Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Matematika dan Statistika serta Aplikasinya (Jurnal MSA)
Khoirun Nisa', Intan Maulida
Unknown Affiliation
Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Environmental Science Mathematics Medicine & Pharmacology

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
PENERAPAN METODE RANDOM FOREST UNTUK KLASIFIKASI WANITA USIA SUBUR DI PERDESAAN DALAM MENGGUNAKAN INTERNET (SDKI 2017) Khoirun Nisa', Intan Maulida; Nooraeni, Rani
Jurnal MSA (Matematika dan Statistika serta Aplikasinya) Vol 8 No 1 (2020): Volume 8 Nomor 1
Publisher : Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/msa.v8i1.13162

Abstract

Internet adalah salah satu media penyebarluasan pengetahuan mengenai alat kontrasepsi. Alat kontrasepsi diketahui sebagai pengendali fertilitas. Faktannya, masih terdapat 32 persen desa di Indonesia yang belum dapat mengakses internet. Berdasarkan data SDKI 2017, tingkat fertilitas di desa relatif lebih tinggi daripada di kota. Fertilitas yang tinggi di daera perdesaan disebabkan oleh rendahnya pengetahuan mengenai penggunaan alat kontrasepsi. Berdasar pada data SDKI pula, kebutuhan alat atau cara KB belum terpenuhi di perdesaan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi WUS di pedesaan dalam menggunakan internet menggunakan model random forest. Model rabdom forest dapat digunakan untuk memprediksi variabel prediktor. Model yang dibentuk menggunakan 80 persen dari data total dengan jumlah data sebanyak 35.939 data dan data testing yang digunakan sebanyak 8.984 data. Terdapat tiga variabel yang digunakan dalam penelitian ini yaitu umur, tingkat pendidikan yang ditamatkan, dan indeks kekayaan. Seluruh variabel yang didapat dari SDKI tahun 2017 dengan beberapa modifikasi. Dalam model yang terbentuk, variabel yang memiliki kontribusi terbesar adalah tingkat pendidikan yang ditamatkan.
Co-Authors Nooraeni, Rani