digilib@itb.ac.id +62 812 2508 8800

2016_TA_PP_KANIA_PERMATA_SARI_1-COVER.pdf
Terbatas  Alice Diniarti
» Gedung UPT Perpustakaan

2016_TA_PP_KANIA_PERMATA_SARI_1-BAB_1.pdf
Terbatas  Alice Diniarti
» Gedung UPT Perpustakaan

2016_TA_PP_KANIA_PERMATA_SARI_1-BAB_2.pdf
Terbatas  Alice Diniarti
» Gedung UPT Perpustakaan

2016_TA_PP_KANIA_PERMATA_SARI_1-BAB_3.pdf
Terbatas  Alice Diniarti
» Gedung UPT Perpustakaan

2016_TA_PP_KANIA_PERMATA_SARI_1-BAB_4.pdf
Terbatas  Alice Diniarti
» Gedung UPT Perpustakaan

2016_TA_PP_KANIA_PERMATA_SARI_1-PUSTAKA.pdf
Terbatas  Alice Diniarti
» Gedung UPT Perpustakaan

Pada beberapa dekade terakhir, kehidupan sosial dan perekonomian masyarakat tumbuh secara pesat yang berdampak pada penggunaan lahan maupun tutupan lahan. Perubahan tutupan lahan pada suatu tempat pada rentang waktu tertentu, dapat dikaji sebagai fenomena yang bersifat biner. Fenomena yang bersifat biner pada perubahan tutupan lahan yaitu berubahnya tutupan lahan atau tidak. Pemodelan perubahan tutupan lahan dapat menggunakan regresi logistik biner. Hasil pemodelan regresi logistik biner ditentukan oleh pengklasifikasian berdasarkan nilai ambang batas. Pemilihan nilai ambang batas dilakukan dengan menggunakan metode statistika yaitu klasifikasi rentang nilai probabilitas dan klasifikasi statistika deskriptif. Pada klasifikasi rentang nilai probabilitas menggunakan perbandingan kemunculan nilai 0 terhadap kemunculan nilai 1 yang paling proporsional, kemunculan nilai 1 terbanyak, dan kemunculan nilai 0 terbanyak sedangkan pada klasifikasi statistika deskriptif menggunakan mean, median, dan modus. Penetapan nilai ambang batas dilakukan dengan melihat hasil perhitungan overall accuracy untuk mendapatkan nilai akurasi terbaik. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa penetapan nilai ambang batas dalam regresi logistik biner dapat menggunakan kemunculan nilai 1 terbanyak. Adapun nilai ambang batas yang ditetapkan pada rentang tahun perhitungan RLB tidak dapat digunakan sebagai nilai ambang batas pada rentang tahun selanjutnya.