Penerapan metode bootstrap aggregating classification and regression trees untuk menentukan klasifikasi indeks khusus penanganan stunting

INDONESIA:

Klasifikasi merupakan salah satu dari metode yang digunakan untuk mencari sebuah model, fungsi, atau pola tertentu yang dapat menggambarkan serta membedakan objek data untuk masuk ke dalam kelas atau label tertentu. Penelitian ini menggunakan studi kasus indeks khusus penanganan stunting yang akan diteliti menggunakan metode Bagging CART. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis variabel-variabel yang berpengaruh pada klasifikasi, mengetahui hasil klasifikasi, dan tingkat akurasi pada metode CART dan Bagging CART. Pada penelitian ini variabel air minum layak (x_6) memiliki tingkat kepentingan paling tinggi menggunakan kedua metode tersebut, dengan tingkat kepentingan sebesar 100%. Hasil yang diperoleh menggunakan metode CART 27 provinsi diklasifikasikan memiliki IKPS kategori sedang dan 7 provinsi diklasifikasikan memiliki IKPS kategori tinggi. Setelah dilakukan Bagging didapatkan hasil 4 provinsi diklasifikasikan memiliki IKPS kategori rendah, 22 provinsi diklasifikasikan memiliki IKPS kategori sedang, dan 8 provinsi diklasifikasikan memiliki IKPS kategori tinggi. Kemudian didapatkan akurasi pada metode CART sebesar 86,2%, sensitivity 62,5%, specificity 87,9%, dan APER sebesar 13,8% pada data training, sedangkan pada data testing didapatkan akurasi sebesar 60%, sensitivity 33,3%, specificity 66,7%, dan APER 40%. Setelah dilakukan Bagging menggunakan 150 kali replikasi, dimana akurasi yang diperoleh sebesar 100% dengan sensitivity 100% dan specificity 100%. Sedangkan pada data testing diperoleh akurasi sebesar 80% dengan sensitivity, 66,7%, specificity, 83,3%, dan APER 20%.

ENGLISH:

Classification is one of the methods used to find a particular model, function, or pattern. It describe and differentiate data objects to enter into a particular class or label. The study use a special index case study on stunting handling which will be examined using the Bagging CART method. The aim of this study is to analyze the variables that influence classification, to know the classification results, and the level of accuracy in the CART and Bagging CART methods. In this study the variable proper drinking water (x_6) has the highest level of importance using both methods, with an importance level of 100%. The results obtained using the cart method 27 provinces are classified as having a moderate category IKPS and seven provinces are classified as having a high category IKPS. After bagging, the results show that four provinces are classified as having a low category IKPS, 22 provinces are classified as having a medium category IKPS, and eight provinces are classified as having a high category IKPS. Since obtained the accuracy of the CART method of 86.2%, sensitivity of 62.5%, specificity of 87.9%, and APER of 13.8% on training data, while on data testing obtained accuracy of 60%, sensitivity of 33.3% , specificity of 66.7%, and APER of 40%. After bagging using 150 replications, the accuracy obtained is 100% with a sensitivity of 100% and a specificity of 100%. While the testing data obtained an accuracy of 80% with a sensitivity of 66.7%, a specificity of 83.3%, and an APER of 20%.

ARABIC:

التصنيف هو من أحدى الأساليب المستخدمة للعثور على النموذج أو الوظيفة أو النمط المعين الذى يمكنه أن يصف ويميز كائنات البيانات للدخول إلى الفئة أو التصنيف المعين. تستخدم هذه الدراسة دراسة حالة مؤشر خاص لمعالجة التقزم النمو الناجم عن سوء التغذية، والتي ستتم دراستها باستخدام طريقةBagging CART . يهدف هذا البحث إلى تحليل المتغيرات التي تؤثر على التصنيف، ومعرفة نتائج التصنيف ومستوى الدقة في طريقتي CART و Bagging CART. يحتل المتغير المتعلق بشرب الماء المناسب (x_٦) أعلى مستوى أهمية باستخدام كلا الطريقتين، بمستوى أهمية يبلغ ١٠٠ ٪. النتائج التي تم الحصول عليها باستخدام طريقةCART ، تظهر النتائج أن ٢٧ محافظة تم تصنيفها على أنها تمتلك فئة متوسطةIKPS و٧ محافظات تم تصنيفها على أنها تمتلك فئة عالية من IKPS. بعد التجميع، تظهر النتائج أن ٤ محافظات تم تصنيفها على أنها تمتلك فئة منخفضة IKPS، و٢٢ محافظة تم تصنيفها على أنها تمتلك فئة متوسطة IKPS، و٨ محافظات تم تصنيفها على أنها تمتلك فئة عالية من IKPS. ثم حصلنا على دقة طريقة CART بنسبة ٨٦,٢٪ ، حساسية بنسبة ٦٢,٥٪، خصوصية بنسبة ٨٧,٩٪، و APER بنسبة ١٣,٨٪ على بيانات التدريب، بينما حصلنا على دقة بنسبة ٦٠٪، حساسية بنسبة ٣٣,٣٪، خصوصية بنسبة ٦٦,٧٪، و APER ٤٠٪ على بيانات الاختبار. بعد إجراء Bagging بـ ١٥٠ مرة، تم الحصول على دقة ١٠٠ ٪ وحساسية ١٠٠ ٪ وخصوصية ١٠٠ ٪ على بيانات التدريب. بعد ذلك، تم الحصول على دقة ٨٠٪ وحساسية ٦٦,٧٪ وخصوصية ٨٣,٣٪ و APER ٢٠٪ باستخدام بيانات الاختبار