## METODE HUTAN ORDINAL UNTUK KLASIFIKASI DESA SESUAI DENGAN STATUS INDEKS DESA MEMBANGUN
Dwi Agustin Nuriani Sirodj 1,2 , Khairil Anwar Notodiputro 1 , Bagus Sartono 1
1 Departemen Statistika, FMIPA, IPB University, Indonesia
2 Program Studi Statistika, FMIPA, Universitas Islam Bandung, Indonesia e-mail: bagusco@apps.ipb.ac.id

## Abstrak
Metode hutan acak merupakan metode klasifikasi berbasis pohon yang cukup populer. Metode ini jika diterapkan pada peubah respons ordinal akan memberikan hasil yang mengubah karakteristik dari data ordinal itu sendiri. Dalam tulisan ini akan dibahas kinerja dari metode hutan ordinal dan hutan ordinal Naïve  untuk  klasifikasi  status  berbagai  desa  sesuai  dengan  Indeks  Desa  Membangun  (IDM)  di kabupaten  Tasikmalaya  dan  Indramayu.  Hasilnya  memperlihatkan  bahwa  untuk  Kabupaten Tasikmalaya kinerja metode hutan ordinal mengungguli kinerja hutan ordinal Naïve dengan rata-rata akurasi  sebesar  73.8%  dan  rata-rata  nilai  kappa  sebesar  0.18  sedangkan  pada  Kabupaten  Indramayu kinerja  metode  hutan  ordinal  Naïve  yang  justru  mengungguli  metode  hutan  ordinal  dengan  rata-rata akurasi sebesar 51.6 % dan rata-rata nilai kappa sebesar 0.162. Selain itu ditunjukkan pula bahwa peubah yang penting dalam proses klasifikasi status IDM di Kabupaten Tasikmalaya dan Kabupaten Indramayu adalah peubah Jumlah Koperasi dan Jarak terdekat ke rumah sakit.
Kata kunci: Hutan ordinal, Naïve Hutan ordinal, Klasifikasi Status IDM

## Abstract
The random forest (RF) method is a popular tree-based classification method. However, when faced with  ordinal  response  variables,  the  prediction  results  of  the  RF  method  cannot  maintain  the characteristics of the ordinal data itself. So, in this paper discusses the performance of the ordinal forest and Naïve ordinal forest methods for the rural's classification based on the Village Development Index (IDM) in Tasikmalaya and Indramayu. The results show that in the Tasikmalaya district, the OF method performs better, with an average accuracy of 73.8% and an average kappa value of 0.18. However, for the Indramayu district, the Naïve OF method looks better than the OF method, producing an average accuracy of 51.6% and an average kappa value of 0.162. In addition, it is also shown that the important variables in the rural's classification in Tasikmalaya and Indramayu districts are the variables of the number of cooperatives and the closest distance to the hospital.
Keywords: Ordinal Forest, Naïve Ordinal Forest, rural’s classification

## PENDAHULUAN
Metode hutan acak (RF) pertama kali diperkenalkan oleh (Breiman, 2001) banyak diaplikasikan  pada  saat  ingin  melakukan klasifikasi  berbasis  pohon  pada  data berdimensi  tinggi.  RF  didasarkan  pada teknik  pohon  keputusan  sehingga  mampu mengatasi masalah non-linier  (Dewi et  al., 2011).  RF  termasuk  kedalam  metode statistik  non  parametrik  yang  juga  dapat diterapkan  pada kasus peubah respons yang berkorelasi,  adanya  interaksi  pada  peubah bebas  dan  juga  data  dengan  tingkat keheterogenan yang tinggi. (Hothorn et al., 2006)  mengenalkan  hutan  acak  yang berbasis inferensial bersyarat, yang menyediakan pemilihan variabel yang tidak bias ketika mencari split yang optimal. Pada saat  dihadapkan  peubah  respons  nominal atau  numerik,  RF  mampu  memberikan kinerja  yang  baik,  hanya  saja  ketika terdapat peubah respons ordinal,  tidak ada prosedur  yang  standar  sehingga  hasil prediksi  tidak  dapat  mempertahankan karakteristik  dari  data  ordinal  itu  sendiri (Janitza et al., 2016).
Pengembangan dilakukan oleh
(Hornung, 2017) yang memperkenalkan RF pada data ordinal atau lebih dikenal dengan metode  hutan  ordinal  (OF).  Pada  metode OF peubah respons ordinal diubah ke dalam nilai skor yang kemudian akan diperlakukan sebagai peubah kontinu/ data numerik.  Prinsip  yang  dilakukan  pada  OF adalah mencari nilai skor yang optimal yang akan menggantikan pelabelan pada peubah respons  ordinal  kemudian  mengonstruksi OF seperti pohon regresi dalam RF. Dalam proses  mencari  nilai  skor  pada  setiap kategori,  (Hornung,  2020)  memberikan alternatif  dengan  tetap  menggunakan pelabelan  awal  pada  peubah  respons ordinal,  atau  yang  dikenal  sebagai  metode Naïve  OF.  Metode  OF  juga  dapat digunakan  untuk  memeringkat  kovariat berdasarkan kepentingannya dalam
prediksi. kemungkinan untuk memperhitungkan informasi tingkatan pada peubah respons. Identifikasi peubah penjelas yang berhubungan dengan peubah respons pada
OF dapat ditentukan melalui Variable Importance  Measures (VIMs).  Menurut (Janitza  et  al.,  2016)  terdapat  tiga  jenis ukuran  VIMs  yang  dapat  digunakan  pada respons ordinal, yaitu Mean Squared Error (MSE), Mean  Absolute  Error (MAE),  dan Ranked  Probability  Score (RPS)  yang ketiganya  mempertimbangkan  informasi tingkatan pada peubah respons.
Beberapa penelitian terkait OF diantaranya  (Irawan, 2019)  yang mengkaji prevalensi  kerawanan  pangan  dan  peubah- peubah  rumah  tangga  (RT)  menggunakan metode  OF  dan  Regresi  Logistik  Ordinal (RLO). Dalam hal klasifikasi RT ke dalam pengategorian rawan pangan, OF mencatat kinerja  lebih  baik  daripada  RLO.  (Nisa, 2019)  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang memengaruhi  prestasi  mahasiswa  FMIPA IPB  angkatan  2015-2017  menggunakan RLO  dan  OF.  Model  terbaik  yang didapatkan dari penelitian ini adalah model RLO. Selanjutnya (Agustine, 2019) menggunakan metode OF dalam menentukan  peubah  penciri  terbaik  dalam pengklasifikasian  hasil  akreditasi  Sekolah Menengah Atas Negeri. Selanjutnya
(Hornung,  2020)  membandingkan  kinerja dari metode OF, Naïve OF, multi-class RF, dan ordered  probit  regression dalam klasifikasi  peubah  respons  ordinal.  Secara umum  metode  OF  memilik  kinerja  yang baik di bandingkan dengan metode lainnya dalam memprediksi peubah respons ordinal.
Disparitas kemiskinan perkotaan dan perdesaan  di  Provinsi  Jawa  Barat  masih tergolong tinggi. Hal ini dapat terlihat dari laporan  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)
Provinsi Jawa Barat mengenai perkembangan  tingkat  kemiskinan  pada maret 2022 bahwa selama periode September  2021-Maret  2022,  jumlah penduduk  miskin  perkotaan  bertambah 59,29 ribu orang dan di perdesaan naik 6,84 ribu  orang.  Persentase  kemiskinan  di perkotaan  meningkat  dari  7,48  persen menjadi  7,57  persen.  Sementara  itu,  di perdesaan  juga  mengalami  kenaikan  dari 9,76  persen  menjadi  9,88  persen  pada periode  yang  sama  ( Badan  Pusat  Statistik Provinsi  Jawa  Barat ,  n.d.).  Kabupaten
Indramayu  dan  Kabupaten  Tasikmalaya masih  termasuk  kedalam  10  daerah  di Propinsi  Jawa  Barat  dengan  rata-rata persentase penduduk miskin tertinggi pada tahun 2021. Kabupaten  Indramayu dengan rata-rata  persentase  penduduk  miskin sebesar 13.82% dan kabupaten tasikmalaya dengan  rata-rata  persentase  penduduk miskin sebesar 11.04%.
Desa  sebagai  satuan  pemerintahan terkecil mempunyai peranan penting dalam mendukung pembangunan berkelanjutan di Indonesia. Desa yang juga berperan sebagai subjek  pelaku  pembangunan  pada  level terendah  menjadi  ujung  tombak  terkait maju  atau  tidak  nya  suatu  wilayah.  Dalam Permendagri No.114 Tahun 2014, pembangunan desa adalah upaya peningkatan  kualitas  hidup  dan  kehidupan untuk sebesar-besarnya kesejahteraan masyarakat desa.
Indeks  Desa  Membangun  (IDM) adalah  Indeks  Komposit  yang  dibentuk dari:  (1)  Indeks  Ketahanan  Sosial;  (2) Indeks  Ketahanan  Ekonomi  ;  dan  Indeks Ketahanan  Ekologi.  IDM  menjadi  dasar penetapan status kemajuan dan kemandirian  desa;  dan  juga  penyedia  data dan  informasi  dasar  bagi  pembangunan Desa.  IDM  juga  berfungsi  sebagai  peta pengembangan  pembangunan  yang  ada  di Desa (Setyowati, 2019). IDM
mengklasifikasi  desa  dalam  lima  kategori yaitu  (i) Desa Sangat Tertinggal; (ii) Desa Tertinggal;  (iii)  Desa  Berkembang;  (iv) Desa Maju; dan (v) Desa Mandiri (Hanibal, 2015).    Klasifikasi  desa  tersebut  untuk menunjukkan  keragaman  karakter  setiap desa serta digunakan pula untuk menajamkan penetapan status perkembangan Desa
dan sekaligus rekomendasi  intervensi  kebijakan  yang diperlukan.  Beberapa  penelitian  terdahulu terkait  IDM  diantaranya  pengelompokan desa berdasarkan status IDM menggunakan metode
Gausian Mixture Model
menghasilkan  tujuh  kluster  dengan  nilai Bayesian  Information  Criteria sebesar 9979,9  (Narulita  &  Kudus,  2022),  dan pemodelan klasifikasi status IDM
menggunakan algoritma C5.0 (Fitria et al., 2022) dengan nilai akurasi sebesar 82,35%.
Dari  dua  metode  sebelumnya  kedudukan peubah respons status IDM yang mempunyai  skala ordinal  dianalisis seperti peubah kategori pada umumnya, akan tetapi pada  metode OF dan Naïve OF akan  tetap dipertahankan kedudukannya sebagai peubah respons berskala ordinal.
Adapun  tujuan  dari  penelitian    ini adalah  untuk  melakukan  kajian  terhadap kinerja  dari  metode  OF  dan  Naïve  OF dalam  proses  klasifikasi  status  IDM  di Kabupaten  Tasikmalaya  dan  Kabupaten Indramayu  berdasarkan  faktor  sosial, ekonomi,  ekologi  dan  juga  profil  dari perangkat  desa  serta  mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi klasifikasi status IDM di Kabupaten Tasikmalaya dan kabupaten Indramayu di tahun 2021.

## METODOLOGI

## Tinjauan Referensi
Dalam  OF,  peubah  respons  ordinal diperlakukan  sebagai  peubah  kontinu. Prinsipnya  adalah  melakukan  perubahan dari  yang  semula  berupa  data  kategori ordinal ke dalam nilai skor yang kemudian nilai  skor  ini  yang  akan  diperlakukan sebagai peubah kontinu. OF pada dasarnya melakukan regression forest pada nilai skor 𝑠 1 < 𝑠 2 < ⋯ < 𝑠 𝑗 yang akan menggantikan nilai kelas 1,2, … , 𝑗 pada peubah  respons ordinal.  Nilai  skor 𝑠 1 < 𝑠 2 < ⋯ < 𝑠 𝑗 dioptimalkan  sedemikian  rupa  sehingga kinerja  klasifikasinya  menjadi  optimal. Sehingga  terdapat  dua  hal  yang  akan dilakukan pada OF adalah (1) mengoptimalnya nilai skor yang terbentuk, dan  (2)  mengonstruksi regression  forest dari nilai skor yang telah optimal.
1. Algoritma Hutan ordinal
Misalkan suatu contoh {( 𝒙 1 , 𝑦 1 ), … , ( 𝒙 𝑛 , 𝑦 𝑛 )},  dengan 𝒙 𝑖 ( 𝑖 ∈ {1,  …  , 𝑛 }) merupakan vektor kovariat-kovariat amatan 𝑖 dan 𝑦 𝑖 ∈ {1, … , 𝐽 } merupakan nilai kelas peubah  respons  ordinal  untuk  amatan tersebut. Maka aturan pembentukan prediksi  OF  adalah  sebagai  berikut (Hornung, 2020) :
1. Untuk 𝑏 =  1,  …  , 𝐵𝑠𝑒𝑡𝑠 (contohnya, 𝐵𝑠𝑒𝑡𝑠 = 1.000):
a) Tariklah  sebanyak 𝐽 −  1  nilai  dari peubah  acak  bersebaran  seragam
𝑈 (0,1)    lalu  urutkan  nilai-nilai tersebut. Nilai yang terurut disimbolkan  dengan 𝑑 𝑏 ,2 ,  …  , 𝑑 𝑏 , 𝐽 . Untuk  melengkapinya,  definisikan 𝑑 𝑏 ,1 ≔ 0 dan 𝑑 𝑏 , 𝐽 +1 ≔ 1.
b) Bentuklah peubah respons kontinu 𝒛 𝑏 = 𝑧 𝑏 ,1 ,  …  , 𝑧 𝑏 , 𝑛 dengan  mengganti setiap nilai kelas 𝑗 , 𝑗 = 1, … , 𝐽 , pada peubah respons ordinal 𝒚 = 𝑦 1 , … , 𝑦 𝑛 dengan nilai ke- j di himpunan skor 𝒔 𝑏 ≔ { 𝑠 𝑏 ,1 , … , 𝑠 𝑏 , 𝐽 } , dengan 𝑠 𝑏 , 𝑗 ≔ Φ −1 ( 𝑐 𝑏 , 𝑗 )  dan 𝑐 𝑏 , 𝑗 ≔ ( 𝑑 𝑏 , 𝑗 + 𝑑 𝑏 , 𝑗 +1 )/2  ( 𝑗 ∈ {1, … , 𝐽 }).
c) Buat  regression  forest 𝑓𝑠𝑏 dengan
𝐵𝑛𝑡𝑟𝑒𝑒𝑝𝑟𝑖𝑜𝑟 pohon (contohnya,
𝐵𝑛𝑡𝑟𝑒𝑒𝑝𝑟𝑖𝑜𝑟 =  100)    menggunakan 𝒛 𝑏 sebagai peubah respons.
d) Dapatkan  prediksi  OBB 𝑧̂ 𝑏,1 ,  …  , 𝑧̂ 𝑏,𝑛 dari 𝑧 𝑏 ,1 , … , 𝑧 𝑏 , 𝑛 . e) Dapatkan prediksi OBB dari 𝑦 1 , … , 𝑦 𝑛 dengan cara 𝑦̂ 𝑏,𝑖 = 𝑗 jika 𝑧̂ 𝑏,𝑖 ∈ ] Φ -
1 ( 𝑑 𝑏 , 𝑗 ), Φ -1 ( 𝑑 𝑏 , 𝑗 +1 )] ( 𝑖 ∈ {1, … , 𝑛 }).
f) Berikan skor kinerja 𝑠𝑐 𝑏 ≔ 𝑔 ( 𝒚 , 𝒚 ̂ 𝒃 ) kepada 𝑓 𝑠𝑏 ,  dengan 𝒚 ̂ 𝒃 ≔ 𝑦̂ 𝑏,1 ,  …  , 𝑦̂ 𝑏,𝑛 dan 𝑔 merupakan  fungsi  khusus (diistilahkan  dengan  fungsi  kinerja)
yang pemilihannya tergantung konteks penelitian. 2. Misalkan 𝑆 𝑏𝑒𝑠𝑡 adalah himpunan indeks- indeks dari 𝐵 𝑏𝑒𝑠𝑡𝑠𝑒𝑡𝑠 (contohnya, 𝐵 𝑏𝑒𝑠𝑡𝑠𝑒𝑡𝑠 =  10) regression  forest yang  terbentuk pada  poin  1  dengan  nilai 𝑠𝑐 𝑏 terbesar.
Maka  untuk  setiap 𝑗 ∈ {1,  …  , 𝐽 +  1} ambillah  rata-rata  dari  nilai-nilai 𝑑 𝑏 , 𝑗 tersebut  dengan  ketentuan 𝑏 ∈ 𝑆 𝑏𝑒𝑠𝑡 , sehingga  dihasilkan  suatu  himpunan nilai 𝐽 + 1  yang dinyatakan sebagai 𝑑 1 , … , 𝑑 𝐽 +1 . 3. Bentuklah peubah respons kontinu yang baru 𝒛 = 𝑧 1 , … , 𝑧 𝑛 dengan mengganti setiap  nilai  kelas 𝑗 , 𝑗 =  1,  …  , 𝐽 dalam peubah  respons  ordinal 𝒚 = 𝑦 1 ,  …  , 𝑦 𝑛 dengan nilai ke- 𝑗 dalam himpunan skor optimal { 𝑠 1 , … , 𝑠 𝐽 }, dengan 𝑠 𝑗 = 𝚽 −1 ( 𝑐 𝑗 ) dan 𝑐 𝑗 = ( 𝑑 𝑗 + 𝑑 𝑗 +1 )/2 ( 𝑗 ∈ {1, … , 𝐽 }).
4. Buat regression  forest 𝑓 𝑓𝑖𝑛𝑎𝑙 dengan 𝐵 𝑛𝑡𝑟𝑒𝑒 pohon (contohnya, 𝐵 𝑛𝑡𝑟𝑒𝑒 = 5.000) menggunakan 𝑧 sebagai peubah respons.
2. Prediksi dengan OF
Prediksi  nilai  peubah  respons  dari suatu amatan independen 𝑖 ∗ dengan vektor kovariatnya 𝒙 𝑖∗ didapat dengan cara sebagai berikut (Hornung, 2020) : 1. Untuk 𝑏 = 1, … , 𝐵 𝑛𝑡𝑟𝑒𝑒 : a. Terapkan  pohon  ke- 𝑏 dalam 𝑓 𝑓𝑖𝑛𝑎𝑙 ke  amatan 𝑖 ∗ dan  dapatkan  prediksi 𝑧̂ i*,b b. Dapatkan  prediksi  kelas  dari  pohon ke- 𝑏 : 𝑦̂ i*,b = 𝑗 jika 𝑧̂ i*,b ∈ ] Φ −1 ( 𝑑 𝑏 , 𝑗 ), Φ −1 ( 𝑑 𝑏 , 𝑗 +1 )].
2. Dapatkan  prediksi  kelas  final  dari 𝑦̂ 𝑖∗,1 ,…, 𝑦̂ 𝑖∗, B ntree dengan  teknik  suara terbanyak.

## 3. Akurasi Model
Evaluasi  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah nilai akurasi. Evaluasi digunakan untuk melihat tingkat kesalahan yang  terjadi  pada  klasifikasi  area  contoh sehingga  dapat  dilihat  besar  persentase ketelitiannya.  Akurasi  adalah  keakuratan kinerja  klasifikasi  atau  persentase  objek yang diklasifikasikan dengan benar terhadap keseluruhan data uji.
Tabel 1. Confusion Matrix Klasifikasi dari Data Latih Klasifikasi dari Data Uji Total 𝑗 = 1 … 𝑗 = 𝐽 𝒋 = 𝟏 𝑛 11 … 𝑛 1𝐽 𝑛 1. … … … … … 𝒋 = 𝑱 𝑛 𝑗1 … 𝑛 𝑗𝑗 𝑛 𝑗. Total 𝑛 .1 … 𝑛 .𝑗 𝑛 .. 𝑇𝑇𝑃 𝑎𝑙𝑙 = ∑ 𝑛 𝑗𝑗 𝐽 𝑗=1 [1]
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑇𝑃 𝑎𝑙𝑙 𝑛 .. [2]
Dimana 𝑇𝑇𝑃 𝑎𝑙𝑙 :  Total  banyaknya amatan kelas 𝑖 yang benar diklasifikasikan sebagai kelas j.
Selain  melihat  nilai  akurasi,  ukuran lain  yang  digunakan  adalah unweighted Kappa  statistic dengan  rumus  sebagai berikut (Sim & Wright, 2005):
𝑃 0 = ∑ 𝑛 𝑗𝑗 𝐽 𝑗=1 𝑛 .. [3]
𝑃 𝑐 = ( 𝑛.1 ×𝑛1. 𝑛.. )+⋯+( 𝑛.𝑗 ×𝑛𝑗. 𝑛.. ) 𝑛 .. [4]
𝜅 = 𝑃 0 −𝑃 𝑐 1−𝑃 𝑐 [5]
Dimana 𝑃 0 :  observed proportion dan 𝑃 𝑐 : expected proportion.
4. Variable Importance Measure
Variable importance measure (VIM) dari  OF  untuk  kovariat 𝑗 adalah  sebagai berikut (Hornung, 2020):
𝑉𝐼 𝑗 = 1 𝐵 𝑛𝑡𝑟𝑒𝑒 ∑ [𝐸𝑟𝑟(𝑦 𝑂𝑂𝐵,𝑏,𝑗 , 𝑦′ ̂ 𝑂𝑂𝐵,𝑏,𝑗 ) − 𝐵 𝑛𝑡𝑟𝑒𝑒 𝑏=1
𝐸𝑟𝑟(𝑦 𝑂𝑂𝐵,𝑏,𝑗 , 𝑦̂ 𝑂𝑂𝐵,𝑏,𝑗 ) ] [6]
dengan:
𝑦 𝑂𝑂𝐵,𝑏,𝑗 adalah  vektor  nilai  kelas  dari  data OOB pohon 𝑏 dari 𝑓 𝑓𝑖𝑛𝑎𝑙 , 𝑦′ ̂ 𝑂𝑂𝐵,𝑏,𝑗 adalah prediksi dari nilai kelas dari data OOB pohon 𝑏 dari 𝑓 𝑓𝑖𝑛𝑎𝑙 yang didapat setelah melakukan permutasi acak terhadap nilai-nilai kovariat 𝑗 dalam data OOB pohon 𝑏 , 𝑦̂ 𝑂𝑂𝐵,𝑏,𝑗 adalah prediksi dari nilai kelas dari data  OOB  pohon 𝑏 dari 𝑓 𝑓𝑖𝑛𝑎𝑙 tanpa melakukan  permutasi  terhadap  nilai-nilai kovariat 𝑗 , 𝐸𝑟𝑟({𝑎 1 , … , 𝑎 𝑀 }, {𝑏 1 , … , 𝑏 𝑀 }) = ( 1 𝑀 ) ∑ 𝐼(𝑎 𝑚 ≠ 𝑏 𝑚 ) 𝑀 𝑚=1 , yaitu galat
misklasifikasi  yang  digunakan  sebagai fungsi galat dalam VIM permutasi.

## Metode Analisis
Data yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  data  sekunder mengenai  Indeks  Desa  Membangun  di Kabupaten  Tasikmalaya  dan  Kabupaten Indramayu tahun 2021 yang bersumber dari Publikasi Direktorat Jenderal Pembangunan Desa  dan  Perdesaan  Kementerian  Desa, Pembangunan  Daerah  Tertinggal  dan Transmigrasi serta data Potensi Desa tahun 2021  yang  bersumber  dari  Badan  Pusat Statistik  Provinsi  Jawa  Barat.  Adapun banyaknya desa di kabupaten Tasikmalaya yang menjadi objek penelitian ada sebanyak 351 desa dan banyaknya desa di kabupaten Indramayu  yang  menjadi  objek  penelitian ada sebanyak 309 desa. Metode klasifikasi yang  dilakukan  adalah  metode  hutan ordinal  dan  Naïve  hutan  ordinal.  Proses analisis  menggunakan  R  dengan package
ordinalForest (Hornung,2019) dan package caret (Khun et al., 2020)
Adapun  peubah  yang  digunakan didasarkan pada indikator kemandirian desa (Sriningsih et al., 2020) yaitu (a) Ketahanan Sosial  dalam  Kemandirian  Desa  memiliki dua  indikator  yaitu,  fasilitas  pendidikan, dan  fasilitas  kesehatan,  (b)  Ketahanan Ekonomi  menggunakan  jumlah  koperasi dan  Badan  Usaha  Milik  Desa  (BUMDES) yang dimiliki oleh desa dan (c) Ketahanan Ekologi (Lingkungan) dengan menggunakan  jumlah  penduduk  yang terdampak  bencana  di  tahun  sebelumnya. Selain ketiga indikator tersebut ditambahkan  pula  indikator  terkait  profil dari  perangkat  desa  (kepala  desa  dan sekretaris  desa).  Secara  keseluruhan  pada penelitian  ini  menggunakan  17  peubah bebas  dan  1  peubah  respons,  seperti  pada tabel berikut:
Tabel 2. Daftar Peubah yang Digunakan
Peubah Nama Peubah Peubah Bebas Jumlah penduduk terdampak bencana (X1) Sumber penghasilan utama (X2)
Jumlah pengguna listrik (X3)
Jarak terdekat ke SMA (X4) Jarak terdekat ke rumah sakit (X5)
Jarak terdekat ke Puskesmas (X6)
Jarak terdekat ke Poskesdes (X7)
Jumlah posyandu (X8) Jarak kantor desa  ke kantor bupati (X9)
Jumlah koperasi (X10) Jumlah Badan Usaha Milik Desa (BUMDES) (X11) Jumlah Peraturan Desa di tahun 2020 (X12) Jumlah keluarga penerima BLT (3 bulan Pertama) (X13) Umur kepala desa (X14) Pendidikan terakhir  kepala desa (X15)
Umur sekretaris desa (X16) Pendidikan terakhir  sekretaris desa (X17)
Peubah Nama Peubah Peubah Respons Status IDM (Y)
Ketiga  indikator  kemandirian  desa dijabarkan ke dalam 12 peubah bebas, dan profil desa dijabarkan ke dalam lima peubah bebas dengan pembagian sebagai berikut:
1. Ketahanan Sosial:  X3, X4, X5, X6, X7, dan X8
2. Ketahanan  Ekonomi  :  X2,  X9,  X10, X11, dan X13
3. Ketahanan Ekologi (Lingkungan) : X1
4. Profil  Desa:  X12,  X14,  X15,  X16,  dan X17
Adapun tahapan analisis data sebagai berikut:
1. Sinkronisasi  data  IDM  2021  dan  data potensi  desa  2021  untuk  kabupaten Tasikmalaya dan kabupaten Indramayu
2. Eksplorasi data
3. Membagi data latih dan data uji dengan proporsi 75%:25%
4. Melakukan  pemodelan  menggunakan metode  Naïve  hutan  ordinal  dan  hutan ordinal  dengan  banyaknya nsets =1000, ntreeperdiv =100, dan ntreefinal =5000
5. Evaluasi  model  dengan  melihat  tingkat akurasi    dan  nilai  kappa  pada  setiap model
6. Menentukan  peubah-peubah  penting  / VIM dari setiap model yang terbentuk
7. Tahapan  3-6  diulang  sebanyak  100 ulangan  guna  mendapatkan  hasil  yang konsisten
8. Menganalisis  rata-rata  tingkat  akurasi dan  nilai  kappa  dari  hasil  100  ulangan baik secara deskriptif maupun inferensi.
9. Menganalisis  peubah-peubah  penting dari model terbaik yang dipilih di setiap daerah 10. Mengkaji peubah penjelas yang memiliki  tingkat  kepentingan  tertinggi terhadap  peubah  respons  dari  model yang sudah terpilih.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahapan  awal  dalam  penelitian  ini adalah melakukan eksplorasi data terhadap peubah respons dan peubah bebas. Hasilnya sebagai berikut:
Berdasarkan  pada  Gambar  1  dapat dilihat  bahwa  pada  tahun  2021  status  desa di  Kabupaten  Tasikmalaya  didominasi berstatus  IDM  berkembang  dan  masih terdapat desa dengan status IDM tertinggal. Hal  tersebut  mengindikasikan  perlunya percepatan pembangunan desa guna diharapkan  desa-desa  di  Kab  Tasikmalaya mempunyai status IDM maju dan berkembang. Sedangkan  status desa di Kab Indramayu didominasi berstatus IDM maju dan berkembang, hal ini menjadi kontradiktif  dengan  rata-rata  persentase penduduk miskin  di Kabupaten Indramayu yang masih tinggi, yaitu sebesar  13.82%.
Selanjutnya  proses  klasifikasi  status IDM akan didasarkan pada metode OF dan metode Naïve OF. Perbedaan kedua metode ini  adalah  terdapat  pada  proses  nilai  skor yang  digunakan.  Pada  metode  Naïve  OF nilai skor akan di dasarkan pada pelabelan
(a) Kabupaten Indramayu
(b). Kabupaten Tasikmalaya
Gambar 1. . Banyaknya Desa berdasarkan Status IDM
setiap kategorinya (Hornung, 2020), sehingga pada penelitian ini nilai skor pada metode Naïve OF akan disesuaikan dengan pelabelan pada status IDM yaitu 1: Sangat Tertinggal,  2:  Tertinggal,  3:  Berkembang, 4:  Maju,  dan  5:  Mandiri.  Adapun hyperparameter yang  digunakan  pada kedua  metode  tersebut  adalah nsets =1000, ntreeperdiv =100, dan ntreefinal =5000. Proses  analisis  kedua  metode  diulang sebanyak  100  kali  ulangan  untuk  melihat konsistensi output yang dihasilnya. Selanjutnya  dilakukan  eksplorasi  baik secara deskriptif maupun inferensi terhadap nilai  akurasi  dan  nilai  kappa    yang dihasilkan untuk setiap ulangan.
Parameter  yang  optimal  dan  model yang baik didapat ketika menghasilkan rata- rata  tingkat  akurasi  dan  nilai  kappa  yang tinggi.    Rata-rata  nilai  akurasi  dan  nilai kappa dapat dilihat pada Gambar  2.
Berdasarkan  pada  Gambar  2  dapat dilihat  bahwa  di  Kabupaten  Tasikmalaya metode  OF  menghasilkan  rata-rata  akurasi sebesar  73.8%  ,  rata-rata  akurasi  pada metode Naïve  OF sebesar 72.8% dan  rata- rata  nilai  kappa  pada  metode  OF  sebesar 0.18  sedangkan  metode  Naïve  OF  sebesar
0.138.  Secara  deskriptif  dapat  terlihat bahwa untuk kabupaten tasikmalaya metode  OF  memiliki  tingkat  akurasi  dan nilai kappa yang lebih tinggi dibandingkan dengan metode Naïve OF dalam melakukan klasifikasi  status  IDM  berdasarkan  17 peubah bebas yang digunakan.
Di daerah kabupaten Indramayu rata- rata  akurasi  pada  metode  OF  sebesar  51.6 %,  rata-rata akurasi pada metode Naïve OF sebesar  54.4%  dan  rata-rata  nilai  kappa pada  metode  OF  sebesar  0.159  sedangkan
metode Naïve OF sebesar 0.162. Sehingga secara  deskriptif  didapatkan  model  Naïve OF memiliki tingkat akurasi dan nilai kappa yang  lebih  tinggi  dalam  melakukan klasifikasi  status  IDM  berdasarkan  17 peubah bebas yang digunakan
Untuk  dapat  memperjelas  metode mana  yang  lebih  baik,  maka  dilakukan pengujian hipotesis terkait apakah terdapat perbedaan  rata-rata  akurasi  dan  rata-rata nilai kappa di antara metode OF dan Naïve OF  di  kedua  daerah  ini.  Hasil  pengujian hipotesis ditampilkan pada Tabel 3 berikut:
Tabel  3.  Hasil  Pengujian  Hipotesis Perbedaan  Akurasi  dan  Kappa  diantara Metode OF dan Naïve OF
T-test P-value Kab Tasikmalaya Akurasi 5.970 3.72E-08 Kappa 7.8251 5.68E-12 Kab Indramayu Akurasi -5.415 4.30E-07 Kappa -0.3912 0.6965 Hasil  pengujian  hipotesis  terkait metode  mana  yang  lebih  baik  dalam mengklasifikasikan status IDM berdasarkan 17  peubah  yang  dianalisis  di  Kabupaten Tasikmalaya  dan  Kabupaten  Indramayu terlihat  pada  tabel  3.  Di  kabupaten Tasikmalaya untuk ukuran akurasi dan nilai kappa  memiliki    nilai p-value <  α  (0.05) yang mana memperlihatkan bahwa tolak H 0 yakni  terdapat  perbedaan  nilai  rata-rata akurasi  dan  rata-rata  nilai  kappa  untuk metode  OF  dan  Naïve  OF,  artinya  bahwa kedua metode klasifikasi tersebut menghasilkan  prediksi  status  IDM  yang berbeda.  Hal  ini  sejalan  dengan  eksplorasi sebelumnya  bahwa  metode  OF  memiliki tingkat  akurasi  dan  nilai  kappa  yang  lebih tinggi.
Hal  berbeda  terjadi  di  daerah kabupaten  Indramayu,  pada  nilai  akurasi memiliki    nilai p-value <  α  (0.05)  yang mana  memperlihatkan  bahwa  tolak  H 0 yakni  terdapat  perbedaan  nilai  rata-rata akurasi  untuk  metode  OF  dan  Naïve  OF, sedangkan untuk nilai kappa nilai p-value > α (0.05) yang mana memperlihatkan bahwa gagal  tolak  H 0 yakni  tidak  ada  perbedaan rata-rata nilai kappa untuk metode OF dan
Gambar  2.  Perbandingan  Rata-Rata  Nilai Akurasi dan Nilai Kappa
Naïve  OF.  Hanya  saja  pada  proses eksplorasi  sebelumnya  terlihat  bahwa metode Naïve OF memiliki tingkat akurasi dan nilai kappa yang lebih tinggi.
Pada  metode  yang  memberikan kinerja lebih baik di kedua daerah tersebut, akan dicari  peubah-peubah yang dirasakan penting  dalam  proses  klasifikasi  status IDM, untuk kabupaten tasikmalaya perhitungan  VIM  akan  didasarkan  pada metode OF sedangkan kabupaten Indramayu perhitungan VIM akan
didasarkan  pada  metode  Naïve  OF.  Dari
100  ulangan  yang  dilakukan,  gambaran nilai VIM ditampilkan pada Gambar 3 dan Gambar 4. Gambar 3 dan Gambar 4
menunjukkan  Box  plot  dari  hasil  100 ulangan  nilai  VIM  dalam  menentukan peubah  penting  dalam  proses  klasifikasi status IDM. Lima peubah teratas untuk kab tasikmalaya memiliki nilai VIM lebih besar dari  0.0040  yaitu  (1)  Jarak  terdekat  ke Puskesmas  (X6),  (2)  Jumlah  koperasi (X10),  (3)  Jarak  terdekat  ke  rumah  sakit
Gambar 3. VIM dengan metode Hutan ordinal pada klasifikasi status IDM di Kabupaten Tasikmalaya
Gambar  4.  VIM  dengan  metode  Naïve  Hutan  ordinal  pada  klasifikasi  status  IDM  di  Kabupaten Indramayu
(X5), (4) Sumber penghasilan utama (X2), dan (5) Jumlah pengguna listrik (X3).
Sedangkan lima peubah teratas untuk kab  Indramayu  memiliki  nilai  VIM  lebih besar dari 0.0032 yaitu (1) Jarak terdekat ke SMA  (X4),  (2)  Jarak  terdekat  ke  rumah sakit  (X5),  (3)  Jumlah  posyandu  (X8),  (4) Jumlah koperasi (X10), dan (5) Pendidikan terakhir    kepala  desa  (X15).  Proses
eksplorasi terhadap kelima peubah tersebut jika dikaitkan dengan klasifikasi status IDM sendiri  dapat  dijelaskan  pada  Gambar  5-7 berikut:
Gambar 5. Box plot Peubah yang memiliki nilai VIM tertinggi di Kabupaten Tasikmalaya
Gambar 6. Bar plot Peubah yang memiliki nilai VIM tertinggi di Kabupaten Tasikmalaya
Lima  peubah  dengan  nilai  VIM tertinggi  dalam  proses  klasifikasi  status IDM di daerah kabupaten tasikmalaya dapat dideskripsikan  seperti  pada  gambar  5  dan gambar  6.  Pada  peubah  Jarak  terdekat  ke Puskesmas  dan  Jarak  terdekat  ke  rumah sakit mengindikasikan bahwa semakin jauh jarak  desa  ke  puskesmas  atau  rumah  sakit maka desa tersebut akan diklasifikasikan ke dalam kategori desa tertinggal dan sebaliknya  desa  dengan  kategori  mandiri memiliki jarak yang paling dekat di antara desa  dengan  puskesmas  atau  rumah  sakit. Hal  yang  berbeda  untuk  peubah  Jumlah koperasi  dan  Jumlah  pengguna  listrik memperlihatkan  bahwa  semakin  sedikit jumlah  koperasi  dan  jumlah  pengguna listrik di suatu desa maka desa tersebut akan diklasifikasikan  ke  dalam  kategori  desa tertinggal  dan  sebaliknya  semakin  banyak jumlah  koperasi  dan  jumlah  pengguna listrik di suatu desa maka desa tersebut akan diklasifikasikan  ke  dalam  kategori  desa mandiri. Sedangkan peubah Sumber penghasilan
utama di kabupaten
tasikmalaya  didominasi  oleh  penduduk yang sumber penghasilan utama nya ada di bidang pertanian, kehutanan, dan perikanan serta masuk pada klasifikasi desa berkembang.
Lima  peubah  dengan  nilai  VIM tertinggi  dalam  proses  klasifikasi  status IDM di daerah kabupaten Indramayu  dapat
dideskripsikan seperti pada gambar 7. Pada peubah  Jarak  terdekat  ke  SMA  dan  Jarak terdekat  ke  rumah  sakit  mengindikasikan bahwa  semakin  jauh  jarak  desa  ke  SMA atau  rumah  sakit  maka  desa  tersebut  akan diklasifikasikan  ke  dalam  kategori  desa berkembang  dan  sebaliknya  desa  dengan kategori mandiri memiliki jarak yang paling dekat  di  antara  desa  dengan  SMA  atau rumah  sakit.  Hal  yang  berbeda  untuk peubah  Jumlah  koperasi  dan  Jumlah posyandu  memperlihatkan bahwa semakin sedikit  jumlah  koperasi  dan  Jumlah posyandu  di suatu desa maka desa tersebut akan  diklasifikasikan  ke  dalam  kategori desa  berkembang  dan  sebaliknya  semakin banyak  Jumlah  koperasi  dan  Jumlah posyandu di suatu desa maka desa tersebut akan  diklasifikasikan  ke  dalam  kategori desa mandiri.
Dari  sisi  peubah  Pendidikan  terakhir kepala  desa  memperlihatkan  bahwa  di kabupaten  Indramayu  sebesar  37.22  % kepala  desa  memiliki  Pendidikan  terakhir SMU/sederajat  dan  33.66%  kepala  desa memiliki  Pendidikan  terakhir  Diploma IV/S1.  Jika  dilakukan  pengujian  terhadap asosiasi  antara  tingkat  Pendidikan  terakhir kepala desa terhadap status IDM menunjukkan  bahwa  nilai  Tau  Kendall sebesar  0.1103397  dan  nilai p-value (0.03053) < α (0.05). hal ini
Gambar 7. Box plot Peubah yang memiliki nilai VIM tertinggi di Kabupaten Indramayu
mengindikasikan  bahwa  memang  terdapat asosiasi diantara kedua peubah tersebut.
Jika  dibandingkan  kelima  peubah dengan  nilai  VIM  tertinggi  baik  untuk daerah  Kabupaten  Tasikmalaya  maupun Kabupaten  Indramayu  ditampilkan  pada Tabel 4 berikut:
Berdasarkan tabel 4 terlihat kesamaan peubah  yang  dipentingkan  dalam  proses klasifikasi status IDM di daerah Kabupaten Tasikmalaya  dan  Kabupaten  Indramayu adalah  peubah  Jumlah  Koperasi  dan  Jarak terdekat ke rumah sakit. Peran koperasi juga sangat berpengaruh terhadap kesejahteraan masyarakat  dimana  menurut  Undang- Undang No 25 tahun 1992 dijelaskan bahwa peran koperasi diantaranya (a) membangun dan mengembangkan potensi dan kemampuan  ekonomi  anggotanya  dan masyarakat,  (b)  berperan  aktif  dalam meningkatkan kualitas manusia dan masyarakat, (c) memperkuat perekonomian rakyat, dan (d) mewujudkan dan mengembangkan  perekonomian  nasional (Zulhartati, 2010). Hal ini memperlihatkan bahwa  kemajuan  suatu  desa  sangat ditentukan dari aspek ekonomi yaitu jumlah koperasi yang dimiliki di desa dan juga dari sisi  sarana  dan  pra  sarana  di  bidang Kesehatan  yakni  jarak  dari  desa  ke  rumah sakit terdekat.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Metode  OF  dan  Naïve  OF  dapat digunakan  sebagai  metode  klasifikasi berbasis  pohon  yang  diaplikasikan  pada peubah  respons  ordinal.  Dalam  konteks klasifikasi  status  IDM  berdasarkan  faktor sosial, ekonomi, ekologi dan juga profil dari perangkat  desa,  di  daerah  kabupaten Tasikmalaya  metode  OF  memberikan kinerja  yang  lebih  baik  dibandingkan metode Naïve OF akan tetapi untuk daerah kabupaten  Indramayu  metode  Naïve  OF tampak  lebih  baik  dibandingkan  metode OF.  Selain  itu  dari  sisi  peubah  yang dipentingkan dalam proses klasifikasi status IDM di daerah Kabupaten Tasikmalaya dan Kabupaten  Indramayu  adalah  peubah
Jumlah  Koperasi  dan  Jarak  terdekat  ke rumah sakit.

## Saran
Berdasarkan  analisis  yang  telah dilakukan  maka  saran  yang  dapat  penulis berikan adalah :
1. Dalam  penelitian  yang  telah  dilakukan terdapat  perbedaan  kinerja  di  antara metode  OF  dan  Naïve  OF  hal  ini didasarkan  pada  dasar  pelabelan  yang dilakukan pada peubah respons, selanjutnya  dapat  dikembangkan  model lain  yang  berbasis  pada  pemodelan berbasis peubah respons ordinal.
2. Bagi peneliti selanjutnya dapat menambahkan  peubah  dalam  indikator ketahanan ekologi, karena dalam penelitian ini hanya terbatas menggunakan peubah jumlah penduduk yang  terdampak  bencana  di  tahun sebelumnya saja dalam indikator tersebut  sehingga  harapannya  dapat meningkatkan  nilai  akurasi  model  yang dihasilkan. Dalam rangka mewujudkan kemandirian  desa-desa  di  Indonesia  maka pemerintah setempat
dapat mengoptimalkan  fasilitas  kesehatan  desa dan juga keberadaan koperasi desa.

## DAFTAR PUSTAKA
Agustine, P. Y. (2019). Penerapan Random Forest  Ordinal  dalam  Menentukan Mutu Penciri Akreditasi SMA berdasarkan Indikator Pemetaan
Mutu Pendidikan. Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Barat. (n.d.).  Retrieved  March  18,  2023,
from https://jabar.bps.go.id/publication/20 22/08/29/132e723cf83a810777bc74a 1/perkembangan-tingkat- kemiskinan-provinsi-jawa-barat- maret-2022.html
Breiman,  L.  (2001).  Random  forests.
Machine  Learning,  45(1),  5–32. https://doi.org/10.1023/A:101093340 4324/METRICS
Dewi, N. K., Syafitri, U. D., & Mulyadi, S.
Y. (2011). Penerapan Metode Random Forest dalam Driver
Analysis.  FORUM  STATISTIKA DAN  KOMPUTASI,  16(1),  35–43. https://jurnal.ipb.ac.id/index.php/stati stika/article/view/5443 Fitria, M. C. N., Debataraja, N. N., & Rizki, S.  W.  (2022).  Classification  of Village  Status  in  Landak  Regency Using  C5.0  Algorithm.  Tensor:  Pure and  Applied  Mathematics  Journal, 3(1), 33–42. https://doi.org/10.30598/TENSORV OL3ISS1PP33-42 Hanibal, H. (2015). Indeks Desa Membangun.
Hornung, R. (2017). Ordinal Forests.
Hornung,  R.  (2020).  Ordinal  Forests.
Journal of Classification, 37(1), 4–17. https://doi.org/10.1007/S00357-018-
9302-X/METRICS Hothorn,  T.,  Hornik,  K.,  &  Zeileis,  A. (2006). Unbiased Recursive Partitioning: A Conditional Inference Framework. Http://Dx.Doi.Org/10.1198/1061860 06X133933, 15(3), 651–674. https://doi.org/10.1198/106186006X
133933 Irawan,  H.  (2019).  Faktor-Faktor  Rumah Tangga  yang  Mencirikan  Tingkat Kerawanan Pangan. Janitza,  S.,  Tutz,  G.,  &  Boulesteix,  A.  L. (2016).  Random  forest  for  ordinal responses:  Prediction  and  variable selection. Computational Statistics & Data Analysis, 96, 57–73.
https://doi.org/10.1016/J.CSDA.2015 .10.005 Narulita,  R.,  &  Kudus,  A.  (2022). Penerapan  Gaussian  Mixture  Model pada Klasterisasi Desa di Kalimantan Barat  berdasarkan  Indeks  Desa Membangun  Tahun  2021.  Bandung Conference  Series:  Statistics,  2(2), 226–233. https://doi.org/10.29313/BCSS.V2I2. 3877 Nisa,  Z.  I.  (2019).  Identifikasi  Faktor- Faktor  yang  Memengaruhi  Prestasi Mahasiswa  Menggunakan  Regresi Logistik Ordinal dan Random Forest Ordinal   (Studi  Kasus  Mahasiswa FMIPA IPB Angkatan 2015-2017).
Setyowati, E. (2019). Tata Kelola Pemerintahan  Desa  Pada  Perbedaan Indeks  Desa  Membangun  (Idm): Studi  Tiga  Desa  Di  Kabupaten
Malang. In JISPO (Vol. 9, Issue 2). Sim, J., & Wright, C. C. (2005). The Kappa
Statistic  in  Reliability  Studies:  Use, Interpretation,  and  Sample  Size Requirements.  Physical  Therapy, 85(3), 257–268. https://doi.org/10.1093/PTJ/85.3.257
Sriningsih,  S.,  Astuti,  E.,  Ismiwati,  B.,
Ekonomi,  F.,  &  Bisnis,  D.  (2020). Implementasi PERMENDESAPDTTRANS  NO.  2 Tahun  2016  Terkait  Status  Desa  di
Desa  Sukarara  Lombok  Tengah.  In
Jurnal  Kompetitif :  Media  Informasi Ekonomi Pembangunan (Vol. 6, Issue 1). http://www.keuangandesa.com. Zulhartati, S. (2010). Peranan Koperasi Dalam Perekonomian Indonesia.  Guru  Membangun,  25(3). https://doi.org/10.26418/GM.V25I3. 233