UNRIYOUNRIYO

International Journal of Informatics and ComputationInternational Journal of Informatics and Computation

Erupsi Gunung Merapi tahun 2010 menyebabkan kerusakan pada perumahan di wilayah Sleman, DIY, dan Magelang, Jawa Tengah. Program rehabilitasi dan rekonstruksi berdasarkan Peraturan Kepala BNPB Nomor 5 tahun 2011 telah membangun 2.516 unit hunian permanen. Tingkat hunian (occupancy rate) menjadi indikator kinerja utama dalam mengevaluasi keberhasilan program tersebut. Penelitian ini menerapkan algoritma KNN untuk mengklasifikasikan data tingkat hunian rumah pasca-erupsi Gunung Merapi. Hasil akurasi klasifikasi mencapai 82,03%, dengan nilai AUC sebesar 0,935.

Berdasarkan hasil eksperimen, algoritma KNN dapat diterapkan untuk mengklasifikasikan data tingkat hunian rumah rehabilitasi pasca-erupsi Gunung Merapi.Hasil akurasi klasifikasi menggunakan algoritma KNN mencapai 82,03%, dan kinerja klasifikasi diperoleh nilai AUC sebesar 0,935.Berdasarkan hasil akurasi dan kinerja klasifikasi, algoritma KNN dapat digunakan untuk mengklasifikasikan data tingkat hunian rumah rehabilitasi pasca-erupsi Gunung Merapi dalam kategori klasifikasi yang sangat baik.

Penelitian lanjutan dapat mengkaji penggunaan algoritma lain seperti Random Forest atau Decision Tree untuk meningkatkan akurasi klasifikasi tingkat hunian. Selain itu, penting untuk mengintegrasikan data demografi dan ekonomi penduduk dalam analisis untuk memahami faktor-faktor yang memengaruhi tingkat hunian. Terakhir, penelitian dapat mengeksplorasi penggunaan teknik pemrosesan data lebih lanjut seperti feature engineering untuk meningkatkan performa model klasifikasi.

Read online
File size243.76 KB
Pages9
DMCAReport

Related /

ads-block-test