JURNAL GAUSSIAN, Volume 10, Nomor 2, Tahun 2021, Halaman 221-229 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/

## KLASIFIKASI STATUS KEMISKINAN RUMAH TANGGA DENGAN ALGORITMA C5.0 DI KABUPATEN PEMALANG
Fatiya Nur Umma 1 , Budi Warsito 2 , Di Asih I Maruddani 3
1,2,3 Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro e-mail : fatiyaumma@gmail.com

## ABSTRACT
Pemalang regency is a district which has amount of poverty around 16.04%. One of the effort that must be improved in tackling poverty is increasing the accuracy of the government program’s target. The improvement of target accuracy is expected to give the better impact on the welfare of the population. This study classified the poverty status of households in Pemalang regency using C5.0 Algorithm. The poverty status of households is divided into two classes, namely poor and non-poor. There was an imbalance of data in both classes. Data imbalances were handled by using Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). From the research that has been done, SMOTE application in classification of household poverty status affected the evaluation value of the model. Previously the model could not classify the minority class and after using SMOTE the model produced an average value of sensitivity 25.80%. SMOTE application increased the average value of specificity from 91.16% to 94.91%. However, SMOTE application decreased the average value of accuracy which originally 91.16% down to 82.2%.
Keywords : C5.0, Household poverty, Classification, SMOTE

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan  menurut  World  Bank  (2000)  didefinisikan  sebagai  “ deprivation in well- being” yang  berarti  kehilangan  kesejahteraan.  Kemiskinan  merupakan  sebuah  kondisi dimana  seorang atau sekelompok  orang,  laki-laki  dan perempuan,  tidak  mampu  memenuhi hak-hak  dasarnya  untuk  mempertahankan  dan  mengembangkan  kehidupan  yang bermartabat.  BPS  (2004)  menggunakan  konsep  kemampuan  untuk  memenuhi  kebutuhan dasar  sebagai  alat  untuk  mengukur  kemiskinan.  Penduduk  miskin  diartikan  sebagai penduduk  yang  memiliki  rata-rata  pengeluaran  per  kapita  per  bulan  di  bawah  garis kemiskinan.  Garis  kemiskinan  sendiri  merupakan  penjumlahan  dari  Garis  Kemiskinan Makanan  (GKM)  yang  merupakan  nilai  pengeluaran  kebutuhan  minimum  makanan  dan Garis  Kemiskinan  Non  Makanan  (GKNM)  yang  merupakan  kebutuhan  minimum  untuk perumahan,  sandang,  pendidikan,  dan kesehatan.
Pemalang merupakan kabupaten dengan dengan persentase kemiskinan  sebesar 16,04%. Garis kemiskinan  di  Pemalang berada pada angka Rp 351.183  per bulan.  Berbagai program telah  dijalankan  oleh  pemerintah  yang  tujuannya  untuk  dapat  mengurangi  jumlah  dan proporsi  penduduk  miskin.  Sejumlah  permasalahan  masih  ditemui  meskipun  pemerintah telah  mengalokasikan  dana  yang  sangat  besar  untuk  penerapan  kebijakan.  Menurut Bappenas  pemenuhan  kebutuhan  dasar  atas  masyarakat  miskin  atas  pendidikan  dan kesehatan menemui  kendala pendataan dan akurasinya,  sementara itu  penyediaan  prasarana dasar  menjumpai  masalah  kelembagaan  dan  akurasi  sasaran  pemanfaat  program. Peningkatan  akurasi  sistem  pendataan  agar  program-program  pemerintah  semakin berdampak  pada  kesejahteraan  penduduk  miskin  salah  satunya  dapat  dilakukan  dengan mengimplementasikan  data mining.
Data  mining  akan  diterapkan  pada  data  kemiskinan  sehingga  dapat  memberikan informasi tambahan  dalam  mengoptimalkan penanggulangan kemiskinan dengan menggunakan  metode  klasifikasi.  Klasifikasi  merupakan  proses menemukan  sebuah model atau fungsi  yang mendeskripsikan  dan mencirikan  konsep atau kelas data untuk  kepentingan tertentu. Metode yang  ada dalam  pengklasifikasian  salah satunya adalah Pohon Keputusan.
Algoritma  C5.0  merupakan  salah  satu  Algoritma  Pohon  Keputusan  dan  merupakan pengembangan  dari  Algoritma  C4.5. Model  klasifikasi  yang  baik  dapat dilihat  dari  tingkat akurasinya  dalam  memprediksi  berdasarkan kategori  respon. Hal yang dapat memengaruhi akurasi  dari  model  klasifikasi  salah  satunya  adalah  masalah  ketidakseimbangan  data. Ketidakseimbangan  data terjadi  ketika salah satu kelas merepresentasikan jumlah  data yang sangat besar, sedangkan  kelas lainnya  merepresentasikan  data yang  kecil.  Pada kasus data tidak  seimbang,  sebagian  besar Algoritma  untuk  klasifikasi  cenderung  mengklasifikas ikan kelas  mayoritas  dengan  tingkat  akurasi  tinggi  dan  kelas  minoritas  dengan  tingkat  akurasi rendah (Gu et al ., 2016). Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) merupakan satu dari beberapa alternatif  untuk  menyeimbangkan  data pada kategori  respon.
Pada penelitian  ini  mengkaji  klasifikasi  status kemiskinan  rumah tangga  di  Kabupaten Pemalang  dan  penanganan  data tidak  seimbang  dilakukan  dengan  membuat  data  sintesis baru  pada  data  minoritas  dengan  metode  SMOTE.  Hasil  akhirnya  adalah  mengetahui bagaimana  pengaruh  SMOTE yang digunakan  untuk  mengklasifikasikan  status kemiskinan rumah tangga di Kabupaten Pemalang dengan Algoritma  C5.0.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Algoritma C5.0
Algoritma  C5.0  adalah  salah  satu  algoritma  klasifikasi  dalam  data  mining yang khususnya  diterapkan  pada  Pohon  Keputusan.  C5.0  merupakan  penyempurnaan  algoritma sebelumya  yaitu  ID3  dan C4.5  yang  dibentuk  oleh  Ross Quinland  tahun  1987.  Pemilihan atribut  dalam C5.0 menggunakan  nilai gain ratio . Gain ratio berdasar pada konsep Entropy dalam  perhitungannya. Entropy adalah  suatu  parameter  untuk  mengukur  tingkat keberagaman  atau  heterogenitas  dari  kumpulan  data.  Rumus  yang  digunakan  untuk menghitung Entropy adalah:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =  −∑ 𝑃 𝑖 ∗  𝑙𝑜𝑔 2 𝑃 𝑖 𝑛 𝑖=1 (1)
dengan 𝑆 = himpunan  data 𝑛 = jumlah  kelas pada variabel  target
𝑃 i = proporsi  banyaknya  data kelas ke-i pada himpunan  data
Selanjutnya  akan dihitung  nilai information gain variabel  prediktor. Information gain adalah  ukuran  efektifitas  suatu  variabel  prediktor  dalam  mengklasifikasikan  data. Perhitungan  gain  disajikan  sebagai berikut.
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ |𝑆 𝑖| |𝑆| 𝑘 𝑖=1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖) (2)
dengan 𝐴 = variabel  prediktor 𝑘 = banyaknya  kategori  pada variabel  prediktor  A |𝑆𝑖| = jumlah  sampel  untuk  kategori ke-i
|𝑆| = jumlah  seluruh  sampel dalam himpunan  data Perhitungan gain ratio untuk  Algoritma  C5.0  akan  berjalan  setelah information gain dilakukan.  Nilai gain ratio dihitung  menggunakan  rumus  berikut.
𝐺𝑎𝑖𝑛 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = 𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆,𝐴) 𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡𝐼𝑛𝑓𝑜 (𝑆,𝐴) (3)
dengan 𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = information gain pada variabel prediktor A 𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡𝐼𝑛𝑓𝑜(𝑆,𝐴) = split information pada variabel prediktor  A
Nilai gain  ratio tertinggi  dipilih  sebagai  atribut  untuk  simpul.  Pendekatan  ini menerapkan  normalisasi  pada information gain dengan  menggunakan  apa  yang  disebut sebagai split information . SplitInfo menyatakan informasi  potensial  dengan persamaan 4.
𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡𝐼𝑛𝑓𝑜(𝑆, 𝐴) =  −∑ 𝑆 𝑖 𝑆 𝑘 𝑖=1 𝑙𝑜𝑔 2 𝑆 𝑖 𝑆 (4)

## 2.2. Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE)
Synthetic  Minority  Oversampling  Technique (SMOTE)  merupakan  metode oversampling  dengan  membuat  data  sintetis  atau  data buatan  secara acak (Chawla et al ., 2002).  Metode  SMOTE  bekerja  dengan  mencari  k-tetangga  terdekat  untuk  setiap  data  di kategori  minor,  setelah  itu  dibentuk  data  sintesis  sebanyak  persentase  duplikasi  yang diinginkan  antara  data  minoritas  dan  k-tetangga  terdekat  yang  dipilih  secara  acak. Perhitungan  jarak  antara  data  yang  akan  dibangkitkan  dengan  tetangga  terdekatnya menggunakan  jarak Euclidean.  Ketika data bertipe numerik  dan kategorik,  perhitungan  jarak tetap menggunakan  jarak Euclidean  namun menggunakan  nilai  median dari simpangan  baku peubah numerik  sebagai selisih  nilai  peubah kategorik.  Nilai  median ini  dihitung  ketika nilai kategori  amatan  dan  tetangga  terdekatnya  berbeda.  Rumus  perhitungan  jarak  Euclidean yaitu:
( 𝑥 , 𝑦 ) = √(𝑥 1 − 𝑦 1 ) 2 + (𝑥 2 − 𝑦 2 ) 2 + ⋯ + (𝑥 𝑛 − 𝑦 𝑛 ) 2 (5)
Pembangkitan  data  buatan  yang  berskala  numerik  berbeda  dengan  kategorik, pembangkitan  data buatan dilakukan  dengan cara sebagai berikut:
a. Data Numerik
Data yang  memiliki  jarak  terdekat  kemudian  digunakan  untuk  membangkitkan  data sintesis  baru berdasarkan persamaan 6.
𝑋 𝑏𝑎𝑟𝑢 = 𝑥 + (𝑥 ∗ − 𝑥)   × 𝑟𝑎𝑛𝑑[0,1] (6)
dengan 𝑋 𝑏𝑎𝑟𝑢
= data sintesis  hasil  dari replikasi
𝑥 = data yang akan direplikasi 𝑥 ∗
= data yang memiliki  jarak terdekat dari data yang akan di  replikasi Rand[0,1]    = bilangan  acak antara 0 sampai 1
b. Data kategorik
Pada data kategorik,  data buatan dibangkitkan  dengan menentukan kategori  yang paling sering  muncul  diantara  amatan  dengan  k-tetangga  terdekat  (modus).  Apabila  terdapat kesamaan nilai  dari kategorinya,  maka akan dipilih  secara acak.

## 2.3. Evaluasi Model
Evaluasi  model  perlu  dilakukan  untuk  mengetahui  seberapa  baik  kinerja  model klasifikasi  yang  terbentuk.  Evaluasi  model  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  berupa matriks  konfusi,  yaitu  matriks tabulasi  silang  antara kategori  kelas sebenarnya dengan kelas hasil  prediksi.  Performa dari setiap model  klasifikasi  dapat dievaluasi  dengan menggunakan 3 perhitungan  statistik,  yaitu  klasifikasi  keakuratan, sensitivitas,  dan spesifisitas.  Ketiganya ditentukan  oleh true positive (TP), true negative (TN), false positive (FP), dan false negative (FN).
Tabel 1. Confusion Matrix
Positif  (Aktual) Negatif (Aktual) Positif  (Prediksi) True Positive (TP) False Positive (FP) Negatif (Prediksi) False Negative (FN) True Negative (TN)
Perhitungan  akurasi,  sensitivitas,  dan  spesifisitas  secara berturut-turut  menggunakan rumus sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖         = 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘𝑛𝑦𝑎 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖  𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙  𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘𝑛𝑦𝑎 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 (7)
𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘𝑛𝑦𝑎  𝑡𝑟𝑢𝑒 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘𝑛𝑦𝑎 𝑎𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 = 𝑇𝑃
𝑇𝑃+𝐹𝑁 (8)
𝑆𝑝𝑒𝑠𝑖𝑓𝑖𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘𝑛𝑦𝑎 𝑡𝑟𝑢𝑒 𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘𝑛𝑦𝑎 𝑎𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑃
(9)

## 3. METODE PENELITIAN
Jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berupa  data sekunder  yang  diperoleh dari  Badan  Pusat Statistik  (BPS)  Provinsi  Jawa Tengah.  Data merupakan  data  dari  hasil Survei  Ekonomi  Nasional  (SUSENAS) tahun 2018 dengan unit  observasi adalah unit  rumah tangga  di  Kabupaten  Pemalang.  Adapun  variabel  yang  digunakan  adalah  sebanyak  19 variabel  dimana  terdiri  dari  variabel  target  (1=miskin;  0=tidak  miskin)  dan  18  variabel prediktor.  Variabel  prediktor  yang  digunakan  diantaranya  X1:  jenis  kelamin  kepala  RT (1=Laki-Laki;  2=perempuan);  X2:  usia kepala RT; X3:  ijazah  tertinggi  kepala RT (1=Tidak memiliki  ijazah;  2=SD  sederajat;  3=SMP  sederajat;  4=SMA  sederajat;  5=D1/D2/D3; 6=D4/S1;  7=S2/S3);  X4:  banyaknya  anggota  RT;  X5:  status  kerja  kepala  RT  (1=Ya; 2=Tidak);  X6:  lapangan  usaha (0=Tidak  bekerja;  1=Pertanian  tanaman padi  dan palawija; 2=Hortikultura;  3=Perkebunan;  4=Perikanan;  5=Peternakan;  6=Kehutanan  dan  pertanian lainnya;  7=Pertambangan dan penggalian;  8=Industri  pengolahan;  9=Pengadaan listrik,  gas, uap/air  panas,  dan  udara  dingin;  10=Pengelolaan  air,  air  limbah,  daur  ulang  sampah,  dan aktivitas  remediasi;  11=Konstruksi;  12=Perdagangan  besar  dan  eceran,  reparasi  dan perawatan mobil  dan  sepeda  motor;  13=Pengangkutan  dan  pergudangan;  14=Penyediaan akomodasi  dan  makan  minum;  15=Aktivitas  keuangan  dan  asuransi;  16=Real  estate; 17=Aktivitas  penyewaan dan sewa guna  tanpa hak opsi,  ketenagakerjaan,  agen perjalanan, dan  penunjang  usaha  lainnya;  18=Administrasi  pemerintahan,  pertahanan,  dan  jaminan sosial  wajib;  19=Pendidikan;  20=Aktivitas  kesehatan  manusia  dan  sosial;  21=Kesenian, liburan  dan rekreasi; 22=Aktivitas  jasa lainnya);  X7: status dalam pekerjaan utama (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);  X8:  status kepemilikan  tempat  tinggal  (1=milik  sendiri;  2=Kontrak/Sewa;  3=Bebas  sewa; 4=Dinas); X9:  kemampuan  membaca  huruf  latin  (1=Ya;  2=Tidak);  X10:  penerima  rastra  (1=Ya; 2=Tidak);  X11:  bahan  utama  dinding  rumah  (1=  Anyaman  bambu;  2=Bambu;  3=Batang kayu;  4=Kayu/papan;  5=Plesteran  anyaman  bambu/kawat;  6=Tembok;  7=Lainnya);  X12: bahan  bangunan  atap  (1=Beton;  2=Asbes;  3=Bambu;  4=Genteng;  5=Jerami;  6=Seng; 7=Lainnya);  X13:  bahan  utama  lantai  rumah  (1=Marmer/granit;  2=Bambu;  3=Keramik; 4=Perket/vini/karpet; 5=Ubin/tegel/teraso; 6=semen/bata  merah;  7=Lainnya);  X14: kepemilikan  fasilitas  tempat buang  air besar (1=Ada digunakan  hanya ART sendiri;  2=Ada, digunakan  bersama dengan ART lainnya;  3=Ada, ART tidak menggunakan;  4=Ada, di MCK Umum;  5= Tidak  ada); X15:  sumber  utama air minum  (1=Air  kemasan bermerk;  2=Air  isi
ulang;  3=  Air  hujan;  4=Air  permukaan;5=Leding;  6=Sumur  bor/pompa;  7=Sumur terlindung;  8=Sumur  tak terlindung;  9=Mata air terlindung;  10=Mata  air tidak  terlindung); X16:  tempat  pembuangan  akhir  tinja  (1=Tangki  septik;  2=  Pantai/tanah  lapang/kebun; 3=IPAL; 4=Kolam/sawah/sungai/danau;  5=Lubang  tanah; 6=Lainnya;  7=Tidak  Memilik i); X17:  Sumber  utama penerangan (1=Listrik  PLN dengan  meteran; 2=Listrik  meteran tanpa meteran; 3=Listrik  non PLN; 4=Bukan  listrik);  X18:  bahan bakar utama memasak (0=Tidak memasak;  1=Elpiji  3kg;  2=Ellpiji  5,5kg;  3=Elpiji  12kg;  4=Minyak  tanah;  5=kayu  bakar; 6=Lainnya).
Tahap-tahap analisis  data yang dilaksanakan  sebagai berikut:
1. Mengklasifikasi  status  kemiskinan  rumah  tangga  sesuai  dengan  definisi  BPS  dengan melihat  pengeluaran perkapita per bulan dan dibandingkan  dengan garis kemiskinan  yang berlaku  di Kabupaten Pemalang.
2. Melakukan  eksplorasi  data  dan  analisa  statistika  deskriptif  untuk  melihat  karakteristik umum  dari variabel-variabel  yang akan dianalisis.
3. Melakukan splitting data  yang  dilakukan  secara acak  menjadi  data  latih  dan  data  uji dengan 10-fold Cross Validation .
4. Proses klasifikasi  dengan  Algoritma  C5.0  akan  dilakukan  sebanyak k =10  kali  dengan menggunakan  data partisi  ke- k sebagai data uji dan  sisanya sebagai data latih.
5. Mengkur performance klasifikasi yaitu dengan rata-rata dari seluruh  proses pelatihan.
6. Penanganan  ketidakseimbangan  data  menggunakan  metode  SMOTE  dengan  langkah sebagai berikut:
a. Menentukan jumlah  k tetangga terdekat yaitu k=5,  yang artinya data bangkitan  berasal dari 5 data pada kelas minor  yang berdekatan.
b. Menentukan  persentase oversampling sebesar  900%  yang  artinya  data  pada  data sintesis  yang  akan dibuat  yaitu  sebanyak  9  kali  dari  kelas  minor  dan sebesar 150% pada kelas mayor.
c. Mengulang  langkah  a dan b pada masing-masing  iterasi hasil splitting data.
d. Menggunakan  data keluaran hasil  SMOTE sebagai data latih  baru.
7. Melakukan  klasifikasi  dengan  Algoritma  C5.0  dengan  data latih  baru  hasil  dari  proses SMOTE sebanyak k =10 kali  dengan menggunakan  data partisi  ke- k sebagai data uji  dan sisanya sebagai data latih.
8. Mengevaluasi performance klasifikasi  dengan  rata-rata  dari  seluruh  proses  pelatihan model  klasifikasi  yang telah melalui  SMOTE.
9. Membandingkan  hasil  evaluasi  model  untuk data yang melalui  proses SMOTE dan tanpa melalui  proses SMOTE untuk  melihat  pengaruh  dari kinerja  SMOTE terhadap data tidak seimbang.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Analisis Deskriptif
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  sebanyak  19  variabel.  Variabel  y  merupakan variabel  target  dengan  2  kategori,  yaitu  miskin  dan  tidak  miskin.  Variabel  x  merupakan variabel  prediktor  yang  terdiri  dari  18  variabel,  dimana  terdapat  2 variabel  pediktor  yang bertipe  numerik  yaitu  variabel  usia  dan  jumlah  anggota  keluarga  dan sisanya  bertipe  data kategorik.  Eksplorasi  data dilakukan  untuk  melihat  karakteristik  data dari  setiap  kategori. Telah  disebutkan  sebelumnya  bahwa  terdapat  ketidakseimbangan  data  yang  terjadi  pada variabel  target,  yaitu  variabel  status  kemiskinan.  Proporsi  ketidakseimbangan  data  dari kedua kategori ditunjukkan  pada Gambar  1 berikut.
Gambar 1. Diagram  Persentase Variabel

## 4.2. Pembagian Data
Pembagian  data  latih  dan  data  uji  pada  penelitian  ini  menggunakan k-fold cross validation dengan k=10. Jumlah data yang digunakan  adalah sebanyak 837 observasi dengan pembagian  data latih  dan data uji  diilustrasikan  seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Ilustrasi  Pembagian  Data Latih dan Data Uji
Tabel 2. Evaluasi  Hasil  Klasifikasi  dengan  Algoritma  C5.0
Akurasi Sensitivitas Spesifisitas Fold 1 90,48% Na 90,48% Fold 2 95,24% Na 95,24% Fold 3 90,48% Na 90,48% Fold 4 88,10% Na 88,10% Fold 5 90,48% Na 90,48% Fold 6 92,86% Na 92,86% Fold 7 91,67% Na 91,67% Fold 8 90,36% Na 90,36% Fold 9 90,36% Na 90,36% Fold 10 91,57% Na 91,57%
74, 9% 763, 91% Status Kemiskinan Rumah Tangga Miskin Tidak miskin

## 4.3. Permodelan Klasifikasi Status Rumah Tangga dengan Algoritma C5.0
Model  yang  terbentuk  dari  masing-masing fold selanjutnya  akan  diuji  kinerjanya menggunakan  data uji.  Penelitian  ini  menggunakan confusion matrix dalam proses evaluasi untuk mengetahui  nilai  dari akurasi, sensitivitas,  maupun spesifisitas.  Proses klasifikasi  C5.0 dengan  10- fold cross validation menghasilkan  tingkat  akurasi,  sensitivitas,  dan spesifisitas yang  berbeda  dari  masing-masing  nilai  k yang  digunakan.  Hasil  dari  masing-masing fold disajikan  pada Tabel  2.

## 4.4 Permodelan Klasifikasi C5.0 Dengan Menggunakan SMOTE
Masalah  ketidakseimbangan  data  ditangani  menggunakan  metode  SMOTE  yang diterapkan  terhadap  data  latih.  Teknik  SMOTE  akan  digunakan  untuk  menangani ketidakseimbangan  data.  Teknik  ini  membangkitkan  data  sintesis  untuk  kelas  minoritas sebesar 900%  atau sebanyak 9 kali  dari data latih  minoritas  dan 150% dari  data mayoritas. Data baru yang  dihasilkan  nantinya  akan ditambahkan  ke data awal. Tabel  3 memuat salah satu  contoh  perbandingan  data  latih  awal  dengan  data  latih  yang  telah  melalui  proses SMOTE.

## Tabel 3. Persentase Data Sebelum dan Sesudah SMOTE
Kategori Banyaknya Data Awal (%) Banyaknya Data setelah SMOTE (%) 1= miskin 66 (10%) 660 (42,55%) 0= tidak miskin 594 (90%) 891 (57,45%) Jumlah 660 (100%) 1551  (100%)
Setelah  dilakukan  penyeimbangan  data  dengan  metode  SMOTE,  data  latih  baru digunakan  untuk  membangun  model classifier yang baru  dengan  metode  yang  sama pula, yaitu  dengan  10- fold cross validation dan Algoritma  C5.0. Evaluasi  model  dilakukan  pada data uji  dan menghasikkan  kinerja  klasifikasi  seperti pada Tabel  4 berikut.
Tabel 4. Evaluasi  Hasil  Klasifikasi  dengan  Algoritma  C5.0 dengan SMOTE
Akurasi Sensitivitas Spesifisitas Fold 1 80,95% 25,00% 94,12% Fold 2 84,52% 15,38% 97,18% Fold 3 79,76% 15,38% 91,55% Fold 4 77,38% 30,43% 95,08% Fold 5 82,14% 26,67% 94,20% Fold 6 82,14% 15,38% 94,37% Fold 7 83,33% 29,41% 97,02% Fold 8 81,93% 31,58% 96,87% Fold 9 90,36% 50,00% 94,67% Fold 10 79,52% 18,75% 94,03%
Hasil  klasifikasi  dengan  algoritma  C5.0  menghasilkan  ukuran  tingkat  kepentingan pada  masing-masing  variabel  prediktor  yang  digunakan.  Tingkat  kepentingan  tersebut
menggambarkan  seberapa besar kontribusi  dari  variabel  prediktor  dalam   membagun  suatu model  klasifikasi.  Secara keseluruhan,  untuk  model  klasifikasi  status rumah  tangga miskin dengan algoritma  C5.0 yang sebelumnya  telah menggunakan  metode SMOTE menghasilkan pohon  klasifikasi  dengan  peubah  penting  yang  berbeda-beda.  Masing-masing fold akan menghasilkan  tingkatan  kepentingan  variabel  prediktor  dengan  urutan dan persentase yang berbeda-beda. Variabel prediktor  yang paling  sering digunakan  pada keseluruhan fold dalam pembentukan  pohon  keputusan  adalah  Bahan  Bangunan  Utama  Dinding,  Banyaknya Anggota  RT,  Sumber  Utama  Air  Minum,  Bahan  Bakar  Utama  Memasak,  dan  variabel Kemampuan Membaca Huruf Latin.

## 4.5 Perbandingan  Model Klasifikasi
Perbandingan  hasil  evaluasi  model  dengan  SMOTE  dan  tanpa  SMOTE  dilakukan dengan  membandingkan  nilai  hasil  dari rata-rata dari  akurasi,  sensitivitas,  dan  spesifisitas. Nilai  rataan akurasi,  sensitivitas,  dan spesifisitas  pada masing-masing  model  dapat dilihat pada Tabel  5.
Tabel 5. Perbandingan  Hasil  Model Klasfikasi  tanpa SMOTE dan dengan SMOTE
Kriteria Model Tanpa SMOTE Dengan SMOTE Akurasi 91,16% 82,20% Sensitivitas Na 25,80% Spesifisitas 91,16% 94,91%
Tabel 5 menunjukkan  rataan performance dari kedua model  yang  merupakan  rata- rata  dari  10  percobaan machine  learning yang  telah  dilakukan.  Model  klasifikasi  data sebelum  menggunakan  SMOTE menghasilkan  rata-rata akurasi sebesar 91,16%,  sedangkan setelah dilakukan  penanganan  dengan  menggunakan  SMOTE rataan akurasi  turun  menjadi 82,20%.  Penggunaan  SMOTE  untuk  menangani  ketidakeimbangan  data  menaikkan  nilai spesifisitas  yang  sebelumnya  91,16%  menjadi  94,91%.  Rentannya  pohon  klasifikasi terhadap ketidakseimbangan  data dapat jelas terlihat  pada nilai  sensitivitas  yang dihasilkan. Sebelum  menggunakan  SMOTE, nilai  dari sensitivitas  yang merupakan derajat keberhasilan sebuah model  untuk  mengklasifikasi  data dengan  kategori  positif,  dalam hal  ini  merupakan data  rumah  tangga  dengan  kategori  miskin  tidak  dapat  didefinisikan.  Hal  tersebut menunjukkan  tidak  berhasilnya  C5.0  dalam  memprediksi  kelas  minoritas.  Penggunaan SMOTE  untuk  menangani  data  tidak  seimbang  memberikan  perbedaan  hasil  klasifikasi dibandingkan  dengan  data  sebelum  melalui  proses  SMOTE.  Dalam  Tabel  5,  setelah dilakukan  penanganan  data  tidak  seimbang  menggunakan  SMOTE,  model  dapat mengklasifikasi  kelas  dari  kategori  minor  sehingga  nilai  rata-rata  sensitivitas  menjadi sebesar 25,80%.
Berdasarkan  perbandingan  rataan performance dari  kedua  model  tersebut,  dapat dilihat  bahwa  metode  SMOTE  mampu  memperbaiki  hasil  klasifikasi  dengan  Algoritma C5.0. Model  tanpa SMOTE menunjukkan  angka yang  tinggi  pada perhitungan  akurasi  dan spesifisitas,  akan  tetapi  model  tersebut  tidak  dapat  digunakan  karena  tidak  berhasil mengklasifikasi  data dari  kelas  minor.  Hal tersebut dikarenakan  perbedaan  jumlah  amatan yang terlalu tinggi  sehingga machine learning hanya fokus untuk mengklasifikasi  data dalam kelas  mayoritas.  Penanganan  data  dengan  SMOTE  meningkatkan  kemampuan machine learning sehingga  dapat  mengklasifikasi  data  dalam  kelas  minor.  SMOTE  berhasil menghasilkan  rataan sensitivitas  menjadi  sebesar 25,80%.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan  yang  dilakukan  pemodelan  klasifikasi status  kemiskinan  rumah  tangga  di  Kabupaten  Pemalang  menggunakan  Algoritma  C5.0 menghasilkan  nilai  rata-rata  akurasi  sebesar  91,16%  dan  rata-rata  spesifisitas  sebesar 91,16%. Akan tetapi,  nilai  sensitivitas  tidak dapat terdefinisi  sehingga  model  dianggap  tidak berhasil  dalam  mengklasifikasi  data  dengan  kategori  sebagai  rumah  tangga  miskin. Klasifikasi  status  kemiskinan  rumah  tangga  di  Kabupaten  Pemalang  menggunakan Algoritma  C5.0  yang  telah  melalui  proses Synthetic Minority  Oversampling Technique (SMOTE)  menghasilkan  rataan nilai  akurasi,  sensitivitas,  dan  spesifisitas  secara berturut- turut  sebesar  82,20%,  25,80%,  dan  94,91%.  Penggunaan  SMOTE  sebagai  metode pre- processing data  meningkatkan  kemampuan  dari  machine  learning  sehingga  dapat mengklasifikasi  data baik  dari  kelas  mayor  maupun  minor  meskipun  belum  menunjukkan hasil  yang cukup signifikan.

## DAFTAR PUSTAKA
Arif,  M.  2018.  Decision  Tree  Algorithms  C4.5  and  C5.0  in  Data  Mining:  A  Review.
International Journal of Databases Theory and Application . Vol.11, No.1, hal.1-8. Blagus,  R dan Lara, L. 2013. SMOTE for High-Dimensional  Class-Imbalanced  Data. BMC Bioinformatics , Vol. 14, hal.106.
Chawla, N. V., Bowyer, K. W., Hall, L. O., dan Kegelmeyer, W. P. 2002. SMOTE: Synthetic Minority  Over-Sampling  Technique. Journal of Artificial Intelligence Research , Vol. 16,  hal. 321–357.
Han,  J  dan  Kamber,  M.  2006. Data  mining:  concepts and techniques. 2 nd edition.  San Francisco:  Morgan Kauffman.
Kantardzic,  M. 2011, Data Mining: Concept, Models, Methods, and Algorithms . 2 nd edition. New Jersey: John W & Sons, Inc.
Larose, D. T, 2005. Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data Mining. New Jersey: Jhon Wiley  & Sons Inc.
Qiong,  Gu., Wang, X.-M., Zhao, Wu., Ning, B., dan Xin,  C.-S.,. 2016. An Improved SMOTE Algorithm  Based On Genetic Algorithm  For Imbalanced Data Classification. Journal of Digital Information Management , Vol. 14, No. 2, hal. 92–103. Susanto, Sani dan Dedy Suryadi. 2010. Pengantar Data Mining Menggali Pengetahuan dari Bongkahan Data . Yogyakarta: Andi.
Tan, P., Steinbach,  M., dan Kumar, V. 2006. Introduction to Data Mining . Boston: Pearson Education.
Witten,  I.  H  dan  Frank,  E.  2005. Data  Mining Practical Machine Learning Tools  and Techniques . 2nd Edition . San Fransisco:  Morgan  Kaufmann.