Penerapan K-Nearest Neighbor Dengan Teknik Oversampling Untuk Klasifikasi Status Kesejahteraan Rumah Tangga (Studi Kasus : Data Susenas Kabupaten Kulon Progo Maret 2021)
Abstract
Kesejahteraan erat kaitannya dengan kemiskinan dan kesenjangan sosial
ekonomi masyarakat. Berdasarkan data Badan Pusat Statistik, persentase
kemiskinan di Kulon Progo merupakan persentase kemiskinan tertinggi di provinsi
DI Yogyakarta dan selalu terjadi kenaikan tiap tahunnya sejak 2019 hingga 2021,
serta Kulon Progo memiliki nilai garis kemiskinan yang rendah (setelah Gunung
Kidul) jika dibandingkan dengan kabupaten/kota lainnya di Provinsi DI
Yogyakarta. Penelitian ini bertujuan melakukan klasifikasi status kesejahteraan
rumah tangga di Kulon Progo pada Maret 2021 menggunakan metode K-Nearest
Neighbor (KNN). Dikarenakan terdapat ketidakseimbangan antara kelas miskin dan
tidak miskin, maka dilakukan teknik oversampling. Adanya ketidakseimbangan
pada data akan memperngaruhi klasifikasi terutama dalam proses prediksi hasil
klasifikasi. Teknik oversampling yang dieksplorasi pada penelitian ini
menggunakan Random Oversampling (RO), Adaptive Synthetic (ADASYN), dan
Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). Dari ketiga teknik tersebut,
diperoleh teknik RO merupakan metode terbaik dengan nilai 𝑘 = 5 menghasilkan
performa terbaik dengan nilai sensitivitas, spesifisitas, dan G-mean berturut-turut
0,73,0,82 dan 0,77 serta akurasi klasifikasi sebesar 78,87%. Dengan itu maka dapat
disimpulkan bahwa model klasifikasi sudah cukup baik dalam mengklasifikasi
status kesejahteraan rumah tangga terutama pada kelas miskin (minoritas).
Collections
- Statistics [926]