Evaluasi Dampak Pandemi Covid-19 Pada Klasifikasi Imbalanced Tingkat Kesejahteraan Di Pulau Madura Dengan Metode Truncated Regularized Iteratively Re-Weighted Least Square (Tr-Irls) Dan Rare Event Weighted Logistic Regression (Re-Wlr)

Pratiwi, Furqanadya (2022) Evaluasi Dampak Pandemi Covid-19 Pada Klasifikasi Imbalanced Tingkat Kesejahteraan Di Pulau Madura Dengan Metode Truncated Regularized Iteratively Re-Weighted Least Square (Tr-Irls) Dan Rare Event Weighted Logistic Regression (Re-Wlr). Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text grid-export(10).xls Restricted to Repository staff only Download (35kB) | Request a copy

Abstract

Pandemi COVID-19 berdampak pada beberapa aspek salah satunya yaitu perekonomian di Indonesia. Permasalahan ekonomi akibat COVID-19 memberikan dampak yang signifikan terhadap masyarakat. Pulau Madura memiliki tingkat kemiskinan yang tinggi bahkan di Kabupaten Sampang memiliki presentase tertinggi di Pulau Jawa. Salah satu cara untuk meningkatkan tingkat kesejahteraan itu dengan melakukan metode klasifikasi. Metode klasifikasi adalah teknik yang biasa digunakan dalam data mining untuk mengelompokkan data dan mengevaluasi model jika variabel respon berupa kategorik. Metode klasifikasi yang digunakan dalam penelitian kali ini yaitu metode RE-WLR, untuk mengatasi ketidakkeseimbangan pada masalah tingkat kesejahteraan di Pulau Madura. Metode tersebut akan dibandingkan dengan metode TR-IRLS, dimana metode tersebut mempunyai kelemahan dalam mengakomodasi ketidakkeseimbangan. Indikator yang digunakan untuk mengukur performa model dalam memprediksi kelas positif dalam penelitian ini adalah nilai AUC (Area Under Curve). Hasil penelitian ini menunjukkan model RE-WLR mampu memberikan performa klasifikasi yang lebih baik dibandingkan model TR-IRLS. Nilai AUC dari model RE-WLR pada waktu sebelum pandemi dan saat pandemi lebih tinggi jika dibandingkan dengan nilai AUC dari model TR-IRLS, begitu juga dengan hasil data simulasi. Kemudian untuk hasil evaluasi dampak pandemi COVID-19 menggunakan data prediksi dan aktual menunjukkan bahwa proporsi rumah tangga miskin sebelum pandemi berbeda dengan proporsi saat pandemi.
==============================================================================================================================
COVID-19 pandemic has a very huge impact on various sectors in Indonesia, including economic sector. Problems on the economic sectors due to COVID-19 pandemic have significantly influenced people. Madura has high poverty rate and Kabupaten Sampang holds the highest rate in entire Java. In order to improve the prosperity rate in Madura, classification method is being used. Classification method is commonly used in data mining to group data and evaluate models if the variable response is categoric. In this research, RE-WLR method is used to overcome imbalance of the prosperity rate in Madura. It will be compared to the TR-IRLS method, which has weaknesses in accommodating imbalance. Indicators used in this research to measure the performance of the model to predict positive classes are AUC value (Area Under Curve). The results show that the RE-WLR model before pandemic gives better classification performance compared to TR-IRLS model. AUC values of the RE-WLR model before pandemic and during pandemic, the values are higher than TR-IRLS model, as well as the results of the data simulation. The evaluation of COVID-19 pandemic impact which uses the predicted and actual data, showed that the proportion of the poor household prior the pandemic is different from proportion during pandemic.

Item Type:	Thesis (Other)
Additional Information:	RSSt 519.536 Pra e-1 2022
Uncontrolled Keywords:	Data Tidak Seimbang, Metode klasifikasi, RE-WLR, Tingkat Kesejahteraan, TR-IRLS. Classification Methods, Imbalance Data, Prosperity Rate, RE-WLR, TR-IRLS.
Subjects:	H Social Sciences > HA Statistics
Divisions:	Faculty of Science and Data Analytics (SCIENTICS) > Statistics > 49201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Mr. Marsudiyana -
Date Deposited:	11 Jun 2026 03:08
Last Modified:	11 Jun 2026 03:08
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/133723

Actions (login required)

View Item