Iman Jihad Fadillah, Lalu Moh. Arsal Fadila, Lalu Muhamad Winadi Darundiye
{"title":"Perbandingan Hot-deck, SVM, dan Random Forest dalam Mengidentifikasi Industri Mikro dan Kecil Terdampak Covid-19 Tahun 2020","authors":"Iman Jihad Fadillah, Lalu Moh. Arsal Fadila, Lalu Muhamad Winadi Darundiye","doi":"10.34123/semnasoffstat.v2022i1.1235","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Penyebaran Covid-19 telah dinyatakan sebagai pandemi sejak Maret 2020. Pandemi yang dibarengi kebijakan oleh pemerintah berakibat pada penurunan di sektor ekonomi, khususnya di industri mikro dan kecil (IMK). Mengidentifikasi IMK terdampak pandemi Covid-19 menjadi salah satu langkah yang penting. Ada dua jenis metode untuk mengidentifikasi yang umum digunakan, yaitu metode berbasis statistika dan metode berbasis machine learning. Setiap metode memiliki hasil pengukuran yang berbeda-beda. Oleh karena itu, diperlukan suatu metode yang tepat untuk mengidentifikasi IMK yang terdampak pandemi Covid-19. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan metode hot-deck, SVM dan random forest, sehingga diperoleh metode yang terbaik untuk mengidentifikasi IMK terdampak Covid-19. Hasil yang didapatkan bahwa metode random forest merupakan metode yang terbaik dalam mengidentifikasi IMK terdampak Covid-19.","PeriodicalId":213816,"journal":{"name":"Seminar Nasional Official Statistics","volume":"2 1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-11-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Seminar Nasional Official Statistics","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.34123/semnasoffstat.v2022i1.1235","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
Abstract
Penyebaran Covid-19 telah dinyatakan sebagai pandemi sejak Maret 2020. Pandemi yang dibarengi kebijakan oleh pemerintah berakibat pada penurunan di sektor ekonomi, khususnya di industri mikro dan kecil (IMK). Mengidentifikasi IMK terdampak pandemi Covid-19 menjadi salah satu langkah yang penting. Ada dua jenis metode untuk mengidentifikasi yang umum digunakan, yaitu metode berbasis statistika dan metode berbasis machine learning. Setiap metode memiliki hasil pengukuran yang berbeda-beda. Oleh karena itu, diperlukan suatu metode yang tepat untuk mengidentifikasi IMK yang terdampak pandemi Covid-19. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan metode hot-deck, SVM dan random forest, sehingga diperoleh metode yang terbaik untuk mengidentifikasi IMK terdampak Covid-19. Hasil yang didapatkan bahwa metode random forest merupakan metode yang terbaik dalam mengidentifikasi IMK terdampak Covid-19.