Penerapan Decision Tree Untuk Klasifikasi Tingkat Pendapatan

Evy Priyanti

Sari


Semua orang pasti menginginkan pendapatan yang besar. Banyak faktor yang membuat pendapatan setiap orang berbeda dari mulai faktor Usia, jenis pekerjaan, status Pendidikan, pekerjaan, ikatan pernikahan, warna kulit, jenis kelamin, keuntungan, durasi waktu kerja, asal negara. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan faktor penentu dalam meraih pendapatan yang besar menggunakan metode decision tree. Decision tree ini memiliki banyak kelebihan diantaranya sangat mudah diimplementasikan dan disajikan dalam bentuk diagram. Dengan mengklasifikasikan faktor-faktor penentu pendapatan menggunakan decision tree maka akan jelas terlihat faktor penentu yang dapat membuat seseorang memiliki pendapatan lebih besar. Penelitian ini menghasilkan data dengan pendapatan terbesar didapatkan pada atribut relasi. Seseorang dengan relasi yang luas dapat memiliki peluang pendapatan yang lebih besar yaitu sebesar 75.12%. Selain itu faktor usia dan lama bekerja juga menjadi faktor terbesar lainnya. Dengan kata lain memperluas jaringan komunikasi dan rekan kerja yang luas akan berdampak positif bagi penambahan nilai pendapatan.

Everyone wants a big income. There are many factors that make everyone's income different, starting from age, type of work, education status, occupation, marriage ties, skin color, gender, benefits, duration of work, country of origin. This research aims to determine the determining factors in achieving a large. This decision tree has many advantages including very easy to implement and presented in the form of a diagram. By classifying income determinants using the decision tree method. It will be clear that the determining factors that can make a person have a greater income. This research resulted in data with the largest income obtained on relationship attributes. A person with extensive relationships can have a greater income opportunity, which is 75.12%, besides age and length of work are also the other biggest factors. In other words, expanding the network of communication and extensive co-workers will have a positive impact on adding value to income.


Teks Lengkap:

PDF

Referensi


Alya Iklima Hidayah, I. S. (2021). Pengaruh Relasi dalam Keluarga terhadap Subjective Well-Being Anak dan Remaja di Masa Pandemi Covid 19. Prosiding Psikologi , 272-277.

Bahzad Taha Jijo, A. M. (2021). Classification Based on Decision Tree Algorithm for Machine Learning. Journal Of Applied Science And Technology Trends, 20-28.

Becker, R. K. (n.d.). UCI Dataset. Retrieved from UCI Machine Learning Repository: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/adult

Giuseppina Pappalardo, A. D. (2021). Decision Tree Method to Analyze the Performance of Lane Support Systems. Sustainability, 1-13.

Gupta, P. (2017, May 18). Decision Trees in Machine Learning. Retrieved from https://towardsdatascience.com/decision-trees-in-machine-learning-641b9c4e8052

Heny Ratnaningtyas, N. A. (2021). Pengaruh Pendapatan Rumah Tangga dan Pengeluaran Rumah Tangga Terhadap Stabilitas Keuangan Rumah Tangga Pada Pelaku Wirausaha Di Objek Wisata Danau Cipondoh. Jurnal Ekonomi Pembangunan, 35-45.

Jeine Silvane Rungkat, P. K. (2020). Pengaruh Pendidikan, Jumlah Anggota Keluarga Dan Pengalaman Kerja Terhadap Pendapatan Rumah Tangga Di Kabupaten Minahasa. Jurnal Pembanguan Ekonomi dan Keuangan Daerah, 1-15.

Mawadatul Maulidah, W. G. (2020). Algoritma Klasifikasi Decision Tree Untuk Rekomendasi Buku Berdasarkan Kategori Buku. Jurnal Ilmiah Ekonomi Dan Bisnis, 89.

RapidMiner. (2022). Decision Tree. Retrieved from RapidMiner Studio: https://docs.rapidminer.com/latest/studio/operators/modeling/predictive/trees/decision_tree_multiway.html

Rizmayanti. (2021). Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Kompetensi Siswa Menggunakan Metode Decision Tree (Studi Kasus SMK Multicomp Depok). Swabumi, 9-18.

Wahono, R. S. (2020). RSW. Retrieved from Data Mining: https://romisatriawahono.net/lecture/dm/romi-dm-aug2020.pdf




DOI: https://doi.org/10.31294/ijcit.v7i1.12506

##submission.copyrightStatement##

##submission.license.cc.by-sa4.footer##

P-ISSN: 2527-449X E-ISSN: 2549-7421
Statistik Pengunjung Jurnal IJCIT
 

Dipublikasikan oleh LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Jl. Kramat Raya No.98, Kwitang, Kec. Senen, Kota Jakarta Pusat, DKI Jakarta 10450
Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License