## PENERAPAN RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORK DALAM PENGKLASIFIKASIAN DAERAH TERTINGGAL DI INDONESIA
Vira Wahyuningrum 1
1 Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Barat e-mail: 1 vira.2w@bps.go.id

## Abstrak
Penetapan  daerah  tertinggal  di  Indonesia  merupakan  kasus  pengklasifikasian  dengan  dua kategori pada variabel respon (biner). Pengklasifikasian dengan metode klasifikasi linier yang umum  digunakan  yaitu  regresi  logistik  pada  tahap  eksplorasi  data  menghasilkan misclassification yang  relatif  besar,  sehingga  diperlukan  suatu  metode  alternatif.  Artificial Neural  Network  (ANN)  merupakan  alternatif  yang  menjanjikan  untuk  berbagai  metode klasifikasi  konvensional.  Radial Basis Function Neural  Network  (RBFNN) merupakan salah satu arsitektur ANN yang populer digunakan dalam klasifikasi. Metode RBFNN menggunakan dua  pendekatan  yaitu supervised dan unsupervised serta  dalam  beberapa  penelitian menghasilkan  akurasi  klasifikasi  yang  tinggi.  Penelitian  ini  bertujuan  menerapkan  metode RBFNN untuk kasus klasifikasi daerah tertinggal di Indonesia untuk melihat arsitektur RBFNN yang  terbentuk  dan  ketepatan  klasifikasi  yang  dihasilkan.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah penerapan RBFNN memberikan performa yang sangat baik yaitu nilai akurasi  sebesar 93,48 persen,  sensitivitas  81,10  persen  dan  spesifikasi  97,43  persen.  Nilai F-Measure arsitektur RBFNN yang dihasilkan mencapai 85,36 persen.
Kata kunci : Neural Network, Radial Basis Function, klasifikasi, daerah tertinggal

## Abstract
Determination of underdeveloped regency in Indonesia is the case with the classification of two categories  on  the  response  variable  (binary).  Classification  with  the  linear  classification method that is commonly used is logistic regression at the data exploration stage resulting in relatively large misclassification, so we need an alternative method. Artificial Neural Network (ANN) is a promising alternative to various conventional classification methods. Radial Basis Function  Neural  Network  (RBFNN)  is  one  of  the  popular  ANN  architectures  used  in classification. The RBFNN method uses two approaches namely supervised and unsupervised and  in  several  studies  produces  high  classification  accuracy.  This  study  aims  to  apply  the RBFNN method for the classification case of underdeveloped regency in Indonesia to see the RBFNN architecture formed and the resulting classification accuracy. The results of this study are the application of RBFNN provides an excellent performance that is an accuracy value of 93.48 percent, sensitivity 81.10 percent and 97.43 percent specifications. The F-Measure value of RBFNN architecture reached 85.36 percent.
Keywords: Neural Network, Radial Basis Function, Classification, Underdeveloped regency

## PENDAHULUAN
Pembangunan Daerah Tertinggal (PDT) merupakan suatu proses, upaya, dan tindakan
secara terencana untuk meningkatkan  kualitas  masyarakat  dan wilayah  yang  merupakan  bagian  integral dari  pembangunan  nasional.  Percepatan PDT  dimulai  dengan  pengidentifikasian daerah tertinggal oleh Kementerian Negara Pembangunan Daerah Tertinggal (KNPDT) dengan  menggunakan  kriteria  yang  telah ditetapkan.  Status  daerah  sebagai  daerah tertinggal ditetapkan oleh Presiden melalui Peraturan Pemerintah. Berdasarkan penetapan  tersebut,  KNPDT  kemudian bekerja sama dengan kementerian- kementerian  lain  dan  pemerintah  daerah untuk menyusun strategi percepatan PDT.
Pengklasifikasian daerah tertinggal di Indonesia menggunakan variabel yang telah digunakan  sebelumnya  oleh  KNPDT dengan  suatu  metode  statistik  merupakan kajian
yang menarik. Hasil pengklasifikasian  dengan  metode  statistik dapat  dibandingkan  ketepatannya  dengan hasil  penetapan  daerah  tertinggal  oleh KNPDT. Klasifikasi
merupakan pengelompokan objek ke beberapa kelompok  berdasarkan  variabel  yang diamati.  Klasifikasi  daerah  tertinggal merupakan  kasus  klasifikasi  dengan  dua kategori pada variabel respon (biner/dikotomi).  Data  yang  digunakan dalam  pengklasifikasian  daerah  tertinggal melibatkan 27 variabel dalam enam kriteria yang sangat kompleks.
Metode klasifikasi yang sering digunakan  untuk  data  dengan  respon kategorik atau biner adalah metode regresi logistik.  Namun,  pada  regresi  logistik  dan metode klasifikasi klasik lainnya diperlukan  asumsi  awal  yang  harus dipenuhi  agar  diperoleh  hasil  klasifikasi yang  optimal.  Metode  regresi  logistik memiliki syarat pemenuhan asumsi diantaranya tidak terjadinya multikolinieritas pada variabel prediktornya.  Dalam  penelitian  di  bidang sosial,  masalah  multikolinieritas  seringkali tidak  bisa  dihindari  sehingga  asumsi independensi  tidak  terpenuhi.  Berdasarkan
hasil  eksplorasi  data  untuk  mendeteksi multikolinieritas  dengan  nilai  Variance Inflation  Factor  (VIF),  terdapat  5  variabel prediktor yang mengandung multikolinieritas pada model regresi daerah tertinggal. Berkaitan dengan hasil eksplorasi  data  tersebut,  metode  regresi logistik memiliki keterbatasan untuk digunakan  dalam  pengklasifikasian  daerah tertinggal  dengan  keseluruhan  variabel yang  ada.  Penggunaan  metode  regresi logistik  dengan  pelanggaran  asumsi  akan mempengaruhi  hasil  klasifikasi  yaitu terjadinya misclassification atau error rate yang  relatif  besar.  Oleh  karena  itu, diperlukan  metode  alternatif  yang  dapat menjadi solusi dalam kasus klasifikasi ini.
Beberapa metode modern dikembangkan  sebagai  metode  alternatif untuk  membantu  menyelesaikan  masalah klasifikasi,  salah  satunya  metode  berbasis machine  learning yaitu  Artificial  Neural Network  (ANN)  atau  dikenal  juga  sebagai Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST).  Dalam dekade terakhir, ANN telah muncul sebagai alat  menarik  untuk  pemodelan  proses nonlinier,  terutama  dalam  situasi  di  mana pengembangan  fenomenologis  atau  model regresi  konvensional  menjadi  tidak  praktis atau  rumit  (Živković,  2008).  ANN merupakan  metode  yang  dapat  menjadi solusi  karena  mampu  melakukan  ekstraksi hubungan  antara input dan output tanpa asumsi  awal  dan  bekerja  berdasarkan informasi  dari  data  yang  tersedia.  ANN memiliki kemampuan memodelkan permasalahan  nonlinier  kompleks  yang sulit dipecahkan dengan persamaan matematis biasa (Haykin,2008).
ANN  dapat  diaplikasikan  untuk pengklasifikasian daerah tertinggal  dengan pertimbangan  banyaknya  variabel  yang digunakan,  pola  hubungan  antar  variabel prediktor  dan  variabel  respon  yang  tidak diketahui dengan jelas dan jumlah observasi yang cukup banyak (491 kabupaten). Selain itu,  penelitian-penelitian  sebelumnya  yang menunjukkan  kelebihan  metode  ANN dalam  menyelesaikan  masalah  klasifikasi sangat  mendukung  untuk  menggunakan metode tersebut dalam penelitian ini.
Penelitian mengenai klasifikasi daerah  tertinggal  dilakukan  oleh  Naibaho (2016) menggunakan metode Back Propagation  Neural  Network  (BPNN)  dan Learning  Vector  Quatization  (LVQ)  yang menghasilkan  kesimpulan  bahwa  metode LVQ  memberikan  tingkat  akurasi  prediksi yang lebih baik daripada BPNN. Selanjutnya, penulis juga telah menerapkan metode  Probalilistic  Neural  Network (PNN)  dalam  kasus  klasifikasi  yang  sama (Wahyuningrum,  2017).  Sitamahalakshmi, dkk (Sitamahalakshmi, dkk, 2011)
membandingkan  metode  Radial  Basis Function  Neural  Network  (RBFNN)  dan PNN  dalam    pengenalan  karakter  Telugu (pola  tulisan  bahasa  Telugu  di  India)  dan menghasilkan  kesimpulan  bahwa  akurasi metode  RBFNN  secara  keseluruhan  lebih baik  dibandingkan  PNN.  Metode  RBFNN dipilih  dalam  penelitian  ini    karena merupakan arsitektur yang populer digunakan  dalam  klasifikasi.  RBFNN bersifat feed  forward ,    tipe  jaringan ( multilayer ) serta keunggulan fungsi aktivasi  yang  digunakan.  Berdasarkan uraian  tersebut,  penelitian  ini  bertujuan menerapkan metode RBFNN dalam pengklasifikasian  daerah  tertinggal  di Indonesia untuk mendapatkan
model/arsitektur  dan  melihat  performa klasifikasi  yang    dihasilkan  oleh  metode tersebut.

## METODOLOGI PENELITIAN

## 1. Tinjauan Referensi

## Klasifikasi Daerah Tertinggal
Daerah  tertinggal  adalah  daerah kabupaten yang wilayah serta masyarakatnya
kurang berkembang dibandingkan  dengan  daerah  lain  dalam skala nasional. Pemerintah menetapkan 122 kabupaten  di  Indonesia  sebagai  daerah tertinggal tahun 2015-2019 dalam Peraturan  Pemerintah  Nomor  131  Tahun 2015. Penetapan daerah tertinggal dilakukan  lima  tahun  sekali  dan  dilakukan evaluasi pada setiap tahun. Dalam Keputusan  Menteri  Negara  PDT  RI No.001/KEP/M-PDT/I/2005,  suatu  daerah dikategorikan  sebagai  daerah  tertinggal
dikarenakan  beberapa  faktor  penyebab, antara  lain  faktor  geografis,  sumber  daya alam,  sumber  daya  manusia,  sarana  dan prasarana,  daerah  rawan  bencana  dan konflik sosial, serta kebijakan pembangunan. Penetapan  kriteria  daerah  tertinggal dilakukan dengan menggunakan
pendekatan  berdasarkan  pada  6  kriteria dasar, yaitu : (i) perekonomian masyarakat, (ii)  sumber  daya  manusia,  (iii)  prasarana (infrastruktur),  (iv)  kemampuan  keuangan daerah, (v) aksesibilitas, dan (vi) karakteristik daerah (KNPDT dalam Naibaho,  2016).  Keenam  kriteria  tersebut dibagi  menjadi  beberapa  variabel  sebagai dasar  penetapan  daerah  tertinggal  dengan total  sebanyak  27  variabel  (Lampiran). Klasifikasi daerah termasuk tertinggal atau tidak  tertinggal  ditentukan  berdasarkan hasil  perhitungan  indeks  dari  nilai  27 standardized  indicators masing-masing daerah.
Berdasarkan Panduan Penjelasan Penetapan Daerah Tertinggal yang disusun oleh  KNPDT,  secara  ringkas  tahapan penentuan daerah tertinggal adalah sebagai berikut (Naibaho, 2016):
1. Data  dasar  yang  digunakan  adalah  data yang bersumber dari Podes, Susenas dan Kemampuan  Keuangan  Daerah  (KKD) sebanyak 27 variabel.
2. Dilakukan  standarisasi  variabel  karena satuan  masing-masing  variabel  tidak sama.  Tujuan  standarisasi  agar  dapat diperbandingkan antar variabel.
3. Dari hasil standardisasi veriabel, selanjutnya  dilakukan  perkalian  dengan bobot untuk masing-masing variabel.
4. Indikator dari hasil perkalian standarisasi  variabel  dengan  masing- masing bobot variabel ditentukan arahnya  berupa  tanda  positif  atau negatif. Variabel seperti jumlah prasarana  atau  kemampuan  keuangan daerah  mempunyai  arah  yang  negatif, dan  sebaliknya.  Selanjutnya  dilakukan penjumlahan indeks.
5. Hasil  total  indeks  ini  yang  dijadikan patokan  penetapan  daerah  tertinggal, dimana  daerah-daerah  yang  memiliki
total indeks di atas 0 merupakan daerah tertinggal.

## Artificial Neural Network (ANN)
ANN  atau  dikenal  juga  dengan Neural Network (NN) atau JST merupakan suatu jaringan syaraf yang dibangun untuk meniru  cara  kerja  otak  manusia.  ANN adalah  sistem  pemroses  informasi  yang memiliki karakteristik mirip dengan jaringan  syaraf  biologi  (Fausett,  1994). ANN tercipta dari suatu generalisasi model matematis dari pemahaman manusia ( human  cognition )  yang  berdasarkan  pada asumsi berikut:
1. Pemrosesan  informasi  terjadi  pada elemen sederhana ( neuron ).
2. Sinyal mengalir di antara neuron melalui suatu penghubung.
3. Setiap  penghubung  antara neuron satu dengan lainnya mempunyai bobot/ weight .
4. Setiap neuron akan  menerapkan  suatu fungsi  aktivasi  (biasanya  nonlinier) terhadap  inputnya  (hasil  penjumlahan sinyal yang dibobot) untuk menentukan sinyal outputnya.
Karakteristik  dari  ANN  antara  lain meliputi  bentuk/pola  hubungan  antar neuron yang  disebut  sebagai  arsitektur, metode untuk menentukan bobot hubungan yang disebut sebagai pelatihan
( training )/algoritma  dan  fungsi  aktivasi. Arsitektur  NN  merupakan  pengaturan neuron ke  dalam  lapisan,  pola  hubungan dalam  lapisan,  dan  di  antara  lapisan (Fausset,  1994).  Arsitektur  NN  antara  lain jaringan  dengan  lapisan  tunggal  ( Single Layer Net ), jaringan dengan banyak lapisan ( Multilayer  Net )  dan  jaringan  Kompetitif ( Competitive Layer ).
Secara  umum  proses  pembelajaran pada NN digolongkan menjadi dua, yaitu: 1. Supervised learning (pembelajaran dengan  pengawasan),  yaitu  jaringan diberikan  target  yang  akan  dicapai sebagai  dasar  untuk  mengubah  bobot pada jaringan.
2. Unsupervised  learning (pembelajaran tanpa  pengawasan),  yaitu  jaringan mengorganisasikan  sendiri  bobot  dalam
jaringan  berdaarkan  parameter  tanpa adanya target.
Beberapa  metode/arsitektur  yang dapat  digunakan  dalam  pengklasifikasian menggunakan  ANN  diantaranya  BPNN, PNN, RBFNN dan LVQ.

## 2. Metode Analisis

## Radial Basis Function Neural Network
(RBFNN)
RBFNN  merupakan  arsitektur  dari ANN yang bersifat feed forward dan dapat melakukan proses klasifikasi dengan waktu singkat. RBFNN melakukan proses pembelajaran  yang  sangat  cepat  karena neuron disetel secara lokal
(Sitamahalakshmi,  dkk,  2011).  RBFNN merupakan  metode  jaringan  syaraf  tiruan yang  menggunakan  fungsi  aktivasi  radial basis  dan  umum  dipakai  dalam  kasus klasifikasi  dan  prediksi/peramalan.  Dalam beberapa  penelitian,  metode  RBFNN dimodifikasi  dengan  pendekatan K-means cluster dan  fungsi  aktivasi  Gaussian sehingga  meningkatkan  keakurasian  hasil klasifikasi. Waktu pelatihan ( training ) pada jaringan RBFNN sangat cepat dan memiliki kemampuan generalisasi yang baik (Sitamahalaksmi,dkk, 2011). RBFNN dapat mengatasi  beberapa  keterbatasan  BPNN karena menggunakan hidden layer tunggal untuk pemodelan fungsi nonlinier, sehingga mampu melatih data lebih cepat dari BPNN (Ghaderzadeh, dkk, 2013). RBFNN adalah teknik  alternatif  yang  menarik  untuk masalah klasifikasi (Kotsiantis, dkk, 2007).
RBFNN  menggunakan  radial  basis function  yaitu  Gaussian.  Fungsi  aktivasi Gaussian merupakan fungsi yang memperhitungkan  jarak  atau  kedekatan antara  data  dengan  pusat  data.  Fungsi Gaussian mempunyai sifat lokal, yaitu bila input dekat  dengan  rata-rata  (pusat),  maka fungsi akan menghasilkan nilai 1, sedangkan  bila input jauh  dari  rata-rata maka  fungsi  akan  memberikan  nilai  nol. Selain itu fungsi Gaussian merupakan salah satu radial basis function yang memberikan hasil  terbaik  dalam  pengenalan  pola. Jaringan  RBFNN  termasuk  dalam  tipe jaringan ANN dengan banyak lapisan  atau biasa  disebut  dengan multilayer .  RBFNN
dalam proses klasifikasi menghitung bobot jarak Gaussian dengan pusat cluster . RBFNN pertama kali diformulasikan
oleh D.S. Broomhead dan David Lowe pada sebuah  penelitian  tahun  1988.  RBFNN mempunyai satu
lapisan tersembunyi/ hidden  layer dengan  fungsi aktivasi  radial  basis  dan  lapisan output .
Jaringan RBFNN merupakan jaringan yang unik  karena menggunakan dua pendekatan dalam  metodenya  yaitu supervised dan unsupervised . Proses pembelajaran
RBFNN  hanya  dilakukan  satu  arah  dan sekali  saja.  Jaringan  syaraf  tiruan  fungsi radial basis biasanya membutuhkan jumlah neuron yang lebih banyak daripada jaringan feedforward (Kusumadewi,  2003).  Pada RBFNN, input akan  diolah  oleh  suatu fungsi aktivasi dan bukan merupakan hasil penjumlahan  terbobot  dari  data input , namun  berupa  vektor  jarak  antara  vektor bobot  dan  vektor input yang  dikalikan dengan bobot bias.
RBFNN  merupakan  arsitektur  ANN yang dikenal sangat cepat dalam melakukan proses  pembelajaran  ( training ).  Kelebihan jaringan  RBFNN  antara  lain  waktu pelatihan  yang  lebih  cepat  dibandingkan
Multilayer Perceptron (MLP) dan interpretasi hidden  layer pada  RBFNN lebih  mudah  dibandingkan hidden  layer pada MLP. Sedangkan kelemahannya, pada RBFNN generalisasi  tidak begitu baik dan terlalu  fleksibel,  sehingga  menyebabkan terjadinya noise pada  saat  pelatihan  dan menyebabkan  kesalahan  prediksi  (Devega, 2013).
RBFNN terdiri dari tiga lapisan/ layer yaitu input  layer,  hidden  layer dan output layer. Setiap neuron /unit  pada input  layer sesuai  dengan  komponen  dari  vektor masukan. Hidden layer adalah satu-satunya lapisan  tersembunyi  dalam  RBFNN  yang berlaku  transformasi  nonlinier  dari input layer ke  dalam hidden  layer dengan menggunakan  fungsi  aktivasi  nonlinier. Dengan  menggunakan  algoritma K-Mean Cluster ,  pola  pelatihan  pada hidden  layer akan  terkelompok  ke  dalam  jumlah  yang wajar. Output layer terdiri dari neuron linier terhubung  ke  semua neuron tersembunyi. Jumlah neuron pada output  layer sama
dengan jumlah kelas data target.  Arsitektur RBFNN  digambarkan  sebagai  berikut (Sitamahalakshmi, dkk, 2011):
Output dari  setiap neuron pada hidden layer dihitung dengan menggunakan fungsi radial basis Gaussian sebagai berikut (Sitamahalakshmi, dkk, 2011):
( ) 2 2 2 i i x G x exp      − − =  −      .            (1)
di mana, 𝑥 : sampel pelatihan 𝜇 𝑖 :  pusat  dari neuron ke  i  pada hidden layer σ : lebar neuron ( spread )
Neuron output didefinisikan  oleh fungsi penjumlahan berikut (Sitamahalakshmi, dkk, 2011): ( ) ( ) i i Y x wG x b  = − +  .     (2)
Di  mana  b  adalah  bobot  bias  dan  w adalah  vektor  bobot  yang  dihitung  dengan mengalikan pseudoinverse dari  matriks  G dengan  vektor  target  (d)  dari  data training dengan  rumus  (Sitamahalakshmi,  dkk, 2011):
( ) 1 T T w G G G d − = .       (3)
Hal yang khusus pada RBFNN adalah pemrosesan  sinyal  dari input  layer ke hidden  layer bersifat  nonlinier,  sedangkan dari hidden  layer ke ouput  layer bersifat linier. Pada hidden layer digunakan sebuah fungsi  aktivasi  berbasis  radial  untuk membawa input menuju  lapisan  ( layer ) berikutnya.  Dari  beberapa  fungsi  aktivasi, fungsi Gaussian merupakan fungsi aktivasi yang paling sering digunakan dalam metode
Gambar 1. Arsitektur RBFNN
. . . . . . Input layer Hidden layer Output layer . . .
RBFNN  karena  mempunyai  sifat  lokal, berdasarkan jarak/ kedekatan input dengan rata-rata ( pusat cluster ). Hidden layer pada RBFNN  dapat  dilihat  sebagai  fungsi  yang memetakan pola input dari ruang nonlinier ke ruang linier. Pada hidden layer , kekuatan diskriminatif jaringan ditentukan oleh pusat Radial  Basis  Function (RBF).  Ada beberapa  metode  yang  berbeda  untuk memilih pusat/ centroid, namun yang paling sering digunakan adalah K-means cluster . Tahap  pembelajaran unsupervised pada RBFNN adalah menentukan mean dan standar  deviasi  dari  variabel input pada setiap node pada unit hidden layer . Metode K-Mean  Cluster adalah  salah  satu  dari beberapa metode unsupervised pada pemodelan  RBFNN.  Metode K-means cluster digunakan  untuk  menemukan  satu set  pusat  yang  lebih  akurat  mencerminkan distribusi titik data. Jumlah pusat diputuskan  di  awal  dan  setiap  pusat seharusnya mewakili sekelompok titik data. Pada metode K-means cluster , data dipartisi kedalam K cluster . Penentuan nilai rata-rata dari setiap cluster dilakukan dengan iterasi. Dalam  metode  RBFNN  terdapat sejumlah  parameter  ( weight )  yang  harus ditaksir. Untuk mendapatkan model
RBFNN  yang  sesuai,  perlu  menentukan kombinasi  yang  tepat  antara  jumlah variabel input ,  jumlah node ( cluster )  pada unit hidden  layers , mean dan  standar deviasi (skala atau width ) dari variabel input pada  setiap node ,  yang  berimplikasi  pada jumlah parameter yang optimal.

## Performa Klasifikasi
Salah  satu  cara  untuk  mengevaluasi performa suatu
metode
klasifikasi/ klasifikator  adalah  dengan  menggunakan confusion matrix. Dari confusion matrix ini
dapat  dihitung    beberapa  parameter  untuk mengukur  performa  klasifikasi.  Menurut Han  (Han  dkk.,  2011),  confusion  matrix merupakan alat yang sangat berguna untuk menganalisis  seberapa  baik  klasifikator mengenali  objek  dari  kelas  yang  berbeda. Elemen dari confusion matrix didefinisikan sebagai  TP:True  Positive  (benar  positif); FP: False Positive (salah positif); FN: False Negative  (salah  negatif)  ;dan  TN:  True Negative (benar negatif).
Parameter penting dalam pengukuran performa  klasifikasi  yang  dapat  diukur berdasarkan confusion matrix adalah akurasi, sensitivitas dan spesifikasi.
Akurasi didefinisikan sebagai perbandingan antara  jumlah  diagonal  utama confusion matrix dengan  jumlah  keseluruhan  objek. Nilai  akurasi  yang  semakin  mendekati 100  %  menunjukkan  performa  klasifikator semakin  tinggi/  baik.  Sensitivitas  atau disebut juga recall merupakan ukuran nilai ketepatan  dari  suatu  kejadian  yang diinginkan  (benar  positif).  Sedangkan spesifikasi  adalah  persentase  dari  suatu kejadian  yang  tidak  diinginkan  (benar negatif).  Formulasi  penghitungan  akurasi, sensitivitas  dan  spesifikasi  berdasarkan confusion matrix dituliskan dalam
persamaan berikut (Ghaderzadeh,dkk,
2013) :
1 00% TP TN Akurasi x TP TN FP FN + = + + + (4)
1 00% TP Sensitivitas x TP FN = + (5)
1 00% TN Spesifikasi x FP TN = + (6)
Nilai error  rate juga  dipakai  untuk menentukan  performa  hasil  klasifikasi  di mana  nilai  ini  menunjukkan  tingkat kesalahan  klasifikasi  ( misclassification )
Tabel 1. Confusion Matrix dengan Respon Biner untuk Klasifikasi Daerah Tertinggal
Prediksi Aktual Daerah Tertinggal (Y=1) Daerah Tidak Tertinggal (Y=0) Total Daerah Tertinggal (Y=1) 𝑇𝑃 𝐹𝑁 (type II error) 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 Daerah  Tidak  Tertinggal (Y=0) 𝐹𝑃 (type I error) 𝑇𝑁 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 Total 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 𝐹𝑁 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 +TN+FP+FN
atau kelas prediksi yang tidak sesuai dengan kelas  aktualnya.  Semakin  semakin  rendah nilai misclassification maka  semakin  baik klasifikator, dan sebaliknya.
(%) 1 00 missclassification akurasi = − (7)
F-Measure dapat  digunakan  sebagai ukuran tunggal dari uji performa klasifikasi yang merupakan ukuran rata-rata harmonik dari  sensitivitas  ( recall )  dan precision . Recall dan precision adalah  dua  ukuran penting  untuk  mengevaluasi  kebenaran algoritma klasifikasi. F-Measure diformulasikan sebagai berikut (Sitamahalakshmi, dkk, 2011): 1 00 * % ( ) 2 * precision recal F Measure x precision recall l − = + (8)
Penghitungan precision menggunakan rumus berikut: 1 00% TP
precision x TP FP = + (9)
F-Measure menggabungkan  ukuran recall dan precision dengan nilai maksimum adalah  1.  Bila  nilai  tersebut semakin mendekati 1 atau 100 persen, maka kinerja classifier (algoritma  klasifikasi) dianggap semakin baik.

## Sumber Data dan Variabel
Penelitian  ini  menggunakan    data sekunder  meliputi  27  variabel  yang
digunakan  oleh  Kementerian Negara Pembangunan  Daerah  Tertinggal  dan Transmigrasi  (KNPDT)  dalam  penetapan daerah  tertinggal  dan  tidak  tertinggal  di Indonesia.  Variabel input yang  digunakan diantaranya  berasal  dari  data  Potensi  Desa dan  data  Survei  Sosial  Ekonomi  Nasional (Susenas) dari BPS serta data Kemampuan Keuangan  Daerah  (KKD)  dari  Kemenkeu. Penelitian ini menggunakan data sebanyak 491  kabupaten/kota  di  Indonesia.  Variabel output (Y)  merupakan output biner  yaitu daerah  tertinggal  (Y=1)  dan  daerah  tidak tertinggal (Y=0).
Sebelum dilakukan pengolahan data,
perlu  dilakukan pre-processing data  untuk menyamakan satuan pada 27 variabel input melalui standarisasi. Standarisasi dilakukan dengan mengurangkan setiap nilai variabel x  dengan  rata-rata  pada  variabel  tersebut dan  membagi  dengan  standar  deviasinya (s). Standarisasi nilai input akan menghasilkan nilai pada range[-1,1].

## Tahapan Penelitian
Langkah-langkah yang akan dilakukan  dalam  pengklasfikasian  daerah tertinggal  dengan  metode  RBFNN  sebagai berikut:
1. Menyiapkan pre-processing data  yang akan  digunakan  (standarisasi  variabel input )
Tabel 2. Arsitektur RBFNN pada Klasifikasi Daerah Tertinggal
Parameter Detail Data Sampel Data Training (90%), Data Testing (10%) Cross  Validation k- Fold (k=10) Standarisasi Nilai Input Range [-1,1] Pembelajaran Kombinasi Supervised (terawasi) dan Unsupervised
Fungsi Aktivasi
Gaussian
( )
2 2 2 i i x G x exp      − − =  −      .
Jumlah Layer 1 input layer , 1 hidden layer , 1 output layer Jumlah Neuron Input layer = 27 (jumlah variabel input )
Hidden Layer = jumlah cluster ( k-means cluster ) Output Layer = 2 (jumlah kelas data output )
2. Membagi data menjadi 10 bagian (k=10) untuk k-Fold cross validation .
3. Menentukan jumlah cluster pada hidden layer dan melakukan klasifikasi menggunakan metode RBFNN pada data training dan data testing untuk  masing- masing fold /bagian.
4. Menghitung performa
klasifikasi
meliputi akurasi, sensitivitas, dan spesifikasi dan F-Measure 5. Kesimpulan penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini meggunakan metode k- fold cross validation yaitu membagi data ke dalam  k bagian ( fold ) secara acak dengan ukuran fold yang mendekati sama, di mana k  adalah  jumlah  bagian  yang  ditentukan. Nilai  k  yang  sering  digunakan  dalam penelitian  adalah  10  (Priddy,  2005). Pembagian  data training dan  data testing berdasarkan 10- fold cross validation untuk
491 sampel yang digunakan dan selanjutnya dilakukan klasifikasi menggunakan RBFNN pada data training dan data testing . RBFNN  merupakan  jaringan  dengan arsitektur yang terdiri atas 3 layer meliputi input layer, hidden layer dan output layer . Pada input layer terdapat  sejumlah neuron yang  merupakan  jumlah  variabel  yang
digunakan  dalam  pengklasifikasian  yaitu sebanyak  27  variabel.  Banyaknya neuron pada output layer RBFNN  sama  dengan jumlah  kelas  data  yaitu  2 neuron .  Banyak neuron pada hidden layer sebanyak cluster yang digunakan dalam model pengklasifikasian. Center  cluster pada penelitian  ini  ditentukan  dengan  algoritma K-means  cluster ,  dan  jumlah cluster (K) yang  diuji  ditentukan  pada  nilai  K=2 sampai  dengan  K=100.  Rata-rata  akurasi paling tinggi dihasilkan pada jumlah cluster k=34 yaitu sebesar 93,48 persen, sedangkan akurasi  paling  rendah  pada  jumlah cluster sebanyak  82  yaitu  75,57  persen.  Oleh karena  itu,  jumlah cluster yang  dipilih dalam arsitektur RBFNN ini adalah 34.
Jumlah cluster yang  digunakan menggambarkan  banyaknya neuron pada hidden  layer RBFNN.  Dengan  demikian, arsitektur  RBFNN  yang  dipilih  dalam pengklasifikasian  daerah  tertinggal  adalah RBFNN (27-34-2) tersusun oleh 27 neuron pada input  layer ,  34 neuron pada hidden layer dan 2 neuron pada output layer . Akurasi  yang  dihasilkan  dengan arsitektur  RBFNN  (27-34-2)  dari  data training melalui 10 percobaan 10-fold cross validation berkisar  antara  89,80  hingga 97,96  persen.  Hasil testing dari  10 fold menunjukkan  akurasi  paling  tinggi  pada Tabel 3. Pembagian Data Menggunakan 10- Fold cross validation
Data Sampel 1 2 3 4 5 6
7 8 9 10 Data Training 441 442 442 442 442 442 442 442 442 442 Data Testing 50 49 49 49 49 49 49 49 49 49 Gambar 2. Akurasi Klasifikasi RBFNN Menurut Jumlah Cluster (persen) 75.00 80.00 85.00 90.00 95.00 2 9 16 23 30 37 44 51 58 65 72 79 86 93 100 Ra ta -ra ta A k u ra si (% )
Jumlah Cluster (K) Akurasi Training Akurasi Testing
fold 6,  artinya  dengan  menggunakan arsitektur  RBFNN,  dari  49  data testing dalam fold tersebut,  48  daerah  berhasil
diklasifikasikan  sesuai  data  aktualnya  dan hanya  1  daerah  yang  diklasifikasikan berbeda dengan data aktualnya. Overfitting (akurasi hasil klasifikasi data training lebih tinggi  daripada  data testing )  arsitektur RBFNN (27-34-2) ini terjadi pada  6 dari 10 percobaan.
Sensitivitas  arsitektur  RBFNN  (27- 34-2) dari data testing fold 6 menunjukkan persentase paling tinggi yaitu sebesar 92,31
X 1 X 27 X 2 G 34 G 3 G 2 G 1 Y=0 Y=1 . . . . . . 1 W 34.1 W 3.2 W 3.1 W 2.2 W 2.1 W 1.2 W 1.1 W 34.2 W 0.1 W 0.2 Gambar 3. Arsitektur RBFNN (27-34-2) Gambar 4. Ketepatan Hasil Klasifikasi dengan RBFNN (27-34-2) 88.00 90.00 92.00 94.00 96.00 98.00 100.00 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Ra ta -ra ta A k u ra si (% ) Fold Training Testing
50 75 100 Sensitivitas Spesifikasi Persentase fold 1 fold 2 fold 3 fold 4 fold 5 fold 6 fold 7 fold 8 fold 9 fold 10
persen  yang  berarti  bahwa  arsitektur RBFNN  memberikan  ketepatan  klasifikasi sebesar 92,31 persen dalam mengklasifikasikan daerah tertinggal.
Spesifikasi  atau  ketepatan  klasifikasi daerah  tertinggal  dengan  model  RBFNN pada fold 5, fold 6, fold 7  dan fold 9 mencapai 100 persen, yang berarti keseluruhan  daerah  tidak  tertinggal  dalam keempat fold ini  diklasifikasikan  secara tepat sesuai dengan aktualnya. Testing fold 10  memberikan  spesifikasi  terendah,  yaitu 94,74  persen  dari  daerah  tidak  tertinggal yang  diklasifikasikan  dengan  tepat  sesuai status  sebenarnya  sebagai  daerah  tidak tertinggal.
Rata-rata  akurasi  yang  dihasilkan berdasarkan  10- fold  cross  validation pada arsitektur  RBFNN  (27-34-2)  mencapai 93,48  persen.  Rata-rata  sensitivitas  yang menggambarkan kemampuan jaringan alam mengklasifikasikan daerah tertinggal sesuai data  aktualnya  memberikan  hasil  sebesar 81,10  persen.  Untuk  spesifikasi,  RBFNN mampu menghasilkan ketepatan klasifikasi daerah  tidak  tertinggal  sebesar  97,43 persen.
Secara  umum,  berdasarkan  evaluasi performa  klasifikasi  dengan  menggunakan arsitektur RBFNN (27-34-2) diperoleh hasil performa  klasifikasi  yang  baik.  RBFNN memiliki  kelemahan  pada  sensitivitas namun unggul dalam spesifikasi. Rata-rata misclassification dari  model    RBFNN sebesar 6,52 persen dengan hasil
misclassification sebanyak  32  daerah. Misclassification pada RBFNN meliputi 22 daerah  tertinggal  yang  diklasifikasikan sebagai  daerah  tidak  tertinggal  dan  10
daerah tidak tertinggal yang diklasifikasikan  sebagai  daerah  tertinggal. Daftar daerah yang mengalami misclassification dari  total  10 fold data testing dapat dilihat pada Lampiran.
Misclassification merupakan besarnya  kesalahan  klasifikasi  pada  hasil prediksi  dibandingkan  data  aktual.  Rata- rata Misclassification yang  dihasilkan  dari data training sebesar 5,77 persen, sedangkan  pada  data testing sedikit meningkat menjadi sebesar 6,52 persen. F-Measure merupakan ukuran tunggal  dari  uji  performa  klasifikasi berdasarkan sensitivitas ( recall ) dan precision . Nilai  F-Measure dari  RBFNN sebesar  85,36  persen,  artinya  kinerja algoritma RBFNN dianggap baik
(mendekati  100  persen  semakin  baik).
Dalam  sudut  pandang  metode  RBFNN sebagai  metode  yang  relatif  akurat  untuk pengklasifikasian  daerah  tertinggal  di Indonesia,  data misclassification yang dihasilkan  dapat  menjadi  perhatian  untuk dikaji  lebih  lanjut  ataupun  menjadi pertimbangan  dalam  penentuan  kebijakan bagi stakeholder dan  pihak  yang  terkait. Data  hasil  klasifikasi  dengan  metode RBFNN  ini  dapat  menjadi  pembanding untuk  penentuan  status  daerah  tertinggal pada periode mendatang.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Pada pengklasifikasian dengan RBFNN, dengan algoritma k-means cluster didapatkan  jumlah cluster sebanyak  34 cluster , sehingga arsitektur yang terbentuk adalah  RBFNN  (27-34-2).  Arsitektur  ini tersusun  oleh  27 neuron pada input layer ,
Tabel 4. Rata-rata Misclassification RBFNN (27-34-2) Hasil Klasifikasi
Metode RBFNN Rata-rata Akurasi Rata-rata Misclassification (100-Akurasi)% Data Training 94,23 5,77 Data Testing 93,48 6,52 Tabel 5. F-Measure Arsitektur RBFNN (27-34-2)
Metode True Positive False Positive Precison Sensitivitas (Recall) F-Measure RBFNN 91 10 90,10 81,10 85,36
34 neuron pada hidden n layer , dan 2 neuron pada output layer .  Dari  segi  ukuran arsitektur  model,  RBFNN  cukup  efisien dengan  lebih  sedikit neuron pada hidden layer (sesuai  jumlah cluster ).  Rata-rata performa  klasifikasi  berdasarkan  10- fold cross  validation yang  diperoleh  dengan RBFNN  (27-34-2)  yaitu  akurasi  93,48 persen, sensitivitas 81,10 persen, spesifikasi 97,43 persen. Berdasarkan evaluasi performa klasifikasi dari arsitektur RBFNN dapat  disimpulkan  bahwa  metode  RBFNN memiliki  keunggulan  pada  spesifikasi. Untuk performa klasifikasi secara keseluruhan,  RBFNN  menghasilkan  nilai F-Measure sebesar 85,36 persen.
Untuk pengembangan  penelitian, dapat  dilakukan  pengklasifikasian  dengan menggunakan penggabungan ( hybrid ) model,  misalnya  model  Radial  Basis Probabilistic  Neural  Network  (RBPNN) yang  merupakan  kombinasi  dari  arsitektur jaringan  RBFNN  dengan  PNN.  RBPNN memadukan  keunggulan  dari  kedua  model yang  digabungkan  sehingga  diharapkan dapat  meningkatkan  performa  klasifikasi yang  dihasilkan.  Metose  RBFNN  ini  juga dapat diterapkan pada pemodelan klasifikasi  dengan  lebih  banyak  variabel dan cakupan data.

## DAFTAR PUSTAKA
Devega, Mariza. 2013. Diagnosa Kerusakan Bantalan Gelinding Menggunakan Metode RBFNN. Tesis. Semarang: Universitas Diponegoro. Fausett,  L.  1994. Fundamentals  of  Neural Networks:  Architectures,  Algorithms and Applications . Prentice-Hall, New Jersey, USA. Ghaderzadeh,  M.,  Fein,  R.,  Standring,  A. 2013. Early Detection of Cancer from
Benign  Hyperplasia  of  Prostate. Applied Medical Informatics Vol. 33, No. 3, pp: 45-54 Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2011). Data Mining  Concepts  and  Techniques Third Edition . Waltham: Elsevier Inc. Haykin,  S.  2008. Neural  Networks  and Learning  Machines .  New  Jersey:
Prentice Hall.
Kotsiantis,  S.,  Zaharakis,  I.,  Pintelas,  P.
2007. Supervised  machine  learning: A review of classification techniques. Frontiers  in  Artificial  Intelligence and Applications .
Kusumadewi, S. 2003. Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya). Yogyakarta (ID): Graha Ilmu.
Naibaho,  E.  2016.  Perbandingan  Back Propagation  Neural  Network  dan Learning  Vector  Quatization.  Tesis. Bandung: Universitas Padjajaran Priddy,  K.L.,  Keller,  P.E.  2005. Artificial Neural  Network  :  An  Introduction .
Washington: Spie Press
Sitamahalakshmi, T., et al. 2011.
Performance  Comparison  of  Radial Basis Function Networks and Probabilistic  Neural  Networks  for Telugu Character Recognition. Global Journal of Computer Science and Technology Volume 11 Issue 4 Wahyuningrum,  V.2017. Classification  of Underdeveloped Regency using Probabilistic Neural Networks. Proceeding International Conference (ICAS), Vol.2 No 1 (2017)
Živković,  Ž.,  Mihajlović,I.,  Nikolić,D. 2008. Artificial  Neural  Network Method  Applied  on  The  Nonlinear Multivariate  Problems. University  of Belgrade, Serbia

## LAMPIRAN
Daftar Variabel Output (Y) dan Variabel Input (X) Variabel Kode Nama Variabel Output (Y) Y Status Daerah      Y=1  Daerah Tertinggal Y=0  Daerah Tidak Tertinggal Input (X) X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 X 9 X 10 X 11 X 12 X 13 X 14 X 15 X 16 X 17
X 18 X 19 X 20
X 21 X 22 X 23 X 24 X 25 X 26 X 27

## Kriteria Perekonomian Masyarakat
Persentase penduduk miskin (BPS,Susenas) Pengeluaran konsumsi per kapita (BPS,Susenas)

## Kriteria Sumber Daya Manusia
Angka harapan hidup  (BPS,Susenas) Rata-rata lama sekolah  (BPS,Susenas) Angka melek huruf  (BPS,Susenas)

## Kriteria Infrastruktur
Jumlah desa dengan jenis permukaan jalan terluas aspal/beton  (BPS,Podes) Jumlah desa dengan jenis permukaan jalan terluas diperkeras  (BPS,Podes) Jumlah desa dengan jenis permukaan jalan terluas tanah (BPS,Podes) Jumlah desa dengan jenis permukaan jalan terluas lainnya (BPS,Podes) Persentase rumah tangga pengguna listrik  (BPS,Podes)
Persentase rumah tangga pengguna telepon (BPS,Podes) Persentase rumah tangga pengguna air bersih  (BPS,Podes)
Jumlah desa yang memiliki pasar tanpa bangunan permanen  (BPS,Podes) Jumlah prasarana kesehatan per 1000 penduduk  (BPS,Susenas) Jumlah dokter per 1000 penduduk  (BPS,Susenas) Jumlah SD dan SMP per 1000 penduduk  (BPS,Susenas)

## Kriteria Kemampuan Keuangan Daerah
Kemampuan keuangan daerah (Kemenkeu)

## Kriteria Aksesibilitas
Rata-rata  jarak  dari  kantor  desa/kelurahan  ke  kantor  kabupaten  yang membawahi (BPS,Podes)
Jumlah desa dengan akses ke pelayanan kesehatan >5 km  (BPS,Podes) Jarak desa ke pelayanan pendidikan dasar  (BPS,Podes)

## Kriteria Karakteristik Daerah
Persentase desa gempa bumi  (BPS,Podes) Persentase desa tanah longsor  (BPS,Podes)
Persentase desa banjir (BPS,Podes)
Persentase desa bencana lainnya (BPS,Podes)
Persentase desa di kawasan hutan lindung (BPS,Podes)
Persentase desa berlahan kritis  (BPS,Podes)
Persentase desa konflik satu tahun terakhir (BPS,Podes)
Hasil Eksplorasi Data: Uji Multikolinieritas dan Output Regresi Logistik
UJI MULTIKOLINIERITAS VIF >5 artinya variabel mengandung masalah multikolinieritas
> data<-read.csv("dataNN.csv") > reg.log<- glm(Y_2015~X1+X2+X3+X4+X5+X6+X7+X8+X9+X10+X11+X12+X13+X14+X15+X16+X17+ X18+X19+X20+X21+X22+X23+X24+X25+X26+X27,data=data) > vif(reg.log)
X1            X2           X3           X4           X5           X6           X7           X8 2.831022 2.253291 1.562333 5.540024 5.655349 3.148160 1.517814 3.439646 X9           X10         X11         X12          X13         X14         X15         X16 2.274809 4.922362 2.752009 2.334973 1.463256 7.959401 3.319661 6.485056 X17         X18          X19        X20          X21         X22         X23         X24
1.577984 2.019335 5.429571 4.280363 1.194668 1.327243 1.241577 1.219430
X25         X26          X27
1.858747 1.489184 1.243659
REGRESI LOGISTIK data<-read.csv("dataNN.csv") kab <- data[,1] data[,1] <- NULL train2<-sample(nrow(data),round(0.9*nrow(data))) data_train2<-data$Y_2015[train2] data_test<-data$Y_2015[-train2] fit<-glm(Y_2015~.,data=data[train2,],family="binomial") logistics.train2<-fit$fitted.value ##prediction mat.logis.train2<-table(round(data$Y_2015[train2]),round(logistics.train2,0)) #confusion matrix acc.logis.train2<-sum(diag(mat.logis.train2))/sum(mat.logis.train2)  #accuracy logistics.test<-predict(fit,newdata=data[-train2,],type="response") ##prediction mat.logis.test<-table(round(data$Y_2015[-train2]),round(logistics.test,0)) #confusion matrix acc.logis.test<-sum(diag(mat.logis.test))/sum(mat.logis.test) #accuracy result.acc. training 2<-c(acc.logis.train2) ##akurasi training result.acc. testing 2<-c(acc.logis.test) result<-rbind(result.acc. training 2,result.acc. testing 2) colnames(result)<-c("Logistics Regression") rownames(result)<-c(" Training ", " Testing ") result

## Ringkasan Data Penelitian
No.
Urut Nama Kabupaten
Y X 1 X 2 ... X 27 1 SIMEULUE 0 20,57 628,09 ... 0,00 2 ACEH SINGKIL 1 18,73 620,40 ... 3,33 3 ACEH SELATAN 0 13,44 616,71 ... 0,38 4 ACEH TENGGARA 0 14,39 609,76 ... 4,16 5 ACEH TIMUR 0 16,59 599,27 ... 0,58 . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . 490 DEIYAI 1 47,52 593,06 ... 0,00 491 JAYAPURA 0 16,19 650,99 ... 5,13 Sumber: BPS dan Kemenkeu, diolah
Ringkasan Data Hasil Standarisasi Variabel Input (X) No. Urut Nama Kabupaten X 1 X 2 ... X 27 1 SIMEULUE 0,41119 0,81892 ... 0,00000 2 ACEH SINGKIL 0,37099 0,78362 ... 0,08772 3 ACEH SELATAN 0,25541 0,76669 ... 0,01012 4 ACEH TENGGARA 0,27616 0,73478 ... 0,10936 5 ACEH TIMUR 0,32423 0,68663 ... 0,01536 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 490 DEIYAI 1,00000 0,65813 ... 0,00000 491 JAYAPURA 0,31549 0,92403 ... 0,13495 Sumber: Hasil Pengolahan
Pembagian Data Berdasarkan 10-Fold cross validation
1. Sampel
2.
3. Fold
4. 1 5. 2 6. 3 7. 4 8. 5 9. 6 10. 7 11. 8 12. 9 13. 10 Data Sampel Data Trainin g Data Testing Fold 1  14. 50 15. 50 16. 50 17. 50 18. 50 19. 50 20. 50 21. 50 22. 50 23. 50 1 441 50 Fold 2  24. 49 25. 49 26. 49 27. 49 28. 49 29. 49 30. 49 31. 49 32. 49 33. 49 2 442 49 Fold 3  34. 49 35. 49 36. 49 37. 49 38. 49 39. 49 40. 49 41. 49 42. 49 43. 49 3 442 49 Fold 4  44. 49 45. 49 46. 49 47. 49 48. 49 49. 49 50. 49 51. 49 52. 49 53. 49 4 442 49 Fold 5  54. 49 55. 49 56. 49 57. 49 58. 49 59. 49 60. 49 61. 49 62. 49 63. 49 5 442 49 Fold 6  64. 49 65. 49 66. 49 67. 49 68. 49 69. 49 70. 49 71. 49 72. 49 73. 49 6 442 49 Fold 7  74. 49 75. 49 76. 49 77. 49 78. 49 79. 49 80. 49 81. 49 82. 49 83. 49 7 442 49 Fold 8  84. 49 85. 49 86. 49 87. 49 88. 49 89. 49 90. 49 91. 49 92. 49 93. 49 8 442 49 Fold 9  94. 49 95. 49 96. 49 97. 49 98. 49 99. 49 100. 49 101. 49 102. 49 103. 49 9 442 49 Fold 10 104. 49 105. 49 106. 49 107. 49 108. 49 109. 49 110. 49 111. 49 112. 49 113. 49 10 442 49 116.
Rata-rata Akurasi Training dan Testing RBFNN Menurut Jumlah Cluster ( k-means cluster ) Cluster (k) Akurasi Training Akurasi Testing Cluster (k) Akurasi Training Akurasi Testing Cluster (k) Akurasi Training Akurasi Testing 2 0,8769 0,8716 35 0,8857 0,8718 68 0,8753 0,8716 3 0,8798 0,8778 36 0,9118 0,9022 69 0,8731 0,8715 4 0,8798 0,8798 37 0,8753 0,8781 70 0,8106 0,8126 5 0,9052 0,8859 38 0,9228 0,9206 71 0,7812 0,7800 6 0,9122 0,9001 39 0,8502 0,8512 72 0,8812 0,8759 7 0,9054 0,8940 40 0,8891 0,8756 73 0,8656 0,8756 8 0,9188 0,9001 41 0,8905 0,8798 74 0,8855 0,8780 9 0,9224 0,9022 42 0,8473 0,8531 75 0,8667 0,8596 10 0,9269 0,9144 43 0,9265 0,9246 76 0,8570 0,8491 114. Data Training 115. Data Testing
11 0,9305 0,9103 44 0,9076 0,9024 77 0,7991 0,7879 12 0,9314 0,9226 45 0,8545 0,8614 78 0,8167 0,8514 13 0,9319 0,9185 46 0,8989 0,9001 79 0,8078 0,8070 14 0,9353 0,9266 47 0,8430 0,8369 80 0,7576 0,7804 15 0,9231 0,9083 48 0,7930 0,7718 81 0,7743 0,7727 16 0,9131 0,8859 49 0,8724 0,8736 82 0,7703 0,7557 17 0,9242 0,8981 50 0,9421 0,9328 83 0,8821 0,8716 18 0,9389 0,9287 51 0,8701 0,8737 84 0,8368 0,8351 19 0,9104 0,9025 53 0,8436 0,8514 85 0,8131 0,8065 20 0,9246 0,9187 53 0,8749 0,8532 86 0,7713 0,7593 21 0,9226 0,9165 54 0,8651 0,8350 87 0,9310 0,9185 22 0,8327 0,8435 55 0,7826 0,7859 88 0,8201 0,8123 23 0,9233 0,9164 56 0,9219 0,9123 89 0,8719 0,8675 24 0,8774 0,8654 57 0,9063 0,8981 90 0,8312 0,8493 25 0,9437 0,9227 58 0,8291 0,8228 91 0,8635 0,8678 26 0,8912 0,8715 59 0,8484 0,8226 92 0,8448 0,8348 27 0,9124 0,8858 60 0,8803 0,8718 93 0,8352 0,7968 28 0,9201 0,9028 61 0,8156 0,8065 94 0,9088 0,8981 29 0,9269 0,9246 62 0,8321 0,8456 95 0,9265 0,9083 30 0,8744 0,8636 63 0,8599 0,8189 96 0,8418 0,8369 31 0,8375 0,8348 64 0,8762 0,8756 97 0,8525 0,8409 32 0,8853 0,8858 65 0,8359 0,8228 98 0,8565 0,8657 33 0,8405 0,8369 66 0,8197 0,8042 99 0,8726 0,8675 34 0,9423 0,9348 67 0,8394 0,8654 100 0,8715 0,8676
Sumber: Hasil Pengolahan
Confision matrix Hasil  Prediksi RBFNN (27-34-2) Menurut 10-fold  cross validation
Aktual Prediksi RBFNN (27-34-2) Training Testing 1 0 1 0 Fold 1 1 85 19 7 2 0 9 328 1 40 Fold 2 1 90 16 6 1 0 8 328 1 41 Fold 3 1 83 20 9 1 0 7 332 2 37 Fold 4 1 85 16 11 1 0 6 335 2 35 Fold 5 1 79 22 9 3 0 7 334 0 37 Fold 6 1 79 21 12 1
0 9 333 0 36 Fold 7 1 82 16 11 4
0 8 336 0 34 Fold 8 1 87 16 7 3
0 6 333 2 37 Fold 9 1 82 17 9 5 0 8 335 0 35 Fold 10 1 84 18 10 1
0 6 334 2 36 Total 1 91 22 0 10 368 Sumber: Hasil Pengolahan
Performa Klasifikasi Data Training dan Testing dengan Arsitektur RBFNN (27-34-2)
Percobaan Training Testing M AK SV SP Lama M AK SV SP 1 6,35 93,65 81,73 97,33 4,989 6,00 94,00 77,78 97,56 2 5,43 94,57 84,91 97,62 4,924 4,08 95,92 85,71 97,62 3 6,11 93,89 80,58 97,94 4,973 6,12 93,88 90,00 94,87 4 4,98 95,02 84,16 98,24 4,950 6,12 93,88 91,67 94,59 5 6,56 93,44 78,22 97,95 5,320 6,12 93,88 75,00 100,00 6 6,79 93,21 79,00 97,37 5,414 2,04 97,96 92,31 100,00 7 5,43 94,57 83,67 97,67 23,150 8,16 91,84 73,33 100,00 8 4,98 95,02 84,47 98,23 5,008 10,20 89,80 70,00 94,87 9 5,66 94,34 82,83 97,67 4,930 10,20 89,80 64,29 100,00 10 5,43 94,57 82,35 98,24 5,008 6,12 93,88 90,91 94,74 Rata-rata 5,77 94,23 82,19 97,82 6,867 6,52 93,48 81,10 97,43

## Sumber: Hasil Pengolahan
Keterangan: M (% Misclassification ); AK (%Akurasi); SV (%Sensitivitas); SP (%Spesifikasi); Lama (Waktu Komputasi dalam detik)
Daftar Daerah dengan Prediksi Misclassification per Testing Fold Menggunakan RBFNN (27- 34-2)
No. Testing Fold Nama Daerah Aktual Prediksi 1 1 KEPULAUAN MERANTI Tidak Tertinggal Tertinggal 2 1 MUSI RAWAS Tertinggal Tidak Tertinggal 3 1 BOALEMO Tertinggal Tidak Tertinggal 4 2 SIMEULUE Tidak Tertinggal Tertinggal 5 2 LEBAK Tertinggal Tidak Tertinggal 6 3 HALMAHERA UTARA Tidak Tertinggal Tertinggal 7 3 BIAK NUMFOR Tertinggal Tidak Tertinggal 8 3 KATINGAN Tidak Tertinggal Tertinggal 9 4 MANOKWARI Tidak Tertinggal Tertinggal 10 4 KAPUAS HULU Tertinggal Tidak Tertinggal 11 4 MALUKU TENGGARA Tidak Tertinggal Tertinggal 12 5 TOLI-TOLI Tertinggal Tidak Tertinggal 13 5 BONDOWOSO Tertinggal Tidak Tertinggal 14 5 KEEROM Tertinggal Tidak Tertinggal 15 6 NIAS Tertinggal Tidak Tertinggal 16 7 SITUBONDO Tertinggal Tidak Tertinggal 17 7 HULU SUNGAI UTARA Tertinggal Tidak Tertinggal 18 7 BENGKAYANG Tertinggal Tidak Tertinggal 19 7 POHUWATO Tertinggal Tidak Tertinggal 20 8 NIAS BARAT Tertinggal Tidak Tertinggal 21 8 POSO Tidak Tertinggal Tertinggal 22 8 NUNUKAN Tertinggal Tidak Tertinggal 23 8 SELUMA Tertinggal Tidak Tertinggal 24 8 HALMAHERA TENGAH Tidak Tertinggal Tertinggal 25 9 PANDEGLANG Tertinggal Tidak Tertinggal 26 9 KONAWE Tertinggal Tidak Tertinggal 27 9 LAMPUNG BARAT Tertinggal Tidak Tertinggal 28 9 BOMBANA Tertinggal Tidak Tertinggal 29 9 PASAMAN BARAT Tertinggal Tidak Tertinggal
30 10 KOLAKA UTARA Tidak Tertinggal Tertinggal 31 10 PROBOLINGGO Tidak Tertinggal Tertinggal 32 10 NABIRE Tertinggal Tidak Tertinggal Sumber: Hasil Pengolahan