## ANALISIS KLASIFIKASI KEMISKINAN DI KOTA SEMARANG MENGGUNAKAN ALGORITMA QUEST
Dwi Ispriyanti 1 , Alan Prahutama 2 dan Mustafid 3
1,2,3 Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Matematika Universitas Diponegoro Alamat Email: dwiispriyanti@yahoo.com

## ABSTRAK
Kemiskinan  menjadi  suatu  permasalahan  bagi  negara-negara  berkembang  termasuk Indonesia.    Kemiskinan  merupakan  keadaan  kondisi  perekonomian  suatu  orang  atau sekelompok  orang  yang  tidak  bisa  memenuhi  kebutuhan  dasar  seperti  pendidikan, kesehatan,  pangan,  perumahan  dan  lainnya.  Analisis  klasifikasi  kemiskinan  merupaka bagian  dari  analisis  kemiskinan  yang  yang  mengkategorikan  rumah  tangga  atau kelompok kedalam kategori miskin dan tidak miskin. Pengkategorian tersebut didasarkan pada  pengeluaran  perkapita  yang  dibandingkan  dengan  nilai  garis  kemiskinan.  Metode klasifikasi  didalam  statistika  salah  satunya  pohon  klasifikasi,  yang  meliputi    antara  lain Algoritma CART, QUEST, ID3, C45 dan lainnya. Algoritma QUEST merupakan  pohon klasifikasi  biner  dengan  prosedur  pemilihan  variabel  penyekat/pemisah,  penentuan  titik sekat/pemisah  serta  proses  pemberhentian.  Pada  penelitian  ini  hasil  klasifikasi menggunakan  algoritma  QUEST  dengan  semua  variabel  prediktor  diasumsikan  skala rasio  maka  hasil  klasifikasi  yang  didapat  mempunyai  akurasi  94.9%.  Variabel  prediktor yang mempengaruhi antara lain penerimaan beras miskin, jenis bahan bakar utama untuk emasak,  jenin  dinding  rumah  tinggal  yang  digunakan  dan  sumber  utama  air  minum. Sedangkan  hasil  klasifikasi  menggunakan  algoritma  QUEST  dengan  variabel prediktornya  diasumsikan  skala  nominal  juga  menghasilkan  akurasi  94.9%.  Variabel prediktor  yang  mempengaruhi  antara  lain  penerimaan  beras  miskin,  jenis  bahan  bakar utama yang digunakan untuk memasak, bahan utaam dinding rumah serta jumlah angota rumah tangga.
Kata Kunci: QUEST, klasifikasi kemiskinan, Tingkat Akurasi

## PENDAHULUAN
Penurunan tingkat
kemiskinan menjadi  salah  satu  program  utama Sustainable Development Goal’s (SDG’s) yang  telah  disepakati  negara-negara  di dunia.  Kemiskinan  juga  menjadi  salah satu  permasalahan  bagi  negara-negara berkembang termasuk
Indonesia. Menurut  Undang-Undang  No.  24  tahun 2004,  kemiskinan  merupakan  kondisi perekonomian seseorang
atau sekelompok orang yang tidak
terpenuhinya  hak-hak  dasarnya  untuk
mempertahankan  dan  mengembangkan kehidupan  yang  bermartabat.  Kebutuhan dasar tersebut meliputi kebutuhan pangan, kesehatan, pendidikan,
perumahan, pekerjaan, air bersih, pertanahan, sumber daya alam, lingkungan hidup. Kota Semarang merupakan  ibu  kota  provinsi  di  Jawa Tengah yang menjadi pusat perekonomian.  Analisis  kemiskinan  di suatu  ibu  kota  provinsi  menjadi  sangat penting, karena bisa mengukur kemajuan wilayah  lainnya.  Menurut  Badan  Pusat
Statistika,  berdasarkan  pengeluaran  per kapita  tia  bulan,  rumah  tangga  dapa dikategorikan  menjadi  rumah  tangga miskin  dan  rumah  tangga  tidak  miskin menggunakan garis kemiskinan.
Analisis  kemiskinan  pada  paper  ini merupakan analisis yang didasarkan pada ketepatan klasifikasi pengkategorian rumah  tangga  miskin  dan  tidak  miskin yang  ada  di  kota  Semarang.  Didalam analisis statistika yang termasuk  kedalam metode klasifikasi antara lain Classification  Regression  Tree  (CART),
Algoritma  ID3,  Algoritma  C45,  dan Algoritma QUEST. Algoritma QUEST ( Quick, Unbiased,  and  Efficient  Statistical  Tree ) pertama  kali  dikenalkan  tahun  1997  oleh Loh  dan  Shih.  QUEST  termasuk  ke dalam  pohon  klasifikasi  biner,  yaitu pohon  yang  menghasilkan  dua  simpul setiap sekatnya. Pohon klasifikasi QUEST dibentuk dari pemilihan  variabel penyekat,  pemilihan  titik  sekat  untuk variabel yang dipilih, dan proses pemberhentian [1].
Pemilihan variabel penyekat digunakan  untuk  menentukan  simpul yang  akan  dibentuk.  Variabel  penyekat dapat  dipilih  dari  variabel  prediktor kontinu  maupun  kategorik.  Variabel prediktor kontinu digunakan uji ANOVA F untuk menguji perbedaan rata-rata antar kelas  pada  variabel  prediktor  kontinu atau digunakan uji Levene F untuk untuk menguji  kesamaan  varian  antar  kelas. Sedangkan  untuk  variabel  kategorik digunakan  uji  chi-kuadrat  Pearson  ( ) untuk  menguji  kebebasan  antar  variabel respon dan variabel prediktor kategorik [2].
Pemilihan  variabel  penyekat  pada QUEST  adalah  memilih  nilai p-value terkecil  dari  hasil  uji  setiap  variabel prediktor  terhadap  variabel  respon  dan
dibandingkan dengan koreksi Bonferroni. Koreksi  Bonferroni  diusulkan  untuk menggunakan  tingkat  kepercayaan  lebih kecil  ketika  beberapa  uji  dilakukan. Ketika uji  dilakukan  maka  masing- masing uji menggunakan tingkat kepercayaan , dengan adalah tingkat

## METODOLOGI PENELITIAN
Data yang digunakan dalam penelitian  ini  merupakan  data  Susenas 2016  di  kota  Semarang.  Data  yang diambil  sebanyak  930  rumah  tangga. Klasifikasi  kemiskian  didasarkan  pada pengeluaran  per  kapita  (makanan  dan nonmakanan).  Jika  pengeluaran  per kapita  selama  sebulan  kurang  dari  batas garis  kemiskinan  maka  dikategorikan miskin.  Jika  ini  melebihi  dari  nilai  garis kemiskinan dikatakan tidak miskin. Nilai garis  kemiskinan  di  kota  Semarang  pada tahun 2016 bernilai Rp 382.160.
Adapun  variabel  yang  digunakan adalah sebagai berikut variabel dependen bernilai  kategorik  (1=  miskin;  0=tidak miskin);  X 1 :  Jenis  Kelamin  kepala  RT (1=Laki-Laki;  2=perempuan);  X 2 :  umur kepala  RT;  X 3 :  banyaknya  anggota  RT; X 4 :Ijazah  tertinggi  kepala  RT  (1:  Tidak ada  ijazah;  2:  SD;  3:  SMP;  4:SMA:  5: D1/D2/D3; 6:  S1; 7: S2/S3); X 5 :  Apakah kepala  RT  bekerja  (1:  Ya;  2=Tidak);
X 6 =lapangan  usaha  (0:  Tidak  bekerja; 1=pertanian; 2=pertambangan; 3=Industri pengolahan;  4:  Listrik  dan  Gas;  5: bangunan;  6:  perdagangan,  hotel  dan rumah  makan;  7:  Transportasi  dan pergudangan;  8:  Keuangan  dan  asuransi; 9:  Jasa);  X 7 =status  pekerjaan  (0:  Tidak bekerja;  1:berusaha  sendiri;  2:  berusaha dibantu  buruh  tidak  tetap;  3:  berusaha dibantu buruh tetap; 4:
Buruh/karyawan/pegawai; 5: pekerja bebas;  6:  pekerja  keluarga);  X 8 =status kepemilikan  rumah  (1:  milik  sendiri;  2:
Kontrak/Sewa;  3:  Bebas  sewa;  4:  Dinas; 5: Lainnya); X 9 =bahan bangunan atap (1: Beton;  2:  Genteng  Keramik;  3:  Genteng Metal:  4:  Genteng  Tanah  Liat;  5:  Asbes; 6:  Seng;  7:  Bambu;  8:  Kayu/Sirap;  9: Jerami;  10:  Lainnya);  X 10 =Bahan  Utama dinding  Rumah  (1:  Tembok;  2:  kayu;  3: batang  kayu;  4:  Lainnya);  X 11 =Bahan Utama Lantai Rumah (1: Marmer/Granit; 2: Keramik; 3:Ubin/Tegel; 4; Semen/bata merah;  5:  Tanah;  6:  Lainnya);  X 12 = Penggunaan  Fasilitas  tempat  buang  air besar  (1:Ada  digunakan  hanya  ART sendiri;  2:  Ada,  digunakan  bersama dengan  ART  lainnya;  3:  Ada,    di  MCK Umum;  4:  Tidak  ada);  X 13 =  Tempat pembuangan  akhir  tinja  (1:tangki  dengan dasar  semen;  2:  Tangki  tanpa  dasar semen; 3: IPAL; 4: Kolam/Sawah/Sungai/Danau;  5:  Lubang
Tanah;  6:Lainnya);  X 14 =Sumber  Air Minum  (1:  Air  kemasan  bermerk;  2:  Air isi  ulang;  3:Leding  Meteran;  4:  Leding eceran;  5:  sumur  bor/pompa;  6:Sumur terlindung;  7:  Sumur  Tak  terlindung; 8:Mata  air  terlindung;  9:  Lainnya);  ; X 15 =Bahan  bakar  utama  memasak  (0: tidak  memasak  dirumah;  1:Listrik;  2: elpiji  5.5kg;  3:  elpiji  12kg;  4:elpiji  3  kg; 5:  minyak  tanah;  6:  kayu  bakar);
X 16 =menerima  beras  miskin  (1:  Ya;  2: Tidak).
Analisis yang akan dilakukan meliputi  dua  scenario.  Skenario  pertama adalah  dengan  mangasumsikan  variabel independen yang digunakan adalah berskala  rasio.  Skenario  kedua  adalah variabel  independen  yang  digunakan merupakan skala nominal.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Variabel independen diasumsikan berskala rasio
Pada klasifikasi menggunakan algoritma  QUEST  ini,  mengacu  pada
enam  belas    variabel  yang  digunakan kedalam  model  regresi  logistik  biner. Algoritma  QUEST  termasuk  dalam kategori pohon klasifikasi biner. Algoritma  Quest  mampu  mengatasi  data dalam  bentuk  diskrit  maupun  kontinue untuk variabel independen yang digunakan. Pemisahan variabel menggunakan  Anova  F,  Levene test, dan
Chi-Square.
Hasil  dari  penerapan  algoritma QUEST  ke  data  kategori  rumah  tangga miskin  dan  tidak  miskin  berupa  pohon klasifikasi dapat dilihat pada Lampiran 1. Dengan menggunakan algoritma QUEST, dihasilkan  suatu  pohon  dengan  aturan klasifikasi yang digunakan untuk memprediksi apakah rumah tangga tersebut  dikategorikan  miskin  atau  tidak. Dari pohon yang terbentuk, variabel yang penting  dalam  mengklasifikasikan  rumah tangga  miskin  atau  tidak  antara  lain penerimaan  beras  miskin  (X 16 )  Bahan bakar  utama  untuk  memasak  (X 15 ), Sumber  utama  air  untuk  minum  (X 14 ), serta bahan utama dinding rumah tinggal (X 10 ). Dari pohon klasifikasi yang terbentuk terdapat sembilan simpul akhir,
sehingga didapat aturan klasifikasi sebagai berikut:
1. Pernah  menerima  beras  miskin  ≤  1.5
dan  Bahan  Bakar  Utama  untuk memasak  adalah  ≤  4.1  maka  rumah tangga  tersebut  akan  dkategorikan tidak  miskin.  Artinya  suatu  rumah tangga yang cenderung untuk menerima  beras  miskin,  akan  tetapi bahan  bakar  yang  digunakan  untuk memasak  menggunakan  listrik,  elpiji 3  kg  atau  12  kg  makan  akan dikategorikan tidak miskin.
2. Pernah  menerima  beras  miskin  ≤  1.5 dan  Bahan  Bakar  Utama  untuk memasak  adalah  ≥  4.1  maka  rumah
tangga  tersebut  akan  dikategorikan tidak miskin ataupun miskin (peluangnya  sama).  Artinya  suatu rumah  tangga  yang  cenderung  untuk menerima  beras  miskin,  dengan bahan  bakar  yang  digunakan  untuk memasak menggunakan minyak, elpiji 3 kg, arang, bara/briket/lainnya
3. Pernah  menerima  beras  miskin  ≥  1.5 dan sumber utama untuk minum ≤ 3.1 maka  akan  dikategorikan  rumah tangga  tidak  miskin.  Artinya  suatu rumah  tangga  yang  cenderung  tidak menerima  beras  miskin  dan  bahan utama  sumber  air  minum  adalah  air kemasan bermerk, air isi ulang dan air ledeng  meteran  maka  rumah  tangga tersebut dikategorikan masuk
kedalam rumah tangga tidak miskin.
4. Pernah menerima beras miskin ≥ 1.5; sumber  utama  untuk  minum  >  3.1; serta  bahan  utama  dinding  rumah tinggal  adalah  ≤  1.8  maka  rumah tangga  tersebut  dikategorikan  tidak miskin.  Artinya  suatu  rumah  tangga cenderung  tidak  menerima  beras miskin, sedangkan sumber air minum yang digunakan ledeng eceran, sumur bor,  sumur  terlindung/tak  terlindung, mata air tak terlindung/terlindung, air hujan.  Sedangkan  dinding  utama rumah tinggal berbahan dasar tembok maka rumah tangga tersebut dikategorikan  tidak  miskin.  Artinya sumber  utama  air  minum  walaupun menggunakan  sumur,  tetapi  bukan faktor  penentu  utama  rumah  tangga tersbut dikategorikan miskin.
5. Pernah menerima beras miskin ≥ 1.5; sumber  utama  untuk  minum  >  3.1; serta  bahan  utama  dinding  rumah tinggal  adalah  >  1.8  maka  rumah tangga  tersebut  dikategorikan  tidak miskin.  Artinya  suatu  rumah  tangga cenderung  tidak  menerima  beras
miskin, sedangkan sumber air minum yang digunakan ledeng eceran, sumur bor,  sumur  terlindung/tak  terlindung, mata air tak terlindung/terlindung, air hujan.  Sedangkan  dinding  utama rumah  tinggal  berbahan  dasar  kayu atau  bambu  maka  rumah  tangga tersebut dikategorikan tidak miskin. Tingkat  akurasi  yang  dihasilkan  adalah sebagai berikut:
Tabel 1 .Tingkat akurasi klasifikasi kemiskinan di kota Semarang menggunakan Algoritma QUEST Variabel Prediksi Tidak Miskin Miskin Tidak Miskin 883 0 Miskin 47 0 Tabel  1  menunjukan  nilai  akurasi klasifikasi  kemiskinan  di  kota  Semarang menggunakan algoritma QUEST mencapai  94.9%  yang  dikategorikan sangat  tinggi.  Akan  tetapi  perlu  dilihat kategori antara rumah tangga miskin dan tidak  miskin  perbandingannya  cukup tinggi  yaitu  47  banding  883.  Jika  dilihat hasil  akurasinya,  kategori  rumah  tangga tidak miskin sangat tepat 100% diklasifikasikan  kedalam  rumah  tangga tidak  miskin.  Akan  tetapi  untuk  kategori rumah tangga miskin, semuanya diklasifikasikan  kedalam  rumah  tangga tidak  miskin,  sehingga  ketepatannya  0%. Hal  ini  dapat  disimpulkan  bahwa, Algoritma  QUEST  akan  baik  digunakan untuk  menginterpretasikan  rumah  tangga tidak  miskin.  Algoritma  QUEST  tidak bisa  menginterpretasikan  rumah  tangga miskin.
Variabel independen diasumsikan berskala nominal
Lampiran  2  menunjukan  pohon klasifikasi menggunakan ALgoritma QUEST untuk variabel independen berskala  nominal.  Berdasarkan    gambar
tersebut  faktor-faktor  yang  menjadi penetu  klasifikasi    rumah  tangga  miskin di kota Semarang antara lain  penerimaan beras  miskin,  jenis  bahan  bakar  utama yang  digunakan  untuk  memasak,  bahan utaam dinding rumah serta jumlah angota rumah  tangga.  Berdasarkan  hasil  analisis dapat dibuat beberapa penjabaran sebagai berikut:
1. Rumah  tangga  yang  menerima  beras miskin  14.5%  dikategorikan  miskin, 85.5% dikatehorikan tidak miskin.
2. Rumah  tangga  yang  tidak  menerima beras  miskin  98%  dikategorikan rumah  tangga  tidak  miskin,  2% dikategorikan rumah tangga miskin.
3. Rumah  tangga  yang  tidak  menerima beras miskin, jenis bahan bakar utama untuk memasak adalah minyak tanah, 66.7% dikategorikan tidak miskin dan 33.3% dikategorikan miskin.
4. Rumah  tangga  yang  tidak  menerima beras miskin, jenis bahan bakar utama untuk memasak adalah selain minyak tanah,  98.1%  dikategorikan  tidak
miskin dan 1.9% dikategorikan
miskin
5. Rumah  tangga  yang  tidak  menerima beras miskin, jenis bahan bakar utama untuk memasak adalah selain minyak tanah,  dan  bahan  utama  dinding rumah tempat tinggal, berbahan dasar tembok  maka  98.5%  dikategorikan tidak miskin sementara 1.5%
dikategorikan miskin.
6. Rumah  tangga  yang  tidak  menerima beras miskin, jenis bahan bakar utama untuk memasak adalah selain minyak tanah,  dan  bahan  utama  dinding rumah tempat tinggal, berbahan dasar plesteran  anyaman  bamboo  atau anyaman bamboo maka 90.6%
dikategorikan  tidak  miskin,  9.4% dikategorikan miskin.
7. Rumah  tangga  yang  tidak  menerima beras miskin, jenis bahan bakar utama untuk memasak adalah selain minyak tanah,  dan  bahan  utama  dinding rumah tempat tinggal, berbahan dasar tembok  dan  banyaknya  anggota rumah tangga kurang dari 8 sampai 9 orang  maka  98.6%  dikatergorikan tidak  miskin  dan  1.4  dikategorikan miskin
8. Rumah  tangga  yang  tidak  menerima beras miskin, jenis bahan bakar utama untuk memasak adalah selain minyak tanah,  dan  bahan  utama  dinding rumah tempat tinggal, berbahan dasar tembok  dan  banyaknya  anggota rumah tangga lebih dari dari 8 sampai 9  orang  maka  66.7  dikategorikan tidak miskin dan 33.3% dikategorikan miskin.

## KESIMPULAN
Berdasakan hasil analisis yang didapatkan dapat disimpulkan bahwa
1. Kategori rumah tangga miskin dibandingkan  dengan  rumah  tangga tidak  miskin  sangat  sedikti  sekali yaitu 47: 883.
2. Variabel  prediktor  diasumsikan  skala rasio maka variabel yang mempengaruhi antara lain penerimaan beras miskin, jenis bahan bakar  utama  untuk  memasak,  jenin dinding rumah tinggal yang
digunakan  dan  sumber  utama  air minum.
3. Sedangkan hasil klasifikasi menggunakan algoritma QUEST dengan
variabel prediktornya diasumsikan  skala  nominal,  Variabel prediktor  yang  mempengaruhi  antara lain  penerimaan  beras  miskin,  jenis bahan  bakar  utama  yang  digunakan untuk memasak, bahan utaam dinding
rumah  serta  jumlah  angota  rumah tangga.
4. Nilai  akurasi  yang  dihasilkan  dengan variabel independen diasumsikan berskala nominal ataupun rasio
mempunyai  nilai  akurasi  sebesar 94.9%.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian ini disupport oleh Universitas  Diponegoro  melalui  skim penelitian Riset Penerapan dan Pengembangan  (RPP)  dengan  nomor kontrak 474-26/UN7.P4.3/PP/2018

## DAFTAR PUSTAKA
1. Berry,  M.  J.  A.  dan  Linoff,  G.  S. 2004. Data  Mining  Techniques . Wiley Publishing, Inc: Indiana.
2. Grabczewski, K. 2014. Meta- Learning  in  Decision  Tree  Induction . Springer  International  Publishing,
Switzerland.
3. Kim,  H.  dan  Loh,  W.-Y.  2001. Classification  Trees  with  Unbiased
Multiway  Splits. Am.  Statist.  Assoc . 96; 590-604.
4. Larose,  D.  T.  2005. Discovering Knowledge in Data “An Introduction to  Data  Mining”. John  Wiley  dan
Sons, Inc: New Jersey. 5. Loh,  W.-Y.  dan  Shih,  Y.-S.  1997. Split Selection Methods for Classification  Trees, Statistica  Sinica
7 ; 815-840.
6. Maroco,  J.,  Silva,  D.,  Rodrigues,  A., Guerreiro,  M.,  Santana,  I.  dan  de Mendonca,  A.  2011.  Data  mining methods in the prediction of
Dementia. BMC  Research  Notes ; 4:299.
7. Rokach,  L.  dan  Maimon,  O.  2008. Data  Mining  with  Decision  Trees “Theory  and  Apllication” .  World Scientific  Publishing  Co.  Pte.  Ltd.  : USA.

## Lampiran 1. Hasil Pohon Klasifikasi menggunakan ALgoritma QUEST dengan variabel independen berskala rasio

## Lampiran 2. Hasil Pohon Klasifikasi menggunakan ALgoritma QUEST dengan variabel independen berskala Nominal