8 KABUPATEN PROVINSI ACEH) GILANG AWAL RAMADHAN Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Fakultas MIPA Statistika 2025

Skripsi

Data mining dan machine learning adalah dua bidang yang saling berhubungan dalam analisis data. Teknik utama yang digunakan keduanya adalah klasifikasi, yaitu proses mengelompokkan data ke dalam kategori atau kelas tertentu berdasarkan atribut atau fitur yang dimiliki. Salah satu algoritma yang sering digunakan dalam klasifikasi adalah Random Forest, yaitu ensemble dari pohon keputusan yang menggunakan teknik bagging (bootstrap aggregating) dalam pembuatan pohon klasifikasi. Penerapan metode ensembel menjadi tantangan dalam klasifikasi data kategori status kesejahteraan rumah tangga di 8 kabupaten dengan tingkat kemiskinan tertinggi di Provinsi Aceh. Penelitian ini bertujuan mendapatkan parameter mtry terbaik dalam model klasifikasi data status kesejahteraan rumah tangga, mendapatkan summary dari nilai Mean Decrease Gini untuk setiap variabel dalam model per kabupaten, serta mengidentifikasi faktor-faktor yang paling memengaruhi status kesejahteraan rumah tangga di Provinsi Aceh. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data status kesejahteraan rumah tangga di Provinsi Aceh pada tahun 2019. Hasilnya menunjukkan bahwa nilai mtry terbaik adalah 5. Summary dari nilai Mean Decrease Gini memperoleh memperoleh nilai minimum sebesar 42,05, nilai maksimum sebesar 9361,69, nilai kuartil pertama (Q1) sebesar 801,58, nilai median sebesar 2234,51, nilai kuartil ketiga (Q3) sebesar 3520,57, nilai rata-rata sebesar 2451,9, dan nilai standar deviasi sebesar 2173.746. Faktor terpenting yang memengaruhi kesejahteraan rumah tangga meliputi jumlah anggota keluarga, sumber air minum, jenis lantai terluas, bahan bakar untuk memasak, jumlah kamar tidur, tempat pembuangan akhir tinja, penggunaan fasilitas BAB, jenis kloset, dan daya listrik terpasang. Kata kunci : Klasifikasi, Random Forest, Status kesejahteraan rumah tangga, Aceh 0 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 146355 2025-01-10 00:08:52 2025-01-10 08:37:38 machine generated