Perpustakaan Digital ITB

Dalam rangka menangani kesenjangan pembangunan antara desa dan kota, pemerintah Indonesia membangun indeks desa untuk mengkategorisasi desa. Proses ini membantu pemerintah untuk menyusun kebijakan yang tepat guna sesuai dengan kondisi desa, Indeks ini dikenal sebagai Indeks Desa Membangun (IDM). Salah satu pilar dalam pengukuran IDM adalah pengukuran Indeks Ketahanan Ekonomi (IKE) dan Indeks Ketahanan Sosial (IKS). Riset ini muncul sebagai metode alternatif yang dapat digunakan sebagai verifikasi data dan prediksi yang cepat, efisien, dan terbebas dari bias untuk estimasi IKE dan IKS di tingkat desa. Penelitian ini menggunakan 13 variabel geospasial multisumber yang kemudian diekstraksi menggunakan statistik zonal pada unit administrasi desa. Data ini kemudian digunakan untuk melatih empat model (random forest, Linier regresi, PCA, dan Penjumlahan berbobot (Spearman)) yang kemudian kinerjanya dievaluasi menggunakan Koefisien Determinasi R2 , Mean Absolute Error (MAE), dan Root Mean Square Error (RMSE). Hasil evaluasi model didapatkan nilai R2 (IKE = 0.4897, IKS = 0.4681) dan error (IKE: MAE = 0.0744 , RMSE = 0.0944 ; IKS: MAE = 0.0492, RMSE = 0.0623 ) terkecil dimiliki model yang dilatih menggunakan metode random forest. Selain itu, model yang dibentuk dengan random forest stabil setelah diuji dengan beragam kondisi topografi dan demografi. Secara keseluruhan, hasil ini mengisyaratkan bahwa data penginderaan jauh multi sumber mampu untuk memberikan nilai prediksi bagi IKE dan IKS meski masih ada ruang untuk peningkatan akurasi dengan penggunaan metode yang lebih robust serta penambahan variabel yang berkorelasi langsung dengan ekonomi sepert POI.