## Klasifikasi Status NEET pada Penduduk Usia Muda di Indonesia dengan SVM dan Random Forest
Herdina Dwi Ramadhanti
1 Politeknik Statistika STIS

## Abstrak
Not in Education, Employment, or Training (NEET) adalah suatu indikator untuk mengetahui  tingkat  kerentanan  penduduk  usia  muda  dalam  pengangguran,  putus sekolah,  serta  keputusasaan  terhadap  pasar  tenaga  kerja.  Menurut  ILO,  Indonesia merupakan  salah  satu  negara  dengan  tingkat  NEET  tertinggi  di  Asia  sehingga menjadi suatu masalah yang perlu untuk segera diatasi. Salah satu alternatif yang dapat  dilakukan  untuk  mengatasi  fenomena  tersebut  adalah  dengan  deteksi  dini terhadap  penduduk  yang  berisiko  menjadi  NEET  yang  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  indikator-indikator  yang  telah  melekat  dalam  individu  seperti  jenis kelamin,  status  perkawinan,  dan  disabilitas.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk melakukan klasifikasi terhadap status NEET pada penduduk usia muda agar dapat digunakan untuk memprediksi apakah individu termasuk ke dalam NEET dengan menggunakan  metode  klasifikasi  yang  meliputi Support  Vector  Machine (SVM) dan random  forest .  Metode  SVM  dipilih  untuk  mewakili non-ensemble  method sedangkan random  forest dipilih  untuk  mewakili ensemble  method .  Data  yang digunakan  merupakan  data  sekunder  yang  diperoleh  dari raw  data SAKERNAS periode Agustus 2018. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode random forest memberikan  hasil  akurasi  yang  lebih  tinggi  sehingga  memiliki  kemampuan  yang lebih  baik  dalam mengklasifikasikan  penduduk  muda menurut  status  NEET  yaitu dengan akurasi sebesar 82,94 persen. Oleh karena itu, metode ini dapat digunakan untuk memprediksi status NEET dalam rangka menunjang pengurangan persentase NEET di Indonesia.
Kata  Kunci: Data  mining,  Klasifikasi,  NEET,  Pengangguran  muda,  Random forest, SVM.

## Abstract
Not  in  Education,  Employment,  or  Training  (NEET)  refers  to  a  person  who  is unemployed  and  not  receiving  an  education  or  vocational  training.  According  to ILO,  the  proportion  of  NEET  in  Indonesia  is  quite  high  and  in  fact  is  one  of  the highest  rates  in  Asia.  Thus,  NEET  in  Indonesia  is  a  problem  that  needs  to  be tackled immediately. One alternative that can be done to overcome this issue is by conducting  early  detection  of  young  people  who  are  at  risk  of  becoming  NEET. This detection can be done by using indicators that are inherent in the individual such as gender, marital status, and disability. This study aims to classify the NEET status  of  the  young  population  so  that  it  can  be  used  to  predict  whether  an individual  is  included  in  the  NEET  by  using  classification  methods  that  include Support Vector Machine (SVM) and random forest. The SVM method is applied to represent the non-ensemble method while random forest is applied to represent the ensemble  method.The  data  used  in  this  study  are  secondary  data  obtained  from SAKERNAS for the period of August 2018. The results of the study indicate that the random  forest  method  provides  higher  accuracy  results  so  that  it  has  a  better ability  to  classify  young  people  according  to  NEET  status  with  an  accuracy  of
82.94 percent. Therefore, this method can be used to predict the status of NEET in order to support the reduction in the percentage of NEET in Indonesia.
Keywords : Classification,  Data  mining,  NEET,  Random  forest,  SVM,  Youth unemployment.

## 1. Pendahuluan
Menurut  Bappenas  (2017),  Indonesia  akan  mengalami  bonus  demografi  pada tahun  2030,  yakni  kondisi  ketika  jumlah  penduduk  umur  produktif  lebih  besar dibandingkan  penduduk  umur  tidak  produktif.  Hal  ini  dipandang  sebagai  keuntungan ekonomis  karena  peran  mereka  sebagai  tenaga  kerja  merupakan  salah  satu  faktor produksi  yang  pada  akhirnya  dapat  memberikan  andil  dalam  memicu  pertumbuhan ekonomi.  Oleh  karena  itu,  Indonesia  juga  diharapkan  mampu  memanfaatkan  peluang ini dengan maksimal.
Kendati  demikian,  fenomena  bonus  demografi  juga  menciptakan  tantangan tersendiri  lantaran  kegagalan  suatu  negara  dalam  memanfaatkan  bonus  demografi justru  dapat  berubah  menjadi  beban  perekonomian  dan  menciptakan  gelombang pengangguran.  Masalah  pengangguran  tersebut  dapat  terjadi  ketika  tingginya pertumbuhan  angkatan  kerja  tidak  diiringi  dengan  ketersediaan  lapangan  pekerjaan. Sementara itu, Menteri  Ketenagakerjaan, Ida Fauziyah, menyatakan bahwa salah satu tantangan terbesar kondisi ketenagakerjaan di Indonesia adalah masalah pengangguran muda.  Hal  ini  dikarenakan  penyumbang  terbesar  pengangguran  di  Indonesia merupakan  angkatan  kerja  muda,  yaitu  pada  kelompok  umur  15  hingga  24  tahun. Faktanya, bersumber dari data BPS, apabila ditinjau data tingkat pengangguran terbuka (TPT) menurut kelompok umur, dapat diketahui bahwa TPT pada kelompok umur ini selalu memiliki persentase tertinggi. Dari tahun ke tahun, persentase tersebut berada di kisaran  10-30  persen.  Hal  ini  sangat  kontras  dengan  TPT  pada  kelompok  umur lainnnya  yang  cenderung  memiliki  persentase  yang  jauh  lebih  rendah.  Tingginya tingkat  pengangguran  muda  di  Indonesia  merupakan  suatu  masalah  karena pengangguran  yang  berkelanjutan  akan  membuat  transisi  dari  usia  muda  menuju dewasa  menjadi  sulit,  meningkatkan  risiko  kemiskinan  di  masa  depan,  meningkatkan peluang  terlibat  dalam  perilaku  yang  bermasalah,  dan  dapat  mengurangi  keterlibatan usia muda dalam politik dan sosial (Bay dan Blekeseanu, 2002).
Lebih  lanjut,  pasar  tenaga  kerja  usia  muda  merupakan  salah  satu  perhatian utama  di  sebagian  besar  negara  seiring  dengan  semakin  meningkatnya  pengangguran usia  muda  secara  global  (Scarpetta  dkk.,  2010).  Dalam  hal  ini,  indikator  yang  sering digunakan  terkait  pengangguran  muda  adalah  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  (TPT). Akan  tetapi,  indikator  tersebut  hanya  mencakup  penduduk  usia  muda  yang  termasuk dalam angkatan kerja sehingga tidak merefleksikan situasi penduduk usia muda secara keseluruhan. Sehubungan dengan hal tersebut, International Labor Organization (ILO) mengembangkan indikator Not in Employment, Education, or Training (NEET) untuk memperluas  ranah  kerentanan  penduduk  usia  muda  dalam  pengangguran,  putus sekolah,  serta  keputusasaan  terhadap  pasar  tenaga  kerja  (Wickremeratne  dan Danusinghe, 2018).
Menurut  ILO  (2017),  proporsi  NEET  di  Indonesia  cenderung  tinggi  dan merupakan salah satu negara dengan tingkat NEET tertinggi di Asia. Faktanya, tercatat hingga  tahun  2018,  mengacu  pada  data  yang  bersumber  dari  ILOSTAT,  NEET  di Indonesia adalah sebesar 21,7 persen, jauh lebih tinggi dibandingkan negara-negara di
sekitarnya  seperti  Malaysia  (12,5  persen),  Thailand  (14,8  persen),  Vietnam  (8,3 persen).  Dengan  demikian,  NEET  di  Indonesia  merupakan  suatu  masalah  yang  perlu untuk segera diatasi. Sehubungan dengan hal tersebut, maka diperlukan kebijakan yang tepat untuk menanggulangi tingginya persentase NEET di Indonesia.
Salah satu alternatif yang dapat dilakukan untuk mengatasi fenomena NEET di Indonesia adalah dengan deteksi dini terhadap penduduk yang berisiko menjadi NEET. Pendeteksian ini dapat dilakukan dengan menggunakan indikator-indikator yang telah melekat  dalam  individu  seperti  jenis  kelamin,  status  perkawinan,  dan  disabilitas. Sehingga,  apabila  hasil  dari  pendeteksian  tersebut  ditindaklanjuti  dengan  tepat,  maka diharapkan  dapat  mencegah  seseorang  untuk  menjadi  NEET.  Oleh  karena  itu, diperlukan metode yang tepat untuk menunjang proses penentuan NEET dengan akurat agar  dapat  mengakomodasi  perubahan  kondisi  tenaga  kerja  di  antara  penduduk khususnya  penduduk  usia  muda.  Selain  itu,  kondisi  tenaga  kerja  di  Indonesia  yang sangat dinamis juga menuntut terciptanya metode pengklasifikasian yang cepat dalam melakukan pemrosesan apabila terdapat modifikasi dan pembaharuan terhadap data.
Data mining adalah sebuah proses untuk menentukan hubungan yang terdapat di  dalam  data  yang  sebelumnya  tidak  diketahui  oleh  pengguna  dimana  hubungan tersebut  dapat  digunakan  sebagai  dasar  untuk  pengambilan  keputusan  (Schell  dan McLeod,  2007).  Secara  umum,  terdapat  dua  metode  utama  dalam data  mining yang meliputi supervised learning dan unsupervised learning . Klasifikasi merupakan satu di antara algoritma dalam supervised learning yang paling populer. Dalam hal ini, teknik- teknik  klasifikasi data  mining dapat  melakukan  klasifikasi  dengan  menggunakan ukuran data yang besar dalam waktu yang relatif cepat.
Dengan  demikian,  berdasarkan  pemaparan  di  atas,  maka  penelitian  ini bertujuan  untuk  melakukan  klasifikasi  terhadap  status  NEET  pada  penduduk  usia muda dengan menggunakan metode klasifikasi yang meliputi Support Vector Machine (SVM) dan random forest . Metode SVM dipilih untuk mewakili non-ensemble method sedangkan random  forest dipilih  untuk  mewakili ensemble  method .  Dengan penggunaan  metode-metode  tersebut  tersebut,  diharapkan  dapat  diperoleh  model terbaik  yang  mampu  digunakan  untuk  memprediksi  apakah  individu  termasuk  ke dalam NEET.

## 2.  Tinjauan Pustaka

## 2.1. Not in, Education, or Training (NEET)
Menurut  ILO  (2017),  NEET  adalah  individu  dengan  usia  15  hingga  24  tahun yang  tidak  berada  dalam  pekerjaan,  pendidikan,  maupun  pelatihan.  Persentese  NEET secara  umum  didefinisikan  sebagai  jumlah  penduduk  usia  muda  dikurangi  dengan jumlah penduduk usia muda yang berada dalam pekerjaan, pendidikan, atau pelatihan dan  kemudian  dibagi  dengan  total  penduduk  usia  muda  dan  dikalikan  seratus  persen. NEET  terbagi  menjadi unemployed NEET  dan inactive NEET. Unemployed NEET adalah penduduk usia muda yang berstatus sebagai penganggur, yaitu penduduk yang tidak bekerja tetapi sedang mencari pekerjaan, atau mempersiapkan usaha, atau merasa tidak mungkin mendapatkan pekerjaan, atau sudah diterima bekerja tetapi belum mulai bekerja,  atau  sudah  mempunyai  usaha  tetapi  belum  memulainya.  Sementara  itu, inactive NEET  adalah  penduduk  usia  muda  yang  tidak  dalam  pekerjaan,  pendidikan, ataupun  pelatihan  tetapi  tidak  mencari  pekerjaan  dan  tidak  bersedia  menerima pekerjaan.

## 2.2. Supervised Learning
Supervised  learning merupakan  metode  pembelajaran  terarah  yang  memiliki ‘guru’,  dimana dataset memiliki  label  yang  betul  yang  digunakan  untuk  membantu model  mengenali  pola  yang  kemudian  diterapkan  pada dataset yang  lain  yang  tidak memiliki  label  (Revar  dkk.,  2010).  Klasifikasi  merupakan  satu  di  antara  algoritma dalam supervised  learning yang  paling  populer.  Dalam  melakukan  klasifikasi,  data dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu  data  latih  ( training  set )  yang  digunakan  untuk pembentukan model dan testing set yang digunakan untuk menilai tingkat akurasi dari klasifikasi yang dilakukan. Salah satu metode yang seing digunakan untuk pembagian data  tersebut  adalah k-fold  cross  validation .  Metode  ini  membagi  data  secara  acak menjadi  k bagian untuk kemudian dilatih dengan menggunakan beberapa  bagian data dan diuji dengan bagian lainnya. Ide dasar dari metode ini adalah ketika akurasi hanya dari data sampel, maka akan sangat mungkin untuk bias. Oleh karena itu, metode cross validation digunakan untuk menghindari overlapping pada data testing sehingga dapat menghindari  bias.  Adapun  nilai  k  yan  paling  umum  digunakan  adalah  10  ( 10-fold cross validation ). Hal ini dikarenakan hasil dari berbagai percobaan yang ekstensif dan pembuktian  teoritis  menunjukkan  bahwa 10-fold  cross  validation adalah  pilihan terbaik karena dapat memberikan hasil yang optimum terkait akurasi dan running time . Dalam  hal  ini, 10-fold  cross  validation akan  mengulang  pengujian  sebanyak  10  kali dimana hasil pengukuran adalah nilai rata-rata dari 10 kali pengujian tersebut (Han dan Kamber, 2012).

## 2.3. Preprocessing Data
Preprocessing  data merupakan  hal  vital  yang  perlu  dilakukan  dalam  proses data  mining .  Hal  ini  dikarenakan  data  mentah  yang  tersedia  tidak  terlepas  dari  unsur ketidaklengkapan, noisy , dan inkonsistensi data. Data yang tidak lengkap menunjukkan adanya  nilai  atribur  yang  kurang,  tidak  disertakan,  atau  hanya  memuat  data  agregat. Sementara itu, data yang bersifat noisy adalah data yang masih memuat error dan atau data  pencilan.  Adapun  data  yang  tidak  konsisten  merupakan  data  yang  memuat perbedaan  seperti  dalam  pemberian  kode  atau  nama.  Hal-hal  di  atas  dapat menyebabkan  data  menjadi  ‘kotor’  dan  menurunkan  kualitas  data.  Data  yang berkualitas rendah dapat menghasilkan kualitas mining yang rendah pula. Oleh karena itu, Preprocessing  data dilakukan  untuk  mengakomodasi  hal  tersebut.  Dalam  hal  ini, terdapat empat peran utama preprocessing data yaitu meliputi data cleaning (mengisi missing data ,  mengenali  atau  menghilangkan  data  pencilan,  melakukan smoothing data,  serta  memperbaiki  inkonsistensi  pada  data), data integration (mengintegrasikan data yang tersebar di beberapa database / file ), data reduction (mengurangi ukuran data baik dari sisi ukuran, dimensi, ataupun keragaman), serta data transformation dan data discretization (melakukan tranformasi dan reduksi  data dengan tujuan tertentu)  (Han dan Kamber, 2012).

## 2.4. Support Vector Machine (SVM)
Support  Vector  Machine (SVM)  merupakan  salah  satu  metode  klasifikasi  dan termasuk dalam non-ensemble method . Metode SVM memakai ruang hipotesis dalam bentuk  fungsi-fungsi linear dalam  sebuah  fitur  berdimensi  tinggi  dan  dilatih  dengan
Vol. 2 No. 1 Januari 2022
algoritma learning yang  didasarkan pada teori  optimasi. Dalam hal  ini, SVM bekerja dengan  menemukan hyperplane terbaik  untuk  memisahkan  dua  kelas  yang  berbeda dengan memaksimumkan margin yang diperoleh dari support vector . Selain diterapkan pada  data linear ,  SVM  juga  dapat  diterapkan  pada  data nonlinear dengan menggunakan kernel trick .  untuk  menemukan hyperplane , kernel trick akan mentransformasi dataset ke dalam ruang vektor dengan dimensi tinggi dimana proses pengklasifikasian  dilakukan  di  ruang  vektor  tersebut  (Maulana  dan  Irhamah,  2018). Lebih  lanjut,  penentuan  fungsi kernel serta  parameter  yang  digunakan  dalam pengklasifikasikan akan sangat berpengaruh terhadap tingkat akurasi yang dihasilkan. Adapun  fungsi kernel yang  paling  banyak  digunakan  dalam  SVM  meliputi  fungsi kernel linear , polynomial , dan Radial Basis Function (RBF) (Feta dan Ginanjar, 2019). Secara teoretis, SVM merupakan metode machine learning yang superior dengan hasil performa  yang  baik  dibandingkan  metode non-ensemble lainnya  (Tzotsos  dan Argialas,  2008).  Berbagai  penelitian  membuktikan  bahwa  SVM  memiliki  performa yang  lebih  unggul  dibandingkan non-ensemble  method lainnya  seperti  metode K- Nearest  Neighbors , Naive  Bayes,  Quadratic  Bayes  Normal , Nearest  Mean (Amami dkk.,  2012), decision  tree dan rule-learners (Osisanwo  dkk.,  2017),  serta  regresi logistik (Salazar dkk., 2012).

## 2.5. Random Forest
Random  forest merupakan  algoritma machine learning pada  klasifikasi  yang berupa  sekumpulan  metode  pembelajaran  ( ensemble method )  menggunakan bagging (Breiman, 2001). Ensemble method merupakan metode untuk meningkatkan performa klasifikasi  (Bühlmann,  2012).  Sehubungan  dengan  itu,  penggunaan bagging bekerja dengan  mengurangi  varians  ( noise )  pada  metode-metode  dasar  (Breiman,  1996). Metode random  forest memanfaatkan  pohon  keputusan  yang  digunakan  untuk base classifier dengan  cara  dibangun  dan  dikombinasikan.  Adapun  aspek  penting  dalam metode  ini  adalah  melakukan bootstrap sampling untuk  membentuk  pohon  prediksi, kemudian  setiap  pohon  keputusan  akan  memprediksi  dengan  prediktor  acak,  dan random forest akan memprediksi dengan melakukan kombinasi dari hasil setiap pohon keputusan  dengan  menggunakan voting terbanyak  ( majority  vote )  untuk  keperluan klasifikasi, serta dengan menggunakan rata-rata untuk keperluan regresi (Sadewo dkk., 2017),

## 2.6. Kriteria Evaluasi dan Validasi Model
Secara  umum,  dalam  memilih  model  yang  bagus,  diperlukan  kriteria  evaluasi dan  validasi  terhadap  model  yang  terbentuk.  Penelitian  ini  menggunakan confusion matrix untuk memberikan rincian terkait hasil klasifikasi. Confusion matrix merupakan suatu  alat  yang  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  seberapa  baik  suatu  metode klasifikasi  mengenali tuple dari  kelas  yang  berbeda. True  positive (TP)  dan true negative (TN) memberikan informasi ketika classifier benar, sedangkan false positive (FP)  dan false  negative (FN)  memberitahu  ketika classifier salah.  Ukuran  yang dihasilkan  dari confusion  matrix diantaranya  meliputi  akurasi, sensitivity / recall , specificity ,  presisi/ Positive  Predictive  Value (PPV),  dan Negative  Predictive  Value (NPV). Akurasi adalah ukuran dari seberapa baik model dalam mengkorelasikan antara hasil  dengan  atribut  dalam  data  yang  sudah  ada  dan  merupakan  metode  yang  paling umum  digunakan  untuk  mengevaluasi  apakah  sebuah  model  bagus  atau  tidak.
Vol. 2 No. 1 Januari 2022
Sensitivity / recall mengukur  proporsi  data true  positive yang  teridentifikasi  dengan tepat. Specificity mengukur  proporsi  data true  negative yang  teridentifikasi  dengan tepat.  presisi/PPV  mengukur  proporsi  data  dengan  hasil  positif  yang  didiagnosis dengan  benar  sedangkan  NPV  mengukur  proporsi  data  dengan  hasil  negatif  yang didiagnosis dengan benar (Han dan Kamber, 2012).

## 3.  Perancangan dan Implementasi

## 3.1. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  merupakan  data  sekunder  yang diperoleh  dari raw  data SAKERNAS  pada  Bulan  Agustus  tahun  2018.  Cakupan wilayah dalam penelitian ini adalah seluruh wilayah di Indonesia dengan unit analisis penduduk  berumur  15-24  tahun.  Dari  keseluruhan  data  sampel,  sebanyak  20.915 penduduk termasuk ke dalam kategori umur tersebut.

## 3.2. Pengolahan Data
Tahap pengolahan data  diawali dengan pembentukan klasifikasi  pada variabel dependen.  Variabel  dependen  dalam  penelitan  ini  adalah  status  NEET.  Untuk mendapatkan  klasifikasi  tersebut,  dilakukan  pengolahan  terhadap  variabel  b5_r5a1 (bekerja minimal 1 jam tanpa terputus), b5_r6 (sementara tidak bekerja minimal 1 jam tanpa  terputus),  b4_k8  (partisipasi  sekolah),  dan  b5_r1f  (sedang  mengikuti pelatihan/kursus). Individu tergolong ke dalam NEET apabila tidak sedang melakukan aktivitas dari indikator-indikator di atas (b5_r5a1 = 2, b5_r6 = 2, b4_k8 = 1 atau 3, dan b5_r1f = 2).
Tahapan  selanjutnya,  dilakukan preprocessing  data yang  meliputi data reduction dan data  transformation . Data  reduction dilakukan  dengan  melakukan reduksi  terhadap  dimensi  data.  Dengan  menggunakan  nilai  koefisien  korelasi, kemudian dilakukan pemilihan terhadap atribut yang paling relevan untuk menunjang pengklasifikasian  status  NEET,  yaitu  atribut-atribut  dengan  nilai  korelasi  tertinggi. Sehubungan  dengan  hal  tersebut,  variabel-variabel  yang  digunakan  sebagai  variabel independen  meliputi  klasifikasi,  b2_r1  (jumlah  anggota  rumah  tangga),  b4_k3 (hubungan  dengan  kepala  rumah  tangga),  b4_k6  (jenis  kelamin),  b4_k8  (umur), b4_k10  (status  perkawinan),  b5_r1a  (ijazah  tertinggi  yang  dimiliki),  b5_r1d  (pernah mendapat  pelatihan/kursus  dan  memperoleh  sertifikat),  b5_r4a  (kesulitan/gangguan melihat),  b5_r4b  (kesulitan/gangguan  mendengar),  b5_r4c  (kesulitan/gangguan berjalan),  b5_r4d  (kesulitan/gangguan  memegang),  b5_r4e  (kesulitan/gangguan berbicara), dan b5_r4f (kesulitan/gangguan lain).
Tabel 1. Definisi Operasional Variabel
Variabel Tipe Data Kategori Status NEET (kelas) Kategorik 1: Ya 0: Tidak Klasifikasi Kategorik 1: Perkotaan 0: Perdesaan Jumlah  anggota  rumah tangga Numerik Status kepala rumah tangga (KRT) Kategorik 1: KRT 0: Bukan KRT
Jenis kelamin Kategorik 1: Laki-laki 0: Perempuan Umur Numerik Status perkawinan Kategorik 1: Kawin 0: Tidak kawin Ijazah tertinggi yang dimiliki Kategorik 1: SD/sederajat 2: SMP/sederajat 3: SMA/sederajat 4: Di atas SMA 0: Tidak memiliki ijazah Pernah memperoleh pelatihan/kursus Kategorik 1: Ya 0: Tidak Penyandang disabilitas Kategorik 1: Ya 0: Tidak
Tahapan  terakhir  dilakukan  transformasi  data  yang  meliputi  agregasi  dan normalisasi.  Agregasi  dilakukan  untuk  variabel  b5_r4a  hingga  b5_r4f  dengan membentuk  variabel  disabilitas  dengan  dua  kategori  (penderita  disabilitas  dan  bukan penderita  disabilitas).  Kemudian,  dilakukan  penggabungan  beberapa  ketagori  pada variabel b4_k3 (KRT dan bukan KRT), b4_k10 (kawin dan tidak kawin), b5_r1a (tidak memiliki ijazah, ijazah SD/sederajat, ijazah SMP/sederajat, ijazah SMA/sederajat, dan ijazah  di  atas  SMA).  Selanjutnya,  dilakukan  normalisasi  terhadap  variabel  numerik yaitu pada variabel b2_r1 (jumlah anggota rumah tangga) dan b4_k8 (umur). Hasil dari pengolahan  data  ini  adalah  dataset  yang  siap  digunakan  pada  algoritma  SVM  dan random forest untuk pengklasifikasian seperti yang disajikan pada Tabel 1.

## 3.3. Pengimplementasian Metode SVM dan Random Forest
Pada  tahapan  ini,  dilakukan  pengimplementasian  metode  SVM  dan random forest .  Metode  SVM  dipilih  untuk  mewakili non-ensemble  method yang  menurut penelitian  terdahulu  memiliki  performa  lebih  unggul  dibandingkan  metode non- ensemble lainnya.  Sementara  itu, random  forest dipilih  untuk  mewakili ensemble method .  Pada  metode  SVM,  digunakan  fungsi kernel linear , radial ,  dan polynomial pada  fungsi  pemisah  ( hyperplane )  SVM.  Dalam  hal  ini,  penentuan  parameter  terbaik pada masing-masing fungsi kernel dilakukan dengan metode 10-fold cross validation . Setelah dilakukan penyeleksian terhadap parameter, diperoleh parameter terbaik yaitu dengan fungsi kernel linear dengan tipe C-classification dan nilai cost = 1. Sementara itu,  dalam  metode random  forest ,  dilakukan  penentuan  jumlah  variabel  yang digunakan sebagai split pada setiap pohon yang terbentuk (mtry) yaitu sebanyak 2, 7, dan  12  yang  dilakukan  dengan  metode 10-fold  cross  validation .  Setelah  dilakukan penyeleksian terhadap parameter, diperoleh bahwa model terbaik adalah model dengan nilai mtry = 2.

## 4.  Hasil
Tabel 2. Hasil Confusion Matrix dengan Metode SVM
Nilai Sebenarnya Bukan NEET NEET Nilai Perkiraan Bukan NEET 15363 2709 NEET 1384 1459
Tabel 2 menunjukkan hasil validasi dari klasifikasi dengan metode SVM yang disajikan  dalam confusion  matrix untuk  mengetahui  seberapa  tepat  prediksi  model dengan  nilai  yang  sebenarnya.  Berdasarkan  Tabel  2,  diketahui  bahwa  dari  18.072 penduduk  muda  yang  diprediksi  bukan  termasuk  NEET,  metode  SVM  dapat  dengan benar  memprediksi  15.363  penduduk  yang  sebenaranya  bukan  termasuk  NEET, sedangkan  2.709  penduduk  yang  diprediksi  bukan  termasuk  NEET  ternyata  NEET. Sementara itu, dari 2.843 penduduk muda yang diprediksi termasuk NEET, metode ini dapat  dengan  benar  mengklasifikasikan  1.459  penduduk  yang  sebenarnya  NEET, sedangan  1.384  lainnya  merupakan  penduduk  yang  sebenarnya  bukan  tergolong NEET.
Tabel 3. Hasil Confusion Matrix dengan Metode Random Forest Nilai Sebenarnya Bukan NEET NEET Nilai Perkiraan Bukan NEET 16143 2965 NEET 604 1203
Sementara  itu,  Tabel  3  menunjukkan  hasil confusion  matrix dengan  metode random forest . Berdasarkan tabel 3, diketahui bahwa dari 19.108 penduduk muda yang diprediksi  bukan  termasuk  NEET,  metode random  forest dapat  dengan  benar memprediksi  16.143  penduduk  yang  sebenaranya  bukan  termasuk  NEET,  sedangkan 2.965 penduduk yang diprediksi bukan termasuk NEET ternyata NEET. Sementara itu, dari 1.807 penduduk muda yang diprediksi termasuk NEET, metode ini dapat dengan benar  mengklasifikasikan  1.203  penduduk  yang  sebenarnya  NEET,  sedangan  604 lainnya merupakan penduduk yang sebenarnya bukan tergolong NEET.
Tabel 4. Ukuran Perbandingan Evaluasi Model SVM dan Random Forest
Kriteria Evaluasi SVM Random Forest Akurasi 0,8043 0,8294 95% CI 0,7989-0,8097  0,8242-0,8344 Sensitivity / Recall 0,9174 0,9693 Specificity 0,35 0,2886 Presisi/PPV 0,8501 0,8448 NPV 0,5132 0,6657
Dari confusion  matrix yang  diperoleh  dari  Tabel  2  dan  Tabel  3,  dapat ditentukan  ukuran-ukuran  evaluasi  lain  yang  dapat  digunakan  untuk  menentukan seberapa baik kinerja dari model yang terbentuk. Berdasarkan Tabel 4, diperoleh nilai akurasi  dari  model  yang  terbentuk  oleh  metode  SVM  dan random  forest secara berturut-turut  adalah  sebesar  0,8043  dan  0,8294.  Artinya,  dari  keseluruhan  penduduk muda yang menjadi sampel penelitian, terdapat sebanyak 80,43 persen penduduk yang tergolong NEET dan penduduk bukan NEET yang dapat diklasifikasikan dengan benar oleh  metode  SVM.  Sementara  itu,  penduduk  yang  tergolong  NEET  dan  penduduk bukan  NEET  yang  dapat  diklasifikasikan  dengan  benar  oleh  metode random  forest adalah  sebesar  82,94  persen.  Dengan  demikian, error yang  terbentuk  dari  metode SVM  dan random  forest secara  berturut-turut  adalah  sebesar  19,57  persen  dan  17,06 persen.
Vol. 2 No. 1 Januari 2022
Nilai sensitivity dan recall adalah  sebesar  0,9174  untuk  metode  SVM  dan 0,9693  untuk  metode random  forest yang  berarti  bahwa  metode  SVM  mampu memprediksi  91,74  persen  dan  metode random  forest mampu  memprediksi  96,93 persen  dengan  tepat  penduduk  muda  bukan  termasuk  NEET  yang  sebenarnya  bukan termasuk  NEET.  Nilai specificity yang  dihasilkan  oleh  metode  SVM  dan random forest secara berturut-turut adalah sebesar 0,35 dan 0,2886 yang menunjukkan bahwa metode  SVM  mampu  memprediksi  dengan  tepat  35  persen  penduduk  muda  NEET yang  sebenarnya  termasuk  NEET  sedangkan  metode random  forest mampu memprediksi  dengan  tepat  28,86  persen  penduduk  muda  NEET  yang  sebenarnya termasuk NEET.
Nilai  presisi  atau  PPV  adalah  sebesar  0,8501  untuk  metode  SVM  dan  0,8448 untuk  metode random  forest yang  berarti  bahwa  dari  seluruh  penduduk  muda  yang diprediksi bukan merupakan NEET, metode SVM mampu mengklasifikasikan dengan benar  prediksi  tersebut  sebesar  85,01  persen  untuk  metode  SVM  dan  84,48  persen untuk  metode random  forest .  Sementara  itu,  NPV  yang  dihasilkan  dari  metode  SVM dan random  forest secara  berturut-turut  adalah  sebesar  0,5132  dan  0,6657  yang menunjukkan  bahwa dari  seluruh penduduk muda yang diprediksi merupakan NEET, metode SVM mampu mengklasifikasikan 51,32 persen prediksi tersebut dengan benar sedangkan  metode random  forest mampu  mengklasifikasikan  66,57  persen  dengan benar.
Berdasarkan perbandingan ukuran evaluasi, dapat diketahui bahwa secara rata- rata,  metode random  forest memiliki  performa  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan metode  SVM.  Menurut  Twala  (2010), Random  forest merupakan  algoritma machine learning dengan ensemble  method menggunakan bagging yang  bertujuan  agar memiliki  performa  yang  lebih  stabil  pada  perubahan  kecil  di  dalam dataset sehingga dapat meningkatkan tingkat akurasi pada pengklasifikasian. Dengan demikian, metode random  forest secara  teoretis  lebih  unggul  dibandingkan  metode  SVM  dan  metode non-ensemble lainnya  karena  melibatkan  penggunaan  beberapa  model  sekaligus (simultan)  yang  kemudian  dilakukan majority  vote .  Sehingga,  metode  ini  mampu menghasilkan  performa  yang  lebih  baik  dibandingkan  metode  SVM  yang  hanya melibatkan penggunaan satu model.

## 5.  Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian mengenai pengklasifikasian status NEET terhadap penduduk muda di  Indonesia dengan menggunakan metode  SVM dan random  forest , diperoleh  kesimpulan  bahwa  metode random  forest memberikan  hasil  akurasi  yang lebih tinggi. Dengan demikian, metode random forest memiliki kemampuan yang lebih baik dalam mengklasifikasikan penduduk muda menurut status NEET sehingga dapat digunakan  untuk  memprediksi  status  NEET  dalam  rangka  menunjang  usaha pengurangan persentase NEET di Indonesia.
Kemudian,  untuk  pengembangan  penelitian  di  masa  depan,  disarankan melakukan  penambahan  skema  untuk  mengatasi imbalanced  data ( undersampling , oversampling ,  dan combined  method )  mengingat  kelas dataset memiliki  rasio  yang tidak seimbang. Selain itu, pengembangan juga dapat dilakukan dengan memodifikasi nilai  parameter  serta  melakukan  pengembangan  terhadap  metode  yang  digunakan untuk meningkatkan performa klasifikasi.

## Daftar Pustaka
Amami, R., Ayed, D. B., & Ellouze, N. (2015). An Empirical comparison of SVM and some  supervised  learning  algorithms  for  vowel  recognition. International Journal of Intelligent Information Processing (IJIIP) , 3(1). Badan  Perencanaan  Pembangunan  Nasional.  (2017). Bonus  Demografi  2030-2040: Strategi Indonesia Terkait Ketenagakerjaan dan Pendidikan . Jakarta: Bappenas. Badan Pusat Statistik. (2019). Tingkat Pengangguran Terbuka Berdasarkan Kelompok Umur, 2015-2019 . Jakarta: BPS.
Bay,  A.  H.,  dan  Blekeseanu,  M.  (2002).  Youth,  Unemployment,  and  Political Marginalisation. International Journal of Social Welfare , 11(2), 132-139. Breiman, L. (1996). Bagging predictors. Machine Learning , 26(2), 123-140.
Breiman, L. (2001). Random forests. Machine Learning , 45(1), 5-32. Bühlmann,  P.  (2012).  Bagging,  boosting  and  ensemble  methods.  In Handbook  of Computational Statistics (pp. 985-1022). Springer, Berlin, Heidelberg. Feta,  N.  R.  dan  Ginanjar,  A.  R.  (2019).  “Komparasi  Fungsi Kernel Metode Support Vector  Machine Untuk  Pemodelan  Klasifikasi  Terhadap  Penyakit  Tanaman Kedelai”., BRITech, Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer, Sains dan Teknologi Terapan , vol.1(1), pp. 33-39.
Han, J., Kamber, M & Jian Pei. (2012). Data Mining Concepts and Techniques: Third Edition . USA. Morgan Kaufmann Publications. International Labour Organization. (2017). Indonesia Jobs Outlook 2017: Harnessing Technology for Growth and Job Creation . Jakarta: ILO.
Maulana,  J.  P.  dan  Irhamah.  (2018).  “Klasifikasi  Kabupaten  di  Provinsi  Jawa  Timur Berdasarkan  Indikator  Daerah  Tertinggal  dengan  metode Support  Vector Machine (SVM) dan Entropy Based Fuzzy Support Vector Machine (EFSVM)”., Inferensi , vol. 1(1), pp. 9-15.
Osisanwo, F. Y., Akinsola, J. E. T., Awodele, O., Hinmikaiye, J. O., Olakanmi, O., & Akinjobi,  J.  (2017).  Supervised  machine  learning  algorithms:  classification  and comparison. International Journal of Computer Trends and Technology (IJCTT) , 48(3), 128-138.
Revar, A., Andhariya, M., Sutariya, D., & Bhavsar, M. (2010). Load balancing in grid environment using machine learning-innovative approach. International Journal of Computer Applications , 8(10), 31-34.
Sadewo,  M.  G.,  Windarto,  A.  P.,  &  D.  Hartama  D.  (2017).  Penerapan Data Mining Pada  Populasi  Daging  Ayam  RAS  Pedaging  di  Indonesia  Berdasarkan  Provinsi Menggunakan  K-Means  Clustering. InfoTekJar  (Jurnal  Nasional  Informatika dan Teknik Jaringan) . 2017; 2(1): 60-67.
Salazar,  D.  A.,  Vélez,  J.  I.,  &  Salazar,  J.  C.  (2012).  Comparison  between  SVM  and logistic regression: Which one is better to discriminate?. Revista Colombiana de Estadística , 35(SPE2), 223-237.
Scarpetta,  S.,  A.  Sonnet  and  T.  Manfredi.  (2010).  “Rising  Youth  Unemployment During  the  Crisis:  How  to  Prevent  Negative  Long-term  Consequences  on  a Generation?”, OECD  Social,  Employment  and  Migration  Working  Papers ,  No. 106, OECD Publishing.
Schell,  George  P.  dan  Raymond  McLeod.  (2007). Management  Information  Systems . New Jersey. Pearson/Prentice Hall.
Vol. 2 No. 1 Januari 2022
Twala,  B.  (2010).  Multiple  classifier  application  to  credit  risk  assessment. Expert Systems with Applications , 37(4), 3326-3336.
Tzotsos,  A.,  &  Argialas,  D.  (2008).  Support  vector  machine  classification  for  object- based  image  analysis.  In Object-Based  Image  Analysis (pp.  663-677).  Springer, Berlin, Heidelberg.
Wickremeratne,  N.,  &  Dunusinghe,  P.  (2018).  Youth  Not  in  Education,  Employment and Training (NEET) in Sri Lanka. Advances in  Economics and Business ,  6(5),
339-352.