Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Statistika Industri dan Komputasi
Febriani Astuti
Jurusan Statistika, Fakultas Sains Terapan, Institut Sains & Teknologi AKPRIND Yogyakarta
Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Mathematics

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
KLASIFIKASI STATUS KEMISKINAN KABUPATEN/KOTA DI INDONESIA MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER DAN CLASSIFICATION AND REGRESSION TREE Kristina Millenia Seran; Yudi Setyawan; Maria Titah Jatipaningrum; Febriani Astuti
Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 9 No. 1 (2024): Jurnal Statistika Industri dan Komputasi
Publisher : Program Studi Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi Informasi, Universitas AKPRIND Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34151/statistika.v9i1.4819

Abstract

Indonesia masuk dalam 100 besar negara miskin dengan menempati urutan ke-73 di dunia. Diketahui persentase penduduk miskin dilihat pada Maret 2022 sebesar 5,94% atau 26,16 juta jiwa, meningkat pada September 2022 menjadi 9,57% atau 26,36 juta jiwa. Status kemiskinan adalah kondisi dimana seorang atau sekelompok orang tidak mampu memenuhi kebutuhan hidup. Kemiskinan juga dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor seperti pengeluaran perkapita, rata-rata lama sekolah, tingkat pengangguran terbuka serta indeks pembangunan manusia. Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data kabupaten/kota di Indonesia tahun 2022. Pada penelitian ini klasifikasi dilakukan dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier dan Classification and Regression Tree. Kedua metode dilakukan dengan membagi data training dan data testing sebesar 90%:10%, 80%:20%, dan 70%:30%. Selain itu, dilakukan pengacakan sampel sebanyak 30 kali dengan fungsi set.seed(). Hasil analisis dengan kedua metode diperoleh metode Classification and Regression Tree lebih baik digunakan dengan rata-rata akurasi untuk proporsi data 90%:10% sebesar 77,81%, untuk proporsi data 80%:20% sebesar 78,31%, dan untuk proporsi data 70%:30% sebesar 79,67%. Sedangkan metode Naïve Bayes Classifier menghasilkan rata-rata akurasi untuk proporsi data 90%:10% sebesar 72,57%, untuk proporsi data 80%:20% sebesar 73,00%, dan untuk proporsi data 70%:30% sebesar 73,13%. Kedua metode ini masing-masing menghasilkan nilai akurasi yang tinggi pada proporsi data 70%:30%.
PREDIKSI INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA PADA KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI NUSA TENGGARA TIMUR MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION DENGAN KOMBINASI LEARNING RATE DAN EPOCH Mercynanda Yuliany Alang; Kris Suryowati; Febriani Astuti
Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 9 No. 1 (2024): Jurnal Statistika Industri dan Komputasi
Publisher : Program Studi Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi Informasi, Universitas AKPRIND Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34151/statistika.v9i1.4821

Abstract

Penelitian ini dilakukan untuk memprediksi indeks pembangunan manusia (IPM) di Provinsi Nusa Tenggara Timur (NTT) tahun 2023. Dalam implementasinya, data dinormalisasi menggunakan min–max normalization sebelum dilakukan peramalan dengan membandingkan kombinasi parameter-parameter metode backpropagation, yaitu parameter learning rate (laju pembelajaran) dan epoch (iterasi). Dari kombinasi kedua parameter tersebut akan diseleksi kombinasi mana yang paling baik menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Penelitian ini menggunakan proporsi 90% data latih serta 10% data uji, dan menggunakan arsitektur jaringan 4-3-1. Berdasarkan hasil pengujian kombinasi parameter untuk metode backpropagation, parameter terbaik adalah parameter dengan Epoch = 5000 dan learning rate = 0,15 dengan hasil MAPE yang paling minimum yakni 0,22690492% dan akurasi prediksi 99,77%, terhadap 257 data latih dan 29 data uji. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa prediksi IPM Provinsi NTT tahun 2023 adalah 65 dengan kategori sedang.
Co-Authors Kris Suryowati, Kris Kristina Millenia Seran Maria Titah Jatipaningrum Mercynanda Yuliany Alang Yudi Setyawan