat  diklasifikasikan  kedalam  5  level. Penduduk pada penelitian ini terbagi menjadi dua kategori dan merupakan  level  2  yaitu  penduduk  usia  kerja  (PUK)  dan penduduk tidak usia kerja (PTUK). Penduduk usia kerja sendiri terbagi menjadi dua kelompok, yaitu angkatan kerja (AK) dan bukan  angkatan  kerja  (BAK).  Level  4  dari  pembagian penduduk  adalah  penduduk  yang  tergolong  dalam  angkatan kerja  terbagi  menjadi  dua  kategori,  yaitu  pengangguran ( Unemploy )  dan  bekerja  ( Employ ).  Bekerja  penuh  (BP)  dan setengah menganggur (SM) merupakan kategori dari angkatan kerja yang tergolong bekerja. Setengah menganggur dibagi Gambar 1 Penduduk dan Tenaga Kerja Keterangan Gambar 1 : PUK : Penduduk Usia Kerja

## Klasifikasi Pengangguran Terbuka Menggunakan CART ( Classification and Regression Tree) di Provinsi Sulawesi Utara
Febti Eka Pratiwi dan Ismaini Zain Jurusan Statistika, FMIPA, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : ismaini_z@statistika.its.ac.id
P
Penduduk PUK PTUK AK BAK Em Un
BP SM
SPTK SPK PTUK : Penduduk Tidak Usia Kerja AK : Angkatan Kerja BAK : Bukan Angkatan Kerja Em : Employ (Bekerja) Un : Unemploy (Tidak Bekerja) BP : Bekerja Penuh SM : Setengah Menganggur SPTK : Separuh Pengangguran Tidak Ketara
SPK : Separuh Pengangguran Ketara
kembali  menjadi  dua  kategori,  yaitu  setengah  pengangguran tidak ketara (SPTK) dan setengah pengangguran ketara (SPK) [2].  Klasifikasi  penduduk  tersebut  memperlihatkan  bahwa penduduk  yang  merupakan  angkatan  kerja  dan  tergolong pengangguran dapat menjadi beban penduduk yang lainnya.
Pengangguran  terbuka  merupakan  bagian  dari  angkatan kerja  yang  tidak  bekerja  atau  sedang  mencari  pekerjaan  (baik bagi  mereka  yang  belum  pernah  bekerja  sama  sekali  maupun yang sudah pernah bekerja), atau sedang mempersiapkan suatu usaha,  mereka  yang  tidak  mencari  pekerjaan  karena  merasa tidak mungkin untuk mendapatkan pekerjaan dan mereka yang sudah  memiliki  pekerjaan  namun  belum  memulai  pekerjaan [3].  Pengangguran  adalah  jumlah  tenaga  kerja  dalam perekonomian  yang  secara  aktif  mencari  pekerjaan  tetapi belum memperolehnya [4].
Tingkat  pengangguran  dapat  diketahui  dari  hasil  Survei Angkatan  Kerja  Nasional  (SAKERNAS)  yang  dilakukan secara  triwulan  setiap  tahunnya  mulai  tahun  2011,  yaitu Februari,  Mei,  Agustus,  dan  Nopember.  Usia,  pendapatan rumah  tangga/keluarga,  tingkat  pendidikan,  ketrampilan  dan pelatihan kerja mempengaruhi seseorang untuk bekerja [2].
B. Classification and Regression Trees (CART) CART  ( Classification  and  Regression  Trees )  merupakan salah  satu  metode  atau  algoritma  dari  salah  satu  teknik eksplorasi data yaitu teknik pohon keputusan. CART terbilang sederhana  namun  merupakan  metode  yang  kuat.  CART bertujuan untuk mendapatkan suatu kelompok data yang akurat sebagai  penciri  dari  suatu  pengklasifikasian,  selain  itu  CART digunakan  untuk  menggambarkan  hubungan  antara  variabel respon  (variabel  dependen  atau  tak  bebas  )  dengan  satu  atau
lebih  variabel  prediktor  (variabel  independen  atau  bebas). Model  pohon  yang  dihasilkan  bergantung  pada  skala  variabel respon,  jika  variabel  respon  data  berbentuk  kontinu  maka model  pohon  yang  dihasilkan  adalah  regression  trees  (pohon regresi)  sedangkan  bila  variabel  respon  mempunyai  skala kategorik  maka  pohon  yang  dihasilkan  adalah  classification trees (pohon klasifikasi) [5].
CART  mempunyai  beberapa  kelebihan  dibandingkan metode  klasifikasi  lainnya,  yaitu  hasilnya  lebih  mudah diinterpretasikan, lebih akurat dan lebih cepat penghitungannya,  selain  itu  CART  bisa  diterapkan  untuk himpunan  data  yang  mempunyai  jumlah  besar,  variabel  yang sangat  banyak  dan  dengan  skala  variabel  campuran  melalui prosedur  pemilahan  biner  [6].  Data learning digunakan  untuk pembentukan pohon klasifikasi optimal sedangkan data testing digunakan  untuk  validasi  model  yaitu  seberapa  besar kemampuan  model  dalam  memprediksi  data  baru.  Metode CART  ( Classification  and  Regression  Tress )  memiliki kelemahan sebagai berikut :
1. CART mungkin tidak stabil dalam decision trees (pohon keputusan)  karena  CART  sangat  sensitif  dengan  data baru.
CART  sangat  bergantung  dengan  jumlah  sampel.  Jika sampel  data learning dan testing berubah  maka  pohon keputusan yang dihasilkan juga ikut berubah.
2. Tiap pemilihan bergantung pada nilai yang hanya  berasal dari satu variabel penjelas.
Pohon keputusan dibentuk dengan menggunakan algoritma penyekatan  rekursif  secara  biner  ( binery  recursive partitioning ).  Pemilahan  dilakukan  untuk  memilah  data menjadi 2 kelompok,  yaitu  kelompok  yang  masuk simpul kiri dan yang masuk simpul kanan. Pemilahan dilakukan pada tiap simpul  sampai  didapatkan  suatu  simpul  terminal/akhir. Variabel  yang  memilah  pada  simpul  utama  adalah  variabel terpenting dalam menduga kelas dari amatan.
Simpul utama (root node ) dinotasikan sebagai t 1 , sedangkan simpul t 2 , t 3 , t 5 , t 7 dan t 8 disebut simpul dalam ( internal nodes ). Simpul  akhir  yang  juga  disebut  sebagai  simpul  terminal ( terminal nodes ) adalah t 4 , t 6 , t 9 , t 10 , t 11 , t 12 dan t 13 dimana tidak terjadi  lagi  pemilahan.  Kedalaman  pohon  ( depth )  dihitung dimulai dari simpul utama atau t 1 yang berada pada kedalaman 1,  sedangkan  t 2 dan  t 3 berada  pada  kedalaman  2.  Begitu seterusnya sampai pada simpul terminal t 12 dan t 13 yang berada pada kedalaman 5.
Langkah-langkah  penerapan  Algoritma  CART  adalah sebagai berikut :
1. Pembentukan pohon klasifikasi Proses  pembentukan  pohon  klasifikasi  terdiri  atas  3 tahapan, yaitu
a. Pemilihan ( Classifier)

## Gambar 2 Struktur Pohon Klasifikasi
Sampel  data Learning  (L) yang  masih  bersifat  heterogen digunakan  untuk  pembentukan  pohon  klasifikasi.  Sampel tersebut akan dipilah berdasarkan aturan pemilahan dan kriteria goodness-of-split dan pemilihan pemilah tergantung pada jenis variabel  responnya.Metode  pemilihan  pemilah  menggunakan Impurity  measure  i(t) merupakan  pengukuran  tingkat keheterogenan  suatu  kelas  dari  suatu  simpul  tertentu  dalam pohon  klasifikasi  yang  dapat  membantu  kita  menemukan fungsi  pemilah  yang  optimal.  Beberapa  fungsi Impurity measure i(t) adalah sebagai berikut : i. I indeks Gini : (1) ii. I indeks Informasi (2) iii. I ndeks Twoing : (3) iv. I indeks Entropi : (4)
p(j|t) adalah  peluang  j  pada  simpul  t. Goodness  of  Split merupakan  suatu  evaluasi  pemilahan  oleh  pemilah s pada simpul t yang  didefinisikan  sebagai  penurunan  keheterogenan dan didefinisikan sebagai
(5)
Pemilah  yang  menghasilkan  nilai
lebih  tinggi merupakan  pemilah  yang  lebih  baik  karena  hal  ini memungkinkan  untuk  mereduksi  keheterogenan  secara  lebih signifikan.  Metode  pemilahan  yang  sering  digunakan  adalah indeks  Gini,  hal  tersebut  dikarenakan  lebih  mudah  dan  sesuai untuk  diterapkan  dalam  berbagai  kasus  dan  mempunyai perhitungan yang sederhana dan cepat [5].
b. Penentuan Simpul Terminal Suatu  simpul t akan  menjadi  simpul  terminal  atau  tidak, akan  dipilah  kembali  bila  pada  simpul t tidak  terdapat penurunan  keheterogenan  secara  berarti  atau  adanya  batasan minimum n seperti  hanya  terdapat  satu  pengamatan  pada  tiap simpul  anak.  Jumlah  kasus  minimum  dalam  suatu  terminal
akhir  umumnya  adalah  5,  dan  apabila  hal  itu  terpenuhi  maka pengembangan pohon dihentikan [5].
c. Penandaan Label Kelas Penandaan  label  kelas  pada  simpul  terminal  dilakukan berdasarkan  aturan  jumlah  terbanyak.  Label  kelas  simpul terminal t adalah    yang  memberi  nilai  dugaan  kesalahan pengklasifikasian simpul t terbesar. Proses pembentukan pohon klasifikasi berhenti saat terdapat hanya satu pengamatan dalam tiap tiap simpul anak atau adanya batasan minimum n , semua pengamatan  dalam  tiap  simpul  anak  identik,  dan  adanya batasan jumlah level/kedalaman pohon maksimal.
(6)
dengan
: proporsi kelas j pada simpul
: jumlah pengamatan kelas j pada simpul t
: jumlah pengamatan pada simpul t .
2. Pemangkasan pohon klasifikasi Bagian pohon yang kurang penting dilakukan pemangkasan sehingga  didapatkan  pohon  kalsifikasi  yang  optimal. Pemangkasan  didasarkan  pada  suatu  penilaian  ukuran  sebuah pohon  tanpa  mengorbankan  kebaikan  ketepatan  melalui pengurangan  simpul  pohon  sehingga  dicapai  ukuran  pohon yang  layak.  Ukuran  pemangkasan  yang  digunakan  untuk memperoleh  ukuran  pohon  yang  layak  tersebut  adalah  C ost complexity minimum [6].
Sebagai  ilustrasi,  untuk  sembarang  pohon T yang merupakan  sub  pohon  dari  pohon  terbesar Tmax ( T  <  Tmax ) ukuran cost complexity yaitu
dimana : R ( T )  = Resubtitusion  Estimate (Proporsi  kesalahan  pada  sub pohon)
= kompleksitas parameter ( complexity parameter)
= ukuran banyaknya simpul terminal pohon T

## 3. Penentuan Pohon Klasifikasi Optimal
Ukuran  pohon  yang  besar  akan  menyebabkan  nilai kompleksitas  yang  tinggi  karena  struktur  data  yang digambarkan cenderung komplek, sehingga perlu dipilih pohon optimal  yang  berukuran  sederhana  tetapi  memberikan  nilai penduga  pengganti  cukup  kecil.  Ada  dua  jenis  penduga pengganti,  penduga  sampel  uji  ( test  sample  estimate )  dan penduga  validasi  silang  lipat  V  ( cross  validation  V-fold estimate ). Penelitian ini menggunakan penduga sampel uji ( test sample  estimate )  karena cross  validation  V-fold  estimate digunakan  untuk  jumlah  sampel  kecil  (kurang  dari  3000). Penelitian  ini  menggunakan  penduga  sampel  uji  ( test  sample estimate ) untuk penentuan pohon optimal.
1. Penduga Sampel Uji (test sample estimate) Penduga  sampel  uji L dibagi  menjadi  dua  himpunan  data, yaitu L 1 ( learning  set )  dan L 2 ( testing  set ).  Data  yang  masuk kedalam kelompok L 1 digunakan untuk pembentukan pohon
t 4 t 2 t 3 t 1 t 5 t 6 t 7 t 8 t 9 t 10 t 11
t 12 t 13
Tabel 1. Struktur Data Hasil Klasifikasi Pohon Optimal Aktual Prediksi Total 1 2 1 n 11 n 12 N 1. 2 n 21 n 22 N 2. Total N .1 N .2 N
klasifikasi. Data yang masuk kedalam kelompok L 2 digunakan untuk menduga R ts (T t ) dimana N 2 adalah jumlah amatan dalam L 2 . adalah  total  proporsi  dari  kesalahan  klasifikasi pohon  klasifikasi.  Pohon  optimal  adalah  T * yang  memenuhi kriteria .
Pohon  klasifikasi  optimal  yang  terlah  terbentuk  dilakukan evaluasi  dari  hasil  klasifikasi.  Cara  untuk  mengevaluasi  hasil klasifikasi  adalah  dengan  menghitung  akurasi  klasifikasi. Sensitivity menggambarkan  akurasi  pada  sampel  kelas i sedangkan specificity menggambarkan  akurasi  pada  sampel kelas j .  G-means  dapat  menggambarkan  bagaimana  sebuah metode klasifikasi mampu mengukur sensitivity dan specificity . Semakin besar nilai G-means menunjukkan metode klasifikasi tersebut mampu memprediksi data di tiap kelas dengan baik.
Keterangan : n 11 : jumlah observasi dari kelas 1 yang tepat diprediksi sebagai kelas 1 n 22 : jumlah observasi dari kelas 2 yang tepat diprediksi sebagai kelas 2 n 12 : jumlah observasi dari kelas 1 yang salah diprediksi sebagai kelas 2 n 21 : jumlah observasi dari kelas 2 yang salah diprediksi sebagai kelas 1
N 1. : jumlah observasi dari kelas 1
N 2. : jumlah observasi dari kelas 2
N    : jumlah observasi Se : Sensitivity (ketepatan klasifikasi kelas 1 terhadap jumlah total observasi kelas 1)
Sp : Specificity (ketepatan klasifikasi kelas 2 terhadap jumlah total observasi kelas 2)

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder.  Data  tersebut  merupakan  data  angkatan  kerja provinsi Sulawesi Utara yang berasal dari hasil survei angkatan kerja nasional (SAKERNAS) bulan Agustus 2012. Jumlah data dalam penenlitian ini sebanyak 14597 responden.

## B. Definisi Operasional Variabel
1. Pengangguran
Pengangguran  di  Indonesia  merupakan  bagian  dari angkatan kerja. Angkatan kerja digolongkan menjadi dua kategori, yaitu pengangguran dan bukan pengangguran. 2.  Jenis Kelamin
Jenis  kelamin  adalah  kondisi  biologis  dengan pembagian  alamiah  manusia  yang  masing-masing menunjukkan karakteristik laki-laki atau perempuan.
Tabel 2. Variabel Penelitian No Variabel Skala Keterangan 1 Status (Y) Nominal 1: Bukan Pengangguran 2: Pengangguran 2 Jenis Kelamin (X 1 ) Nominal 1: Laki-laki 2: Perempuan 3 Tingkat Pendidikan (X 2 ) Nominal 1 : Rendah (≤ SD) 2 : Sedang (SMP-SMA) 3 : Tinggi (> SMA) 4 Usia (X 3 ) Nominal 1: Sekolah ( 10-14 tahun) 2 : Produktif (15-64 tahun) 3 : Tidak Produktif (> 64 tahun) 5 Status dalam Rumah Tangga (X 4 ) Nominal 1: Kepala Rumah Tangga 2: Bukan Kepala Rumah Tangga 6 Pengalaman Pelatihan Kerja (X 5 ) Nominal 1 : Pernah 2 : Tidak Pernah 7 Status Perkawinan (X 6 ) Nominal 1 : Belum Kawin 2 : Kawin 8 Klasifikasi Tempat Tinggal (X 7 ) Nominal 1 : Perkotaan 2 : Pedesaan C. Identifikasi Variabel
3.  Tingkat Pendidikan
Tingkat  pendidikan  adalah  suatu  kondisi  jenjang pendidikan tertinggi yang dimiliki oleh seseorang melalui pendidikan  formal  yang  dipakai  oleh  pemerintah  serta disahkan oleh departemen pendidikan.
Kategori  dalam  jenjang  pendidikan  adalah  sebagai berikut:
a. Pendidikan rendah adalah Sekolah Dasar
b. Pendidikan sedang adalah sekolah menengah baik itu Sekolah Menengah Pertama (SMP) maupun Sekolah Menengah Atas (SMA)
c. Pendidikan  tinggi  yang  meliputi  Diploma,  Sarjana, dan Pascasarjana.
4.  Usia
Usia  adalah  satuan  waktu  yang  mengukur  waktu keberadaan  suatu  benda  atau  makhluk,  baik  yang  hidup maupun  mati.  Usia  dapat  dibedakan  menjadi  3  kategori yaitu :
a.  Usia sekolah adalah usia ≤ 14 tahun b.  Usia produktif adalah usia antara 15-64 tahun c.  Usia tidak produktif adalah usia > 64 tahun 5.  Status dalam Rumah Tangga
Status  dalam  rumah  tangga  adalah  status  atau kedudukan  yang  dimiliki  seseorang  dalam  rumah  tangga atau  keluarga.  Objek  dalam  penelitian  ini  adalah  seluruh responden pada SAKERNAS 2012.
6.  Pelatihan Kerja
Pelatihan  kerja  adalah suatu pelatihan/seminar/kursus yang menumbuhkan kreatifitas ataupun ketrampilan untuk mendukung  seseorang  memasuki  dunia  kerja  atau  agar dapat mandiri membuka lapangan pekerjaan.
7.  Status Perkawinan
Status  perkawinan  adalah  status  yang  dimiliki seseorang  apakah  memiliki/  pernah  memiliki  ikatan perkawinan, baik secara formal negara, agama atau adat 8.  Klasifikasi Tempat Tinggal
Klasifikasi  tempat  tinggal  (perkotaan  atau  pedesaan) mempengaruhi angkatan kerja untuk bekerja atau tidak [1]. D. Metode Analisis Data
Analisis  CART  menggunakan  langkah-langkah  sebagai berikut
a. Kombinasi  yang  digunakan  data learning dan  data testing , yaitu (95 persen : 5 persen), (90 persen : 10 persen),  (85  persen  :  15  persen),  (80  persen  :  20 persen), dan (75 persen : 25 persen) dengan melihat nilai  ketepatan  klasifikasi  data testing dan  data learning . b. Pembentukan ( growing ) pohon klasifikasi maksimal, c. Pemangkasan  pohon  klasifikasi  yang  paling  kecil dengan  kriteria  kompleksitas  kesalahan  ( cost complexity ) yang minimum d. Penentuan pohon klasifikasi optimal
e. Validasi pohon klasifikasi optimal.

## IV. PEMBAHASAN
Hasil penelitian yang dilakukan beserta analisisnya adalah sebagai berikut.

## A. Karakteristik Pengangguran Sulawesi Utara 2012
Hasil  survei  angkatan  kerja  nasional  (SAKERNAS) Agustus  2012  memberikan  informasi  bahwa  dari  14597 terdapat  49,8  persen    atau  7264  angkatan  kerja  adalah pengangguran dengan 3831 dari 7264 pengangguran memiliki pendidikan  yang  rendah  (≤  Sekolah  Dasar  (SD)).  Mayoritas pengangguran  di  provinsi  Sulawesi  Utara  berjenis  kelamin perempuan yaitu sebesar 4827 dan sebanyak 66,02 persen dari 7264  pengangguran  di  Provinsi  Sulawesi  Utara  tergolong dalam  usia  yang  produktif.  Hasil  SAKERNAS  Provinsi Sulawesi Utara bulan Agustus 2012 menyebutkan bahwa hanya 2  persen  dari 7264 pengangguran  yang  memperoleh pelatihan kerja.
B. Hasil Klasifikasi Pengangguran dengan Metode CART
Data learning digunakan  untuk  pembentukan  pohon klasifikasi  sedangkan  data testing digunakan  untuk  validasi model.
Kombinasi data learning dan testing tertinggi dicapai data learning 95  persen  dan testing 5  persen.  Sehingga  kombinasi data learning dan testing inilah  yang  digunakan  pada  analisis selanjutnya
C. Pohon Klasifikasi Maksimal
Pohon  klasifikasi  maksimal  adalah  pohon  klasifikasi dengan  jumlah  simpul  terminal  terbanyak.  Metode  pemilih pada penelitian ini menggunakan Indeks Gini.  Semua variabel prediktor  masuk  dalam  klasifikasi  pohon  maksimal  yang terbentuk.  Variabel-variabel  tersebut  adalah  Jenis  Kelamin (X 1 ), Pendidikan terakhir (X 2 ), Usia (X 3 ), Status dalam Rumah Tangga  (X 4 ),  Pengalaman  Pelatihan  Kerja  (X 5 ),  Status Perkawinan(X 6 ),  dan  Klasifikasi  Tempat  Tinggal  (X 7 ). Variabel  status dalam  rumah tangga  merupakan pemilah  yang memiliki peranan utama dalam pembentukan pohon maksimal dan  merupakan  variabel  yang  sangat  dominan  dalam pengelompokan.
Tabel 3. Perbandingan Ketepatan Klasifikasi Antar Kombinasi Data No Kombinasi Data (%) Ketepatan Klasifikasi (%) Learning Testing Learning Testing 1 95 5 0,778 0,789 2 90 10 0,786 0,771 3 85 15 0,785 0,778 4 80 20 0,785 0,779 5 75 25 0,786 0,777 Tabel 4. Nilai simpul terminal, test sets relative cost , resubstitution raltive cost , dan
complexity Tree Number Terminal Nodes Test Set Relative Cost Resubstitution Relative Cost Complexity 1* 40 0.439 ± 0.030 0.430 0.000 2 36 0.439 ± 0.030 0.430 1.00E-005 3 27 0.431 ± 0.030 0.430 2.75E-005 4 21 0.434 ± 0.030 0.430 4.49E-005 5 20 0.444 ± 0.030 0.430 6.28E-005 6 17 0.444 ± 0.030 0.431 8.18E-005 7 13 0.428 ± 0.030 0.432 0.000138 8 12 0.428 ± 0.030 0.432 0.000158 9 10 0.425 ± 0.029 0.435 0.000818 10** 8 0.417 ± 0.029 0.443 0.002 11 7 0.465 ± 0.031 0.453 0.005 12 6 0.480 ± 0.031 0.471 0.009 13 5 0.513 ± 0.032 0.491 0.010 14 2 0.637 ± 0.031 0.569 0.013 15 1 1.000 ± 0.000 1.000 0.215 Keterangan : * : Pohon Klasifikasi Maksimal
** : Pohon Klasifikasi Optimal

## D. Pemangkasan Pohon Klasifikasi Maksimal (Pruning)
Proses  pemangkasan  dilakukan  saat  proses  pembentukan pohon  klasifikasi  maksimal  telah  terbentuk.  Pemangkasan dilakukan  berdasarkan  aturan cost  complexty  minimum dan menggunakan  penduga  sampel  uji  ( test  sample  estimate ). Ukuran pohon yang besar akan menyebabkan nilai complexity yang tinggi karena  struktur data  yang digambarkan cenderung kompleks  walaupun  memberikan  nilai  penduga  yang  sangat kecil,  sehingga  perlu  dipilih  pohon  optimal  yang  berukuran sederhana tetapi memberikan nilai pengganti yang cukup kecil. Klasifikasi  pohon  optimal  yang  terbentuk  pada  penelitian  ini adalah  8  simpul  terminal  (pohon  klasifikasi  yang  terbentuk dapat dilihat pada draft TA).
Pohon  klasifikasi  maksimal  menghasilkan resubtitution relative  cost sebesar  0,439  dan  komplesitas  parameter ( complexity  parameter )  sebesar  0,000. Relative  cost yang dimiliki  oleh  pohon  klasifikasi  maksimal  adalah  sebesar 0,439±0,030. Sedangkan nilai penduga pengganti ( resubtitution  relative  cost )  pada  pohon  klasifikasi  optimal adalah  sebesar  0,443,  kompleksitas  parameter  ( complexity parameter )  sebesar  0,002,  dan relative  cost sebesar 0,417±0,029.  Sehingga  nilai relative  cost pohon  maksimal lebih kecil dari nilai relative cost pohon optimal.
Variabel-variabel  yang  masuk kedalam pohon  klasifikasi optimal  adalah  5  variabel.  Variabel  tersebut  adalah  Jenis Kelamin  (X 1 ),  Pendidikan  terakhir  (X 2 ),  Usia  (X 3 ),  Status dalam Rumah Tangga (X 4 ), dan Status Perkawinan(X 6 ).
Tabel 5. Skor Variabel Prediktor dalam Pohon Klaifikasi Maksimal Variabel Score (%) X 4 100.00 X 1 69.51
X 3 49.39
X 6 12.61
X 2 9.38
X 5
0.00
X 7 0.00 Tabel 6. Karakteristik Pengangguran Terbuka Provinsi Sulawesi Utara No. Simpul Terminal Karakteristik 1 2 a. Kepala rumah tangga b. Usia tidak produktif (> 64 tahun)
2 6
a. Bukan kepala rumah tangga
b. Usia produktif (15 - 64 tahun)
c. Memiliki pendidikan sedang (SMP – SMA)
d. Laki-laki e. Belum menikah 3 7* a. Bukan kepala rumah tangga
b. Usia produktif (15 – 64 tahun)
c. Tidak berpendidikan tinggi ( ≤ SMA)
d. Laki-laki 4 8*
a. Bukan kepala rumah tangga
b. Usia produktif (15 – 64 tahun)
Keterangan :
(*) Simpul terminal dengan jumlah pengangguran tertinggi
Tabel 7. Ketepatan Klasifikasi Data Learning Observasi Prediksi Total Kesalahan/ Misklasifikasi (%) 1 2 Data Learning 1 4615 2344 6959 33,68 2 735 6173 6908 10,64 Tingkat Akurasi Total (%) 77,80 Total Tingkat Kesalahan (%) 22,20 Sencitivity (%) 86,26 Specificity (%) 72,48 Keterangan : 1 : Bukan Pengangguran
2 : Pengangguran
3 Pohon Klasifikasi
Pohon  klasifikasi  optimal  yang  terbentuk  menghasilkan  8 simpul  terminal.  Klasifikasi  angkatan  kerja  yang  tergolong kedalam  kategori  pengangguran  terbentuk  dalam  4  simpul terminal.  Delapan  puluh  persen  pengangguran  terklasifikasi pada simpul terminal 7 dan simpul terminal 8.
Prosentase kesalahan pengklasifikasian angkatan kerja yang tergolong  dalam  bekerja  untuk  data learning adalah  sebesar 33,68  persen  dan  dengan  ketepatan  pengklasifikasiannya sebesar 77,80 persen. Untuk angkatan kerja yang dikategorikan sebagai  pengangguran  terdapat  sebanyak  6908  orang,  diduga sebanyak  735  orang  salah  diklasifikasikan  dengan  prosentase kesalahan  pengklasifikasian  sebesar  10,64  persen  dan  dengan ketepatan klasifikasi sebesar 89,36 persen.
Dapat disimpulkan untuk nilai total akurasi pada data learning sebesar  77,80  persen artinya  pohon  klasifikasi  yang  terbentuk mampu  memprediksi  dengan  tepat  pengamatan  sebesar  77,80 persen.  Tingkat  akurasi  pada  angkatan  kerja  yang  tergolong bekerja ditunjukkan oleh nilai sencitivity sebesar 86,26 persen dan  tingkat  akurasi  pada  angkatan  kerja  yang  tergolong pengangguran ditunjukkan oleh nilai specificity yaitu sebesar
Tabel 8. Ketepatan Klasifikasi Data Testing Observasi Prediksi Total Kesalahan/ Misklasifikasi (%) 1 2 Data Testing 1 258 116 374 31 2 38 318 356 10,67 Tingkat Akurasi Total (%) 78,90 Total Tingkat Kesalahan (%) 21,1 Sencitivity (%) 87,16 Specificity (%) 73,27 Keterangan : 1 : Bukan Pengangguran
2 : Pengangguran
72,48 persen.
4. Validasi Pohon Klasifikasi
Ketepatan  klasifikasi  pohon  optimal  yang  dihasilkan adalah sebesar 78,90 persen. Nilai senciticity pada data testing adalah 87,16 persen yang berarti tingkat akurasi pada angkatan kerja  yang  tergolong  bekerja  adalah  sebesar  87,16  persen. Tingkat  akurasi  pada  angkatan  kerja  yang  tergolong pengangguran  adalah  sebesar  73,27  persen  yang  ditunjukkan oleh  nilai specifity .  Tingkat  akurasi  total  antara  data learning dan data testing seimbang sehingga dapat dikatakan klasifikasi pohon optimal yang terbentuk sudah baik.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Faktor  yang  mempengaruhi  pengangguran  terbuka  di provinsi  Sulawesi  Utara  dengan  menggunakan  CART  yaitu Jenis Kelamin, Pendidikan terakhir, Usia, Status dalam Rumah Tangga, dan Status Perkawinan. Metode CART pada penelitian ini  memiliki  ketepatan  klasifikasi  78,90  persen  sehingga diperlukan  penelitian  dengan  menggunakan  metode  yang berbeda  (SVM  ataupun  CHAID).  Hal  tersebut  bertujuan  agar didapatkan  ketepatan  klasifikasi  yang  lebih  tinggi.  Perlu dilakukan  penambahan  variabel  lain,  missal  pendapatan  dan klasifikasi kabupaten atau kota agar dapat lebih mewakili karakteristik pengangguran di provinsi Sulawesi Utara.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Suryana.  2000.  Ekonomi  Pembangunan  Problematika  dan  Pendekatan, Bandung: Salemba Empat
[2] Widodo, S T. 1990, Indikator Ekonomi, Yogyakarta: Kanisius.
[3] Sistem Informasi Rujukan Statistik. 2011. Survei Angkatan Kerja Nasional (SAKERNAS) [Online]. Avaible : diakses tanggal 17 Januari 2014
[4] Sadono, Sukirno . 2004. Makro Ekonomi Edisi Ketiga. Jakarta : PT. Raja Grafindo Persada
[5] Breiman L., Friedman J.H Olshen R.A & Stone C.J. 1984. Classification And Regression Tree. New York, NY: Chapman And Hall
[6] Lewis,  M.D  dan  Roger,  J.  2000.  An  Introduction  to  Classification  and Regression Tree (CART) Analysis. Presented at the 2000 Anual Meeting of Society For Academy Emergency Medicine in San Fransisco, California [Online]. Avaible: diakses tanggal 28 September 2013
[7] Badan  Pusat  Statistika  (BPS)  Provinsi  Sulawesi  Utara.  2013.  Keadaan Ketenagakerjaan  Sulawesi  Utara  Tahun  2012  [Online].  Avaible:  diakses tanggal 30 September 2013
[8] Walpole, R E. 1995. Pengantar Metode Statistika Edisi Keempat, Institut Teknologi Bandung: Bandung.
[9] Yuniarto.  2009.  Klasifikasi  Angkatan  Kerja  Provinsi  Bengkulu Menggunakan  Metode  CART  dan  Regresi  Logistik  [Tugas  Akhir], Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh Nopember.