Suryawan, Ahmad Satriadi (2025) PENGGUNAAN ALGORITMA DECISION TREE UNTUK KLASIFIKASI KEMISKINAN DI KABUPATEN WONOGIRI BERDASARKAN DATA SOSIAL-EKONOMI. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER-ABSTRAK)
COVER.pdf Download (1MB) |
|
Text (BAB I)
BAB I.pdf Download (213kB) |
|
Text (BAB II)
BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (834kB) |
|
Text (BAB III)
BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (664kB) |
|
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf Download (131kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (133kB) |
|
Text (PUBLIKASI)
Publikasi.pdf Restricted to Repository staff only Download (931kB) |
Abstract
Kemiskinan di Kabupaten Wonogiri masih menjadi tantangan pembangunan daerah, sehingga upaya penanggulangannya memerlukan pemahaman mendalam terhadap kondisi sosial ekonomi masyarakat setempat. Pendekatan berbasis data mikro seperti Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) memberikan gambaran rinci tentang karakteristik rumah tangga dan faktor penentu kemiskinan. Penelitian ini bertujuan mengaplikasikan algoritma Decision Tree untuk mengklasifikasikan tingkat kemiskinan di Kabupaten Wonogiri berdasarkan data sosial ekonomi. Metode penelitian melibatkan analisis data Susenas Maret 2024, dimulai dari prapemrosesan data (pembersihan, transformasi, seleksi parameter , dan pembobotan skor ekonomi rumah tangga) serta penentuan parameter optimal algoritma Decision Tree. Data kemudian dibagi menjadi data training dan data testing untuk melatih model serta mengevaluasi kinerjanya. Hasil eksperimen menunjukkan model Decision Tree mencapai akurasi 95%, precision 95%, recall 94%, dan f1-score 94%. Prediksi model mengelompokan 33.59% responden sebagai rentan miskin, 45.85% miskin, 5.28% sejahtera, dan 15.28% sangat miskin. Temuan ini mengindikasikan efektivitas algoritma Decision Tree dalam klasifikasi kemiskinan, sehingga dapat membantu para pembuat kebijakan merancang program penanggulangan kemiskinan berbasis data yang lebih tepat sasaran.
| Item Type: | Thesis (S1 - Sarjana) | ||
|---|---|---|---|
| Contributor: |
|
||
| Uncontrolled Keywords: | Kemiskinan, Klasifikasi, Data Sosial-Ekonomi, Decision Tree, Kabupaten Wonogiri | ||
| Subjects: | 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 006 Metode komputer khusus | ||
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Informatika | ||
| Depositing User: | RC Universitas AMIKOM Yogyakarta | ||
| Date Deposited: | 17 Jul 2025 02:29 | ||
| Last Modified: | 17 Jul 2025 02:29 | ||
| URI: | http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/30171 |
Actions (login required)
 |
View Item |