Teks

Pengelompokan Dan Prediksi Data Indeks Pembangunan Manusia Provinsi Jawa Tengah Menggunakan K-Means Dan Neural Network

---

Bonus Demografi merupakan sebuah kondisi kependudukan yang populasinya akan
didominasi oleh usia-usia produktif. Salah satu variabel yang mempengaruhi bonus
demogarfi adalah indeks pembangunan manusia (IPM). IPM provinsi Jawa Tengah
diperlukan indikator yang dominan terhadap tinggi rendahnya nilai IPM, sehingga
diperlukannya pengelompokan dan prediksi untuk bahan perencanaan atau
evaluasi.
Metode eksperimen digunakan pada penelitian ini dengan bantuan model Cross
Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) dengan melakukan
eksperimen algoritma clustering K-Means dan prediction Neural Network (NN)
Data yang digunakan yaitu data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik
(BPS) Jawa Tengah.
Hasil dari eksperimen pengelompokan K-Means ditemukan 3 cluster dengan nilai
rata-rata cluster yaitu Tinggi (38.392), Sedang (34.601), Rendah (46.057) dengan
performa Davies Bouldin Index (DBI) (0.546). Sedangkan hasil prediksi NN
terakhir memperoleh nilai Root Means Squad Erorr (RMSE) (0.446) yang
mendekati angka 0, dengan parameter momentum (0.9), Learning Rate (0.2),
Training Cycle (70), Hidden Layer (2), dan X-Validation (6).

---

Ketersediaan

S00001.24

RF SI.S00001.24 Pra p

My Library (Referensi)

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

RF SI.S00001.24 Pra p

Penerbit

Brebes : STMIK MPB., 2024

Deskripsi Fisik

xvi,85hlm.;30cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

SI.S00001.24

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

k-means
IPM

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Doni Pratasya (20.02.0.0007) Skripsi diajukan kepada Program Sarjana Sebagai bagian persyaratan untuk meraih derajat Sarjana Komputer

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar