Judul: Logistic Regression, Support Vector Machine and Random Forest for Predicting Unemployment Status in Zanzibar
Abstrak: Beberapa model klasifikasi dari berbagai penelitian telah dilakukan untuk memprediksi status pengangguran diantaranya adalah regresi logistik, Support Vector Machine, dan Random Forest. Studi ini akan membandingkan ketiga metode untuk memprediksi status pengangguran di Zanzibar. Data Integrated Labor Force Survey (ILFS) di Zanzibar tahun 2020/21 digunakan dalam penelitian ini untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi pengangguran. Dari ketiga metode yang digunakan, metode atau algoritma Random Forest merupakan metode ayng sulit dalam hal interpretasi. Oleh karena itu, pendekatan aturan ekstraksi dan asosiasi menjadi salah satu Solusi untuk mengenali interaksi peubah umum pada Random Forest. Selain itu, masalah ketidakseimbangan data menjadi isu yang perlu ditangani dalam penelitian ini. Untuk mengatasi ketidakseimbangan dalam dataset, metode yang digunakan adalah Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE). Pengangguran merupakan permasalahan serius yang berdampak pada berbagai aspek, seperti keuangan, kesehatan mental, dan taraf hidup. Berdasarkan data survei ILFS, terjadi peningkatan signifikan dalam tingkat pengangguran di Zanzibar yang dilakukan pada tahun 2006, 2014, dan 2020/2021 masing-masing sebesar 5,5%, 14,3%, dan 19,6%. Mengingat situasi ini, prediksi diperlukan untuk mengidentifikasi peubah-peubah penting yang berkontribusi terhadap pengangguran untuk membantu menciptakan kesempatan kerja yang lebih baik. Penelitian ini merupakan penelitian pertama di Zanzibar yang menggunakan model klasifikasi (algoritma) untuk memprediksi status pengangguran. Hal ini juga merupakan penerapan awal kerangka aturan ekstraksi dan asosiasi dalam prediksi pengangguran, meningkatkan kemampuan interpretasi dan memberikan kontribusi unik pada literatur penelitian kedepannya. Hasil dari studi ini menunjukkan bahwa regresi logistik dengan data yang sudah diseimbangkan menggunakan pendekatan SMOTE, muncul sebagai model terbaik, serta mencapai tingkat akurasi sebesar 68,9%. Peubah seperti jenis kelamin, kurangnya asuransi kesehatan, tingkat pendidikan, dan kategori usia sangat memengaruhi prediksi pengangguran. Selain itu, dari hasil Random Forest dapat diinterpretasikan bahwa peubah 'perempuan, pemuda, kurangnya asuransi kesehatan, dan tingkat pendidikan menengah' menjadi peubah paling dominan dalam memprediksi pengangguran dengan tingkat kepercayaan yang tinggi., Several classification models from various review papers have been proposed for predicting unemployment status. Among these classification models, Logistic Regression (LR), Support Vector Machines (SVM) and Random Forests (RF) have drawn attention to the prediction of unemployment status. This study compares logistic regression, support vector machines and random forests to predict unemployment status in Zanzibar. In our study using Zanzibar’s Integrated Labor Force Survey (ILFS) data for 2020/21, we aimed to pinpoint significant factors influencing unemployment. However, grasping the random forest model proved to be difficult. Therefore, we created an easily understandable random forest using extraction and association rules to recognize the interaction of common variables. Additionally, we noticed a class imbalance issue, with fewer unemployed individuals than employed ones. To address the imbalance in the dataset, we employed the Synthetic Minority Over- sampling Technique (SMOTE) to balance the data. Unemployment is a serious problem that has an impact on various aspects, such as finances, mental health, and standard of living. We observed a notable increase in Zanzibar’s unemployment rate in ILFS surveys conducted in 2006, 2014, and 2020/2021 at 5.5%, 14.3%, and 19.6%, respectively. Given this situation, prediction is needed to identify important variables that contribute to unemployment to help create better job opportunities. This study is the first in Zanzibar to use a classification model(algorithm)
Keyword: association rule, extraction rule, LR, RF, unemployment status

Judul: Application of the CART Method on the Employment  Status Classification in Subang Regency
Abstrak: Pengangguran merupakan masalah kompleks yang dihadapi oleh negara berkembang salah satunya Indonesia. Tingginya angka pengangguran di Indonesia berdampak pada kemiskinan sehingga pemerintah berupaya untuk melakukan pembangunan ekonomi. Subang merupakan salah satu kabupaten yang menyumbang 8,68 persen tingkat pengangguran terbuka pada tahun 2019 dan meningkat sebesar 9,48 persen pada tahun 2020. Gencarnya pembangunan kawasan industri dan smart city di Subang menjadi salah satu upaya mengurangi pengangguran. Classification and regression tree (CART) adalah metode yang digunakan pada penelitian ini untuk mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap pengangguran di Kabupaten Subang. Metode CART memiliki kelebihan, yaitu mudah menginterpretasikan terhadap hasil analisis. Nilai akurasi dari pohon klasifikasi yang dihasilkan cukup rendah disebabkan oleh adanya ketidakseimbangan data. Oleh karena itu, metode SMOTE menjadi metode yang digunakan untuk menangani masalah tersebut. Pohon klasifikasi optimal terbentuk dari 17 simpul terminal dan 6 peubah penjelas. 7 simpul terminal menggambarkan bekerja sebagai bekerja dan 10 simpul terminal menggambarkan pengangguran sebagai pengangguran. 6 peubah penjelas terdiri dari status perkawinan (X3), mengikuti pelatihan kerja (X5), status dalam keluarga (X4), tingkat pendidikan (X2), jenis kelamin (X1), dan usia (X6)., Unemployment is a complex problem faced by developing countries, including Indonesia. The high unemployment rate in Indonesia impacts poverty, so that the government seeks to carry out economic development. Subang is one of the districts that contributed 8,68 percent of the open unemployment rate in 2019 and increased by 9,48 percent in 2020. The incessant growth of industrial estates and smart city program development in Subang is one of the efforts to reduce unemployment. This study used a classification and regression tree (CART) to determine the factors that influenced unemployment status in Subang Regency. The advantage of the CART method is easy to interpret the results of the analysis. However, the accuracy of the classification tree is relatively low due to data imbalance. Therefore, this study used SMOTE method to deal with this problem. The optimal classification tree was formed from 17 terminal nodes and 6 explanatory variables. 7 terminal nodes represent work as work, and 10 terminal nodes represent unemployment as unemployment. The 6 explanatory variables consist of marital status (X3), attending job training (X5), the position in the family (X4), the education level (X2), gender (X1), and age (X6).
Keyword: CART, pengangguran, SMOTE

Judul: Closed Knight’s Tour pada Papan Catur Berbentuk Persegi Panjang dengan Ukuran Maksimal 8 × 8
Abstrak: Closed Knight’s Tour merupakan langkah kuda yang mengunjungi setiap kotak pada papan catur tepat satu kali dengan langkah kuda berawal dan berakhir pada kotak yang sama. Graf yang terbentuk dari closed knight’s tour dinotasikan sebagai graf G(m,n), dengan m adalah banyaknya baris dan n adalah banyaknya kolom. Graf tersebut memuat Hamiltonian cycle. Sebuah graf terhubung G adalah graf bipartite jika dan hanya jika graf tersebut tidak memiliki cycle dengan panjang ganjil. Papan catur yang memenuhi syarat cukup untuk memiliki closed knight’s tour adalah papan catur berukuran 5 × 6, 5 × 8, 6 × 6, 6 × 7, 6 × 8, 7 × 8, dan 8 × 8.
Keyword: bipartite, closed knight’s tour, hamiltonian cycle, knight’s tour, teori graf