KLASIFIKASI INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA KABUPATEN/KOTA DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST

MAULUDIYAH, KURNIA, B2A016011 (2020) KLASIFIKASI INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA KABUPATEN/KOTA DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST. Sarjana (S1/D4) thesis, Muhammadiyah University, Semarang.

[img]
Preview
Text
1. Halaman Judul.pdf

Download (441kB) | Preview
[img]
Preview
Text
2. Lembar Pengesahan Pembimbing.pdf

Download (477kB) | Preview
[img]
Preview
Text
3. Lembar Pengesahan Kelulusan.pdf

Download (517kB) | Preview
[img]
Preview
Text
5. ABSTRAK.pdf

Download (392kB) | Preview
[img]
Preview
Text
12. BAB I.pdf

Download (493kB) | Preview
[img]
Preview
Text
13. BAB II.pdf

Download (646kB) | Preview
[img] Text
14. BAB III.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (406kB) | Request a copy
[img] Text
15. BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (649kB) | Request a copy
[img]
Preview
Text
16. BAB V.pdf

Download (395kB) | Preview
[img]
Preview
Text
17. Daftar Pustaka.pdf

Download (532kB) | Preview
[img] Text
18. Lampiran.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (850kB) | Request a copy
[img]
Preview
Text
JURNAL.pdf

Download (1MB) | Preview

Abstract

Keberhasilan suatu negara dapat dilihat dari kondisi masyarakatnya. Suatu negara perlu mengembangkan masyarakat, yaitu dengan cara pembangunan manusia. Pembangunan manusia terdiri dari tiga komponen dasar yaitu umur panjang dan sehat; pengetahuan dan kehidupan yang layak. Beberapa indikator yang mewakili ketiga komponen tersebut diringkas menjadi satu nilai tunggal yaitu Indeks Pembangunan Manusia. Oleh karena itu, untuk Random Forest merupakan pengembangan dari metode Classification And Regression Trees (CART) dengan menambahkan proses bagging, yang digunakan adalah resampling bootstrap. Metode ini mampu meningkatkan kestabilan pohon klasifikasi yang terbentuk dan akurasi prediksi yang dihasilkan. Penelitian ini akan mengklasifikasikan IPM kabupaten/kota di Indonesia dengan jumlah 514 kabupaten/kota. Variabel respon dalam penelitian ini adalah indeks pembangunan manusia dan variabel prediktornya adalah angka harapan hidup, rata-rata lama sekolah, harapan lama sekolah, dan pengeluaran perkapita yang disesuaikan. Berdasarkan analisis menggunakan Random Forest didapatkan hasil bahwa banyaknya pohon yang terpilih adalah 100 dengan m yang dicobakan adalah 2 dan variabel yang paling berpengaruh dalam kenaikan Indeks Pembangunan Manusia adalah Pendapatan Per Kapita dengan nilai kepentingan sebesar 29.48. Ketepatan hasil klasifikasi yang diukur menggunakan Total Accuracy Rate (1-APER) menghasilkan nilai akurasi sebesar 93.69%. Kata Kunci: Indeks Pembangunan Manusia, Random Forest, Total Accuracy Rate (1-APER).

Item Type: Thesis (Sarjana (S1/D4))
Call Number: 004/Statistik/X/2020
Subjects: L Education > Statistics
Divisions: Faculty of Science and Mathematics > S1 Statistics
Depositing User: perpus unimus
Date Deposited: 04 Mar 2021 06:56
Last Modified: 04 Mar 2021 06:56
URI: http://repository.unimus.ac.id/id/eprint/4226

Actions (login required)

View Item View Item