Klasifikasi Kesejahteraan Rumah Tangga di Provinsi Papua dengan Metode Regresi Logistik dan Support Vector Machine

Riska Prakasita Sahitayakti, Kartika Fithriasari
Submission Date: 2015-07-27 11:13:18
Accepted Date: 2016-01-22 12:08:53

Abstract


Provinsi Papua dalam lima tahun terakhir ini menunjukkan bahwa presentase penduduk miskin di Provinsi Papua menempati peringkat pertama dibandingkan ke-32 provinsi lainnya di Indonesia. Klasifikasi kesejahteraan rumah tangga ditujukan untuk mengkategorikan suatu rumah tangga, kedalam kategori keluarga miskin ataupun tidak miskin berdasarkan faktor-faktor yang mencirikan suatu kemiskinan. Dalam rangka meningkatkan kesejahteraan masyarakat di Provinsi Papua, salah satu upaya yang dilakukan adalah dijalankannya program pengentasan kemiskinan, dimana dalam pelaksanaannya perlu dalam mengkategorikan suatu rumah tangga kedalam kategori miskin atau tidak miskin untuk mengetahui layak atau tidaknya mendapatkan bantuan dari program tersebut. Analisis klasifikasi dilakukan menggunakan metode regresi logistik dan support vector machine. Karakteristik kesejahteraan rumah tangga di Papua menunjukkan sebanyak 27% rumah tangga dikategorikan rumah tangga miskin dan sebanyak 73% rumah tangga dikategorikan rumah tangga tidak miskin. Klasifikasi menggunakan metode regresi logistik biner menunjukkan bahwa ketepatan klasifikasi tertinggi sebesar 81.20%. Klasifikasi menggunakan metode support vector machine menunjukkan bahwa ketepatan klasifikasi tertinggi yakni sebesar 82.05% menggunakan variabel prediktor yang signifikan pada analisis regresi logistik biner. Model klasifikasi yang menghasilkan ketepatan klasifikasi tertinggi tersebut menggunakan fungsi kernel Radial Basis Function (RBF) dengan parameter σ=2 dan C=10

Keywords


Klasifikasi;Kesejahteraan Rumah Tangga;Regresi Logistik;Support Vector Machine

References


Badan Pusat Statistik, 2014. Diakses 10 Januari 2014, dari:

http://www.bps.go.id/webbeta/frontend/linkTabelStatis/view/id/1488.

E. Q. Aeni, "Pendekatan Cart Arcing untuk Klasifikasi Kesejahteraan Rumah Tangga di Propinsi Jawa Tengah," Institut Teknologi Seepuluh Nopember, Surabaya, 2010.

E. S. Ningrum, "Klasifikasi Kesejahteraan Rumah Tangga di Kota

Malang dengan Pendekatan Bagging Regresi Logistik," Institut

Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, 2012.

D. W. Hosmer, S. Lemeshow and X. R. Sturdivant, Applied Logistic

Regression, 3rd ed., New York: John Wiley & Sons, 2013.

A. Agresti, An Introdustion to Categorical Data Analysis, New York:John Wiley & Sons, Inc, 2007.

S. R. Gunn, "Support Vector Machines for Classification and

Regression," University of Southhampton , Southampton, 1998.

R. A. Johnson and D. W. Wichern, "Applied Multivariate Statistical

Analysis, Sixth Edition," United States of America, Pearson Prantice Hall, 2007.

Badan Pusat Statistik, Perhitungan dan Analisis Kemiskinan Makro

Indonesia tahun 2014, Jakarta: Badan Pusat Statistik, 2014


Full Text: PDF

CC Licencing


Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Lembaga Penjaminan Mutu, Pengelolaan dan Perlindungan Kekayaan Intelektual (LPMP2KI) ITS
Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.