Kamis, 05 September 2019

Review Paper

  Review Paper
Carilah sebuah paper di sebuah jurnal internasional, dengan tema bahasan : Aplikasi atau Algoritma yang diselesaikan menggunakanTree Data Structure. Lalu buatlah bahasan dan paparan tentang isi paper tersebut meliputi:
- Judul paper
- Nama Jurnal, terbitan No/Vol/Tahun, Publisher
- Cek apakah Jurnal tersebut terindex dimana atau tidak
- Bahasan :
1. Latar belakang masalah yang dibahas
2. Rumusan masalah yang akan diusulkan solusinya
3. Metode/Skema yang diusulkan sebagai solusi, lengkap dengan bagan Struktur Data Tree yang digunakan
4. Data/Hasil Eksperiment/Uji/Evaluasi yang dilakukan
5. Simpulan dan saran serta perbaikan yang bisa dilakukan



jawab










Ujian Akhir Semester: Review Paper
-        Judul peper
Penerapan Algoritma J48 Decision Tree Untuk Analisis Tingkat Kemiskinan di Indonesia
  -   Nama Jurnal, terbitan No/Vol/Tahun, Publisher
Cogito Smart Journal | VOL. 4 | NO.2 | DESEMBER 2018
-  Jurnal tersebut terindex
-  Bahasan :
1. Latar belakang masalah yang dibahas
Kemiskinan telah menjadi masalah sosial dan tantangan bagi masyarakat di seluruh dunia yang terus dicari penyelesaiannya. Berdasarkan identifikasi dari Badan Program Pembangunan PBB (UNDP) yang bekerjasama dengan Oxford Poverty and Human Development Initiative (OPHI), 1.3 miliar penduduk dunia teridentifikasi sebagai penduduk miskin pada bulan September tahun 2018. Di tingkat nasional, Indonesia, tingkat kemiskinan tertinggi terjadi pada tahun 1999 dengan persentase sebesar 23.43%. Berdasarkan data dari Badan Pusat Statistik Indonesia (BPS), penduduk miskin di Indonesia mencapai 25.95 juta orang dengan persentase 9.82% pada tahun Maret 2018
2. Rumusan masalah yang akan diusulkan solusinya
Berdasarkan latar belakang masalah maka dirumusakan permasalahan yaitu : bertujuan untuk menganalisis tingkat kemiskinan menggunakan dimensi dasar dari indeks pembangunan manusia (IPM) menggunakan metode data mining dan machine learning yakni algoritma J48 Decision Tree.
3. Metode/Skema yang diusulkan sebagai solusi, lengkap dengan bagan Struktur Data Tree yang digunakan
Metode yang digunakan dalam penelitian ini terbagi ke dalam 3 tahapan yakni pengumpulan data (data collection), pra-proses data (data pre-processing), dan pengembangan model prediksi (prediction model development)
Struktur data tree yang digunakan Algoritma J48 sendiri adalah sebuah algoritma turunan dari C4.5. Algoritma ini menghasilkan pohon biner dimana dalam proses klasifikasi pohon akan dibangun dan setiap tupel dari pohon tersebut akan diterapkan pada basis data dan hasil klasifikasi dari tupel tersebut [10, 14, 15]. Algoritma J48 akan mengabaikkan nilai yang tidak lengkap dalam proses pembuatan pohon. Dasar dari algoritma ini adalah untuk membagi data ke dalam beberapa bagian berdasarkan nilai atribut dari item yang ada pada training dataset. Algoritma J48 dapat melakukan klasifikasi baik melalui decision tree ataupun rules yang diperoleh dari pohon tersebut[16]. Adapun langkah-langkah dalam algoritma J48 adalah [17]
4.  Data/Hasil Eksperiment/Uji/Evaluasi yang dilakukan


Hasil lainnya dari penelitian ini yakni hasil visualisasi dari algoritma J48 Decision Tree yang dapat dilihat pada Gambar diatas . Hasil tersebut menunjukkan atribut yang paling mempengaruhi prediksi jumlah penduduk miskin yakni atribut angka harapan hidup yang menyatakan dimensi kesehatan pada penghitungan indeks pembangunan manusia. Berdasarkan hasil visualisasi jika angka harapan hidup berada lebih kecil atau sama dengan 69.95 maka jumlah penduduk miskin tergolong rendah. Sementara jika angka harapan hidup berada di atas 69.95 maka atribut selanjutnya yang ditinjau oleh algoritma yakni rata-rata lama sekolah yang merepresentasikan dimensi pendidikan pada penghitungan IPM. Jika rata-rata lama sekolah berada di atas 7.71 dan pengeluaran perkapita berada di atas Rp. 8957 maka jumlah penduduk miskin tergolong tinggi.

5. Simpulan dan saran serta perbaikan yang bisa dilakukan
 Kesimpulan
Hasil yang ada menunjukkan bahwa tingginya jumlah penduduk miskin di Indonesia diprediksi terjadi pada provinsi dengan angka harapan hidup lebih besar.Didalam peper ini metode yang digunaka berapakah persen tingkat kesalahnya bisa dipertanggung jawabkan dan tingkat kesalahanya.




Saran
Pengembangan dari penelitian ini yakni dapat disertakan atribut indeks pembangunan manusia dan untuk mengetahui tingkat kesehatan agar dapat menyediakan hasil yang lebih lengkap dan menyeluruh. Metode yang di gunakan alangkah baiknya ditambahkan supaya data yang di hasilkan lebih akurat dan terpercaya.






semoga bermanfaat