…
comment: The repository administrator has not yet configured an RDF license.
primary topic: http://eprints.unpak.ac.id/id/eprint/8423

http://eprints.unpak.ac.id/id/eprint/8423
type: Thesis
type: Article
title: PREDIKSI POTENSI DESA CERDAS MENGGUNAKAN ALGORITMA KLASIFIKASI RANDOM FOREST DAN LOGISTIC REGRESSION Eneng Tita Tosida Computer Science Dept. Pakuan Univeristy Bogor, Indonesia enengtitatosida@unpak.ac.id Erniyati Computer Science Dept. Pakuan University Bogor, Indonesia neni_erniyati@unpak.ac.id Salma Amanda Computer Science Dept. Pakuan University Bogor, Indonesia salma.065119196@unpak.ac.id Indra Permana Solihin Informatic Dept. UPN Veteran Jakarta, Indonesia indrapermana@upnvj@ac.id Abstrak— Pertumbuhan penduduk yang semakin lama meningkat menimbulkan terjadinya migrasi dari desa ke kota, karena selama ini pembangunan cenderung berorientasi dan bias sehingga menyebabkan pembangunan di desa menjadi terhambat. Hal tersebut lah yang menciptakan ketimpangan antara desa dengan kota. Salah satu cara untuk mengurangi ketimpangan antara desa dan kota yaitu dengan adanya pembangunan desa cerdas atau smart village. Oleh karena itu, dilakukan prediksi potensi desa cerdas dengan membandingkan dua algoritma klasifikasi, yaitu Random Forest dan Logistic Regression untuk mencari tahu mana algoritma yang kinerjanya lebih baik. Data penelitian ini bersumber dari Badan Pusat Statistik tahun 2021 dengan jumlah variasi data yaitu 1500, 1550, 1600, dan 1650 yang diambil secara acak dan proposional. Evaluasi pada penelitian ini menggunakan confusion matrix dengan mengambil nilai precision yang paling tinggi sebagai pengambilan kesimpulan kinerja algoritma. Pembagian dataset dari penelitian ini terdiri 90:10, 85:15, 80:20, dan 70:30. Hasil terbaik dari percobaan adalah dataset 85:15 dengan jumlah data 1500. Nilai precision yang paling tinggi dari algoritma Random Forest sebesar 92.37% dan Logistic Regression sebesar 92.30%. Karena algoritma Random Forest lebih unggul daripada algoritma Logistic Regression, maka hasil prediksi yang digunakan adalah prediksi Random Forest. Kata Kunci— Desa Cerdas, Potensi Desa, Random Forest, Logistic Regression
abstract: PREDIKSI POTENSI DESA CERDAS MENGGUNAKAN ALGORITMA KLASIFIKASI RANDOM FOREST DAN LOGISTIC REGRESSION Eneng Tita Tosida Computer Science Dept. Pakuan Univeristy Bogor, Indonesia enengtitatosida@unpak.ac.id Erniyati Computer Science Dept. Pakuan University Bogor, Indonesia neni_erniyati@unpak.ac.id Salma Amanda Computer Science Dept. Pakuan University Bogor, Indonesia salma.065119196@unpak.ac.id Indra Permana Solihin Informatic Dept. UPN Veteran Jakarta, Indonesia indrapermana@upnvj@ac.id Abstrak— Pertumbuhan penduduk yang semakin lama meningkat menimbulkan terjadinya migrasi dari desa ke kota, karena selama ini pembangunan cenderung berorientasi dan bias sehingga menyebabkan pembangunan di desa menjadi terhambat. Hal tersebut lah yang menciptakan ketimpangan antara desa dengan kota. Salah satu cara untuk mengurangi ketimpangan antara desa dan kota yaitu dengan adanya pembangunan desa cerdas atau smart village. Oleh karena itu, dilakukan prediksi potensi desa cerdas dengan membandingkan dua algoritma klasifikasi, yaitu Random Forest dan Logistic Regression untuk mencari tahu mana algoritma yang kinerjanya lebih baik. Data penelitian ini bersumber dari Badan Pusat Statistik tahun 2021 dengan jumlah variasi data yaitu 1500, 1550, 1600, dan 1650 yang diambil secara acak dan proposional. Evaluasi pada penelitian ini menggunakan confusion matrix dengan mengambil nilai precision yang paling tinggi sebagai pengambilan kesimpulan kinerja algoritma. Pembagian dataset dari penelitian ini terdiri 90:10, 85:15, 80:20, dan 70:30. Hasil terbaik dari percobaan adalah dataset 85:15 dengan jumlah data 1500. Nilai precision yang paling tinggi dari algoritma Random Forest sebesar 92.37% dan Logistic Regression sebesar 92.30%. Karena algoritma Random Forest lebih unggul daripada algoritma Logistic Regression, maka hasil prediksi yang digunakan adalah prediksi Random Forest. Kata Kunci— Desa Cerdas, Potensi Desa, Random Forest, Logistic Regression Eneng Tita Tosida Computer Science Dept. …
date: 2024-06-14
status: unpublished
author list: authors
type: EPrint
type: ThesisEPrint
is part of: repository
has document: http://eprints.unpak.ac.id/id/document/17171
subject: Ilmu Komputer

http://eprints.unpak.ac.id/id/document/17171
type: Document
label: PREDIKSI POTENSI DESA CERDAS MENGGUNAKAN ALGORITMA KLASIFIKASI RANDOM FOREST DAN LOGISTIC REGRESSION Eneng Tita Tosida Computer Science Dept. Pakuan Univeristy Bogor, Indonesia enengtitatosida@unpak.ac.id Erniyati Computer Science Dept. Pakuan University Bogor, Indonesia neni_erniyati@unpak.ac.id Salma Amanda Computer Science Dept. Pakuan University Bogor, Indonesia salma.065119196@unpak.ac.id Indra Permana Solihin Informatic Dept. UPN Veteran Jakarta, Indonesia indrapermana@upnvj@ac.id Abstrak— Pertumbuhan penduduk yang semakin lama meningkat menimbulkan terjadinya migrasi dari desa ke kota, karena selama ini pembangunan cenderung berorientasi dan bias sehingga menyebabkan pembangunan di desa menjadi terhambat. Hal tersebut lah yang menciptakan ketimpangan antara desa dengan kota. Salah satu cara untuk mengurangi ketimpangan antara desa dan kota yaitu dengan adanya pembangunan desa cerdas atau smart village. Oleh karena itu, dilakukan prediksi potensi desa cerdas dengan membandingkan dua algoritma klasifikasi, yaitu Random Forest dan Logistic Regression untuk mencari tahu mana algoritma yang kinerjanya lebih baik. Data penelitian ini bersumber dari Badan Pusat Statistik tahun 2021 dengan jumlah variasi data yaitu 1500, 1550, 1600, dan 1650 yang diambil secara acak dan proposional. Evaluasi pada penelitian ini menggunakan confusion matrix dengan mengambil nilai precision yang paling tinggi sebagai pengambilan kesimpulan kinerja algoritma. Pembagian dataset dari penelitian ini terdiri 90:10, 85:15, 80:20, dan 70:30. Hasil terbaik dari percobaan adalah dataset 85:15 dengan jumlah data 1500. Nilai precision yang paling tinggi dari algoritma Random Forest sebesar 92.37% dan Logistic Regression sebesar 92.30%. Karena algoritma Random Forest lebih unggul daripada algoritma Logistic Regression, maka hasil prediksi yang digunakan adalah prediksi Random Forest. Kata Kunci— Desa Cerdas, Potensi Desa, Random Forest, Logistic Regression (Text)
has file: laporan skripsi - TTD.pdf
has part: laporan skripsi - TTD.pdf

Universitas Pakuan
type: Organization

Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Pakuan
type: Organization

Salma Amanda
type: Person
given name: Salma
family name: Amanda

Eneng Tita Tosida
type: Person
given name: Eneng
family name: Tita Tosida

Erniyati Erniyati
type: Person
given name: Erniyati
family name: Erniyati

Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
type: Organization

Program Studi Ilmu Komputer
type: Organization

http://eprints.unpak.ac.id/8423/
title: HTML Summary of #8423 PREDIKSI POTENSI DESA CERDAS MENGGUNAKAN ALGORITMA KLASIFIKASI RANDOM FOREST DAN LOGISTIC REGRESSION Eneng Tita Tosida Computer Science Dept. Pakuan Univeristy Bogor, Indonesia enengtitatosida@unpak.ac.id Erniyati Computer Science Dept. Pakuan University Bogor, Indonesia neni_erniyati@unpak.ac.id Salma Amanda Computer Science Dept. Pakuan University Bogor, Indonesia salma.065119196@unpak.ac.id Indra Permana Solihin Informatic Dept. UPN Veteran Jakarta, Indonesia indrapermana@upnvj@ac.id Abstrak— Pertumbuhan penduduk yang semakin lama meningkat menimbulkan terjadinya migrasi dari desa ke kota, karena selama ini pembangunan cenderung berorientasi dan bias sehingga menyebabkan pembangunan di desa menjadi terhambat. Hal tersebut lah yang menciptakan ketimpangan antara desa dengan kota. Salah satu cara untuk mengurangi ketimpangan antara desa dan kota yaitu dengan adanya pembangunan desa cerdas atau smart village. Oleh karena itu, dilakukan prediksi potensi desa cerdas dengan membandingkan dua algoritma klasifikasi, yaitu Random Forest dan Logistic Regression untuk mencari tahu mana algoritma yang kinerjanya lebih baik. Data penelitian ini bersumber dari Badan Pusat Statistik tahun 2021 dengan jumlah variasi data yaitu 1500, 1550, 1600, dan 1650 yang diambil secara acak dan proposional. Evaluasi pada penelitian ini menggunakan confusion matrix dengan mengambil nilai precision yang paling tinggi sebagai pengambilan kesimpulan kinerja algoritma. Pembagian dataset dari penelitian ini terdiri 90:10, 85:15, 80:20, dan 70:30. Hasil terbaik dari percobaan adalah dataset 85:15 dengan jumlah data 1500. Nilai precision yang paling tinggi dari algoritma Random Forest sebesar 92.37% dan Logistic Regression sebesar 92.30%. Karena algoritma Random Forest lebih unggul daripada algoritma Logistic Regression, maka hasil prediksi yang digunakan adalah prediksi Random Forest. Kata Kunci— Desa Cerdas, Potensi Desa, Random Forest, Logistic Regression
format: text/html
primary topic: http://eprints.unpak.ac.id/id/eprint/8423

Ilmu Komputer
type: Concept