## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 363 − 370 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2137

## Pemodelan Klasifikasi Gaji Menggunakan Support Vector Machine
Anas Satria Lombu, Syarif Hidayat * , Ahmad Fathan Hidayatullah
Fakultas Teknologi Industri, Program Studi Magister Informatika, Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta, Indonesia Email: 1 anas.lombu@students.uii.ac.id , 2,* syarif@uii.ac.id, , 3 fathan@uii.ac.id Submitted: 18/08/2022 ; Accepted: 30/08/2022 ; Published: 30/08/2022
Abstrak – Diketahui saat ini telah banyak jenis pekerjaan yang ada di lapangan. Kreatifitas masyarakat serta tekanan ekonomi yang dirasakan membuat masyarakat harus bekerja keras untuk dapat memenuhi kebutuhan hidup. Salah satu cara yang mesti dilakukan untuk dapat terus bertahan hidup dengan cara bekerja. Dengan bekerja seseorang dapat menghasilkan upah atau gaji sehingga kebutuhan hidup seseorang dapat terpenuhi. Beragam pekerjaan yang ada menimbulkan suatu permasalahan. Dalam menentukan gaji atau upah dari suatu pekerjaan. Gaji yang diberikan kepada seseorang harus sesuai dengan kriteria dari pekerja tersebut. Maka diperlukan suatu model machine learning untuk memprediksi gaji seseorang. Pada penelitian ini, dibuat suati model klasifikasi untuk menentukan seseorang dikategorikan ke dalam gaji diatas 7 juta dan gaji dibawah 7 juta berdasarkan kriteria-kriteria atau atribut yang cocok. Penelitian ini menggunakan bahasa pemrograman python dan mengambil 1000 sample dari dataset yang diperoleh dari kaggle. Metode machine learning yang digunakan adalah Support Vector Machine. Kemudian dibandingan dengan metode K-Nearest Neighbors. Pada model SVM diperoleh akurasi model sebesar 87% dan 86% untuk model  KNN.  Dari hasil  akurasi  diperoleh  bahwa  model  SVM  lebih  baik  dibanding  dengan  model  KNN  dalam  melakukan klasifikasi gaji berdasarkan pekerjaan yang ada.
Kata Kunci: Klasifikasi; Gaji; Machine Learning; SVM
Abstract – It is known that there are currently many types of work in the field. Creativity of the community and economic pressure that is felt makes people have to work hard to be able to meet the needs of life. One way that must be done to be able to continue to survive by working. By working someone can produce wages or salaries so that the necessities of life of a person can be met. Various work that exists raises a problem. In determining the salary or wages of a job. The salary given to someone must be in accordance with the criteria of the worker. Then we need a Machine Learning model to predict a person's salary. In this study, a classification model was made to determine a person to be categorized into salaries above 7 million  and salaries below  7  million  based  on  suitable  criteria  or  attributes.  This study  uses  the  Python programming  language  and  took  1000 samples from the dataset obtained from Kaggle. The Machine Learning method used is the Support Vector Machine. Then compared to the K-Nearest Neighbors method. In the SVM model the model accuracy was obtained of 87% and 86% for the KNN model. From the results of accuracy, it was found that the SVM model was better than the KNN model in conducting salary classifications based on existing jobs.
Keywords : Classification; Wages; Machine Learning; SVM

## 1. PENDAHULUAN
Gaji merupakan upah kerja yang dibayar dalam waktu yang tetap. Gaji juga dapat diartikan sebagai suatu balas jasa yang diterima pekerja dalam bentuk  uang  berdasarkan waktu  tertentu[1]. Gaji atau upah memiliki peranan yang sangat penting dalam sebuah perusahaan karena upah merupakan salah satu faktor pendukung dalam kinerja para karyawan dalam sebuah perusahaan. Dengan upah yang optimal, dapat menjadi salah satu motivasi kepada karyawan untuk selalu memberikan kemampuan terbaik yang dimiliki untuk perusahaan [2]. Dimana kinerja yang bagus akan menunjang produktivitas suatu perusahaan. Dalam memberikan gaji kepada pegawai setiap perusahaan memiliki  sistem  yang  berbeda-beda.  Banyak  faktor  yang  dapat  mempengaruhi  besar  kecil  upah  yang  akan diberikan.  Banyak  faktor  dalam  penentuan  gaji  kepada  setiap  pegawai,  ditambah  jumlah  pegawai  yang  selalu bertambah di setiap perusahaan [3]. Akan sangat sulit untuk dikerjakan oleh manusia. Sehingga diperlukan suatu sistem  yang  dapat  menentukan  kisaran  gaji  yang  optimal. Machine  Learning merupakan  suatu  mesin  yang dikembangkan  untuk  bisa  belajar  dengan  sendirinya  tanpa  arahan  penggunanya.  Sistem  dapat  menentukan  gaji seorang pegawai berdasarkan data-data yang telah dipelajari sebelumnya. Banyak nya faktor dalam menentukan besaran gaji akan dipelajari oleh mesin. Dari hasil pembelajaran tersebut mesin akan membuat suatu model yang dapat memprediksi besaran gaji yang sebaiknya diterima oleh setiap pegawai seacara otomatis. Model machine learning  yang bisa digunakan dalam melakukan prediksi  besaran gaji pegawai  bervariasi. Dalam penelitian ini, penulis  menggunakan  model machine  learning untuk  memprediksi  suatu  kelas  dengan  metode Support  Vector Machine untuk memisahkan pegawai yang memiliki gaji diatas sama dengan 7 juta dan dibawah 7 juta rupiah.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Set
Dataset yang digunakan dalam penelitian ini merupakan dataset yang diperoleh Kaggle. Kaggle merupakan salah satu repositori terkenal untuk mendapatkan dataset. dataset ini sebenarnya digunakan untuk kompetisi final project di kelas Sanbercode. Dataset memiliki 13 atribut dan 35.994 sample. Atribut-atribut pada dataset diantaranya id unik  yang  dimiliki  setiap  sample(ID),  umur  yang  dimiliki  setiap sample (Umur),  kelompok  kelas  perkerjaan masing-masing sample (Kelas  Pekerja),  berisi  nilai  akumulasi  berdasasarkan  populasi,  ras,  dan gender dengan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 363 − 370 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2137
umur 16+ suatu  wilayah, sample yang diambil dari  wilayah yang memiliki karakteristik demografis yang sama akan  memiliki  nilai  berat  akhir  yang  sama  (Berat  Akhir),  tingkat  pendidikan  terakhir  masing-masing sample (Pendidikan), Tingkat pendidikan terakhir masing-masing  sample (Jmlh Tahun Pendidikan), Status perkawinan masing-masing sample (Status Perkawinan), Pekerjaan saat ini masing- masing sample (Pekerjaan), Jenis Kelamin masing-masing  sample(Jenis  Kelamin),  Keuntungan  yang  didapat  jika  sample  menjual  semua  aset miliknya(Keuntungan  Kapital),  Kerugian  yang  didapat  jika sample menjual  semua  aset  miliknya(Kerugian Capital), Jam kerja masing-masing sample setiap minggunnya(Jam per Minggu), Nilai gaji masing-masing sample apakah kurang dari sama dengan 7jt atau lebih dari 7jt(Gaji).

## 2.2 Data Cleaning
Data  cleaning  ialah  proses  pembersihan  data  yang  dilakukan  pada  dataset.  Tidak  semua  dataset  yang  akan didapatkan  dari repository yang  ada  merupakan  dataset  yang  sudah  siap  pakai. Data  cleaning sangat mempengaruhi performa dari suatu model. Faktanya, banyak penelitian lain yang menghabiskan hampir sebagian besar waktunya pada tahapan ini. Dikarenakan dalam data cleaning  penulis diminta untuk  membuang data dan informasi  yang  tidak  dibutuhkan,  melihat  konsistensi  format  yang  digunakan  pada  dataset,  duplikasi  data,  dan missing value pada dataset.

## 2.3 Preprocessing Data
Setelah dataset melalui proses cleaning data , kemudian dataset telah siap di olah. Preprocessing data ialah tahapan dimana data akan di olah sebelum dijadikan sebuah model. Model machine learning hanya memahami data berupa numeric . Sedangkan dataset yang dimiliki memuat data numeric dan categorical data. Sehingga categorical data harus  diubah  dengan  menggunakan  teknik One-Hot  Encoding . One-Hot  encoding adalah  salah  satu  teknik mempresentasikan data bertipe kategori sebagai vektor biner yang bernilai integer 0 dan 1[8]. biasanya digunakan pada nominal data. Nominal data ialah data kategori yang tidak memiliki unsur ordering . Dapat dilakukan dengan menggunakan 2 cara yaitu melalui library Scikit Learn atau dengan method Get Dummies dari pandas. Selain itu, data kategori yang bersifat Ordinal data adalah data kategori yang memiliki sifat ordering secara interinsik. Untuk menangani ordinal data digunakan method Replace dari pandas atau menggunakan Sklearn Label Encoder .

## 2.4 Model
Model  yang  digunakan  dalam  penlitian  ini  merupakan  model  klasifikasi  Support  Vector  Machine.  SVM merupakan metode machine learning yang bertujuan untuk memaksimalkan margin antara pola pelatihan dan batas keputusan(decision boundary) [9]. SVM bekerja dengan cara menemukan hyperplane terbaik dalam suatu model. Hyperplane dianotasikan sebagai:
𝑓(𝑥) =   𝑤 𝑇 𝑥 + 𝑏
(1)
Tahapan awal  SVM ialah mencari  support vector pada tiap kelas. Support vector ini berupa sampel dari masing-masing kelas yang memiliki jarak paling dekat. Support vector pada penelitian ialah gaji diatas 7 jt dan gaji di  bawah 7 jt. Setelah support vector ditemukan. Setelah support vector ditemukan, kemudian menghitung margin. Margin ialah jarak antara support vector yang memisahkan 2 kelas.
Pada SVM, terdapat low margin dan high margin . Low margin ialah jarak antara masing-masing support vector berdekatan  ,  sedangkan high  margin ialah  jarak  antara  masing-masing  support  vector  berjauhan.  SVM mencari margin terbesar yang mampu memisahkan kedua kelas [9]. SVM juga memiliki keunggulan diantaranya yaitu SVM efektif pada data berdimensi tinggi(data dengan jumlah fitur atau atribut yang sangat banyak), efektif pada kasus dimana jumlah fitur pada data lebih besar dari jumlah sample, dan penggunaan support vector sehingga membuat penggunaan memori lebih efisien[10].
Dalam  penelitian  ini,  model  SVM  menggunakan kernel  linear.  Kernel  merupakan  sebuah  metode untuk mengubah  data  pada  dimensi  tertentu(misal  2D)  ke  dalam  dimensi  yang  lebih  tinggi(3D)  sehingga  dapat menghasilkan hyperplane terbaik [11] . Beberapa macam fungsi kernel diantaranya :
Tabel 1 . Kernel Kernel Definition Linear 𝐾(𝑥 𝑖 ∗ 𝑥 𝑗 ) =   (𝑥 𝑖 ∗ 𝑥 𝑗 ) Polynominal 𝐾(𝑥 𝑖 ∗ 𝑥 𝑗 ) = (𝑥 𝑖 ∗ 𝑥 𝑗 + 1) 𝑝
Gaussian RBF 𝐾(𝑥 𝑖 ∗ 𝑥 𝑗 ) = exp(− ||𝑥 𝑖 −   𝑥 𝑗 || 2 2𝜎 2

## 2.5 Evaluasi Model
Evaluasi model bertujuan untuk melihat performa dari model yang dikembangkan sebelumnya. Evaluasi model yang akurat pada saat model yang ada di lakukan evaluasi dengan menggunakan data testing. Confusion matrix merupakan  salah  satu  teknik  yang  dapat  dilakukan  pada  evaluasi  model. Confusion  matrix akan  menghasilkan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 363 − 370 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2137
berbagai performance metrix dari model yang telah dibuat. Performa matrix yang sering digunakan ialah accuracy , precision , dan recall [12] .

## 2.6 Literatur Review
Istilah  Machine  Learning  pertama  kali  dipopulerkan  oleh  Arthur  Samuel,  seorang  ilmuwan  komputer  yang memelopori  kecerdasan  buatan  pada  tahun  1959,  Machine  learning  adalah  suatu  cabang  ilmu  yang  memberi komputer  kemampuan  untuk  belajar  tanpa  diprogram  secara  eksplisit.  Terdapat  Aturan  dan  data  yang  menjadi masukan  atau  input  bagi  sistem.  Secara  eksplisit,  aturan  diekspresikan  dalam  bahasa  pemrograman.  Kemudian ditambah  dengan  data  yang  akan  menghasilkan  sebuah  solusi  yang  dijadikan  sebagai  keluaran  atau  output. Paradigma pemrograman seperti ini sering disebut sebagai pemrograman trasdisional[4].
Machine Learning (ML)  merupakan  salah  satu  cabang  dari Artificial Inteligence (kecerdasan  buatan). Proses  dalam  machine learning ialah  manusia  memerintahkan  suatu  mesin  untuk  belajar  dan  melakukan improvisasi dari pengalaman(data), kemudian membuat keputusan atau prediksi di masa depan. Dalam Machine Learning ada  beberapa  istilah.  Dataset  yang  dimiliki  akan  dibagi  menjadi  data predictor dan  data  target.  Data predictor juga disebut data features dan dalam dunia statistik sebagai independent variabels . Sedangkan data target dikenal juga sebagai label dan dalam dunia statistik sebagai dependent variabel . Machine Learning memiliki  beberapa  kategori  diantaranya  ialah Supervised Learning ,  pembelajaran menggunakan masukan data pembelajaran yang telah memiliki label. Setelah itu membuat prediksi dari data yang telah  diberi  label.  Pada Unsupervised Learning ,  data  pembelajaran  tidak  memiliki  label.  Model  akan mengelompokan data berdasarkan karakteristik data. Reinforcement Learning, model yang belajar menggunakan sistem  reward  dan  pinalti.  Teknik  yang  mempelajari  bagaimana  membuat  keputusan  terbaik,  secara  berututan, untuk memaksimalkan ukuran sukses kehidupan nyata [5]. Entitas pembuat keputusan belajar melalui proses trial dan error .
Pada  penelitian  [6], melakukan  prediksi  dengan menggunakan  model linear regression .  Model  ini  akan melakukan  prediksi  dalam  bilangan  kontinu.  Bilangan  kontinu  adalah  bilangan  numerik.  Model  regresi  akan memprediksi sebuah nilai berdasarkan atribut atau variabel yang telah tersedia. Dalam penelitian (sitasi adrian), memiliki  atribut  berupa position dan level .  atribut  biasa  nya  disebut  dengan  variabel  X  ( independent variabel ) sedangkan  target  prediksi  adalah  variabel  y  ( dependent variabel ).  model  regresi  akan  melihat  hubungan  linear antara variabel x dan
y. hubungan linear tersebut akan direpresentasikan dengan sebuah garis lurus. Garis regresi adalah sebuah model probabilitas dan prediksi dari perkiraan yang telah dibuat. Ketika garis regresi telah dibuat, terdapat data yang berada dekat dengan garis regresi dan beberapa data berada pada posisi yang jauh dari garis regresi. Data yang berada jauh dari garis regresi biasanya dikenal sebagai error . Jika dalam suatu model ditemukan jumlah error yang  cukup  banyak  maka  model  tersebut  belum  optimal.  Sehingga  diperlukan  model  regresi  baru  untuk mendapatkan model regresi terbaik.
Pada penelitian [7] memprediksi apakah pendapatan seseorang berada di atas kurang dari sama dengan 50k dan lebih besar dari 50k. dataset yang digunakan diperoleh dari UCI machine learning repository. Model machine learning yang digunakan ialah Support Vector Machine . Dataset memiliki 14 atribut dan sample berjumlah 48.842. kemudian dilakukan preprocessing data pada dataset. Dalam preprocessing data , diperoleh terdapat categorical data dan numeric data. Machine learning tidak dapat mengenali data berbentuk categorical data sehingga data yang awalnya berbentuk categorical perlu diubah menjadi data numeric terlebih dahulu. Kemudian data-data yang telah siap, digunakan untuk menentukan atribut dan class nya. Selanjutnya, dilakukan split data untuk membagi data  menjadi  data training dan  data testing .  data training  digunakan untuk melatih model svm. Sedangkan data testing digunakan untuk melakukan pengujian dari model  yang telah dibuat sebelumnya. Diperoleh hasil akurasi sebesar 0,74 untuk kernel ‘rbf’ dan 0,77 untuk kernel ‘linear’.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi untuk menentukan pegawai dengan gaji yang berada di atas 7jt dan gaji yang berada di bawah 7jt. Metode machine learning yang digunakan dalam penelitian ialah menggunakan SVM. Untuk mendapatkan model SVM terbaik telah dilalui tahapan-tahapan adalah sebagai berikut.

## 3.1 Karakteristik Data Set
Tahapan awal dalam membuat machine learning dimulai dari melakukan import dataset. Setalah melakukan import dataset, kemudian penulis harus mengenali karakteristik dari data-data dan mengenali nilai apa yang terkandung dalam data tersebut. Pada Gambar 1 merupakan dataset yang akan digunakan dalam penelitian ini.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 363 − 370 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2137
Gambar 1. Karakteristik Data Set
Dataset yang digunakan memuat 13 kolom dan 35994 baris. Selain julah baris dan kolom dalam dataset, perlu diketahui tipe data apa saja yang ada pada dataset tersebut. Tipe data yang digunakan dalam dataset tersebut adalah  tipe  data int64 , object ,  dan float64 seperti  yang  ditunjukkan  pada  gambar  2.  dilihat  dari  tipe  data  yang terkandung  pada  dataset.  Jenis  data  dibagi  menjadi  2  yaitu  data  kategori  dan  data  numerik.  Tipe  data  object termasuk ke dalam tipe data kategori sedangkan tipe data int64 dan float64 termasuk ke tipe data numerik.

## Gambar 2. Karakteristik Data Set
Penulis juga perlu  melihat korelasi  pada setiap atribut. Korelasi  menunjukkan hubungan atau kedekatan yang terjadi di setiap atribut. Jadi suatu atribut yang ada di dataset akan dibandingkan dengan atribut lainnya yang berada  dalam  satu  dataset.dapat  dilihat  pada  Gambar  3  bahwa  korelasi  yang  terjadi  antar  atribut.  Korelasi ditunjukkan  dalam  rentang  nilai  0  sampai  dengan  1.  jika  nilai  korelasi  antar  atribut  mendekati  angka  1  dapat dikatakan  adanya  korelasi  diantara  kedua  atribut. Sedangkan  jika  nilai  korelasi  mendekati  angka  0 maka  dapat dikatakan tidak adanya hubungan antar atribut yang terjadi.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 363 − 370 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2137

## 3.2 Hasil Data Cleaning
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  pembersihan  data  agar  data  yang  digunakan  untuk  dapat  menghasilkan  model terbaik. setelah import dataset berhasil, penulis melihat karakteristik data yang telah diambil dari sumber dataset. Dalam pengujian, Data akan dipangkas menjadi 1000 sample saja. Mengingat terlalu banyak nya sample yang ada di dalam dataset akan mempengaruhi hasil dan komputasi. Sehingga untuk hasil yang optimal data akan dipangkas. Kemudian  dilakukan  pengecekan  missing  value  pada  dataset.  Dataset  yang  digunakan  ini  tidak  memiliki  nilai NULL ( missing value ).
Pada atribut/kolom pekerjaan dan kelas pekerja ditemui  bahwa dataset  tidak mengetahui jenis pekerjaan dan kelas dari  sample. Kemudia penulis mengubah value yang berada di  atribut Pekerjaan semula ‘?’  menjadi Pekerjaan Tidak Tetap’. sama hal nya dengan atribut pada Kelas Pekerja, dilakukan perubahan pada value semula ‘?’ menjadi Kelas Pekerjaan ‘Tidak Tetap’. Gambar 4 adalah bentuk visualisasi data secara bar chart horizontal hasil dari cleaning data. Terlihat pekerjaan Tidak Tetap menduduki urutan ke 10 dari jumlah diantara pekerjaan lainya.Sebanyak 3 pengujian dilakukan untuk mencari nilai terbaik dari parameter jumlah layer konvolusi. Gambar 10  menunjukkan  bahwa  jumlah  layer  terbaik  untuk  melakukan  klasifikasi  terhadap  ujaran  kebencian  pada  teks didapatkan pada angka 3 layer. Nilai loss dari training dan testing terakhir pada epoch ke 200 dari layer berjumlah 3 memiliki nilai yang paling kecil dibandingkan dengan loss ketika menggunakan layer kovolusi sebanyak 5 dan 7. Sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa pada pengujian bagian ini parameter dengan jumlah layer konvolusi terbaik didapatkan pada layer konvolusi berjumlah 3.

## Gambar 4. Visualiasi Atribut Pekerjaan
Hasil  lainnya  dari  pemangkasan  dataset  dapat  dilihat  pada  gambar  5  merupakan  bentuk  visualisasi  data pada atribut status perkawinan yang disajikan dengan menggunakan pie chart. Diketahui bahwa bagian potongan yang paling besar pada status Menikah dan bagian potongan paling kecil berada di status Menikah LDR. Pie chart ini juga dilengkapi dengan legenda agar memudahkan dalam memahami informasi yang terkandung di dalamnya. Diperlukan juga normalisasi, nilai-nilai agar tidak terjadi inkonsistensi data. Pada tahap ini, dilakukan pengubahan nilai pada seluruh atribut agar dalam nilai skala yang akan digunakan sama. Tujuan normalisasi data agar tidak rentan terhadap pencilan [13].
Gambar 4. Visualiasi Atribut Status Perkawinan

## 3.3 Hasil Preprocessing Data
Tahapan sleanjutnya iyalah preprocessing data. Dimana data yang telah dibersihkan sebelumnya akan diolah lebih lanjut. Seperti yang dibahas pada tahapan sebelumnya. Dataset yang dimiliki terdapat data kategori dan juga data

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 363 − 370 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2137
numerik. Dalam pemodelan machine learning, data kategori tidak dapat dikenali oleh model sehingga data tersbut harus diubah terlebih dahulu. Atribut yang harus diubah yaitu atribut pendidikan, status perkawinan, kelas pekerja, pekerjaan, jenis kelamin, dan gaji. Dalam penelitian ini digunakan 2 teknik dalam mengubah data kategori yaitu dengan  menggunakan  function  Label  Encoder  dan  function  replace.  Dalam  penelitian  ini  digunakan  function replace sehingga urutan variabel yang akan diganti harus di tentukan dengan sendirinya. dibutuhkan dict variabel baru  yang  memuat  nilai-  nilai  yang  akan  di  replace  nantinya.  Contohnya  pada  atribut  pendidikan  akan  dibuat variabel yang berisi key ‘1 st -4th’ hingga ‘Doktor’ dan juga values ‘1’ hingga ‘16’ secara berurut. Begitu juga pada atribut gaji. Dibuat variabel gaji dengan gaji dibawah 7jt akan di deskripsikan dengan nilai 0 kemudian gaji diatas 7 jt akan bernilai 1.Jika telah membuat dict variabel kemudian lakukan replace pada atribut pendidikan dengan dict variabel yang baru dibuat.Penggunaan function replace dilakukan pada data kategori  yang bersifat  ordinal data.  Teknik  lainnya  dalam  mengubah  data  kategori  yaitu  dengan  menggunakan function  get_dummies .  Dalam dataset  function  ini  digunakan  pada  atribut  kelas  pekerja,  status  perkawinan,  jenis  kelamin,  dan  pekerjaan. Function  ini  akan  mengubah  nilai  yang  awalnya  berbentuk  baris  berubah  menjadi  kolom.  Pada  Gambar  6 merupakan  hasil  preprocessing  data  kategori.  Kolom  yang  ada  pada  dataset  telah  bertambah  yang  awalnya  13 kolom menjadi 41 karena hasil preprocessing data kategori.
Gambar 9. Hasil Preprocessing Data
Pengujian terhadap ukuran kernel dari layer konvolusi terlihat memiliki perbedaan nilai loss di setiap iterasi yang tidak terlalu signifikan. Line chart pada test loss untuk 3 parameter pengujian menunjukkan garis yang saling berhimpitan  satu  sama  lain.  Namun  pada  epoch  terakhir,  parameter  dengan  kernel  berukuran  2  berhasil memisahkan diri dan memiliki nilai loss yang paling kecil dibandingkan dengan 2 parameter lain yaitu 3 dan 5 kernel. Sehingga parameter terbaik dalam pengujian kali ini adalah parameter dengan ukuran kernel sebesar 2.

## 3.4 Hasil Pemodelan
Pembuatan model dalam penelitian ini menggunakan metode klasifikasi machine learning yaitu Support Vector Machine dan juga KNN ( K-Nearest Neighbors ). untuk melakukan klasifikasi pada SVM, penulis melakukan drop atribut  yang  tidak  masuk  kedalam  kriteria  dalam  pembuatan  model  SVM.  Ada  tiga  atribut  yang  di drop pada independent variabel diantaranya id, berat akhir, dan gaji. Kemudian membagi dataset menjadi data training dan juga data test . Dengan jumlah data training sebesar 80% sedangkan data test  sebesar 20% dari jumlah dataset. Sehingga  diperoleh  hasil  sebanyak  800  sample  untuk data  training dan  200  sample  untuk data  test .  Setelah dilakukan split  data , menentukan parameter terbaik  untuk  mendapatkan model yang optimal. Kemudian dibuat model dengan menggunakan beberapa kernel. Setelah model di buat kemudian dilakukan prediksi terhadap data testing yang sebelumnya telah disediakan. Untuk melihat performa dari model yang telah dibuat. Model dengan parameter mana yang paling optimal dalam melakukan prediksi.
Pada  Tabel  2  diperoleh  hasil  dari  beberapa  percobaan  dengan  menggunakan  kernel  yang  berbeda-beda.  Hasil akurasi yang paling optimal dari ketiga percobaan tersebut yaitu dengan menggunakan kernel linear. Dengan score mencapai 82% dibandingkan dengan kernel rbf dan poly yang hanya mendapatkan nilai akuraasi sebesar 85% dan 80%.
Tabel 2. Model Score Kernel Score poly 0.80 rbf 0.85 linear 0.87

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 363 − 370 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2137
Kemudian dilakukan perbandingan dalam penelitian ini dengan metode klasifikasi  lainnya yaitu metode KNN.  Model  knn  akan  melakukan  klasifikasi  pada dependent  variabel berdasarkan independent  variabel yang sama. Pada model knn ini, telah ditentukan jumlah tetangga sebanyak 5 (default) dan menggunakan paramater weights yang  bernilai distance. Model  KNN  mendapatkan score sebesar  82,5%.  sedangkan  untuk  parameter weights diubah menjadi uniform diperoleh score sebesar 86%.

## 3.5 Hasil Evaluasi Model
Tahap  akhir  dari  penelitian  ini  yaitu  melakukan  evaluasi  terhadap  model  yang  telah  dikembangkan.  Evaluasi bertujuan  untuk  mengukur  performa  dari  model. Model  dapat  dikatakan  optimal  dengan  melihat  hasil  evaluasi model yang akan disajikan. Dalam penelitian ini, digunakan teknik confusion matrix dalam melakukan evaluasi model. Confusion matrix akan memberikan informasi perbandingan hasil klasifikasi yang dihasilkan oleh model dengan  klasifikasi  yang  sebenarnya.  Pada  Tabel  3  menunjukkan  hasil  dari  evaluasi  menggunakan confusion matrix .
Table 3. Confusion Matrix
P re dicti ve Va lues Actual Value
143 9 17 31
Dalam evaluasi menggunakan confusion matrix , model dapat klasifikasi pada gaji diatas 7jt secara akurat sesuai dengan faktanya sebanyak 143 sedangkan klasifikasi untuk gaji di bawah 7jt sebanyak 31. klasifikasi ini biasanya dikenal dengan istilah True Positive dan True Negative . Model juga dapat melakukan klasifikasi pada kesalahan dalam melakukan klasifikasi. Dari hasil evaluasi yang telah dilakukan, diperoleh 17 termasuk kedalam False  Negative dan  9  sample  termasuk  dalam False  Positive.  False  Negative menunjukkan  bahwa  model mengklasifikasi  Gaji  dibawah  7jt  akan  tetapi  dalam  kenyataan  nya  termasuk  dalam  gaji  diatas  7jt. Begitu  pula sebaliknya pada False Positive, model memprediksi bahwa sample memiliki gaji diatas 7jt namun dalam kenyataan nya sample memiliki gaji dibawah 7t. sehingga tingkat akurasi dari model yang dikembangkan masih memiliki error. Dibuktikan dengan nilai False Negative dan False Positive yang dihasilkan.

## 4. KESIMPULAN
Hasil dari penelitian dengan menggunakan metode machine learning Support Vector Machine didapatkan akurasi sebesar  87%.  hasil  akurasi  yang  diperoleh  berdasarkan  dataset  yang  diperoleh  dari  kaggle  dan  telah  melalui beberapa  tahapan  dalam  pembuatan  model.  Penelitian  ini  juga  telah  melakukan  pengujian  dengan  melakukan beberapa parameter  untuk mendapatkan performa yang terbaik dalam pembuatan pemodelan. Mulai  dari kernel yang digunakan secara variasi. Diperoleh kernel  linear yang memiliki tingkat akurasi  yang cukup tinggi dalam metode Support Vector Machine. Dalam penelitian ini, model juga dibandingakan dengan model lain yaitu metode KNN. Namun  metode KNN hanya mampu memperoleh nilai  akurasi  sebesar 86%. dimana metode SVM lebih unggul 1% dibanding dengan metode KNN. Dengan hasil akurasi yang diperoleh dengan menggunakan metode SVM,  model  tersebut  sudah  cukup  baik  untuk  melakukan  klasifikasi  untuk  menentukan  bahwa  sesorang berpenghasilan diatas atau dibawah dari 7 juta rupiah.

## REFERENCES
[1] Kemendikbud, “Kamus Besar Bahasa Indonesia,” 2020. [Online]. Available: https://kbbi.web.id/gaji.
[2] K. Karyawan and B. P. Transjakarta, “Pengaruh Gaji Dan Bonus Terhadap Presensi,” 2006.
[3] E. Suheny, R. R. Kusumawati, and I. Handayani, “Pengaruh Beban Gaji , Upah Dan Kesejahteraan,” J. Revenue , vol. 01, no. 02, pp. 171–181, 2020.
[4] L. Monorey, “Course: Introduction to Tensorflow for Artificial Intelligence,” 20 Nov, 2020. .
[5] P. Winder, Reinforcement Learning. .
[6] A. M. Muhammad, “Memprediksi Gaji dengan Polynomial Regression,”  27 Jul, 2019. [Online]. Available: https://medium.com/@adriantoto/memprediksi-gaji- dengan-polynomial-regression-5eb665063da7.
[7] A. Chiu, “Using Support Vector Machine to Classify Income Levels (> 50k or <= 50k) ) Packaged SVM Classifier,” 27 Dec, 2018. [Online].  Available: https://annettechiu.medium.com/using-support-vector- machine- to-classify-income-levels-50k-or-50k-part-5-5- e592f67c0814.
[8] G. Aurelien, Hands-On Machine Learning with Scikit- Learn & TensorFlow : concepts, tools, and techniques to build intelligent systems. 2017.
[9] B. E. Boser, T. B. Laboratories, I. M. Guyon, T. B. Laboratories, and V. N. Vapnik, “SVM-A training algorithm for optimal margin classifiers.pdf.”
[10] M. Hachimi, G. Kaddoum, G. Gagnon, and P. Illy, “Multi- stage jamming attacks detection using deep learning combined with  kernelized  support  vector  machine  in  5G  cloud  radio  access  networks,”  2020  Int.  Symp.  Networks,  Comput. Commun. ISNCC 2020, no. October, pp. 20–22, 2020, doi: 10.1109/ISNCC49221.2020.9297290.
[11] O. Natan, A. I. Gunawan, and B. S. B. Dewantara, “Grid SVM: Aplikasi Machine Learning dalam Pengolahan Data Akuakultur,” J. Rekayasa Elektr., vol. 15, no. 1, 2019, doi: 10.17529/jre.v15i1.13298.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 363 − 370 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2137
[12] K. S. Nugroho, “Confusion Matrix untuk Evaluasi Model pada Supervised Learning,” 13 Nov, 2019. [Online]. Available: https://medium.com/@ksnugroho/confusion- matrix-untuk-evaluasi-model-pada-unsupervised- machine-learning- bc4b1ae9ae3f.
[13] U.  Wake,  “Kesalahan  Scaling  Data  di  Machine  Learning  Menggunakan  Scikit-Learn,”  1  Sep,  2019.  [Online]. Available:\https://medium.com/@uulwake/kesalahan-  scaling-data-di-machine-learning-menggunakan-scikit-  learn- 7b88f2fbaec.