Penerapan Metode Naive Bayes Classifier Untuk Klasifikasi Indeks Pembangunan Manusia Di Provinsi Jawa Timur
Journal Title: Jurnal Statistika dan Komputasi - Year 2023, Vol 2, Issue 1
Abstract
Latar Belakang: IPM adalah alat ukur pencapaian kualitas hidup suatu negara yang terdiri atas tiga dimensi, yaitu: kesehatan, pengetahuan, dan hidup layak. Terdapat variasi IPM yang cukup signifikan antara kota dan kabupaten. Untuk mengatasi permasalahan ini, perlu adanya klasifikasi IPM di Jawa Timur sebagai acuan pemerataan di seluruh wilayah Jawa Timur. Tujuan : Mendapatkan hasil klasifikasi IPM di Jawa Timur menggunakan metode Naive Bayes Classifier (NBC). Metode : Digunakan metode kuantitatif dengan metode NBC dan software Jupyter Notebook untuk mengklasifikasikan data IPM skala nominal yang didapatkan dari BPS Provinsi Jawa Timur. Faktor-faktor yang dianalisis meliputi Pendapatan Per kapita, Angka Harapan Hidup, Harapan Lama Sekolah, Rata-rata Lama Sekolah, Produk Domestik Regional Bruto, Penduduk Miskin, Jumlah Fasilitas Kesehatan, dan Jumlah Tenaga Kesehatan dengan skala rasio. Hasil: Metode klasifikasi NBC berhasil dipakai untuk memprediksi IPM di Jawa Timur. Data training dan testing yang optimal dengan pembagian 70% dan 30% menghasilkan akurasi 91,6%. Dari 12 data testing, model dapat memprediksi IPM dengan keakuratan 92% dan sensitivitas yang baik pada kelas Sangat Tinggi dan Tinggi. Kesimpulan: Disimpulkan bahwa prediksi IPM di Provinsi Jawa Timur cukup akurat dengan persentase keakuratan mencapai 92%. Model juga memiliki nilai recall yang baik pada kelas Sangat Tinggi dan Tinggi serta cukup pada kelas Sedang.
Authors and Affiliations
Muhammad Arifat, Alfin Syayirotin Mufida
Pemodelan Regresi Data Panel Untuk Memprediksi Ketersediaan Beras Di Kabupaten Bojonegoro
Latar Belakang: Ketersediaan beras menjadi komponen utama penyebab inflasi dan kurangnya beras mengganggu ketahanan pangan nasional. Kabupaten Bojonegoro menjadi produksi padi menempati urutan ketiga di Provinsi Jaw...
Analisis Ketahanan Hidup Pasien COVID-19 Menggunakan Pendekatan Multivariate Adaptive Regression Spline (MARS)
Latar Belakang: Tahun 2019 dunia digemparkan dengan terjadinya penyebaran penyakit baru yaitu Coronavirus Disease 19 (COVID-19) yang merupakan penyakit menular disebabkan oleh jenis corona virus bernama Severe Acute Re...
Penerapan Algoritma Self Organizing Maps (SOM) Dan K-Means Untuk Mengelompokkan Akseptor KB Di NTB
Latar Belakang: Salah satu permasalahan utama terkait penggunaan KB yaitu berhubungan dengan ketersediaan layanan kesehatan, sehingga untuk memberikan akses yang lebih baik kepada masyarakat terhadap informasi dan layana...
Analisis Klaster Dalam Pengelompokan Kabupaten/Kota Di Provinsi Jambi Berdasarkan Penyakit Menular Menggunakan Metode K-Means
Latar Belakang: Kesehatan merupakan salah satu indikator pada pembangunan manusia, masalah kesehatan di Provinsi Jambi sedang dihadapkan pada beban ganda yang mana masalah penyakit menular masih menjadi masalah yang be...
Model Double Exponential Smoothing Dalam Peramalan Penerimaan Pajak Pemerintah Pusat Indonesia
Latar Belakang: Peramalan sebagai salah satu cara memprediksi suatu peristiwa atau nilai tertentu di masa depan dengan cara mempertimbangkan data di masa lalu. Peramalan dibutuhkan untuk memprediksi nilai total penerim...