Informasi Umum

Kode

25.04.2590

Klasifikasi

000 - General Works

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Machine Learning

Dilihat

108 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Kemiskinan merupakan masalah kompleks yang masih menjadi tantangan uta ma di Indonesia, dengan dampak yang luas terhadap kesejahteraan masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan tingkat kedalaman kemiskinan menggunakan dua model machine learning yakni Support Vector Machine (SVM) dan Regresi Logistik, serta mengidentifikasi faktor-faktor yang secara signifikan memengaruhinya. Dataset yang digunakan mencakup variabel sosial-ekonomi dari berbagai wilayah, seperti Bantuan Sosial, Rata-Rata Lama Sekolah, dan Jumlah Penduduk. Hasil analisis menunjukkan bahwa model SVM dan Regresi Logistik sama-sama menghasilkan performa klasifikasi yang tinggi, dengan akurasi 99%. Regresi Logistik pada penelitian ini digunakan untuk mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh secara signifikan terhadap tingkat kedalaman kemiskinan melalui pen dekatan uji signifikansi statistik. Regresi Logistik menunjukkan bahwa tiga variabel yang paling signifikan adalah Bantuan Sosial, Pendapatan Asli Daerah, dan Rata rata Lama Sekolah, Temuan ini diharapkan dapat menjadi dasar bagi pengembangan kebijakan yang lebih tepat sasaran dalam upaya pengentasan kemiskinan di Indonesia.<br /> Kata Kunci: analisis data, indeks kedalaman kemiskinan, kemiskinan, Regresi Logistik, Support Vector Machine

  • CDK4GAA4 - TUGAS AKHIR

Koleksi & Sirkulasi

Tersedia 1 dari total 1 Koleksi

Anda harus log in untuk mengakses flippingbook

Pengarang

Nama ASTIKHATUL MUFAIDAH
Jenis Perorangan
Penyunting Rifdatun Ni'mah, Amalia Nur Alifah
Penerjemah

Penerbit

Nama Universitas Telkom, S1 Sains Data - Kampus Surabaya
Kota Surabaya
Tahun 2025

Sirkulasi

Harga sewa IDR 0,00
Denda harian IDR 0,00
Jenis Non-Sirkulasi