Text

Klasifikasi Penerima Program Beras Miskin (RASKIN) di Kabupaten Wonosobo dengan Metode Support Vector Machine Menggunakan LibSVM

---

ABSTRAK
Program Beras Miskin (Raskin) merupakan program perlindungan sosial,
sebagai pendukung program lainnya seperti perbaikan gizi, peningkatan
kesehatan, pendidikan dan peningkatan produktivitas Rumah Tangga Miskin
(RTM). Menurut Badan Pusat Statistika, ada 14 kriteria untuk menentukan suatu
rumah tangga dikategorikan sebagai Rumah Tangga Miskin. Berdasarkan kriteria
tersebut maka akan dilakukan klasifikasi rumah tangga penerima dan rumah
tangga bukan penerima Program Beras Miskin (Raskin) dengan metode Support
Vector Machine (SVM) menggunakan LibSVM. Konsep klasifikasi dengan SVM
adalah usaha mencari hyperplane terbaik yang berfungsi sebagai pemisah dua
buah kelas data pada input space. Fungsi kernel digunakan untuk mengubah data
ke ruang dimensi yang lebih tinggi sehingga memungkinkan dilakukannya
pemisahan. LibSVM merupakan sebuah package program yang dibuat oleh ChihChung Chang dan Chih-Jen Lin dari Department of Computer Science di National
Taiwan University. Metode yang digunakan LibSVM untuk mendapatkan solusi
global dari permasalahan dualitas lagrange adalah metode dekomposisi. Untuk
menentukan parameter terbaik dari fungsi kernel digunakan metode k-vold cross
validation dan algoritma grid search. Pada klasifikasi dengan metode SVM
menggunakan LibSVM ini didapatkan nilai akurasi terbaik sebesar 83,1933 %,
yaitu dengan fungsi kernel Radial Basis Function (RBF).
Kata Kunci : Program Beras Miskin (Raskin), Klasifikasi, Support Vector
Machine (SVM), LibSVM, Fungsi Kernel, K-Vold Cross Validation, Algoritma
Grid Search

ABSTRACT
Beras Miskin (Raskin) Program is a program of social protection, as
supporters of other programs such as nutrition improvement, healthy increase,
education and productivity improvement of Poor Households. According to Badan
Pusat Statistika, there were 14 criteria to determine a household is classified as
poor households. Based on these criteria it will be classified of recipient
households and non-recipient households of Beras Miskin (Raskin) Program by
Support Vector Machine (SVM) method using LibSVM. The concept of
classification by SVM is search for the best hyperplane which serves as a
separator of two classes of data in the input space. Kernel function is used to
convert the data into a higher dimensional space to allow a separation. LibSVM is
a package program created by Chih-Chung Chang and Chih-Jen Lin from
Department of Computer Science at National Taiwan University. The method
used by LibSVM to obtain global solution of duality lagrange problem is
decomposition method. To determine the best parameters of kernel function, used
k-vold cross validation method and grid search algorithm. In this classification by
SVM method using LibSVM, obtain the best accuracy value as 83,1933%, which
is the kernel function Radial Basis Function (RBF).
Keyword : Beras Miskin (Raskin) Program, Classification, Support Vector
Machine (SVM), LibSVM, Kernel Function, K-Vold Cross Validation, Grid
Search Algorithm

---

Ketersediaan

422E15IV

518.1 PAM k

Perpustakaan FSM Undip (Referensi)

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

STATISTIKA

No. Panggil

518.1 PAM k

Penerbit

: ., 2015

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

952

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Yogi Setiyo Pamuji

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar