PENGKLASIFIKASIAN MENGGUNAKAN CHI-SQUARE AUTOMATIC INTERACTION DETECTION DENGAN PENDEKATAN SYNTHETIC MINORITY OVERSAMPLING TECHNIQUE (Studi Kasus Bayi Berat Lahir Rendah (BBLR) di Jawa Barat)

Ivo Oktaviano, - (2021) PENGKLASIFIKASIAN MENGGUNAKAN CHI-SQUARE AUTOMATIC INTERACTION DETECTION DENGAN PENDEKATAN SYNTHETIC MINORITY OVERSAMPLING TECHNIQUE (Studi Kasus Bayi Berat Lahir Rendah (BBLR) di Jawa Barat). S1 thesis, Universitas Pendidikan Indonesia.

	Text S_MAT_1703862_Title.pdf Download (179kB)
	Text S_MAT_1703862_Chapter1.pdf Download (170kB)
	Text S_MAT_1703862_Chapter2.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (413kB)
	Text S_MAT_1703862_Chapter3.pdf Download (183kB)
	Text S_MAT_1703862_Chapter4.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (296kB)
	Text S_MAT_1703862_Chapter5.pdf Download (93kB)
	Text S_MAT_1703862_Appendix.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (4MB)

Abstract

Metode Chi-Square Automatic Interaction Detection (CHAID) merupakan suatu teknik iteratif yang menguji satu persatu variabel independen yang digunakan dalam klasifikasi, dan menyusunnya berdasarkan pada tingkat signifikansi statistik chi-square terhadap variabel dependennya serta output dari analisis CHAID berupa diagram pohon klasifikasi yang menggambarkan pembentukan segmen. Keseimbangan data perlu diperhatikan dalam penerapan metode CHAID, karena kertidakseimbangan data (Imbalanced Data) mengakibatkan kesalahan dalam klasifikasi. Solusi untuk mengatasi ketidakseimbangan data adalah dengan menerapkan metode Synthetic Minority Oversampling Techique (SMOTE). Dalam penelitian ini, metode CHAID dengan pendekatan SMOTE diterapkan pada kasus Bayi Berat Lahir Rendah (BBLR) di Jawa Barat yang belum mencapai target SDGs, untuk mengetahui variabel-variabel yang mencirikan BBLR di Jawa Barat. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui variabel-variabel yang mencirikan BBLR di Jawa Barat dengan membandingkan antara metode CHAID dan metode CHAID dengan pendekatan SMOTE. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa metode CHAID dengan pendekatan SMOTE lebih baik daripada metode CHAID tanpa pendekatan SMOTE untuk mencirikan kejadian BBLR di Jawa Barat. Chi-Square Automatic Interaction Detection method is an iterative technique which test one by one independent variables used in the classification, and arrrage them based on the level of chi-square statistical significance of dependent variable. Output of the CHAID analysis is a classification tree diagram which describes segment formation. The balance of the data must be considered in the application of the CHAID method, because imbalanced data result in error in classification. The solution to solve imbalanced data is to apply the Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) method. In this study, CHAID method with SMOTE approach was applied to cases of Low Birth Weight (LBW) Babies in West Java who have not reached the SDGs target, to know the variables that characterize LBW in West Java. The purpose of this study is to know the variables that characterize LBW in West Java by comparing the CHAID method and CHAID method with SMOTE approach. The results of this study indicate that the CHAID method with SMOTE approach is better than CHAID method without SMOTE approach for characterizing the incidance of LBW in West Java.

Item Type:	Thesis (S1)
Uncontrolled Keywords:	Low Birth Weight (LBW) Babies, CHAID, Imbalanced Data, SMOTE.
Subjects:	L Education > L Education (General) Q Science > QA Mathematics
Divisions:	Fakultas Pendidikan Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Jurusan Pendidikan Matematika > Program Studi Matematika (non kependidikan)
Depositing User:	Ivo Oktaviano
Date Deposited:	11 May 2021 06:26
Last Modified:	11 May 2021 06:26
URI:	http://repository.upi.edu/id/eprint/60645

Actions (login required)

View Item