Abstrak —Terdapat  beberapa  upaya  pengentasan  kemiskinan yang  dilakukan  Pemerintah  Kota  Surabaya,  salah  satunya melalui kerjasama dengan Tim Nasional Percepatan Penanggulangan  Kemiskinan  (TNP2K)  yang  mengeluarkan data  rumah  tangga  dengan  tingkat  pendapatan  rendah  di Surabaya  yang  didapatkan  melalui  metode Proxy  Means Testing (PMT). Namun, dari hasil tersebut tidak dijelaskan apa saja  karakteristik  setiap  tingkat  kesejahteraan.  Karakteristik yang  terdapat  pada  setiap  desil  dapat  diketahui  dengan melakukan  pengklasifikasian.  Salah  satu  metode  statistika yang dapat digunakan yaitu pohon klasifikasi. Variabel respon yang  digunakan  yaitu  tingkat  kesejahteraan.  Data  yang digunakan  yaitu  149.186  data  rumah  tangga  dan  35  variabel indikator  kesejahteraan.  Selanjutnya  dilakukan  metode test sample dengan testing 5%-30% menggunakan Indeks Gini dan Indeks Twoing .  Metode  terbaik  yang  digunakan  yaitu  metode test  sample  dengan testing 30%  menggunakan  Indeks  Gini. Hasil yang didapatkan yaitu pohon  klasifikasi optimal dengan 391 simpul dan 191 simpul terminal. Karakteristik setiap desil didapatkan  dari  persentase  tertinggi  pada  simpul  terminal setiap  tingkat  kesejahteraan.  Lima  variabel  terpenting  dalam pemilahan  pohon  klasifikasi  yaitu  jumlah  anggota  rumah tangga,  jenis  lantai  terluas  dengan  bahan  marmer/granit, keramik,  parket/vinil/permadani,  kepemilikan  kulkas,  tipe toilet pribadi dengan jenis kloset leher angsa, dan kepemilikan sepeda  motor.  Pohon  klasifikasi  tersebut  merupakan  pohon klasifikasi  dengan right  estimated dengan  tingkat  keakuratan klasifikasi sebesar 64.1%.
Kata Kunci —Indikator Kesejahteraan, PMT, Pohon
Klasifikasi, Rumah Tangga , Test Sample.

## I. PENDAHULUAN
EMISKINAN  menjadi  salah  satu  masalah  utama pembangunan  di  Indonesia.  Kemiskinan  merupakan sebuah  kondisi  yang  berada  di  bawah  garis  nilai  standar kebutuhan minimum, baik untuk makanan dan non makanan yang disebut garis kemiskinan. Badan Pusat Statistik (BPS) mendefinisikan kemiskinan sebagai ketidakmampuan individu  dalam  memenuhi  kebutuhan  dasar  minimal  untuk layak  hidup.  Kemiskinan  dapat  memunculkan  berbagai permasalahan  seperti  semakin  banyaknya  kejahatan, menurunnya  tingkat  pendidikan  dan  kesehatan  masyarakat karena  minimnya  pendapatan  masyarakat  miskin.  Badan Pusat Statistik menggunakan konsep kemampuan memenuhi kebutuhan  dasar  ( basic  needs  approach )  untuk  mengukur kemiskinan.  Dengan  pendekatan  ini,  kemiskinan  dipandang sebagai ketidakmampuan dari sisi ekonomi untuk memenuhi kebutuhan  dasar  makanan  dan  bukan  makanan  yang  diukur dari  sisi  pengeluaran.  BPS  mencatat  bahwa  jumlah penduduk  miskin  di  Indonesia  pada  tahun  2018  mencapai 25,95  juta  jiwa  atau  sekitar  9,82  persen  dari  jumlah penduduk  Indonesia.  Jumlah  ini  mengalami  penurunan
dibandingkan  dengan  dengan  tahun  2017  mencapai  27,77 juta  jiwa  atau  sekitar  10,64  persen  dari  total  penduduk Indonesia.
Masalah  kemiskinan  selalu  menjadi  agenda  utama  dalam pembangunan di Indonesia, termasuk salah satunya di  Kota Surabaya.  Upaya  pengentasan  kemiskinan  yang  dilakukan Pemerintah Kota Surabaya salah satunya  melalui  kerjasama dengan Tim Nasional Percepatan Penanggulangan Kemiskinan  (TNP2K)  yang  mengeluarkan  data  rumah tangga dengan tingkat pendapatan rendah di Surabaya  yang didapatkan  melalui  metode Proxy  Means  Testing (PMT). Metode  ini  merupakan  metode  yang  digunakan  untuk memprediksikan  pendapatan  sebuah  rumah  tangga  dengan cara  mengumpulkan  informasi  sederhana  tentang  aset  yang dimiliki  oleh  suatu  rumah  tangga.  Dengan  metode  PMT, TNP2K mendapatkan estimasi konsumsi/pengeluaran rumah tangga  melaui  variabel-variabel  yang  digunakan  sebagai indikator penentu tingkat kesejahteraan suatu rumah tangga. Dalam  perhitungan  menggunakan  metode  PMT  yang dilakukan oleh TNP2K secara nasional digunakan sebanyak 35  variabel  yang  berhubungan  dengan  kesejahteraan. TNP2K  menetapkan  sebanyak  40%  ruta  di  Kota  Surabaya hasil  perhitungan  dengan  metode  PMT  memiliki  tingkat konsumsi  atau  pendapatan  terendah.  Hasil  tersebut kemudian  diklasifikan  ke  dalam  empat  desil  atau  empat golongan.  Desil  satu  atau  golongan  satu  menunjukkan bahwa  tingkat  konsumsi  ruta  tersebut  lebih  rendah dibandingkan  dengan  tingkat  konsumsi  ruta  pada  desil  dua atau  golongan  dua.  Namun,  dari  hasil  tersebut  tidak dijelaskan apa saja karakteristik setiap tingkat kesejahteraan di  Kota  Surabaya  dan  variabel  apa  saja  yang  membedakan kriteria setiap tingkat kesejahteraan tersebut.
Karakteristik  yang  terdapat  pada  setiap  desil  dapat diketahui  dengan  melakukan  pengklasifikasian.  Salah  satu metode  statistika  yang  dapat  digunakan  yaitu  CART (Classification and Regression Tree ). Metode CART dengan variabel  respon  numerik  menggunakan  metode  pohon regresi  sedangkan  jika  menggunakan  variabel  respon kategorik  menggunakan  pohon  klasifikasi.  Pada  kasus  ini, variabel  respon  merupakan  variabel  kategorik  sehingga digunakan pohon klasifikasi pada penelitian  ini.  Metode ini merupakan  metode  nonparametrik  berupa  pohon  keputusan yang dapat mengklasifikasikan suatu observasi  menjadi sub kelompok  dengan  karakteristik  lebih  rinci  dan  hasil  lebih mudah divisualisasikan interpretasinya karena dalam bentuk gambar.  Beberapa  penelitian  yang  menggunakan  metode pohon  klasifikasi  telah  banyak  dilakukan,  diantaranya  oleh Aritonang,  Rusgiyono,  dan  Rahmawati  [1]  yang  meneliti tentang  status  kerja  pada  angkatan  kerja  Kota  Semarang yang menunjukkan bahwa metode pohon klasifikasi mampu

## Analisis Karakteristik Tingkat Kesejahteraan di Kota Surabaya Menggunakan Metode Pohon Klasifikasi
Zikrariza Kurnia Malta dan Sutikno Departemen Statistika, Fakultas Matematika, Komputasi, dan Sains Data, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : Sutikno@statistika.its.ac.id
K
mengeksplorasi variabel-variabel independen yang berpengaruh dan merepresentasikan hasil variabel dependen dari pengelompokan data yang terbentuk [1]. Penelitian lain dilakukan  oleh  Inayah,  Purnami,  dan  Otok  yang  meneliti tentang  rumah  tangga  miskin  di  Kabupaten  Jombang berdasarkan  faktor  yang  mempengaruhi  [2].  Selain  itu  juga penelitian yang meneliti tentang kemiskinan yaitu penelitian oleh  Mahalisa  tentang  analisis  kesejahteraan  rumah  tangga di Banjarmasin menggunakan metode pohon gabungan pada CART  [3].    Metode  ini  dapat  memetakan  rumah  tangga miskin  berdasarkan  kriteria  variabel  yang  mempengaruhi terbentuknya  suatu  desil,  sehingga  nantinya  diharapkan dapat  dijadikan  dasar  pertimbangan  keputusan,  kebijakan, maupun perbaikan dalam meningkatkan kualitas kesejahteraan  penduduk  dan  mengentas  kemiskinan  di Surabaya.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Statistika Deskriptif
Statistika  deskriptif  adalah  salah  satu  metode  statistika yang  berkaitan  dengan  pengumpulan  dan  penyajian  suatu gugus  data  sehingga  memberikan  informasi  yang  berguna. Statistika  deskriptif  hanya  memberikan  informasi  mengenai data yang dipunyai dan sama sekali tidak menarik inferensia atau  kesimpulan  apapun.  Dengan  statistika  deskriptif, kumpulan  data  yang  diperoleh  akan  tersaji  dengan  ringkas dan  rapi  serta  dapat  memberikan  informasi  inti  dari kumpulan  data  yang  ada.  Informasi  yang  dapat  diperoleh dari  statistika  deskriptif  ini  antara  lain  ukuran  pemusatan data dan ukuran penyebaran data [4].
Statistika  deskriptif  bisa  disajikan  dalam  bentuk  tabel, boxplot,  dan  cross  tabulation  sehingga  informasi  yang disampaikan akan lebih mudah dipahami oleh pembaca. Box plot adalah  cara  standar  untuk  menampilkan  distribusi  data berdasarkan  lima  rangkuman  (minimum,  kuartil  pertama, median,  kuartil  ketiga,  dan  maksimum).  Sedangkan cross tabulation adalah  metode  statistika  yang  menggambarkan dua  atau  lebih  variabel  secara  bersama-sama  yang  hasilnya berupa tabel kontingensi.

## B. Pohon Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  suatu  proses  untuk  menemukan suatu  model  atau  fungsi  yang  menggambarkan  dan membedakan  kelas  data  atau  konsep  dengan  tujuan  dapat menggunakan  model  untuk  memprediksi  suatu  kelas  objek yang  label  kelasnya  tidak  diketahui  [5].  Metode  klasifikasi yang  baik  akan  menghasilkan  sedikit  kesalahan  klasifikasi atau  akan  menghasilkan  peluang  kesalahan  alokasi  yang hasilnya  kecil  [6].  Pengukuran  kinerja  klasifikasi  dilakukan dengan  matriks konfusi (confusion  matrix ). Matriks konfusi merupakan tabel pencatat hasil kerja klasifikasi.
Menurut  [7],  metode  pohon  regresi  dan  pohon klasifikasi adalah metode yang digunakan untuk menggambarkan  hubungan  antara  peubah  respon  dengan satu set peubah prediktor. Pohon klasifikasi bertujuan untuk menghasilkan pengklasifikasian yang akurat dan menjelaskan  prediksi  data  baru  dalam  tiap  kategori  yang terdapat  dalam  respon.  Pembentukan  pohon  klasifikasi memerlukan 4 komponen, yaitu:
a. Menentukan  pemilahan  bagi  ruang  peubah  prediktor. Amatan  dengan  jawaban  “ya”  masuk  ke  ruang  A, sedangkan  jawaban  “tidak”  masuk  ke  ruang
komplemen  A.  Ruang  yang  terbentuk  dari  jawaban tersebut disebut simpul.
b. Kriteria Goodness  of  Split merupakan  alat  evaluasi bagi pemilahan  yang dilakukan pemilah s pada simpul t berupa persamaan 𝛷(𝑠, 𝑡) = 𝑖(𝑡) − 𝑃 𝐿 𝑖(𝑡 𝐿 ) − 𝑃 𝑅 (𝑡 𝑅 ) (1)
dimana:
𝑖(𝑡) : fungsi keheterogenan pada simpul t 𝑃 𝐿 : proporsi data yang masuk ke simpul kiri\ 𝑃 𝑅 : proporsi data yang masuk ke simpul kanan
c. Ukuran  yang  digunakan  untuk  menentukan  ukuran pohon  yang  layak  yaitu  dengan  menggunakan  sampel uji (test sample) atau sampel validasi silang lipat-v.
d. Aturan  penandaan  label  kelas  pada  setiap  simpul terminal.
Metode  pohon  klasifikasi  merupakan  metode nonparametrik sehingga tidak diperlukan pemenuhan asumsi kenormalan  data.  Struktur  data  dapat  dilihat  secara  visual sehingga  memudahkan  eksplorasi  data  dan  pengambilan keputusan  berdasarkan  model  yang  diperoleh.  Namun perhitungan metode pohon klasifikasi sulit dilakukan secara manual karena banyaknya kombinasi untuk mencari peubah yang  paling  dominan  sehingga  digunakan software SPSS, tidak  ada  penetapan  validasi  silang  lipat-v  ( v-vold  cross validation )  dan  jenis  fungsi  keheterogenan  simpul.  Pohon klasifikasi  ini  dibentuk  melalui  penyekatan  berulang  yang akan membentuk partisi-partisi kelas pengamatan yang lebih homogen  dengan  karakteristik  tertentu  ( binary  recursive partitioning ).  Proses  disebut binary karena  setiap  simpul asal  akan  selalu  mengalami  pemecahan  kedalam  tepat  dua simpul  dalam.  Sedangkan recursive berarti  bahwa  proses pemecahan  tersebut  diulang  kembali  pada  setiap  simpul dalam  sebagai  hasil  pemecahan  sebelumnya,  sedangkan simpul-simpul dalam tersebut sekarang menjadi simpul asal. Proses  pemecahan  ini  akan  terus  dilakukan  sampai  tidak dapat  dilakukan  pemecahan  berikutnya.  Istilah partitioning mengartikan  bahwa learning sample  yang  dimiliki  dipecah kedalam  bagian-bagian  atau  partisi-partisi  yang  lebih  kecil [8].
Klasifikasi  menggunakan  metode  CART  memiliki  tiga tahapan.  Pertama,  metode  ini  membentuk  pohon  klasifikasi dengan  prosedur  pembentukan  menggunakan  pemilahan simpul  secara  berulang  ( recursive ).  Tahap  kedua  adalah pemangkasan pohon klasifikasi ( pruning ) yang menghasilkan  rangkaian  pohon  klasifikasi  yang  lebih sederhana.  Tahap  terakhir,  penentuan  pohon  klasifikasi optimal, dimana pohon klasifikasi tersebut dapat mempresentasikan  informasi  dari  data  namun  tidak berlebihan  ( overfitting ).  Akan  tetapi,  pada  penelitian  ini terlebih  dahulu  dilakukan  perubahan  beberapa  nilai  dalam variabel  menjadi  bentuk  data  kategorik/simbol  untuk mempermudah  proses  pengolahan  data.  Terakhir  membagi data  menjadi  data training dan testing .  Tahapan  dalam pembangunan  pohon  klasifikasi  menggunakan  metode CART  yaitu  (1)  pembentukan  pohon  klasifikasi,  (2)  proses pemangkasan  pohon  klasifikasi,  (3)  pemilihan  pohon optimal.
Berikut  ini  merupakan  struktur  pohon  pada  metode CART:

## Gambar 1.  Struktur pohon klasifikasi [7].
Ilustrasi struktur pohon klasifikasi yang ditunjukkan pada Gambar  2.1.  Simpul  awal  yang  mengandung  seluruh  data dengan  notasi  t 1 .  Pada  Gambar  2.1  simpul  dalam  (internal node)  dinotasikan  dengan  t 2 ,  t 3 ,  dan  t 4 ,  sedangkan  simpul akhir ( terminal  node ) dinotasikan dengan t 5 , t 6 , t 7 , t 8 , dan t 9 dimana  setelahnya  tidak  ada  lagi  pemilahan,  artinya  simpul anak  yang  dihasilkan  telah  homogen.  Setiap  simpul  berada pada  kedalaman  ( depth )  tertentu,  dimulai  dari  simpul  awal t1  yang  berada  pada  kedalaman  1,  t 2 dan  t 3 berada  pada kedalaman 2, dan  begitu seterusnya  hingga dapat simpul t 4 , t 5 ,  t 6 ,  t 8 ,  dan  t 9 yang  berada  pada  kedalaman  4.  Metode CART  akan  menghasilkan  output  berbeda  tergantung  dari skala  data  variabel  respon.  Jika  variabel  respon  bertipe kategorik maka CART akan menghasilkan pohon klasifikasi ( classification trees ). Sedangkan jika variabel respon bertipe kontinu  atau  numerik  maka  CART  akan  menghasilkan pohon regresi ( regression trees ). Metode CART efektif bila diterapkan  pada  data  dengan  pengamatan  yang  relatif banyak [9]. Tujuan utama CART adalah mendapatkan suatu kelompok data yang akurat sebagai bentuk karakteristik dari suatu pengklasifikasian.
1. Pembentukan Pohon Klasifikasi
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  proses  pembentukan CART yang diawali dengan menentukan variabel yang akan  dijadikan  pemilah  tiap  simpul  dalam  pohon klasifikasi.  Sehingga  setiap  node  dari  algoritma  yang digunakan  untuk  membangun  pohon  harus  dapat menentukan  variabel  yang  menjadi  split  (pemilah) terbaik.  Karena  hal  tersebut  menjadi  pertimbangan hasil  perhitungan  semua  variabel  dalam  menetukan variabel pemilah terbaik.
Suatu  pemilah  berasal  dari  satu  kemungkinan pemilah  variabel  prediktor  yang  mungkin.  Pemilihan pemilah bisa ditentukan menggunakan indeks Gini atau indeks Twoing yang  mengukur  keheterogenan  simpul. Lalu  masing-masing  variabel  dan  semua  kemungkinan treshold  atau  nilai  variabel  yang  menjadi  pemilah dihitung nilai goodness of split dan yang menghasilkan nilai  maksimum  akan  dipilih  sebagai  pemilah  terbaik. Fungsi  keheterogenan  indeks  gini  ditulis  pada persamaan 2.2
𝑖(𝑡) = 1 − ∑ 𝑝 2 (𝑗|𝑡) 𝑗=1 (2)
dengan i(t) merupakan  nilai  fungsi  keheterogenan simpul t, dan p(j|t) merupakan  proporsi  kelas j pada simpul t.
Fungsi  keheterogenan  indeks Twoing dituliskan  pada persamaan 2.3
𝑖(𝑡) = 𝑃 𝐿 𝑃 𝑅 4 [∑ |𝑝(𝑗|𝑡 𝐿 ) − 𝑝(𝑗|𝑡 𝑅 )| 𝑗 ] 2 (3)
dengan P L merupakan jumlah catatan pada calon kiri t L dan P R merupakan  jumlah  catatan  pada  calon  kanan t R . Sedangkan (𝑗|𝑡 𝐿 ) jumlah catatan berkategori j pada calon  cabang  kiri t L pada  simpul t dan (𝑗|𝑡 𝑅 ) merupakan  jumlah  catatan  berkategori j pada  calon cabang kanan t R pada simpul t .
Lalu  dilanjutkan  dengan  penentuan  simpul  dan pemberian  label  kelas.  Prosedur binary  recursive partitioning akan  berhenti  atau  dengan  kata  lain terbentuk simpul terminal  yaitu apabila kondisi  simpul tersebut  memenuhi  salah  satu  kriteria:  (1)  hanya  ada satu  pengamatan  (n=1)  dalam  tiap  simpul  anak  atau adanya  batasan  minimum  n  pengamatan  yang diinginkan  peneliti,  (2)  semua  pengamatan  dalam setiap  simpul  anak  mempunyai  distribusi  yang  identik terhadap  variabel  prediktor  sehingga  tidak  mungkin untuk dipilih lagi, (3) adanya batasan jumlah level atau tingkat  kedalaman  pohon  maksimal  yang  ditetapkan peneliti. Setiap simpul terminal perlu diberi label kelas, sehingga  nantinya  dapat  diketahui  karakteristik  dari klasifikasi  pengamatan  untuk  setiap  kelas  variabel respon  yang  terbentuk.  Pemberian  label  kelas  pada simpul  terminal  dilakukan  berdasarkan  aturan  jumlah anggota kelas terbanyak pada simpul terminal tersebut
2. Proses Pemangkasan Pohon Klasifikasi
Pemangkasan  pohon  klasifikasi  atau  bisa  disebut prunning perlu  dilakukan  karena  semakin  banyak pemilahan  yang  dilakukan  mengakibatkan  makin kecilnya  tingkat  kesalahan  prediksi  atau  dengan  kata lain  nilai  prediksi  melebihi  nilai  yang  sebenarnya (o verfitting ).  Pemangkasan  pohon  dilakukan  dengan menentukan cost complexity minimum [7]. Ukuran cost complexity ditulis pada persamaan 4.
𝑅 𝛼 ( 𝑇 ) = 𝑅 ( 𝑇 ) + 𝛼 | 𝑇 ̃|                (4) keterangan:
𝑅 𝛼 ( 𝑇 )  : Ukuran kompleksitas suatu pohon 𝑇 pada kompleksitas 𝛼 . 𝑅 ( 𝑇 )   : Penduga pengganti ( resubstitution estimate ) pohon atau ukuran kesalahan klasifikasi pohon 𝑇 . 𝛼 : Parameter cost complexity bagi penambah satu simpul terminal pada pohon 𝑇 . | 𝑇 ̃|     : Banyaknya simpul terminal pada pohon 𝑇 . Cost complexity pruning digunakan untuk menentukan pohon bagian T(α) yang dapat meminimumkan Rα(T) pada  pohon  bagian  atau  setiap nilai 𝛼 .  Nilai  parameter  kompleksitas (α) akan  secara perlahan  meningkat  selama  proses  pemangkasan. Selanjutnya, pencarian pohon bagian T(α) < T maks yang dapat  meminimumkan R α (T). Jika R(T) digunakan sebagai  kriteria  penentuan  pohon  optimal  maka  akan cenderung  pohon  terbesar  adalah  T 1 ,  sebab  semakin besar pohon, maka semakin kecil nilai R(T) nya.

## 3. Pemilihan Pohon Optimal
Pada  tahap  ini,  perlu  dilakukan  pohon  klasifikasi optimal  yang  berukuran  sederhana  tetapi  memberikan nilai  penduga  pengganti  cukup  kecil.  Ukuran  pohon klasifikasi  yang  besar  akan  menyebabkan  nilai kompleksitas  kesalahan  ( error  complexity )  yang  tinggi, sehingga  diperlukan  pohon  klasifikasi  optimal  yang memiliki  kesalahan  prediksi  kecil.  Hal  ini  dikarenakan ukuran  pohon  yang  besar  akan  menyebabkan  struktur data  yang  digambarkan  cenderung  kompleks,  sehingga perlunya  memilih  pohon  optimal  yang  berukuran sederhana tetapi memberikan nilai kesalahan pengklasifikasian  cukup  kecil.  Pada  tiap  simpul terminal  yang  terbentuk,  akan  ditunjukkan  persentase dari  jumlah  anggota  yang  ada  di  setiap  simpul terminalnya.

## C. Ketepatan Klasifikasi
Ukuran  ketepatan  klasifikasi  bisa  dihitung  sesuai persamaan  2.5  dimana  APER  ( Apparent  Error  Rate ) menunjukkan  ukuran  kesalahan  klasifikasi  sejumlah  dataset pengamatan  oleh  suatu  fungsi  klasifikasi  [6].  Perhitungan tersebut  bisa  didapatkan  dari  tabel  prediksi  klasifikasi dengan 4 level kelas variabel respon.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝐾𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 = 1 − 𝐴𝑃𝐸𝑅 = [𝑛 11 + 𝑛 22 +𝑛 33 + 𝑛 44 ] 𝑁 (5)
Tabel 1.
Contoh Tabel Prediksi Klasifikasi dengan 4 Level Kelas Variabel Respon
Kondisi Aktual Prediksi Klasifikasi Total Kelas 1 Kelas 2 Kelas 3 Kelas 4 Kelas 1 n 11 n 12 n 13 n 14 n 1. Kelas 2 n 21 n 22 n 23 n 24 n 2. Kelas 3 n 31 n 32 n 33 n 34 n 3. Kelas 4 n I1 n I2 n I3 n 44 n 4. Total n .1 n .2 n .3 n .4 N .

## D. Konsep dan Definisi Tingkat Kesejahteraan
Kesejahteraan  sosial  adalah  kondisi  sosial  ekonomi yang  memungkinkan  bagi  setiap  warga  negara  untuk  dapat memenuhi  kebutuhan  yang  bersifat  jasmani,  rohani  dan sosial  sesuai  dengan  harkat  dan  martabat  manusia.  Tingkat kesejahteraan  masyarakat  antara  lain  dapat  diukur  melalui besarnya  pendapatan  atau  pengeluaran.  Pengeluaran  untuk kebutuhan konsumsi dapat mencerminkan tingkat kemampuan  ekonomi  masyarakat,  dan  kemampuan  daya beli  masyarakat  dapat  memberikan  gambaran  tentang tingkat  kesejahteraan  masyarakat.  Semakin  tinggi  daya  beli masyarakat  menunjukkan  meningkatnya  kemampuan  dalam memenuhi  kebutuhan  hidupnya  dan  selanjutnya  akan berdampak  meningkatnya  kesejahteraan  masyarakat  [10]. Dalam  mengukur  kesejahteraan  rumah  tangga  diperlukan indikator moneter, indikator yang  banyak digunakan adalah pendapatan  dan  pengeluaran  [10].  Indikator  pengeluaran, dalam hal ini disebut juga konsumsi, dipilih karena sifatnya tetap  dan  relatif  stabil  terhadap  berfluktuasinya  pendapatan dari tahun ke tahun.
Tingkat  kesejahteraan  sangat  erat  kaitannya  dengan kemiskinan.  Kemiskinan  merupakan  salah  satu  masalah pembangunan  kesejahteraan  sosial  dimana  merupakan bentuk  ketidakmampuan  untuk  meraih  kesejahteraan dipandang  dari  sisi  ekonomi  dalam  memenuhi  kebutuhan dasar  makanan  dan  bukan  makanan  yang  diukur  dari  sisi pengeluaran.  Penduduk  miskin  adalah  penduduk  yang
memiliki  rata-rata  pengeluaran  perkapita  perbulan  dibawah garis  kemiskinan  (GK)  [10].  Sementara  itu  Badan Perencanaan  dan  Pembangunan  Nasional  (BAPPENAS) (2004) mendefinisikan kemiskinan sebagai kondisi di  mana seseorang atau sekelompok orang, laki-laki dan perempuan, tidak mampu memenuhi hak dasarnya untuk mempertahankan  dan  mengembangkan  kehidupan  yang bermartabat.
Terdapat  empat  belas  indikator  kemiskinan  untuk memenuhi  berbagai  program  pelayanan  dasar  data  rumah tangga  yang  meliputi  luas  lantai  rumah,  jenis  lantai  rumah, jenis  dinding  rumah,  fasilitas  tempat  buang  air  besar, sumber  air  minum,  penerangan  yang  digunakan,  bahan bakar  yang  digunakan,  frekuensi  makan  dalam  sehari, kebiasaan membeli daging/ayam/susu, kemampuan membeli satu  set  pakaian,  kemampuan  berobat  ke  puskesmas/ poliklinik,  lapangan  pekerjaan  kepala  rumah  tangga, pendidikan kepala rumah tangga, dan kepemilikan asset.

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber data
Sumber  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah data  sekunder  yang  diperoleh  dari  TNP2K  melalui  Badan Perencanaan  Pembangunan  Kota  (BAPEKKO)  Surabaya (penelitian Sutikno) mengenai indikator tingkat kesejahteraan  penduduk  Kota  Surabaya.  Unit  penelitian yang  digunakan  adalah  rumah  tangga  di  Kota  Surabaya. Lokasi penelitian yaitu kecamatan di Kota Surabaya.

## B. Variabel Penelitian
Variabel  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah karakteristik kesejahteraan rumah tangga yang terdiri dari variabel kategori dan variabel kontinu sebagai berikut.
Tabel 2. Variabel Penelitian Variabel Deskripsi Skala Data X 1 Kepemilikan Mobil Nominal X 2 Kepemilikan Kulkas Nominal X 3 Kepemilikan Sepeda Motor Nominal X 4 Kepemilikan Komputer Nominal X 5 Kepemilikan Telepon Rumah Nominal X 6 Bahan Bakar / Energi Untuk Memasak: Kayu Bakar, Tidak memasak di rumah Nominal X 7 Sumber Air Minum: Air Kemasan Bermerk Nominal X 8 Sumber Air Minum: Air Isi Ulang, Ledeng Meteran Nominal X 9 Sumber Air Minum: Leding Eceran, Sumur Bor/Pompa Nominal
X 10 Jumlah Anggota Rumah Tangga
(ART)
X 11 Status Penguasaan Bangunan Tempat Tinggal yang Ditempati: Kontrak/Sewa Nominal X 12 Status Penguasaan Bangunan Tempat Tinggal yang Ditempati: Dinas Nominal X 13 Luas Lantai per Kapita Rasio X 14 Jumlah ART yang Menamatkan D1/D2/D3 Rasio X 15 Jumlah ART yang Menamatkan S1/S2/S3 Rasio X 16 Jumlah ART yang Menamatkan SLTA Rasio X 17 Jumlah ART yang Menamatkan SLTP Rasio X 18 Jumlah ART Laki-laki Rasio X 19 Jumlah ARTyang Bersekolah di SLTA Rasio X 20
Jumlah ART yang Bekerja di Rasio
Pertanian dengan Status Sebagai Berusaha Sendiri X 21 Jumlah ART yang Bekerja di Pertanian dengan Status Sebagai Pekerja Tak Dibayar Rasio X 22 Jumlah ART yang Bekerja di Industri dengan Status Sebagai Berusaha Sendiri
Rasio X 23 Jumlah ART yang Bekerja di Industri dengan Status Sebagai Berusaha Sendiri dengan Buruh
Dibayar Rasio X 24
Jumlah ART yang Bekerja di Industri dengan Status Pegawai
Rasio X 25 Jumlah ART yang Bekerja di Industri dengan Status Sebagai Pekerja Bebas
Rasio X 26
Jumlah ART yang Bekerja di
Perusahaan Listrik dan Gas dengan Status Sebagai Pegawai Rasio X 27 Jumlah ART yang Bekerja di Perusahaan Listrik dan Gas dengan Status Sebagai Pekerja Tak Dibayar
Rasio X 28
Jumlah ART yang Bekerja di
Konstruksi dengan Status Sebagai Pekerja Bebas Rasio X 29 Jenis Lantai Terluas: Marmer/Granit, Keramik, Parket/Vinil/Permadani Nominal X 30 Jenis Lantai Terluas: Ubin/Tegel/Braso
Nominal X 31 Jenis Lantai Terluas: Kayu/Papan Kualitas Tinggi, Semen/Bata Merah, Bambu, Kayu/Papan Kualitas Rendah Nominal X 32 Jenis Dinding Terluas: Berkategori Lain Nominal X 33 Tipe toilet: Pribadi dengan Jenis Kloset Leher Angsa Nominal

## C. Langkah Penelitian
Berikut  ini  adalah  langkah-langkah  penelitian  yang dilakukan dalam penelitian ini.
1. Melakukan  studi  literatur  mengenai  permasalahan dan metode yang digunakan.
2. Merumuskan masalah dan tujuan.
3. Melakukan  pengumpulan  data  dan pre-processing data
4. Melakukan  pengolahan  dan  penyajian  data  dalam bentuk statistika deskriptif sehingga dapat memahami karakteristik dari variabel.
5. Melakukan pembagian  data  menjadi  data learning dan data testing
6. Melakukan pembentukan pohon klasifikasi menggunakan metode test sample . Tahapan pembuatan CART adalah sebagai berikut :
a. Membentuk  pohon  klasifikasi  yang  diawali dengan  proses  pemecahan node atau  simpul yang diawali dengan mencari semua kemungkinan  pemilahan  pada  tiap  variabel prediktor  sehingga  dapat  memilih  pemilahan terbaik yang memak-simumkan ukuran kehomogenan  dalam  masing-masing  simpul (persamaan 2 dan 3)
b. Proses pemangkasan pohon untuk mendapatkan pohon  klasifikasi  yang  optimum  sehingga dicapai  ukuran  pohon  yang  layak.  Besarnya resubstitusion estimate pohon T pada parameter kompleksitas α (persamaan 4)
c. Pemilihan pohon yang optimal dengan memiliki  nilai  prediksi  yang  kecil  serta
menginterpretasi  pohon  regresi  yang  telah terbentuk.
7. Melakukan validasi model pohon klasifikasi optimal dan menghitung keakuratan pohon klasifikasi
8. Mendapatkan model terbaik dalam memodelkan tingkat kesejahteraan
9. Menarik kesimpulan dan saran

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## A.  Pre-processing Data
Sebelum  dilakukan  pengolahan  data,  dilakukan  pre- processing  pada  data.  Pada  data  TNP2K  ini  terdapat  dua bagian data yaitu data individu dan data rumah tangga. Data individu  terdiri  atas  514.418  data  sedangkan  data  rumah tangga  terdiri  atas  149.189  data.  Pre-processing  yang dilakukan yaitu mengubah data individu menjadi data rumah tangga atau dengan kata  lain  menggabungkan data  individu menjadi data yang lebih sedikit yaitu ke data rumah tangga. Langkah  pertama  yang  dilakukan  yaitu  menyortir  data individu  yang  dibutuhkan  lalu  dilakukan  penggabungan data. S elanjutnya  yaitu  menandai  data  yang  tidak  dipakai dengan  tanda  “NULL”  dan  akan  dieliminasi  sehingga  data yang  muncul  hanyalah  data  yang  dibutuhkan.  Namun setelah  dilakukan  penggabungan  data,  ternyata  terdapat  3 data  yang  missing  sehingga  diperlukan  penghapusan  data per baris. Maka dari itu data yang dipakai yaitu 149.186 data rumah tangga. Setelah dilakukan pengecekan missing value, dilakukan  pengecekan  data  dan  kode  data  pada  setiap variabel.  Pada  saat  pengecekan  ditemukan  satu  variable yang  berisi  data  0  saja  sehingga  tidak  bisa  dipakai  untuk analisis lebih lanjut. Oleh karena itu variabel ini dihapuskan. Data tersebut merupakan jumlah anggota rumah tangga yang bekerja  di  perusahaan  listrik  dan  gas  dengan  status  sebagai berusaha  sendiri  dengan  buruh  tak  dibayar.  Dari  hasil  pre- processing  tersebut  maka  data  yang  dipakai  untuk  analisis lebih lanjut yaitu 149.186 data dengan 35 variabel prediktor.

## C.   Pohon Klasifikasi
Setelah  dilakukan  penyajian  data menggunakan statistika  deskriptif,  dilakukan  analisis  klasifikasi  status kesejahteraan rumah tangga di Kota Surabaya menggunakan pohon klasifikasi karena variable respon merupakan variable kategorik  dengan  4  level  yaitu  desil  1,  desil  2,  desil  3,  dan desil  4.  Metode  yang  digunakan  yaitu  metode  Test  Sample menggunakan fungsi keheterogenan Indeks Gini dan Indeks Twoing.  Sebelum  dilakukan  analisis,  dilakukan  pembagian data learning dan testing dengan persentase 5%,10%,15%,20%,25%  dan  30%  data  pada  setiap  indeks. Pembagian  data  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  hasil ketepatan  klasifikasi  terbaik  dari  semua  kemungkinan  test sample.  Data  learning  digunakan  untuk  membentuk  pohon klasifikasi  sedangkan  data  testing  digunakan  untuk  melihat keakuratan klasifikasi dari suatu pohon klasifikasi.
Pada  Tabel  5  diketahui  jika  persentase  ketepatan klasifikasi  data  testing  terbesar  dengan  menggunakan metode  test  sample  30%  dengan  Indeks  Gini.  Metode tersebut  menghasilkan nilai  yang  lebih  besar daripada nilai- nilai  ketepatan  klasifikasi  dari  test  sample  yang  lain.  Nilai keakuratan klasifikasi pada metode test sample yang terpilih yaitu  64.1%.  Sehingga  dalam  penelitian  ini  dipilih  metode test  sample  30%  dengan  Indeks  Gini  untuk  pembentukan pohon  klasifikasi  tingkat  kesejahteraan  rumah  tangga  di Kota Surabaya.
Pohon  klasifikasi  yang  terbentuk  sangat  besar  dan kompleks  mengingat  data  dan  variable  yang  digunakan cukup  besar  sehingga  perlu  dilakukan  pemangkasan  pohon klasifikasi  (pruning).  Pemangkasan  pohon  klasifikasi maksimal  perlu  dilakukan  untuk  mendapatkan  pohon klasifikasi  yang  optimal.  Pohon  klasifikasi  yang  optimal dianggap sebagai ukuran pohon yang layak untuk klasifikasi status  kesejahteraan  rumah  tangga  di  Kota  Surabaya.  Hasil dari  pohon  klasifikasi  optimal  yaitu  pohon  dengan  jumlah simpul sebanyak 381 simpul dan kedalaman pohon 13.
Tabel 5. Perbandingan Ketepatan Klasifikasi dari Metode Test Sample
Learn- ing Test- ing % Ketepatan Klasifikasi Ke- dala man Jml simpul (Node) Learning Testing Test Sample dengan Indeks Gini 95% 5% 67.9 60.1 18 369
90% 10% 67.5 62.2 15 495 85% 15% 66.8 63.2 15 481 80%
75% 70%
20%
25% 30% 66.2 65.5 65.1 63.6 64 64.1 16 13 13 447 399 381 Test Sample dengan Indeks Gini 95% 5% 69.2 60.5
17 379 90% 10% 68.8 61.8 20 663 85% 15% 68.7 62.5 19 867
80% 75%
70% 20%
25%
30% 69.3 68.6 68 63.2 63.5 63.5 21 21 21 1089 1053 1101
Pada  topologi  pohon  klasifikasi  diketahui  jika  pohon klasifikasi optimal yang sudah di pruning menghasilkan 191 simpul  terminal.  Pemilah  dengan  nilai  improvement tertinggi  digunakan  sebagai  pemilah  awal  dalam  pohon. Pada  pohon  klasifikasi,  saat  dipilah  ke  sebelah  kiri  dan kanan  oleh  sebuah  pemilah  akan  menghasilkan  nilai improvement.  Nilai  improvement  merupakan  kebaikan pemilah  melalui  nilai  penurunan  keheterogenan  dalam pohon.    Pemilah  awal  dari  pohon  yaitu  variabel  jumlah anggota  rumah  tangga  dengan  nilai  improvement  sebesar 0.058.  Hal  ini  menyatakan  bahwa  variabel  jumlah  anggota rumah  tangga  merupakan  variabel  yang  paling  dominan dalam pembentukan pohon klasifikasi
Rumah  tangga  yang  berjumlah  149.186,  pada  simpul pertama  (simpul  0)  dipilah  menjadi  kelompok  kiri  dan kelompok kanan oleh variabel pemilah yaitu jumlah anggota rumah tangga. Jumlah anggota rumah tangga 1, 2, 3, 13, 14, 17  sebanyak  23.118  rumah  tangga  mengelompok  pada simpul  2  (kanan)  sedangkan  jumlah  anggota  rumah  tangga 4,  5,  6,  7,  8,  9,  10,  11,  12  sebanyak  21.644  rumah  tangga mengelompok  pada  simpul  kiri  (simpul  1).  Lalu  jumlah anggota  rumah  tangga  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10,  11,  12  sebanyak 21.644  rumah  tangga  pada  simpul  1  dipilah  menjadi kelompok kiri dan kanan oleh variabel pemilah kepemilikan kulkas.  Rumah  tangga  yang  memiliki  kulkas  sebanyak 10.523  rumah  tangga  mengelompok  pada  simpul  3, sedangkan  rumah  tangga  yang  tidak  memiliki  kulkas sebanyak  11.121  rumah  tangga  mengelompok  pada  simpul 4. Simpul-simpul tersebut  terus bercabang hingga menghasilkan 191 simpul terminal.
Dari setiap simpul terminal dapat diketahui karakteristik setiap  tingkat  kesejahteraan  rumah  tangga.  Karakteristik yang  dipilih  yaitu  karakteristik  dari  simpul  terminal  yang memiliki persentase terbesar pada setiap tingkat kesejahteraan. Persentase terbesar setiap tingkat kesejahteraan rumah tangga di Kota Surabaya. Pada desil 1, persentase terbesar pada simpul terminal 178 dengan jumlah
43  rumah  tangga  dan  persentase  sebesar  87.8%  sedangkan pada  desil  2,  persentase  terbesar  pada  simpul  terminal  380 dengan jumlah 5 rumah tangga dan persentase 100%. Untuk desil  3  diketahui  jika  persentase  terbesar  yaitu  90.5%  yang berasal  dari  simpul  terminal  240  dengan  jumlah  rumah tangga sebanyak 95 rumah tangga. Sedangkan pada desil 4, didapatkan  15  simpul  terminal  dengan  persentase  100%, maka  dari  itu  dipilih  persentase  dengan  jumlah  rumah tangga  terbanyak  yaitu  65  rumah  tangga  pada  simpul terminal  102  untuk  menjadi  suatu  karakteristik  desil  4. Berikut merupakan hasil karakteristik berdasarkan persentase simpul terminal terbesar.
Tabel 6.
Karakteristik setiap tingkat kesejahteraan berdasarkan persentase terbesar simpul node pada setiap tingkat kesejahteraan
Status Kesejaht eraan Karakteristik Desil 1 1. Jumlah ART 8,9,10,11 orang 2. Tidak memiliki toilet pribadi dengan jenis kloset leher angsa
3. Sumber air minum bukan air kemasan bermerk
4. Tidak memiliki telepon rumah 5. Memiliki kulkas Desil 2
1. Memiliki luas lantai >45 m 2
2. Tidak memiliki dinding terluas berkategori lain 3. Sumber air minum bukan air kemasan bermerk
4. Status penguasaan bangunan tempat tinggal yang ditempati: kontrak/sewa
5. Memiliki toilet bersama dengan jenis kloset leher angsa
6. Sumber air minum bukan ledeng eceran ataupun sumur bor/pompa
7. Tidak memiliki sepeda motor
8. Jenis lantai terluas bukan marmer/granit, keramik, ataupun parket/vinil/permadani
9. Jumlah ART 3
10. Tidak memiliki toilet pribadi dengan jenis kloset leher angsa 11. Tidak memiliki kulkas
Desil 3 1. Status penguasaan bangunan tempat tinggal yang ditempati: kontrak/sewa
2. Tidak memiliki jenis dinding terluas berkategori lain
3. Memiliki sumber air minum ledeng eceran atau sumur bor/pompa
4. Tidak memiliki toilet bersama dengan jenis kloset leher angsa
5. Jenis lantai terluas bukan marmer/granit, keramik, ataupun parket/vinil/permadani
6. Jumlah ART 1 7. Tidak memiliki kulkas Desil 4 1. Memiliki telepon rumah
2. Memiliki toilet pribadi dengan jenis kloset leher angsa
3. Jenis lantai terluas marmer/granit, keramik, ataupun parket/vinil/permadani
4. Sumber air minum bukan air kemasan bermerk
5. Jumlah ART 4 6. Memiliki kulkas
Dari hasil pengolahan pohon klasifikasi diatas didapatkan beberapa  variabel  terpenting  dalam  pemilahan  pohon klasifikasi.  Berikut  merupakan  5  variabel  dengan  nilai importance tertinggi.
Tabel 7. Variabel dengan nilai importance tertinggi
Variabel Importance Normalized importance Jumlah Anggota Rumah Tangga 0.119 100%
Jenis lantai terluas: Marmer/Granit,
Keramik, Parket/Vinil/Permadani 0.079 66.2% Kepemilikan Kulkas 0.074 62.4% Tipe toilet: Pribadi dengan Jenis Kloset Leher Angsa 0.055 46.6% Kepemilikan Sepeda Motor 0.046 38.6%
Variabel  terpenting  dalam  pemilahan  pohon  klasifikasi optimal  yang  mengklasifikasikan  rumah  tangga  di  Kota Surabaya  berturut-turut  yaitu  jumlah  anggota rumah  tangga dengan  nilai  importance  0.119,  jenis  lantai  terluas  dengan bahan  marmer/granit,  keramik,  atau  parket/vinil/permadani dengan  nilai  importance  0.079,  dan  kepemilikan  kulkas dengan  nilai  importance  0.074.  Sedangkan  variabel  yang lain  mendapatkan  skor  dibawah  skor  ketiga  variabel tersebut.  Normalized  importance  merupakan  persentase kepentingan  dari  variabel  tersebut,  yang  dihitung  dengan membagi  nilai  importance variabel dengan  nilai  importance tertinggi.  Dari  hasil  tersebut  diketahui  bahwa  variabel  yang berpengaruh  dalam  pembentukan  pohon  klasifikasi  yaitu jumlah  anggota  rumah  tangga,  jenis  lantai  terluas  dengan bahan  marmer/granit,  keramik,  atau  parket/vinil/permadani, kepemilikan  kulkas,  tipe  toilet  pribadi  dengan  jenis  kloset leher angsa, dan kepemilikan sepeda motor.
Pohon klasifikasi tingkat kesejahteraan rumah tangga di Kota  Surabaya  memiliki  ketepatan  klasifikasi  sebesar 64.1%.  Persentase  untuk  menduga  rumah  tangga  desil  1 secara  benar  yaitu  76.3%,  menduga  rumah  tangga  desil  2 secara benar yaitu 57.5%, rumah tangga desil 3 secara benar yaitu  56.7%  dan  rumah  tangga  desil  4  secara  benar  yaitu 68.4%.  Model  pohon  klasifikasi  penelitian  ini  lebih  baik dalam menduga rumah tangga pada desil 1, lalu selanjutnya baik dalam menduga desil 4, desil 2, dan yang terakhir desil 3.
Tabel 8. Cross tabulation pohon klasifikasi optimal Observasi % Ketepatan Klasifikasi % Kebena ran Desil 1 Desil 2 Desil 3 Desil 4 Desil 1 15708 4185 491 190 76.3% Desil 2 5557 15098 5222 361 57.5% Desil 3 1289 7191 15727 3517 56.7% Desil 4 319 1875 7259 20435 68.4% Persen total 21.9% 27.1% 27.5% 23.5% 64.1%
Dari  tabel  kesesuaian  klasifikasi  tersebut  dapat diketahui  juga  apakah  kesesuaian  klasifikasi  dari  pohon tersebut  sudah  sesuai,  over  estimated,  atau  under  estimated dengan menghitung jumlah dari nilai-nilai tabel yang sesuai dengan kriteria. Over estimated dihitung dari nilai tabel dari desil 1 ke desil 2, desil 1 ke desil 3, desil 1 ke desil 4, desil 2 ke  desil  3,  desil  2  ke  desil  4,  dan  desil  3  ke  desil  4. Sedangkan  under  estimated  dihitung  dari  nilai  tabel  dari desil 4 ke desil 1, desil 4 ke desil 2, desil 4 ke desil 3, desil 3 ke  desil  1,  desil  3  ke  desil  2,  dan  desil  2  ke  desil  1. Perhitungan  manual over  estimated dan under  estimated sebagai berikut
𝑂𝑣𝑒𝑟 𝑒𝑠𝑡𝑖𝑚𝑎𝑡𝑒𝑑 = [𝑛 12 +   𝑛 13 +  𝑛 14 +  𝑛 23 + 𝑛 24 +   𝑛 34 ] 𝑁 = [4185 +  491 +  190 +  5222 + 361 +  3517]
104424
= 13.3%
Sedangkan  untuk  perhitungan under  estimated yaitu sebagai berikut
𝑈𝑛𝑑𝑒𝑟 𝑒𝑠𝑡𝑖𝑚𝑎𝑡𝑒𝑑 = [𝑛 41 +   𝑛 42 +   𝑛 43 +   𝑛 31 + 𝑛 32 +  𝑛 21 ] 𝑁
= [319 +  1875 +  7259 +  1289 + 7191 +  5557] 104424
= 22.4%
Pada perhitungan diatas dapat diketahui jika kemungkinan  pohon  klasifikasi  ini  mengalami over estimated hanya  sebesar  13.3%  dan  mengalami under estimated 22.4%. Nilai tersebut jauh dibawah tingkat akurasi right  estimated yaitu  sebesar  64.1%.  Sehingga  dapat diketahui bahwa pohon klasifikasi yang  terbentuk merupakan  pohon  klasifikasi  estimasi  yang  tepat  dengan tingkat akurasi sebesar 64.1%.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan  yang  telah dilakukan,  kesimpulan  yang  didapatkan  dari  penelitian  ini adalah sebagai berikut.
1.  Karakteristik  variabel  respon  pada  penelitian  ini yaitu  persentase  status  kesejahteraan  rumah  tangga  desil  4 merupakan  persentase  terbesar  dari  semua  desil.  Pada variabel kepemilikan aset, sepeda motor dan kulkas banyak dimiliki  oleh  setiap  rumah  tangga.  Dari  segi  bahan  bakar untuk  memasak,  sebagian  besar  rumah  tangga  tidak menggunakan  kayu  bakar  untuk  memasak  dan  mereka memasak  di  rumah.  Dari  segi  sumber  air  minum,  pemakai terbanyak  yaitu  bersumber  dari  ledeng  eceran,  sumur bor/pompa.  dari  segi  status  penguasaan  bangunan  tempat tinggal,  persentase  rumah  tangga  mengontrak/sewa  lebih banyak  daripada  rumah  tangga  yang  menempati  rumah dinas.  Untuk  kategori  bangunan,  jenis  lantai  terluas  yang dipakai
yaitu
marmer/granit, keramik, parket/vinil/permadani  dengan  rata-rata  luas  lantai  yaitu 36.9 m 2 . Jenis dinding yang dipakai yaitu bukan berkategori lain.  Tipe  toilet  yang  banyak  digunakan  yaitu  toilet  pribadi dengan jenis kloset leher angsa. Untuk kategori pendidikan, banyak  anggota  rumah  tangga  yang  hanya  menamatkan pendidikannya  hingga  SLTA  dan  SLTP  serta  tidak melanjutkan  ke  jenjang  yang  lebih  tinggi  yaitu  perguruan tinggi.  Pada  kategori  pekerjaan,  anggota  rumah  tangga banyak  yang  bekerja  pada  perusahaan  industri  sebagai pegawai.  Rata-rata  jumlah  anggota  rumah  tangga  yaitu  4 orang  dan  jumlah  anggota  rumah  tangga  yang  berjenis kelamin  laki-laki  yaitu  2  orang.  Masih  banyak  keluarga  di Indonesia yang mempunyai keturunan dalam jumlah banyak sehingga program KB harus lebih digencarkan.
2.  Hasil  perbandingan  metode  test  sample,  metode terbaik  yang  memiliki  ketepatan  klasifikasi  terbesar  yaitu metode  test  sample  dengan  testing  30%  menggunakan Indeks  Gini,  dengan  ketepatan  klasifikasi  sebesar  64.1%. Pohon  klasifikasi  yang  terbentuk  mempunyai  391  simpul dan  191  simpul  terminal  dengan  pemilah  awal  adalah variabel jumlah anggota rumah tangga.
3.  Karakteristik  yang  dipilih  merupakan  karakteritik dengan  persentase  terbesar  pada  simpul  terminal  dalam setiap  tingkat  kesejahteraan.  Berdasarkan  hasil  pohon klasifikasi, karakterisristik  yang  membedakan pada masing- masing tingkat kesejahteraan adalah sebagai berikut.
a.  Desil 1
Karakteristik  pada  desil  1  diantaranya  jumlah  anggota rumah  tangga  berkisar  antara  8-11  orang,  tidak  memiliki toilet  pribadi  dengan  jenis  kloset  leher  angsa,  sumber  air minum  bukan  air  kemasan  bermerk, tidak  memiliki  telepon rumah, dan memiliki kulkas. Tingkat keakuratan 87.8%.
b.  Desil 2 Pada  desil  2,  karakteristik  yang  didapatkan  yaitu memiliki  luas  lantai >45  m 2 , tidak  memiliki dinding terluas
berkategori  lain  (berdinding  tembok,  plesteran  anyaman bambu,  kayu,  anyaman  bambu,  batang  kayu,  atau  bambu), sumber  air  minum  bukan  air  kemasan  bermerk,  tempat tinggal  yang  ditempati  merupakan  kontrak/sewa,  memiliki toilet  bersama  dengan  jenis  kloset  leher  angsa,  memiliki sumber  air  minum  bukan  ledeng  eceran  maupun  sumur bor/pompa, tidak memiliki sepeda motor, jenis lantai terluas bukan marmer/granit, keramik, ataupun parket/vinil/permadani,  jumlah  anggota  rumah  tangga  3 orang, tidak memiliki toilet pribadi dengan jenis kloset leher angsa, dan tidak memiliki kulkas. Tingkat keakuratan 100%. c.  Desil 3 Rumah tangga pada tingkat kesejahteraan ini mengontrak/menyewa  tempat  tinggal,  tidak  memiliki  jenis dinding  terluas  berkategori  lain  (berdinding  tembok, plesteran  anyaman  bambu,  kayu,  anyaman  bambu,  batang kayu,  atau  bambu),  memiliki  sumber  air  minum  ledeng eceran atau sumur bor/pompa, tidak memiliki toilet bersama dengan  jenis  kloset  leher  angsa,  jenis  lantai  terluas  bukan marmer/granit,  keramik,  ataupun  parket/vinil/permadani, jumlah  anggota  rumah  tangga  1  orang,  dan  tidak  memiliki kulkas. Tingkat keakuratan 90.5%.
d.  Desil 4
Desil  4  memiliki  karakteristik  yaitu  memiliki  telepon rumah,  memiliki  toilet  pribadi  dengan  jenis  kloset  leher angsa,  jenis  lantai  terluas  marmer/granit,  keramik,  ataupun parket/vinil/permadani,  sumber  air  minum  bukan  air kemasan  bermerk,  jumlah  anggota  rumah  tangga  4,  dan memiliki kulkas. Tingkat keakuratan 100%.
5.  Terdapat beberapa variabel penting dalam pembentukan  pohon  klasifikasi.  Lima  variabel  terpenting dalam  pemilahan  pohon  klasifikasi  yaitu  jumlah  anggota rumah tangga, jenis lantai terluas dengan bahan marmer/granit, keramik, parket/vinil/permadani, kepemilikan  kulkas,  tipe  toilet  pribadi  dengan  jenis  kloset leher angsa, dan kepemilikan sepeda motor.
6.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  kesesuaian  estimasi, didapatkan  hasil  jika  pohon  klasifikasi  tersebut  merupakan pohon klasifikasi dengan right estimated. B. Saran
Saran  yang  dapat  diberikan  dari  hasil  penelitian  ini, untuk  Pemerintah  Kota  Surabaya  dapat  menjadi  acuan  dan pertimbangan  untuk  program  pengentasan  kemiskinan berikutnya.    Sedangkan  untuk  penelitian  selanjutnya diharapkan  untuk  mencoba  menggunakan  metode  dan software  lain  dengan  hasil  yang  lebih  akurat  sehingga karakteristik  setiap  desil  bisa  terdefinisi  dengan  benar  dan memiliki tingkat akurasi yang tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N. Aritonang and et al, “Klasifikasi Status Kerja pada Angkatan Kerja Kota Semarang tahun 2014 Menggunakan Metode CHAID dan  CART,” J.  Gaussian  Univ.  Diponegoro ,  vol.  5,  no.  1,  pp. 183–192, 2016.
[2] S.  Purnami  and  et  al,  “Klasifikasi  Rumah  Tangga  Miskin  di
Kabupaten Jombang Berdasarkan Faktor-faktor yang Mempengaruhi  dengan  Pendekatan  CART,” J.  Sains  dan  Seni Pomits , vol. 3, no. 2, pp. 2337–3520, 2014.
[3] G.  Mahalisa,  “Metode  Pohon  Gabungan  Pada  CART  Untuk Analisa  Kesejahteraan  Rumah  Tangga  di  Banjarmasin,” J. Technol. , vol. 7, no. 1, pp. 15–24, 2016.
[4] R. E. Walpole, R. H. Myers, S. L. Myers, and K. Ye, Probability &  Statistics  for  Engineers  &  Scientists ,  9th  ed.  USA:  Pearson Education Inc, 2012.
[5] J.  Han, Applied  Multivariate  Statistical  Analysis .  New  Jersey: Prentice Hall, 2007.
[6] R.  A.  Johnson  and  D.  W.  Wichern, Applied  Multivariate Statistical Analysis , 6th ed. Pearson Education, Inc, 2007.
[7] L.  Breiman,  J.  Friedman,  R.  Olshen,  and  Stone, Classification and Regression Trees . New York: Chapman Hall, 2007.
[8] R.  Lewis, Introduction  to  Classification  and  Regression  Tree (CART) Analysis . 2000.
[9] S.  Du  and  et  al, Graphical  Exploratory  Data  Analysis .  New York: Springer-Verlag, 1986.
[10] [BPS]  Badan  Pusat  Statistika,  “Kemiskinan  dan  Kesejahteraan.” [Online]. Available: http://surabayakota.bps.go.id.