## Implementasi Algoritma Clasification Andregression Trees (Cart) Dalam Klasifikasi Ekonomi Keluarga Pada Desadagang Kelambir Tg.Morawa
Eti Yonika Sri Ritno
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Jalan Sisingamangaraja No. 338 Medan, Indonesia

## Abstrak
Jaringan  syaraf  tiruan    cabang  dari  kecerdasan  buatan  yang  meniru  atau  mencontoh  cara  kerja  otak  manusia.  JST  dapat diimplementasikan  pada  berbagai  macam  aplikasi  untuk  menyelesaikan  banyak  masalah  khususnya  dalam  bidang peramalan.Salah satu algoritma  yang sering digunakan  adalah Bacpropagation. Backpropagation salah satu algoritma  yang dapat  digunakan  untuk  memprediksi    Jumlah  permintaan  pemasangan  Indihome.  Ada  dua  tahapan  yang  digunakan  pada metode backpropagation ini yaitu tahap pelatihan dan  Ekonomi keluarga adalah suatu kajian tentang upaya  manusia dalam memenuhi kebutuhan-kebutuhannya melalui aktivitas-aktivitas yang dilakukan oleh seseorang yang bertanggung jawab atas kebutuhan  dan  kebahagiaan  bagi  kehidupannya.  Data  mining  adalah  proses  mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi yang  bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai  database  besar.Datamining  dapat  meningkatkan  nilai  tambah suatu  database.  Salah  satu  algoritma  dalam  Data  Mining  adalah  Algoritma  Clasification  And  Regression  Trees  (CART) 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). Dengan  penggunaan  tools  weka,  hasil  dari  proses  penerapanAlgoritma  Clasification  And  Regression  Trees  (CART)adalah informasi atau knowledge dimana informasi tersebut dapat menjadi alternatif yang dapat digunakan oleh pegawai kantor kepala desa dalam mengklasifikasikan ekonomi keluarga.
Kata Kunci: Klasifikasi, Ekonomi Keluarga, Data Mining, CART, Weka .

## Abstract
Family economy is a study of human efforts in meeting their needs through activities carried out by someone who is responsible for the needs and happiness of his life. Data mining is the process of extracting and identifying useful information and related knowledge from various large databases. Daminamining can increase the added value of a database. One of the algorithms in Data Mining is the Clasification And Regression Trees (CART)  Algorithm  is  one  method  or algorithm of  one of the  data exploration techniques, namely decision tree technique. CART is fairly simple but is a powerful method. CART aims to get an accurate group of data as a characteristic of a classification. besides that CART is used to describe the relationship between response variables (dependent or non-dependent variables) with one or more predictor variables (independent or independent variables). With the use of weka tools, the results of the implementation process of the Clasification And Regression Trees (CART) algorithm are information or knowledge where the information can be an alternative that can be used by village head office employees in classifying the family economy.
Keywords: Classification, Family Economy, Data Mining, CART, Weka.

## 1. PENDAHULUAN
Ekonomi keluarga adalah suatu kajian tentang upaya manusia dalam memenuhi kebutuhan-kebutuhannya melalui aktivitas-aktivitas yang dilakukan oleh seseorang yang bertanggung jawab atas kebutuhan dan kebahagiaan bagi kehidupannya. Keadaan ekonomi setiap orang berbeda-beda dan bertingkat, ada yang keadaan ekonominya tinggi, sedang, dan rendah. Sosial ekonomi juga menentukan kedudukan atau posisi seseorang dalam kelompok manusia yang ditentukan oleh jenis aktivitas ekonomi, pendapatan, tingkat pendidikan, jenis  rumah tinggal, dan jabatan. Pendataan  ekonomi  keluarga  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  data  pengeluaran  sebagai  pendekatan pendapatan rumah tangga. Kemudian data pengeluaran ini diperbandingkan dengan suatu batas nilai tukar rupiah yang diperlukan untuk memenuhi kebutuhan hidup minimum. Contohnya dalam hal pengklasifikasian ekonomi keluarga berdasarkan pendapatan mereka, pekerjaannya, serta status rumah tinggal yang dimiliki warga setempat, pegawai  kantor  desa  masih  menggunakan  sistem  pencatatan  didalam  buku.  Sehingga  hal  tersebut  mempunyai banyak kelemahan antara lain banyaknya data atau laporan yang tidak terarsip dengan baik, sehingga pencarian data  penduduk  seperti  data  penduduk  berdasarkan  ekonomi  keluarga  sangat  sulit  dilakukan.  Misalnya  ketika penduduk  akan  mendapat  program  bantuan  Raskin,  dana  BLT,  dan  lain  sebagainya  pegawai  kantor  desa  akan sangat sulit mendapatkan data warga yang berhak menerima bantuan, pencarian data tersebut banyak memakan waktu karena harus mencari satu persatu data penduduk berdasarkan kriteria penerima bantuan. Untuk mengatasi permasalahan  tersebut  diperlukan  suatu  solusi  pengklasifikasian  data  secara  terkomputerisasi  salah  satunya dengan  menggunakan  metode  data  mining.    Data  mining  adalah  penyaringan  data  secara  implisit  dimana sebelumnya tidak diketahui terdapatnya informasi yang potensial, data mining menganalisis data menggunakan tools untuk menemukan pola dan aturan dalam himpunan data, banyak Algoritma kalsifikasi dalam metode data mining  salah  satunya  adalah  Algoritma  CART  (Classification  and  Regression  Trees).  Algoritma  CART
(Classification  and  Regression  Trees)  merupakan  salah  satu  metode  atau  algoritma  dari  teknik  eksplorasi  data yaitu  teknik  pohon  keputusan,  CART  terbilang  sederhana  namun  merupakan  metode  yang  kuat.  Berdasarkan penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Muhammad  Faisal  Amin  menyimpulkan  bahwa  Algoritma  CART (Classification  and  Regression  Trees)  algoritma  cart  terbukti  cukup  akurat  dalam  memprediksi  kelulusan mahasiswa. Model pohon keputusan ini akan membantu Karyawan dalam mengambil keputusan yang lebih tepat dan cepat [1] .

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1 Algoritma Clasification and Regression Tress (CART)
Pohon keputusan merupakan teknik yang paling efisien. Ibaratnya, kita menyaring sesuatu lewat pohon keputusan, apakah suatu data lolos atau tidak terhadap saringan kita dengan proses yang cukup cepat. Teknik regresi sangat banyak, tetapi yang paling terkenal adalah algoritma yang diperkenalkan oleh Prof. Briemann dengan istilah The Clasification  and  Regression  Tree (CART)  [2].  Ciri  khas  algoritma  CART  ini  adalah  noktah  keputusan  yang selalu bercabang biner [3].
Ada beberapa langkah-langkah yang terdapat pada algoritma CART [3] adalah sebagai berikut:
1. Susunlah  calon  cabang (candidate  split) ,  penyusunan  ini  dilakukan  terhadap  seluruh  variabel  prediktor secara lengkap (exhaustive) . Daftar yang berisi calon cabang disebut daftar calon cabang mutakhir.
2. Menilai  kinerja  keseluruhan  calon  cabang  yang  ada  pada  daftar  calon  cabang  mutakhir  dengan  jalan menghitung  nilai  besaran  kesesuaian, ) | ( t s  ,  yang  akan  diterangkan  kemudian.  Kesesuaian  dari  calon cabang s pada noktah keputusan t dilambagkan dengan ) | ( t s  dan didefinisikan sebagai berikut.
a. Persamaan 1
) | ( t s  = 2 R L P P | ) | ( ) | ( | R L kategori jumlah i j t j P t j P −  = (1)
b. Persamaan 2
= L t calon cabang kiri dari noktah keputusan t
c. Persamaan 3
= L t calon cabang kanan dari noktah keputusan t
d. Persamaan 4
= L P jumlah catatan pada calon cabang kiri L t
Jumlah catatan pada data latihan
(2)
e. Persamaan 5
= R P jumlah catatan pada calon cabang kiri R t
Jumlah catatan pada data latihan (3)
f. Persamaan 6
= ) | ( L t j P jumlah catatan pada berkategori j pada calon cabang kiri L t Jumlah catatan pada data latihan (4)
g. Persamaan 7 = ) | ( L t j P jumlah catatan pada berkategori j pada calon cabang kiri L t Jumlah catatan pada data latihan (5)
Bila didefinisikan besarannya: h. Persamaan 8
) | ( t s  = ) | ( ) | ( | R L kategori jumlah i j t j P t j P −  = (6)
Maka berdasarkan persamaan diatas didapatkan persamaan berikut: i. Persamaan 9
) | ( t s
 = 2
R L P P ) | ( t s P  (7)
3. Menentukan calon cabang manakah yang akan benar-benar dijadikan cabang dengan memilih calon cabang yang memiliki nilai kesesuaian  terbesar. Setelah itu gambarkanlah percabangan. Jika tidak ada lagi noktah keputusan, pelaksanaan Algoritma CART akan dihentikan. Namun, jika masih terdapat noktah keputusan, pelaksanaan  Algoritma  dilanjutkan  dengan  kembali  kelangkah  kedua,  dengan  terlebih  dahulu  membuang calon cabang yang telah berhasil menjadi cabang sehingga mendapatkan daftar calon cabang mutakhir yang baru .

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Analisa  ekonomi  keluarga  di  dusun  IV  Dagang  Kelambir,  tahap  pengklasifikasian  ekonomi  keluarga  dengan mengumpulkan  data  yang  dibutuhkan,  kemudian  menginputkan  data  ke  dalam database ,  lalu  diklasifikasikan menjadi  golongan  ekonomi  yang  sesuai  dengan  kriteria.  Proses  pengklasifikasian  ekonomi  keluarga,  dalam penelitian ini mencoba memanfaatkan data warga dusun IV Dagang Kelambir terdahulu untuk membantu petugas. Proses pengklasifikasian ekonomi keluarga, penelitian ini mengambil data dari daftar data warga yang bertujuan untuk mengklasifikasikan ekonomi keluarga  yang berhak  mendapatkan program  bantuan pemerintah, sehingga dapat  membantu    para  pegawai  kantor  desa  dalam  penyeleksian  data  warga  berdasarkan  klasifikasi  ekonomi keluarga. Data yang menjadi pokok pembahasan adalah data-data dari daftar data warga pada tahun 2012 yang diambil dari pegawai kantor desa yang akan diolah dengan menggunakan Algoritma CART, dengan tujuan agar dapat mengetahui klasifikasi ekonomi keluarga yang berhak menerima program bantuan. Dalam pembahasan ini adapun  syarat  untuk  menentukan  klasifikasi  tinggi,  dan    sedang  yaitu  rendah  dengan  menentukan pendapatan/bulan kepala keluarga, pekerjaan kepala keluarga, dan status rumah tinggal. yang dikatakan klasifikasi tinggi  adalah  pendapatan    yang    >  4.500.000-,  dengan  status  rumah  tinggal  adalah  milik  sendiri.  Sedangkan klasifikasi sedang adalah pendapatan yang  ≤ 4.500.000-, dengan status rumah tinggal milik sendiri dan sewa. Dan sedangkan klasifikasi ekonomi keluarga rendah adalah pendapatan ≤ 1.800.000-, dengan status rumah tinggal sewa. Pendapatan rata-rata kepala keluarga didapat dengan mengikuti upah minimum regional (UMR). Adapun tujuan klasifikasi ini dibuat agar mempermudah kita untuk menentukan data yang akan menjadi calon cabang dan tujuan prediktornya.
Tabel 1. Daftar Data Warga Tahun 2012 (sudah ditransformasi) No  Pekerjaan
Jumlah Anggota Keluarga  Pendapatan/bln  Status Rumah Tinggal  Klasifikasi 1 Karyawan 3 Orang ≤4.500.000 Milik Sendiri Tinggi 2 Wiraswasta  4 Orang ≤2.200.000 Sewa Rendah 3 Wiraswasta  6 Orang ≤3.300.000 Sewa Rendah 4 Wiraswasta  9 Orang ≤3.300.000 Milik Sendiri Sedang 5 Buruh 7 Orang ≤1.800.000 Sewa Rendah 6 Pedagang 3 Orang ≤3.500.000 Sewa Rendah 7 Karyawan 6 Orang ≤4.500.000 Milik Sendiri Tinggi 8 Wiraswasta  5 Orang ≤2.200.000 Milik Sendiri Sedang 9 Karyawan 5 Orang ≤4.500.000 Milik Sendiri Tinggi 10 Pedagang 5 Orang ≤2.500.000 Milik Sendiri Rendah 11 Buruh 7 Orang ≤1.800.000 Sewa Rendah 12 Karyawan 3 Orang ≤3.500.000 Sewa Rendah 13 Petani 3 Orang ≤2.200.000 Milik Sendiri Rendah 14 Pedagang 4 Orang ≤3.500.000 Milik Sendiri Tinggi 15 Buruh 6 Orang ≤1.800.000 Milik Sendiri Sedang 16 Buruh 3 Orang ≤1.800.000 Milik Sendiri Sedang 17 Wiraswasta  4 Orang ≤3.300.000 Milik Sendiri Tinggi 18 Wiraswasta  3 Orang ≤3.300.000 Sewa Sedang 19 Buruh 7 Orang ≤1.800.000 Sewa Rendah 20 Buruh 8 Orang ≤1.800.000 Sewa Rendah 21 Pedagang 5 Orang ≤3.500.000 Sewa Rendah 22 Buruh 4 Orang ≤1.800.000 Sewa Rendah 23 Wiraswasta  6 Orang ≤2.200.000 Sewa Rendah 24 Buruh 4 Orang ≤1.800.000 Sewa Rendah 25 Buruh 5 Orang ≤1.800.000 Sewa Rendah 26 Buruh 3 Orang ≤1.800.000 Milik Sendiri Sedang 27 Supir 3 Orang ≤20.00.000 Milik Sendiri Rendah 28 Petani 4 Orang ≤1.800.000 Sewa Rendah 29 Wiraswasta  5 Orang ≤2.200.000 Sewa Rendah
30 Petani 3 Orang ≤1.800.000 Milik Sendiri Rendah 31 Pedagang 6 Orang ≤3.500.000 Milik Sendiri Sedang 32 Pedagang 8 Orang ≤3.500.000 Sewa Rendah 33 Pedagang 5 Orang ≤2.500.000 Milik Sendiri Sedang 34 Supir 4 Orang ≤2.000.000 Sewa Rendah 35 Pedagang 8 Orang ≤2.500.000 Sewa Rendah 36 Petani 3 Orang ≤1.800.000 Sewa Rendah 37 Supir 6 Orang ≤2.000.000 Sewa Sedang 38 Wiraswasta  5 Orang ≤2.200.000 Sewa Rendah 39 Pedagang 3 Orang ≤2.500.000 Milik Sendiri Sedang 40 Buruh 6 Orang ≤1.800.000 Sewa Rendah 41   Pedagang 3 Orang ≤3.500.000 Milik Sendiri Sedang 42 Pedagang 4 Orang ≤2.500.000 Sewa Rendah 43 Pedagang 6 Orang ≤2.500.000 Milik Sendiri Sedang 44 Supir 5 Orang ≤2.000.000 Sewa Rendah 45 Buruh 5 Orang ≤1.800.000 Sewa Rendah
Berdasarkan  semua  data  diatas,  maka  dilakukan  pengklasifikasian  dengan  Algoritma  CART,  berikut  langkah- langkah penyelesaiannya:
1. Menyusun Calon Cabang ( Candidate Splite ) penyusunan ini dilakukan terhadap seluruh variabel prediktor secara lengkap (exhaustive) . Daftar yang berisi calon cabang disebut daftar calon cabang mutakhir.
Pembuatan calon cabang akan selalu patuh pada ciri khas Algoritma CART, yaitu adanya noktah keputusan yang selalu bercabang dua atau biner. Calon cabang untuk variabel prediktor pekerjaan adalah sebagai berikut:
a. Pekerjaan = Karyawan, dan Pekerjaan = (Wiraswasta, Pedagang, Buruh, Petani, Supir)
b. Pekerjaan = Wiraswasta, dan Pekerjaan = (Karyawan, Pedagang, Buruh, petani, Supir)
c. Pekerjaan = Pedagang, dan Pekerjaan = (Karyawan, Wiraswasta, Buruh, petani, Supir)
d. Pekerjaan =Buruh, dan Pekerjaan = (Karyawan, Wiraswasta, Pedagang, Petani, Supir)
e. Pekerjaan = Petani, dan Pekerjaan = (Karyawan, Wiraswasta, Pedagang, Buruh, Supir)
f. Pekerjaan = Supir, dan Pekerjaan = (Karyawan, Wiraswasta, Pedagang, Buruh, Petani).
Pada variabel prediktor pendapatan yang sifatnya numerik, calon cabang yang dapat diusulkan adalah sebagai berikut:
a. Pendapatan  ≤ 1.800.000-, dan Pendapatan > 1.800.000-,
b. Pendapatan  ≤ 2.500.000-, dan Pendapatan > 2.500.000-,
c. Pendapatan  ≤ 4.500.000-, dan Pendapatan > 4.500.000-,
Calon cabang untuk variabel prediktor status rumah tinggal adalah sebagai berikut:
a. Status rumah tinggal = Milik Sendiri, dan Status rumah tinggal = Sewa
b. Status rumah tinggal = Sewa, dan Status rumah tinggal = Milik sendiri
Mengingat ciri khas Algoritma CART yang setiap noktah keputusannya adalah bercabang biner, maka calon cabang akan diberi nama calon cabang kiri dan calon cabang kanan. Selengkapnya, keseluruhan calon cabang pada Tabel 2. berikut ini.
Tabel 2Daftar calon cabang mutakhir Nomor Calon cabang kiri Calon cabang kanan 1 Pekerjaan = Karyawan Pekerjaan = (Wiraswasta, Pedagang, Buruh, Petani, Supir)
2 Pekerjaan = Wiraswasta
Pekerjaan = (Karyawan, Pedagang, Buruh, Supir),
3 Pekerjaan = Pedagang Pekerjaan = (Karyawan, Wiraswasta, Buruh, Petani, Supir) 4 Pekerjaan = Buruh Pekerjaan = (Karyawan, Wiraswasta, Pedagang, Petani Supir) 5 Pekerjaan = Petani Pekerjaan = (Karyawan, Wiraswasta, Pedagang, Buruh, Supir) 6 Pekerjaan = Supir Pekerjaan = (Karyawan, Wiraswasta, Pedagang, Buruh, Petani) 7 Pendapatan  ≤ 1.800.000 Pendapatan > 1.800.000-, 8 Pendapatan ≤ 2.500.000-,
Pendapatan > 2.500.000-,
9 Pendapatan  ≤ 4.500.000-,
Pendapatan  > 4.500.000-,
10
Jenis Rumah tinggal = Milik sendiri Jenis Rumah tinggal = sewa, Milik Sendiri
11 Jenis Rumah tinggal = Sewa Jenis Rumah tinggal = Milik sendiri, Sewa
2.   Menilai  kinerja  keseluruhan  calon  cabang  yang  ada  pada  daftar  calon  cabang  mutakhir  dengan  jalan menghitung  nilai  besaran  kesesuaian ) | ( t s  ,  yang  terdapat  pada  rumus  3.1.    Hasil  perhitungan  nilai kesesuaian bagi tiap calon cabang yang masih terdapat dalam daftar calon cabang mutakhir dihitung kembali menggunakan rumus 3.9, seperti pada tabel 3. berikut.
Tabel 3. Perhitungan nilai kesesuaian untuk calon cabang 1-11 iterasi-1
No L P R P Status Rumah
Tinggal ( ) L t j P | ( ) R t j P | R L P P . . 2 ( ) t s Q | ( ) t s |  1 4/45= 0.088 41/45= 0.911 Tinggi 3/4 = 0.75 2/41 = 0.048 0.160 1.402 0.2243 Sedang 0 12/41 = 0.292 Rendah 1/4 = 0.25 27/41 = 0.658 2 9/45= 0.2 36/45= 0.8 Tinggi 1/9 = 0.111 4/36 = 0.111 0.32 0.195 0.0624 Sedang 2/9 = 0.222 9/36 = 0.25 Rendah 6/9 = 0.666 23/36 = 0.638 3 12/45 = 0.266 33/45= 0.733 Tinggi 1/12 = 0.083 4/33 = 0.121 0.389 0.189 0.0735 Sedang 4/12 = 0.333 7/33 = 0.212 Rendah 8/12 = 0.666 21/33 = 0.636 4 12/45 = 0.266 33/45= 0.733 Tinggi 0 5/33 = 0.151 0.389 0.309 0.1202 Sedang 3/12 = 0.25 8/33 = 0.242 Rendah 9/12 = 0.75 20/33 = 0.606 5 4/45= 0.088 41/45= 0.911 Tinggi 0 5/41 = 0.121 0.160 0.78 0.1248 Sedang 0 11/41 = 0.268 Rendah 4/4 = 1 25/41 = 0.609 6 4/45= 0.088 41/45= 0.911 Tinggi 0 5/41 = 0.151 0.160 0.244 0.0390 Sedang 1/4 =  0.25 7/41 = 0.170 Rendah 3/4 =  0.75 27/41 =  0.707 7 10/45 = 0.222 35/45= 0.777 Tinggi 0 5/35 = 0.142 0.344 0.914 0.3144 Sedang 0 11/35 = 0.342 Rendah 10/10 = 1 19/35 = 0.514 8 25/45 = 0.555 20/45= 0.444 Tinggi 0 5/20= 0.25 0.492 0.5 0.246 Sedang 8/25 = 0.32 3/20 = 0.15 Rendah 17/25 = 0.68 12/20 = 0.6 9 45/45 = 1 0/45 = 0 Tinggi 5/45 = 0.111 0 0 0.999 0 Sedang 12/45 = 0.266  0 Rendah 28/45 = 0.622  0 10 23/45= 0.511 22/45= 0.226 Tinggi 5/23 = 0.217 0 0.230 1.213 0.2789 Sedang 10/23 = 0.434  1/22 =  0.045 Rendah 8/23 = 0.347 21/22 = 0.954 11 22/45= 0.226 23/45= 0.511 Tinggi 0 5/22 = 0.192 0.230 1.188 0.2732 Sedang 1/22 = 0.045 10/23 =  0.434 Rendah 21/22 = 0.954  8/23 = 0.347
Untuk mendapatkan gambaran mengenai cara mendapatkan Tabel 4.4 berikut adalah penjelasan mengenai perhitungan nilai kesesuaian, misalnya bagi calon cabang 7, yaitu calon cabang yang terdiri atas calon cabang kiri yaitu pendapatan ≤ 1.800.000-, dan calon cabang kanannya yaitu > 1.800.000-.
) | ( t s  = 914 . 0 514 . 0 1 | | 344 . 0 0 | | 142 . 0 0 | ) | ( ) | ( | = − + − + − = −  = R L kategori jumlah i j t j P t j P
Dan didapatkan pula hasil dari perhitungan kesesuaian adalah
) | ( t s 
= 2 R L P P 3144 . 0 ) 194 . 0 )( 777 . 0 )( 222 . 0 ( 2 ) | ( = =  t s P
3.   Langkah ketiga algoritma CART iterasi-1
Langkah  ketiga  algoritma  ini  adalah  menentukan  calon  cabang  manakah  yang  akan  benar-benar  dijadikan cabang. Hal ini dilakukan dengan memilih calon cabang yang memiliki nilai kesesuaian terbesar. Berdasarkan tabel 4.4 diatas tampak bahwa calon cabang nomor  7 adalah calon cabang dengan  nilai  besaran kesesuaian terbesar dari pada calon cabang yang lain, maka calon cabang inilah yang akan kita pilih sebagai cabang pada tahap ini sehingga kita memperoleh pohon keputusan seperti pada gambar 1 dari iterasi 1.
Gambar 1. Pohon keputusan bagi masalah klasifikasi ekonomi keluarga (iterasi 1)
Pendapatan ≤ 1.8 Pendapatan > 1.8
Gambar 1. Pohon keputusan bagi masalah klasifikasi ekonomi keluarga (iterasi 1)
Dari Gambar 1. tampak jelas bahwa:
1. pada noktah dasar kita masih berhadapan dengan seluruh catatan, yaitu catatan 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9, 10, 11, 12, 13, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45.
2. Calon cabang nomor 7 kini telah benar-benar menjadi cabang. Adapun cabang kirinya yaitu 6, 10, 13, 18, 21, 29, 33, 36, 39, 44, karena nilai variabel prediktor bagi kedua catatan ini seluruhnya adalah Pendapatan ≤ 1.800.000 = Rendah, maka noktah terminasi akan dihasilkan.
3. Cabang kanannya, yaitu cabang yang memenuhi syarat Pendapatan > 1.800.000-, dan karena nilai variabel prediktor bagi catatan-catatan ini ada yang mamiliki status ekonomi keluarga = tinggi, rendah sedang, maka dihasilkan noktah keputusan, karena merupakan noktah keputusan pertama kita dapat menyebutnya noktah keputusan A. Noktah ini akan bercabang lebih lanjut  karena bukan termasuk noktah terminasi.
Untuk saat ini, daftar calon cabang mutakhir berasal dari daftar sejenis sebelumnya yaitu pada Tabel 4.3, dengan membuang  calon  cabang  yang  telah  berhasil  menjadi  cabang  pada  langkah-langkah  sebelumnya,  seperti  yang terlihat pada tabel 3.berikut.
Tabel 3. Daftar calon cabang mutakhir Nomor Calon Calon cabang kiri Calon cabang kanan 1 Pekerjaan = Karyawan Pekerjaan = (Wiraswasta, Pedagang, Buruh, Petani, Supir) 2 Pekerjaan = Wiraswasta Pekerjaan = (Karyawan, Pedagang, Buruh, Supir), 3 Pekerjaan = Pedagang Pekerjaan = (Karyawan, Wiraswasta, Buruh, Petani, Supir) 4 Pekerjaan = Buruh Pekerjaan = (Karyawan, Wiraswasta, Pedagang, Petani Supir) 5 Pekerjaan = Petani Pekerjaan = (Karyawan, Wiraswasta, Pedagang, Buruh, Supir) 6 Pekerjaan = Supir Pekerjaan = (Karyawan, Wiraswasta, Pedagang, Buruh, Petani) 7 8 Pendapatan ≤ 2.500.000-, Pendapatan > 2.500.000-, 9 Pendapatan  ≤ 4.500.000-, Pendapatan  > 4.500.000-, 10 Jenis Rumah tinggal = Milik sendiri Jenis Rumah tinggal = sewa, Milik Sendiri 11 Jenis Rumah tinggal = Sewa Jenis Rumah tinggal = Milik sendiri, Sewa
Noktah dasar Pendapatan ≤ 1.8 Vs Pendapatan > 1.8
Noktah terminasi Status ekonomi keluarga {catatan 6, 10, 13, 18, 21, 29, 33, 36, 39, 44 }
Noktah Keputusan A
Tampak bahwa Tabel 3 sebenarnya berasal dari tabel 2 dengan membuang calon cabang 7 yang ada pada langkah ketiga iterasi-1 telah berhasil menjadi cabang. Hasil perhitungan kesesuaian bagi tiap calon cabang yang masih terdapat dalam daftar calon cabang mutakhir adalah pada tabel 3.

## 4.  IMLEMENTASI
Hasil  klasifikasi  dapat  dilihat  pada  Gambar  2  dengan  hasil  klasifikasi  5,1,5  diatas.  Sedangkan  pada confusion matrix terdapat klasifikasi yang digunakan pada perhitungan data yaitu classified as A = Tinggi, dimana dengan jumlah sampel 45 berarti terdapat 5 data yang memiliki klasifikasi tinggi. Sedangkan classified as B = Rendah, dimana terdapat 29 sampel data yang memiliki klasifikasi rendah. Kemudian classified as C = Sedang, dimana ada 11 sampel data yang memiliki klasifikasi rendah
Gambar 2. LanjutanTampilan Clasification Cart.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  uraian  yang  telah  dibuat  mengenai  implementasi  Algortima  Clasification  And  Regression  Tress (Cart), maka penulis dapat menarik beberapa kesimpulan yang diperoleh dari pembahasan tersebut, antara lain: 1.  Algoritma  Clasification  and  Regression  tress  (Cart)  dapat  digunakan  dalam  pengklasifikaian  ekonomi keluarga pada Kantor Kepala Desa Tanjung Morawa.
2.  Data warga  dapat diklasifikasi dengan menggunakan Algoritma Clasification and Regression (Cart) dengan melihat  data  yang  memenuhi  nilai  kesesuaian  terbesar  berdasarkan  data  warga  sebelumnya.  Namun  dalam penyusunan candidate split dan perhitungan keseluruhan calon cabangnya sangat sulit jika data yang diolah dalam jumlah yang besar.
3.  Tehnik data mining dengan algoritma Cart dapat diimplementasikan pada sistem klasifikasi ekonomi keluraga dengan data yang digunakan adalah data warga pada tahun 2012 dan pengujian sampel menggunakan tools Weka 3.8.1.

## REFERENCES
[1] Amin Faisal Muhammad, "Penerapan Algoritma Untuk Memprediksi Status Kelulusan Mahasiswa," Jutisi, vol. 5, p. 1222, Desember 2016.
[2] Kusrini and Emha Taufiq Luthfi, Algoritma Data Mining, I ed, Theresia Ari Prabawati, Ed. Yogyakarta, Indonesia: Andi, 2009.
[3] Eko Prasetyo, DATA MINING Konsep dab Aplikasi Menggunakan Matlab. Yogyakarta, Indonesia: Andi, 2012.
[4] Nofriyandyah Dicky, Algoritma Data Mining Dan Pengujian. Yogyakarta, Indonesia: Deepublish, 2015.
[5] Astuti Hermawati Fajar, Data Mining. Yogyakarta, Indonesia: Andi, 2009.
[6] Pudjo Prabowo Widodo, Trias Handayanto, and Herlawati , Penerapan Data Mining Dengan Matlab. Bandung, Indonesia: Rekayasa Sains, 2013.
[7] Susanto  Sani  and  Dedi  Suryadi,  Pengantar  Data  Mining Menggali  Penetahuan  Dan  Bongkahan  Data.  Yogyakarta,  Indonesia:  Andi, 2010.
[8] Paul  Anthony  Samuelson.  (2010,  januari)  www.ekonomi.com.  [Online].  www.ekonomi.com/2010/10-pengertian-keluarga- ekonomi.html
[9] Jogohera. (2015, mei) www.Gurupendidikan.com. [Online]. http://jogohera /2015/05/daftar-pengertian-ilmu-ekonomi-menurut.html
[10]  Jogiyanto, Analisis dan Desain, III ed. Yogyakarta, Indonesia: Andi, 2010.
[11]  Abidin Taufik Fuadi. (2016) www.informatika.unsyiah.ac.id/tfa. [Online]. http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/
[12]  Elfaki F Elawad and Akram Ali, "Application of Data Mining Techniques for Establishing Sizing System for Army Officers in Sudan," IJREAS, vol. 6, no. 1, p. 103, January 2016.
[13]  David Kumar Satish, Amr T.M Saeb, and Khalid Al Rubeaan, "Comparative Analysis of Data Mining Tools and Classification," IISTE, vol. 4, pp. 31-32, 2013.
[14]  Madcoms Madium, Kupas Tuntas Microsoft Excel 2010, I ed. Yogyakarta, Indonesia: Andi, 2011.