Penerapan Metode Ensemble K-Nearest Neighbor untuk Memprediksi Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Sumatera Utara

Abstract

Abstract:  The Human Development Index is one of the important indicators to illustrate the level of success of a region in trying to build the quality of its population in terms of health, education and others. On the island of Sumatra out of 10 provinces, the Human Development Index in North Sumatra Province is still far behind when compared to Riau Islands Province. This is due to the lack of government role in improving human development in a region. The purpose of this study is to determine the prediction results of the Human Development Index value in North Sumatra Province using the Ensemble K-Nearest Neighbor method and see how much accuracy the Ensemble K-Nearest Neighbor method has to predict the Human Development Index. One method that can be used in predicting the Human Development Index is the Ensemble K-Nearest Neighbor method. K-Nearest Neighbor is a method that determines the label (class) based on distance. To optimize the performance of the K-NN method in making predictions, ensemble techniques are needed. Based on the research conducted, the prediction results obtained using the K-Nearest Neighbor Ensemble method have an average of 72.97 with a MAPE value of 2.1%, which is much better when compared to only using the Single K-NN method which has a MAPE value of 2.38%.

Abstrak: Indeks Pembangunan Manusia adalah salah satu indikator penting untuk menggambarkan tingkat keberhasilan suatu daerah dalam usaha membangun kualitas penduduknya baik dari segi kesehatan, pendidikan maupun lainnya. Di pulau Sumatera dari 10 provinsi yang ada, Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Sumatera Utara masih jauh tertinggal jika dibandingkan dengan Provinsi Kepulauan Riau. Hal demikian diakibatkan masih kurangnya peran pemerintah dalam meningkatkan pembangunan manusia disuatu daerah. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengetahui hasil prediksi nilai Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Sumatera Utara menggunakan metode Ensemble K-Nearest Neighbor serta melihat seberapa besar tingkat akurasi metode Ensemble K-Nearest Neighbor untuk memprediksi Indeks Pembangunan Manusia. Salah satu metode yang dapat digunakan dalam memprediksi Indeks Pembangunan Manusia  adalah metode Ensemble K-Nearest Neighbor. K-Nearest Neighbor adalah salah satu metode yang menentukan label (class) berdasarkan jarak. Untuk mengoptimalkan kinerja metode K-NN dalam melakukan prediksi diperlukan teknik ensemble. Berdasarkan penelitian yang dilakukan maka diperoleh hasil prediksi menggunakan metode Ensemble K-Nearest Neighbor memiliki rata-rata sebesar 72,97 dengan nilai MAPE 2,1% hal tersebut jauh lebih baik jika dibandingkan hanya menggunakan metode K-NN Tunggal yang memiliki nilai MAPE sebesar 2,38%.