Penerapan Radial Basis Function Neural Network dalam Pengklasifikasian Daerah Tertinggal di Indonesia - Vira Wahyuningrum (Pusat Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Politeknik Statistika STIS, 2020)
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.