<![CDATA[Abstract. The use of women's contraceptive methods is closely related to a decrease in fertility. The International Conference on Population and Development (1995) stated that women absorb more information about contraceptive use and are involved in its utilization, in line with the increased empowerment of women. In this study, the Support Vector Machine (SVM) method is employed to classify the usage of modern contraceptives. The SVM algorithm is a linear classification method and requires the use of a kernel to handle non-linear data. There are empowerment and social demographic factors suspected to determine the classification of modern contraceptive usage. It includes nine social demographic variables and three women's empowerment variables. Social demographic factors consist of age, women's education, employment status, husband's education, number of living children, desired number of children, wealth index, area of residence, and exposure to family planning information. Women's empowerment factors include economic decision-making, household decision-making, and physical mobility. Analysis of modern contraceptive use based on women's empowerment and social demographics will be conducted using the SVM method. This research, using the SVM method, aims to generate a classification model with high accuracy or low error in classifying modern contraception in West Java. The data used is derived from the 2007 Indonesia Demographic and Health Survey (IDHS). In this study, the variable used is the use of contraceptives against the fertility rate of women aged 14-49. The accuracy result of the classification of modern contraceptive use using the SVM method with a polynomial kernel, parameters C = 1000, and degree = 3 shows a good value of 81.17%. Abstrak. Penggunaan alat kontrasepsi wanita sangat erat kaitannya dengan penurunan fertilitas. International Conference on Population and Development (1995) menyatakan bahwa wanita menyerap lebih banyak informasi tentang penggunaan kontrasepsi dan terlibat dalam penggunaan kontrasepsi, seiring dengan peningkatan status pemberdayaan perempuan. Dalam penelitian ini menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) untuk mengklasifikasikan pemakaian alat kontrasepsi modern. Algoritma SVM adalah metode klasifikasi linier dan harus menggunakan kernel untuk mengatasi data yang bersifat nonlinier. Terdapat faktor pemberdayaan perempuan dan sosial demografi yang diduga menentukan klasifikasi pemakaian alat kontrasepsi modern. Di dalamnya ada sembilan variabel sosial demografi dan tiga variabel pemberdayaan perempuan. Faktor sosial demografi yang terdiri dari umur, pendidikan wanita, status bekerja, pendidikan suami, jumlah anak hidup, jumlah anak ideal, indeks kekayaan, daerah tempat tinggal, dan keterpaparan infomasi KB. Faktor pemberdayaan perempuan yang terdiri dari keputusan ekonomi, keputusan rumah tangga dan mobilitas fisik. Analisis pengunaan alat kontrasepsi modern berdasarkan faktor pemberdayaan perempuan dan sosial demografi akan dilakukan dengan metode SVM. Penelitian ini dengan menggunakan metode SVM bertujuan untuk menghasilkan model klasifikasi dengan akurasi tinggi atau error yang kecil dalam melakukan klasifikasi kontrasepsi modern di Jawa Barat. Data yang digunakan berasal dari Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia (SDKI) tahun 2007. Dalam penelitian ini variabel menggunakan alat kontrasepsi terhadap tingkat kesuburan wanita 14-49 tahun. Hasil akurasi dari klasifikasi pemakaian kontrasepsi modern menggunakan metode SVM dengan kernel polynomial, parameter C = 1000 dan degree = 3 menunjukkan nilai yang baik yaitu sebesar 81,17%.]]>
