alwanrahmana/ner_scientific_resampled huggingface dataset:
menyebabkan kerentanan sosial tiap daerah di Indonesia berbeda-beda. Oleh karena itu perlu dilakukan penelitian untuk mengetahui gambaran mengenai kerentanan sosial di seluruh Indonesia. Penelitian ini meneliti tentang persebaran kerentanan sosial yang ada di Indonesia menggunakan metode Geographically Weighted Principal Components Analysis ( GWPCA ) dan juga melakukan clustering yaitu dengan menerapkan Fuzzy Geographically Weighted Clustering ( FGWC ) menggunakan optimasi Particle Swarm Optimization ( PSO ) . Hasil yang didapatkan dari penelitian ini adalah gambaran kerentanan sosial yang ada di seluruh Indonesia dalam tinggi dan rendah kerentanan. Kata Kunci— Bencana alam , kerentanan sosial , GWPCA , FGWC-PSO. [SEP] Dari hasil pembahasan peroleh , yaitu : Dari hasil peta yang ada , dengan melihat hasil cluster maka daerah kerentanan sosial yang tinggi berada di sekitar Kalimantan sebelah timur , Jawa , Sulawesi Utara , dan beberapa daerah di Papua. Persebaran kerentanan sosial yang dapat dilihat di peta memiliki pola yang mengelompok yang menyebabkan adanya
analisis data marketplace menjadi bias. Untuk mengurangi duplikasi data , maka penelitian ini mengkaji pengembangan mekanisme untuk mengidentifikasi duplikasi akun toko antar marketplace yang berbeda. Algoritma kesamaan kata yang digunakan yaitu Levenshtein Distance untuk kesamaan nama toko dan Cosine Similarity untuk kesamaan etalase , deskripsi dan nama produk. Hasil pengujian dengan regresi logistik biner diketahui bahwa variabel yang memiliki pengaruh terbesar terhadap status kesamaan akun toko berturut-turut yaitu nama toko , nama produk , etalase toko , dan deskripsi toko. Hasil prediksi kesamaan akun toko dengan model tersebut memiliki total akurasi untuk data dengan dan tanpa stemming berturut-turut sebesar 96.3 % dan 96.2 % . Berdasarkan hasil tersebut maka model ini bisa digunakan untuk memprediksi kesamaan akun toko antar marketplace , sehingga bisa membentuk repositori marketplace untuk penyusunan statistik e-commerce. Kata Kunci— Marketplace , algoritma kesamaan kata , Levenshtein Distance , Cosine Similarity [SEP] Berdasarkan pengujian yang dilakukan , terdapat empat variabel yang bisa digunakan untuk mengidentifikasi duplikasi berdasarkan kesamaan akun toko antar marketplace yang berbeda yaitu nama toko , etalase Hasil matching berdasarkan nama toko , didapatkan bahwa dari 959 toko yang nilai Levenshtein Distance maksimal 1 terdapat 78.94 % toko yang dapat dipastikan kesamaan kepemilikannya. Adapun hasil matching berdasarkan nama produk , etalase , dan deskripsi toko dengan Cosine Similarity memiliki persentase nilai kemiripan ≥ 0.5 berturut-turut sebesar 57-78 % , 30-36 % turut adalah nama toko , nama produk , etalase toko dan deskripsi toko. Adapun prediksi kesamaan akun toko dengan model tersebut memiliki total akurasi untuk data dengan dan tanpa stemming berturut-turut sebesar 96.3 % dan 96.2 % . Terlihat bahwa perbedaan hasil untuk data dengan dan tanpa stemming tidak jauh berbeda kali lipat lebih lama dibandingkan tanpa stemming. Adapun evaluasi dari model dengan menggunakan uji Hosmer and Lemeshow diketahui bahwa model telah cukup menjelaskan data. Berdasarkan hasil Makalah Skripsi – Program
merupakan 10 penyakit teratas di dunia yang menyebabkan kematian dan merupakan penyakit menular yang paling berbahaya. Salah satu faktor dari penyebaran dan penularan Tuberkulosis adalah lingkungan. Data dari citra satelit mampu memberikan informasi spasial tentang sebaran dan kondisi kualitas lingkungan dengan cepat dan akurat. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui gambaran umum sebaran Tuberkulosis di Pulau Jawa dan mengidentifikasi faktor- faktor yang mempengaruhi dengan mempertimbangkan efek ada tidaknya pengaruh antar wilayah yang berdekatan. Metode penelitian ini menggunakan pendekatan Geographically Weighted Negative Binomial Regression ( GWNBR ) . Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah kasus Tuberkulosis di Pulau Jawa persebarannya cenderung berkelompok antara wilayah dengan jumlah kasus tinggi maupun rendah , sehingga menandakan terdapat efek spasial antar wilayah. Berdasarkan hasil GWNBR menunjukan adanya perbedaan signifikansi variabel di tiap wilayah dan membentuk sebanyak 64 kelompok kecamataan berdasarkan variabel yang signifikan. Dengan penelitian ini diharapkan dapat membantu para pemangku kepentingan dalam membuat kebijakan untuk masing-masing wilayah dalam pencegahan dan penanggulangan Tuberkulosis di Pulau Jawa. Kata Kunci— Tuberkulosis ,
, 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Budi Yuniarto , S.ST , M.Si Ringkasan— Pengembangan metode clustering semakin bermacam-macam dan berdasarkan penelitian Xu dan Tian ( 2015 ) salah satu metode clustering dengan integrasi metode K- Means pada arsitektur metode Fuzzy ART atau disebut dengan Fuzzy ART K-Means Clustering Technique ( FAKMCT ) . Belum ada penerapan metode FAKMCT pada package R. Penelitian ini telah berhasil mengembangkan package R ‘fakmct’ dan telah tersedia pada situs Comprehensive R Archive Network ( CRAN ) melalui https Technique ( FAKMCT ) yang diusulkan oleh Sengupta et al. , ( 2011 ) telah berhasil dikembangkan dalam package R ‘fakmct’ dan telah tersedia pada situs Comprehensive R Archive Network https : / / CRAN.R- ( CRAN ) melalui project.org / package=fakmct. Berdasarkan uji validitas dengan pendekatan metode K-Means dan menggunakan data telah IRIS , package R yang dikembangkan
lain sebagainya. Maka dari Abstrak—Pada tahun 2020 , BPS dan BPPT mengembangkan Survei Kerangka Sampel Area ( KSA ) untuk tanaman jagung untuk mendapatkan data ketahanan pangan yang akurat dan presisi. Disisi lain , Survei KSA memiliki beberapa kelemahan dalam penerapannya yaitu tidak bisa menelusuri area yang tidak dapat dijangkau , dan itu dimanfaatkan remote sensing sebagai teknik pengumpulan data.. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan model klasifikasi lahan jagung dan fase tanam jagung terbaik menggunakan machine learning dan deep learning serta metode SMOTE. Hasil penelitian menunjukan bahwa model terbaik klasifikasi lahan dan fase tanam jagung masing-masing yaitu CNN-1D-SMOTE 2 label dengan akurasi 85 % , presisi 79 % , dan f1-score 70 % dan SVM tanpa SMOTE akurasi 58 % , presisi 59.5 % , sensitivitas 54 % , dan f1-score 55.7 % . Kemudian didapatkan estimasi luas tanam jagung untuk tahun 2021 sebesar 36.049,15 ha. Kata Kunci— klasifikasi lahan dan fase jagung , estimasi luas tanam jagung , remote sensing , machine learning & deep learning , SMOTE. [SEP] dapat bahwa disimpulkan ditingkatkan Berdasarkan hasil penelitian , untuk klasifikasi lahan jagung dapat atau mengoptimasi model. Dengan melakukan optimasi seperti mengoptimalkan preprocessing yang tepat seperti mengatasi data outlier
tidak semua orang bisa menggunakan bahasa verbal sebagai alat komunikasi. Sehingga penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan modul penerjemah bahasa isyarat BISINDO sebagai penghubung antara masyarakat umum dengan penyandang tunarungu sehingga dapat memperkuat hubungan interpersonal antara kedua belah pihak. Modul penerjemah Bahasa Isyarat Indonesia dibangun dengan bantuan modul Mediapipe sebagai modul ekstraksi fitur tangan dan pose tubuh , dan pelatihan modul penerjemah menggunakan arsitektur LSTM. Berdasarkan hasil pengujian , model LSTM yang dibangun mendapatkan akurasi sebesar 92,857 % dan memiliki efisiensi yang lebih baik dibandingkan model penelitian terdahulu. Kata Kunci— Penerjemah Bahasa Isyarat , BISINDO , Ekstraksi Fitur , Mediapipe. [SEP] Berdasarkan hasil , Model LSTM yang diusulkan pada penelitian ini juga memiliki performa yang cukup baik dengan akurasi testing sebesar 92.857 % , bahkan model yang diusulkan memiliki performa yang lebih baik dari
Ekstraksi Informasi Website Security Vulnerabilities Menggunakan Named Entity Recoqnition ( NER ) Muhammad Ferdi ( 221810454 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Farid Ridho , S.S.T. , M.T Ringkasan— Jumlah pengguna layanan internet dunia terus meningkat setiap tahunnya yang diikuti dengan perkembangan website yang merupakan platform yang mudah diakses. Tetapi , dibalik kemudahan aksesnya website memiliki kerentanan terhadap serangan siber seperti SQL injection , XSS ( Cross-Site Scripting ) dan phising. Penelitian ini mengekstraksi informasi terkait dengan website security vulnerabilities pada data Common Vulnerabilities and Exposures ( CVE ) tahun 2020-2022 menggunakan model Named Entity Recognition ( NER ) bahasa Inggris custom menggunakan spaCy yaitu salah satu library pemrograman python. Data dikumpulkan dari website CVE dengan metode web scraping. Hasil pengujian model diperoleh hasil Precision 77,42 % , Recall 52,17 % dan F1-score 62,34 % . Hasil ekstraksi data diperoleh 1027 entitas. Jenis serangan yang paling banyak dilaporkan adalah XSS. Jenis perangkat yang paling sering mengalami kerentanan yaitu android. Celah yang sering digunakan oleh penyerang yaitu admin panel. Dampak yang paling sering terjadi adalah pengambilalihan website. Sementara itu , Software dan sistem operasi yang sering mengalami kerentanan yaitu software-software dari IBM. Website yang dilaporkan sering mengalami kerentanan dan serangan adalah Wordpress. Kata Kunci— Website , Common Vulnerabilities and Exposures ( CVE ) , Named Entity Recognition ( NER ) , spaCy. [SEP] Kesimpulan dari penelitian ini berdasarkan hasil dan pembahasan di atas adalah 1. Peneliti telah berhasil melakukan pemodelan Named Entity Recognition ( NER ) bahasa Inggris menggunakan library SpaCy pada bahasa pemrograman python dengan data yang digunakan adalah data Common Vulnerabilities and Exposures ( CVE ) tahun 2020 sampai tahun 2022 terkait dengan website security vulnerabilities. Model Named Entity Recognition ( NER ) dilatih , divalidasi dan dilakukan pengujian menggunakan data yang sudah dilabeli sebelumnya. Proses pelabelan data mengikuti dan menyesuaikan format data yang digunakan dalam
di bidang keamanan dan hukum untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat secara menyeluruh. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun sistem SDSKI berbasis web untuk memuat data statistik kriminal dengan konsep , definisi , serta standar data yang dapat dibagipakaikan antar instansi pusat serta daerah. Pengembangan sistem pada penelitian ini menggunakan metode System Development Life Cycle ( SDLC ) dengan model Waterfall dan evaluasi sistem menggunakan kuesioner System Usability Scale ( SUS ) . Hasil penelitian ini adalah Product Requirement Document ( PRD ) , Functional Specification Document ( FSD ) , dan prototipe antarmuka sistem. Kata Kunci— Satu Data Statistik Kriminal Indonesia , Statistik Kriminal , Sistem. [SEP] Sistem
beberapa faktor salah satunya yaitu sentimen mengenai pasar saham. Salah satu media yang menjadi wadah yang mencerminkan opini dan sentimen masyarakat yaitu twitter. Penelitian ini akan menganalisis sentimen dari pengguna twitter dengan teknik semi-supervised learning menggunakan metode klasifikasi support vector machine. Akurasi yang dihasilkan dari analisis sentimen yaitu sebesar 76 % . Selanjutnya dilakukan cross spectral analysis yang menghasilkan adanya keterkaitan antara pergerakan IHSG dan sentimen pengguna twitter. Sentimen positif merupakan early warning bagi harga penutupan dan sepanjang sejarah yaitu mencapai level 7.276 pada 21 April 2022. [SEP] 7.1 Kesimpulan Berdasarkan hasil dan pembahasan pada bab sebelumnya , dapat disimpulkan bahwa : 1. Hasil klasifikasi sentimen menggunakan support vector machine menunjukkan bahwa sentimen pengguna twitter terhadap pasar saham cenderung netral. Sentimen netral kebanyakan membahas mengenai pasar saham namun tidak berdampak juga menjelaskan mengenai ilmu-ilmu dalam pasar saham. Sementara itu sentimen positif dan sentimen negatif membahas mengenai pasar saham yang bisa berdampak terhadap pergerakan harga dan volume
, analisis dengan sumber big data dapat digunakan untuk mengidentifikasi tren dan pola dalam pasar tenaga kerja. Tujuan utama penelitian ini adalah menganalisis tren pasar tenaga kerja yang dapat dikaitkan dengan klasifikasi baku lapangan usaha dan jabatan di Indonesia. Penelitian ini menggunakan data lowongan pekerjaan dari portal kerja online dengan menerapkan teknik Ekstraksi Informasi menggunakan library SpaCy dan klasifikasi multi-kelas yang Algoritma yang digunakan dalam klasifikasi adalah Multinomial Naïve Bayes , Linear SVC , Random Forest , Logistic Regression , dan K-Nearest Neighbor. Model terbaik pada pengklasifikasian lapangan usaha adalah Linear SVC dengan F1- score 94,9 % dan akurasi 96,3 % . Pada pengklasifikasian jabatan juga didapatkan Linear SVC sebagai model terbaik , dengan F1- score sebesar 71,4 % dan akurasi sebesar 88 % . Sedangkan untuk model ekstraksi informasi terbaik memiliki rata-rata precision 99 % , recall 98 % , dan F1-score 98.5 % . Kata Kunci— Lowongan Pekerjaan , Klasifikasi , Ekstraksi Informasi. [SEP] Berdasarkan hasil dan pembahasan pada bagian sebelumnya , berikut
Internal ini dikembangkan dengan pemrograman berbasis web yang menggunakan bahasa PHP dan database MySQL. Pengembangan System Development Life Cycle ( SDLC ) dengan pendekatan waterfall. ini dapat membantu Badan Diharapkan sistem Perencanaan dan Pengembangan ( Bappeda Litbang ) Kabupaten Tuban Kunci— Pengembangan , Survei , Kinerja , Bappeda Litbang , Web [SEP] b. Pengembangan a. Pengembangan sistem aplikasi siskip Tuban telah diselesaikan dengan baik. Sistem ini lebih efektif dan efisien daripada sistem sebelumnya. aplikasi siskip menggunakan database dan server dan sudah dapat diakses melalui internet sehingga informasi pada aplikasi ini telah terintegrasi dengan baik. sistem c. Pada pengujian black box , fitur-fitur telah berjalan dengan semestinya. d. Berdasarkan hasil kuesioner SUS , Sistem yang telah dikembangkan mendapat tingkat kepuasan pengguna dalam kategori sangat baik. 2. Saran a. Instrumen survei yang digunakan dan dibuat khusus untuk Pemerintah Kabupaten Tuban. Alangkah
mesin penerjemah. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk membuat mesin penerjemah adalah Neural Machine Translation ( NMT ) . NMT yang sekarang sudah ada masih memiliki berbagai kekurangan dan perlu dilakukan digunakan untuk menghasilkan model dengan performa yang terbaik. Sehingga penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan arsitektur model NMT dan melakukan simulasi pada masing-masing parameter Neural Network dan ukuran pada arsitektur modelnya , antara lain batch size , epoch , optimizer , activation function , dan dropout rate. Hasil yang didapatkan adalah model pengembangan dapat mengatasi masalah overfitting dari model sebelumnya dengan akurasi sebesar 72,24 % dan skor BLEU sebesar 45,83 % yang dilakukan pada data uji lainnya. Kata Kunci—Arsitektur , Neural Network , NMT , Parameter [SEP] Model yang telah , dan metode cross validation dapat mengatasi overfit pada model dasar. Sehingga mendapatkan akurasi sebesar 72,24 % dan skor BLEU sebesar 45,83 % pada data test. Kemudian hasil dari simulasi hyperparameter antara lain
Namun demikian , interval pengumpulannya yang panjang , membuat data ini kurang dapat diandalkan. Untuk itu , data hasil ekstraksi citra sebagai variabel pernyerta. Oleh sebab itu , penelitian ini akan mempelajari penggunaan citra satelit sebagai sumber data variabel penyerta untuk mengestimasi kemiskinan dengan SAE. Pada penelitian ini , dilakukan SAE tingat kemiskinan pada 71 kecamatan tersampel dari wilayah amatan. Adapun variabel penyerta yang ialah data Podes , ekstraksi citra satelit , dan digunakan kombinasi keduanya. Berdasarkan ukuran evaluasi MSE dan RSE dari hasil estimasi , ditemukan bahwa model terbaik ialah SAE dengan variabel penyerta ekstraksi citra satelit. Oleh sebab itu , pemetaan kemiskinan menggunakan hasil estimasi pada model tersebut. satelit dapat dijadikan altervatif Kata Kunci— Kemiskinan , Small Area Estimation ( SAE ) , EBLUP , Citra Satelit , Remote Sensing. [SEP] Berdasarkan hasil penelitan yang VII. telah dipaparkan sebelumnya , berikut beberapa hal yang dapat disimpulkan. 1. ini langsung. Hal Estimasi tidak langsung dari persentase kemiskinan penduduk pada 71 kecamatan tersampel dengan beberapa lebih baik variabel penyerta memberikan hasil yang dibandingkan estimasi terlihat dari konvergensi hasil estimasi serta nilai MSE dan RSE yang dihasilkan. Dengan demikian , estimasi tidak langsung yang dihasilkan mampu menurunkan kesalahan dari estimasi langsung. 2. Ditinjau dari variabel penyerta yang digunakan , SAE EBLUP-Fay Herriot dengan variabel penyerta citra satelit menghasilkan estimasi yang paling baik. Hal ini terlihat dari pola MSE dan RSE yang dihasilkan dari model tersebut yang relatif berada di bawah model
itu dibutuhkan sistem yang dapat meningkatkan eﬁsiensi dalam pelaksanaan pencatatan pelanggaran mahasiswa di STIS. Pembangunan sis- tem pencatatan pelanggaran berbasis Android dan Web dibu- tuhkan untuk menciptakan eﬁsiensi dari sistem pencatatan terse- but. Untuk itu dalam penelitian kali ini penulis ingin mengem- bangkan sebuah sistem pencatatan pelanggaran yang sudah ada agar lebih eﬁsien dalam melakukan pencatatan pelanggaran mahasiswa di STIS yang berbasis android dengan memanfaatkan teknologi scanner dan QR Code yang nantinya terdapat pada badge mahasiswa STIS dan juga aplikasi berbasis web yang dapat digunakan oleh pegawai BAAK untuk menambahkan nilai sanksi pelanggaran mahasiswa. Adapun sistem akan dibangun dengan menggunakan framework Flutter untuk pembangunan aplikasi android dan memanfaatkan MySql sebagai manajemen pencatatan pelanggaran yang ada , dimana hak untuk penamba- han poin pelanggaran ini hanya dimiliki oleh pegawai BAAK yang ditugaskan. Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Saat ini , pembangunan aplikasi android sudah dilakukan evaluasi sistem dengan menggunakan BlackBox-Testing dan SUS.Untuk pengujian BlackBox-Testing aplikasi android un- tuk pengguna pegawai dan anggota SPD didapat kesimpulan bahwa aplikasi dapat berjalan sesuai harapan , dimana ﬁtur maupun fungsi dari setiap menu maupun objek yang ada berfungsi dengan baik dan sesuai dengan tujuan perancan- gan. Dari evaluasi yang dilakukan , didapat nilai SUS sebesar 83,125. Hasil penelitian hingga saat ini berupa pengembangan ap- likasi android dan aplikasi web. Aplikasi android yang diban- gun sudah dapat menjalankan fungsinya sebagai sistem untuk pencatatan pelanggaran dengan memanfaatkan ﬁtur pemindai QR Code dan mengirimkan data pelanggaran tersebut kedalam server. Untuk
kejahatan Ringkasan— Penggunaan internet yang semakin tinggi dapat meningkatkan risiko siber dengan memanfaatkan celah keamanan pada suatu sistem. Untuk mencegah terjadinya kejahatan siber , diperlukan pengujian keamaan yang memadai. Penelitian ini bertujuan untuk menguji kemungkinan keberadaan celah keamanan pada SIPADU-NG. Hasil penelitian memperlihatkan bahwa SIPADU-NG memiliki tingkat keamanan yang relatif baik dengan celah keamanan tingkat rendah ( clickjacking ) , dan moderate ( path traversal ) Kata Kunci— Penetration testing , Vulnerability , Keamanan , OWASP [SEP] Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan dari bab sebelumnya dapat disimpulkan bahwa : 1. Uji penetrasi terhadap url telah dilakukan https : /
Heteroskedasticity Studi Kasus : Saham MEDC Faiz Syafiq Osdimansyah ( 221910760 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Bony Parulian Josaphat , S.Si. , M.Si. Ringkasan— Investasi saham sering menghadapi risiko yang investor dalam tidak menentu. Dalam rangka membantu pengambilan keputusan investasi dan manajemen risiko , penting untuk memiliki pemahaman tentang prediksi return saham pada masa depan. Penggunaan metode ekonometrik untuk prediksi data keuangan seringkali sulit dilakukan karena memerlukan pemenuhan asumsi. Metode machine learning yang tidak tergantung pada asumsi menjadi pilihan yang tepat untuk melakukan prediksi. Metode Support Vector Regression ( SVR ) telah digunakan dalam beberapa prediksi data keuangan dan menghasilkan performa yang baik. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi return saham pada masa yang akan datang dengan menggunakan Support Vector Regression kemudian dibandingkan dengan metode GARCH. Data return yang digunakan dalam penelitian ini dihasilkan dari harga saham historis PT Medco Energi Internasional Tbk ( MEDC ) . Metode SVR yang dioptimasi menggunakan Grid Search CV menghasilkan model SVR terbaik dengan variabel lag return , harga penutupan saham , dan teknikal indikator dengan RMSE pada data testing sebesar 0,0092 dan MAE sebesar 0,0070. Hasil ini mampu mengungguli metode GARCH dengan model ARMA ( 1,1 ) -GARCH ( 1,1 ) dengan RMSE sebesar 0,0382 dan MAE sebesar 0,0452. Kata Kunci— prediksi return , support vector regression , GARCH , teknikal indikator. [SEP] Kesimpulan Berdasarkan hasil yang diperoleh berikut kesimpulan yang bisa diambil : a. Metode Support Vector Regression mampu menghasilkan prediksi return saham MEDC dengan sangat baik dengan akurasi RMSE sebesar 0,0092 dan MAE sebesar 0,0070. Berdasarkan percobaan pada data training maupun data testing kombinasi variabel terbaik untuk memprediksi return saham adalah KV5 yang terdiri dari variabel lag return , harga penutupan saham , dan 10 teknikal indikator. b. Metode GARCH menghasilkan model ARMA ( 1,1 ) - GARCH ( 1,1 ) untuk memprediksi return saham MEDC. Hasil prediksi return menggunakan ARMA ( 1,1
desa terbanyak kedua di Indonesia dengan jumlah desa sebanyak 8499 desa tahun 2014. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan desa tertinggal berdasarkan lima kabupaten yang memiliki persentase desa tertinggal tertinggi di Jawa Timur memakai data Potensi Desa 2014 , jumlahnya sebanyak 1122 desa , 116 desa termasuk kategori desa tertinggal. Komposisi data yang tidak seimbang ( imbalanced ) merupakan masalah ketika mengklasifikasikan data yang mengakibatkan prediksi menjadi tidak tepat , masalah ini bisa teratasi memakai teknik resampling data seperti Tomek Links , ENN , SMOTE , dan Kombinasinya. Metode klasifikasi yang digunakan yaitu Random Forest dan XGboost. Hasil klasifikasi data imbalanced serta data balanced dan feature importance serta data keseluruhan yang memperlihatkan bahwa dengan teknik resampling dan metode XGboost dan Random Forest mampu menghasilkan nilai F1-score dan AUC yang meningkat setelah balancing data diterapkan. Selanjutnya diperoleh hasil klasifikasi terbaik menggunakan feature importance dengan metode XGboost dan SMOTE-ENN. Kata Kunci— Desa Tertinggal podes 2014 menggunakan seluruh variabel dengan metode resampling dan kombinasinya memakai metode klasifikasi Random Forest dan XGboost didapatkan model klasifikasi terbaik yakni menggunakan XGboost dengan teknik resampling SMOTE SMOTE , ENN , Tomek-link 2. Model klasifikasi terbaik untuk data podes 2014 menggunakan importance variabel dengan dengan didapatkan model yang menggunakan klasifikasi XGboost dengan teknik resampling SMOTE-ENN pada importance variabel karena memiliki nilai F1-score dan AUC yang lebih 8 / 9 tinggi serta kedua model juga termasuk dalam good classification. 4. Variabel mengklasifikasikan