Pengklasifikasian Kemiskinan di Indonesia dengan Menggunakan Metode Algoritma Decision Tree C5.0 
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Pengklasifikasian Kemiskinan di Indonesia dengan Menggunakan Metode Algoritma Decision Tree C5.0 Frenaldy Wahyudi Wenas ( 221709708 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Robert Kurniawan , SST , M.Si. Ringkasan— Kemiskinan merupakan masalah yang komplek bagi banyak negara. Di Indonesia , persentase kemiskinan di beberapa provinsi masih memerlukan perhatian serius dari ini bertujuan untuk pemerintah. Sehingga , penelitian mengklasifikasikan provinsi-provinsi di Indonesia ke dalam kategori kemiskinan berdasarkan target persentase kemiskinan yang ada. Dengan menggunakan data yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik ( BPS ) serta menerapkan metode klasifikasi Decision Tree dengan algoritma C5.0 dari variabel-variabel yang diduga mampu mengelompokkan kemiskinan. Decision Tree yang telah dibentuk kemudian dilakukan proses boosting sehingga didapatkan tiga model unik terbaik dengan error rate sebesar 2.9 persen. Variabel-variabel yang termasuk ke dalam model tersebut adalah harapan hidup , persentase Kelompok Usaha Bersama ( KUBE ) , tingkat pengangguran terbuka , persentase pekerja tani di sektor informal , rata-rata lama sekolah , dan persentase penduduk pengguna ponsel. Berdasarkan hasil pengolahan dengan Variable Importance Measure , diperoleh tiga variabel yang berkontribusi besar dalam pemodelan ini yaitu harapan hidup , persentase sekolah dasar di desa / kelurahan , dan persentase pekerja tani di sektor informal. Kata Kunci— Klasifikasi , kemiskinan , decision tree , algoritma C5.0 I. LATAR BELAKANG Kemiskinan masih menjadi permasalahan krusial bagi seluruh negara di dunia. Hal ini berujung pada penetapan kemiskinan sebagai tujuan nomor satu dalam SDGs oleh United Nations. Pada tahun 2015 , terdapat sekitar 736 juta penduduk dunia atau yang setara dengan sepuluh persen penduduk dunia yang menghabiskan biaya hidup kurang dari $ 1.90 sehari ; banyak yang kekurangan makanan , air minum bersih dan sanitasi. Angka ini memang banyak menurun jika berpatokan pada data kemiskinan dunia pada tahun 1990 dimana 36 persen penduduk dunia hidup dalam keadaan tersebut. Tetapi , dengan secara adanya perkembangan pengentasan kemiskinan internasional yang laju pengurangan kemiskinan , memunculkan kekhawatiran baru itu , bagi penyelesaian kemiskinan pengentasan kemiskinan dunia masih jauh dari kata berakhir. tidak merata dan melambatnya [ 34 ] . Oleh karena Kemiskinan menurut World Bank [ 30 ] merupakan suatu ketidakcukupan / kekurangan kesejahteraan. Secara absolut , World Bank mengukur kemiskinan berdasarkan pendapatan yang kurang dari $ 2 per hari. Sedangkan menurut Badan Pusat Statistik , kemiskinan merupakan dipandang berdasarkan kemampuan untuk memenuhi kebutuhan dasar , sehingga kemiskinan dipandang dari ketidakmampuan dari sisi ekonomi untuk memenuhi kebutuhan dasar makanan dan bukan makanan yang diukur dari sisi pengeluaran. Kemiskinan yang ada di Indonesia sendiri , dalam hampir sepuluh tahun terakhir ini menurut Badan Pusat Statistik menunjukkan tren yang menurun. Pada Maret 2011 , tercatat ada 12,49 persen penduduk miskin. Sedangkan pada Maret 2020 persentase penduduk miskin turun menjadi 9,78 persen. Namun , persentase kemiskinan ini sedikit berbeda dari yang ditargetkan oleh BAPPENAS pada tahun 2020 yakni 8,5-9,0 persen. Jika ditelaah lebih lanjut , permasalahan kemiskinan yang ada di Indonesia kurang lebih sama dengan apa yang didefinisikan oleh World Bank [ 34 ] . Pertama , laju pengurangan kemiskinan yang cenderung melambat. Jika melihat satu dekade ini laju pengurangan kemiskinan di Indonesia hanya mencapai angka 2.38 persen. Angka ini menunjukan penurunan dibandingkan dengan dekade sebelumnya yang mencapai angka 3,42 persen. Masalah berikutnya yaitu perkembangan pengentasan kemiskinan yang tidak merata yang ada di Indonesia. Hal ini bisa dilihat dari besaran persentase penduduk miskin menurut provinsi untuk tahun 2020 yang ada di Indonesia yang masih tidak merata. Karena belum bisa menjangkau seluruh provinsi yang ada , khususnya provinsi yang berada di daerah timur Indonesia. Masalah kemiskinan memanglah sebuah masalah mendasar yang kompleks dan bersifat multidimensional [ 2 ] . Sehingga ketersediaan data kemiskinan yang akurat sangatlah dibutuhkan untuk membantu dalam pengambilan keputusan. Sifat multidimensional dari kemiskinan ini menyebabkan kemiskinan bisa dilihat dari berbagai faktor. Sehingga indikator yang bisa digunakan dalam pengukurannya sangatlah banyak. Dari kumpulan indikator yang banyak tersebut , berpotensi terbaik yang mampu menjelaskan memiliki kemiskinan. Salah satu cara untuk menemukan indikator tersebut adalah dengan melakukan klasifikasi. indikator diantaranya Banyak metode klasifikasi yang telah dikembangkan oleh banyak peneliti terdahulu , salah satunya adalah metode decision tree. Metode ini dipilih karena keunggulannya yang beberapa yang mudah adalah diinterpretasikan , menghilangkan feature yang tidak penting , dan lebih efisien dibandingkan model lain yang lebih kompleks [ 13 ] . Dengan adanya penghilangan ini , penentuan indikator- indikator apa saja yang mampu menjelaskan kemiskinan sebaik mungkin bisa dipilih dari banyak variabel yang tersedia. hasil 1 / 8 Kocakoc [ 10 ] , pada klasifikasi decision tree , data latih dibagi ke dalam subset berdasarkan beberapa karakteristik. Proses ini kemudian akan diulangi secara rekursif dan berlanjut hingga pengulangan tidak memiliki efek lagi pada model atau yang disebut recursive partitioning. Terdapat banyak algoritma untuk klasifikasi decision tree seperti Random Forest , Boosted Trees , Rotation Forest , ID3 , C4.5 , C5.0 , Classification and Regression Tree ( CART ) , QUEST , CRUISE , Chi-Square Automatic Interaction Detector ( CHAID ) , dan MARS [ 10 ] . yang diatas , Seperti terdapat disebutkan banyak implementasi untuk decision tree , tapi salah satu yang paling dikenal , khususnya dalam dunia industri , adalah dengan menggunakan algoritma C5.0 [ 14 ] . Algoritma ini sendiri merupakan sebuah versi hasil pengembangan dari algoritma sebelumnya , C4.5 , yang mana juga merupakan pengembangan dari algoritma ID3. Berdasarkan hasil uraian diatas , maka penelitian ini berfokus pada pengklasifikasian provinsi-provinsi yang ada di Indonesia berdasarkan status kemiskinannya dan diperoleh indikator- indikator yang mampu menjelaskan kemiskinan dengan lebih baik. Model klasifikasi yang digunakan adalah klasifikasi decision tree dengan algoritma C5.0. II. TUJUAN PENELITIAN Adapun tujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Mengklasifikasikan dan memetakan kemiskinan di Indonesia menurut Provinsi dengan menggunakan metode decision tree algoritma C5.0. 2. Memperoleh indikator-indikator terbaik yang mampu menjelaskan kemiskinan. 3. Melihat hubungan antar indikator kemiskinan yang diperoleh. III. PENELITIAN TERKAIT Sumargo dan Simanjuntak [ 30 ] melakukan penelitian tentang deprivasi utama kemiskinan multidimensi di Indonesia dengan menggunakan data SUSENAS dan metode pengukuran kemiskinan multidimensi Alkire-Foster , serta 12 indikator yang berasal dari tiga dimensi yaitu pendidikan , kesehatan dan standar hidup. Ditemukan bahwa penduduk miskin multidimensi mengalami deprivasi pada indikator lama sekolah dan imunisasi , kecuali di Maluku adalah penolong kelahiran , dan Papua adalah melek huruf. Berdasarkan hasil yang ada juga , ternyata tiap-tiap daerah memiliki prioritas bantuan program kemiskinan yang berbeda-beda. Oleh karena itu , penghitungan kemiskinan multidimensi yang berbasis pada pemenuhan hak- hak dasar sekiranya dibutuhkan. Khaliq dan Uspri tentang kemiskinan [ 9 ] meniliti multidimensi dan kaitannya dengan perlindungan sosial dengan menggunakan data SUSENAS. Berdasarkan estimasi yang dilakukan dengan metode SEM BAGGING , didapatkan bahwa pendidikan , kesehatan , dan kualitas hidup memiliki hubungan signifikan negatif terhadap kemiskinan multidimensi. Hal ini berarti perbaikan akses pangan , kesehatan dan pendidikan yang memadai bagi masyarakat miskin masih dianggap penting. Selain itu , perlindungan sosial di Indonesia memiliki hubungan positif dengan kemiskinan multidimensi. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik bahwa rendahnya faktor-faktor Sutomo dan Shalihati [ 27 ] dalam penelitian mengenai kemiskinan di Kabupaten Purbalingga dalam perspektif yang geospasial menemukan mempengaruhi tingkat keselarasan antara kemiskinan dan perkembangan wilayah adalah rendahnya kesadaran mengenai pentingnya pendidikan , tingkat pendapatan , kurangnya lapangan pekerjaan bagi kaum laki-laki , serta kondisi morfologi wilayah yang condong berbukit dan berada pada daerah pegunungan dengan lereng terjal mendorong desa pada kesulitan dalam kondisi sosial ekonomi dan aksesibilitas. Firdausi [ 4 ] melakukan estimasi dan proyeksi tingkat kemiskinan dengan menggunakan faktor-faktor kemiskinan yang antara lain adalah PDRB perkapita dan angka harapan hidup. Berdasarkan hasil analisis yang ada , didapatkan bahwa PDRB perkapita dan angka harapan hidup memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap tingkat kemiskinan. Sehingga , peningkatan pada dua faktor tadi bisa menjadi salah satu cara dalam menekan angka kemiskinan. Abu Bakar [ 1 ] mencoba mengklasifikasikan kemiskinan multidimensi di Malaysia dengan menggunakan Random Forest dan Decision Tree C4.5. Berdasarkan hasil yang diperoleh Random Forest disimpulkan menjadi metode terbaik dengan pencapaian akurasi 99 persen. Tetapi , jika diperhatikan perbandingan antara hasil yang diperoleh kedua metode tersebut , akurasi yang diperoleh Decision Tree hanya memiliki selisih satu persen. Selain itu , jika diperhatikan dari waktu proses kedua metode , decision tree unggul dengan perbedaan yang hampir mencapai sepuluh kali lipat. Mengingat algoritma yang digunakan adalah C4.5 , maka algoritma C5.0 , yang merupakan pengembangan dari C4.5 , berpeluang untuk memiliki performa lebih baik. Garg [ 6 ] dalam penelitiannya mengenai evaluasi penerimaan investor untuk emas berdasarkan beberapa atribut atau faktor dengan menggunakan klasifikasi decision tree. Dalam penelitiannya digunakan dua macam decision tree , yaitu R Part Tree dan C50. Dari kedua jenis tree tersebut , peneliti kemudian membentuk diantaranya menggunakan R Part Tree dan dua lainnya menggunakan C50 dengan perlakuan yang berbeda-beda. Dari hasil yang diperoleh didapatkan bahwa model 5 yang menggunakan C50 yang menggunakan semua variabel menunjukkan performa tertinggi dan menunjukkan bahwa seluruh variabel berperan penting dalam pengambilan keputusan investor. enam model , empat yang IV. METODE PENELITIAN A. Data Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang berasal dari BPS ( Badan Pusat Statistik ) . Adapun data yang digunakan terdiri atas 24 variabel yang berkaitan dengan kemiskinan yang ada di seluruh provinsi di Indonesia pada tahun 2018. Pemilihan variabel-variabel tersebut berdasarkan World Bank [ 32 ] pada publikasinya yang berjudul “Making the new Indonesia work for the poor : Era Baru dalam Pengentasan Kemiskinan di Indonesia”. Disitu disebutkan bahwa terdapat 5 faktor penyebab kemiskinan utama di Indonesia , yaitu pendidikan , tipe pekerjaan , gender , akses pada pelayanan dan infrastruktur dasar , dan lokasi geografis. 2 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Berdasarkan uraian dari setiap faktor yang ada pada publikasi tersebut [ 32 ] , maka beberapa indikator dipilih. Adapun indikator-indikator tersebut adalah sebagai berikut : purity [ 12 ] . Entropi dari data sampel mengindikasikan variasi dari nilai suatu kelas. Entropi secara umum bisa didefinisikan sebagai berikut : 𝑐 TABEL I. Faktor dan Indikator Kemiskinan 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( 𝑆1 ) = ∑ −𝑝𝑖𝑙𝑜𝑔2 ( 𝑝𝑖 ) ( 1 ) Faktor Kemiskinan Pendidikan Tipe Pekerjaan Gender Indikator Rata-rata Lama Sekolah Persentase Banyaknya Fasilitas SD di Desa / Kelurahan Persentase Pekerja Pertanian di Sektor Informal Tingkat Pengangguran Terbuka Indeks Pemberdayaan Gender Air Layak Listrik Sanitasi Layak Fasilitas Persentase Banyaknya SMP / SMA / SMK di Desa / Kelurahan Akses pada Pelayanan dan Infrastruktur Dasar Lokasi Geografis Persentase Banyaknya Lembaga Desa / Kelurahan Keterampilan Fasilitas di Persentase Banyaknya Fasilitas Perkreditan ( KUR , KUK , KKP-E , KUBE ) di Desa / Kelurahan Persentase Penduduk Usia 5 Tahun Ke Atas Yang Memiliki Telepon Seluler Rural Access Index Jawa / Bali , Sumatera , Kalimantan , Sulawesi , Nusa Tenggara / Maluku , Papua Berdasarkan penelitian terdahulu yang telah dijabarkan , peneliti kemudian menambahkan faktor kesehatan , dengan menggunakan Harapan Hidup sebagai indikatornya , standar hidup layak , yang akan menggunakan Pendapatan per Kapita sebagai indikatornya dan penerimaan daerah yang digambarkan dengan menggunakan PDRB perkapita. Selain itu , untuk keperluan preprocessing , variabel jumlah desa untuk tiap-tiap provinsi juga ditambahkan. B. Algoritma C5.0 Algoritma C5.0 merupakan perkembangan dari algoritma C4.5 yang juga merupakan perkembangan dari algoritma ID3. Dengan munculnya algoritma C5.0 ini , keakurasian mampu meningkat , dan menggunakan memori yang lebih sedikit dari yang pendahulunya [ 13 ] . Atribut decision tree adalah atribut yang memungkinkan untuk mendapatkan tree yang paling kecil ukurannya atau atribut yang bisa membagi objek menurut kelasnya [ 15 ] . Atribut yang kemudian dipilih adalah atribut yang paling murni ( pure ) . Kemurnian ini kemudian diukur menggunakan ukuran purity. C5.0 menggunakan konsep entropi untuk menghitung 𝑖=1 Pada persamaan ( 1 ) , untuk sekumpulan data tertentu ( S ) , nilai c adalah banyaknya kelas yang berbeda dan pi adalah proporsi dari niali yang jatuh pada kelas ke-i. Berdasarkan perhitungan purity , algoritma ini harus memutuskan pada feature mana yang akan dibagi. Algoritma ini menggunakan entropi untuk menghitung perubahan pada homogenitas yang menghasilkan pembagian untuk masing- masing feature , yang disebut sebagai information gain. Information Gain untuk sebuah feature F dihitung berdasarkan perbedaan antara entropi pada segmen sebelum pembagian ( S1 ) dan setelah pembagian ( S2 ) [ 12 ] : 𝐼𝑛𝑓𝑜𝐺𝑎𝑖𝑛 ( 𝐹 ) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( 𝑆1 ) − 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( 𝑆2 ) ( 2 ) Satu hal yang perlu diperhatikan ialah setelah pembagian , data akan dibagi menjadi lebih dari satu partisi. Oleh karena itu , fungsi perhitungan entropi perlu memperhatikan total entropi untuk keseluruhan partisi ( Pi ) . Hal ini dilakukan dengan menimbang setiap entropi partisi berdasarkan proporsi record masuk ke dalam partisi ( wi ) . yang mana bisa didefinisikan sebagai berikut [ 12 ] : 𝑛 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( 𝑆2 ) = ∑ 𝑤𝑖𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( 𝑃𝑖 ) 𝑖=1 ( 3 ) Semakin besar nilai information gain , semakin baik sebuah feature dalam membuat kelompok-kelompok yang homogen setelah pembagian pada feature tersebut [ 10 ] . Jika information gain bernilai nol , maka tidak ada pengurangan pada entropi setelah pembagian. Di sisi lain nilai information gain sama dengan nilai entropi sebelum pembagian. Ini mengindikasikan bahwa entropi setelah pembagian sama dengan nol , yang berarti hasil pembagian menghasilkan kelompok yang homogen. Algoritma C5.0 [ 36 ] menangani banyak keputusan secara otomatis menggunakan penalaran yang semestinya. Strategi utamanya adalah dengan menerapkan post-pruning. Metode ini dilakukan dengan cara membentuk sebuah tree yang besar yang over fit dari data latih. Setelah itu , node dan cabang yang memiliki efek yang rendah pada klasifikasi akan dihilangkan. Karena hal inilah , kemudian algoritma ini digunakan pada penelitian ini demi mendapatkan model terbaik dari banyaknya variabel yang digunakan. C. Boosting pada C5.0 Salah satu metode untuk mengurangi kesalahan pada prediksi yang dihasilkan oleh decision tree adalah dengan menerapkan algoritma boosting. Boosting sendiri adalah sebuah pendekatan machine learning yang bertujuan untuk membangun aturan prediksi yang sangat akurat dengan 3 / 8 menggabungkan aturan yang cenderung lemah dan tidak akurat [ 19 ] . Pada C5.0 , algoritma boosting yang diterapkan adalah Adaptive Boosting atau AdaBoost , yang dikembangkan oleh Freund dan Schapire [ 5 ] . Pokok utama dari AdaBoost adalah menimbang data point pada setiap iterasi boosting secara berturut-turut selama pembangunan klasifikasi. AdaBoost pada dasarnya menghasilkan kumpulan weak classifier , dimana pada setiap proses iterasi algoritmanya akan menemukan classifier terbaik berdasarkan penimbang sampel yang ada. Sampel yang terklasifikasi salah pada iterasi tertentu akan diberikan penimbang yang lebih berat , sedangkan sampel yang terklasifikasi benar akan menerima penimbang yang lebih ringan. Hal ini dilakukan untuk memaksa base learner memberi perhatian khusus pada mereka [ 20 ] . C5.0 memang pada dasarnya menerapkan AdaBoost sebagai metode boosting-nya. Tetapi , algoritma yang digunakan telah dimodifikasi sehingga terdapat beberapa perbedaan antara keduanya. Adapun perbedaan antar keduanya adalah sebagai berikut [ 8 ] : 1 ) C5.0 mencoba untuk mempertahankan ukuran tree sama dengan yang awalnya ( yang dibangun tanpa proses boosting ) . 2 ) C5.0 menghitung peluang kelas untuk seluruh model boosted dan di dalam model ini , rata-rata penimbang juga dihitung. Kemudian , dari model tersebut , C5.0 memilih kelas yang memiliki probabilitas maksimum yang ada di dalam grup. 3 ) Prosedur boosting berakhir jika model sudah sangat efektif ( penjumlahan dari penimbang untuk sampel yang terklasifikasi salah kurang dari 0.1 ) , atau sangat tidak efektif ( rata-rata penimbang sampel yang salah lebih dari 50 persen ) D. Preprocessing Metode preprocessing digunakan untuk mengklasifikasikan persentase kemiskinan menjadi dua kelas , yaitu miskin atau tidak. Klasifikasi target persentase ini didasarkan oleh kemiskinan yang ditentukan oleh BAPPENAS yang sesuai dengan Rencana Kerja Pemerintah pada 2018 yakni , 9,5 sampai 10 persen [ 16 ] . Adapun yang dijadikan sebagai Batasan pada penelitian ini adalah 10 persen. seperti Persentase Banyaknya Persentase Banyaknya Preprocessing juga dilakukan untuk beberapa indikator yang Fasilitas ada , SD / SMP / SMA / SMK , Fasilitas Lembaga Kursus dan Pelatihan , dan Persentase Banyaknya Fasilitas Perkreditan ( KUR , KUK , KKP-E , KUBE ) di Desa / Kelurahan. Semua indikator tersebut diperoleh dari publikasi Potensi Desa. Pada publikasi tersebut , indikator yang akan digunakan belum dalam bentuk persentase jadi dilakukan penghitungan dengan cara membaginya dengan jumlah desa untuk tiap-tiap provinsi. Penggunaan persentase dilakukan agar indikator yang ada memiliki nilai yang setara dan bisa dibandingkan antara satu sama lain. Berdasarkan definisinya [ 33 ] , Rural Access Index bisa dibagi menjadi empat faktor , yaitu manfaat , kualitas jalan , kepadatan jalan pedesaan , dan kepadatan penduduk. Dalam penelitian ini , karena keterbatasan data yang ada , jadi hanya salah satu faktor yang digunakan , yaitu kualitas jalan. Prinsip Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik utama dari kualitas jalan yang dihitung adalah jalan yang bisa dilalui sepanjang tahun , tetapi sedikit gangguan dalam waktu singkat karena cuaca masih bisa diterima [ 35 ] . Karena tidak adanya data panjang jalan dengan kualitas yang baik , maka dalam penghitungan ini didekati dengan salah satu indikator yang bisa diperoleh dari data Potensi Desa yakni Banyaknya Desa / Kelurahan yang Menggunakan Prasarana Transportasi Darat atau Darat dan Air Menurut Keberadaan Jalan yang Dapat Dilalui Kendaraan Roda Empat. Sehingga kualitas jalan bisa dihitung sebagai berikut [ 33 ] : 𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 = 𝐺𝑜𝑜𝑑𝑅𝑑𝐾𝑚 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙𝑅𝑑𝐾𝑚 ( 4 ) E. Korelasi Pearson Koefision korelasi merupakan suatu ukuran yang digunakan untuk mengetahui derajat hubungan antar variabel [ 24 ] . Nilai yang dihasilkan dari koefisien korelasi berada diantara -1 < 0 < 1. Jika korelasi bernilai -1 , maka variabel X dan Y memiliki korelasi negatif sempurna dan jika bernilai 1 maka variabel X dan Y memiliki korelasi positif sempurna [ 25 ] . Salah satu koefisien korelasi yang sering digunakan adalah korelasi pearson. Koefisien korelasi pearson yang dinotasikan dengan r bisa dirumuskan sebagai berikut : 1 𝑛 ∑ ( 𝑋𝑖 − 𝑋̅ ) ( 𝑌𝑖 − 𝑌̅ ) 𝑛 𝑖=1 𝑟 = ( ( 1 𝑛 ∑ ( 𝑋𝑖 − 𝑋̅ ) 2 𝑛 𝑖=1 ) ( 1 𝑛 ∑ ( 𝑌𝑖 − 𝑌̅ ) 2 𝑛 𝑖=1 ) ) 1 2 ( 5 ) V. KERANGKA PIKIR Gambar 1. Kerangka Pikir Penelitian Pada Gambar 1 disajikan secara visual tentang kerangka piker penelitian. Penelitian ini mengambil kemiskinan sebagai topik utama penelitian , lebih khususnya kemiskinan yang ada di berbagai provinsi di Indonesia. Dengan berdasarkan pada lima faktor yang mempengaruhi kemiskinan yang telah diuraikan oleh World Bank , kemiskinan kemudian akan dikelompok-kelompokkan berdasarkan kriteria tertentu dengan menggunakan metode klasifikasi decision tree. Hasil yang ada kemudian akan diterapkan pada simulasi dengan data yang tahapan tertentu pada sama untuk melihat pola pengklasifikasiannya. Selanjutnya , model telah didapatkan akan dilakukan dipetakan dan dianalisis untuk tiap yang 4 / 8 mendapatkan indikator kemiskinan terbaik yang mampu menjelaskan kemiskinan di Indonesia. VI. HASIL DAN PEMBAHASAN A. Klasifikasi Kemiskinan dengan Decision Tree C5.0 Untuk menentukan indikator mana yang mampu menjelaskan kemiskinan dengan baik , indikator yang telah dipilih tersebut kemudian dimodelkan menggunakan algoritma C5.0 dengan menggunakan pemrograman R. Klasifikasi dilakukan dalam dua tahapan yaitu tahapan awal dengan membangun decision tree dan kedua dilanjutkan dengan melakukan proses boosting sebanyak 100 kali. Dari 100 tree yang dihasilkan , terdapat tiga tree unik yang terbentuk yang memiliki error paling rendah , yakni 2.9 persen , yang selanjutnya akan dianggap sebagai model terbaik pada penelitian ini. Dari ketiga model tersebut , dua model memiliki indikator yang serupa hanya saja root dari kedua tree yang berbeda. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik adanya hubungan khusus antara ketiga indikator pada model 16. Temuan lain yang bisa dilihat dari model yang ada adalah hubungan antara indikator KUBE dan TPT. Hal ini karena semakin besarnya KUBE dan TPT selalu mengindikasikan bahwa suatu provinsi tidak tergolong miskin. Selanjutnya dilakukan simulasi dengan cara menerapkan model yang ada dari node ke node untuk melihat bagaimana perubahan klasifikasi kemiskinan. Klasifikasi yang dilakukan kemudian akan dibandingkan dengan target kelas untuk melihat akurasinya. Adapun hasilnya untuk tiap-tiap model adalah sebagai berikut : 1 ) Model 7 Untuk model ini , klasifikasi diawali dengan HH sebagai pembagi awalnya. Pada tahap ini akurasi yang didapatkan adalah 73,53 persen. Pada tahap ini , kesalahan yang terjadi adalah false negative. Kesalahan ini diduga karena nilai HH yang dijadikan sebagai pembagi berada di bawah nilai HH nasional. Sehingga , yang terklasifikasi miskin adalah provinsi yang memang memiliki nilai HH jauh dibawah nilai nasional. Setelah itu , dilanjutkan dengan menjelajah node berikutnya yaitu KUBE. Hal ini kemudian mampu meningkatkan akurasi menjadi 79,41 persen. Berbeda dengan sebelumnya , kali ini kesalahan yang terjadi adalah false positive. Pada node terakhir , akurasi mencapai 97,1 atau hanya terdapat satu kesalahan saja. Adapun jenis kesalahannya adalah false negative yang terjadi pada Provinsi Aceh. Gambar 3. HH [ 1 ] = > KUBE [ 3 ] , ( d ) HH [ 1 ] = > KUBE [ 3 ] = > TPT [ 5 ] Simulasi Model 7. ( a ) target klasifikasi , ( b ) HH [ 1 ] , ( c ) 2 ) Model 16 Gambar 2. Tiga Model Unik Terbaik Decision Tree. ( a ) Model 7 , ( b ) Model 16 , dan ( c ) Model 18 Dari ketiga model seperti yang terlihat pada Gambar 2 , dengan melihat root node pada masing-masing model maka faktor penentu kemiskinan utama di Indonesia adalah faktor kesehatan , pekerjaan , dan akses terhadap pelayanan dan infrastruktur dasar. Selain itu , terdapat temuan menarik , dimana pada model 16 daerah dengan RLS yang tinggi justru diklasifikasikan sebagai daerah yang miskin dan RLS rendah yang diikuti dengan pengguna telepon seluler yang tinggi dikategorikan sebagai tidak miskin. Fakta ini membuat muncul Gambar 4. ( c ) Tani [ 1 ] = > RLS [ 3 ] , ( d ) Tani [ 1 ] = > RLS [ 3 ] = > HP [ 4 ] Simulasi Model 16. ( a ) target klasifikasi , ( b ) Tani [ 1 ] , Model ini diawali dengan Tani sebagai root yang menghasilkan akurasi sebesar 76,47 persen. Kesalahan yang terjadi pada ini mengindikasikan bahwa tidak selamanya daerah dengan tingkat pekerja tani yang tinggi merupakan daerah yang miskin. false positive. Hal ini adalah tahap 5 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Selanjutnya klasifikasi dilanjutkan dengan menjelajah RLS , akurasi yang didapatkan sebesar 61,76 persen. Akurasi yang didapatkan menurun jika dibandingkan dengan sebelumnya. Pada tahap ini , kesalahan yang terjadi berupa false negative. Setelah indikator HP dimasukkan , akurasi yang didapatkan sebesar 97.1 persen , dimana satu-satunya kesalahan terjadi untuk Provinsi Maluku Utara dengan kesalahan bertipe false positive. 3 ) Model 18 meningkatnya rata-rata lama sekolah atau pengguna telepon seluler di suatu daerah akan mengurangi pekerja pertanian sektor informal di daerah tersebut. Variabel HH , KUBE dan TPT berada dalam satu pohon untuk dua model yang diperoleh pada penelitian ini. Walaupun demikian terlihat bahwa ketiga variabel tersebut tidak memiliki ini mengindikasikan bahwa keberadaan hubungan. Hal beberapa variabel dalam satu tree tidak akan menjamin bahwa variabel-variabel tersebut akan saling memiliki hubungan satu sama lain. Gambar 5. Simulasi Model 18. ( a ) KUBE [ 1 ] , ( b ) KUBE [ 1 ] = > HH [ 2 ] , ( c ) KUBE [ 1 ] = > TPT [ 3 ] , ( d ) KUBE [ 1 ] = > HH [ 2 ] , KUBE [ 1 ] = > TPT [ 5 ] Model 18 diawali dengan KUBE sebagai pembagi sehingga mendapatkan akurasi sebesar 67.64 persen. Kesalahan yang terjadi pada tahap ini cenderung false negative. Hal ini karena nilai KUBE yang dijadikan patokan pembagi berada di bawah nilai rata-rata KUBE nasional Berbeda dengan dua simulasi sebelumnya , simulasi ini dilakukan dengan menjelajahi setiap node satu per satu sebelum melihat secara keseluruhan. Klasifikasi kemudian dilanjutkan dengan menjelajahi node HH , yang mana menghasilkan akurasi sebesar 79.41 persen. Setelah itu , yang dijelajah adalah node TPT dengan melupakan node HH , hasilnya adalah akurasi sebesar 85.29 persen. Nilai akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan menggunakan HH ini semakin memperkuat dugaan peneliti bahwa terdapat hubungan antara KUBE dengan TPT. Terakhir , seluruh indikator digunakan dan dihasilkan akurasi sebesar 97.1 persen dengan provinsi Aceh merupakan satu-satunya provinsi yang terjadi kesalahan. Dari ketiga simulasi tersebut , didapatkan bahwa penggunaan model dengan variabel yang berbeda akan menghasilkan perbedaan pada hasil yang didapatkan. B. Hubungan Antar Indikator Kemiskinan Dengan adanya dugaan-dugaan mengenai hubungan antar indikator yang digunakan , maka dilakukanlah uji korelasi. Setelah dilakukan uji korelasi untuk keseluruhan variabel yang digunakan pada penelitian ini , ditemukan bahwa dari dua dugaan yang telah dijabarkan sebelumnya , hanya RLS dan HP yang memiliki hubungan , yakni hubungan korelasi positif sebesar 0.67. Selain itu , ditemukan juga bahwa variabel Tani dengan RLS dan Tani dengan HP memiliki korelasi negatif yang masing-masing sebesar -0.52 dan -0.68. Berdasarkan dua temuan tersebut , diketahui bahwa variabel RLS dan HP memiliki hubungan linier positif atau bisa dibilang kedua variabel ini akan meningkat secara beriringan. Sebaliknya , variabel Tani dengan RLS dan Tani dengan HP memiliki hubungan linier negatif atau bisa diartikan bahwa semakin Gambar 6. Korelasi Antar Indikator Kemiskinan C. Indikator Kemiskinan Terbaik Melihat tiga model terbaik yang telah diperoleh sebelumnya , bisa diperoleh enam indikator kemiskinan , yaitu Pekerja Tani , Rata-rata Lama Sekolah , Pengguna Telepon Seluler , Harapan Hidup , Kelompok Usaha Bersama dan Tingkat Pengangguran Terbuka. indikator Untuk mendapatkan terbaik , Abu Bakar menggunakan beberapa metode yaitu MDG impurity , Information Gain , model linier dan korelasi Pearson [ 1 ] . Hasil dari keempat metode tersebut kemudian diberi ranking dan dihitung median ranking-nya. Pada penelitian ini , indikator terbaik dipilih dihitung menggunakan Splits dan Usage Importance. Hasil dari kedua metode tersebut kemudian diberi ranking untuk melihat indikator terbaik untuk kemiskinan. Berdasarkan split importance dan usage importance , bisa disimpulkan indikator mana saja yang memiliki pengaruh yang sangat besar dalam pemodelan ini. Berbeda dengan model yang didapatkan sebelumnya , berdasarkan splits importance-nya lima indikator terbaik adalah Harapan Hidup , Persentase Sekolah Dasar , Pekerja Tani Sektor Informal , Tingkat Pengangguran Terbuka , dan Pengguna Telepon Seluler. Jika dilihat dari faktornya maka faktor yang mempengaruhi adalah faktor kesehatan , pendidikan , pekerjaan dan akses terhadap pelayanan dan infrastruktur dasar. lima Berdasarkan usage indikator yang importance , memiliki pengaruh paling besar pada keseluruhan pemodelan adalah Rata-rata Lama Sekolah , Pekerja Tani Sektor Informal , Air Layak , Pengguna Telepon Seluler , dan Harapan Hidup. Faktor yang mempengaruhi kemiskinan berdasarkan usage importance adalah faktor pendidikan , pekerjaan , akses terhadap pelayanan dan infrastruktur dasar dan kesehatan. 6 / 8 TABEL II. Splits dan Usage Importance Variable HH SD Tani TPT HP KUBE KKP-E Air Layak RLS LKP PDRB Listrik Pengeluaran RAI IDG Sanitasi Wilayah KUR KUK SMP SMA SMK Split Importance 19.5454 15.4545 14.5454 11.8181 9.5454 8.1818 6.3636 4.0909 4.0909 2.2727 1.8181 0.9090 0.4545 0.4545 0 0 0 0 0 0 0 0 Variable RLS Tani Air Layak HP HH TPT Pengeluaran PDRB SD LKP KKP-E KUBE Listrik RAI IDG Sanitasi Wilayah KUR KUK SMP SMA SMK Usage Importance 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 50 50 0 0 0 0 0 0 0 0 Dengan melakukan pe-ranking-an pada splits dan usage importance yang diperoleh , maka tiga indikator dengan kontribusi terbesar pada penelitian ini adalah faktor kesehatan , pendidikan dan pekerjaan. Selain itu , terdapat beberapa indikator yang sebelumnya diduga memiliki pengaruh tetapi tidak memiliki kontribusi dalam model ini. Adapun indikator tersebut adalah IDG , Sanitasi , Wilayah , KUR , KUK , SMP , SMA dan SMK , terlihat pada Tabel II bahwa nilai splits dan usage importance-nya adalah nol. Sehingga , tidak adanya kontribusi dari variabel- variabel tersebut mengindikasikan bahwa indikator tersebut tidak mempengaruhi kemiskinan. D. Diskusi dan Pembahasan Berdasarkan model 7 dan 18 , provinsi dengan persentase KUBE dan TPT yang tinggi mayoritas terklasifikasi sebagai provinsi yang tidak miskin. Ini mengindikasikan bahwa program KUBE akan lebih efektif dijalankan pada provinsi dengan tingkat pengangguran yang tinggi. Sitepu menyatakan bahwa pelaksanaan KUBE di beberapa daerah di Indonesia masih kurang efektif. KUBE dinilai tidak cukup efektif karena implementasi kegiatan yang dilakukan dengan cara yang kurang sungguh-sungguh [ 22 ] . Pada tahun 2017 , dalam tulisannya yang lain , Sitepu menyatakan terdapat tiga faktor yang mempengaruhi kinerja KUBE yaitu , sistem dan manajemen pelaksanaan program , kualitas SDM pelaksana program dan kualitas SM peserta program [ 23 ] . Berdasarkan model yang ada , provinsi yang memiliki persentase KUBE dibawah 5 persen mayoritas terklasifikasi sebagai tidak miskin. Batasan tersebut berada dibawah rata-rata nasional yang melebihi 7 persen. Oleh karena itu , peneliti Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik menganggap bahwa pemberian KUBE perlu dibatasi untuk setiap wilayahnya sehingga manajemen pelaksanaan bisa dijalankan dengan lebih baik. Berdasarkan model 16 , terdapat indikasi bahwa peningkatan Rata-rata Lama Sekolah pada daerah dengan pekerja tani sektor informal yang tinggi cenderung tidak berpengaruh untuk menekan angka kemiskinan. Hal ini terjadi karena mayoritas petani memiliki tingkat pendidikan yang rendah [ 28 ] dan penyerapan tenaga kerja banyak terjadi pada sektor pertanian yang tidak membutuhkan pendidikan tinggi [ 29 ] . Berdasarkan data BPS , petani yang memiliki ijazah dengan tingkat tertinggi sampai dengan SMP berjumlah 82,45 persen [ 3 ] . Sehingga provinsi yang mayoritas penduduk bekerja di sektor pertanian informal meskipun memiliki tingkat pendidikan yang tinggi tetap akan terklasifikasi sebagai provinsi yang miskin. Berdasarkan kontribusinya pada model , terdapat beberpa indikator yang sama sekali tidak berpengaruh pada model ini. Berdasarkan kajian yang dilakukan , terdapat alasan-alasan tertentu mengapa suatu indikator tidak memiliki kontribusi pada pemodelan ini. Adapun beberapa alasan tersebut adalah sebagai berikut. Pertama , kenaikan pendapatan perempuan merupakan reaksi dari adanya aksi berupa program pemberdayaan perempuan dalam sektor ekonomi yang mampu mengangkat tingkat kesejahteraan keluarga dan menekan angka kemiskinan secara umum [ 17 ] . Berdasarkan hasil tersebut , bisa disimpulkan bahwa penurunan angka kemiskinan lewat faktor gender merupakan hasil aksi-reaksi antara peningkatan pendapatan perempuan dan pemberdayaan mereka. Hal ini membuat kedua hal ini saling beterkaitan. Untuk faktor geografis , penelitian ini menggunakan klasifikasi wilayah yang dijabarkan oleh World Bank pada tahun 2006 [ 32 ] . Adanya jarak waktu yang cukup jauh itu membuat pengelompokkan yang digunakan bisa saja menjadi kurang relevan. Menurut Hasan [ 7 ] , Kredit Usaha Rakyat ( KUR ) memiliki efek negatif pada kemiskinan untuk jangka panjang. Selain itu penarikan dana untuk kredit bank biasanya digunakan untuk modal kerja ( 93 persen ) dan investasi ( 33 persen ) dengan jangka waktu pinjaman 1 sampai dengan 3 tahun [ 21 ] . Hal ini membuat KUR yang kebanyakan digunakan untuk modal kerja dan investasi perlu disalurkan dulu secara efektif sehingga dampak bagi peminjam kredit akan terasa dalam waktu lama. Pada indikator akses pendidikan menengah , kurangnya kontribusinya pada pengklasifikasian ini diduga karena efek agregat yang digunakan hingga tingkat provinsi. Efek agregat hingga ke tingkat provinsi ini diduga bisa menghilangkan karakteristik-karakteristik bisa menggambarkan yang perbedaan yang terjadi pada tingkat kabupaten dan kota. Mengingat indikator yang digunakan untuk menggambarkan karakteristik provinsi adalah akses pada tingkat desa. Selain itu , berdasarkan standar sarana dan prasarana yang diaturan dalam Peraturan Menteri Pendidikan Nasional Nomor 24 Tahun 2007 , keberadaan fasilitas SMP dan SMA adalah minimal satu untuk setiap kecamatan yang ada. Sehingga , penggunaan indikator akses pada tingkat desa diduga membuat indikator-indikator ini memiliki kontribusi yang minim pada model ini. 7 / 8 Hal yang serupa diduga terjadi untuk indikator sanitasi layak. Pada tahun 2018 , proporsi rumah tangga dengan sanitasi layak menurut perdesaan dan perkotaan adalah 55,47 persen dan 80,48 persen. Perbedaan tersebut akan sulit ditangkap ketika indikator yang digunakan adalah hasil agregat pada tingkat provinsi. Oleh karena itu , walaupun akses terhadap sanitasi layak menunjukkan adanya pengaruh terhadap pengurangan kemiskinan , penggunaan indikator yang merupakan hasil agregat pada tingkat provinsi menyebabkan kontribusinya pada model ini tidak ada sama sekali. VII. PENUTUP 1. Kesimpulan Berdasarkan pemodelan yang dilakukan ditemukan tiga model unik terbaik. Jika melihat dari indikator yang menjadi root node yakni Tani , HH dan KUBE , akar permasalahan kemiskinan berdasarkan pemodelan ini adalah ketenagakerjaan , kesehatan dan akses infrastruktur. Sedikit berbeda dengan model yang diperoleh , berdasarkan Variable Importance Measure , faktor penentu kemiskinan adalah kesehatan , pendidikan dan pekerjaan yang digambarkan dengan indikator HH , SD dan tani. Selain itu , indikator-indikator yang tergabung dalam satu tree belum tentu akan memiliki hubungan yang kuat antara satu sama lain. 2. Saran Untuk pemerintah , penerimaan usulan Bansos KUBE ada baiknya perlu dikaji ulang. Karena berdasarkan temuan yang ada , semakin banyaknya persentase penerima KUBE di tiap desa yang ada di provinsi tidak berarti provinsi tersebut bisa tergolong daerah yang tidak miskin. Untuk penelitian kedepannya , agar bisa menentukan lebih bisa memberi kontribusi indikator-indikator yang terhadap pemodelan untuk klasifikasi kemiskinan. Karena pada penelitian ini masih cukup banyak indikator yang ternyata tidak terlalu berperan penting dalam pemodelan. Penelitian ini hanya menggunakan satu metode klasifikasi saja , sehingga tidak ada bahan pembandingnya. Oleh karena itu , perbandingan dengan metode lain masih diperlukan untuk mendapatkan metode terbaik. DAFTAR PUSTAKA [ 1 ] Abu Bakar , A. , Hamdan , R. , & Sani , N. S. ( 2020 ) . Ensemble Learning for Multidimensional Poverty Classification. Sains Malaysiana , 49 ( 2 ) , 447–459. https : / / doi.org / 10.17576 / jsm-2020-4902-24 [ 2 ] Badan Pusat Statistik. ( 2020 ) . Data dan Informasi Kemiskinan Kabupaten / Kota. Jakarta : Badan Pusat Statistik. [ 3 ] Badan Pusat Statistik. ( 2019 ) . Hasil Survei Pertanian Antar Sensus ( SUTAS ) 2018 Seri-A2. Jakarta : Badan Pusat Statistik. [ 4 ] Firdausi , N. T. ( 2010 ) . Proyeksi Tingkat Kemiskinan di Indonesia ( Studi Kasus : 30 Provinsi ( Skripsi ) . Universitas Diponegoro , Semarang , Indonesia. [ 5 ] Freund , Y. , & Schapire , R. E. ( 1997 ) . A Decision-Theoretic Generalization of On-line Learning and an Application to Boosting. Journal of Computer and System Sciences , 55 ( 1 ) , 119-139. [ 6 ] Garg , S. ( 2021 ) . An evaluation of investor acceptability for physical gold using classification ( decision tree ) . Materials Today : Proceedings , 37 , 950-954. doi:10.1016 / j.matpr.2020.06.177 [ 7 ] Hasan , Ibrahim. ( 2016 ) . Analisa Pertumbuhan Penyaluran KUR Pada UMKM Dalam Rangka Penurunan Angka Kemiskinan di Indonesia. Jurnal Ilmiah Mahasiswa FEB Universitas Brawijaya , 4 ( 2 ) . [ 8 ] Jansson , J. ( 2016 ) . Decision Tree Classification of Products Using C5.0 and Prediction of Workload Using Time Series Analysis ( Disertasi ) . Diambil dari http : / / urn.kb.se / resolve ? urn=urn : nbn : se : kth : diva-200968. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Journal , Sosial. Business Management [ 9 ] Khaliq , A. , dan Uspri , B. ( 2017 ) . Kemiskinan Multidimensi dan Perlindungan 13 ( 2 ) . https : / / doi.org / 10.30813 / bmj.v13i2.921 [ 10 ] Kocakoc , I. D. and Keser , I. ( 2019 ) . Exploring Decision Rules for Election Results by Classification Trees. 11th International Conference “The Economic of the Balkan and the Eastern European Countries in the changing World” , May 2019. Bucharest. [ 11 ] Kementerian Pendidikan Nasional. ( 2007 ) . Peraturan Menteri Pendidikan Nasional Republik Indonesia Nomor 24 Tahun 2007 Tentang Standar Sarana dan Prasarana untuk Sekolah Dasar / Madrassah Ibtidaiyah ( SD / MI ) , Sekolah Menengah Pertama / Madrasah Tsanawiyah ( SMP / MTs ) , dan Sekolah Menengah Atas / Madrasah Aliyah ( SMA / MA ) . Jakarta. [ 12 ] Kuhn , M. & Johnson , K. ( 2013 ) Applied Predictive Modelling. New York : Springer. [ 13 ] Lantz , B. ( 2015 ) . Machine learning with R discover how to build machine learning algorithms , prepare data , and dig deep into data prediction techniques with R. Birmingham : Packt Publishing. [ 14 ] Pal , J. C. , Hall , M.A. , Frank , E. , & Witten I.H. ( 2016 ) “Data Mining : Practical Machine Learning Tools and Techniques” , Fourth Edition. New Zealand : Morgan Kaufmann. [ 15 ] Putranto , R. A. , Wuryandari , T. , & Sudarno. ( 2015 ) . Perbandingan Analisis Klasifikasi Antara Decision Tree dan Support Vector Machine Multiclass Untuk Penentuan Jurusan Pada Siswa SMA. Jurnal Gaussian , 4 ( 4 ) , 1007-1016. [ 16 ] Republik Indonesia. ( 2018 ) . Peraturan Presiden Republik Indonesia Nomor 79 Tahun 2017 tentang Rencana Kerja Pemerintah ( RKP ) Tahun 2018. Jakarta : Republik Indonesia. [ 17 ] Rustinsyah , R. ( 2018 ) . Women Empowerment for Poverty Reduction in Ring-1 Rural Area of a Cement Company in Tuban , East Java Province , Indonesia. Masyarakat , Kebudayaan Dan Politik , 31 ( 1 ) , 107-118. https : / / doi.org / 10.20473 / mkp.v31i12018.107-118 [ 18 ] Saleh , Samsubar. ( 2002 ) . Faktor-Fakotr Penentu Tingkat Kemiskinan Regional di Indonesia. Jurnal Ekonomi Pembangunan , 7 ( 2 ) , 87-102. [ 19 ] Schapire , R. E. ( 2013 ) . Explaining AdaBoost. Empirical Inference , 37–52. https : / / doi.org / 10.1007 / 978-3-642-41136-6_5 [ 20 ] Schapire , R. E. , & Freund , Y. ( 2012 ) . Boosting : foundations and algorithms. MIT Press. [ 21 ] Sihaloho , H.D. , Darmansyah. Soekro , Shinta R.I & Santoso , Wijoyo. 2014. Pemanfaatan Sekuritisasi Aset Dalam Mendorong Sektor Riil : Alternatif Pembiayaan UMKM. Buletin Ekonomi Moneter dan Perbankan. Vol. 17 ( 2 ) . [ 22 ] Sitepu , Anwar. ( 2016 ) . Analisis Efektivitas Kelompok Usaha Bersama ( KUBE ) Sebagai Instrumen Program Penanggulangan Fakir Miskin. Sosia Informa 2 ( 1 ) , 53-68. doi : 10.33007 / inf.v2il.212 [ 23 ] Sitepu , Anwar. ( 2017 ) . Kinerja Kelompok Usaha Bersama ( KUBE ) dalam Penanganganan Fakir Miskin di Wilayah Perkotaan. Sosia Informa 16 ( 2 ) , 101-118. [ 24 ] Siregar , Syofian. ( 2013 ) . Statistik Parametrik untuk Penelitian Kualitatif. Jakarta : Bumi Aksara. [ 25 ] Sudjana. ( 2005 ) . Metode Statistika. Bandung : Tarsito. [ 26 ] Sumargo , B. , & Simanjuntak , N. M. ( 2019 ) . Deprivasi Utama Kemiskinan Multidimensi Antarprovinsi di Indonesia. Jurnal Ekonomi Dan 160–172. Pembangunan https : / / doi.org / 10.21002 / jepi.v19i2.793 [ 27 ] Sutomo dan Sakinah F. Shalihati. ( 2015 ) . Kajian Kemiskinan dan Perkembangan Wilayah Kabupaten Purbalingga dalam Perspektif Geospasial. Jurnal Geoedukasi. 4 ( 1 ) , 7-22. [ 28 ] Taopik , O. A. , Dayat , Achdiyat , Billah , M. T. , & Anwarudin. ( 2018 ) . Profil Petani Muda di Kabupaten Cianjur Jawa Barat. Jurnal Triton 9 ( 2 ) ,71-85. [ 29 ] W. , M. A. , & Masjkur , S. U. ( 2020 ) . Pengaruh Rata-Rata Lama Sekolah dan Pertumbuhan Ekonomi Serta Penyerapan Tenaga Kerja Terhadap Persentase Penduduk Miskin. Jurnal Ekonomi Dan Bisnis Airlangga , 28 ( 1 ) , 22. https : / / doi.org / 10.20473 / jeba.v28i12018.22-41 [ 30 ] World Bank. ( 2000 ) . World Development Report 2000-01 : Attacking Poverty. Oxford : Oxford University Press for the World Bank. [ 31 ] World Bank. ( 2006 ) . Making the new Indonesia work for the poor Bank. ( English ) . http : / / documents.worldbank.org / curated / en / 880681468267341607 / Makin g-the-new-Indonesia-work-for-the-poor. [ 32 ] World Bank. ( 2006 ) . Making the new Indonesia work for the poor ( Vol. 2 ) : Era baru dalam pengentasan kemiskinan di Indonesia ( Bahasa ( Indonesian ) ) . Bank. http : / / documents.worldbank.org / curated / en / 501361468259732486 / Era- baru-dalam-pengentasan-kemiskinan-di-Indonesia. [ 33 ] World Bank. ( 2016 ) . Measuring Rural Access Index : Using New Technologies. Washington , DC : World Bank. [ 34 ] World Bank ( 2018 ) . Poverty and Shared Prosperity 2018 : Piecing Together the Poverty Puzzle. Washington. DC : World Bank. [ 35 ] World Bank. ( 2020 ) . SDG 9.1.1. Rural Access Index Metadata. Washington , DC : World Bank.. [ 36 ] Yobero , Czar. ( 2018 ) . Determining Crediworthiness for Loan Applications Using C5.0 DecisionTrees. Retrieved December 8 , 2019 , dari https : / / rpubs.com / cyobero / C50. Washington , Washington , Indonesia , World World 19 ( 2 ) , DC : DC : 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 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 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O 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 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O 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 I-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 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O 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 Pengklasifikasian Kemiskinan di Indonesia dengan Menggunakan Metode Algoritma Decision Tree C5.0 Frenaldy Wahyudi Wenas ( 221709708 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Robert Kurniawan , SST , M.Si. Ringkasan— Kemiskinan merupakan masalah yang komplek bagi banyak negara. Di Indonesia , persentase kemiskinan di beberapa provinsi masih memerlukan perhatian serius dari ini bertujuan untuk pemerintah. Sehingga , penelitian mengklasifikasikan provinsi-provinsi di Indonesia ke dalam kategori kemiskinan berdasarkan target persentase kemiskinan yang ada. Dengan menggunakan data yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik ( BPS ) serta menerapkan metode klasifikasi Decision Tree dengan algoritma C5.0 dari variabel-variabel yang diduga mampu mengelompokkan kemiskinan. Decision Tree yang telah dibentuk kemudian dilakukan proses boosting sehingga didapatkan tiga model unik terbaik dengan error rate sebesar 2.9 persen. Variabel-variabel yang termasuk ke dalam model tersebut adalah harapan hidup , persentase Kelompok Usaha Bersama ( KUBE ) , tingkat pengangguran terbuka , persentase pekerja tani di sektor informal , rata-rata lama sekolah , dan persentase penduduk pengguna ponsel. Berdasarkan hasil pengolahan dengan Variable Importance Measure , diperoleh tiga variabel yang berkontribusi besar dalam pemodelan ini yaitu harapan hidup , persentase sekolah dasar di desa / kelurahan , dan persentase pekerja tani di sektor informal. Kata Kunci— Klasifikasi , kemiskinan , decision tree , algoritma C5.0
VII. PENUTUP 1. Kesimpulan Berdasarkan pemodelan yang dilakukan ditemukan tiga model unik terbaik. Jika melihat dari indikator yang menjadi root node yakni Tani , HH dan KUBE , akar permasalahan kemiskinan berdasarkan pemodelan ini adalah ketenagakerjaan , kesehatan dan akses infrastruktur. Sedikit berbeda dengan model yang diperoleh , berdasarkan Variable Importance Measure , faktor penentu kemiskinan adalah kesehatan , pendidikan dan pekerjaan yang digambarkan dengan indikator HH , SD dan tani. Selain itu , indikator-indikator yang tergabung dalam satu tree belum tentu akan memiliki hubungan yang kuat antara satu sama lain. 2. Saran Untuk pemerintah , penerimaan usulan Bansos KUBE ada baiknya perlu dikaji ulang. Karena berdasarkan temuan yang ada , semakin banyaknya persentase penerima KUBE di tiap desa yang ada di provinsi tidak berarti provinsi tersebut bisa tergolong daerah yang tidak miskin. Untuk penelitian kedepannya , agar bisa menentukan lebih bisa memberi kontribusi indikator-indikator yang terhadap pemodelan untuk klasifikasi kemiskinan. Karena pada penelitian ini masih cukup banyak indikator yang ternyata tidak terlalu berperan penting dalam pemodelan. Penelitian ini hanya menggunakan satu metode klasifikasi saja , sehingga tidak ada bahan pembandingnya. Oleh karena itu , perbandingan dengan metode lain masih diperlukan untuk mendapatkan metode terbaik.
untuk pemerintah. Sehingga , penelitian mengklasifikasikan provinsi-provinsi di Indonesia ke dalam kategori kemiskinan berdasarkan target persentase kemiskinan yang ada. Dengan menggunakan data yang diperoleh , HH dan KUBE , akar permasalahan kemiskinan berdasarkan pemodelan ini adalah ketenagakerjaan , kesehatan dan akses infrastruktur. Sedikit berbeda dengan model yang Penelitian ini hanya menggunakan satu metode klasifikasi saja , sehingga tidak ada
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 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 O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE O O O O O