FAZILA, DARA (2026) PREDIKSI KEBERLANJUTAN PESERTA KELUARGA BERENCANA MENGGUNAKAN RANDOM FOREST. S1 thesis, universitas malikussaleh.

	Text cover dara.pdf Download (229kB)
	Text abstrakk dara.pdf Download (289kB)
	Text bab 1 dara.pdf Download (410kB)
	Text dapus dara.pdf Download (463kB)
	Text SKRIPSI DARA FAZILA.pdf Restricted to Registered users only Download (6MB)

Abstract

Program Keluarga Berencana (KB) merupakan salah satu program pemerintah yang bertujuan untuk mengendalikan pertumbuhan penduduk dan meningkatkan kesejahteraan keluarga. Namun, masih terdapat peserta KB yang tidak melanjutkan penggunaan alat kontrasepsi sehingga dapat memengaruhi keberhasilan program tersebut. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem prediksi keberlanjutan peserta Keluarga Berencana di Kecamatan Cot Girek menggunakan algoritma Random Forest. Penelitian ini menggunakan 1.000 data peserta KB yang memuat atribut demografi, sosial ekonomi, dan karakteristik penggunaan kontrasepsi. Setelah melalui tahap data preprocessing, sebanyak 993 data digunakan dalam pembentukan model prediksi. Tahapan penelitian meliputi data preprocessing, pembentukan model Random Forest, serta evaluasi model menggunakan metode Hold-Out Validation dan 5- Fold Cross Validation. Hasil penelitian menunjukkan bahwa atribut Usia Anak Terakhir memiliki nilai Gini Gain tertinggi sebesar 0,3486, sehingga menjadi atribut yang paling berpengaruh dalam memprediksi keberlanjutan peserta KB. Model Random Forest menghasilkan nilai Accuracy sebesar 93%, Precision sebesar 93,33%, Recall sebesar 96,18%, dan F1-Score sebesar 94,74%, sedangkan pengujian menggunakan 5-Fold Cross Validation memperoleh rata-rata akurasi sebesar 97,40% dengan standar deviasi ±4,95%. Selain itu, hasil Black Box Testing menunjukkan bahwa seluruh fungsi sistem berjalan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Berdasarkan hasil tersebut, algoritma Random Forest mampu memprediksi keberlanjutan peserta KB secara efektif dan dapat dimanfaatkan sebagai pendukung pengambilan keputusan bagi petugas KB dalam melakukan pemantauan dan pendampingan peserta secara lebih tepat sasaran.

Item Type:	Thesis (S1)
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknik > 55201 - Jurusan Teknik Informatika
Depositing User:	Dara Dara Fazila
Date Deposited:	12 Oct 2026 06:45
Last Modified:	12 Oct 2026 06:45
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/23547

Actions (login required)

View Item