Klasifikasi Risiko Kekerasan terhadap Anak Berdasarkan Profil Sosial Ekonomi Rumah Tangga Menggunakan CatBoost (Studi Kasus Kabupaten Jember)

dc.contributor.authorAlvio Damayanti
dc.date.accessioned2026-05-21T05:29:45Z
dc.date.issued2026-03-10
dc.descriptionFINALISASI oleh Arif 2026 Mei 21
dc.description.abstractKekerasan terhadap anak merupakan permasalahan sosial yang berdampak serius terhadap perkembangan fisik, psikologis, dan sosial anak. Kondisi sosial ekonomi rumah tangga menjadi salah satu aspek yang berkaitan dengan tingkat risiko terjadinya kekerasan terhadap anak. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan tingkat risiko kekerasan terhadap anak berdasarkan profil sosial ekonomi menggunakan pendekatan machine learning dengan studi kasus di Kabupaten Jember. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif noneksperimental dengan metode klasifikasi menggunakan algoritma CatBoost. Data yang digunakan berupa indikator sosial ekonomi dari 31 kecamatan di Kabupaten Jember yang melalui tahap pembersihan data berupa penghapusan data duplikat serta transformasi variabel. Transformasi dilakukan dengan mengelompokkan tingkat pendidikan menjadi tiga kategori yaitu rendah, menengah, dan tinggi, pekerjaan menjadi kategori formal, semi formal, dan informal, serta data DTSEN menjadi enam kelompok kesejahteraan yaitu desil 1 hingga desil 6–10. Pelabelan data dilakukan menggunakan metode kuantil 33–66 untuk menentukan kategori risiko. Validasi model dilakukan menggunakan teknik Leave-One-Out Cross Validation (LOOCV) untuk memaksimalkan pemanfaatan seluruh data dari 31 kecamatan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model CatBoost menghasilkan akurasi 0,935 (94%) dan nilai ROC-AUC sebesar 0,986. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa 12 kecamatan termasuk kategori risiko tinggi, 8 kecamatan risiko sedang, dan 11 kecamatan risiko rendah terhadap kekerasan anak. Analisis menggunakan SHAP menunjukkan bahwa pendidikan tinggi, pekerjaan formal, dan pekerjaan semi formal merupakan indikator sosial ekonomi yang memiliki kontribusi dominan dalam model, namun variabel tersebut berperan sebagai indikator kerentanan wilayah terhadap risiko kekerasan anak, bukan sebagai penyebab langsung terjadinya kekerasan.
dc.description.sponsorshipPriza Pandunata S.Kom., M.Sc.
dc.identifier.urihttps://repository.unej.ac.id/handle/123456789/7519
dc.language.isoother
dc.publisherFakultas Ilmu Komputer
dc.subjectkekerasan anak
dc.subjectklasifikasi risiko
dc.subjectCatBoost
dc.subjectfactor sosial ekonomi
dc.subjectmachine learning
dc.titleKlasifikasi Risiko Kekerasan terhadap Anak Berdasarkan Profil Sosial Ekonomi Rumah Tangga Menggunakan CatBoost (Studi Kasus Kabupaten Jember)
dc.typeOther

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
Repository Skripsi Alvio Damayanti.pdf
Size:
1.63 MB
Format:
Adobe Portable Document Format

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed to upon submission
Description: