Penerapan Bayesian Network dalam Penetapan Daerah Tertinggal.

Abstract

Salah satu fungsi dari Kementerian Negara Pembangunan Daerah Tertinggal adalah menetapkan status ketertinggalan daerah. Penetapan status daerah tertinggal digunakan sebagai pedoman dalam pembangunan daerah. Kriteria utama penetapan status daerah meliputi peubah ekonomi, sumber daya manusia, infrastruktur, kelembagaan keuangan, karakteristik daerah dan aksesibilitas. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan pendekatan bayesian network dalam mencari model yang sesuai pada penetapan status daerah tertinggal. Penelitian ini juga bertujuan untuk membandingkan algoritma naive bayes, maximum spanning tree, dan equivalence classes, serta menganalisis perubahan-perubahan peubah. Data yang digunakan pada penelitian ini diambil dari data Kementerian Negara Pembangunan Daerah Tertinggal 2008 yang bersumber dari data Potensi Desa 2005 dan Survei Sosial Ekonemi Nasional 2006. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan bayesian network dapat diterapkan dalam penetapan daerah tertinggal. Penelitian memperlihatkan bahwa klasifikasi algoritma equivalence classes merupakan yang paling sesuai dengan hasil Kementerian Negara Pembangunan Daerah Tertinggal. Secara berurutan pengaruh terhadap peubah status daerah mulai dari yang terkuat hingga terlemah adalah peubah ekonomi, infrastruktur, sumber daya manusia, karakteristik daerah, aksesibilitas, dan kelembagaan keuangan. Penelit ian juga memberikan informasi bahwa secara keseluruhan dalam meningkatkan status daerah menjadi daerah maju, peubah yang perlu diprioritaskan adalah ekonomi dan sumber daya manusia.