Classification And Regression Tree Untuk Pengklasifikasian Rumah Tangga Dengan Malaria Di Provinsi Papua Barat Dengan Prapemrosesan Synthetic Minority Oversampling Technique

Ningrum, Ayu Widya (2015) Classification And Regression Tree Untuk Pengklasifikasian Rumah Tangga Dengan Malaria Di Provinsi Papua Barat Dengan Prapemrosesan Synthetic Minority Oversampling Technique. Undergraduate thesis, Institut Technology Sepuluh Nopember.

[img]
Preview
Text
1311100121-Undergradauate Thesis.pdf - Published Version

Download (2MB) | Preview

Abstract

Insiden malaria pada penduduk Indonesia tahun 2013 adalah 1,9 persen menurun dibanding tahun 2007. Sedangkan prevalensi malaria tahun 2013 adalah 6,0 persen. Provinsi Papua Barat merupakan provinsi dengan insiden dan prevalensi tertinggi ketiga di Indonesia, pada tahun 2013. Walaupun demikian, Papua Barat mengalami peningkatan tajam dalam hal jumlah penderita malaria. Maka diperlukan upaya untuk menanggulangi kasus malaria di Papua Barat, salah satunya adalah mengetahui karakteristik penyebaran penyakit malaria di Provinsi Papua Barat. Metode statistika yang sering digunakan untuk mendapatkan karakteristik penyebaran malaria adalah regresi logistik, namun hasil analisisnya hanya sebatas mendapatkan model dan faktor-faktor yang berpengaruh saja, belum memunculkan faktor utama yang menjadi penyebab penyebaran penyakit malaria serta hasil ketepatan klasifikasi. Maka digunakan pendekatan CART dengan pra-pemrosesan SMOTE untuk mendapatkan faktor yang diduga dominan dalam mempengaruhi hasil klasifikasi status rumah tangga terhadap malaria di Papua Barat serta dapat meningkatkan hasil akurasi. Penerapan pendekatan CART menunjukkan bahwa variabel terpenting yang berpengaruh dalam menentukan status rumah tangga terhadap penyakit malaria yaitu pekerjaan kepala keluarga. Keakuratan klasifikasi yang dihasilkan pohon optimal untuk data learning sebesar 65,3 persen dan untuk data testing sebesar 68,7 persen. =================================================================================================== The incidence of malaria in the Indonesian population in 2013 was 1,9% decline compared to 2007. While the prevalence of malaria in 2013 is 6%.. West Papua is a province with the third highest incidence and prevalence in Indonesia, in 2013. However, West Papua experienced a sharp increase in the number of malaria patients.efforts are needed to tackle cases of malaria in West Papua, one of which was determine the characteristics of the spread of malaria. statistical methods are often used to obtain the characteristics of the spread of malaria is logistic regression, but the result of the analysis was limites to getting the model and factors that influence it, have not led to major factor that cause the spread of malaria as well as the result of classification accuracy. Then used CART approach with pre-processing SMOTE to obtain the alleged dominant factor in influencing result of household status clasiification against malaria in West Papua and can increase the accuracy result. CART approach application shows that the most important variable in optimal classification tree for classifying status of households with malaria in West Papua Province is head of household work. Classification accuracy produced by the tree optimal for learning data is 65,3 percent while 68,7 percent for testing data.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: RSSt 519.536 Nin c
Uncontrolled Keywords: Malaria, Provinsi Papua Barat, Rumah Tangga, SMOTE
Subjects: H Social Sciences > HA Statistics > HA31.3 Regression. Correlation
Divisions: Faculty of Mathematics and Science > Statistics > (S1) Undergraduate Theses
Depositing User: Mr. Tondo Indra Nyata
Date Deposited: 23 Nov 2018 02:39
Last Modified: 23 Nov 2018 02:39
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/59992

Actions (login required)

View Item View Item