Kajian Penerapan Data-Driven Untuk Pengelompokkan Rumah Tangga Miskin di D.I. Yogyakarta Tahun 2019 
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Kajian Penerapan Data-Driven Untuk Pengelompokkan Rumah Tangga Miskin di D.I. Yogyakarta Tahun 2019 Yanuar Krisna Pamuja ( 221710064 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Takdir , S.ST. , M.T. Ringkasan—Pengolahan data secara objektif ( Data-driven ) dapat dimanfaatkan untuk mengukur tingkat kemiskinan rumah tangga dengan berbasiskan data Susenas Kor. Peneliti mencoba untuk mengelompokkan rumah tangga berdasarkan keadaan sosial ekonominya dengan melakukan teknik data mining yaitu metode clustering menggunakan K-prototype serta dilakukan seleksi atribut untuk menemukan atribut yang paling relevan dan berpengaruh terhadap proses clustering menggunakan algoritma Unsupervised Spectral Features Selection Method ( USFSM ) . Dari proses seleksi atribut , dari 356 atribut terseleksi analisis klaster 46 atribut yang paling relevan. menunjukkan terbentuknya dua klaster yang terdiri dari 889 rumah tangga miskin dan 2845 rumah tangga tidak miskin. Karena jumlah kelompok dan klasifikasi kemiskinan dari BPS sama , maka dapat diukur akurasi dari proses clustering yaitu sama sebesar 77,21 % atau 2883 rumah pengklasifikasiannya . tangga yang Hasil Kata Kunci— Data-driven , kemiskinan , clustering , seleksi atribut. I. LATAR BELAKANG termasuk Salah satu permasalahan mendasar yang masih dihadapi oleh negara berkembang Indonesia adalah kemiskinan. Bahkan penurunan kemiskinan sudah menjadi salah satu program utama Sustainable Development Goal’s ( SDG’s ) yang telah disepakati negara-negara di dunia. Dalam pembukaan UUD 1945 alinea 4 tujuan tertera Indonesia yaitu untuk pembangunan nasional Negara memajukan kesejahteraan umum. Kesejahteraan umum bisa digambarkan atau dilihat dari tingkat kemiskinan penduduk suatu negara. juga Menurut publikasi yang dikeluarkan Badan Pusat Statistik ( BPS ) dengan judul “Penghitungan dan Analisis Makro Kemiskinan di Indonesia Tahun 2020” , jumlah penduduk miskin pada Maret 2020 sebesar 26,42 juta orang ( 9,7 % ) , naik 0,37 % dibanding Maret 2019 yang sebesar 25,14 juta orang yang ditandai juga naiknya angka garis kemiskinan dari Rp425.250,00 pada Maret 2019 – Maret 2020 menjadi Rp454.652,00 perkapita per bulan atau naik sebesar 6,91 % pada Maret 2020. Dimana provinsi Bali memiliki angka kemiskinan paling rendah ( 3,78 % ) yang tahun sebelumnya diperoleh provinsi DKI Jakarta , sedangkan provinsi Papua memiliki angka kemiskinan tertinggi sebesar 26,64 % dan tetap menjadi paling tinggi dari tahun sebelumnya. Ini pemerataan menandakan masih dalam kurangnya pemberantasan kemiskinan. Memang jika berbicara tentang pemberantasan kemiskinan terutama di negara berkembang pasti tidak akan ada habisnya dari tahun ke tahun. Butuh waktu dan kebijakan yang tepat untuk terus menekan angka kemiskinan. Pengukuran kemiskinan yang tepat dan dapat dipercaya dapat menjadi instrumen tangguh bagi pengambil kebijakan dalam memfokuskan perhatian pada kondisi hidup orang miskin. dan pemerintah Pengukuran kemiskinan juga tak luput dari data yang terus dikumpulkan yang diolah. Seperti menggunakan garis kemiskinan berdasarkan ukuran dari BPS yang dihitung berdasarkan data Survei Sosial-Ekonomi Nasional ( Susenas ) . Pemanfaatan data yang ada harus bisa dioptimalkan dengan baik oleh pemerintah maupun perusahaan atau perorangan sehingga dengan data yang ada bisa dilakukan analisis untuk menjadi landasan kebijakan bagi pemerintah maupun dalam dunia bisnis dan lainnya. Maka dari itu dibutuhkan peran data-driven yang akan mengambil keputusan berdasarkan data yang ada. Sehingga dalam suatu tindakan atau analisis data , subjektivitas serta pengaruh pengetahuan dari luar data dalam pengambilan keputusan bisa diminimalisir. Data memberikan gambaran informasi suatu keadaan populasi yang dijadikan subjek penelitian , sehingga jika data dipengaruhi oleh pengetahuan diluar data , entah dari domainnya , perilaku data dari tahun-tahun sebelumnya , atau perilaku data dari subjek penelitian lain , maka tentunya keputusan yang akan diambil berdasarkan hasil pengolahan data akan berbeda jika dibanding memanfaatkan sepenuhnya data yang ada , terlepas dari hasil serta keputusan yang diambil benar atau salah. Sederhananya bagaimana bisa membuat kebijakan atau keputusan berbasiskan data , bukan sekedar intuisi. Penelitian ini mencoba mengimplementasikan data-driven seperti yang dilakukan dalam penelitian [ 1 ] untuk analisis kemiskinan rumah tangga yang ada di Indonesia. Data kemiskinan yang dipakai di Indonesia seperti bahasan sebelumnya yaitu menggunakan garis kemiskinan dari BPS yang dihitung dari data Susenas Modul Konsumsi dan Pengeluaran. Disini peneliti ingin memberikan gambaran informasi lain mengenai kondisi ekonomi rumah tangga dari perspektif yang lebih luas. Kalau pemerintah menggunakan garis kemiskinan sebagai tolak ukur tingkat kesejahteraan 1 / 8 rumah masyarakatnya , disini peneliti menggunakan tolak ukur lain diluar konsep pengeluaran dengan memanfaatkan data Susenas Kor yang mana data Susenas Kor sendiri dibuat untuk mensurvei keadaan sosial ekonomi subjek penelitiannya. Dengan data yang ada akan diolah menggunakan pendekatan data mining khususnya dengan teknik clustering untuk tangga berdasarkan kemiripan mengelompokkan keadaan sosial ekonominya sehingga bisa dilakukan analisis untuk mengukur tiap kelompoknya. tingkat kemiskinan Masalah utama dalam proses discovering knowledge dari sebuah data adalah mengidentifikasi atribut yang tepat untuk proses clustering [ 1 ] . Atribut-atribut yang banyak dan sebenarnya tidak berpengaruh dapat mengurangi kinerja algoritma clustering , sehingga perlu dilakukan seleksi atribut terlebih dahulu untuk mengetahui atribut yang sebenarnya berpengaruh dan yang tidak berpengaruh. Setiap atribut dalam data Susenas memiliki nilai yang dapat diolah. Berbagai penelitian terkait analisis kemiskinan sudah banyak dilakukan dengan memanfaatkan data Susenas , akan tetapi dalam pemilihan variabel atau atribut yang akan dipakai seringkali masih berdasarkan pengetahuan domain. Oleh karena itu , penelitian ini akan menggunakan algoritma seleksi atribut untuk meminimalisir subjektivitas dalam pemilihan atribut. Dengan kombinasi antara proses seleksi variabel atau atribut serta metode clustering yang akan dipakai , peneliti dapat mengolah semua variabel dari data Susenas Kor secara ini akan didapatkan objektif. Dari penelitian informasi mengenai yang mampu membedakan karakteristik sekelompok rumah tangga dengan tepat serta mendapatkan gambaran kemiskinan dari perspektif yang lebih luas. Dengan adanya informasi mengenai karakteristik sosial ekonomi dari tiap klaster , peneliti dapat menentukan tingkat kemiskinan untuk setiap klaster dan berharap program atau kebijakan dari pemerintah untuk mengurangi angka kemiskinan dapat dilaksanakan sesuai target yang ingin dicapai. II. TUJUAN PENELITIAN Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah : 1. Mengkaji metode penentuan rumah tangga miskin dari ukuran kemiskinan multidimensi dengan melakukan eksplorasi berbasiskan data ( data-driven ) menggunakan pendekatan data mining. 2. Benchmarking terhadap penentuan rumah tangga miskin dari ukuran kemiskinan versi pemerintah atau BPS menggunakan garis kemiskinan. III. PENELITIAN TERKAIT Penelitian ini mengambil beberapa penelitian rujukan yang berguna sebagai landasan teori dalam melakukan penelitian ini. Penelitian rujukan pertama yaitu penelitian [ 2 ] yang mana tingkat penelitian kemiskinan dari indeks kemiskinan multidimensi , yang artinya variabel yang digunakan itu menggambarkan banyak tersebut bertujuan untuk mengukur Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik diluar dimensi dimensi Kemudian membandingkan hasil klasifikasi kemiskinan dari hasil penelitian tersebut dengan BPS yang menggunakan garis kemiskinan. pengeluaran. Dibutuhkan alat yang digunakan untuk melakukan klasifikasi ataupun pengelompokkan rumah tangga agar bisa diukur tingkat kemiskinannya. Maka dari itu peneliti merujuk pada penelitian [ 1 ] , [ 2 ] , [ 5 ] dan [ 11 ] dimana penelitian tersebut memanfaatkan teknik data mining untuk menemukan informasi mendalam dalam data dan dilakukan proses clustering untuk menemukan klaster hingga tingkat kemiskinan tiap klasternya. Dalam analisis deskriptif data , variabel dalam data Susenas memiliki tipe data campuran , antara tipe data numerik dan kategorik. Tidak semua metode clustering dapat mengatasi fenomena tersebut. Maka dari itu penelitian ini mengacu pada penelitian [ 9 ] dan [ 10 ] untuk meimplementasikan metode K- prototype yang bisa mengatasi tipe data campuran. Proses clustering seringkali menghasilkan struktur cluster yang kurang baik , ini disebabkan karena adanya variabel atau atribut yang sebenarnya kurang signifikan dalam membedakan subjek kedalam beberapa klaster. Untuk mengatasi hasl tersebut , penelitian ini menggunakan metode seleksi atribut berdasarkan penelitian [ 6 ] - [ 8 ] . Algoritma USFSM dipilih karena algoritma tersebut juga dapat mengatasi data yang memiliki variabel dengan tipe data campuran. IV. METODE PENELITIAN Metode dalam penelitian ini menggunakan tahapan umum dari proses data mining seperti [ 11 ] . Metode penelitian dibuat untuk mempermudah pencapaian hasil penelitian sehingga penelitian dapat diselesaikan dengan tepat waktu dan berjalan sesuai dengan alur yang diharapkan. Adapun tahapan dari metode penelitian yang digunakan dapat dilihat pada gambar 1. 2 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik dan nilai ACC yang terbesar akan menghasilkan cluster yang lebih baik. 9. Pembuatan Laporan Pembuatan laporan akhir penelitian berupa buku skripsi , dilakukan berdasarkan kerangka yang telah dirancang mulai dari awal penelitian hingga tujuan penelitian yang sudah tercapai. V. KERANGKA PIKIR Kerangka pikir pada penelitian ini dimulai dari melihat ukuran kemiskinan untuk menentukan rumah tangga miskin , kemudian pemilihan data yang sesuai dengan permasalahan tersebut. Disini peneliti menggunakan data dari BPS yaitu Susenas Kor 2019 , dengan alasan bahwa pemerintah juga menggunakan garis kemiskinan dari BPS yang dihitung juga dari hasil Susenas. Diharapkan penggunaan data ini sebagai dasar penerapan data-driven bisa memberikan perspektif yang lebih luas tentang kondisi riil kemiskinan di Indonesia. Metode seleksi fitur atau atribut dikombinasi dengan metode clustering dalam penentuan kelompok rumah tangga miskin ini bertujuan supaya dapat mengindentifikasi fitur atau atribut yang berpengaruh untuk proses clustering. Setelah itu dilakukan analisis terhadap fitur atau atribut yang terpilih untuk proses clustering dengan analisis deskriptif terhadap objek amatannya. Gambar 1. Flowchart dari metode penelitian Berikut ini merupakan penjelasan dari setiap bagian yang tercantum pada kerangka kerja penelitian dalam gambar 1. 1. Identifikasi Masalah Peneliti melakukan identifikasi dan merumuskan permasalahan pada penelitian , hal ini bertujuan untuk melakukan kajian mengenai kekurangan-kekurangan metode yang sudah pernah dipakai dalam penelitian lain terkait pengelompokkan atau klasifikasi rumah tangga miskin. 2. Studi Literatur Pada tahapan ini peneliti melakukan kajian pustaka , dengan mempelajari jurnal-jurnal referensi , artikel- artikel , serta hasil penelitian sejenis yang relevan dengan permasalahan yang sedang diteliti , teknik untuk menyelesaikan permasalahan penelitian supaya dapat memahami dengan benar penelitian yang sedang dilakukan. 3. Pengumpulan Data Penelitian ini berbasiskan data rumah tangga hasil survei dari Survei Sosial Ekonomi Nasional ( Susenas ) Kor tahun 2019 di Provinsi D.I. Yogyakarta yang dilakukan oleh BPS dan juga memakai data uji coba dari UCI untuk mengevaluasi algoritma seleksi atribut. 4. Data Selection Pemilihan ( Seleksi ) data baru dari sekumpulan data operasional tahap penggalian informasi dalam data mining dimulai. dilakukan sebelum perlu 5. Preprocessing Data Pertama dalam mengatasi missing value , atribut numerik diganti dengan nilai mean dan atribut kategorik diganti nilai modus. Kedua melakukan seleksi atribut dengan algoritma USFSM guna mengidentifikasi atribut yang tepat untuk proses clustering. 6. Data Transformation Standarisasi adalah proses transformasi pada data yang telah dipilih , sehingga data tersebut sesuai untuk proses data mining. 7. Data Mining Proses utama pada metode yang digunakan untuk mendapatkan pengetahuan baru dari data yang telah diproses. Pada penelitian ini metode clustering yang digunakan yaitu K-prototype dan Fuzzy K-prototype. 8. Analisis hasil Pada sebelumnya. Mengidentifikasi pengetahuan yang didapat dari ini , tahap proses-proses tangga yang di menghasilkan kelompok rumah evaluasi untuk menilai kajian yang ada telah memenuhi target yang diharapkan. Evaluasi juga clustering dengan dilakukan kepada metode menggunakan Clustering Accuraccy ( ACC ) dari penelitian [ 6 ] . Nilai ACC berkisar antara 0 sampai 1 Gambar 2. Kerangka pikir penelitian Penentuan tingkat kemiskinan dari hasil clustering dilakukan dengan analisis deskriptif terhadap karakteristik tiap ini dilakukan untuk bisa klaster mengetahui bagaimana perbedaan situasi dari klaster yang terbentuk. Kemudian melakukan atau membandingkan hasil antara rumah tangga miskin dari ( profiling ) . Profiling benchmarking 3 / 8 penerapan data mining dengan hasil versi BPS menggunakan garis kemiskinan. VI. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Dataset Ujicoba dataset Langkah pertama pada penelitian ini yaitu melakukan evaluasi hasil dari algoritma seleksi atribut menggunakan USFSM dan metode clustering menggunakan K-prototype kemudian ujicoba , untuk mengimplementasikannya pada data studi kasus. Dalam penelitian ini , 5 dataset uji coba diambil dari ruang penyimpanan UCI. Karakteristik dataset uji coba dapat dilihat pada Tabel 1. Dalam implementasi metode K-prototype , peneliti menggunakan package yang tersedia di bahasa pemrograman python. Untuk USFSM sendiri , peneliti ingin menguji apakah kode yang dibuat dari algoritmanya dapat baru Dataset Post- operative Hepatitis Banyak Objek 90 155 Contraception 1473 Thoracic- Surgery Labor 470 57 berjalan dengan tepat. Fitur Numerik Kategorik Total Banyak Kelas 1 7 2 3 8 8 13 8 14 8 9 20 10 17 16 3 2 3 2 2 TABEL 1 TABEL DARI DATASET BERTIPE CAMPURAN DARI UCI Semua dataset telah distandarisasi untuk pengolahan dan nlai yang hilang akan diisi oleh nilai rata-rata untuk fitur numerik dan nilai modus untuk fitur kategorik. Kemudian dilakukan seleksi fitur dengan mengambil 20 % dari total fitur dataset berdasarkan ranking yang diperoleh dari hasil algoritma USFSM. Jika dari hasil seleksi ternyata fitur yang didapat merupakan satu tipe ( numerik semua atau kategorik semua ) , maka akan diambil satu fitur dengan tipe lawannya supaya dalam proses clustering tetap menggunakan algoritma K-prototype. Gambar 3 memperlihatkan hasil akurasi dari K- prototype dengan atau tanpa menggunakan seleksi fitur sebagai preprocessingnya. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Gambar 3. Hasil Clustering Accuracy ( ACC ) dengan K-prototype Dapat bahwa terlihat algoritma USFSM dapat meningkatkan akurasi dari algoritma K-prototype. Karena fitur yang tidak relevan dapat mengurangi kinerja algoritma clustering [ 1 ] . Walaupun terlihat tidak semua akurasi dari metode tersebut dapat dikatakan cukup akurat , karena dari gambar tersebut data ke 1 dan 3 memiliki akurasi dibawah 70 % . Tabel 2 menunjukkan detail nilai akurasi hasil clustering dari masing-masing data . kemudian dilanjutkan dengan evaluasi menggunakan waktu selama pembentukan cluster yang ditunjukkan oleh gambar 4. TABEL 2 TABEL AKURASI HASIL CLUSTERING ACC tanpa USFSM dengan USFSM 0.389 0.781 0.384 0.570 0.625 0.411 0.794 0.399 0.826 0.95 Dataset Post-operative Hepatitis Contraception Thoracic- Surgery Labor Gambar 4. Waktu tiap proses clustering dengan K-prototype Untuk waktu yang dibutuhkan untuk proses clustering lebih bervariasi , dilihat bahwa waktu dengan perlakuan USFSM pun kadang tidak lebih cepat dibanding menggunakan data utuh. Menurut peneliti , waktu dari tiap proses algoritma juga dipengaruhi oleh performa dari laptop atau alat bantu lainnya. Penilaian hasil clustering dilakukan dengan metode lain yaitu Normalized Mutual Information ( NMI ) yang ditunjukkan oleh Tabel 3. TABEL 3 TABEL DARI DATASET BERTIPE CAMPURAN DARI UCI Dataset NMI tanpa USFSM dengan USFSM Post-operative 0.055045331 Hepatitis 0.162208241 Contraception 0.014584678 0.055045331 0.20965493 0.031884758 Thoracic- Surgery Labor 0.001753301 0.003132113 0.001970351 0.697230827 4 / 8 Nilai NMI berkisar dari 0 sampai 1 , dimana NMI merefleksikan seberapa identik atau independennya antara kelas target asli dengan kelas yang dihasilkan dari proses clustering. Semakin besar nilai NMI , berarti hasil clustering semakin baik. Dapat dilihat dari Tabel 3 , bahwa nilai NMI tanpa naik dengan diterapkannya USFSM daripada Ini kecuali menggunakan USFSM menunjukkan bahwa penerapan seleksi atribut menggunakan algoritma USFSM dapat memperbaiki performa dan hasil dari proses clustering. kesatu. dataset 4.1. Dataset Studi Kasus Penelitian dilanjutkan kepada pengolahan data studi kasus yaitu data Susenas Kor 2019 di Provinsi D.I. Yogyakarta. Data tersebut terdiri dari 3734 observasi serta 466 variabel yang bisa dilihat di [ 14 ] . Dalam proses data selection , peneliti memilih data sesuai dengan batasan masalah yaitu unit analisisnya adalah kepala rumah tangga , dan variabel yang digunakan meliputi indikator selain pengeluaran. Kemudian variabel yang isinya berupa nomor urut serta variabel yang hanya punya satu jenis nilai unik akan dihapus , karena variabel tersebut tidak masuk dalam análisis penelitian serta tidak dapat mempengaruhi proses clustering. Hasil pengamatan terhadap nilai dari tiap-tiap variabel , Dari 466 variabel tersisa 356 variabel untuk masuk preprocessing data. Preprocessing data dimulai dengan menentukan tipe dari tiap variabel pengamatan yang dibedakan menjadi 3 tingkatan , yaitu nominal , ordinal. dan rasio. Selanjutnya mencari apakah ada nilai yang hilang pada data. Dari hasil olah data , data Susenas memiliki nilai yang hilang , tapi nilai tersebut sebenarnya merupakan nilai yang memang bukan ditujukan untuk objek tersebut. Jadi untuk variabel bertipe kategorik , nilai yang hilang diganti suatu nilai unik baru , sedangkan variabel numerik , nilai yang hilang diganti 0. Tipe variabel dari data susenas lebih rincinya dapat dilihat pada Tabel 4. TABEL 4 TABEL TIPE VARIABEL DATA SUSENAS Tipe Variabel Jumlah Kategorik Numerik Nominal Ordinal Rasio 274 11 71 Setelah tipe tiap variabel dan nilai yang hilang sudah tertangani , masuk kedalam tahapan seleksi atribut guna mereduksi dimensi data Susenas dan menemukan atribut yang relevan terhadap struktur klaster. Tabel 5 memperlihatkan ukuran variabel yang terpilih dari proses seleksi fitur menggunakan USFSM. TABEL 5 TABEL HASIL PROSES SELEKSI FITUR Iterasi ke- 1 2 3 4 5 375 ( 1 ) 71 71 80 77 73 Ukuran sampel 750 ( 2 ) 74 67 73 66 75 1000 ( 3 ) 69 64 79 81 77 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 53 59 55 46 Overall Irisan ( 4 ) Peneliti mengambil sampel acak dengan ukuran sesuai Tabel 5 , karena algoritma USFSM masih terlalu lambat jika objek amatannya terlalu besar. Menurut [ 7 ] sampel acak yang cukup kecil dapat mempertahankan informasi cluster asli dalam banyak kasus. Maka dari itu peneliti mendasarkan algoritma USFSM pada pengambilan sampel acak jika dinilai observasinya terlalu besar. relevan Melakukan iterasi sebanyak 5 kali , dan di tiap iterasinya akan dihasilkan nilai relevansi untuk tiap atribut kemudian diambil atribut yang punya nilai relevansi lebih dari 0 berdasarkan nilai yang diperoleh dari hasil algoritma USFSM. Untuk menyimpulkan hasil yang mana saja atribut yang benar-benar terhadap struktur cluster , peneliti mengambil irisan himpunan atribut relevan yang dihasilkan dari kelima iterasi. Jumlah atribut yang relevan dapat dilihat pada Tabel 5 sesuai dengan percobaan menggunakan sampel acak. Dari tiga sampel tersebut , ada 46 variabel yang selalu relevan pada ketiga Itu menandakan dengan mengambil sampel acak , algoritma tersebut masih konsisten , ditandai dengan ada lebih dari 80 % variabel relevan yang sama untuk tiap sampel yang diuji. jenis pengambilan sampel. TABEL 6 TABEL LIMA VARIABEL PALING RELEVAN Sampel 375 R2109 Nilai Sampel 750 Nilai Sampel 1000 Nilai 0.00235 R2109 0.00195 R2109 0.000461 R2110BK4 0.00231 R2110BK4 0.00193 R2110BK4 0.000455 R2110BK3 0.00230 R2110BK5 0.00192 R2110BK5 0.000454 R2110BK5 0.00229 R2110BK3 0.00191 R2110BK3 0.000451 R2110AK 4 0.00222 R2110AK 4 0.00182 R2110AK 4 0.000433 Tabel 6 memperlihatkan lima variabel yang menunjukkan nilai relevansi yang paling tinggi untuk masing-masing sampel. Nilai tersebut merupakan tolak ukur seberapa besar variabel atau fitur tersebut dapat mempengaruhi struktur klaster dari data Susenas. Dari keempat percobaan dari Tabel 5 , selanjutnya dilakukan evaluasi hasil klaster dari keempat percobaan itu untuk menentukan atribut mana yang paling tepat yang sesuai dengan output algoritma USFSM. Evaluasi hasil klaster menggunakan Total Cost dan Categorical Variance Criterion ( CVC ) seperti pada [ 11 ] . Hasil yang didapat dapat dilihat pada Tabel 7. TABEL 7 TABEL HASIL EVALUASI KLASTER Percobaan 375 Sampel ( 53 atribut ) 750 Sampel ( 55 atribut ) 1000 sampel ( 59 atribut ) Irisan ( 46 atribut ) Total Cost 17881.7078 26276.9810 28939.0868 14760.7078 CVC -0.1882 -0.0116 -0.0375 0.0756 Setelah nilai total cost dan CVC didapat , maka percobaan paling baik yaitu percobaan yang memiliki nilai total cost paling kecil serta nilai CVC yang paling besar. Dari 5 / 8 tanpa USFSMdengan USFSM1Post-operative5.50E-025.50E-022Hepatitis0.1622082412.10E-013Contraception1.45847E-023.19E-024Thoracic-Surgery1.75E-033.13E-035Labor1.97E-036.97E-01NoDatasetNMI keterangan tersebut didapat percobaan paling baik yang menunjukkan hasil seleksi atribut paling tepat yaitu menggunakan irisan ketiga percobaan sampel acak ( 46 atribut terpilih ) . Data baru dengan menggunakan 46 atribut terpilih dari hasil seleksi atribut tersebut yang akan dipakai untuk proses clustering sampai analisi hasil yang didapat. Metode clustering yang dipakai yaitu K-prototype mengharuskan peneliti untuk menentukan jumlah klaster yang diinginkan terlebih dahulu. Disini peneliti menggunakan metode k-elbow yang sudah diterapkan pada [ 12 ] dan [ 13 ] untuk menentukan jumlah klaster terbaik yang dilihat dari total cost-nya. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik pengelompokkan dari gambar 6 yang menunjukkan warna biru untuk klaster 1 dan kuning untuk klaster 2. Cluster ke- Cluster 1 Cluster 2 TABEL 8 TABEL JUMLAH ANGGOTA PER CLUSTER Jumlah Anggota ( Rumah tangga ) 889 2845 Persentase 23,8 76,2 Setelah didapatkan hasil pengelompokkan , akan dilakukan profiling atau analisis deskriptif terkait karakteristik dari tiap klaster yang terbentuk. Karakteristik ini akan menentukan perbandingan tingkat kemiskinan atau kesejahteraan antar klaster. Hal tersebut dapat diambil karena data Susenas merupakan data yang terkait kondisi sosial ekonomi rumah tangga , jadi tentunya antar klaster akan memiliki anggota yang kondisi ekonomi sosialnya hampir mirip. TABEL 9 TABEL PROFIL DARI VARIABEL KATEGORIK ANTAR CLUSTER Variabel Modus Persentase ( % ) Tingkat Kemiskinan C1 C2 C1 C2 C1 C2 Gambar 5. Perubahan nilai cost menurut jumlah klaster Pada gambar 5 terlihat perubahan nilai total cost dengan beberapa kali percobaan , mulai dari k = 2 dan sampai dengan k = 9. Semakin besar jumlah klaster yang ditentukan maka nilai total cost semakin mengecil. Cara untuk menentukan jumlah klaster yang paling baik , yaitu dengan mencari penurunan nilai cost yang paling signifikan ( mencari perubahan cost yang menunjukkan sudut siku-siku paling tajam ) . Penurunan paling signifikan terjadi pada saat k=2 , sedangkan setelah k=2 nilai cost tidak seberapa signifikan perubahannya. R1101_A Punya Milik Sendiri Semen / bata R1808 R1802 Tidak Milik Sendiri 89.50 63.90 Tinggi Rendah 91.70 71.20 Rendah Tinggi Keramik 46.50 69 Tinggi Rendah R2105 Punya Tidak 53.10 94.80 Tinggi Rendah R2106 Punya Tidak 73.70 96.80 Tinggi Rendah R2107A R2107B Ya Ya Tidak 55.80 96.80 Tinggi Rendah Tidak 71.40 96.80 Tinggi Rendah R2107C ATM Tidak 39.60 96.80 Tinggi Rendah R2109 R615 Ya SD Tidak 100.00 99 Tinggi Rendah SMA 31.40 21.70 Tinggi Rendah R2001F Tidak Tidak 91.50 60.80 Tinggi Rendah TABEL 10 TABEL PROFIL DARI VARIABEL NUMERIK ANTAR CLUSTER Mean Tingkat Kemiskinan Variabel Cluster 1 Cluster 2 Cluster 1 Cluster 2 R2110A1K2 99370.07874 740.2460457 Tinggi Rendah R2110A1K3 104435.3206 353.602812 Tinggi Rendah R2110A1K4 105055.1181 237.6098418 Tinggi Rendah Gambar 5. Scatter plot dari hasil pengelompokkan K-prototype R2110A1K5 104561.3048 248.1546573 Tinggi Rendah Setelah didapat jumlah klaster , dilakukan proses clustering menggunakan K-prototype dengan jumlah klaster adalah 2. Hasil dari proses clustering didapatkan jumlah anggota tiap klaster seperti terlihat pada Tabel 8. Dalam tabel diperoleh informasi bahwa jumlah anggota cluster 1 sebanyak 889 rumah tangga atau sekitar 23,8 % dan sisanya masuk kedalam anggota cluster 2 sebanyak 2845 rumah tangga atau sekitar 76,2 % . Dapat dilihat sebaran datanya setelah dilakukan R2110C1B2 84131.04612 470.2987698 Tinggi Rendah R2110C1B3 89162.26097 238.6643234 Tinggi Rendah R2110C1B4 89412.65467 140.5975395 Tinggi Rendah R2110C1B5 88976.54668 151.1423551 Tinggi Rendah R2110C2B2 7.967716535 0.04516696 Tinggi Rendah R2110C2B3 8.450281215 0.022495606 Tinggi Rendah R2110C2B4 8.491338583 0.01370826 Tinggi Rendah R2110C2B5 8.44791901 0.014762742 Tinggi Rendah 6 / 8 Dari Tabel 9 dan Tabel 10 , dilakukan analisis perbandingan tiap variabel antar klasternya. Variabel R1101_A ( apakah punya BPJS Kesehatan penerima bantuan iuran ) , cluster 1 memiliki persentase jumlah kepala rumah tangga penerima BPJS PBI lebih besar dibanding cluster 2 , ini menunjukkan dari variabel R1101_A bahwa tingkat kemiskinan di cluster 1 lebih tinggi dibanding cluster 2 , karena lebih banyak kepala rumah tangga yang masih menerima bantuan iuran. Dari variabel R1808 ( bahan bangunan utama lantai terluas ) , bahan lantai untuk klaster 1 paling banyak terbuat dari semen / bata merah dengan jumlah rumah tangga sebesar 413 atau 46.5 % , sedangkan untuk klaster 2 paling banyak terbuat dari keramik dengan 1962 Ini menunjukkan bahwa dari segi bahan bangunan lantai , klaster 1 cenderung kurang maju dibandingkan dengan klaster 2. rumahtangga. atau 69 % Variabel R2105 ( penerima Kartu Keluarga Sejahtera ) , rumah tangga di klaster 1 paling banyak sebagai penerima KKS yaitu sebesar 53.1 % , sedangkan rumah tangga di klaster 2 memiliki 94.8 % rumah tangga yang tidak menerima KKS. KKS ditujukan untuk membantu menyejahterahkan rumah tangga bagi yang membutuhkan , ini artinya rumah tangga di klaster 1 memiliki tingkat kesejahteraan yang kurang baik bila dibandingkan dengan rumah tangga di klaster 2. Jika dilihat dari variabel R615 ( ijasah / sttb tertinggi ) , sebanyak 31.4 % kepala rumah tangga ( krt ) di klaster 1 memiliki ijasah tertinggi yaitu SD , itu merupakan kejadian terbanyak di klaster 1. Sedangkan untuk krt di klaster 2 , paling banyak memiliki ijasah tertinggi yaitu SMA sebesar 21.7 % . ini menandakan dari segi pendidikan , krt di klaster 1 memiliki tingkat pendidikan yang kurang tinggi dibandingkan dengan klaster 2. Variabel R2110A1K2 – R2110A1K5 membicarakan tentang nilai bantuan BPNT yang diterima dari bulan November 2018 sampai Februari 2019. Rumah tangga di klaster 1 rata-rata menerima bantuan sebesar Rp 103.355. untuk klaster 2 menerima rata-rata bantuan sebesar Rp 394. Rata-rata jumlah bantuan yang diterima oleh rumah tangga di klaster 1 lebih besar daripada di klaster 2 , ini disebabkan karena lebih banyaknya rumah tangga di klaster 1 yang menerima bantuan BPNT. Ini dapat diartikan juga bahwa tingkat kemiskinan di klaster 1 lebih tinggi karena menerima bantuan yang lebih besar dari klaster 2. Variabel R2110C1B2 – R2110C1B5 membahas tentang besarnya bantuan yang digunakan untuk membeli beras dari bulan November 2018 sampai Februari 2019. Rata-rata rumah tangga di klaster 1 mengeluarkan Rp 87.920 dari bantuan yang diterima untuk membeli beras , sedangkan di klaster 2 mengeluarkan hanya Rp 250. Besaran yang dikeluarkan oleh rumah tangga di klaster 1 lebih besar daripada klaster 2.Ini mengartikan bahwa pengaruh bantuan yang diterima dalam memenuhi kebutuhan sehari-hari rumah tangga di klaster 1 lebih besar daripada di klaster 2. Sedangkan untuk banyaknya beras yang dibeli menggunakan bantuan dapat dilihat dari variabel R2110C2B2 – R2110C2B5. Rumah tangga di klaster 1 rata-rata membeli beras sebanyak 8.34 kg dengan bantuan yang diterima , sedangkan klaster 2 hanya 0.024 kg. Dapat disimpulkan bahwa tingkat kemiskinan di klaster 1 lebih tinggi dibanding Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik klaster 2 , karena besarnya jumlah bantuan yang digunakan oleh rumah tangga di klaster 1 dalam memenuhi kebutuhan sehari-hari berupa beras lebih besar daripada rumah tangga klaster 2. Dari karakteristik tiap variabel , dapat disimpulkan bahwa rumah tangga yang berada di klaster 1 memiliki tingkat kemiskinan yang lebih tinggi dibandingkan rumah tangga di klaster 2. Kemudian dilakukan atau membandingkan dengan hasil pengelompokkan dengan tolak ukur kemiskinan versi BPS menggunakan pendekatan pengeluaran. Dari hasil klasifikasi menggunakan garis kemiskinan , didapatkan bahwa ada 446 rumah tangga yang diklasifikasikan sebagai rumah tangga miskin , dan 3288 rumah tangga diklasifikasikan tidak miskin. benchmarking Gambar 6. Perbandingan pengelompokkan BPS dengan Data Mining Rumah tangga miskin artinya rumah tangga yang memiliki besaran pengeluaran perkapita perbulan kurang dari garis kemiskinan Provinsi D.I. Yogyakarta sebesar Rp 432.026. Jika membandingkan hasil klasifikasi rumah tangga miskin menggunakan pendekatan pengeluaran dengan data mining , diperoleh akurasi sebesar 77.21 % . Gambar 7. Diagram venn hasil dari BPS dan Data Mining rumah Dari 3734 sampel tangga Susenas Provinsi D.I.Yogyakarta , ada 2883 rumah tangga yang tepat masuk kedalam kelompoknya , artinya dari hasil pengelompokkan K- prototype sama dengan hasil pengelompokkan atau klasifikasi menggunakan garis kemiskinan. Sebaliknya ada 851 rumah tangga yang masuk kedalam kelompok yang berbeda. Ada 647 rumah tangga yang dikategorikan miskin dari hasil dari proses data mining tetapi masuk kedalam kategori tidak miskin oleh BPS dan ada 204 rumah tangga tidak miskin yang dikategorikan menjadi miskin yang bisa dilihat pada gambar 7. 7 / 8 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik F. Astuti , “Penerapan Data Mining Untuk Clustering Data Penduduk Miskin Menggunakan Algoritma Hard C-Means , ” Data Manaj. dan Teknol. Inf. , vol. 18 , no. 1 , pp. 64–69 , 2017. S. Solorio-fernández , A. Carrasco-ochoa , L. E. Erro , and S. M. Tonantzintla , “Unsupervised Feature Selection Method for Mixed Data © Computer Science Department , ” no. Ccc , 2019. M. Dash and H. Liu , “Feature selection for clustering , ” Lect. Notes Comput. Sci. ( including Subser. Lect. Notes Artif. Intell. Lect. Notes Bioinformatics ) , vol. 1805 , pp. 110–121 , 2000 , doi : 10.1007 / 3-540- 45571-x_13. A. Daemen and B. De Moor , “Development of a kernel function for clinical data , ” Proc. 31st Annu. Int. Conf. IEEE Eng. Med. Biol. Soc. Eng. Futur. Biomed. EMBC 2009 , no. September , pp. 5913–5917 , 2009 , doi : 10.1109 / IEMBS.2009.5334847. M. I. Arsa and R. Nooraeni , “Kombinasi Algoritma Genetika dan Fuzzy K-Prototype Untuk Pengelompokan Data Campuran , ” pp. 1– 15 , 2018. R. Nooraeni , “Metode Cluster Menggunakan Kombinasi Algoritma Cluster K-Prototype Dan Algoritma Genetika Untuk Data Bertipe Campuran Cluster Method Using a Combination of Cluster K- Prototype Algorithm and Genetic Algorithm for Mixed Data , ” pp. 81–97 , 2016. J. Han , M. Kamber , and J. Pei , Data Mining : Concepts and Techniques , no. June 2015. 2012. A. F. Febrianti , A. H. Cabral , and G. Anuraga , “K-Means Clustering Dengan Metode Elbow Untuk Pengelompokan Kabupaten Dan Kota Di Jawa Timur , ” Semin. Nas. Has. Ris. dan Pengabdi. -SNHRP , pp. 863–870 , 2018 , [ Online ] . Available : http : / / karyailmiah.unipasby.ac.id / wp-content / uploads / 2019 / 04 / K- Means-Artikel.pdf. [ 13 ] N. Putu , E. Merliana , and A. J. Santoso , “Analisa Penentuan Jumlah Cluster Terbaik pada Metode K-Means , ” pp. 978–979. [ 14 ] D. B. F. Data and B. File , “Kamus Data , ” pp. 1–23 , 2019. VII. PENUTUP Berdasarkan penelitian yang sudah dilakukan , kombinasi dari algoritma USFSM dan metode K-prototype dalam mengelompokkan objek berdasarkan kemiripannya ( clustering ) sudah cukup baik. Dataset ujicoba menunjukkan ACC mengalami kenaikan nilai jika USFSM diterapkan sebagai preprocessing datanya sebelum dilakukan proses clustering. USFSM dengan pengambilan sampel acak diterapkan untuk menemukan fitur relevan dari data Susenas yang selanjutnya akan dilakukan teknik data mining sesuai dengan metode penelitian yang sudah dibuat. Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini antara lain bahwa hasil simulasi seleksi atribut menggunakan algoritma USFSM terpilih 46 atribut relevan dari total 356 atribut. Atribut tersebut terpilih juga karena hasil evaluasi menggunakan CVC dan total cost untuk tiap percobaan seleksi atributnya. Kemudian ditentukan jumlah klaster yang akan digunakan yaitu sebanyak 2 klaster berdasarkan metode k-elbow. Dimana dari hasil algoritma K-prototype untuk proses clustering dapat terbentuk klaster pertama berisi 889 rumah tangga yang bisa dikategorikan miskin dan 2845 rumah tangga di klaster kedua yang dikategorikan tidak miskin berdasarkan hasil analisis karakteristik dari tiap atribut kedua cluster tersebut. Dari kedua cluster yang terbentuk dapat dilakukan benchmarking terhadap penentuan rumah tangga miskin versi BPS menggunakan garis kemiskinan. Hasil perbandingan kedua metode klasifikasi menunjukkan akurasi yang didapat dari metode K-prototype sebesar 77,21 % , yang artinya terdapat 2883 rumah tangga yang dikelompokkan secara tepat atau sama terhadap klasifikasi BPS. Adapun saran untuk penelitian selanjutnya , diharapkan bisa memakai algoritma clustering yang berbeda dengan penelitian ini , atau membandingkan algoritma dalam penelitian ini dengan algoritma yang akan dikaji dalam penelitian selanjutnya. Kemudian dapat dilakukan kajian terhadap cakupan yang lebih luas , misalnya tingkat nasional untuk mendapatkan informasi lebih bagus dan merata. Karena data- driven sendiri bergantung penuh pada data yang dipakai dalam penelitian , sehingga cakupan penelitian yang berbeda akan menghasilkan pengelompokkan yang berbeda pula. [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] DAFTAR PUSTAKA F. D. Astuti , “Seleksi Atribut Menggunakan Information Gain Untuk Clustering Penduduk Miskin Dengan Validity Index Xie Beni , ” Teknika , vol. 6 , no. 1 , pp. 61–65 , 2017 , doi : 10.34148 / teknika.v6i1.58. W. K. Indonesia , “Indeks Kemiskinan Multidimensi : Memotret , ” no. April , 2019. J. I. Matematika and P. Matematika , “Irtania Muthia Rizki Magister Statistika , FMIPA Unpad , Bandung Septiadi Padmadisastra Departemen Statistika , FMIPA Universitas Padjadjaran , Bandung Bertho Tantular Departemen Statistika , FMIPA Universitas Padjadjaran , Bandung Menurut Biro Pusat Stat , ” vol. 9 , no. 2 , pp. 63–74 , 2017. [ 4 ] B. P. Statistik and E. Di , “Tingkat Kemiskinan Di Indonesia Tahun 2007 , ” no. 38 , pp. 1–5 , 2007. 8 / 8
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O O O B-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Kajian Penerapan Data-Driven Untuk Pengelompokkan Rumah Tangga Miskin di Yogyakarta Tahun 2019 Yanuar Krisna Pamuja ( 221710064 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Takdir , S.ST. , M.T. Ringkasan—Pengolahan data secara objektif ( Data-driven ) dapat dimanfaatkan untuk mengukur tingkat kemiskinan rumah tangga dengan berbasiskan data Susenas Kor. Peneliti mencoba untuk mengelompokkan rumah tangga berdasarkan keadaan sosial ekonominya dengan melakukan teknik data mining yaitu metode clustering menggunakan K-prototype serta dilakukan seleksi atribut untuk menemukan atribut yang paling relevan dan berpengaruh terhadap proses clustering menggunakan algoritma Unsupervised Spectral Features Selection Method ( USFSM ) . Dari proses seleksi atribut , dari 356 atribut terseleksi analisis klaster 46 atribut yang paling relevan. menunjukkan terbentuknya dua klaster yang terdiri dari 889 rumah tangga miskin dan 2845 rumah tangga tidak miskin. Karena jumlah kelompok dan klasifikasi kemiskinan dari BPS sama , maka dapat diukur akurasi dari proses clustering yaitu sama sebesar 77,21 % atau 2883 rumah pengklasifikasiannya . tangga yang Hasil Kata Kunci— Data-driven , kemiskinan , clustering , seleksi atribut.
VII. PENUTUP Berdasarkan penelitian yang sudah dilakukan , kombinasi dari algoritma USFSM dan metode K-prototype dalam mengelompokkan objek berdasarkan kemiripannya ( clustering ) sudah cukup baik. Dataset ujicoba menunjukkan ACC mengalami kenaikan nilai jika USFSM diterapkan sebagai preprocessing datanya sebelum dilakukan proses clustering. USFSM dengan pengambilan sampel acak diterapkan untuk menemukan fitur relevan dari data Susenas yang selanjutnya akan dilakukan teknik data mining sesuai dengan metode penelitian yang sudah dibuat. Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini antara lain bahwa hasil simulasi seleksi atribut menggunakan algoritma USFSM terpilih 46 atribut relevan dari total 356 atribut. Atribut tersebut terpilih juga karena hasil evaluasi menggunakan CVC dan total cost untuk tiap percobaan seleksi atributnya. Kemudian ditentukan jumlah klaster yang akan digunakan yaitu sebanyak 2 klaster berdasarkan metode k-elbow. Dimana dari hasil algoritma K-prototype untuk proses clustering dapat terbentuk klaster pertama berisi 889 rumah tangga yang bisa dikategorikan miskin dan 2845 rumah tangga di klaster kedua yang dikategorikan tidak miskin berdasarkan hasil analisis karakteristik dari tiap atribut kedua cluster tersebut. Dari kedua cluster yang terbentuk dapat dilakukan benchmarking terhadap penentuan rumah tangga miskin versi BPS menggunakan garis kemiskinan. Hasil perbandingan kedua metode klasifikasi menunjukkan akurasi yang didapat dari metode K-prototype sebesar 77,21 % , yang artinya terdapat 2883 rumah tangga yang dikelompokkan secara tepat atau sama terhadap klasifikasi BPS. Adapun saran untuk penelitian selanjutnya , diharapkan bisa memakai algoritma clustering yang berbeda dengan penelitian ini , atau membandingkan algoritma dalam penelitian ini dengan algoritma yang akan dikaji dalam penelitian selanjutnya. Kemudian dapat dilakukan kajian terhadap cakupan yang lebih luas , misalnya tingkat nasional untuk mendapatkan informasi lebih bagus dan merata. Karena data- driven sendiri bergantung penuh pada data yang dipakai dalam penelitian , sehingga cakupan penelitian yang berbeda akan menghasilkan pengelompokkan yang berbeda pula. [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]
data Susenas Kor. Peneliti mencoba untuk mengelompokkan rumah tangga berdasarkan keadaan sosial ekonominya dengan melakukan teknik data mining yaitu metode clustering menggunakan K-prototype serta dilakukan seleksi atribut untuk menemukan paling relevan dan berpengaruh terhadap proses clustering menggunakan algoritma Unsupervised Spectral Features Selection atribut , dari 356 atribut terseleksi analisis klaster 46 atribut yang paling relevan. menunjukkan terbentuknya dua klaster yang terdiri dari 889 rumah tangga miskin dan 2845 rumah tangga tidak miskin. Karena jumlah kelompok dan klasifikasi kemiskinan sebagai preprocessing datanya sebelum dilakukan proses clustering. USFSM dengan pengambilan sampel acak diterapkan dari penelitian ini antara lain bahwa hasil simulasi seleksi atribut menggunakan algoritma USFSM terpilih 46 atribut relevan dari total 356 atribut. Atribut tersebut terpilih juga karena hasil klasifikasi menunjukkan akurasi yang didapat dari metode K-prototype sebesar 77,21 % , yang artinya terdapat 2883 rumah tangga yang dikelompokkan secara tepat atau sama terhadap klasifikasi BPS. Adapun saran untuk penelitian selanjutnya ,
O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O B-METODE O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O B-METODE O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O