Nadia Anggraeni, 4112320023 (2023) Implementasi Metode Support Vector Machine Pada Klasifikasi Indeks Pembangunan Manusia Berdasarkan Kabupaten/Kota Pulau Jawa. Diploma thesis, UNNES.

	PDF - Published Version Download (913kB)
	PDF - Published Version Restricted to Repository staff only Download (3MB) | Request a copy
	PDF - Published Version Download (238kB)
	PDF - Published Version Download (200kB)
	PDF - Published Version Download (423kB)
	PDF - Published Version Restricted to Repository staff only Download (531kB) | Request a copy

Abstract

Pembangunan manusia merupakan suatu upaya untuk meningkatkan taraf hidup setiap individu di suatu wilayah. Pengukuran hasil pembangunan manusia dapat dilihat dengan melakukan perhitungan pada indeks pembangunan manusia. Menurut Badan Pusat Statistik (BPS) indeks pembangunan manusia dikategorikan menjadi 4 kategori yaitu sangat tinggi, tinggi, sedang, dan rendah. Salah satu wilayah di Indonesia yang memiliki tingkat pembangunan cukup signifikan adalah Pulau Jawa. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui status indeks pembangunan manusia di Pulau Jawa berdasarkan kabupaten/kota. Pada penelitian ini menggunakan data sekunder yang berasal dari website BPS. Variabel-variabel yang digunakan adalah persentase penduduk miskin, pengeluaran perkapita, angka harapan hidup, angka harapan lama sekolah dan rata-rata lama sekolah. Penelitian ini menggunakan metode Support Vector Machine dengan kernel linear parameter C sebesar 10. Hasil penelitian menyimpulkan bahwa dari 119 data kabupaten/kota di Pulau Jawa terdapat 20 kabupaten/kota yang dikategorikan dengan nilai indeks pembangunan manusia sangat tinggi, 67 kabupaten/kota dikategorikan sebagai tinggi, 32 kabupaten/kota dikategorikan sebagai sedang dan tidak ada kabupaten/kota yang dikategorikan rendah. Hasil klasifikasi yang dilakukan dengan metode Support Vector Machine menghasilkan akurasi sebesar 96%, precision sebesar 94%, recall 98%, specificity 98% dan F1 score 96% dengan variabel rata-rata lama sekolah sebagai variabel yang paling pengaruh terhadap peningkatan nilai indeks pembangunan manusia.

Actions (login required)

View Item