BAGGING CART PADA KLASIFIKASI ANAK PUTUS SEKOLAH
|
|
- Susanto Johan
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Seminar Nasional Statistika IX Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 7 November 2009 XVI-1 BAGGING CART PADA KLASIFIKASI ANAK PUTUS SEKOLAH Oleh: Bambang Widjanarko Otok 1) & Sumarmi 2) 1) Jurusan Statistika,FMIPA-ITS, Surabaya, Indonesia bambang_wo@statistika.its.ac.id, otok_bw@yahoo.com 1) BPS, Jambi, Indonesia ABSTRAK Salah satu masalah yang menghambat pencapaian wajib belajar 9 tahun adalah siswa yang putus sekolah dan siswa yang tidak melanjutkan pendidikannya ke tingkat yang lebih tinggi. Usaha untuk menyelesaikan masalah tersebut salah satunya adalah dengan mengidentifikasi siswa putus sekolah dan tidak melanjutkan sekolah, untuk kemudian membantu mereka supaya dapat bersekolah lagi dan memberi dukungan bagi mereka sampai berhasil menyelesaikan wajib belajar 9 tahun. Untuk menelusuri sebaran dan karakteristik anak putus sekolah perlu dilakukan pengelompokan/klasifikasi anak putus sekolah umur 7-15 tahun sesuai dengan karakteristiknya. Penelitian ini dilakukan untuk memberikan alternatif pengklasifikasian khususnya untuk penelusuran karakteristik anak putus sekolah di Provinsi Jambi. Dengan metode Classification and Regression Trees (CART) akan diperoleh beberapa kelompok anak putus sekolah yang mempunyai karakteristik yang relatif lebih rinci. Untuk meningkatkan kestabilan dan akurasi prediktif digunakan Bootstrap Aggregating (Bagging) CART. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa status kelangsungan pendidikan anak usia wajib belajar dipengaruhi umur anak, status bekerja anak, pengeluaran rumah tangga, pendidikan kepala rumah tangga, jumlah anggota rumah tangga dan jenis kelamin anak.. Penerapan tehnik Bagging pada CART menghasilkan ketepatan klasifikasi yang lebih tinggi dibandingkan algoritma CART. Kata kunci: Bootstrap aggregating (Bagging), Classification and Regression Trees (CART), Karakteristik anak putus sekolah, Ketepatan Klasifikasi. 1. Pendahuluan Dalam kehidupan manusia, pendidikan merupakan bagian yang penting karena dengan pendidikan manusia dapat mengembangkan berbagai potensi yang dimilikinya untuk selanjutnya dapat dimanfaatkan dalam beradaptasi dengan lingkungannya. Dengan pendidikan manusia bukan hanya sekedar mengolah realitas, tetapi juga mampu melampaui realitas dan memandangnya sebagai suatu kemungkinan-kemungkinan. Namun kenyataannya tidak semua individu pada usia sekolah kesempatan untuk berpartisipasi dalam pendidikan. Banyak faktor yang menyebabkan anak usia sekolah tidak berpartisipasi dalam pendidikan, diantaranya adalah tidak mempunyai kesempatan memperoleh pendidikan. Penelitian mengenai partisipasi sekolah pernah dilakukan Sugiyanto (1996) dengan menerapkan regresi logistik yang mengkaitkan faktor-faktor sosial, ekonomi dan demografi rumahtangga dalam pemilihan jenis pendidikan pada jenjang pendidikan menengah di Pulau Jawa. Mardyastuti (2005) menerapkan regresi logistik non hirarki untuk menganalisis pengaruh urutan kelahiran anak terhadap kelangsungan pendidikan anak usia 7-15 tahun di Indonesia. Supriyadi (2006) telah meneliti tentang faktor-faktor demografi (pendidikan ibu, pengeluaran rumahtangga dan jenis kelamin anak) dengan variabel respon proporsi bersekolah anak usia 7-18 tahun. Selain itu, Purnowati (2007) menggunakan model ekonometrik serta model tipologi daerah untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat partisipasi sekolah. Hasil penelitian tentang analisis putus sekolah di SD dan SMP yang dilakukan oleh Badan Pusat Statistik (1982), dan penelitian yang dilakukan oleh Santoso di daerah pedesaan di Jawa Timur (dalam BPS, 1982) menunjukkan bahwa keterbatasan biaya merupakan alasan yang alasan yang dikemukakan oleh sekitar 50 persen responden. Terjadinya putus sekolah ini kiranya juga menggambarkan alasan untuk tidak melanjutkan pendidikan ke jenjang yang lebih tinggi, seperti dari SD ke SMP. Menurut
2 XVI-2 BPS dan UNFPA (1999), bahwa tingkat pendidikan dipengaruhi oleh latar belakang orangtua/keluarga dan dikontrol oleh daerah tempat tinggal, umur dan jenis kelamin individu sebagai latar belakang. Berbagai penelitian yang telah dilakukan sebelumnya bertujuan untuk menjelaskan masalah partisipasi pendidikan, ada yang meninjau dari sisi individu yamg bersangkutan (Beder dalam Guritnaningsih,1993), ada juga dari sisi orangtua (Badan Pusat Statistik, 1982). Penelitian-penelitian tersebut ditujukan untuk melihat pengaruh variabel-variabel sosial demografis dan ketersediaan sarana fisik sekolah. Menurut Oey Gardiner (1991), salah satu penyebab rendahnya partisipasi dalam pendidikan adalah tidak tersedianya sekolah yang mudah dijangkau penduduk. Pemerintah mempunyai tanggung jawab untuk menjamin pemerataan kesempatan untuk memperoleh pendidikan bagi semua anak usia sekolah di Indonesia. Oleh sebab itu pemerintah telah menempatkan peningkatan kesempatan memperoleh pendidikan sebagai salah satu prioritas utama bagi pembangunan pendidikan. Pemerintah telah menindaklanjuti prioritas ini melalui program Wajib Belajar Pendidikan Dasar 9 Tahun Salah satu masalah dalam pencapaian wajib belajar 9 tahun adalah siswa yang putus sekolah dan siswa yang tidak melanjutkan pendidikannya ke tingkat yang lebih tinggi. Hal ini juga terjadi di Provinsi Jambi, masih banyak dijumpai anak putus sekolah pada tingkat SMP bahkan SD meskipun pemerintah telah menerapkan pendidikan gratis di jenjang pendidikan tersebut. Angka putus sekolah Provinsi Jambi pada tahun 2006 masih cukup tinggi sebesar 8,04%. Usaha untuk menyelesaikan masalah tersebut salah satunya adalah dengan mengidentifikasi siswa putus sekolah dan tidak melanjutkan sekolah, untuk kemudian membantu mereka supaya dapat bersekolah lagi dan memberi dukungan bagi mereka sampai berhasil menyelesaikan wajib belajar 9 tahun. Untuk menelusuri sebaran dan karakteristik anak putus sekolah perlu dilakukan pengelompokan/klasifikasi anak putus sekolah umur 7-15 tahun sesuai dengan karakteristiknya. Kondisi ini merupakan suatu bentuk klasifikasi data dengan banyak variabel yang skala variabelnya campuran baik nominal, ordinal, interval maupun rasio. Klasifikasi tersebut biasanya sulit memenuhi asumsi kenormalan dan varian homogen sehingga lebih tepat dilakukan dengan pendekatan nonparametrik. Dalam proses klasifikasi, metode klasifikasi nonparametrik akan mempelajari dan menggunakan setiap data yang berada di bawah daerah sampel sebagai dasar dalam penunjukan kelas. Metode seperti ini sering dikenal sebagai machine learning. Metode-metode nonparametrik yang sering digunakan untuk pengklasifikasian diantaranya, Classification and Regression Tree (CART), Neural Network (NN), K-Nearest Neighbour (KNN) dan Multivariate Adaptive Regression Spline (MARS). Pendekatan CART untuk mengklasifikasikan data statistik telah banyak digunakan dalam berbagai bidang. Tujuan dari CART adalah mengklasifikasikan suatu kelompok observasi atau sebuah observasi ke dalam suatu sub kelompok dari suatu kelas-kelas yang diketahui. Dibandingkan dengan metode pengelompokkan yang klasik, CART mempunyai beberapa kelebihan seperti hasilnya lebih mudah diinterpretasikan, lebih akurat dan lebih cepat penghitungannya. Metode ini merupakan metode yang bisa diterapkan untuk himpunan data yang mempunyai jumlah besar, variabel yang sangat banyak dan dengan skala variabel campuran melalui prosedur pemilahan biner. Menurut Yohannes dan Webb (1999), tingkat kepercayaan yang bisa digunakan dalam mengklasifikasikan data baru pada CART adalah akurasi yang dihasilkan oleh pohon klasifikasi yang murni dibentuk dari data yang mempunyai kesamaan kondisi (data learning). Pohon klasifikasi yang dihasilkan CART tidak stabil, karena perubahan-perubahan kecil pada data learning akan mempengaruhi hasil akurasi prediksi. Untuk mengatasi masalah tersebut, Breiman (1996) memperkenalkan tehnik bagging (bootstrap aggregating). Bagging merupakan sebuah tehnik yang dapat digunakan dengan berbagai metode klasifikasi dan metode regresi untuk memperbaiki stabilitas dan kekuatan prediktif CART. Untuk itu, pada penelitian ini akan dilakukan klasifikasi karakteristik anak putus sekolah selain dengan metode CART juga dengan metode bagging CART. 2. Tinjauan Pustaka 2.1 Classification And Regression Trees (CART) CART (Classification and Regression Trees) adalah salah satu metode atau algoritma dari salah satu teknik eksplorasi data yaitu teknik pohon keputusan. Metode ini dikembangkan oleh Leo Breiman, Jerome H. Friedman, Richard A. Olshen dan Charles J. Stone sekitar tahun 1980-an. Menurut Breiman et al.(1993), CART merupakan metodologi statistik nonparametrik yang dikembangkan untuk topik analisis klasifikasi, baik untuk variabel respon kategorik maupun kontinu. CART menghasilkan suatu pohon klasifikasi jika variabel responnya kategorik, dan menghasilkan pohon regresi jika variabel responnya kontinu.
3 XVI-3 CART dapat menyeleksi variabel-variabel dan interaksi-interaksi variabel yang paling penting dalam menentukan hasil atau variabel dependennya. Tujuan utama CART adalah untuk mendapatkan suatu kelompok data yang akurat sebagai penciri dari suatu pengklasifikasian. Dibandingkan dengan metode pengelompokkan yang klasik, CART mempunyai beberapa kelebihan seperti hasilnya lebih mudah diinterpretasikan, lebih akurat dan lebih cepat penghitungannya. Metode ini merupakan metode yang bisa diterapkan untuk himpunan data yang mempunyai jumlah besar, variabel yang sangat banyak dan dengan skala variabel campuran melalui prosedur pemilahan biner. Pengklasifikasian dengan metode pohon klasifikasi terdiri atas 4 komponen, yaitu; variabel respon, variabel prediktor, data learning dan data testing. Langkah-langkah penerapan Algoritma CART: 1. Pembentukan pohon klasifikasi Proses pembentukan pohon klasifikasi terdiri atas 3 tahapan yaitu: a. Pemilihan Pemilah (Classifier) Untuk membentuk pohon klasifikasi digunakan sampel data Learning (L) yang masih bersifat heterogen. Sampel tersebut akan dipilah berdasarkan aturan pemilahan dan kriteria goodness-of-split. Pemilihan pemilah tergantung pada jenis pohon atau lebih tepatnya tergantung pada jenis variabel responnya. Untuk mengukur tingkat keheterogenan suatu kelas dari suatu simpul tertentu dalam pohon klasifikasi dikenal dengan istilah impurity measure i(t). Ukuran ini akan membantu kita menemukan fungsi pemilah yang optimal. Kualitas ukuran dari seberapa baik pemilah s dalam menyaring data menurut kelas merupakan ukuran penurunan keheterogenan dari suatu kelas dan didefinisikan sebagai i( s, t) = i( t) pl. i( t L ) pr. i( t R ) Pemilah yang menghasilkan nilai i( s, t) lebih tinggi merupakan pemilah yang lebih baik karena hal ini memungkinkan untuk mereduksi keheterogenan secara lebih signifikan. Karena t L t R = t maka nilai i( s, t) merepresentasikan perubahan dari keheterogenan dalam simpul t yang semata-mata disebabkan oleh pemilah s. Jika simpul yang diperoleh merupakan kelas yang tidak homogen, prosedur yang sama diulangi sampai pohon klasifikasi menjadi suatu konfigurasi tertentu. Dan memenuhi i( s, t1) = max i( s, t1) s S b. Penentuan Simpul Terminal Suatu simpul t akan menjadi simpul terminal atau tidak akan dipilah kembali apabila pada simpul t tidak terdapat penurunan keheterogenan secara berarti atau adanya batasan minimum n seperti hanya terdapat satu pengamatan pada tiap simpul anak. Menurut Breiman (1984), umumnya jumlah kasus minimum dalam suatu terminal akhir adalah 5, dan apabila hal itu terpenuhi maka pengembangan pohon dihentikan. Sementara itu, menurut Steinberg dan Colla (1995) jumlah kasus yang terdapat dalam simpul terminal yang homogen adalah kurang dari 10 kasus. c. Penandaan Label Kelas Penandaan label kelas pada simpul terminal dilakukan berdasarkan aturan jumlah terbanyak. 2. Pemangkasan pohon klasifikasi Pemangkasan dilakukan dengan jalan memangkas bagian pohon yang kurang penting sehingga didapatkan pohon optimal. Ukuran pemangkasan yang digunakan untuk memperoleh ukuran pohon yang layak adalah Cost complexity minimum (Breiman et. al., 1984). Sebagai ilustrasi, untuk sembarang pohon T yang merupakan sub pohon dari pohon terbesar T ( T < T ) max ukuran cost complexity yaitu. max R ~ ( T ) = R( T ) α T α + Dimana R(T) = Resubtitusion Estimate (Proporsi kesalahan pada sub pohon)
4 XVI-4 α = kompleksitas parameter (complexity parameter) T ~ = ukuran banyaknya simpul terminal pohon T R α (T ) merupakan kombinasi linear biaya dan kompleksitas pohon yang dibentuk dengan menambahkan cost penalty bagi kompleksitas terhadap biaya kesalahan klasifikasi pohon. Cost complexity prunning menentukan suatu pohon bagian T(α) yang meminimumkan R α (T ) pada seluruh pohon bagian. Atau untuk setiap nilai α, dicari pohon bagian meminimumkan R α (T ) yaitu. R α ( T ( α)) = min R T < T max α ( T ) T ( α) < T Jika R (T ) digunakan sebagai kriteria penentuan pohon optimal maka akan cenderung pohon terbesar adalaht 1, sebab semakin besar pohon, maka semakin kecil nilai R(T ) nya. 3. Penentuan Pohon Klasifikasi Optimal Pohon klasifikasi yang berukuran besar akan memberikan nilai penduga pengganti paling kecil, sehingga pohon ini cenderung dipilih untuk menduga nilai respon. Tetapi ukuran pohon yang besar akan menyebabkan nilai kompleksitas yang tinggi karena struktur data yang digambarkan cenderung kompleks, sehingga perlu dipilih pohon optimal yang berukuran sederhana tetapi memberikan nilai penduga pengganti cukup kecil. Ada dua jenis penduga pengganti, penduga sampel uji (test sample estimate) dan penduga validasi silang lipat V (cross validation V-fold estimate). Breiman (1993) menyarankan penggunaan penduga validasi silang lipat 10 untuk menghitung biaya pengganti relatif pada sampel yang jumlahnya kurang dari 3000, sedangkan penggunaan pendekatan penduga sampel uji digunakan untuk jumlah sampel yang lebih besar dari Bootstrap Aggregating Bootstrap aggregating (Bagging) adalah teknik yang diusulkan oleh Breiman (1996a) sebagai alat untuk memperbaiki stabilitas dan kekuatan prediksi klasifikasi dan regresi pohon dengan cara mereduksi variansi dari suatu prediktor. Ide dasar dari bagging adalah menggunakan bootstrap resampling untuk membangkitkan prediktor dengan banyak versi dimana ketika dikombinasikan seharusnya hasilnya lebih baik dibandingkan dengan prediktor tunggal yang dibangun untuk menyelesaikan masalah yang sama. Menurut Breiman(1996), Bagging merupakan implementasi sederhana dari pembangkitan replikasi quasi learning sample. Definisikan peluang dari kasus ke-n dari suatu learning sample adalah p ( n) = 1/ N. Kemudian ambil sampel sebanyak N kali dari distribusi { p (n)}, secara ekuivalen merupakan sample dari T dengan pengembalian. Himpunan sampel dari T di sampel kembali menjadi himpunan learning sample T. T lebih dikenal dengan istilah sampel bootstrap dari T. Dalam setting klasifikasi, B-sample bootstrap diambil dari learning sampel dan metode klasifikasi tertentu (Contohnya CART) diaplikasikan pada setiap sampel bootstrap untuk menghasilkan kelas/kelompok yang diprediksi untuk suatu input tertentu x. Prediksi akhir merupakan salah satu hasil dari bagging dengan metode dasar tertentu adalah kelas/kelompok yang paling sering terjadi/muncul dalam B-prediksi. Ada beberapa peneliti yang memberikan rekomendasi tentang banyaknya replikasi bootstrap sampling yang harus dibuat diantaranya, Sutton (2004) merekomendasikan untuk melakukan replikasi sebanyak 25 atau 50 kali. Namun Hastie at al. (2001) menyatakan bahwa peningkatan akurasi akan terjadi jika banyaknya replikasi ditingkatkan dari 50 ke 100 kali dan jika replikasinya ditingkatkan menjadi yang lebih dari 100 kali akan menghasilkan akurasi yang tidak lebih besar dibandingkan replikasi 100 kali. 3. Metodologi Penelitian Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari data individu hasil Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS) Kor Propinsi Jambi Tahun max yang
5 XVI-5 Variabel respon dalam penelitian ini adalah status kelangsungan pendidikan anak pada usia 7-15 tahun yang merupakan penduduk usia wajib belajar 9 (sembilan) tahun. Adapun variabel prediktor yang digunakan sebagai berikut : a. Jenis Kelamin (X 1 ) b. Umur Anak (X 2 ) c. Lokasi tampat tinggal anak (X 3 ) d. Pekerjaan Kepala Rumah Tangga (X 4 ) e. Pendidikan Kepala Rumahtangga (X 5 ) f. Status Bekerja Anak (X 6 ) g. Jarak Terdekat ke Sekolah (X 7 ) h. Pengeluaran Rumahtangga per bulan (X 8 ) i. Jumlah Anggota Rumahtangga (X 9 ) 4. Hasil dan Pembahasan 4.1. Klasifikasi Anak Putus sekolah dengan menggunakan CART Dalam klasifikasi anak putus sekolah dengan metode CART digunakan metode pemilahan gini sebagai kriteria pemilahan (goodness of split). Dalam proses pemangkasan maksimal untuk mendapatkan pohon optimal digunakan metode test sample estimate. Kriteria penghentian pembentukan pohon dipilih berdasarkan jumlah pengamatan dalam tiap simpul anak minimal 5. Pohon klasifikasi maksimal yang terbentuk mempunyai 194 simpul terminal dengan pemilahan pertama terjadi pada variabel x 2. Variabel ini mempunyai peranan utama terhadap pembentukan pohon klasifikasi dan merupakan variabel yang sangat dominan terhadap pengelompokan anak putus sekolah. Variabel prediktor yang masuk dalam model tersebut berturut-turut adalah pengeluaran rumah tangga (X 8 ), status bekerja anak (X 6 ), kelompok umur anak (X 2 ), pendidikan kepala rumah tangga (X 5 ), jarak sekolah terdekat (X 7 ), pekerjaan kepala rumh tangga (X 4 ), jumlah anggora rumah tangga (X 9 ), X 3 tempat tinggal (X 3 ) dan jenis kelamin anak (X 1 ). Variabel prediktor yang menjadi pemilah utama pada simpul induk adalah variabel X 8, hal ini menunjukkan bahwa variabel X 8 merupakan pemilah yang memiliki peranan utama terhadap pembentukan model. Kontribusi/peranan variabel ini sesuai dengan posisinya pada urutan pertama ranking variabel penting untuk pohon maksimal. Pohon Klasifikasi optimal diperoleh dari proses pemangkasan pohon klasifikasi maksimal secara iteratif menjadi bagian pohon yang makin kecil dan tersarang. Pemangkasan pohon dilakukaan dengan dasar aturan cost complexity minimum dan penggunaan test sample estimate. Pohon klasifikasi optimal yang terbentuk mempunyai satu simpul utama, 11 simpul dalam dan 12 buah simpul terminal dengan tingkat kedalaman sebesar 6. Pohon klasifikasi optimal yang dihasilkan dari proses pemangkasan sebelumnya tidak dibangun oleh semua variabel prediktor yang ada. Variabel prediktor yang masuk dalam pohon klasifikasi optimal hanya 6 buah variabel yaitu umur anak (X 2 ), status bekerja anak (X 6 ), pengeluaran rumah tangga (X 8 ), pendidikan kepala rumah tangga (X 5 ), lapangan pekerjaan kepala rumah tangga(x 4 ), jumlah anggota rumah tangga (X 9 ) dan Jenis kelamin anak (X 1 ). Variabel prediktor yang menjadi pemilah utama pada pohon optimal adalah variabel status bekerja anak (X 6 ), hal ini terlihat pada besarnya peranan dari variabel tersebut yang menduduki ranking pertama variabel penting yang membentuk pohon klasifikasi optimal. Ini juga berarti bahwa variabel status bekerja anak merupakan variabel yang paling dominan dalam pembentukan model klasifikasi.
6 XVI-6 Gambar 4.2 Pohon Klasifikasi Optimal Setiap simpul terminal merupakan titik akhir dari suatu pemilahan berstruktur pohon, simpul ini tidak bisa dipilah kembali menjadi simpul lain atau dengan kata lain simpul terminal merupakan simpul yang mengandung amatan-amatan yang homogen dan akhirnya akan dimasukkan sebagai suatu kelas tertentu. Berdasarkan pohon optimal yang diperoleh dari hasil pengolahan CART, terlihat bahwa pohon tersebut menghasilkan 11 simpul terminal. Adapun gambaran secara rinci dari simpul-simpul tersebut adalah sebagai berikut: Simpul terminal 1 merupakan simpul yang diberi label kelas 1, artinya amatan-amatan dalam simpul ini diprediksi sebagai kelompok anak putus sekolah. Struktur sekuensial dari simpul terminal 1 mengindikasikan bahwa anak yang berusia tahun dan berstatus bekerja. Banyaknya amatan yang masuk kelompok ini adalah 113 amatan. Amatan dalam simpul terminal 1 diprediksi sebagai kelompok anak putus sekolah dengan probabilitas sebesar 0,1279. Simpul terminal 2 terdiri atas 735 pengamatan yang diprediksi sebagai kelompok anak putus sekolah dengan probabilitas sebesar 0,2740. Struktur sekuensial dari simpul ini mengindikasikan bahwa kelompok anak usia tahun yang berstatus bekerja dan berasal dari rumah tangga dengan pengeluaran rumah tangga perbulannya tidak lebih dari Rp Simpul terminal 3 terdiri dari 125 amatan yang diprediksi sebagai kelompok anak putus sekolah dengan probabilitas sebesar 0,0406. Menurut struktur sekuensialnya, amatan-amatan dalam simpul ini merupakan anak berusia tahun yang berstatus tidak bekerja, berasal dari rumah tangga dengan pengeluaran lebih dari Rp dan kepala rumah tangganya berpendidikan SD kebawah dan berjenis kelamin laki-laki. Struktur sekuensial simpul terminal 4 mengindikasikan bahwa anak dengan karakteristik berusia tahun yang berstatus tidak bekerja, berasal dari rumah tangga dengan pengeluaran lebih dari Rp dan kepala rumah tangganya berpendidikan SD kebawah dan berjenis kelamin perempuan diprediksi sebagai kelompok anak tidak putus sekolah. Banyaknya amatan dalam simpul ini adalah 103 amatan. Simpul terminal 5 beranggotakan 225 anak usia tahun yang statusnya tidak bekerja, berasal dari rumah tangga dengan pengeluaran perbulannya lebih dari Rp dan mempunyai kepala rumah tangga yang berpendidikan lebih dari SD dan rumahnya berjarak tidak lebih dari 2,75 km dari sekolah. Label kelas dari simpul terminal ini adalah 2, artinya anggota simpul terminal 5 diprediksi sebagai kelompok anak tidak putus sekolah. Simpul terminal 6 merupakan simpul yang mewakili karakteristik kelompok anak usia tahun yang statusnya tidak bekerja, berasal dari rumah tangga dengan pengeluaran perbulannya lebih dari Rp , mempunyai kepala rumah tangga yang berpendidikan lebih dari SD dan rumahnya berjarak lebih dari 2,75 km dari sekolah. Simpul ini terdiri dari 79 amatan dan diberi label kelas 1, artinya anggota simpul terminal 6 diprediksi sebagai kelompok anak putus sekolah. Simpul terminal 7 mengandung 110 amatan yang diprediksi sebagai kelompok anak putus sekolah. Menurut struktur sekuensialnya, amatan-amatan dalam simpul ini menggambarkan kelompok anak berusia 7-12 tahun, berasal dari rumah tangga yang mempunyai anggota rumah tangga lebih dari 4 orang dan dengan pengeluaran perbulannya tidak lebih dari. Rp
7 XVI-7 Simpul terminal 8 mempunyai anggota sebanyak 20 amatan yang diprediksi sebagai kelompok anak tidak putus sekolah. Struktur sekuensial simpul ini mengindikasikan bahwa kelompok anak berusia 7-12 tahun, berasal dari rumah tangga yang mempunyai anggota rumah tangga lebih dari 4 orang dan dengan pengeluaran perbulan antara Rp sampai dengan Rp Simpul terminal 9 terdiri dari 238 amatan dimana struktur sekuensialnya menggambarkan anak yang mempunyai karakteristik berusia 7-12 tahun yang berasal dari rumah tangga dengan pengeluaran perbulan tidak lebih dari. Rp dan mempunyai anggota rumah tangga tidak lebih dari 4 orang. Amatan dalam simpul terminal ini diprediksi sebagai kelompok anak tidak putus sekolah. Simpul terminal 10 merupakan simpul yang struktur sekuensialnya menggambarkan anak dengan karakteristik berusia 7-12 tahun, dan berasal dari rumah tangga dengan pengeluaran perbulan lebih dari Rp. 783,844. Simpul ini mempunyai anggota sebanyak 7 amatan, dimana amatan-amatan dalam simpul ini diprediksikan masuk dalam kelompok anak putus sekolah. Simpul terminal 11 merupakan simpul yang diberi label kelas 1, artinya anggota dari simpul ini diprediksikan sebagai anak putus sekolah. Anak yang dimasukkan sebagai simpul terminal 10 mempunyai karakteristik berusia 7-12 tahun dan berstatus bekerja. Banyaknya amatan dalam simpul ini adalah 9 amatan. Simpul terminal 12 merupakan simpul yang diberi label kelas 2, artinya anggota dari simpul ini diprediksikan sebagai anak tidak putus sekolah. Banyaknya amatan dalam simpul ini adalah amatan, dimana amatan-amatan tersebut mempunyai karakteristik berusia 7-12 tahun dan berstatus tidak bekerja. Berdasarkan penelusuran pohon optimal diatas terlihat bahwa anak-anak yang ada dalam simpul terminal 1, 2, 3, 6, 7, 10 dan 11 merupakan anak-anak yang diindikasikan masuk sebagai kelompok anak putus sekolah, sedangkan anak-anak yang menjadi anggota simpul terminal 4, 5, 8, 9 dan 12 teridentifikasi sebagai kelompok anak tidak putus sekolah. Informasi yang lebih rinci mengenai simpul yang ada pada pohon klasifikasi optimal dapat dilihat pada Gambar 4.2. Untuk melihat akurasi metode CART, digunakan data baru dari luar data pembentuk model yaitu menggunakan 10 persen data berikutnya yang merupakan data testing. Hasil dari data uji (testing) menghasilkan nilai akurasi sebesar 76,46 persen. Tabel 4.6 Hasil klasifikasi Pohon Optimal Untuk Data Testing Observasi Prediksi Kelas Ketepatan 1 2 Klasifikasi , ,27 Ketepatan Klasifikasi 76,46 Hasil dari data testing yang digunakan untuk menguji pohon klasifikasi optimal diperoleh tingkat ketepatan klasifikasi sebesar 76,46 persen dengan sensitifity sebesar 65,71 dan specificity sebesar 77,27 persen. Penerapan Bagging pada CART Pengaruh dari penerapan tehnik bagging pada pohon klasifikasi yang sudah dihasilkan sebelumnya dapat dilihat dari perbandingan ketepatan klasifikasi hasil penerapan tehnik bagging dengan pohon klasifikasi awal (tanpa bagging). Hasil perbandingan selengkapnya dapat dilihat pada tabel berikut: Tabel 4.7 Hasil Klasifikasi pohon awal dan setelah dilakukan Bagging CART pada Data Testing Uraian Total accuracy (%) Pohon awal (tanpa Bagging) 77,26 Pohon dengan replikasi 75 kali 89,13 Peningkatan 11,87
8 XVI-8 Berdasarkan output pengolahan CART diatas terlihat bahwa penerapan teknik bagging pada CART meningkatkan ketepatan klasifikasi dari 77,26 persen pada pohon CART awal menjadi 89,13 persen pada pohon bagging CART. Dengan kata lain, penerapan bagging pada CART mampu meningkatkan ketepatan klasifikasi sebesar 11,87 persen. 5. Kesimpulan Berdasarkan pada hasil dan pembahasan yang telah diuraikan pada bab sebelumnya, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut: 1. Pohon optimal yang dihasilkan dengan menggunakan metode CART dibentuk oleh variabel umur anak, status bekerja anak, pengeluaran rumah tangga, pendidikan kepala rumah tangga, jumlah anggota rumah tangga dan jenis kelamin anak. Berdasarkan pohon optimal tersebut dihasilkan 5 kelompok yang diprediksi sebagai kelompok anak tidak putus sekolah dan 7 (tujuh) kelompok yang diprediksi sebagai kelompok anak putus putus sekolah. Ketujuh kelompok tersebut mempunyai karakteristik yang berbeda-beda, yaitu : a. Kelompok 1, merupakan kelompok anak putus sekolah yang mempunyai karakteristik berusia tahun dan berstatus bekerja. b. Kelompok 2, merupakan kelompok anak putus sekolah yang mempunyai karakteristik berusia tahun dan berstatus bekerja dan berasal dari rumah tangga dengan pengeluaran rumah tangga perbulannya tidak lebih dari Rp c. Kelompok 3, merupakan kelompok anak putus sekolah dengan karakteristik berusia tahun yang berstatus tidak bekerja berjenis kelamin laki-laki, berasal dari rumah tangga dengan pengeluaran lebih dari Rp dan kepala rumah tangganya berpendidikan SD kebawah. d. Kelompok 4, merupakan kelompok anak putus sekolah yang mempunyai karakteristik berusia tahun, berstatus tidak bekerja, berasal dari rumah tangga dengan pengeluaran perbulannya lebih dari Rp dengan kepala rumah tangga yang berpendidikan lebih dari SD dan rumahnya berjarak lebih dari 2,75 km dari sekolah. e. Kelompok 5 merupakan kelompok anak putus sekolah dengan karakteristik berusia 7-12 tahun, berasal dari rumah tangga yang mempunyai anggota rumah tangga lebih dari 4 orang dan dengan pengeluaran perbulannya tidak lebih dari. Rp Kelompok ini mewakili kelompok anak putus sekolah yang berasal dari rumah tangga berpendapatan terendah. f. Kelompok 6 merupakan kelompok anak putus sekolah yang mempunyai karakteristik berusia 7-12 tahun, dan berasal dari rumah tangga dengan pengeluaran perbulan lebih dari Rp. 783,844. g. Kelompok 7 adalah kelompok anak putus sekolah yang mempunyai karakteristik berusia 7-12 tahun dan berstatus bekerja. 2. Pohon klasifikasi yang dihasilkan oleh algoritma bagging CART merupakan pohon klasifikasi yang sangat kompleks karena pohon ini dibentuk oleh semua variabel prediktor. Proses pengklasifikasian data baru dengan pohon klasifikasi bagging CART dijalankan secara paralel pada semua pohon klasifikasi tersebut sehingga akan diperoleh berbagai versi hasil prediksi, dimana hasil prediksi akhir dari pohon klasifikasi ini merupakan hasil voting dari berbagai versi prediksi kelas yang paling banyak muncul. 5. Pustaka Agresti, A (2002), Categorical Data Analysis, John Wiley and Sons, Canada Andriyahsin, A(2005), Financial Application of Classification and Regression Trees, Thesis, Center of Applied Statistics and Economics, Humboldt University, Berlin. Badan Pusat Statistik (1982), Analisa Pendidikan Putus Sekolah di SD dan SMTP, BPS, Jakarta. Badan Pusat Statistik (1999), Panduan Pelatihan Tindak Lanjut Pengolahan dan Analisis Data Susenas, BPS dan UNFPA, Jakarta. Badan Pusat Statistik (2006), Pedoman Survei Sosial Ekonomi Nasional 2007, Badan Pusat Statistik, Jakarta. Boediono,G (1991), Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Mutu Pendidikan: Pendekatan Fungsi Pendidikan, Jurnal Pendidikan dan Kebudayaan No. 020, Departemen Pendidikan dan Kebudayaan, Jakarta. Breiman, L., Friedman, J., Olsen, R.A., dan Stone, C. (1984), Classification and regression trees, Wadsworth, Belmont, California. Breiman, L (1996a). Bagging Predictors, Machine Learning, Vol
9 XVI-9 Breiman, L. (1996b): Heuristics of instability and stabilization in model selection, Annals of Statistics, 24, hal Bühlman, P. dan Yu, B.(2002), Analyzing Bagging, The Annals of Statistics, Vol. 30 no. 4, hal Clarke, R.T. dan Bintercourt, H. R (2003), Use of Classification And Regression Trees (CART) to Classify Remotely_Sensed Digital Images, Research Report, Centro stadual de Pesquisas em Sensoriamento Remoto Universidade Federal do Rio Grande do Sul UFRGS, Porto Alegre, Brazil Efron, B. dan Tibshirani, R.J. (1993) An Introduction to the Bootstrap Chapman Hall, New York. Guritnaningsih, A.S (1993), Faktor-faktor Sosial dan Psikologis yang Berpengaruh Terhadap Tindakan Orangtua untuk Melanjutkan Pendidikan Anak Sekolah Lanjutan Tingkat Pertama, Desertasi, Universitas Indonesia, Jakarta. Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. (2001). The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference and Prediction. Springer-Verlag, New York. Hiliry, M.D. (1995). Wanita Usia 7-12 Tahun yang Tidak bersekolah dan Faktor Penyebabnya di Daerah Istimewa Aceh dalam Laporan Akhir : Anak Perempuan Usia 7-12 Tahun yang Tidak Sekolah dan Putus Sekolah di Sumatera. United Nations Fund for Population Activities (UNFPA) dengan Pusat Studi Kependudukan Universitas Andalas, Padang. Komalasari, W.B. (2007), Metode Pohon Regresi Untuk Eksploratori Data dengan Peubah yang Banyak dan Kompleks, Informatika Pertanian, Volume 16 No. 1, hal Lewis dan Roger, J (2000), An Introduction to Classification and Regression Trees (CART) Analysis, presented at the 2000 Annual meeting of society for Academic Emergency medicine of Sanfransisco, California. Mardyastuti, I (2005), Pengaruh Urutan Kelahiran Terhadap Kelangsungan Pendidikan Anak Perempuan Usia 7-15 Tahun di Indonesia, Tesis, Universitas Indonesia, Jakarta Otok, B.W (2008), Pendekatan Bootstrap pada Model Multivariate Adaptive Regression Spline, Desertasi, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta Otok, B.W (2009), Pemilihan Model Terbaik Pada MARS Respon Kontinu. STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi. UNISBA Bandung. Otok, B.W (2009), Asimtotik Model Multivariate Adaptive Regression Spline. Jurnal NATUR INDONESIA, Vol 10, No 2, FMIPA Jember. Steinberg, D., dan Colla, P.(1995), CART: Tree-structured nonparametric data analysis. San Diego, Calif., U.S.A.: Salford Systems. Sugiyanto. (1996), Studi Tentang Faktor-Faktor Sosio Ekonomi Demografi Rumah Tangga dalam Pemilihan Jenis Pendidikan pada Jenjang Pendidikan Menengah di Pulau Jawa, Tesis, Program Magister Kajian Kependudukan dan Sumber Daya Manusia, Program Pascasarjana Universitas Indonesia. Supriyadi, T. (2006). Pengaruh Pendidikan Ibu, Pengeluaran Rumah Tangga dan Jenis Kelamin Anak Terhadap Proporsi Bersekolah Anak Usia 7-18 Tahun, Tesis, Universitas Indonesia. Sutton, C.D. (2005),Classification and regression trees, Bagging, and Boosting, Handbook of statistics, Vol. 24. hal Syamani (2008), Komparasi Algoritma Non-Parametrik k-nearest Neighbour Classifier Menggunakan Euclidean Distance dan Manhattan Distance untuk Klasifikasi Multispektral Tutupan Lahan, Laporan Penelitian, Fakultas Kehutanan Universitas Lambung Mangkurat, Banjarbaru. Wambugu, A. (2001). The Effect of Sosio-Economic Background on Schooling Attainment And Earning, draft paper. Departement of Economics, University of Goth eborg. Yohannes, Y dan Webb, P (1999), Classification and Regression Trees, A User Manual for Identifying Indicators of Vulnerability to Famine and Chronic Food Insecurity, Microcomputers in Policy Research, International Food Policy Research Institute, Washington, D,C, USA.
Seminar Tugas Akhir. Analisis Klasifikasi Kesejahteraan Rumah Tangga di Propinsi Jawa Timur dengan Pendekatan CART ARCING. Surabaya, Juli 2011
Surabaya, Juli 2011 Seminar Tugas Akhir Analisis Klasifikasi Kesejahteraan Rumah Tangga di Propinsi Jawa Timur dengan Pendekatan CART ARCING Ibrahim Widyandono 1307 100 001 Pembimbing : Dr. Bambang Widjanarko
Lebih terperinciKlasifikasi Kegiatan Partisipasi Ekonomi Perempuan Di Jawa Timur Dengan Pendekatan CART (Classification And Regression Trees)
1 Klasifikasi Kegiatan Partisipasi Ekonomi Perempuan Di Jawa Timur Dengan Pendekatan CART (Classification And Regression Trees) Sharfina Widyandini dan Vita Ratnasari Jurusan Statistika, Fakultas MIPA,
Lebih terperinciHary Mega Gancar Prakosa Dosen Pembimbing Dr. Suhartono, S.Si, M.Sc Co Pembimbing Dr. Bambang Wijanarko Otok, S.Si, M.
KLASIFIKASI KESEJAHTERAAN RUMAH TANGGA DI PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN BOOTSTRAP AGGREGATTING CLASSIFICATION AND REGRESSION TREES Hary Mega Gancar Prakosa 1307 100 077 Dosen Pembimbing Dr. Suhartono,
Lebih terperinciPREDIKSI NASABAH POTENSIAL MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI POHON BINER
PREDIKSI NASABAH POTENSIAL MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI POHON BINER Ari Wibowo Program Studi Teknik Informatika Politeknik Negeri Batam Jl. Parkway No 1, Batam Center, Batam Telp 0778-469856, Fax 0778-463620
Lebih terperinciMETODE POHON GABUNGAN PADA CART UNTUK ANALISA KESEJAHTERAAN RUMAH TANGGA DI BANJARMASIN
Technologia Vol 7, No.1, Januari Maret 2016 15 METODE POHON GABUNGAN PADA CART UNTUK ANALISA KESEJAHTERAAN RUMAH TANGGA DI BANJARMASIN Galih Mahalisa, S.Kom, M.Kom (galih.mahalisa@gmail.com) ABSTRAK Kemiskinan
Lebih terperinciAnalisis CART (Classification And Regression Trees) pada Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kepala Rumah Tangga di Jawa Timur Melakukan Urbanisasi
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Sept. 2012) ISSN: 2301-928X D-100 Analisis CART (Classification And Regression Trees) pada Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kepala Rumah Tangga di Jawa Timur Melakukan
Lebih terperinciBAB III REGRESI LOGISTIK BINER DAN CLASSIFICATION AND REGRESSION TREES (CART) Odds Ratio
21 BAB III REGRESI LOGISTIK BINER DAN CLASSIFICATION AND REGRESSION TREES (CART) 3.1 Regresi Logistik Biner Regresi logistik berguna untuk meramalkan ada atau tidaknya karakteristik berdasarkan prediksi
Lebih terperinciPENENTUAN KONDISI OPTIMUM PADA PEMBENTUKAN POHON TERBAIK DENGAN METODE POHON KLASIFIKASI (CLASSIFICATION TREE)
Natural Vol. 11, No. 2, Mei 2007, hal. 112-118. PENENTUAN KONDISI OPTIMUM PADA PEMBENTUKAN POHON TERBAIK DENGAN METODE POHON KLASIFIKASI (CLASSIFICATION TREE) A. Efendi dan H. Kusdarwati Program Studi
Lebih terperinciJURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No.1, (2014) ( X Print) D-54
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No.1, (2014) 2337-3520 (2301-928X Print) D-54 Klasifikasi Pengangguran Terbuka Menggunakan CART (Classification and Regression Tree) di Provinsi Sulawesi Utara Febti
Lebih terperinciPENERAPAN BAGGING UNTUK MEMPERBAIKI HASIL PREDIKSI NASABAH PERUSAHAAN ASURANSI X
PENERAPAN BAGGING UNTUK MEMPERBAIKI HASIL PREDIKSI NASABAH PERUSAHAAN ASURANSI X Ari Wibowo 1, Ayu Purwarianti 2 Jurusan Teknik Informatika Polteknik Negeri Batam Sekolah Teknik Elektro dan Informatika
Lebih terperinciKlasifikasi Nilai Peminat SBMPTN (Seleksi Bersama Masuk Perguruan Tinggi Negeri) ITS dengan Pendekatan Classification and Regression Trees (CART)
D193 Klasifikasi Nilai Peminat SBMPTN (Seleksi Bersama Masuk Perguruan Tinggi Negeri) ITS dengan Pendekatan Classification and Regression Trees (CART) Lely Dwi Bhekti Pratiwi, Wahyu Wibowo, dan Ismaini
Lebih terperinciPEMBENTUKAN POHON KLASIFIKASI BINER DENGAN ALGORITMA CART ( CLASSIFICATION AND REGRESSION TREES ) ( STUDI KASUS PENYAKIT DIABETES SUKU PIMA INDIAN )
PEMBENTUKAN POHON KLASIFIKASI BINER DENGAN ALGORITMA CART ( CLASSIFICATION AND REGRESSION TREES ) ( STUDI KASUS PENYAKIT DIABETES SUKU PIMA INDIAN ) PT Jasa Marga ro) C abang Semarang SKRIPSI Disusun Oleh
Lebih terperinciModel Machine Learning CART Diabetes Melitus
Prosiding SI MaNIs (Seminar Nasional Integrasi Matematika dan Nilai Islami) Vol.1, No.1, Juli 2017, Hal. 485-491 p-issn: 2580-4596; e-issn: 2580-460X Halaman 485 Ria Dhea Layla Nur Karisma 1, Bambang Widjanarko
Lebih terperinciANALISIS KLASIFIKASI NASABAH KREDIT MENGGUNAKAN BOOTSTRAP AGGREGATING CLASSIFICATION AND REGRESSION TREES (BAGGING CART)
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 5, Nomor 1, Tahun 2016, Halaman 81-90 Online di: http://eournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian ANALISIS KLASIFIKASI NASABAH KREDIT MENGGUNAKAN BOOTSTRAP AGGREGATING
Lebih terperinciMETODE ENSEMBLE PADA CART UNTUK PERBAIKAN KLASIFIKASI KEMISKINAN DI KABUPATEN JOMBANG
METODE ENSEMBLE PADA CART UNTUK PERBAIKAN KLASIFIKASI KEMISKINAN DI KABUPATEN JOMBANG MUHAMMAD JAMAL MUTTAQIN 1311 201 205 PEMBIMBING DR. BAMBANG WIDJANARKO OTOK, M.SI. SANTI PUTERI RAHAYU, M.SI., PH.D.
Lebih terperinciPENGARUH PERAN DOSEN PEMBIMBING TERHADAP KUALITAS TUGAS AKHIR (Studi Kasus : Mahasiswa Fmipa Unsyiah)
BIAStatistics (2016) Vol. 10, No. 1, hal. 8-16 PENGARUH PERAN DOSEN PEMBIMBING TERHADAP KUALITAS TUGAS AKHIR (Studi Kasus : Mahasiswa Fmipa Unsyiah) Nany Salwa 1, Fitriana A.R. 2, and Junita Aiza 3 1,
Lebih terperinciEVALUASI KELAYAKAN KREDIT DENGAN METODE CLASSIFICATION AND REGRESION TREE (CART)
EVALUASI KELAYAKAN KREDIT DENGAN METODE CLASSIFICATION AND REGRESION TREE (CART) Mirfan*) Abstract : Credit worthiness evaluation is an important element in the provision of credit to borrowers. Lending
Lebih terperinciKLASIFIKASI PENYAKIT DIABETES MELITUS DENGAN METODE CHAID (CHI SQUARE AUTOMATIC INTERACTION DETECTION) DAN CART (CLASSIFICATION AND REGRESSION TREE)
Surabaya, 3 Juli 2013 Seminar Hasil Tugas Akhir KLASIFIKASI PENYAKIT DIABETES MELITUS DENGAN METODE (CHI SQUARE AUTOMATIC INTERACTION DETECTION) DAN (CLASSIFICATION AND REGRESSION TREE) Dosen Pembimbing
Lebih terperinciPENDEKATAN CART UNTUK MENDAPATKAN FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TERJANGKITNYA PENYAKIT DEMAM TIFOID DI ACEH UTARA
PENDEKATAN CART UNTUK MENDAPATKAN FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TERJANGKITNYA PENYAKIT DEMAM TIFOID DI ACEH UTARA Dina Yuanita Mahasiswa Jurusan Statistika FMIPA-ITS (1306 100 056) M. Syahid Akbar, S.Si, M.Si
Lebih terperinciPENERAPAN METODE CART
E-ISSN 2527-9378 Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Volume 2, No. 2, Juli 2017, pp. 78-83 PENERAPAN METODE CART (CLASSIFICATION AND REGRESSION TREES) UNTUK MENENTUKAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. ada tiga, yaitu association rules, classification dan clustering.
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Data mining adalah serangkaian proses untuk menggali nilai tambah berupa informasi yang selama ini tidak diketahui secara manual dari suatu basis data. Informasi yang
Lebih terperinciANALISIS KETEPATAN WAKTU LULUS BERDASARKAN KARAKTERISTIK MAHASISWA FEM DAN FAPERTA MENGGUNAKAN METODE CHART
Xplore, 2013, Vol. 2(1):e3(1-8) c 2013 Departemen Statistika FMIPA IPB ANALISIS KETEPATAN WAKTU LULUS BERDASARKAN KARAKTERISTIK MAHASISWA FEM DAN FAPERTA MENGGUNAKAN METODE CHART Fira Nurahmah Al Amin,Indahwati,Yenni
Lebih terperinciPERBANDINGAN KLASIFIKASI NASABAH KREDIT MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK BINER DAN CART (CLASSIFICATION AND REGRESSION TREES) Abstract
Perbandingan Klasifikasi (Agung Waluyo) PERBANDINGAN KLASIFIKASI NASABAH KREDIT MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK BINER DAN CART (CLASSIFICATION AND REGRESSION TREES) Agung Waluyo 1, Moch. Abdul Mukid 2, Triastuti
Lebih terperinciPENDEKATAN CART UNTUK MENDAPATKAN FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TERJANGKITNYA PENYAKIT DEMAM TIFOID DI ACEH UTARA
PENDEKATAN CART UNTUK MENDAPATKAN FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TERJANGKITNYA PENYAKIT DEMAM TIFOID DI ACEH UTARA Muhammad Sjahid Akbar 1, Dina Yuanita, dan Sri Harini 3 1, Jurusan Statistika ITS 3 Jurusan
Lebih terperinciPOHON KLASIFIKASI DAN POHON REGRESI KEBERHASILAN MAHASISWA PASCASARJANA PROGRAM STUDI STATISTIKA IPB
Forum Statistika dan Komputasi, April 2005, p: 15 21 ISSN : 08538115 Vol. 10 No. 1 POHON KLASIFIKASI DAN POHON REGRESI KEBERHASILAN MAHASISWA PASCASARJANA PROGRAM STUDI STATISTIKA IPB Ida Mariati H. 1),
Lebih terperinciKLASIFIKASI STATUS KERJA PADA ANGKATAN KERJA KOTA SEMARANG TAHUN 2014 MENGGUNAKAN METODE CHAID DAN CART
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 5, Nomor 1, Tahun 2016, Halaman 183-192 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian KLASIFIKASI STATUS KERJA PADA ANGKATAN KERJA KOTA SEMARANG TAHUN
Lebih terperinciMETODE BOOTSTRAP AGGREGATING REGRESI LOGISTIK BINER UNTUK KETEPATAN KLASIFIKASI KESEJAHTERAAN RUMAH TANGGA DI KOTA PATI
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 6, Nomor 1, Tahun 2017, Halaman 121-130 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian METODE BOOTSTRAP AGGREGATING REGRESI LOGISTIK BINER UNTUK KETEPATAN
Lebih terperinciPENERAPAN METODE REGRESI BERSTRUKTUR POHON PADA PENDUGAAN LAMA PENYUSUNAN SKRIPSI MAHASISWA ARTIKEL ILMIAH
PENERAPAN METODE REGRESI BERSTRUKTUR POHON PADA PENDUGAAN LAMA PENYUSUNAN SKRIPSI MAHASISWA ARTIKEL ILMIAH Artikel Ilmiah Ini Diambil Dari Sebagian Skripsi Untuk Memenuhi Persyaratan Penyelesaian Program
Lebih terperinciPERBANDINGAN ANALISIS KLASIFIKASI NASABAH KREDIT MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK BINER DAN CART (CLASSIFICATION AND REGRESSION TREES)
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 2, Tahun 2015, Halaman 215-225 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PERBANDINGAN ANALISIS KLASIFIKASI NASABAH KREDIT MENGGUNAKAN
Lebih terperinciSeminar Hasil Tugas Akhir
Seminar Hasil Tugas Akhir Pendekatan Metode Classification and Regression Tree untuk Diagnosis Tingkat Keganasan Kanker pada pasien Kanker Tiroid Sri Hartati Selviani Handayani 1311106007 Pembimbing :
Lebih terperinciPREFERENSI KARAKTERISTIK KOPI 3 IN 1 MENGGUNAKAN METODE POHON REGRESI DAN KLASIFIKASI FITRIYANTO
PREFERENSI KARAKTERISTIK KOPI 3 IN 1 MENGGUNAKAN METODE POHON REGRESI DAN KLASIFIKASI FITRIYANTO DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2010
Lebih terperinciPendekatan Metode Classification and Regression Tree untuk Diagnosis Tingkat Keganasan Kanker pada Pasien Kanker Tiroid
Pendekatan Metode Classification and Regression Tree untuk Diagnosis Tingkat Keganasan Kanker pada Pasien Kanker Tiroid Sri Hartati Selviani Handayani dan Santi Wulan Purnami Jurusan Statistika, Fakultas
Lebih terperinciPendekatan Metode Classification and Regression Tree untuk Diagnosis Tingkat Keganasan Kanker pada Pasien Kanker Tiroid
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No.1, (2014) 2337-3520 (2301-928X Print) D-24 Pendekatan Metode Classification and Regression Tree untuk Diagnosis Tingkat Keganasan Kanker pada Pasien Kanker Tiroid
Lebih terperinciKlasifikasi Hasil Pap Smear Test Kanker Serviks Berdasarkan Faktor Resiko (Studi Kasus Di Rumah Sakit Swasta Surabaya
1 Klasifikasi Hasil Pap Smear Test Kanker Serviks Berdasarkan Faktor Resiko (Studi Kasus Di Rumah Sakit Swasta Surabaya Yuristian Ramdani dan Santi Wulan Purnami Jurusan Statistika, Fakultas Matematika
Lebih terperinciMemodelkan regresi logistik biner data set hasil sampel bootstrap B.
B O O T S T R A P A G G R E G A T I N G 1 2 3 4 5 6 7 Tinjauan Pustaka Algoritma Bagging Regresi Logistik Biner Mengambil sampel bootstrap sebanyak n dari data set dengan pengulangan sebanyak n. Pengambilan
Lebih terperinciKata Kunci: Penciri Tingkat Kesejahteraan, Kemiskinan, bagging MARS
Jurnal Matematika UNAND Vol. 2 No. 4 Hal. 34 42 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND IDENTIFIKASI FAKTOR-FAKTOR PENCIRI TINGKAT KESEJAHTERAAN RUMAH TANGGA MENGGUNAKAN BOOTSTRAP AGREGATING
Lebih terperinciKLASIFIKASI STATUS KERJA PADA ANGKATAN KERJA KOTA SEMARANG TAHUN 2014 MENGGUNAKAN METODE CHAID DAN CART
KLASIFIKASI STATUS KERJA PADA ANGKATAN KERJA KOTA SEMARANG TAHUN 2014 MENGGUNAKAN METODE CHAID DAN CART SKRIPSI Disusun Oleh : NOVIE ERISKA ARITONANG 24010211140081 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Pada BAB II ini akan disampaikan materi-materi yang berkaitan dengan konsep data mining, yang merupakan landasan bagi pembahasan klasifikasi untuk evaluasi kinerja pegawai. 2. 1 Tinjauan
Lebih terperinciKLASIFIKASI KESEJAHTERAAN RUMAH TANGGA DI PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN CART ARCING
KLASIFIKASI KESEJAHTERAAN RUMAH TANGGA DI PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN CART ARCING 1 Ibrahim Widyandono 2 Bambang Widjanarko Otok 3 Jerry Dwi Trijoyo Purnomo 1 Mahasiswa Jurusan Statistika FMIPA-ITS
Lebih terperinciPENENTUAN FAKTOR-FAKTOR MEMILIH MEREK DENGAN METODE CART DAMAS ESMU HAJI
PENENTUAN FAKTOR-FAKTOR MEMILIH MEREK DENGAN METODE CART DAMAS ESMU HAJI DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2012 ABSTRAK DAMAS ESMU HAJI.
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang Metode klasifikasi merupakan salah satu metode statistika untuk mengelompok atau mengklasifikasi suatu data yang disusun secara sistematis ke dalam suatu kelompok sehingga
Lebih terperinciBAGGING CLASSIFICATION TREES UNTUK PREDIKSI RISIKO PREEKLAMPSIA (Studi Kasus : Ibu Hamil Kategori Penerima Jampersal di RSUD Dr. Moewardi Surakarta)
Prediksi Risiko (Moch. Abdul Mukid) BAGGING CLASSIFICATION TREES UNTUK PREDIKSI RISIKO PREEKLAMPSIA (Studi Kasus : Ibu Hamil Kategori Penerima Jampersal di RSUD Dr. Moewardi Surakarta) Moch. Abdul Mukid
Lebih terperinciBambang Widjanarko Otok (1), dan Dian Seftiana (2) (1,2) Jurusan Statistika, FMIPA, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
1 Klasifikasi Rumah Tangga Sangat Miskin di Kabupaten Jombang Menurut Paket Bantuan Rumah Tangga yang Diharapkan dengan Pendekatan Random Forests Classification and Regression Trees (RF-CART) Bambang Widanarko
Lebih terperinciMULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINES (MARS) UNTUK KLASIFIKASI STATUS KERJA DI KABUPATEN DEMAK Kishartini 1, Diah Safitri 2, Dwi Ispriyanti 3
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 4, Tahun 2014, Halaman 711-718 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINES (MARS) UNTUK KLASIFIKASI
Lebih terperinciAmalia Maharani, Dewi Retno Sari Saputro, dan Bowo Winarno Program Studi Matematika FMIPA UNS
PENERAPAN POHON KLASIFIKASI BINER DENGAN ALGORITME QUICK, UNBIASED, EFFICIENT STATISTICAL TREE (QUEST ) PADA DATA MAHASISWA TRANSFER UNIVERSITAS SEBELAS MARET Amalia Maharani, Dewi Retno Sari Saputro,
Lebih terperinciPENERAPAN METODE RANDOM FOREST DALAM DRIVER ANALYSIS (The Application of Random Forest in Driver Analysis)
, April 2011 p : -43 ISSN : 0853-811 Vol 16 No.1 PENERAPAN METODE RANDOM FOREST DALAM DRIVER ANALYSIS (The Application of Random Forest in Driver Analysis) Nariswari Karina Dewi 1, Utami Dyah Syafitri
Lebih terperinciKETEPATAN KLASIFIKASI PEMILIHAN METODE KONTRASEPSI DI KOTA SEMARANG MENGGUNAKAN BOOSTSTRAP AGGREGATTING REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 1, Tahun 2015, Halaman 11-20 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian KETEPATAN KLASIFIKASI PEMILIHAN METODE KONTRASEPSI DI KOTA SEMARANG
Lebih terperinciKLASIFIKASI ANAK PUTUS SEKOLAH DENGAN MELIBATKAN PEUBAH JARINGAN SOSIAL MENGGUNAKAN CART DI SULAWESI DINA SRIKANDI
KLASIFIKASI ANAK PUTUS SEKOLAH DENGAN MELIBATKAN PEUBAH JARINGAN SOSIAL MENGGUNAKAN CART DI SULAWESI DINA SRIKANDI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2015 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN
Lebih terperinciKLASIFIKASI KETAHANAN PANGAN RUMAH TANGGA DI SURABAYA DENGAN PENDEKATAN CART ARCING
TUGAS AKHIR SS141501 KLASIFIKASI KETAHANAN PANGAN RUMAH TANGGA DI SURABAYA DENGAN PENDEKATAN CART ARCING YUSNADA ASA NURANI NRP 1313 100 016 Dosen Pembimbing Dr. Bambang Widjanarko Otok, M. Si. PROGRAM
Lebih terperinciPENERAPAN POHON KLASIFIKASI DAN BOOTSTRAP AGGREGATING DALAM KLASIFIKASI USIA MENARCHE (Studi Kasus: SMPN Ragunan dan SMPN 1 Dramaga) IIS ISTIQOMAH
PENERAPAN POHON KLASIFIKASI DAN BOOTSTRAP AGGREGATING DALAM KLASIFIKASI USIA MENARCHE (Studi Kasus: SMPN Ragunan dan SMPN 1 Dramaga) IIS ISTIQOMAH DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
Lebih terperinciJurnal Informatika Mulawarman Vol. 12, No. 1, Februari ISSN
Jurnal Informatika Mulawarman Vol. 12, No. 1, Februari 2017 50 APLIKASI KLASIFIKASI ALGORITMA C4.5 (STUDI KASUS MASA STUDI MAHASISWA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS MULAWARMAN
Lebih terperinciKlasifikasi Penderita Diabetes Melitus dengan Metode CHAID (Chi-Squared Automatic Interaction Detection) dan CART (Classification and Regression Tree)
Klasifikasi Penderita Diabetes Melitus dengan Metode CHAID (Chi-Squared Automatic Interaction Detection) dan CART (Classification and Regression Tree) Ria Dhea Layla N.K (1), Brodjol Sutijo Suprih U. (2),
Lebih terperinciModel Credit Scoring Menggunakan Metode Classification and Regression Trees (CART) pada Data Kartu Kredit
Prosiding Statistika ISSN: 2460-6456 Model Credit Scoring Menggunakan Metode Classification and Regression Trees (CART) pada Data Kartu Kredit 1 Rifani Yunindya, 2 Abdul Kudus, 3 Teti Sofia Yanti 1,2,3
Lebih terperinciFaktor-Faktor yang Mempengaruhi Keparahan Korban Kecelakaan Lalu Lintas di Kota Surabaya dengan Pendekatan Bagging Regresi Logistik Ordinal
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Sept. 2012) ISSN: 2301-928X D-253 Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Keparahan Korban Kecelakaan Lalu Lintas di Kota Surabaya dengan Pendekatan Bagging Regresi Logistik
Lebih terperinciIr. Sri Pingit Wulandari, M.Si
Pemodelan Angka Kejadian Penyakit Kaki Gajah (Filariasis) di Kabupaten Aceh Timur Menggunakan Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS) Oleh: Yustiva Drisma Kurniasari 1307100034 Dosen Pembimbing
Lebih terperinciMETODE KLASIFIKASI BERSTRUKTUR POHON BINER (STUDI KASUS PADA PRAKIRAAN SIFAT HUJAN BULANAN DI BOGOR) 1) T
METODE KLASIFIKASI BERSTRUKTUR POHON BINER (STUDI KASUS PADA PRAKIRAAN SIFAT HUJAN BULANAN DI BOGOR) 1) T Aan Kardiana 2), Aunuddin 3), Aji Hamim Wigena 3), Hari Wijayanto 3) 2) Jurusan Teknik Informatika,
Lebih terperinciSEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2015
SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2015 PM -113 Kualifikasi Dan Mapping Kualitas Sekolah Menengah Swasta Di Tulungagung Berdasarkan Faktor Dominan Yang Berpengaruh Dengan Metode
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penelitian Ayu Wulandary,2014
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penelitian Peran teknologi informasi menjadi bagian yang penting dalam dunia perbankan di Indonesia. Perkembangan teknologi menjadi sangat global dengan memperhatikan
Lebih terperinciMetode Ensemble pada CART untuk Perbaikan Klasifikasi Kemiskinan di Kabupaten Jombang
1 Metode Ensemble pada CART untuk Perbaikan Klasifikasi Kean di Kabupaten Jombang Muhammad Jamal Muttaqin, Bambang W. Otok, dan Santi Puteri Rahayu Jurusan Statistika, Fakultas MIPA, Institut Teknologi
Lebih terperinciBAGGING MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINES (MARS) UNTUK KLASIFIKASI PASIEN HASIL PAP TEST PENYAKIT KANKER SERVIKS (STUDI KASUS DI RS X SURABAYA)
BAGGING MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINES (MARS) UNTUK KLASIFIKASI PASIEN HASIL PAP TEST PENYAKIT KANKER SERVIKS (STUDI KASUS DI RS X SURABAYA) Hartini Yastuti 1 dan Bambang Widjanarko Otok 2 1
Lebih terperinciAPLIKASI ALGORITMA CART UNTUK MENGKLASIFIKASIKAN DATA NASABAH ASURANSI JIWA BERSAMA BUMIPUTERA 1912 SURAKARTA
APLIKASI ALGORITMA CART UNTUK MENGKLASIFIKASIKAN DATA NASABAH ASURANSI JIWA BERSAMA BUMIPUTERA 1912 SURAKARTA oleh LAILA KURNIA DAMAYANTI M0106014 SKRIPSI ditulis dan diajukan untuk memenuhi sebagian persyaratan
Lebih terperinciKata Kunci: Komponen Akreditasi, Multivariate Adaptive Regression Spline (MARS)
Jurnal Matematika UNAND Vol. 2 No. 2 Hal. 44 53 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PENERAPAN METODE MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINE (MARS) UNTUK MENGIDENTIFIKASI KOMPONEN YANG BERPENGARUH
Lebih terperinciBAGGING MARS UNTUK PENGEMBANGAN MODEL RAMALAN ANOMALI LUAS PANEN PADI DI KABUPATEN GUNUNGKIDUL
Seminar Nasional Statistika IX Institut Teknologi Sepuluh Nopember, November 00 BAGGING MARS UNTUK PENGEMBANGAN MODEL RAMALAN ANOMALI LUAS PANEN PADI DI KABUPATEN GUNUNGKIDUL Alif Yuanita, Bambang Widjanarko
Lebih terperinciPengembangan Indikator Rumah Tangga Miskin Provinsi Jawa Timur Menggunakan Structural Equation Modelling Bootstrap Aggregating (SEM BAGGING)
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.1, (2013) 2337-3520 (2301-928X Print) D-89 Pengembangan Indikator Rumah Tangga Miskin Provinsi Jawa Timur Menggunakan Structural Equation Modelling Bootstrap Aggregating
Lebih terperinciKLASIFIKASI KELOMPOK RUMAH TANGGA DI KABUPATEN BLORA MENGGUNAKAN MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINE (MARS) DAN FUZZY K-NEAREST NEIGHBOR (FK-NN)
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 4, Tahun 2015, Halaman 1077-1085 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian KLASIFIKASI KELOMPOK RUMAH TANGGA DI KABUPATEN BLORA MENGGUNAKAN
Lebih terperinciPENERAPAN METODE RANDOM FOREST DALAM DRIVER ANALYSIS NARISWARI KARINA DEWI
PENERAPAN METODE RANDOM FOREST DALAM DRIVER ANALYSIS NARISWARI KARINA DEWI DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2011 RINGKASAN NARISWARI KARINA
Lebih terperinciSKRIPSI. Disusun Oleh : ZULFA WAHYU MARDIKA NIM. J2E
PEMBENTUKAN POHON KLASIFIKASI BINER DENGAN ALGORITMA CART (CLASSIFICATION AND REGRESSION TREES) (STUDI KASUS KREDIT MACET DI PD. BPR-BKK PURWOKERTO UTARA) SKRIPSI Disusun Oleh : ZULFA WAHYU MARDIKA NIM.
Lebih terperinciPEMODELAN TERHADAP KELULUSAN SISWA MASUK KELAS AKSELERASI MENGGUNAKAN ANALISIS REGRESI LOGISTIK DAN MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINE (MARS)
ARIKA, Vol. 04, No. 2 Agustus 2010 ISSN: 1978-1105 PEMODELAN TERHADAP KELULUSAN SISWA MASUK KELAS AKSELERASI MENGGUNAKAN ANALISIS REGRESI LOGISTIK DAN MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINE (MARS) Fentje
Lebih terperinciPENGGUNAAN METODE ANALISIS DISKRIMINAN, REGRESI LOGISTIK, NEURAL NETWORK, DAN MARS UNTUK ANALISIS PERMASALAHAN KLASIFIKASI DATA HBAT DAN DATA IRIS
Jurnal Barekeng Vol. 7 No. 2 Hal 47 51 (2013) PENGGUNAAN METODE ANALISIS DISKRIMINAN, REGRESI LOGISTIK, NEURAL NETWORK, DAN MARS UNTUK ANALISIS PERMASALAHAN KLASIFIKASI DATA HBAT DAN DATA IRIS The Applications
Lebih terperinciESTIMASI EROR STANDAR PARAMETER REGRESI LOGISTIK MENGGUNAKAN METODE BOOTSTRAP
ESTIMASI EROR STANDAR PARAMETER REGRESI LOGISTIK MENGGUNAKAN METODE BOOTSTRAP PADA DATA PASIEN HIPERKOLESTEROLEMIA DI BALAI LABORATORIUM KESEHATAN YOGYAKARTA Fransiska Grase S.W, Sri Sulistijowati H.,
Lebih terperinciAplikasi Spline Kuadrat Terkecil dalam Pemodelan Pertumbuhan Anak Berdasarkan Indeks Antropometri
Vol. 6, No.1, 0-8, Juli 009 Aplikasi Spline Kuadrat Terkecil dalam Pemodelan Pertumbuhan Anak Berdasarkan Indeks Antropometri Wahidah Sanusi Abstrak Penelitian ini dilakukan untuk mengestimasi model pertumbuhan
Lebih terperinciKlasifikasi Kesejahteraan Rumah Tangga di Jawa Timur dengan Pendekatan Multivariate Adaptive Regression Spline Bootstrap Aggregating (MARS Bagging)
Klasifikasi Kesejahteraan Rumah Tangga di Jawa Timur dengan Pendekatan Multivariate Adaptive Regression Spline Bootstrap Aggregating (MARS Bagging) Dimas Arvian Pandu Pratama 1 (1307100059), dan Bambang
Lebih terperinciBootstrap Aggregating Multivariate Adaptive Regression Splines (Bagging MARS) untuk Mengklasifikasikan Rumah Tangga Miskin di Kabupaten Jombang
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No.2, (2014) 2337-3520 (2301-928X Print) D-91 Bootstrap Aggregating Multivariate Adaptive Regression Splines (Bagging MARS) untuk Mengklasifikasikan Rumah Tangga Miskin
Lebih terperinciISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 5, Nomor 3, Tahun 2016, Halaman Online di:
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 5, Nomor 3, Tahun 2016, Halaman 583-592 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PEMBENTUKAN POHON KLASIFIKASI BINER DENGAN ALGORITMA CART (CLASSIFICATION
Lebih terperinciSEMINAR HASIL TESIS. Disusun oleh : EKO WIYONO NRP : DOSEN PEMBIMBING Dr. Bambang Widjanarko Otok, M.Si.
SEMINAR HASIL TESIS Disusun oleh : EKO WIYONO NRP : 39 7 DOSEN PEMBIMBING Dr. Bambang Widjanarko Otok, M.Si. PROGRAM MAGISTER JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI
Lebih terperinciBAB III METODE POHON KLASIFIKASI QUEST
BAB III METODE POHON KLASIFIKASI QUEST 3.1 Metode Berstruktur Pohon Istilah pohon dalam matematika dikenal dalam teori graf. Pertama kali konsep pohon digunakan oleh Gustav Kirchhoff (184-1887) dalam bidang
Lebih terperinciPPDAFTAR GAMBAR Gambar Halaman Yuni Melawati, 2013
PPDAFTAR GAMBAR Gambar 2.1 Contoh Pohon Keputusan untuk Mengklasifikasikan Pembelian Komputer... 19 3.1 Diagram CART... 29 3.2 Pohon Keputusan Sementara... 37 3.3 Pohon Keputusan Optimum... 38 3.4 Pohon
Lebih terperinciKLASIFIKASI RUMAH TANGGA MISKIN DI KABUPATEN JOMBANG DENGAN PENDEKATAN RANDOM FOREST CART
KLASIFIKASI RUMAH TANGGA MISKIN DI KABUPATEN JOMBANG DENGAN PENDEKATAN RANDOM FOREST CART Dian Seftiana, Oktiva Dhani Arleina, Giriesa Kinanti S., Rizka Amalia Dewi S., Fachrunisah 1Jurusan Statistika,
Lebih terperinciBINER UNTUK KETEPATAN KLASIFIKASI KESEJAHTERAAN RUMAH TANGGA DI KOTA PATI
METODE BOOTSTRAP AGGREGATING REGRESI LOGISTIK BINER UNTUK KETEPATAN KLASIFIKASI KESEJAHTERAAN RUMAH TANGGA DI KOTA PATI SKRIPSI Disusun oleh: RIDHA RAMANDHANI 24010212140071 DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS
Lebih terperinciPendugaan Selang Kepercayaan Persentil Bootstrap Nonparametrik untuk Parameter Regresi
Statistika, Vol. No., Mei Pendugaan Selang Kepercayaan Persentil Bootstrap Nonparametrik untuk Parameter Regresi MARZUKI, HIZIR SOFYAN, ASEP RUSYANA Jurusan Matematika FMIPA Universitas Syiah Kuala Jl.
Lebih terperinciKlasifikasi Risiko Infeksi pada Bayi Baru Lahir di Rumah Sakit Umum Daerah Sidoarjo Menggunakan Metode Classification Trees
JURAL SAIS DA SEI ITS Vol. 5, o.1, (2016) 2337-3520 (2301-928X Prin D-26 Klasifikasi Risiko Infeksi pada Bayi Baru Lahir di Rumah Sakit Umum Daerah Sidoarjo Menggunakan Metode Classification Trees Aulia
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah yang dihadapi seluruh Negara di dunia terutama Negara berkembang seperti Indonesia adalah kemiskinan. Kemiskinan atau tingkat kesejahteraan yang rendah menjadi
Lebih terperinciMETODE CART UNTUK ANALISIS KOLEKTIBILITAS PEMBAYARAN KREDIT PT. N KURNIA SHOLIHAT
METODE CART UNTUK ANALISIS KOLEKTIBILITAS PEMBAYARAN KREDIT PT. N KURNIA SHOLIHAT DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014 PERNYATAAN MENGENAI
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kesejahteraan umum merupakan salah satu tujuan dari pembangunan nasional Negara Indonesia. Hal ini disebutkan dengan jelas pada Pembukaan Undang-Undang dasar 1945 di
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 1.1 Analisis Regresi Salah satu metode statistik yang umum digunakan untuk menganalisis hubungan ataupun pengaruh antara variabel prediktor dan variabel respon. Mengatasi kurva
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1.Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1.Latar Belakang Masalah Mengingat kondisi perekonomian saat ini sedang tumbuh dan berkembang secara signifikan, di negara khususnya Indonesia, memiliki peningkatan permintaan produk
Lebih terperinciMETODE POHON REGRESI UNTUK EKSPLORATORI DATA DENGAN PEUBAH YANG BANYAK DAN KOMPLEKS
METODE POHON REGRESI UNTUK EKSPLORATORI DATA DENGAN PEUBAH YANG BANYAK DAN KOMPLEKS Regression Trees Method for Data Mining on Wide and Complex Variables Wieta B. Komalasari Fungsional Statistisi Pusat
Lebih terperinciPERFORMANSI MODEL-MODEL CREDIT SCORING PADA DATA DEBITUR KREDIT PRODUKTIF PT. BANK X
PERFORMANSI MODEL-MODEL CREDIT SCORING PADA DATA DEBITUR KREDIT PRODUKTIF PT. BANK X Astri Afrilia Universitas Padjadjaran Program Pendidikan Magister Program Studi Statistika Terapan, Konsentrasi Statistika
Lebih terperinciISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 3, Tahun 2014, Halaman Online di:
ISSN: 339-541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 3, Tahun 014, Halaman 313-3 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PERBANDINGAN ANALISIS KLASIFIKASI MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR
Lebih terperinciRANDOM FOREST DAN MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINE (MARS) BINARY RESPONSE UNTUK KLASIFIKASI PENDERITA HIV/AIDS DI SURABAYA
RANDOM FOREST DAN MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINE (MARS) BINARY RESPONSE UNTUK KLASIFIKASI PENDERITA HIV/AIDS DI SURABAYA 1 Nidhomuddin, 2 Bambang Widjanarko Otok 1,2 Jurusan Statistika,Fakultas
Lebih terperinciSKRIPSI. Disusun Oleh : YUSUF ARIFKA RAHMAN
Ketepatan Klasifikasi Status Pemberian Air Susu Ibu (ASI) Menggunakan Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS) dan Algoritma C4.5 di Kabupaten Sragen SKRIPSI Disusun Oleh : YUSUF ARIFKA RAHMAN 24010211120011
Lebih terperinciPENGEMBANGAN MODEL RAMALAN PRODUKSI PADI DENGAN PENDEKATAN BAGGING MARS
PENGEMBANGAN MODEL RAMALAN PRODUKSI PADI DENGAN PENDEKATAN BAGGING MARS Alif Yuanita 1, Bambang Widjanarko Otok 2, dan Sutikno 3 1 Mahasiswa Statistika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember 2,3 Dosen Statistika,
Lebih terperinciPENERAPAN METODE CHAID DAN REGRESI LOGISTIK DALAM ANALISIS SEGMENTASI PASAR KONSUMEN AQUA DIMAS FAJAR AIRLANGGA
PENERAPAN METODE CHAID DAN REGRESI LOGISTIK DALAM ANALISIS SEGMENTASI PASAR KONSUMEN AQUA DIMAS FAJAR AIRLANGGA DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR
Lebih terperinciPEMODELAN DISPARITAS GENDER DI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN MODEL REGRESI PROBIT ORDINAL
1 PEMODELAN DISPARITAS GENDER DI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN MODEL REGRESI PROBIT ORDINAL Uaies Qurnie Hafizh, Vita Ratnasari Jurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. atau benda ke dalam golongan atau pola-pola tertentu berdasarkan kesamaan ciri.
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Klasifikasi merupakan pengelompokan secara sistematis pada suatu objek atau benda ke dalam golongan atau pola-pola tertentu berdasarkan kesamaan ciri. Masalah klasifikasi
Lebih terperinciJURNAL PREDIKSI PRESTASI SISWA SEKOLAH DASAR MENGGUNAKAN ALGORITMA CART PREDICTION ELEMENTARY SCHOOL STUDENT ACHIEVEMENT USING CART ALGORITHM
JURNAL PREDIKSI PRESTASI SISWA SEKOLAH DASAR MENGGUNAKAN ALGORITMA CART PREDICTION ELEMENTARY SCHOOL STUDENT ACHIEVEMENT USING CART ALGORITHM Oleh: BENI KURNIAWAN 12.1.03.02.0201 Dibimbing oleh : 1. Resty
Lebih terperinciPenderita Diabetes Melitus Tipe II Di Rumah Sakit Abdul Wahab Syahranie Samarinda Tahun 2015
Penderita Diabetes Melitus Tipe II Di Rumah Sakit Abdul Wahab Syahranie Samarinda Tahun 2015 Yazid Fathullah 1,*, Desi Yuniarti 2, Rito Goejantoro 2 1 Laboratorium Statistika Terapan, Jurusan Matematika,
Lebih terperinciPERBANDINGAN ANALISIS KLASIFIKASI NASABAH MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK BINER DAN (CLASSIFICATION AND REGRESSION TREES)
PERBANDINGAN ANALISIS KLASIFIKASI NASABAH KREDIT MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK BINER DAN CART (CLASSIFICATION AND REGRESSION TREES) SKRIPSI Oleh : AGUNG WALUYO 24010210141020 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS
Lebih terperinciPenghitungan k-nn pada Adaptive Synthetic-Nominal (ADASYN-N) dan Adaptive Synthetic-kNN (ADASYN-kNN) untuk Data Nominal- Multi Kategori
Penghitungan k-nn pada Adaptive Synthetic-Nominal (ADASYN-N) dan Adaptive Synthetic-kNN (ADASYN-kNN) untuk Data Nominal- Multi Kategori Abstrak 1 Sri Rahayu, 2 Teguh Bharata Adji & 3 Noor Akhmad Setiawan
Lebih terperinciKLASIFIKASI SIFAT CURAH HUJAN BERDASARKAN INDIKATOR ENSO (EL-NINO SOUTHERN OSCILLATION) DI KABUPATEN NGAWI DENGAN MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI POHON
KLASIFIKASI SIFAT CURAH HUJAN BERDASARKAN INDIKATOR ENSO (EL-NINO SOUTHERN OSCILLATION) DI KABUPATEN NGAWI DENGAN MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI POHON Putri Sea Paramita, Sutikno Mahasiswa Jurusan Statistika
Lebih terperinci