Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik
Vira Wahyuningrum
STIS
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Mathematics

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Penerapan Radial Basis Function Neural Network dalam Pengklasifikasian Daerah Tertinggal di Indonesia Vira Wahyuningrum
Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik Vol 12 No 1 (2020): Journal of Statistical Application and Computational Statistics
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Politeknik Statistika STIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34123/jurnalasks.v12i1.250

Abstract

Penetapan daerah tertinggal di Indonesia merupakan kasus pengklasifikasian dengan dua kategori pada variabel respon (biner). Pengklasifikasian dengan metode klasifikasi linier yang umum digunakan yaitu regresi logistik pada tahap eksplorasi data menghasilkan misclassification yang relatif besar, sehingga diperlukan suatu metode alternatif. Artificial Neural Network (ANN) merupakan alternatif yang menjanjikan untuk berbagai metode klasifikasi konvensional. Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) merupakan salah satu arsitektur ANN yang populer digunakan dalam klasifikasi. Metode RBFNN menggunakan dua pendekatan yaitu supervised dan unsupervised serta dalam beberapa penelitian menghasilkan akurasi klasifikasi yang tinggi. Penelitian ini bertujuan menerapkan metode RBFNN untuk kasus klasifikasi daerah tertinggal di Indonesia untuk melihat arsitektur RBFNN yang terbentuk dan ketepatan klasifikasi yang dihasilkan. Hasil dari penelitian ini adalah penerapan RBFNN memberikan performa yang sangat baik yaitu nilai akurasi sebesar 93,48 persen, sensitivitas 81,10 persen dan spesifikasi 97,43 persen. Nilai F-Measure arsitektur RBFNN yang dihasilkan mencapai 85,36 persen.
Co-Authors