p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Perbandingan Kinerja Metode Bagging dan Non-Ensemble Machine Learning pada Klasifikasi Wilayah di Indonesia menurut Indeks Pembangunan Manusia
Intan Kemala a1 , Arie Wahyu Wijayanto a2
a Program Studi Komputasi Statistik, Politeknik Statistika STIS Jl. Otto Iskandardinata No. 64C, Jakarta, Indonesia
1 221810343@stis.ac.id
2 ariewahyu@stis.ac.id

## Abstrak
Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  sendiri  merupakan  suatu  ukuran  yang  digunakan  untuk  mengukur pencapaian  pembangunan  manusia  di  suatu  wilayah.  Capaian  tinggi  rendahnya  nilai  IPM  di  Indonesia  tidak terlepas  dari  program  pembangunan  yang  dilaksanakan  pemerintah  di  tiap  wilayah  Indonesia  baik  itu  tingkat pusat  maupun  daerah.  Penentuan  program  pembangunan  yang  dilakasanakan  harus  tepat  sasaran  dan  sesuai dengan  prioritas  daerah  berdasarkan  kategori  IPM  yang  dimiliki.  Untuk  membantu  efektifitas  kinerja pemerintah dalam menganalisis kategori  IPM  masing-masing daerah di  Indonesia, dilakukan penelitian  terkait klasifikasi  Indeks  Pembangunan  Manusia  di  Indonesia  menggunakan  4  indikator  berbeda  yakni  Indeks Pemberdayaan  Gender,  Indeks  Keparahan  Kemiskinan,  Rata-Rata  Lama  Sekolah,  dan  Pengeluaran  per  Kapita dengan  menerapkan  beberapa  algoritma  klasifikasi  sebagai  perbandingan  antara  lain Random  Forest  untuk mewakili  metode Bagging,  serta  C4.5  Decision  Tree,  K  Nearest  Neighbors,  dan  Naive  Bayes  yang  mewakili metode non-ensemble. Proses klasifikasi diawali dengan pengumpulan data yang sudah tersedia di website BPS; preprocessing  data  berupa  feature  selection,  cleaning,  integrasi,  dan  transformasi;  dilanjutkan  proses pembuatan  model pada data training  dengan menerapkan  10-fold cross validation  serta metode SMOTE untuk menangani imbalance class; dan terakhir evaluasi hasil pemodelan pada data testing. Dari hasil pemodelan dan testing  didapat  hasil  bahwa  metode  Random  Forest  dengan  mtry  =  2  dan  ntree  =  500  merupakan  metode terbaik  diantara  metode  lainnya  dimana  akurasi  klasifikasi  yang  dihasilkan  sebesar  95.41%  dan  nilai  Kappa sebesar 83.46%.
Kata kunci: Pembangunan Manusia, Klasifikasi, Preprocessing, Random Forest, Akurasi

## Comparison of the Performance of Bagging Methods and Non- Ensemble Machine Learning on Regional Classification in Indonesia according to the Human Development Index

## Abstract
The  Human  Development  Index  (HDI)  itself  is  a  measure  used  to  measure  the  achievement  of  human development in an area. The high and low HDI scores in Indonesia cannot be separated from the development programs implemented by the government in each region of Indonesia, both at the central and regional levels. Determination  of the development program that  is carried out must  be right on  target  and in  accordance  with regional priorities based on  the HDI category owned. To help the effectiveness of government performance in analyzing the HDI category of each region in Indonesia, research was carried out related to the classification of the  Human  Development  Index  in  Indonesia  using  4  different  indicators,  namely  the  Gender  Empowerment Index,  the  Poverty  Severity  Index,  the  Average  Length  of  Schooling,  and  the  Per  Capita  Expenditure.  Several classification algorithms for comparison include Random Forest to represent the Bagging method, as well as C4.5 Decision Tree, K Nearest Neighbors, and Naive Bayes which represent non-ensemble methods. The classification process begins with collecting data that is already available on the BPS website; preprocessing data in the form of  feature  selection,  cleaning,  integration,  and  transformation;  continued  with  the  process  of  modeling  the training  data  by  applying  10-fold  cross  validation  and  the  SMOTE  method  to  handle  imbalance  classes;  and
finally evaluation  of modeling results on  testing data. From the modeling and testing results, the results  show that the Random Forest method with mtry = 2 and ntree = 500 is the best method among other methods where the resulting classification accuracy is 95.41% and the Kappa value is 83.46%.
Keywords: Human Development Index, Classification, Preprocessing, Random Forest, Accuracy

## I. P ENDAHULUAN
Menurut  UNDP,  pembangunan  manusia  dirumuskan sebagai upaya perluasan pilihan bagi penduduk ( enlarging the  choices  of  people )  dan  sekaligus  sebagai  taraf  yang dicapai  dari  upaya  tersebut.  “Perluasan  pilihan”  hanya mungkin  dapat  direalisasikan  jika  penduduk  paling  tidak memiliki: peluang berumur panjang dan sehat, pengetahuan  dan  keterampilan  yang  memadai,  serta peluang  untuk  merealisasikan  pengetahuan  yang  dimiliki dalam  kegiatan  yang  produktif.  Indeks  Pembangunan Manusia  (IPM)  sendiri  merupakan  suatu  ukuran  yang digunakan  untuk  mengukur  pencapaian  pembangunan manusia di suatu wilayah [2].
Pencapaian  pembangunan  manusia  diukur  dengan memperhatikan  tiga  aspek  esensial,  yaitu  umur  panjang dan sehat, pengetahuan, dan standar hidup layak. Indikator Angka  Harapan  Hidup  (AHH)  merepresentasikan  aspek umur  panjang  dan  sehat.  Aspek  pendidikan  pada  IPM dicerminkan  oleh  indikator  Angka  Melek  Huruf  (AMH) dan  Rata-rata  Lama  Sekolah  (MYS).  Aspek  terakhir standar  hidup  layak  yang  direpresentasikan  melalui indikator  pengeluaran  per  kapita  per  tahun  yang disesuaikan  [2].  Klasifikasi  IPM  sendiri  dikategorikan menjadi kategori sangat tinggi (IPM ≥ 80), kategori tinggi (70 ≤ IPM < 80), kategori menengah bawah (60 ≤ IPM < 70),  dan  kategori  rendah  (IPM  <  60)  [3].    Namun,  aspek sosial  budaya terkait gender yang dapat direpresentasikan dengan  Indeks  Pemberdayaan  Gender  dan  aspek kemiskinan  yang  dapat  direpresentasikan  dengan  Indeks Keparahan  Kemiskinan  belum  ikut  menjadi  indikator penentu  IPM  suatu  negara.  Padahal  masalah  kemiskinan dan  kesetaraan  gender  sudah  menjadi  isu  krusial  dalam masyarakat.
Dilain  hal,  capaian  tinggi  rendahnya  nilai  IPM  di Indonesia tidak terlepas dari program pembangunan  yang dilaksanakan  pemerintah  di  tiap  wilayah  Indonesia  baik itu tingkat pusat maupun daerah. Dikarenakan pembangunan  manusia  tergolong  perubahan  yang  dapat dilihat hasilnya pada jangka waktu panjang maka program pembangunan harus dilaksanakan secara berkesinambungan  dan  terpantau.  Selain  itu  Penentuan program  pembangunan  yang  dilakasanakan  harus  tepat sasaran  dan  sesuai  dengan  prioritas  daerah  berdasarkan kategori  IPM  yang  dimiliki  daerah  tersebut.  Untuk membantu efektifitas kinerja pemerintah dalam menganalisis  kategori  IPM  masing-masing  daerah  di Indonesia perlu adanya suatu sistem keputusan yang dapat menentukan  klasifikasi  kategori  IPM  di  masing-masing daerah  secara  cepat  dan  akurat.  Dikarenakan  hal  inilah, peneliti  ingin  melakukan  penelitian  terkait  klasifikasi Indeks  Pembangunan  Manusia  menggunakan  4  indikator berbeda  yakni  Indeks  Pemberdayaan  Gender,  Indeks Keparahan  Kemiskinan,  Rata-Rata  Lama  Sekolah,  dan Pengeluaran  per  Kapita  Disesuaikan  dengan  menerapkan beberapa  algoritma  klasifikasi  sebagai  perbandingan antara  lain Random  Forest untuk  mewakili  metode
Bagging, serta Decision  Tree,  K  Nearest  Neighbors, dan Naive  Bayes yang  mewakili  metode non-ensemble . Diharapkan  penelitian  ini  dapat  menghasilkan  informasi terkait  algoritma  terbaik  untuk  mengklasifikasi  Indeks Pembangunan Manusia di Indonesia.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Penelitian Terdahulu
Beberapa penelitian terkait klasifikasi IPM di Indonesia yang  pernah  dilakukan  yakni  oleh  Moh  Yamin  (2020) dengan  judul Klasifikasi  Indeks  Pembangunan  Manusia (IPM)  dengan  Pendekatan  K  Nearest  Neighbors  (KNN) dan  menghasilkan  akurasi  klasifikasi  sebesar  91.43% [4]. Fatkhurokhman Fauzi dkk (2017) dengan judul Klasifikasi Indeks  Pembangunan  Manusia  Kabupaten/Kota  Se- Indonesia  dengan  Pendekatan  Smooth  Support  Vector Machine (SSVM) Kernel Radial Basis Function (RBF) dan didapat  hasil  akurasi  sebesar  100%  [5].  Fergie  Joanda (2018)  dengan  judul Penerapan  Algoritma  J48  Decision Tree untuk Analisis Tingkat Kemiskinan  di Indonesia dan menghasilkan akurasi sebesar 88.6% [7]. Erfan Karyadiputra  (2018)  dengan  judul Analisis  Algoritma Naive  Bayes  untuk  Klasifikasi  Status  Kesejahteraan Rumah Tangga Keluarga Binaan Sosial dan didapat hasil akurasi sebesar 85.8% [8].
B. Kerangka Teori
1) Klasifikasi : suatu  proses  yang  bertujuan  untuk menentukan  suatu  obyek  kedalam  suatu  kelas  atau kategori  yang  sudah  ditentukan  sebelumnya.  Menurut (Elly  Susilowati,  2015)  klasifikasi  adalah  proses  dari pembangunan  terhadap  suatu  model  yang  mengklasifikan suatu  objek  sesuai  dengan  atribut  –  atributnya.  Metode klasifikasi  ditujukan  untuk  pembelajaran  fungsi-fungsi berbeda  yang  memetakan  masing-masing  data  terpilih kedalam  salah  satu  dari  kelompok  kelas  yang  telah ditetapkan sebelumnya [6].
2) Random Forest : a lgoritma  Random  Forest didesain oleh J. Ross Quinlan, dinamakan  Random Forest karena  merupakan  keturunan  dari  pendekatan  ID3  untuk membangun pohon keputusan. Random Forest merupakan metode  pohon  gabungan  yang  berasal  dari  metode Classification  and  Regression  Tree  (CART)  dan didasarkan  pada  teknik  pohon  keputusan  sehingga  dapat diterapkan  untuk  data  nonlinier.  Proses  klasifikasi Random  Forest  diawali  dengan  memecah  data  sampel yang  ada  kedalam  decision  tree  secara  acak,  selanjutnya dilakukan  voting  pada  setiap  kelas  dan  terakhir mengkombinasikan  vote  dari  setiap  kelas  kemudian diambil  vote  terbanyak.  Pembangunan  pohon  pada Random  Forest  dilakukan  dengan  penerapan  metode Random Feature Selection untuk meminimalisir kesalahan.
Tahapan algoritma Random Forest : 1. Pilih secara acak "k" fitur dari total “m” fitur. Dimana k <= m
2. Diantara  “k”  fitur,  hitung  node  "d"  menggunakan  titik pisah terbaik.
3. Pisahkan  node  menjadi  node  anak  menggunakan pemisahan terbaik.
4. Ulangi langkah 1 sampai 3 hingga jumlah “l” dari node telah tercapai.
5. Bangun  hutan/ forest dengan  mengulangi  langkah  1 sampai  4  untuk  jumlah  “n”  kali  untuk  membuat  “n” pohon.
3) Decision Tree  : model  prediksi  menggunakan struktur  pohon  atau  struktur  hierarki.  Manfaat  utama Decision  Tree  adalah  kemampuannya  untuk  mem- break down proses  pengambilan  keputusan  yang  kompleks menjadi  lebih  sederhana  serta  mampu  mengeliminasi perhitungan  atau  data-data  yang  tidak  diperlukan.  Nama lain  Decision  Tree  yakni Classification and Regression Tree ,  dimana  metode  ini  merupakan  gabungan  dari  dua jenis pohon yakni classification tree dan regression tree .
Salah satu algoritma Decision  Tree yakni  C4.5  yang bekerja dengan tahapan tahapan sebagai berikut [11] 1. Pilih nilai attribute dasar
2. Untuk setiap attribute A, cari gaint rasio informasi yang dinormalisasi dari pemisahan pada A.
3. Buat simpul keputusan
4.  Ulangi  kembali  pada  daftar  yang  diperoleh  dengan memisahkan  pada  a_best,  dan  tambahkan  simpul tersebut sebagai anak-anak simpul.
4) K  Nearest  Neighbors  : suatu  metode  klasifikasi yang  terdapat  dalam  data  mining  selain  Support  Vector Machine  (SVM).kNN  dilakukan  dengan  mencari  dengan mencari  k  objek  dalam  data  training  yang  paling  dekat (mirip) dengan objek pada data testing (Wu, 2009)[yamin]. Algoritma  KNN  hanya  bisa  digunakan  pada  data  bertipe numerik.  Adapun  cara  untuk  mengukur  kedekatan  antara data  baru  dengan  data  yang  lama  (data  trining), diantaranya  Euclidean  distance,  mahattan  distance, Hamming  Distance,  dan  Minkowski  distance.  Adapun tahapan algoritma KNN yakni:
1.  Tentukan  bilangan  k  bulat  positif  yang  menunjukkan berapa  jangkauan  tetangga  terdekat  yang  digunakan oleh  objek,  dapat  genap  atau  ganjil  namun  disarankan ganjil
2. Pilih tetangga terdekat dari tetangga baru sebanyak k
3.  Hitung  kuadrat  jarak  misal  euclidien  objek  terhadap data training yang diberikan
4. Mengurutkan hasil nomor 3 secara Ascending
5.  Menggunakan  kategori  nearest  neighbor  yang  paling mayoritas untuk memprediksi kategori objek.
5) Naive  Bayes  : pengklasifikasian  dengan  metode probabilitas dan statistik yang dikemukakan oleh ilmuwan Inggris  Thomas  Bayes,  yaitu  memprediksi  peluang  di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya sehingga  dikenal sebagai Theorema  Bayes.  Teorema tersebut dikombinasikan dengan naive dimana diasumsikan  konsdisi  antar  atribut  saling  bebas. Klasifikasi  naive  bayes  mengasumsikan  bahwa  ada tidaknya  ciri  tertentu  dari  sebuah  kelas  tidak  ada hubungannya dengan ciri dari kelas lainnya.
Persamaan 1. Teorema Bayes :
(1) Keterangan : x :  Data  dengan  class  yang  belum  diketahui c :  Hipotesis  data  merupakan  suatu  class  spesifik P(c|x) :  Probabilitas  hipotesis  berdasar kondisi (posteriori probability)
P(c) : Probabilitas hipotesis (prior probability) P(x|c) :  Probabilitas  berdasarkan  kondisi  pada  hipotesis P(x) : Probabilitas c Penjabaran lebih lanjut rumus Bayes tersebut dilakukan dengan  menjabarkan (c|x1,…,xn) menggunakan  aturan perkalian pada persamaan 2 sebagai berikut :
(2)
Dapat  dilihat  bahwa  hasil  penjabaran  tersebut menyebabkan semakin  banyak dan semakin kompleksnya faktor-faktor syarat yang mempengaruhi nilai probabilitas, yang  hampir  mustahil  untuk  dianalisa  satu  persatu. Akibatnya,  perhitungan  tersebut  menjadi  sulit  untuk dilakukan. Disinilah digunakan asumsi independensi yang sangat tinggi (naif), bahwa masing masing petunjuk saling bebas  (independen)  satu  sama  lain.  Dengan  asumsi tersebut, maka berlaku suatu kesamaan sebagai berikut:
(3)
Persamaan  3  diatas  merupakan  model  dari Teorema Naive  Bayes yang  selanjutnya  akan  digunakan  dalam proses klasifikasi. Secara umum, tahapan algoritma Naive Bayes antara lain :[20]
1. Menghitung jumlah kelas
2. Menghitung  jumlah  kasus  per  kelas  (banyak  observasi untuk tiap kelas)
3. Kalikan semua variabel kelas
4. Bandingkan hasil per kelas.

## C. Metode Penelitian
Metode penelitian  yang  digunakan  terlihat  pada Gambar  1.  Adapun  proses  analisis  dan  klasifikasi  data menggunakan  bantuan  software  RStudio  versi  4.0.2. Penjelasan dari setiap tahapan metode sebagai berikut :
1) Pengumpulan  dataset :  proses  pengambilan  data dari  sumber  data  untuk  melanjutkan  proses  pengolahan data ke tingkat selanjutnya
2) Preprocessing dataset : proses yang harus dilakukan dalam  data  mining  karna  data  yang  didapat  tidak
semuanya  bisa  langsung  digunakan  dalam  proses  data mining.  proses  penyiapan  dataset  dlakukan  hingga  data siap digunakan sesuai kebutuhan
3) Pemodelan  dataset :  proses  penerapan  algoritma data  mining  baik  itu  berupa  klustering,  klasifikasi, ataupun  prediksi  pada  dataset  yang  telah  melalui preprocessing data 4) Evaluasi  dan  Perbandingan :  proses  evaluasi  dari model  yang  didapat  pada  pemodelan  dataset  dan melakukan perbandingan terhadap model-model tersebut
Gambar 1. Tahapan metode penelitian

## D. Spesifikasi Hardware dan Software
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  satu  set komputer/laptop  dengan  prosesor  Intel  Celeron  N2840 berkecepatan  2.16  GHz  dan  RAM  2  GB.  Dari  sisi software,  sistem  operasi  yang  dipakai  adalah  Microsoft Windows  8.1 64 bit. Dan software yang digunakan untuk melakukan analisisi adalah Rstudio versi  4.0.2.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Pengumpulan Dataset
Dataset  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  antara  lain data  Indeks  Pemberdayaan  Gender  2017-2019,  Indeks Keparahan  Kemiskinan  2018-2020,  Rata-Rata  Lama Sekolah  2018-2020,  Pengeluaran  Perkapita  Disesuaikan 2018-2020,  dan  Indeks  Pembangunan  Manusia  Menurut Kabupaten/Kota  1996-2013.  Semua  data  diunduh  dari website  BPS  melalui  link www.bps.go.id ,  dalam  format xls  dan  xlsx.  Masing-masing  dataset  terdiri  dari  554 observasi  dan  4  variabel.  Tipe  Data  variabel  pendukung dapat dilihat Tabel I.
TABEL I
V ARIABEL PENDUKUNG No Variabel Tipe Data 1 Indeks Pemberdayaan Gender Numerik 2 Indeks Keparahan Kemiskinan Numerik 3 Rata-rata Lama Sekolah Numerik 4 Pengeluaran per Kapita Disesuaikan Numerik
5 Indeks Pembangunan Manusia Numerik

## B. Preprocessing Dataset
Langkah-langkah  yang  dilakukan  pada  preprocessing dataset dalam penelitian ini antara lain :
1)  Feature  Selection  /  pemilihan  fitur :  proses pemilihan  atribut  data  yang  akan  digunakan  pada pemodelan nanti. Dalam penelitian ini, peneliti memutuskan  untuk  menggunakan  data  dari  tahun  2018- 2019  (2  tahun  terakhir)  pada  masing-masing  dataset, setelah  mempertimbangkan  ketersediaan  data  terbaru  dan kesesuaian tahun pada kelima dataset. Selain itu dilakukan ekstraksi variabel IPM untuk membuat variabel kelas IPM sebagai target kelas klasifikasi pada dataset akhir/gabungan.
2)  Cleaning  /  pembersihan :  proses  mengatasi  noise dan  data  yang  tidak  relevan/inkonsisten.  Dalam  hal  ini, terdapat  penghilangan  3  observasi  dimana  2  diantaranya memiliki  missing  value  di  semua  kolom  tahunnya  dan  1 observasi  dihilangkan  (kecuali  data  Indeks  Keparahan Kemiskinan)  guna  menyesuaikan  record  di  masing- masing data.
3)  Integration  /  integrasi :  proses  penggabungan  data dari sumber dataset berbeda. Dalam penelitian ini, kelima dataset  yang  diambil  digabung  menjadi  satu  dataset  utuh untuk selanjutnya dipakai dalam pemodelan. Hasil proses penggabungan ditunjukkan pada Gambar 2 dan penjelasan variabel dataset gabungan dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 2. Proses integrasi dataset
Gambar 3. Penjelasan variabel dataset gabungan
4)  Transformation  /  transformasi :  proses  mengubah suatu  nilai  data  agar  didapat  data  dengan  rentang  nilai yang  sama  dalam  satu  dataset.  Dalam  hal  ini,  feature scalling yang dilakukan menggunakan metode standardisation .

## C. Pemodelan Dataset
1) Data  Training  dan  Testing: Dataset  hasil  integrasi terdiri  dari  1096  observasi  dengan  8  variabel  termasuk variabel  target  kelas.  Pembagian  data  Training  dan  data Testing  menggunakan  proporsi  7:3  dengan  pendekatan random split .  Metode  10-cross validation  juga diterapkan pada data Training untuk membagi data  menjadi training dan validation .  Lima  variabel  utama  untuk  proses klasifikasi  yakni  ikk,  ipg,  rls,  ppd,  dan  IPMClass. Data Training terdiri dari 767 observasi sedangkan data Testing sebanyak 329 observasi.
2) Kelas Tidak Seimbang (Imbalance Class): Berdasarkan  Gambar  4  terlihat  bahwa  proporsi  masing- masing  kelas  target  pada  data  Training  tidak  seimbang, terutama antara kelas IPM tinggi dan sangat tinggi. Hal ini dapat berpengaruh pada keakuratan dan reliabilitas model klasifikasi  yang dibangun  nantinya. Metode yang peneliti gunakan untuk menangani ketidakseimbangan kelas yakni metode  SMOTE,  dengan  memanfaatkan  package  DMwR pada  RStudio.  Data  hasil  SMOTE  terdiri  dari  2440 observasi dengan 5 variabel (lihat Gambar 5).
Gambar 4. Proporsi Kelas sebelum SMOTE
Gambar 5. Proporsi Kelas setelah SMOTE
3) Pembuatan Model : Proses klasifikasi yang dilakukan dalam penelitian  ini  menggunakan 4 algoritma klasifikasi yakni  Random  Forest,  K  Nearest  Neighbors,  Decision Tree  C4.5,  dan  Naive  Bayes.  Pengujian  klasifikasi  juga menggunakan konsep k-fold cross validation dengan k=10. Pemilihan  model  terbaik  masing-masing  algoritma memperhatikan  nilai  akurasi  yang  dihasilkan.  Berikut model terbaik dari masing-masing algoritma :
1. Algoritma Random Forest , model terbaik dihasilkan pada saat mtry = 2 , splitrule = extratrees, dan ntree = 500 (lihat Gambar 6)
Gambar  6.  Pemilihan  nilai mtry dan splitting  rule pada  model random forest
2. Algoritma K  Nearest  Neighbors, model  terbaik menggunakan nilai k = 5 (lihat Gambar 7)
Gambar 7. Pemilihan k tetangga pada model KNN
3. Algoritma Naive  Bayes, model  terbaik  disaat usekernel TRUE, laplace = 0, dan adjust = 1.
4. Algoritma Decision  Tree  C4.5 ,  model  terbaik dihasilkan saat C = 0.255 dan M = 1. (lihat Gambar 8)
Gambar  8.  Pemilihan  nilai  C  ( Confidence  Threshold )  dan M  ( Minimum Instances per Leaf ) pada model Decision Tree C4.5
Gambar 9. Perbandingan nilai Akurasi dan AUC Hasil tiap Pemodelan
Gambar 10. Perbandingan nilai Kappa dan logLoss Hasil tiap Pemodelan
Berdasarkan  gambar  9  dan  10  dapat  dilihat  bahwa model  dengan  nilai  akurasi, kappa ,  dan AUC terbesar, serta nilai logLoss terkecil dimiliki oleh model klasifikasi dengan  algoritma Random  Forest dengan  akurasi  model sebesar 0.1 atau 100 %, diikuti oleh KNN dengan akurasi model  sebesar  0.9918  atau  99.18%, Decision  Tree  C4.5 dengan  akurasi  model  sebesar  0.9938  atau  99.38  %,  dan Naive  Bayes dengan  akurasi  model  sebesar  0.9758  atau 97.58%.
4) Evaluasi  dan  Perbandinga: Setelah  melakukan pemodelan  data  Training,  proses  selanjutnya  yakni prediksi  data  Testing  menggunakan  model  yang dihasilkan  pada  masing-masing  algoritma.  Perbandingan Hasil prediksi tiap model dapat dilihat pada Tabel II.
Berdasarkan  tabel  II  terlihat  bahwa  hasil  prediksi dengan  model Random  Forest merupakan  yang  terbaik dengan  nilai  akurasi  sebesar  95.14%,  diikuti  prediksi dengan  model KNN sebesar  94.22%,  prediksi  dengan model Decision  tree C4.5 sebesar  93.01%,  dan  terakhir prediksi dengan model Naive Bayes sebesar 86.02%.
TABEL II
P ERBANDINGAN H ASIL P REDIKSI T IAP M ODEL Algoritma Akurasi Kappa 95%CI Random Forest 0.9514 0.8346 0.9222,0.972 KNN 0.9422 0.7967 0.9113, 0.9649 Decision Tree C4.5 0.9301 0.7679 0.8969, 0.9552 Naive Bayes 0.8602 0.5953 0.8179, 0.8958 IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat ditarik kesimpulan, bahwa :
1) Proses Preprocessing pada  dataset  penting  untuk dilakukan terutama yang berkaitan dengan proses scalling , dan penanganan imbalance class pada kasus multiclass. 2) Berdasarkan  perbandingan  akurasi  pada  masing- masing  model,  proses  klasifikasi  Indeks  Pembangunan Manusia  di  Indonesia  dengan  algoritma Random  Forest merupakan  yang  terbaik  dengan  akurasi  sebesar  95.14% dan nilai Kappa sebesar 0.8346.
3) Hasil penelitian  ini dapat digunakan sebagai salah satu pertimbangan dalam menganalisis data Indeks
Pembangunan  Manusia  di  Indonesia,  sehingga  dapat mempermudah  pemerintah  dalam  merumuskan  berbagai kebijakan  terkait  pembangunan  ekonomi  dan  sosial budaya.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Annur, Haditsah. 2018. Klasifikasi Masyarakat Miskin Menggunakan  Metode  Naive  Bayes. ILKOM  Jurnal  Ilmiah,  vol. 10, No. 2, hlm 160-165.
[2] BPS. 2013. Indeks Pembangunan Manusia 2013 . Jakarta: BPS.
[3] ___.  2014.  Indeks  Pembangunan  Manusia  2014  Metode  Baru. Jakarta: BPS.
[4] Darsyah,  Moh.  Yamin.  2020. Klasifikasi  Indeks  Pembangunan Manusia (IPM) Dengan Pendekatan K-Nearset Neighbor (K-NN).
Seminar  Nasional  Pendidikan,  Sains  dan  Teknologi  Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas
Muhammadiyah Semarang, hlm 29-35.
[5] Fauzi,  Fathurokhman  dkk.  Klasifikasi  Indeks  Pembangunan Manusia  Kabupaten/Kota  Se-Indonesia  Dengan  Pendekatan Smooth  Support  Vector  Machine  (SSVM)  Kernel  Radial  Basis Function  (RBF).  Seminar  Nasional  Pendidikan,  Sains  dan Teknologi  Fakultas  Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan  Alam Universitas Muhammadiyah Semarang, hlm 88-97.
[6] Hanum,  Nugraha  Listiana  dan  Achmad  Udin  Zaelani.  2020. Penerapan Algoritma Klasifikasi Random Forest Untuk Penentuan Kelayakan Pemberian Kredit Di Koperasi Mitra Sejahtera. Journal Of Technology Information, vol. 6 No. 1, hlm 7-14.
[7] Kaunang, Fergie Juanda. 2018. Penerapan Algoritma J48 Decision Tree  Untuk  Analisis  Tingkat  Kemiskinan  di  Indonesia.  Cogito Smart Journal. Vol. 4 No. 2, hlm 348-357.
[8] Karlik,  Bekir  dkk.  2016.  Comprising  Feature  Selection  and Classifier Methods with SMOTE for Prediction of Male Infertility. International  Journal  Of  Fuzzy  Systems  And  Advanced Applications, vol. 3, hlm 1-6.
[9] Karyadiputra, Erfan. 2016. Analisis Algoritma Naive Bayes untuk Klasifikasi Status Kesejahteraan Rumah Tangga Keluarga Binaan Sosial. Technologia, vol. 7, No. 4, hlm 199-208.
[10] Longadge,  Mr.  Rushi  dkk.  2013.  Class  Imbalance  Problem  in Data Mining: Review. International Journal of Computer Science and Network (IJCSN) , Volume 2, Issue 1.
[11] Putra, Ridwan Miftahul dkk. 2018. Prediksi Indeks Pembangunan Manusia  Menggunakan  Algoritma  C4.5  Di  Kabupaten  Kampar. Jurnal Teknologi Informasi & Komunikasi Digital Zone , Volume 9, Nomor 2, hlm 204-214.
[12] Sari,  Betha  Nurina  dan  Priati.  2016.  Identifikasi  Keterkaitan Variabel  dan  Prediksi  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM) Provinsi Jawa Barat Menggunakan Dynamic Bayesian Networks. Jurnal Infotel, Vol.8 No.2 , hlm 150-155.
[13] Bahera, Santi Kumari dkk. 2020. Maturity Status Classification of Papaya  Fruits  based  on  Machine  Learningand  Transfer  Learning Approach. Science Direct, Elsevier, hlm 1-7.
[14] You,  Jihao  dkk.  2020.  Application  Random  Forest  Classification to  Predict  Daily  Oviposition  events  in  Broiler  Breeders  Fed  by Precision Feeding System. Science Direct, Elsevier, hlm 1-8.
[15] E.Ramos,  Minerva  dkk.  2020.  Gender  Inequality  and  Gender- based Poverty. Science Direct, Elsevier, vol 6,  Issue 1, hlm 1-10.
[16] Erlando, Angga dkk. 2020. Financial Inclusion, Economic Growth, and  Poverty  Alleviation  :  Evidence  from  Eastern  Indonesia. Science Direct, Elsevier, vol  6, Issue 10, hlm 1-13.
[17] Surjono, dkk. 2015. Gender Inequality and Social Capital as Rural Development  Indicators  in  Indonesia  (Case  :  Malang  Regency, Indonesia). Science Direct, Elsevier, vol 211, hlm 370-374.
[18] Kasinathan,  Thenmozhi  dkk.  2020.  Insect  Classification  and Detection  in  Field  Crops  using  Modern  Machine  Learning Techniques. Science Direct, Elsevier, hlm 1-12.
[19] Nnamoko,  Nonso  &  Ioannis  Korkontzelos.  2020.  Efficient Treatment  of  Outliers  and  Class  Imbalance  for  Diabetes
Prediction. ScienceDirect, Elsevier, hlm 1-12.
[20] Informatikalogi. Algoritma  Naive  Bayes .  [online].  Tersedia  : https://informatikalogi.com/algoritma-naive-bayes/ [Diakses pada 3 Desember 2020].