## FARABI Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika
Use of Classification and Regression Tree (CART) Method for Classification of Labor Force Participation Levels in Medan City in 2019
Makhmul Ikhsan Siahaan 1 , Elly Rosmaini 2
1 Prodi Matematika, FMIPA, Universitas Sumatera Utara, Medan-Indonesia 20155
2 Program Matematika, FMIPA, Universitas Sumatera Utara, Medan-Indonesia 20155 Email: 1 makhmulikhsan@gmail.com, 2 ellyrosmaini@gmail.com

## ABSTRAK
Classification  and regression  trees (CART) merupakan metode klasifikasi  yang menggunakan data historis untuk  membangun  suatu  pohon  keputusan.  Metodologi  CART  mulai  dikembangkan  pada tahun  80-an  oleh Breiman,  Friedman,  Olshen,  Stone  pada  tahun  1984.Tingkat  partisipasi  angkatan  kerja  (TPAK)  adalah penduduk yang termasuk bukan angkatan kerja adalah penduduk usia kerja (15 tahun dan lebih) yang masih sekolah, mengurus rumah tangga atau melaksanakan kegiatan lainnya selain kegiatan pribadi. Penduduk yang termasuk  angkatan  kerja  adalah  penduduk  usia  kerja  (15  tahun  dan  lebih)  yang  masih  sekolah,  mengurus rumah  tangga  atau  melaksanakan  kegiatan  lainnya  selain  kegiatan  pribadi.  Melalui  analisis  metode  CART, diperoleh  kelompok  pertama  yaitu  angkatan  kerja  dengan  jenis  kelamin  perempuan  dengan  tingkat pendidikan  sedang  sebanyak  861  (35,58%,  n=2564).  Kelompok  kedua  yaitu  angkatan  kerja  dengan  jenis kelamin  perempuan  dengan  tingkat  pendidikan  (tinggi  dan  rendah)  sebanyak  472  (18,41%,  n=2564). Kelompok  ketiga  yaitu  angkatan  kerja  dengan  jenis  kelamin  laki-laki  dengan  status  pernikahan  menikah sebanyak  740  (28,86%,  n=2564).  Kelompok  keempat  yaitu  angkatan  kerja  jenis  kelamin  laki-laki  dengan status  pernikahan  belum  menikah  yang  memiliki tingkat  pendidikan  rendah  sebanyak  48  (1,87%,  n=2564). Kelompok  kelima  angkatan  kerja  jenis  kelamin  laki-laki  status  pernikahan  menikah  yang  memiliki  tingkat pendidikan tinggi sedang sebanyak 444 (17,32%, n=2564).
Kata kunci: Angkatan Kerja, Badan Pusat Statistik, CART, Medan

## ABSTRACT
Classification  and  regression  trees  (CART)  is  a  classification  method  that  uses  historical  data  to  build  a decision  tree.  The  CART  methodology  was  developed  in  the  80s  by  Breiman,  Friedman,  Olshen,  Stone  in 1984.  The  labor  force  participation  rate  (TPAK)  is  the  population  that  is  not  included  in  the  labor  force, namely the working age population (15 years and over) who are still in school take care of the household or carry  out  other  activities  other  than  personal  activities.  The  population  included  in  the  labor  force  is  the population  of  working  age  (15  years  and  over)  who  are  still  in  school,  taking  care  of  the  household  or carrying  out  other  activities  other  than  personal  activities.  Through  the  analysis  of  the  CART  method,  the first  group was obtained, namely the female workforce with a moderate level  of  education as many as 861 (33.58%, n=2564). The second group is the female workforce with education levels (high and low) as many as  472  (18.41%,  n=2564).  The  third  group  is  the  workforce  with  male  sex  with  married  marital  status  as many as 740 (28.86%, n=2564). The fourth group is the male sex workforce with unmarried marital  status who has a low level of education as many as 48 (1.87%, n=2564). The fifth group of the male sex workforce with married marital status who have a moderate level of higher education is 444 (17.32%, n=2564).
Keywords: Labor Force, Central Bureau of Statistics, CART, Medan

## A. Pendahuluan
Pengklasifikasian  merupakan  salah  satu metode  statistik  untuk  mengelompokkan  atau mengklasifikasikan  suatu  data  yang  disusun secara  sistematis.  Masalah  klasifikasi  sering dijumpai  dalam  kehidupan  sehari-hari,  baik pengklasifikasian  data  pada  bidang  akademik,
kesehatan,  segmentasi  pasar,  maupun  pada bidang lainnya. Masalah-masalah tersebut dapat diselesaikan  dengan  metode  klasifikasi,  namun pada  penyelesaiannya perlu  diperhatikan dalam memilih metode klasifikasi yang tepat.
Metode klasifikasi dapat dilakukan dengan pendekatan parametrik dan
nonparametrik.  Salah  satu  metode  klasifikasi dengan  pendekatan  nonparametrik  yang  sering digunakan  adalah Decision  Tree (Pohon keputusan).  Pohon  keputusan  adalah  suatu metode  eksplorasi  berstruktur  pohon  untuk melihat hubungan antar variabel respon dengan variabel  penjelasnya.  Beberapa  metode  yang dapat digunakan dalam metode pohon keputusan  antara  lain  CHAID  ( Chi-Squared Automatic  Interaction  Detection Analysis ), QUEST  ( Quick,  Unbiased  Efficient, Statistical Tree ),  CART  ( Classification  and Regression Tree ),  dan  lain-lain  dimana  masing-masing metode  tersebut  memiliki  kekuatan  dan kelemahannya  masing-masing  (Maimon  and Rokach, 2010).
CART  ( Classification  and  regression trees) adalah salah satu metode atau alogaritma dari  salah  satu  teknik  eksplorasi  data  yaitu teknik  pohon  keputusan.  CART  dikembangkan untuk  melakukan  analisis  klasifikasi  pada variabel  respon  baik  yang  nominal,  ordinal maupun kontinu.  CART  juga dapat  menyeleksi variabel-variabel dan interaksi-interaksi variabel yang paling penting dalam menentukan hasil  atau  variabel  prediktor  (Breiman et  al, 1993).  Tujuan  utama  CART  adalah  untuk mendapatkan  suatu  kelompok  data  yang  akurat sebagai  penciri  dari  suatu  pengklasifikasian. Prinsip dari metode pohon klasifikasi ini adalah memilah  seluruh  amatan  menjadi  dua  gugus amatan  dan  memilah  kembali  gugus  amatan berikutnya,  hingga  diperoleh  jumlah  amatan minimum pada tiap-tiap gugus amatan berikutnya.
Penelitian dengan menggunakan
klasifikasi  CART  pernah  dilakukan  oleh Nuriyah  (2013)  yaitu  membandingkan  metode CHAID dan CART dalam menentukan klasifikasi alumni UIN Sunan Kalijaga berdasarkan masa Study dan dapat disimpulkan bahwa  metode  CART  lebih  efisien  dalam mengklasifikasikan alumni UIN Sunan Kalijaga,  hal  ini  dapat  dilihat  dari  ketepatan klasifikasi CHAID sebesar 63.3% dan ketepatan  klasifikasi  CART  sebesar  66.6%. Selain  itu,  Klasifikasi  CART  pernah  dilakukan oleh  Reny  Roswita  Nazar  (2018)  dalam  jurnal yang  berjudul  Penerapan  Metode  Chaid  (Chi- Squared  Automatic  Interaction  Detection)  dan Cart  (Classification  And  Regression  Trees) Pada  Klasifikasi  Preeklampsia,  menerapkan
metode  CHAID  dan  CART  dalam  klasifikasi Preeklampsia  diperoleh  hasil  bahwa  ketepatan hasil  klasifikasi  dengan  algoritma  CART sebesar  74%  ini  lebih  tinggi  dibandingkan dengan metode CHAID yang sebesar 67%.
Berdasarkan uraian tersebut maka penulis tertarik  untuk  melakukan  penelitian  dengan judul penelitian “Penggunaan Metode Classification  and  Regression  Tree (CART) Untuk  Klasifikasi  Tingkat Partisipasi  Angkatan Kerja di Kota Medan Tahun 2019”.

## B. Metode Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  penelitian deskriptif  yaitu  untuk  klarifikasi  menggunakan metode Classification  and  Regression  Tree (CART)  pada  Tingkat  Partisipasi  Angkatan Kerja  di  Kota  Medan  Tahun  2019.  Variabel yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dapat  di definisikan sebagai berikut:
1. Jenis  Kelamin  adalah  pembagian  alamiah manusia  berdasarkan  karakteristik  yang dimiliki yaitu laki-laki atau perempuan
2. Tingkat  Pendidikan  adalah  suatu  kondisi yang  menunjukkan  jenjang  pendidikan yang  ditempuh  seseorang.  Ada  3  kategori tingkat pendidikan sebagai berikut:
a. Pendidikan  rendah  yaitu  Sekoah Dasar
b. Pendidikan  sedang  yaitu  Sekolah
Menengah Pertama (SMP) dan Sekolah Menengah Atas (SMA) c. Pendidikan  tinggi  yaitu  pendidikan yang ditempuh setelah Sekolah
Menengah Atas (SMA) seperti Diploma, Sarjana, dan Pascasarjana 3. Pengalaman Pelatihan Kerja adalah pelatihan-pelatihan  yang  dilakukan  untuk menambah  keterampilan  seseorang  seperti kursus atau seminar
4. Status  Pernikahan  adalah  status  yang dimiliki  seseorang  apakah  sudah  menikah atau belum
5. Angkatan  kerja  yang  bekerja  adalah penduduk  usia  kerja  (15  tahun  ke  atas) yang  sedang  memperoleh  pendapatan  atau keuntungan
6. Angkatan  kerja  yang  tidak  bekerja  adalah penduduk  usia  kerja  (15  tahun  ke  atas)
yang tidak mempunyai pekerjaan.
Variabel yang digunakan dalam penelitian  ini  meliputi  variabel  dependen  dan variabel  independen.  Variabel  dependen  yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  status
tingkat partisipasi angkatan kerja di kota Medan tahun  2019.  Variabel  dependen  ini  berskala biner yaitu:
• 1 : Angkatan kerja yang bekerja
• 0 : Angkatan kerja yang tidak bekerja
Sedangkan  variabel  independen  yang digunakan  pada  penelitian  ini  merupakan faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat partisipasi  angkatan  kerja  di  kota  Medan  tahun 2019 yang dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Variabel Penelitian Nama Variabel Skala Kategori Jenis Kelamin Nominal 1 : Laki-Laki 2 : Perempuan Tingkat Pendidikan Ordinal 1 : Rendah (≤ 𝑆𝐷) 2 : Sedang (SMP- SMA) 3 : Tinggi (Sarjana) Status Pernikahan Nominal 1 : Menikah 2 : Belum Menikah Pengalaman Pelatihan Kerja Nominal 1 : Pernah 1 : Tidak Pernah
Analisis  data  yang  digunakan  pada penelitian ini sebagai berikut:
1. Membagi  data  menjadi  dua  bagian  yaitu data learning dan data testing.
2. Membentuk  pohon  klasifikasi  maksimal menggunakan data learning dengan langkah-langkah sebagai berikut: a. Melakukan pemilihan pemilah berdasarkan  aturan  pemilihan  indeks gini yang selanjutnya dievaluasi menggunakan kriteria goodness of split . Pertama kali dihitung indeks gini.
𝐺𝐼(𝑡) = − ∑ 𝑃(𝑗|𝑡) log 2 𝑃(𝑗|𝑡) 𝑛 𝑗=1 (Jiawei, 2012) Fungsi Indeks Gini sebagai berikut:
𝑖(𝑡) = 1 − ∑ 𝑃 2 (𝑗|𝑡)
𝑛
𝑗=1
(Jiawei, 2012) Langkah selanjutnya adalah menentukan  kriteria goodness-of-split sebagai berikut:
𝜙(𝑠, 𝑡) = 𝑖(𝑡) − 𝑃 𝐿 𝑖(𝑡 𝐿 ) − 𝑃 𝑅 𝑖(𝑡 𝑟 )
b. Menentukan  simpul  terminal  atau terminal node.
𝑅(𝑡) > 𝑅(𝑡 𝑅 ) + 𝑅(𝑡 𝐿 )
c. Melakukan  penandaan  label  kelas  pada terminal node berdasarkan aturan jumlah  terbanyak  dari  tiap  kelas  yang ada pada variabel respon.
𝑃(𝑗|𝑡) = 𝑚𝑎𝑥 𝑗 𝑁 𝑗 (𝑡) 𝑁(𝑡)
3. Memangkas  pohon    berdasarkan  kriteria cost complexity minimum.
g m (𝑡) = 𝑅(𝑡)−𝑅(𝑇 𝑘 ) |𝑇 𝑘 |−1
Cabang  yang  dipangkas  adalah  cabang yang memilki nilai g m (t) terkecil, yaitu:
g m (𝑡 𝑚 ) = 𝑚𝑖𝑛 𝑡𝜖𝑇 𝑘 g m (t)
4. Memilih  pohon  klasifikasi  optimal  dengan menggunakan  persamaan cross  validation V- fold estimated.
𝑅 (𝑇 𝑡 (𝑣) ) = 1 N v ∑ 𝑋(𝑑 (v) ) 𝑉 1
5. Menghitung  ketepatan  klasifikasi  pohon hasil  bentukan  dengan  menggunakan  data learning dan  mengevaluasinya  dengan menjalankan  data testing pada  klasifikasi yang  terbentuk  dengan  menggunakan sensitivity , specificity , dan akurasi.
𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 = 𝑛 11 𝑁 1 𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑡𝑦 = 𝑛 22 𝑁 2 Akurasi = n 11 + 𝑛 22 𝑁
6. Menghitung  jumlah  tingkat  partisipasi angkatan  kerja  yang  bekerja  dan  tidak bekerja berdasarkan pohon klasifikasi yang terbentuk.
C. Hasil dan Pembahasan
1. Membagi data menjadi data  learning dan data testing
Membagi data menjadi dua bagian yaitu data learning dan  data testing .  Pembagian  data learning dan  data testing pada  penelitian  ini dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 2. Perbandingan data learning dan data testing No Perbandingan Akurasi Data Learning Data Testing 1 95% 5% 72,16% 2 90% 10% 71,66% 3 85% 15% 71,58% 4 80% 20% 71,78% 5 75% 25% 70,28% Berdasarkan Tabel 2 di atas perbandingan  data learning dan  data testing diperoleh  proporsi  data learning dan  data testing yang  memiliki  nilai  akurasi  tertinggi adalah  perbandingan  95%:5%,  sehingga  dalam penelitian  ini  akan  digunakan  proporsi  data learning dan  data testing adalah  95%:5%, dimana  data learning sebanyak  2564  sampel dan data testing sebanyak 135 sampel.

## 2. Membentuk Pohon Klasifikasi Maksimal
Membentuk pohon klasifikasi maksimal dengan melakukan pemilihan pemilah
berdasarkan  aturan  pemilihan  indeks  gini  yang selanjutnya  dievaluasi  menggunakan  kriteria goodness of split .
a. Gain Information Sebelum mencari nilai gain information ,  untuk  memudahkan  sebaiknya terlebih  dahulu  mencari  nilai  probabilitas untuk setiap simpul.
Tabel 3. Hasil Perhitungan probabilitas simpul
𝑷 𝑳 𝑷 𝑹 Kelas 𝑷(𝒋|𝒕 𝑳 ) 𝑷(𝒋|𝒕 𝑹 )
1 1231 2564 = 0,48010
1333 2564 = 0,5198 Bekerja 833 1231 =
0,67668 539 1333 = 0,40435 Tidak Bekerja 398 1231 = 0,32331 794 1333 = 0,59564 2 439
2564 =
0,17121 2125 2564 = 0,8287 Bekerja 298 439 =
0,67881 1073 2125 = 0,50494 Tidak Bekerja 141 439 =
0,3211 1052 2125 =
0,49505 3 1724 2564 =
0,67238 840 2564 = 0,32761 Bekerja 871 1724 = 0,50522 501 840 = 0,59642
𝑷 𝑳 𝑷 𝑹 Kelas 𝑷(𝒋|𝒕 𝑳 ) 𝑷(𝒋|𝒕 𝑹 ) Tidak Bekerja 853 1724 = 0,49477 339 840 =
0,40357
4 401 2564 =
0,15639 2163 2564 = 0,84360 Bekerja 202 401 =
0,50374 1169 2163 =
0,54045 Tidak Bekerja 199 401 =
0,49625 994 2163 = 0,45954 5 1667 2564 = 0,65015
897 2564 = 0,349843
Bekerja 958 1667 =
0,57468 413 897 =
0,46042
Tidak
Bekerja 709 1667 = 0,42531 484 897 = 0,53957
6 121 2564 = 0,047191
2443 2564 = 0,95280 Bekerja 74
121 = 0,61157 1298 2443 = 0,53131 Tidak Bekerja 47 121 = 0,38842 1145 2443 = 0,46868
Dengan  menggunakan  nilai  pada  Tabel  3 selanjutnya  untuk  nilai gain  information yang digunakan  untuk  mendeteksi  atribut-atribut yang  paling  banyak  memberikan  informasi berdasarkan kelas tertentu. Untuk mencari nilai gain information untuk setiap atribut:
Tabel 4. Hasil Perhitungan Gain
information Simpul 𝑮𝑰(𝑷 𝑳 ) 𝑮𝑰(𝑷 𝑹 ) 1 0,90802  0,97344 2 0,90566  0,99993 3 0,99992 0,973 4 0,99996  0,99527 5 0,98384  0,99548 6 0,963779  0,99717
b. Indeks Gini
Dengan menggunakan nilai dari tabel 4. selanjutnya  mencari  nilai  indeks  gini  untuk setiap simpul:
Tabel 5. Hasil Perhitungan indeks gini Simpul 𝑖(𝑡) 1 0,499209 2 0,283803 3 0,440566 4 0,263873 5 0,454906 c. Goodness of split Selanjutnya dilakukan pemilahan pemilah  atau  calon  simpul  yang  akan  menjadi parent node atau simpul akar dengan menggunakan  kriteria Goodness  of  split. Nilai
goodness  of  split untuk  setiap  calon  simpul dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Tabel nilai goodness of split Simpul 𝜙(𝑠, 𝑡) Kriteria kebaikan 1 0,038697292 1 2 -0,205206941 4 3 -0,053305234 3 4 -0,233361656 5 5 -0,036744782 2 6 -0,407026913 6
Berdasarkan perhitungan nilai goodness of  split pada  tabel  6  di  atas  untuk  setiap  calon simpul  yang  tertinggi  adalah  calon  simpul  1 sebesar  0,038697292,  sehingga  calon  simpul  1 ini akan menjadi parent node . Pada atribut jenis kelamin  terdapat  2  nilai  atribut  yaitu  laki-laki dan  perempuan  dan  dapat  dilihat  pada  gambar berikut:
Gambar 1. Nilai Atribut Laki-Laki dan Perempuan
Berdasarkan  gambar  di  atas  diperoleh bahwa parent  node jenis  kelamin  yang  terdiri dari  node  2  yaitu  laki-laki  dan  node  3  yaitu perempuan. Dimana dapat dilihat di atas bahwa nilai probabilitas untuk angkatan kerja laki-laki yang  bekerja  sebanyak  0,676686  dari  total angkatan  kerja  laki-laki  yang  bekerja  sebanyak 48,01%  sedangkan  nilai  probabilitas  untuk angkatan  kerja  perempuan  yang  bekerja sebanyak 0,404351088 dari total angkatan kerja perempuan sebanyak 51,99%. Proses pemilihan akan terus berlanjut secara rekursif dengan cara yang  sama  pada  node  atau  simpul  yang  lain sampai  pada  simpul  akhir  atau  terminal  node. Setelah  dilakukan  proses  rekursif  terhadap node-node  yang  lain  dan  sampai  pada  terminal node  maka  diperoleh  pohon  keputusan  sebagai gambar berikut:
Gambar 2. Pohon Keputusan Probabilitas Angkatan Kerja Laki-Laki dan Perempuan
Berdasarkan  node  akar  adalah  jenis kelamin  yang  terdiri  dari  perempuan  dan  laki- laki  yang  masing-masing  menunjukkan  node  2 dan  3  setelah  mengalami  proses  pemecahan maka node 2 bercabang menjadi node 4 tingkat pendidikan  rendah yang  menjadi  terminal  node 5  tingkat  pendidikan  tinggi  dan  sedang.  Begitu pula  node  3  bercabang  menjadi  node  6  status pernikahan  menikah  dan  node  7  status pernikahan  belum  menikah.  Kemudian  node  5 bercabang menjadi node 8 pengalaman pelatihan  kerja  tidak  pernah  dan  node  9 pengalaman  pelatihan  kerja  pernah.  Pada terminal  node  6  bercabang  menjadi  node  10 tingkat pendidikan sedang dan rendah dan node 11  tingkat  pendidikan  tinggi.  Pada  node  7 bercabang  menjadi  node  12  tingkat  pendidikan rendah,  dan  node  13  tingkat  pendidikan  tinggi dan sedang.
Tabel 7. Struktur Pohon Node Nama Keterangan 1 Jenis kelamin Non terminal node 2 Jenis  kelamin perempuan Non terminal node 3 Jenis  kelamin laki-laki Non terminal node 4 Tingkat pendidikan sedang Non terminal node 5 Tingkat pendidikan tinggi dan rendah Terminal node 6 Status pernikahan belum menikah Non terminal node 7 Status Non terminal
pernikahan menikah node 8 Pengalaman pelatihan kerja tidak pernah Terminal node 9 Pengalaman pelatihan kerja pernah Terminal node 10 Tingkat pendidikan rendah
Terminal node 11 Tingkat pendidikan tinggi dan sedang Terminal node 12 Tingkat pendidikan tinggi Terminal node 13 Tingkat pendidikan sedang dan rendah Terminal node
Berdasarkan  tabel  di  atas  dapat  dilihat bahwa  yang  menjadi  non  terminal  node  adalah jenis  kelamin,  jenis  kelamin  perempuan.  jenis kelamin  laki-laki,  tingkat  pendidikan  sedang, status  pernikahan  belum  menikah  dan  status pernikahan  menikah  sedangkan  yang  menjadi terminal  node  adalah  tingkat  pendidikan  tinggi dan  rendah,  pengalaman  pelatihan  kerja  tidak pernah,  pengalaman  pelatihan  kerja  pernah, tingkat  pendidikan  rendah,tingkat  pendidikan tinggi dan sedang, tingkat pendidikan tinggi dan tingkat pendidikan sedang dan rendah. d. Pelabelan Kelas Pelabelan  kelas  pada  terminal  node berdasarkan  aturan  jumlah  terbanyak  dari  tiap kelas yang ada pada variabel respon. Penandaan label kelas berguna untuk mengidentifikasi tiap node pada kelas tertentu. Tabel penandaan label kelas dapat dilihat sebagai berikut:
Tabel 8. Penandaan Label Kelas
Node Nama Label kelas 1 Jenis kelamin 1 2 Jenis kelamin perempuan 0 3 Jenis  kelamin  laki- laki 1 4 Tingkat  pendidikan sedang 0
Node Nama Label kelas 5 Tingkat  pendidikan tinggi dan rendah 1 6 Status pernikahan menikah 0 7 Status pernikahan belum menikah 1 8 Pengalaman pelatihan kerja pernah 1 9 Pengalaman pelatihan  kerja  tidak pernah 0 10 Tingkat  pendidikan rendah 0 11 Tingkat  pendidikan tinggi dan sedang 1 12 Tingkat  pendidikan tinggi 1 13 Tingkat  pendidikan sedang dan rendah 0
Berdasarkan  tabel  4.16  di  atas  dapat dijelaskan  bahwa  node  dengan  label  kelas angkatan  kerja  yang  bekerja  berturut-turut adalah  1,3,5,7,8,10  dan  12.  Sedangkan  untuk node  yang  tidak  bekerja  berturut-turut  adalah 2,4,6,9,11 dan 13.

## 3. Pemangkasan Pohon Klasifikasi
Pohon klasifikasi maksimal yang dihasilkan  kemudian  dilakukan  pemangkasan pohon  klasifikasi  berdasarkan  kriteria cost complexity  minimum. Dalam  mendapatkan pohon yang  baik  maka dapat  dilakukan  dengan melakukan  pemangkasan  pohon  berdasarkan persamaan (2.9) dan (2.10) . Cabang yang akan dilakukan  pemangkasan  adalah  cabang  yang memiliki  nilai complexity  parameter pada pohon T sebagai berikut :
Tabel 9. nilai complexity parameter pohon T No complexity parameter 1 0,310452418 2 0,113028257 3 0,079610073 4 0,0209459464 5 0,015243902 6 0,005807201 Berdasarkan pada tabel di atas diperoleh  nilai complexity  parameter untuk setiap  split  berturut-turut  adalah  0,310452418,
0,113028257,  0,079610073, 0,0209459464, 0,015243902  dan  0,005807201.  Maka  pohon yang  akan  dipangkas  adalah  subpohon  yang memiliki  nilai complexity  parameter minimum dimana  ditunjukkan  bahwa  nilai complexity parameter  minimum yang  akan  dipangkas adalah 0,005807201. Sehingga setelah dilakukan pemangkasan maka diperoleh struktur pohon sebagai berikut:
Gambar 3. Pohon Pemangkasan Complexity Parameter Minimum
Berdasarkan  node  akar  adalah  jenis kelamin  yang  terdiri  dari  laki-laki  dan perempuan  yang  masing-masing  menunjukkan node  2  dan  3  setelah  mengalami  proses pemecahan  maka  node  2  bercabang  menjadi node 4 tingkat pendidikan rendah yang menjadi terminal  node  5  tingkat  pendidikan  tinggi  dan sedang.  Begitu  pula  node  3  bercabang  menjadi node  6  status  pernikahan  menikah  dan  node  7 status  pernikahan  belum  menikah.  Kemudian node  6  bercabang  menjadi  node  8  tingkat pendidikan  sedang  dan  rendah  dan  node  9 tingkat  pendidikan  tinggi.  Pada  node  7 bercabang menjadi node 10  tingkat pendidikan rendah,  dan node  11    tingkat  pendidikan  tinggi dan sedang.

## 4. Memilih Pohon Klasifikasi Optimal
Setelah melakukan pemangkasan pohon maka  akan  dilakukan  pemilihan  pohon  optimal dengan    menggunakan  penduga  validasi  silang lipat  V  ( cross  validation  V-  fold  estimated ) karena ukuran data yang kecil yaitu kurang dari 3000 data.
Tabel 10. Tabel proporsi kesalahan V-fold estimated V-fold Proporsi kesalahan klasifikasi 1 0,36544462 2 0,31437855 3 0,40435 4 0,19864865
V-fold Proporsi kesalahan klasifikasi 5 0,45121951
Berdasarkan  tabel  4.18  di  atas  dapat dilihat  bahwa  nilai  proporsi  kesalahan  untuk  5 fold berturut-turut adalah 0,36544462, 0,31437855, 0,40435, 0,19864865, 0,45121951. Sehingga diperoleh pohon optimal dengan nilai proporsi  kesalahan  terkecil  adalah  0,19864865. Setelah dilakukan pemangkasan maka diperoleh struktur pohon sebagai berikut :
Gambar 4. Pohon Pemangkasan Nilai Proporsi Kesalahan
Berdasarkan  node  akar  adalah  jenis kelamin  yang  terdiri  dari  laki-laki  dan perempuan  yang  masing-masing  menunjukkan node  2  dan  3  setelah  mengalami  proses pemecahan  maka  node  2  bercabang  menjadi node 4 tingkat pendidikan rendah yang menjadi terminal  node  5  tingkat  pendidikan  tinggi  dan sedang.  Begitu  pula  node  3  bercabang  menjadi node  6  status  pernikahan  menikah  dan  node  7 status  pernikahan  belum  menikah. Pada  node  7 bercabang  menjadi  node  9  tingkat  pendidikan rendah,  dan  node  10  tingkat  pendidikan  tinggi dan sedang.

## 5. Menghitung  Ketepatan  Klasifikasi  Untuk Data Prediksi
Berikut  merupakan  tabel  ketepatan  klasifikasi untuk data prediksi :
Tabel 11. Ketepatan Klasifikasi Untuk Data Prediksi Observasi Prediksi Total Angkatan kerja yang bekerja Angkatan kerja yang tidak bekerja Angkatan kerja yang bekerja 46 26 72 Angkatan 24 39 63
Observasi Prediksi Total Angkatan kerja yang bekerja Angkatan kerja yang tidak bekerja Kerja yang tidak bekerja Total 70 65 135 Berdasarkan tabel di atas dapat dijelaskan  bahwa  untuk  angkatan  kerja  yang bekerja  berdasarkan  prediksi  sebesar  46  orang sedangkan    angkatan  kerja  yang  tidak  bekerja berdasarkan  prediksi  sebesar  39  orang.  Untuk perhitungan  akurasi, sensitivity dan specificity pada data testing maka diperoleh hasil berikut:
Akurasi = 46+39 135 x 100% = 62,96%
Sensitivity = 46 72 x 100%  = 63,89%
Specificity = 39 63 x 100%  = 61,90%
Dari  perhitungan  yang  dilakukan,  nilai akurasi  yang  digunakan  untuk  mengukur tingkat ketepatan klasifikasi untuk data prediksi sebesar  62,96%  maka  dapat  dikatakan  bahwa pohon optimal yang terbentuk mampu mengklasifikasikan  data  baru  sebesar  62,96%. Sedangkan untuk nilai Sensitivity yang digunakan  untuk  mengukur  klasifikasi  pada kelas  angkatan  kerja  yang  bekerja  sebesar 63,89%.  Dan specificity yang  digunakan  untuk mengukur  ketepatan  klasifikasi  pada  kelas angkatan  kerja  yang  tidak  bekerja  sebesar 61,90%.

## D. Kesimpulan dan Saran
1. Kesimpulan :
Berdasarkan pembahasan pada penerapan metode CART (Classification and
Regression  Tree)  pada  klasifikasi  tingkat partisipasi  angkatan  kerja  di  kota  Medan tahun 2019:
a. Kelompok  pertama  yaitu  angkatan kerja dengan jenis kelamin perempuan dengan  tingkat  pendidikan  sedang sebanyak  861  (33,58%,  n=2564).
Dimana  jumlah  angkatan  kerja  yang bekerja  sebanyak  313  (36,35%,  n= 861)  sedangkan  angkatan  kerja  yang tidak bekerja
sebanyak 548
(63,65%,n=861).
b. Kelompok kedua yaitu angkatan kerja dengan  jenis  kelamin  perempuan dengan tingkat pendidikan (tinggi dan rendah) sebanyak 472 (18,41%,
n=2564).  Dimana  jumlah  angkatan kerja  yang  bekerja  sebanyak  226 (47,88%, n= 472) sedangkan angkatan kerja yang tidak bekerja sebanyak 246 (52,12%,n=472).
c. Kelompok ketiga yaitu angkatan kerja dengan jenis kelamin laki-laki dengan status  pernikahan  menikah  sebanyak 740 (28,86%,  n=2564). Dimana jumlah  angkatan  kerja  yang  bekerja sebanyak 593 (80,13%, n=740) sedangkan  angkatan  kerja  yang  tidak bekerja sebanyak 147 (19,86%, n=740).
d. Kelompok  keempat  yaitu  angkatan kerja  jenis  kelamin  laki-laki  dengan status  pernikahan  belum  menikah yang  memiliki  tingkat  pendidikan rendah sebanyak 48 (1,87%, n=2564). Dimana dari jumlah tersebut angkatan kerja  yang  bekerja  sebanyak  33 (70,21%,  n=48)  sedangkan  angkatan kerja  yang  tidak  bekerja  sebanyak  15 (29,79%, n=48)
e. Kelompok kelima angkatan kerja jenis kelamin  laki-laki    status  pernikahan menikah yang memiliki tingkat pendidikan  tinggi  sedang  sebanyak 444  (17,32%,  n=2564).  Dimana  dari jumlah  tersebut  angkatan  kerja  yang bekerja sebanyak 207 (46,74%, n=444)  sedangkan  angkatan  kerja yang  tidak  bekerja  sebanyak  237 (53,26%, n=444).
2. Saran
Berdasarkan pembahasan dalam
penerapan  metode  CART  (Classification and  Regression  Tree)  pada  klasifikasi tingkat  partisipasi  angkatan  kerja  di  kota Medan tahun 2019 :
1. Penelitian yang penulis lakukan hanya menggunakan metode CART
(Classification  and  Regression  Tree) dengan  bantuan  software  Microsoft Excel  dan  SPSS. Kedepannya  penulis berharap penelitian ini dapat dikembangkan
dengan mengkombinasikan  metode  CART
dengan metode lain dan menggunakan software lainnya 2. Penelitian  ini  hanya  berfokus  pada klasifikasi  tingkat  partisipasi  kerja  di kota  Medan  berdasarkan  kriteria angkatan  kerja,  jenis  kelamin,  tingkat pendidikan,  status  pernikahan  dan pengalaman  pelatihan  kerja.  Kedepan penulis  berharap  penelitian  dapat dikembangkan  dengan  menambahkan kriteria  penilaian  lainnya  sehingga proses klasifikasi menjadi lebih
beragam

## E. Daftar Pustaka
Badan  Pusat  Statistik.  2018.  “Kota  Medan dalam Angka 2018”.
Breiman L., Friedman J.H Olshen R.A & Stone C.J. (1984). Classification And Regression Tree . New York, NY: Chapman And Hall
Jatmiko,  Y.  (2019).  “Analisis  Perbandingan
Kinerja  CART  Konvensional,  Bagging, dan  Random  Forest  pada  Klasifikasi Objek:  Hasil  dari  Dua  Simulasi”.
Padjajaran: Media Statistika.
Komariah,  N.  (2008).  “Classification  and Regression  Tree  (CART)  analysis  Pada Penderita Skizofrenia di RSJKO Soeprapto Daerah  Bengkulu”.  Universitas  Bengkulu: Jurusan Matematika Fakultas MIPA.
Lewis,  M.D  dan  Roger,  J.  (2000). An Introduction to Classification and Regression Tree (CART) Analysis . Presented  at  the  2000  Anual  Meeting  of Society For Academy Emergency Medicine in San Fransisco, California Pratiwi dan Eka. (2014). “Klasifikasi Pengangguran Terbuka Menggunakan
CART  ( Classification  and  Regression Tree )  di  Provinsi  Sulawesi  Utara”. Surabaya:  Jurnal  Sains  dan  Seni  POMITS Vol.3, No.1.
Mardiani. (2012). “Penerapan  Klasifikasi dengan  Algoritma  CART  untuk  Prediksi Kuliah Bagi Mahasiswa Baru”. Palembang:  STMIK  MDP  Jurusan  Sistem Informasi.
Nuriyah.  (2013).  “Perbandingan  Metode Chi- Square  Automatic  Interaction  Detection
(CHAID) dan Classification and Regression Tree (CART) dalam
Menentukan  Klasifikasi  Alumni  UIN Sunan  Kalijaga  Berdasarkan  Masa  Studi”. Yogyakarta:  UIN  Sunan  Kalijaga  Program Sarjana Fakultas Sains dan Teknologi.
Sumartini,  S  H.  (2015).  “Penggunaan  Metode
Classification and Regression Trees (CART)  untuk  Klasifikasi  Rekurensi Pasien  Kanker  Serviks  di  RSUD  Dr. Soetomo  Surabaya”.  Surabaya:  Jurnal Sains dan Seni ITS Vol. 4, No.2.