Perpustakaan Digital ITB

Penelitian ini bertujuan untuk memperkirakan Indeks Pembangunan Desa (Village Devel?pment Index atau VDI) dengan menggunakan aplikasi pembelajaran mesin, memanfaatkan data yang diper?leh dari Survei P?tensi Desa (P?DES). P?DES menyediakan data yang kaya akan inf?rmasi terkait k?ndisi s?sial, ek?n?mi, dan infrastruktur desa-desa di seluruh Ind?nesia. Met?de yang digunakan dalam penelitian ini melibatkan m?del pembelajaran mesin untuk menganalisis fitur-fitur data P?DES yang memiliki k?relasi dengan indikat?r pembangunan desa. M?del pembelajaran mesin yang diusulkan menggabungkan tiga alg?ritma utama, yaitu Naive Bayes (NB), Multivariate Linier Regression, dan Random Forest, yang dipilih karena kemampuannya dalam menangani data yang k?mpleks dan menghasilkan prediksi yang akurat. Dengan pendekatan ini, m?del berhasil mencapai kesalahan kuadrat rata-rata (Mean Squared Err?r atau MSE) yang rendah, menunjukkan bahwa m?del tersebut memiliki p?tensi yang signifikan untuk digunakan dalam mendukung kebijakan pembangunan desa. Penelitian ini menggarisbawahi pentingnya penggunaan data eksternal dan tekn?l?gi pembelajaran mesin sebagai alat yang efisien dan skalabel untuk pemantauan dan evaluasi pembangunan desa secara rutin, yang sangat penting dalam k?nteks pengambilan keputusan yang berbasis data..