<![CDATA[Indonesia masih menghadapi masalah ketimpangan pembangunan, terutama antara Wilayah Indonesia Timur dan Barat. Sebagian besar daerah yang kurang beruntung terletak di Indonesia Timur. Data saat ini, terdapat 62 kabupaten tertinggal dan 55 di antaranya berada di Indonesia Timur. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan status kemajuan kabupaten/kota di Indonesia Timur berdasarkan lima variabel yang terdiri dari persentase rumah tangga yang memiliki akses air minum bersih, persentase rumah tangga yang menggunakan listrik, persentase penduduk miskin, rata-rata lama sekolah, dan harapan hidup dengan menggunakan Classification and Regression Trees (CART) dan Support Vector Machine (SVM). Hasil analisis menunjukkan bahwa metode SVM menggunakan kernel Radial Basis Function (RBF) memberikan hasil terbaik dengan akurasi 94,44%, sensitivitas 80%, dan spesifisitas 100%. Dalam klasifikasi menggunakan RBF, semua variabel berpengaruh dan variabel yang paling berpengaruh adalah persentase orang miskin dengan tingkat kepentingan sebesar 32,99%. Oleh karena itu, lima variabel yang berpengaruh harus dipertimbangkan dalam penentuan kebijakan pembangunan daerah.]]>
Copyrights © 2025
