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
Keywords
Related Articles
- EP ID EP720293
- DOI https://doi.org/10.32665/statkom.v2i1.1661
- Views 134
- Downloads 0
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...
Pemodelan Regresi Logistik Ordinal Pada Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Di Jawa Timur Tahun 2020
Latar Belakang: Pemerintah terus menerus melakukan pembangunan di segala aspek yaitu aspek pendidikan, kesehatan, dan kehidupan yang layak. Untuk mengukur keberhasilan pembangunan, salah satunya digunakan indikator yaitu...
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...
Penerapan Model Geographically Weighted Poisson Regression untuk Demam Berdarah Dengue Di Kabupaten Bojonegoro
Latar Belakang: Kasus Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kabupaten Bojonegoro meningkat dari tahun 2017 sampai tahun 2019. Hal ini menjadi sulit karena wilayah geografis yang sangat luas di setiap Kecamatan. Untuk menga...
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...