<![CDATA[Abstrak: Data mining adalah suatu proses dalam menemukan berbagai model, ringkasan data dan informasi-informasi yang berharga dalam sekumpulan data. Terdapat beberapa teknik analisis data dalam data mining, salah satunya klasifikasi. Metode klasifikasi yang cukup sederhana adalah decision tree. Decision tree memiliki kemampuan untuk mengubah data yang besar menjadi pohon keputusan yang merepresentasikan berbagai kondisi yang mudah dipahami. Survey Angkatan Kerja Nasional (SAKERNAS) merupakan survei tahunan BPS DIY tentang ketenagakerjaan. Database Sakernas mengandung banyak sekali data mengenai ketenagakerjaan salah satanya ialah tentang pekerja perempuan. Keberadaan pekerja perempuan di DIY tidak dapat dipandang sebelah mata. Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK) perempuan DIY pada bulan Februari 2017 sebesar 63,29%. 70,93% dari tenaga kerja perempuan merupakan perempuan yang telah menikah. Hal ini Menunjukkan bahwa tingkat pertisipasi perumpuan nikah dalam kegiatan ekonomi rumah tangga cukup tinggi. Dalam penelitian ini decision tree dibangun dengan menggunakan algoritma ID3 dan C4.5 untuk mengkalisifikasikan partisipasi perempuan nikah dalam kegiatan ekonomi rumah tangga di Daerah Istimewa Yogyakarta. Hasil penelitian menunjukkan bahwa partisipasi perempuan nikah dalam kegiatan ekonomi rumah tangga di DIY dijelaskan lebih baik oleh pohon keputusan dengan algoritma C4.5 dengan tingkat akurasi 68,71% dari pada algoritma ID3 dengan tingkat akurasi 68,10%. Dengan algoritma C4.5 diketahui bahwa variabel yang paling mempengaruhi perempuan untuk ikut serta dalam kegiatan ekonomi rumah tangga adalah status pekerjaan suami. Terdapat beberapa kondisi yang bisa menjelaskan tentang partisipasi perempuan nikah dalam kegiatan ekonomi rumah di DIY, diantaranya ialah perempuan nikah umumnya bekerja ketika usia di bawah 83 tahun dan memiliki suami yang berprofesi sebagai buruh/pegawai/karyawan.]]>
Copyrights © 2018
