DECISIONTREE UNTUK REKOMENDASI SERTIFIKASI BAGI
SDM-IG. Perkembangan teknologi informasi didunia membuat meningkatnya
persaingan industri di Indonesia. ketertarikan untuk melakukan penelitian dan
pengembangan guna mempermudah konsumen industri. Pengembangan teknologi
Geospasial IG semakin cepat berkembang dan membuat kebutuhan informasi data
industri IG semakin hari semakin meningkat, namun masih banyak dijumpai
berbagai kendala untuk menumbuhkan perusahaan sebagai industri yang mandiri.
Lemahnya kompetensi SDM pada industri IG nasional dibutuhkan informasi yang
memetakan kekuatan dari masing-masing industri IG sehingga tercipta persaingan
positif antar industri. Maka untuk hal tersebut dibutuhkan sebuah website yang
dapat menampilkan serta menampung informasi dari industri IG terkait
pemahaman kondisi SDM industri Geospasial. Berdasarkan hasil penelitian
didapatkan metode machine learning terbaik dalam klasifikasi, SDM-IG ini adalah
metode C4.5 yang tingkat akurasinya lebih tinggi dari metode Random Forest
(RF). Dalam prediksi data latih Model C4.5 mendapatkan tingkat rasio sebesar
0,9926 yaitu dapat dengan baik mengklasifikasi data SDM. Dibandingkan dengan
metode RF di dapatkan tingkat rasio sebesar 0,6724 sehingga bisa dikatakan
bahwa model Machine Learning C4.5 merupakan metode yang terbaik dalam
penelitian ini walaupun beda rasionya sedikit bisa dianggap keduanya baik untuk
melakukan klasifikasi. Dengan entitas dan attribute yang telah ditentukan, yang
dimana data yang telah dikelola antara lain adalah data kuesioner, maka Informasi
yang dikelola ini dapat dimanfaatkan sebagai bahan perencanaan, pelaksanaan,
evaluasi dan pemetaan kompetensi SDM-IG antar perusahaan Geospasial yang
ada di Indonesia.

Kata Kunci: teknologi informasi, industry geospasial, kompetensi, SDM,
UML