PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS SUPPORT VECTOR MACHINE (PCA-SVM) UNTUK KLASIFIKASI KESEJAHTERAAN RUMAH TANGGA DI KABUPATEN BREBES - Utami, Tiani Wahyu; Arianti, Irma (Proceeding SENDI_U, 2020)
Kesejahteraan merupakan berbagai tindakan yang dilakukan manusia untuk mencapai tingkat kehidupanmasyarakat yang lebih baik. Kesejahteraan masyarakat dapat diukur dari terpenuhinya kebutuhan dasarmanusia. Rumah tangga yang tidak mampu dalam pemenuhan kebutuhan dasarnya, maka dikategorikan dalamkemiskinan. Berdasarkan PPLS 2008, terdapat 13 indikator dalam penentuan kemiskinan yang diperoleh darihasil Survei Sosial Ekonomi Nasional yang laksanakan oleh Badan Pusat Statistik. Penelitian ini menggunakanmetode kombinasi Principal Component Analysis (PCA) dan Support Vector Machine (SVM) untukmengklasifikasikan kesejahteraan rumah tangga di Kabupaten Brebes tahun 2018 dengan kategori miskin. PCAdigunakan untuk mereduksi data dan data terbaru diproses menggunakan SVM untuk diklasifikasikan. Hasilklasifikasi kesejahteraan rumah tangga di Kabupaten Brebes tahun 2018 menggunakan PCA-SVM secarakeseluruhan lebih baik daripada menggunakan SVM.