Redjeki, Sri (2015) SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK IDENTIFIKASI STATUS KELUARGA MISKIN MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER. In: Konferensi Nasional Sistem Informasi (KNSI) 2015, 26-28 Februari 2015, Universitas Klabat.
Text (SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK IDENTIFIKASI STATUS KELUARGA MISKIN MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER)
Proceeding_KNSI2015 fix.pdf - Published Version Download (7MB) |
Abstract
Angka kemiskinan BPS saat ini di Indonesia masih mencapai 11,7% dengan indeks kedalaman kemiskinan meningkat dari 1,75% (Maret 2013) menjadi 1,89%. Kemudian indeks keparahan kemiskinan meningkat dari 0,43% (Maret) ke 0,48% Garis kemiskinan selama periode dari bulan Maret sampai September 2013 meningkat sebesar 7,85% Perbedaan angka jumlah penduduk miskin di Indonesia dipastikan akan memberikan dampak yang cukup signifikan terhadap keberhasilan proses pengentasan kemiskinan di Indonesia. Akurasi data menjadi komponen yang sangat penting karena merupakan acuan untuk pelaksanaan program pengentasan kemiskinan. Untuk menghasilkan data yang akurat menjadi kendala tersendiri karena memerlukan biaya yang relatif besar. Penentuan klasifikasi status warga miskin menjadi komponen yang sangat penting dalam program penanggulangan kemiskinan. Naive Bayes Classifier(NBC) merupakan salah satu algoritma data mining yang dapat memberikan hasil klasifikasi dengan baik. Hal ini dapat ditunjukkan dari hasil penelitian sistem bahwa data pengujian menunjukkan hasil akurasi sebesar 92,5% sedangkan hasil dari Weka sebesar 93,18%. Data yang digunakan pada penelitian sebanyak 219 dengan proposisi 80% digunakan untuk pelatihan dan sisaitya 20% digunakan untuk pengujian. Kata kunci : Akurasi, data mining, NBC, SPK, warga miskin.
Item Type: | Conference or Workshop Item (Paper) |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | Akurasi, data mining, NBC, SPK, warga miskin. |
Subjects: | A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support Systems) |
Divisions: | Prosiding (Proceedings) |
Depositing User: | Titis Pratiwi |
Date Deposited: | 08 Apr 2022 07:07 |
Last Modified: | 08 Apr 2022 07:07 |
URI: | http://eprints.utdi.ac.id/id/eprint/9637 |
Actions (login required)
View Item |