LUTFIA, NUZULA (2020) Klasifikasi Status Kemiskinan Rumah Tangga dengan Metode Support Vector Machines (SVM) dan Classification and Regression Trees (CART) Menggunakan GUI R (Studi Kasus di Kabupaten Wonosobo Tahun 2018). Masters thesis, FSM Universitas Diponegoro.

	Text (DARI SOFT FILE SKRIPSI) 1. COVER 1.pdf Download (190kB)
	Text 3. HALAMAN PENGESAHAN I.pdf Download (228kB)
	Text 6. ABSTRAK.pdf Download (182kB)

Abstract

Penduduk miskin adalah penduduk yang memiliki pengeluaran perkapita perbulan dibawah garis kemiskinan. Kabupaten Wonosobo menduduki peringkat kabupaten termiskin di Jawa Tengah pada tahun 2011-2018, meskipun secara angka presentase penduduk miskin mengalami penurunan setiap tahunnya. Hal ini tak lepas dari upaya keras Pemerintah Kabupaten Wonosobo untuk menanggulangi kemiskian melalui berbagai program. Penelitian ini mengklasifikasikan rumah tangga di Kabupaten Wonosobo pada tahun 2018 yang miskin dan tidak miskin berdasarkan faktor-faktor yang mempengaruhi. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode Support Vector Machines (SVM) yang akan dibandingkan dengan metode Classification and Regression Trees (CART). Data yang digunakan merupakan data hasil dari Survei Sosial Ekonomi Nasional Provinsi Jawa Tengah Tahun 2018 dengan jumlah data sebanyak 795 amatan. Penelitian dengan metode SVM dengan menggunakan kernel RBF diperoleh ketepatan klasifikasi sebesar 89.82% sedangkan ketepatan klasifikasi dengan menggunakan metode CART diperoleh sebesar 87.08%. Perancangan GUI menggunakan package RShiny dapat memudahkan user dalam menganalisis klasifikasi SVM dan CART dengan menghasilkan output yang valid.
Kata Kunci : Kemiskinan, Support Vector Machines (SVM), Classification and Regression Trees (CART), Akurasi, Graphical User Interface.

Actions (login required)

View Item