## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 219-227 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## KOMPARASI ALGORITMA KLASIFIKASI DATAMINING UNTUK PREDIKSI MINAT PENCARI KERJA
Nur Widiastuti 1) , Arief Hermawan 2) , Donny Avianto 3)
1,2 Magister Teknologi Informasi, Universitas Teknologi Yogyakarta
3 Program Studi Informatika, Universitas Teknologi Yogyakarta
1,2,3 Jl. Ring Road Lor, Yogyakarta Email: 1 widy.jogja@gmail.com, 2 ariefdb@uty.ac.id, 3 donny@uty.ac.id

## Abstract
The  impact  of  the  COVID-19  pandemic  has  made  the  unemployment  rate  in  Central  Java  Province  increase.  Dinas Tenaga Kerja of Central Java Province created an innovation, namely an application to bring together job seekers and employers, namely the  e-Makaryo application or bursakerja.jatengprov.go.id, but the application has not been able to analyze how  many  numbers there are. job seekers who are interested in working abroad and job seekers who are not interested in working abroad, while this is urgently needed by the government to prepare job vacancies as needed. In connection with this, the author will analyze the data of job seekers who are interested in working abroad using a rapid miner  application  with  the  Naive  Bayes  algorithm  classification  method  and  Decision  Tree.UK  classification  error  is 0.36%. While the accuracy of performance using the decision tree algorithm is 68.59% with the number of job seekers who are interested in working abroad as many as 2521 and those who are not interested in working abroad as many as 5504. While the results of the classification error are 31.41%.
Keyword: algorithm, classification, job seekers, naïve bayes, decision tree.

## Abstrak
Dampak  pandemi  covid  19  menjadikan  angka  pengangguran  di  Provinsi  Jawa  Tengah  semakin  meningkat.  Dinas Tenaga  Kerja  Provinsi  Jawa  Tengah  menciptakan  inovasi  yakni  sebuah  aplikasi  untuk  mempertemukan  pencari  kerja dan  pemberi  kerja,  yakni  aplikasi  e-Makaryo  atau  bursakerja.jatengprov.go.id,  namun  pada  aplikasi  tersebut  belum dapat menganalisa berapa banyak jumlah pencari kerja yang berminat kerja ke luar negeri dan pencari kerja yang tidak berminat  bekerja  ke  luar  negeri,  sedangkan  hal  ini  sangat  dibutuhkan  oleh  pemerintah  untuk  menyiapkan  lowongan kerja  sesuai  kebutuhan.  Sehubungan  dengan  hal  tersebut  penulis  akan  melakukan  analisa  data  pencari  kerja  yang berminat bekerja keluar negeri menggunakan aplikasi rapid miner dengan metode klasifikasi algoritma Naive Bayes dan Decision Tree .  Hasil accuracy performance pada  klasifikasi  data  pencari  kerja  menggunakan  algoritma naïve bayes adalah sebesar 99,64% dengan hasil yang berminat bekerja keluar negeri sebanyak 2513 orang dan yang tidak berminat bekerja  ke  luar  negeri  sebanyak  5483  orang,  untuk  classification  error  sebesar  0,36  %.  Sedangkan  accuracy performance menggunakan algoritma decision tree adalah 68.59 % dengan jumlah pencari kerja yang berminat bekerja ke  luar  negeri  sebanyak  2521  dan  yang  tidak  berminat  bekerja  keluar  negeri  sebanyak  5504.  Sedangkan  hasil classification error nya sebesar 31,41%.
Kata Kunci: algoritma, klasifikasi, pencari kerja, naïve bayes, decision Tree.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  di  era  digital  saat  ini  semakin  canggih  dan  menuntut  sistem  pemerintahan  juga  harus dapat  mengikuti  perkembangan  jaman  agar  dapat  memberikan  kemudahan  pada  pengguna  dalam  mencari  informasi yang  lengkap  untuk  dapat  mengolah  data-data  yang  ada.  Di  era  digital  ini  ada  hal  yang  masih  menjadi  tugas  penting bagi pemerintah yakni angka pengangguran yang masih tinggi, hal tersebut dikarenakan kurangkan infromasi lowongan pekerjaan [1]. Badan Pusat Statistik (BPS) merilis data jumlah angkatan kerja pada bulan Agustus 2021 adalah sejumlah 18,96  juta  orang,  angka  tersebut  sudah  bertambah  213  ribu  orang  dibandingkan  dengan  jumlah  angkatan  kerja  pada bulan  Agustus  2020.  Seiring  dengan  kenaikan  jumlah  angkatan  kerja  tersebut,  Tingkat i Partisipasi  Angkatan  Kerja (TPAK) ada sedikit peningkatan menjadi i 69,58 %  (persen). Tingkat pengangguran terbuka (TPT) pada bulan Agustus

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 219-227 ISSN i : . 1693-0010(Print), i ISSN: i 2615-224X(Online) Available i online i at i https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index i
2021 sebesar i 5,95 persen atau sebanyak i 1,13 juta  orang, hal itu berarti menurun sebesar i 0,53 % (persen)  dibanding pada bulan Agustus 2020 [2].
Adapun jumlah penduduk sejak bulan Agustus 2020 yang telah bekerja sejumlah 17,84 juta orang,  artinya terjadi peningkatan sebanyak i 299 ribu orang. Jumlah tenaga kerja menurun dibanding pada bulan Agustus 2020, diantaranya meliputi sektor bidang Transportasi dan sektor Pergudangan (0,11 persen poin), Pertanian (2,54 persen poin), serta Jasa Lainnya (0,33 persen  poin).  Dengan melihat data  angkatan kerja dari Badan Pusat Statistik diatas maka  Dinas Tenaga Kerja Prov. Jateng menciptakan inovasi yakni sebuah aplikasi untuk menekan angka pengangguran dan sebagai sarana untuk  memudahkan  komunikasi  para  pencari  kerja  dan  pemberi  kerja,  yakni  aplikasi  e-Makaryo  atau bursakerja.jatengprov.go.id. Aplikasi  e-makaryo ini adalah pengembangan dari website bursa kerja online (BKO) yang telah  dilaunching  sejak  tahun  2005. Aplikasi  ini  dibuat  dengan  alur  yang  mudah  agar  bias  dipahami  oleh  masyarakat pencari  kerja.  Kepala  Dinas  Tenaga  Kerja  Prov.  Jateng  menjelaskan,  E-Makaryo  adalah  salah  satu  upaya  agar  para pencari kerja tetap terhubung dengan pemberi kerja atau perusahaan.  Dengan adanya e-Makaryo ini, ia berharap dapat menekan angka pengangguran di Provinsi Jawa Tengah [3].
Beberapa  penilitian  terdahulu  yang  pernah  dilakukan  oleh  peneliti  lain  terkait  data  mining  untuk  prediksi  antara lain,  Penelitian  oleh  (Hakam,  Retno,  Wawan,  2020)  dengan  judul  Penerapan  Metode  Naive  Bayes  Untuk  Klasifikasi Pelanggan,  yakni  tentang  klasifikasi  pelanggan  menggunakan  metode  naïve  bayes.  Data  latih  dan  data  uji  yang digunakan untuk klasifikasi berjumlah 75 data latih dan 25 data uji. Berdasarkan master pelanggan yang dijadikan data latih, telah berhasil mengklasifikasikan 23 data  dari 25  data yang diuji. Sehingga berhasil memprediksi pelanggannya dengan  nilai precision mencapai  100%,  nilai recall mencapai  91%,  nilai accuracy mencapai  92%[4].  Penelitian  lain oleh  (senna  hendrian,  2018)  dengan  judul  Algoritma  klasifikasi  data  mining  untuk  memprediksi  siswa  dalam memperoleh  bantuan  dana  pendidikan  yakni  tentang  Analisa  Bantuan  Dana  Pendidikan  bagi  Siswa  yang  dianggap kurang  mampu  secara  strata  ekonomi  menggunakan  Algoritma  Klasifikasi  Dataminig  yaitu  Algoritma  C4.5.  Sampel data  diambil  dari  SMA  Bina  Bangsa  Mandiri  yang  beralamat  di  Kecamatan  Gunungputri  Kab.  Bogor.  Dari  hasil pengujian  digunakan  tes  Cros  Validation  dan  Confusion  Matrix  dan  Kurva  ROC.  Hasil  yang  diperoleh  untuk  nilai Accuracy Algoritma C4.5 adalah sebesar 98,80%, nilai untuk Precision sebesar 98,02%, dan nilai untuk Sensitivity atau Recall sebesar 99,00%. Dengan demikian Algoritma C4.5 merupakan algoritma dan teknik terbaik untuk Memprediksi Siswa dalam memperoleh Bantuan Dana Pendidikan[5]. Penelitian lain oleh (Riski Annisa, 2019) dengan judul Analisis Komparasi Algoritma Klasifikasi Data Mining Untuk Prediksi Penderita Penyakit Jantung, yakni tentang perbandingan beberapa  algoritma  klasifikasi  yaitu  Decision  Tree,  Naïve  Bayes,  k-Nearest  Neighbour,  Random  Forest,  dan  Decison Stump  dengan  menggunakan  uji  parametrik  dengan  t-test  agar  dapat  menghasilkan  perbandingan  metode  yang  lebih baik  untuk  prediksi  penderita  penyakit  jantung,  adapun  data  set  yang  digunakan  adalah  laki-laki  penderita  Penyakit jantung.  Hasil  penelitian  mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar  tertinggi  sebesar  80.38%.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa algoritma random forest dan decision stump melakukan performa terbaik dalam pengklasifikasi di dataset, C4.5 dan  Naïve  bayes  juga  tampil  baik,  kemudian  k-NN  merupakan  algoritma  yang  kurang  baik  diimplementasikan  dalam dataset[6].  Penelitian  lainnya  oleh  (Adhitya,  Kurniyatul  dan  Khadijah,  2021)  dengan  judul  Analisis  Perbandingan Algoritma Decision Tree, kNN, dan Naïve Bayes untuk Prediksi Kesuksesan Start-up, yakni tentang pengklasifikasian start-up sukses dan gagal, sehingga nantinya dapat digunakan untuk melihat faktor-faktor yang paling mempengaruhi keberhasilan start-up , dan juga dapat memprediksi keberhasilan suatu start-up . Di antara banyaknya metode klasifikasi dalam data  mining ,  algoritma  Decision  Tree,  kNN,  dan  Naïve  Bayes  merupakan  algoritma  yang  penulis  pilih  untuk melakukan  klasifikasi  terhadap  923 record data start-up yang  telah  didapatkan  sebelumnya.  Hasil  pengujian menggunakan cross  validation dan T-test menunjukkan  algoritma  Decision  Tree  merupakan  algoritma  paling  tepat untuk  melakukan  klasifikasi  dalam  studi  kasus  ini.  Hal  ini  dibuktikan  dengan  nilai  akurasi  yang   diperoleh  oleh algoritma  Decision  Tree  lebih  besar  diantara  algoritma  lainnya,  yaitu  sebesar  79,29%,  sedangkan  algoritma  kNN memiliki  nilai  akurasi  66,69%,  dan  Naive  Bayes  sebesar  64,21%[7].  Penelitian  selanjutnya  oleh  (Rado,  Laradea  dan Irma, 2020) dengan judul Klasifikasi Data Mining Untuk Seleksi Penerimaan Calon Pegawai Negeri Sipil Tahun 2017 Menggunakan Metode Naïve Bayes, yakni tentang  Klasifikasi seleksi penerimaan Calon  Pegawai Negeri sipil (CPNS) 2017.  Metode  yang  digunakan  adalah  metode  Naïve  Bayes  yaitu  metode  untuk  memprediksi  berbasis  probabilitas. Penelitian ini bertujun untuk mendapatkan distribusi yang tepat untuk fitur-fitur data kontinu. Dari hasil pengujian yang dilakukan dengan menggunakan data sebanyak 284 dengan 227 sebagai data training dan 57 sebagai data testing baik untuk  fitur  kontinu  menggunakan  distribusi  normal  maupun  distribusi  gamma,  akurasi  untuk  distribusi  normal  adalah 81%  dengan  jumlah  data  yang  tepat  sebanyak  46  dan  yang  tidak  tepat  sebanyak  11.  Sedangkan  akurasi  distribusi gamma sebesar 70% dengan data yang tepat sebanyak 40 dan data yang tidak tepat sebanyak 17[8].
Pada  penelitian  ini  data  pencari  kerja  yang  akan  di  analisa  berjumlah  11.464  baris  data  sehingga  tidak  mungkin untuk  memilah  data  tersebut  secara  manual,  tentunya  membutuhkan  sebuah  metode  yang  tepat  untuk  mengolah  data tersebut. Data mining merupakan proses  atau metode yang tepat untuk mengolah  dan memprediksi data pencari kerja

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 219-227 ISSN i : . 1693-0010(Print), i ISSN: i 2615-224X(Online) Available i online i at i https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index i
dengan  jumlah  yang  sangat  banyak.  Keuntungan  menggunakan  data  mining,  akan  lebih  mudah  untuk  memantau  dan mengamati kebiasaan perilaku yang dilakukan oleh pencari kerja, sehingga  Dinas Tenaga Kerja Provinsi Jawa Tengah bisa menyusun strategi yang lebih efektif untuk menyiapkan lowongan kerja sesuai dengan kondisi pencari kerja.
Namun pada  aplikasi bursa kerja online  (BKO)  atau e-makaryo belum dapat menganalisa berapa banyak jumlah pencari  kerja  yang  berminat  kerja  ke  luar  negeri  dan  pencari  kerja  yang  tidak  berminat  bekerja  ke  luar  negeri, sedangkan hal ini sangat dibutuhkan oleh pemerintah untuk menyiapkan lowongan kerja sesuai kebutuhan. Sehubungan dengan hal tersebut penulis akan melakukan anlisa data pencari kerja yang berminat bekerja keluar negeri menggunakan aplikasi  rapid  miner  dengan  metode  klasifikasi  algoritma  Naive  Bayes  dan  Decision  Tree.  Hasil  analisa  tersebut nantinya akan digunakan sebagai bahan pertimbangan pemerintah dalam menyiapkan lowongan kerja sesuai kebutuhan.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Ada beberapa tahapan  dalam penelitian yang  akan dilakukan menggunakan metode  Datamining Klasifikasi Algoritma Naïve Bayes  dan  Decision Tree dengan  software Rapidminer. Jumlah data yang digunakan sebanyak 11.464 baris dan 12 atribut. Adapun alur atau tahapan penelitian sebagai berikut :
1. Menyiapkan dataset ,
2. Import ke dalam aplikasi rapidminer, 3. Select attribute ,
4. Proses analisa menggunakan operator naïve bayes dan decision tree , 5. Apply model dan performance sehingga di dapatkan hasil accuracy performance .
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Dataset
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  yang  asli,  data  ini  didapatkan  langsung  dari  Bursa  Kerja Online Provinsi Jawa Tengah atau e-makaryo. Penelitian ini menggunakan dataset pencari kerja dari website e-Makaryo Jateng,  dimana  aplikasi  berbasis  web  tersebut  adalah  sebuah  inovasi  Dinas  Tenaga  Kerja  Prov.  Jateng  untuk mempertemukan  pencari  kerja  dan  penyedia  kerja  serta  memberikan  kemudahan  kepada  pencari  kerja  untuk mendapatkan pekerjaan baik di dalam negri maupun ke luar negeri.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 219-227 ISSN i : . 1693-0010(Print), i ISSN: i 2615-224X(Online) Available i online i at i https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index i

## 2.3 Variabel (Atribut) Penelitian
Pada  penelitian  ini  jumlah  variabel  yang  akan  digunakan  terdiri  dari  12  atribut  yang  dipilih  dari  16  atribut  yang  ada pada dataset. 12 atribut ini telah dipilih berdasarkan atribut yang paling penting karena ada beberapa atribut yang dapat mewakili  beberapa  atribut  lain  seperti  nama,  jenis  kelamin,  tanggal  lahir  dan  asal  kabupaten.  Dari  12  atribut  yang dipilih  sebagai  label  atau  class  yaitu  Minat  Kerja  LN,  sedangkan  11  atribut  lainnya  sebagai  atribut  biasa.  Adapun attribute terlihat pada .. gambar i berikut ini :
Tabel 1. Atribute Dataset Pencari Kerja
Atribut Tipe Data Class Minat Kerja Luar Negeri (LN) Binominal Class/Label Tempat Lahir Polynominal Attribute Tanggal Lahir Date_time Attribute Usia (Tahun) Integer Attribute Alamat Polynominal Attribute Kab/Kota Polynominal Attribute Kecamatan Polynominal Attribute Gender Polynominal Attribute Status Polynominal Attribute Pendidikan Terakhir Polynominal Attribute Jurusan Polynominal Attribute Tahun Lulus Date_time Attribute

## 2.3 Metode Klasifikasi
a. Klasifikasi  adalah  kegiatan  atau  pekerjaan  mengelompokkan  data  atau  mempelajari  sesuatu  menurut  ciri-ciri  yang dimilikinya.  Ini  dapat  dilakukan  agar  setiap  objek  diberi  kategori  tertentu.  [9].  Klasifikasi  adalah  pekerjaan  yang melakukan  pembuatan  sebuah  model  dengan  dasar  data  latih  yang  telah  disiapkan,  selanjutnya  dengan  model tersebut akan dilakukan klasifikasi data yang baru, tujuannya adalah agar sistem yang dibuat akan dapat melakukan pengklasifikasian  data  terhadap  semua  data  set  dengan  baik  dan  benar,  selanjutnya  keberhasilan  hasilnya  akan diukur  setelah  polanya  terbentuk  [10].  Adapun  tahapan  pengklasifikasian  pada  penelitian  ini  akan  dilakukan menggunakan 2(dua) algoritma, yakni sebagai berikut :
b. Naïve  bayes,  merupakan  sebuah  pengklasifikasian  probabilistik  sederhana  yang  menghitung  sekumpulan probabilitas dengan menjumlahkan frekuensi dan kombinasi nilai dari dataset yang diberikan.
Teorema bayes dapat ditulis menggunakan persamaan 1 [11]:
Keterangan : P(A│B) : Probabilitas A terjadi dengan bukti bahwa B telah terjadi (probabilitas superior) P(B│A) : Probabilitas B terjadi dengan bukti bahwa A telah terjadi P(A) : Kesempatan terjadinya A P(B) : Kesempatan terjadinya B Teorema  Bayes  adalah  rumus  matematika  yang  digunakan  untuk  mengetahui  probabilitas.  Ini  dapat  digunakan untuk memprediksi hal-hal seperti apakah akan turun hujan besok, berdasarkan faktor lain seperti suhu, kelembapan, dan  tekanan.  Teorema  Bayes  mengatakan  bahwa  kita  dapat  mengetahui  seberapa  besar  kemungkinan  sesuatu didasarkan  pada  seberapa  sering  hal  itu  terjadi  di  masa  lalu  [12].  Pada  penelitian  sebelumnya  pernah  dilakukan

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 219-227 ISSN i : . 1693-0010(Print), i ISSN: i 2615-224X(Online) Available i online i at i https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index i
penelitian oleh M. Y. Putra  and D.  I. Putri, 2022  [13]  yang bertujuan untuk mengklasifikasi jurusan siswa  sekolah dengan  menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  dan  K-Nearest  Neighbor.  Data  siswa  digunakan  dalam  penelitian untuk  membandingkan  akurasi  algoritma  Naïve  Bayes  dan  algoritma  K-Nearest  Neighbor  menggunkan  Aplikasi Rapidminer. Algoritma Naïve Bayes ternyata lebih akurat dalam mengklasifikasikan kelas dengan jurusan IPA dan IPS, yang dapat memudahkan  pengurus sekolah dalam mengolah data kelas XI.  Hasil penelitiannya bahwa dengan algoritma  Naïve Bayes sebesar 81.82% dengan data sebanyak 55 baris data dari 277 baris data, sedangkan analisa dengan Algoritma K-Nearest Neighbor hasil akurasinya lebih tinggi yakni sebesar 92.73% dengan data yang sama. Kedua  algoritma  menghasilkan  hasil  yang  berbeda,  dengan  algoritma  K-Nearest  Neighbor  lebih  akurat.  Hal  ini dikarenakan  nilai  alpha  berada  di  bawah  cutoff  0,05  yang  berarti  tidak  terdapat  perbedaan  yang  signifikan  antara kedua  algoritma  tersebut. Dari  analisis  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma  K-Nearest  Neighbor  lebih akurat  dalam  mengklasifikasikan  jurusan  siswa  IPA  dan  IPS  di  kelas  XI.  Ini  berarti  bahwa  jurusan  siswa  akan didasarkan  pada  keahlian  dan  kemampuan  mereka,  bukan  hanya  ditentukan  oleh  kategori  mana  siswa  tersebut masuk.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu  siswa  dalam  menentukan  jurusan  sehingga  dan  memberikan manfaat  kepada  pihak  sekolah  memcepat  kinerja  dalam  hal  penjurusan  siswa  dan  baik  serta  tepat  dalam pengklasifikasiannya.
c. Decision tree merupakan suatu struktur yang digunakan untuk membantu proses pengambilan keputusan yang terdiri dari simpul internal, tepi dan simpul daun.  Setiap node keputusan  disebut tes pada  atribut atau subset dari  atribut, dan  masing-masing  sisi  mewakili  nilai  tertentu  atau  rentang  nilai  input  atribut  [14].  Pengklasifikasi  Pohon Keputusan lebih akurat  daripada metode klasifikasi lainnya dalam hal mengidentifikasi item serupa  [15]. Decision tree  merupakan  teknik  model  prediksi  yang  dapat  digunakan  untuk  klasifikasi  dan  prediksi  tugas.  Decision  tree menggunakan  teknik  “membagi  dan  menaklukkan”  untuk  membagi  ruang  pencarian  masalah  menjadi  himpunan masalah  [16] Decision  tree  adalah  algoritma  machine  learning  yang  menggunakan  seperangkat  aturan  untuk membuat  keputusan  dengan  struktur  seperti  pohon  yang  memodelkan  kemungkinan  hasil,  biaya  sumber  daya, utilitas dan kemungkinan konsekuensi atau resiko.[17].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisa  data  pencari  kerja  akan  dilakukan  menggunakan  2  algoritma  yakni  lagoritma  naïve  bayes  dan  decision  tree menggunakan  aplikasi  rapid miner. Pertama akan  dilakukan impor dataset kedalam  aplikasi rapidminer  kemudian kita tentukan label datanya. Label data yang digunakan adalah minat pencari ke luar negeri.

## 3.1.1 Data Preparation Phase
Untuk  melakukan  penelitian  ini, Anda  perlu  mengumpulkan  data  dari  sebanyak  mungkin  orang.  Untuk  ini, Anda perlu  mengumpulkan  informasi  dari  orang-orang  yang  telah  bepergian  ke  berbagai  negara. Dataset yang  akan digunakan menggunakan format file csv agar tools Rapid Miner lebih mudah untuk membaca file.

## 3.1.1 Algoritma Naïve Bayes
Pada  penelitian  ini  proses  klasifikasi  akan  menggunakan  algoritma  naïve  bayes  dilakukan  dengan  proses  sebagai berikut, dataset diimpor kedalam  rapidminer kemudian dilakukan set  attribute yakni untuk memilih atribut mana yang akan  digunakan  untuk  mendukung  penelitian.  Kemudian  ditambahkan  operator  set  role  untuk  menentukan  label attribute.  Kemudian  ditambahkan  operator  split  data,  pada  tahap  ini  untuk  menentukan  berapa  jumlah  data  yang  akan dijadikan  data  training  dan  data  testing,  penulis  menggunakan  perbandingan  0,7:0,3.  Selanjutnya  data  training  akan diuji  menggunakan  algoritma  naïve  bayes,  hasil  pembentukan  model  ini  dapat  diketahui  faktor  apa  saja  yang  sangat mempengaruhi  peminat  kerja  ke  luar  negeri  sebuah  start-up.  Pemodelan  klasifikasi  menggunakan  Algoritma  Naïve Bayes yang dilakukan pada penelitian ini terlihat pada i Gambar 2 . berikut .

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 219-227 ISSN i : . 1693-0010(Print), i ISSN: i 2615-224X(Online) Available i online i at i https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index i
Gambar 2. Proses klasifikasi menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Pada gambar proses diatas, dataset diuji menggunakan algoritma naïve bayes kemudian apply model dan dilanjutkan proses performance. Berikut ini adalah  hasil klasifikasi menggunakan Algoritma Naïve  Bayes, terlihat pada .. gambar 4 dan .. gambar 5.
Gambar 3. Hasil Calssification Error menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Hasil Classification error sebesar 0.36%, menandakan pengujian ini sangat kecil kemungkinan kesalahan.
Gambar 4. Hasil Performance Vector
Dari kedua gambar diatas dapat dilihat bahwa nilai accuracy pada klasifikasi data pencari kerja menggunakan algoritma naïve bayes sangat baik dengan hasil sebesar 99,64% dengan hasil yang berminat bekerja keluar negeri sebanyak 2513 orang dan yang tidak berminat bekerja ke luar negeri sebanyak 5483 orang, sedangkan untuk classification error sebesar 0,36 %.

## 3.1.1 Algoritma Dicision Tree
Setelah  dilakukan  pengujian  menggunakan  algoritma  naïve  bayes,  selanjutnya  dilakukan  pengujian  menggunakan algoritma  dicision  tree.  Proses  Klasifikasi  menggunakan  algoritma  dicision  tree  dilakukan  dengan  proses  sebagai berikut, dataset diimpor kedalam  rapidminer kemudian dilakukan set  attribute yakni untuk memilih atribut mana yang akan  digunakan  untuk  mendukung  penelitian.  Kemudian  ditambahkan  operator  set  role  untuk  menentukan  label attribute.  Kemudian  ditambahkan  operator  split  data,  pada  tahap  ini  untuk  menentukan  berapa  jumlah  data  yang  akan

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 219-227 ISSN i : . 1693-0010(Print), i ISSN: i 2615-224X(Online) Available i online i at i https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index i
dijadikan  data  training  dan  data  testing,  penulis  menggunakan  perbandingan  0,7:0,3.  Selanjutnya  data  training  akan diuji  menggunakan  algoritma  dicision  tree,  hasil  pembentukan  model  ini  dapat  diketahui  faktor  apa  saja  yang  sangat mempengaruhi peminat kerja ke luar negeri. Pemodelan yang dilakukan pada penelitian klasifikasi datset pencari kerja menggunakan algoritma Decision Tree terlihat pada Gambar 5 berikut .
Gambar 5. Proses Klasifikasi menggunakan Algoritma Dicision
Pada proses tersebut terlihat bahwa dataset ditentukan atributnya kemudian di lakukan set role untuk menentukan table kemudian  diuji  menggunakan  algoritma  Decision  Tree  dilanjutkan Apply  model  dan  operator  performance,  sehingga akan muncul hasil performance seperti yang terlihat pada gambar 6, sebagai berikut :
Gambar 6. Hasil Pengujian Klasifikasi menggunakan Algoritma Dicision
Setelah melalui rangkaian proses diatas, maka didapatkan hasil performance seperti terlihat pada gambar 7 dan gambar 8 berikut ini.
Gambar 7. Hasil Classification Error menggunakan Algoritma Dicision Tree

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 219-227 ISSN i : . 1693-0010(Print), i ISSN: i 2615-224X(Online) Available i online i at i https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index i
Gambar 7. Hasil Accuracy Performance menggunakan Algoritma Dicision Tree
Hasil  Classification  error  sebesar  31,41%,  menandakan  pengujian  ini  kemungkinan  banyak  terjadi  kesalahan. Sedangkan  hasil  accuracy  performance  menggunakan  algoritma  decision  tree  adalah  68.59  %  dengan  jumlah  pencari kerja  yang  berminat  bekerja  ke  luar  negeri  sebanyak  2521  dan  yang  tidak  berminat  bekerja  keluar  negeri  sebanyak 5504.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  atau  analisa  dataset  pencari  kerja  yang  berminat  untuk  bekerja  di  luar  negeri  dan pencari kerja yang tidak berminat ke luar negeri menggunakan  aplikasi rapidminer dengan metode Klasifikasi dengan algoritma  Naïve  Bayes  dihasilkan  accuracy  performance  tertinggi  sebesar  99,64  %,  Class  recall  sebesar  99,68%  dan classification  error  sebesar  0,36%,  artinya  sangat  kecil  terjadi  error,  sedangkan  accuracy  performance  menggunakan algoritma  decision  tree  sebesar  68.59  %  dengan  jumlah  pencari  kerja  yang  berminat  bekerja  ke  luar  negeri  sebanyak 2521 dan yang tidak berminat bekerja keluar negeri sebanyak 5504 dan hasil classification errornya sebesar 31,41%.
Hal  tersebut  membuktikan  bahwa  naïve  bayes  sangat  sesuai  untuk  mengklasifikasi  dataset  pencari  kerja,  hal  ini dapat  dibuktikan  dari  hasil  penelitian  saat  ini  yang  memiliki  tingkat  akurasi  yang  cukup  baik.  Hasil  performace  atau penelitian  ini  dapat  digunakan  sebagai  acuan  pemerintah  khususnya  di  Provinsi  Jawa  Tengah  untuk  mempersiapkan lowongan kerja baik dalam negeri dan di luar negeri.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Diucapkan terimakasih kepada  Allah SWT atas segala karunianya sehingga penulis dapat menyelesaikan jurnal ini, terimakasih kepada Dosen Magister Teknologi Informasi Universitas Teknologi Yogyakarta dan kepada  Admin Jurnal Teknoinfo atas diterimanya jurnal ini, semoga bermanfaat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Rian  Tineges,  “Pahami  Metode  Decision  Tree  Sebagai  Algoritma  Data  Science,” Dqlab.Id .  2022.  [Online].  Available: https://dqlab.id/pahami-metode-decision-tree-sebagai-algoritma-data-science
[2] Badan  Pusat  statistik  Jawa  Tengah,  “BPS  Provinsi  Jawa  Tengah,” Badan  Pusat  statistik  Jawa  Tengah .  2021. https://jateng.bps.go.id/statictable/2021/04/09/2239/produksi-perkebunan-rakyat-menurut-jenis-tanaman-di-jawa-tengah- tahun-2016-2020-ton-.html
[3] Dinas  Tenaga  Kerja  Provinsi  Jawa  Tengah,  “E-Makaryo,  Cari  Kerja  dari  Rumah,”  Disnakertrans  Provinsi  Jawa  Tengah. 2021.
https://disnakertrans.jatengprov.go.id/publik/berita/NjIyOTMyMDAxZDBjYzE1YzQ3ZTNmMTFhM2VmYzMyMzAwN2 ZjMjdlMDM1NDlhNWE0ODdmMjZhMjNlZGNlNGY-
[4] H.  F.  Putro,  R.  T.  Vulandari,  and  W.  L.  Y.  Sapto mo,  “Penerapan  Metode  Naive  Bayes  Untuk  Klasifikasi  Pelanggan,” J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 8, no. 2, 2020, doi: 10.30646/tikomsin.v8i2.500.
[5]         A. L. Maukar, F. Marisa, and A. A. Widodo, “Analisis Data Penerimaan Mahasiswa Baru Berbasis K-Means,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 6, no. 2, p. 142, 2022, doi: 10.26798/jiko.v6i2.558.
[6] R. Annisa, “Analisis  Komparasi Algoritma Klasifikasi  Data  Mining  Untuk Prediksi  Penderita Penyakit Jantung,” J.  Tek. Inform. Kaputama , vol. 3, no. 1, pp. 22–28, 2019, [Online]. Available:
https://jurnal.kaputama.ac.id/index.php/JTIK/article/view/141/156
[5]       A. P. Permana, K. Ainiyah, and K. F. H. Holle, “Analisis Perbandingan Algoritma Decision Tree, kNN, dan Naive Bayes untuk  Prediksi  Kesuksesan  Start-up,” JISKA  (Jurnal  Inform.  Sunan  Kalijaga) ,  vol.  6,  no.  3,  pp.  178–188,  2021,  doi: 10.14421/jiska.2021.6.3.178-188.
[8] R. Yendra,  L.  Marifni,  and  I.  Suryani,  “Klasifikasi  Data  Mining  Untuk  Seleksi  Penerimaan  Calon  Pegawai Negeri  Sipil  Tahun  2017  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes,” J.  Sains  Mat.  dan  Stat. ,  vol.  6,  no.  1,  p.  65, 2020, doi: 10.24014/jsms.v6i1.9254.
[9] R. E. Putri, Suparti, and R. Rahmawati,  “Perbandingan Metode  Klasifikasi  Naãve Bayes Dan K-Nearest  Neighbor Pada Analisis Data Status Kerja Di Kabupaten Demak Tahun 2012,” J. Gaussian, vol. 3, no. 4, pp. 831–838, 2014.
[10] B. A. Muktamar, N. A. Setiawan, and T. B. Adji, “Analisis Perbandingan Tingkat Akurasi Algoritma Naive Bayes Classifier dengan Correlated-Naive Bayes Classifier,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed. 2015, pp. 49–54, 2015.
[11] Pratiwi, R. W., Nugroho, Y. S., 2016, Prediksi Rating Film Menggunakan Metode Naïve Bayes, Jurnal Teknik Elektro, No. 2, Vol. 8, Hal. 60 – 63.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 219-227 ISSN i : . 1693-0010(Print), i ISSN: i 2615-224X(Online) Available i online i at i https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index i
[12]        S. Rahayu, J. Jaya Purnama, H. Mahmud Nawawi, F. Septia Nugraha, I. Komputer, and S. Nusa Mandiri Jakarta, “Algoritma Naïve  Bayes  Classifier  Untuk  Memprediksi  Gejala Autism  Spectrum  Disorders  Pada Anak-Anak,”  Semin.  Nas.  Rekayasa dan Teknol., vol. 27, no. November, 2019.
[13]      M. Y. Putra and D. I. Putri, “Pemanfaatan Algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Jurusan Siswa Kelas XI,” J. Tekno Kompak , vol. 16, no. 2, pp. 176–187, 2022.
[14]      H. M. Nawawi, S. Rahayu, M. J. Shidiq, and J. J. Purnama, “Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Pengambilan Keputusan Memilih Deposito Berjangka,” J. Techno Nuasa Mandiri, vol. 16, no. 1, pp. 65–72, 2019.
[15]       J. J. Purnama, H. M. Nawawi, S. Rosyida, Ridwansyah, and Risandar, “Klasifikasi Mahasiswa Her Berbasis Algortima Svm Dan Decision Classification of Her Students Based on Svm Algorithm and,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 7, no. 6, pp. 1253–1260, 2020, doi: 10.25126/jtiik.202073080.
[16] Dunham, Margareth H., “Data Mining Introductory and Advanced Topics”. New Jersey:Prentice Hall. 2003.
[17] Basuki, Ahmad dan Syarif, Iwan, “Decision Tree”. Surabaya: Politeknik Electronika Negeri, 2003