• Bagikan:
• 
• 
• 
• 
• 
• 
• 

Text  

PERBANDINGAN KINERJA CART KONVENSIONAL, BAGGING DAN RANDOM FOREST PADA KLASIFIKASI OBJEK

---

• Ketersediaan
• Informasi Detil
• Deskripsi
• Versi lain/terkait
• Komentar

• Code	CallNo	Lokasi	Ketersediaan
  010030008198	519.5 Yog p	Perpustakaan Pusat (Reference Kls. 500 REF.14.111.2)	Tersedia

• Perpustakaan	Perpustakaan Pusat
  Judul Seri	-
  No. Panggil	519.5 Yog p
  Penerbit	FMIPA Pascasarjana UNPAD : Bandung., 2018
  Deskripsi Fisik	xv, 113 hlm. ; il. ; 29 cm
  Bahasa	Indonesia
  ISBN/ISSN	-
  Klasifikasi	519.5
  Tipe Isi	-
  Tipe Media	-
  Tipe Pembawa	-
  Edisi	-
  Subyek	Perbandingan Kinerja CART Konvensional, Bagging,
  Info Detil Spesifik	Reference
  Pernyataan Tanggungjawab	Yogo Aryo Jatmiko

• Permasalahan yang selalu dihadapi negara berkembang seperti Indonesia adalah tingginya angka pengangguran akibat terbatasnya kesempatan kerja. Tingginya angka pengangguran mengakibatkan partisipasi masyarakat dalam pertumbuhan ekonomi menjadi rendah yang berdampak pada pembangunan nasional. Sektor informal dapat menjadi katup pengaman dalam mengatasi masalah ketenagakerjaan. Sektor informal sering dipandang sebagai sektor transisi dari tenaga kerja sektor pertanian di desa ke sektor industri di kota. Namun, kenyataannya sektor informal bukan menjadi sektor transisi, tetapi menjadi sektor yang dituju oleh pencari kerja dari sektor tradisional (pertanian) dimana sektor informal dianggap sebagai sumber kesempatan kerja dan pendapatan yang permanen. Untuk melihat fenomena pekerja sektor informal yang tinggi di Provinsi Papua dan pekerja sektor informal yang rendah di Provinsi DKI Jakarta, teknik pengklasifikasian menjadi penting sebagai tolok ukur evaluasi dan penarikan kesimpulan permasalahan terkait pekerja sektor informal sehingga kebijakan yang diambil oleh pemerintah dapat tepat sasaran. Metode klasifikasi dapat dibagi menjadi metode parametrik yang memerlukan berbagai asumsi serta metode nonparametrik yang terlepas dari berbagai asumsi. Penelitian ini menggunakan metode klasifikasi Classification and Regression Trees (CART) dan metode ensemble CART yaitu Bagging, dan Random Forest yang termasuk metode nonparametrik. Hasil penelitian pada data simulasi dan data Sakemas Provinsi Papua dan DKI Jakarta menunjukkan bahwa Metode ensemble Random . Forest dapat meningkatkan ketepatan klasifikasi.

• Tidak tersedia versi lain

• Silakan login dahulu untuk melihat atau memberi komentar.