JURNAL GAUSSIAN, Volume 10, Nomor 1, Tahun 2021, Halaman 31 - 43 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/

## ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENERIMA BERAS RASKIN MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK BINER DENGAN GUI R
Agustinus Salomo Parsaulian 1 , Tarno 2* , Dwi Ispriyanti 3
1,2,3 Departemen Statistika FSM Universitas Diponegoro * e-mail : tarnostat@gmail.com

## ABSTRACT
The Rice  Subsidy Program for  Low-Income Communities or the Raskin Program  is  one of  the government's programs  to eradicate  poverty. However, in  practice, determining the  criteria  for  Raskin recipients is a complicated problem. The Raskin program is a cross-sectoral national program both horizontally and vertically, to help meet the rice needs of low-income citizens. Determining the criteria for Raskin recipients is often a complicated issue. This study aims to analyze the classification of the Target Households (RTS) for the Raskin Program.  The  method used is binary logistic regression by utilizing  R  GUI.  Binary  logistic regression method is a method to find the relationship between independent and dependent variables, with a binary or dichotomous dependent variable. The data used is the March 2018 National Socio -Economic Survey (Susenas) data for Brebes Regency. The independent variables used in this study are the criteria for determining poor households, namely the area of the house, floor type of the house, wall type of the house, defecation facilities, lighting used, fuel used, ability to buy meat/milk, education level of the head of the household, and the capacity of installed electricity in the main residence. The results of the analysis show that in the final model, the variables that significantly affect the classification of RTS are the ability to eat healthy food, the capacity of installed electricity in the main residence, the education level of the head of the household, and defecation facilities with an accuracy value of 85.4%.
Keywords: Raskin Program, Binary Logistic Regression, R GUI

## 1. PENDAHULUAN
Kesejahteraan rakyat  suatu  negara pada  hakikatnya  adalah  bagian  dari  tanggung jawab  dari  pemerintah  negara  tersebut,  seperti  halnya  yang  tertulis  di  alinea  keempat pembukaan  Undang-Undang  Dasar  1945  bahwa  salah  satu  tujuan  didirikann ya pemerintahan  Indonesia  adalah untuk  memajukan  kesejahteraan umum.  Salah  satu bentuk kebijakan  konkret yang dilaksanakan  pemerintah  Indonesia dalam menjalani  komitmennya tersebut  adalah  menerapkan  Program  Subsidi  Beras  bagi  Masyarakat  Berpendapatan Rendah  atau  Program  Raskin.  Menurut  Bulog  (2019)  penyaluran  Raskin  dimulai  sejak krisis  moneter pada tahun 1998 dengan tujuan untuk  memperkuat ketahanan pangan rumah tangga  terutama  rumah  tangga  miskin.  Penentuan  kriteria  penerima  Raskin  seringkali menjadi  persoalan yang rumit.  Hal ini  disebabkan  oleh beberapa faktor, yaitu  ketersediaan anggaran, masih adanya RTM yang tidak terdaftar sebagai RTS di BPS, dan kendala dalam pencapaian ketepatan indikator.
Salah  satu  metode  statistika  yang  bisa  dilakukan  untuk  mempermudah pengklasifikasian  RTS,  adalah  menggunakan  metode  regresi  logistik  biner.  Menurut Nachrowi  dan  Hardius  (2002),  regresi  merupakan  suatu  metode  yang  digunakan  untuk menganalisis  hubungan  antara variabel  yang diekspresikan  dalam bentuk  persamaan yang menyatakan  hubungan  antara  variabel  terikat  Y  dengan  satu  atau  lebih  variabel  bebas 𝑥 1 ,  𝑥 2 ,… , 𝑥 𝑝 . Hosmer dan  Lemeshow (2000)  menyatakan  bahwa analisis  regresi  logistik adalah analisis  regresi yang digunakan  untuk  mencari hubungan  antara variabel  bebas dan variabel  terikat yang bersifat diskrit  yang mempunyai  satu atau lebih  nilai.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menentukan  model  klasifikasi  rumah  tangga penerima  Raskin  di  Kabupaten  Brebes  menggunakan  metode  regresi  logistik  biner  dan menentukan  variabel-variabel  yang  mempengaruhi  pengklasifikasian  rumah  tangga
penerima  Raskin,  sehingga  mempermudah  dalam  penentuan kriteria  penerima Raskin  dan membantu  melancarkan  penyaluran  Raskin.  Dalam  kasus  penerimaan  beras Raskin  ini, variabel  bebas  yang  digunakan  adalah  kriteria  penerimaan  raskin.  Menurut  BPS (2012), dalam  penetapan rumah  tangga miskin  terdapat 14 kriteria  yang harus terpenuhi.  Variabel terikat  yang  digunakan  adalah  status penerimaan  raskin  di  masing-masing  RTM,  apakah RTM sudah menerima  raskin atau belum.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Program Beras Raskin
Raskin  (Beras  untuk  Rumah  Tangga  Miskin)  merupakan  subsidi  pangan  yang diperuntukkan  bagi  keluarga  miskin.  Program ini  pada awalnya  dimulai  pada tahun 1998 pada  saat  krisis  pangan  untuk  memperkuat  ketahanan  pangan  rumah  tangga,  terutama Rumah  Tangga Miskin  (RTM). Pada awalnya program  Raskin  bernama program  Operasi Pasar  Khusus  (OPK),  yang  kemudian  diubah  menjadi  Program  Subsidi  Beras  bagi Masyarakat  Berpendapatan  Rendah  pada  tahun  2008  atau  program  Raskin,  dengan perluasan  Rumah  Tangga  Sasaran  dari  RTM  saja  menjadi  Rumah  Tangga  Rentan  atau Hampir  Miskin.
2.2. Metode Regresi Logistik Biner
Menurut  Hosmer dan Lemeshow  (2000),  metode  regresi logistik  dapat digunakan untuk  mencari  hubungan  antara  variabel  bebas  dan  variabel  terikat  yang  bersifat  diskrit yang  mempunyai  satu  atau  lebih  nilai.  Metode  regresi  logistik  yang  khusus  digunakan untuk  variabel  terikat  yang  bersifat  dikotomi  dinamakan  metode  regresi  logistik  biner. Model  regresi logistik  adalah sebagai berikut:
𝜋(𝒙 𝒊 ) = exp (𝛽 0 + 𝛽 1 𝑥 1𝑖 + ….+ 𝛽 𝑝 𝑥 𝑝𝑖 ) 1 + exp (𝛽 0 +𝛽 1 𝑥 1𝑖 + ….+ 𝛽 𝑝 𝑥 𝑝𝑖 )
dengan transformasi  logitnya  adalah sebagai berikut:
𝑔(𝒙 𝒊 ) = ln[ 𝜋(𝒙 𝒊 ) 1−𝜋(𝒙 𝒊 ) ] = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑥 1𝑖 +  … . + 𝛽 𝑝 𝑥 𝑝𝑖

## 2.3. Estimasi Parameter
Menurut  Hosmer  dan Lemeshow  (2000),  metode  estimasi  yang  digunakan  untuk mengestimasi  parameter  pada  model  regresi  logistik  biner  adalah  metode Maximum Likelihood Estimation (MLE).  Hardius  dan  Nachrowi  (2002)  menyatakan  bahwa  jika diberikan  sebuah  fungsi  logistik  berbentuk 𝐿(𝑥) =  𝛽 0 + 𝛽 1 𝑥 1 + 𝛽 2 𝑥 2 + ⋯ + 𝛽 𝑝 𝑥 𝑝 dengan  fungsi likelihood 𝐿(𝛽 1 , 𝛽 2 , …, 𝛽 𝑝 ) atau 𝑙(𝛽) ,  maka  metode  MLE  mencari  nilai 𝛽 1 ̂, 𝛽 2 ̂, …, 𝛽 𝑝 ̂ yang  dapat memaksimumkan  nilai 𝑙(𝛽) untuk  mendapatkan  nilai 𝑙(𝑥) yang paling  mendekati  dengan  observasi.
2.4. Uji Signifikansi Parameter
Langkah berikutnya  setelah melakukan  proses estimasi  parameter adalah pengujian  parameter yang signifikan  terhadap model.  Uji  signifikansi  parameter yang digunakan  adalah uji  rasio likelihood  dan uji  Wald.

## 2.4.1. Uji Rasio Likelihood
Uji rasio likelihood  digunakan  untuk menguji  apakah variabel bebas mempengaruhi model  yang didapat  dari estimasi  parameter secara signifikan  atau tidak. Hipotesis:
H 0 : 𝛽 1 =   𝛽 2 =   …  =  𝛽 𝑝 =  0 (variabel  independen  tidak  berpengaruh  terhadap variabel  dependen)
H 1 :  sekurang-kurangnya  terdapat  satu 𝛽 𝑗 ≠  0 ,  dengan 𝑗  =  1, 2, … , 𝑝 (ada  variabel independen  yang mempengaruhi  variabel  dependen)
Statistik  uji:
𝐺 =   −2ln ( 𝑙𝑖𝑘𝑒𝑙𝑖ℎ𝑜𝑜𝑑 𝑡𝑎𝑛𝑝𝑎 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑏𝑒𝑏𝑎𝑠 𝑙𝑖𝑘𝑒𝑙𝑖ℎ𝑜𝑜𝑑 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑏𝑒𝑏𝑎𝑠 )
dengan:
likelihood tanpa variabel bebas = ( 𝑛 1 𝑛 ) 𝑛 1 ( 𝑛 0 𝑛 ) 𝑛 0
likelihood dengan variabel bebas = ∏ 𝜋 𝑖 ̂ 𝑦 𝑖 (1 − 𝜋 𝑖 ̂ ) (1−𝑦 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 𝑛 1 = banyaknya  variabel  dependen yang bernilai  1 𝑛 0 = banyaknya  variabel  dependen yang bernilai  0 Daerah penerimaan:
Terima H 0 jika G ≤ χ (p,α) 2

## 2.4.2. Uji Wald
Uji  Wald dilakukan  kepada masing-masing  variabel  independen  pada model  untuk mengetahui  apakah masing-masing  variabel  tersebut memiliki  pengaruh yang signifikan terhadap model  atau tidak.
Hipotesis:
H 0 : 𝛽 𝑗 = 0 untuk  suatu 𝑗 tertentu; 𝑗 = 0, 1, 2, … , 𝑝 H 1 : 𝛽 𝑗 ≠ 0 dengan 𝑗 = 1, 2, … , 𝑝 Statistik  uji:
𝑊 𝑗 = [ 𝛽 𝑗 ̂
𝑆𝐸(𝛽 𝑗 ) ̂ ] 2
dengan: 𝑗  =  0, 1, 2, … , 𝑝 Daerah penerimaan:
Terima H 0 jika 𝑊 𝑗 ≤ 𝜒 (𝛼,1) 2

## 2.5. Uji Kesesuaian Model
Uji  goodnes  of  fit  merupakan  uji  yang  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  ada perbedaan antara prediksi  dan hasil  observasi.
Hipotesis:
H 0 :  model  sesuai (tidak ada perbedaan antara hasil  observasi dengan hasil  prediksi) H 1 :  model  tidak  sesuai (ada perbedaan antara hasil  observasi dengan hasil  prediksi) Statistik  uji:
𝐶̂ = ∑ (𝑜 𝑘 − 𝑛 𝑘 ’ 𝜋 𝑘 ̅̅̅) 2
(𝑛 𝑘 ’ 𝜋 𝑘 ̅̅̅)(1 − 𝜋 𝑘 ̅̅̅) 𝑔 𝑘=1
Dengan: 𝑜 𝑘 : Jumlah  nilai  variabel  terikat  pada grup ke- k 𝜋 𝑘 ̅̅̅ : Rata-rata taksiran peluang  pada grup ke- k 𝑔 :  Banyak grup
𝑛 𝑘 ’ : Banyak observasi  pada grup ke- k
Daerah penerimaan:
Terima H 0 jika 𝐶̂ ≤ 𝜒 (𝛼,𝑔−2)
2

## 2.6. Odds Ratio
Odds Ratio (OR) atau rasio  peluang  adalah suatu  cara untuk  mengukur  hubungan antara  variabel  bebas  dengan  variabel  terikat.  OR  membandingkan  peluang  hasil  yang terjadi  dengan  suatu  variabel  bebas  tertentu,  dengan  peluang  hasil  yang  terjadi  tanpa variabel  bebas tersebut.
2.7. R dan RStudio
R merupakan salah satu software yang dapat digunakan  untuk  keperluan komputasi  statistika.  R dibuat  pada tahun 1992  oleh  Robert Gentleman  dan Ross Ihaka di Universitas  Auckland,  New Zealand dengan basis open source . Salah satu software yang dapat mempermudah  penggunaan  R adalah RStudio.  Fitur dalam  RStudio  yang dapat mempermudah  proses komputasi  adalah koreksi  penulisan  sintaks dan fitur bantuan
( help ) yang terintegrasi  dalam RStudio

## 2.8. R Shiny
Selain  dapat melakukan  komputasi  statistika,  pengguna  R juga  dapat memvisualisasikan  hasil  analisisnya  dalam  bentuk GUI ( Graphical User Interface ). Paket dalam R yang dapat digunakan  dalam pembuatan GUI antara lain  adalah tcltk , gWidgets , dan shiny . Paket shiny dikembangkan  oleh  pengembang  RStudio  untuk  pembuatan aplikasi  GUI pada R. Paket ini  memungkinkan  pengguna  R membuat  aplikasi  interaktif hanya dengan menggunakan  R

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Data yang  digunakan  dalam  tugas  akhir  ini  merupakan  data sekunder  yaitu  data sekunder  yaitu  data Survei  Sosial  Ekonomi  Nasional  (Susenas) Maret 2018  yang  diambil dari  Badan Pusat Statistik  Provinsi  Jawa Tengah untuk  Kabupaten Brebes. Variabel  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  terbagi menjadi  2 yaitu variabel  bebas dan variabel  terikat, sebagai berikut:
Tabel 1. Variabel Penelitian Variabel Keterangan Y Penerima Raskin X 1 Kesanggupan Menyantap  Makanan Sehat X 2 Luas Lantai Rumah Tinggal  Utama X 3 Bahan Dinding  Rumah Tinggal  Utama X 4 Bahan Lantai Rumah Tinggal  Utama X 5 Sumber Utama Penerangan X 6 Daya Terpasang di Rumah Tinggal  Utama X 7 Jenis Bahan Bakar Utama X 8 Jenjang  Pendidikan  Tertinggi  Kepala Keluarga X 9 Fasilitas  Buang Air Besar
Software yang digunakan  sebagai alat hitung  adalah SPSS 23, R 3.6.2, dan R Studio . Adapun langkah-langkah  dalam  analisis  data adalah sebagai berikut:
1. Input data.
2. Menghitung  estimasi  parameter untuk  mendapatkan model  awal.
3. Melakukan  uji  signifikansi,  yaitu  uji likelihood untuk  menentukan  apakah  variabel bebas secara bersama-sama mempengaruhi  variabel  terikat atau tidak,  dan uji  Wald untuk  menentukan  ada tidaknya  pengaruh  masing-masing  variabel  bebas.
4. Mengeluarkan  variabel  bebas  yang  tidak  mempengaruhi  variabel  terikat  secara signifikan.
5. Melakukan  uji likelihood dan  Wald  yang  kedua  jika  ada  variabel  bebas  yang dikeluarkan  dari model.
6. Jika  masih  ada  variabel  bebas  yang  tidak  signifikan,  maka  akan  dilakukan  lagi pengeluaran  variabel  yang  tidak  signifikan  dan dilakukan  lagi  uji likelihood dan uji Wald sampai didapat  model  dengan variabel  yang signifikan  saja
7. Melakukan  uji goodness of fit untuk menentukan sesuai atau tidaknya model.
8. Menentukan  model  akhir.
9. Mencari ketepatan klasifikasi  model  regresi logistik  biner.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Pembentukan GUI R
Keseluruhan  struktur penampilan  pada GUI R baik penempatan  widget untuk melakukan  input  dan menampilkan  output  menggunakan  ekspresi ui<-fluidPage() . Fungsi  tersebut akan mendefinisikan  jendela  besar tampilan  GUI. Pada penelitian  ini,  tipe file yang akan digunakan  adalah . txt . Jendela GUI akan dibagi  menjadi  2, sisi  kiri  akan dipakai  untuk  keperluan input , dan sisi  kanan akan dibagi  lagi  menjadi  beberapa tabpanel yang akan digunakan  untuk  menampilkan  hasil  komputasi.  Pada bagian input  akan menggunakan  fungsi fileInput() untuk memasukan tipe  data, checkboxInput() untuk  menyatakan apakah data menggunakan header atau tidak,  dan radioButtons() untuk  memilih  jenis separator antar kolom  data. Tab yang akan ditampilkan  pada sisi kanan antara lain summary data, model  regresi, nilai  rasio likelihood,  hasil  uji  kesesuaian model,  nilai odds ratio , dan nilai  ketepatan klasifikasi.

## 4.2 Analisis Data Menggunakan Regresi Logistik Biner
Analisis  dilakukan  menggunakan  GUI R yang  sudah  disusun  melalui  software R Studio  1.2.
4.1.1. Model Awal
Berdasarkan  output  dari  GUI  R  dapat  diketahui  nilai  estimasi  parameter  dari masing-masing  variabel  seperti pada Tabel 2:
Tabel 2. Estimasi Parameter Regresi Logistik  Biner Variabel Estimasi  Parameter 𝛽 Constant 0,701 𝑋 1(1) -1,189 𝑋 2 -0,012 𝑋 3(2) 13,82 𝑋 3(3) 0,895 𝑋 3(4) 0,269
𝑋 3(6) 13,63 𝑋 3(7) 14,41 𝑋 4(2) 0,349 𝑋 4(3) 14,89 𝑋 4(4) 1,165 𝑋 4(5) 14,6 𝑋 4(6) 0,85 𝑋 4(8) 0,706 𝑋 4(9) 14,89 𝑋 5(1) 2,365 𝑋 6(2) 0,855 𝑋 6(3) 0,975 𝑋 6(4) -1,817 𝑋 7(2) -0,054 𝑋 7(3) 0,049 𝑋 7(4) 1,996 𝑋 7(7) 15,26 𝑋 7(10) 1,938 𝑋 8(2) -0,851 𝑋 8(3) -3,114 𝑋 9(2) -0,014 𝑋 9(3) -3,371 𝑋 9(4) 14,1 𝑋 9(5) 0,566
sehingga  didapatkan  model  awal regresi logistik  biner  seperti berikut:
𝜋(𝑥 𝑖 ) = 𝑒 𝑔(𝑥𝑖(𝑗)) 1+𝑒 𝑔(𝑥𝑖(𝑗)) dengan
𝑔(𝑥 𝑖(𝑗) ) = 0,7005 − 1,189𝑋 1(1) − 0,012𝑋 2 + 13,82𝑋 3(2) + 0,895𝑋 3(3) + 0,269𝑋 3(4) + 13,63𝑋 3(6) + 14,41𝑋 3(7) + 0,349𝑋 4(2) + 14,89𝑋 4(3) + 1,165𝑋 4(4) + 14,6𝑋 4(5) +
0,85𝑋 4(6) + 0,706𝑋 4(8) + 14,89𝑋 4(9) + 2,365𝑋 5(1) + 0,855𝑋 6(2) + 0,975𝑋 6(3) −
1,817𝑋 6(4) − 0,054𝑋 7(2) + 0,0487𝑋 7(3) + 1,996𝑋 7(4) + 15,26𝑋 7(7) +
1,938𝑋 7(10) − 0,851𝑋 8(2) − 3,114𝑋 8(3) − 0,014𝑋 9(2) − 3,371𝑋 9(3) + 14,1𝑋 9(4) +
0,566𝑋 9(5)

## 4.1.2. Uji Rasio Likelihood
Uji  rasio likelihood digunakan  untuk  menguji  apakah variabel-variabel  bebas pada model  regresi  yang  telah  terbentuk  secara  bersama-sama  memberi  pengaruh  yang
signifikan  dalam memprediksi  variabel  bebas. Output yang didapatkan  berdasarkan GUI R adalah sebagai berikut:
Gambar  1. Output Uji  Rasio Likelihood Model Awal
Hipotesis:
H 0 : 𝛽 1 = 𝛽 2 = ⋯ = 𝛽 29 = 0 H 1 : paling  sedikit  ada satu 𝛽 𝑗 ≠ 0 dengan 𝑗 = 1,2, … ,29
Taraf signifikansi:
𝛼 = 5% Statistik  Uji:
𝐺 = 257,057 dan 𝜒 (29;0,05)
2
= 42,557
Kriteria Uji:
H 0 ditolak  apabila  nilai 𝐺 > 𝜒 (29;0,05) 2 dengan 𝜒 (29;0,05) 2 = 42,557
Keputusan:
Karena nilai 𝐺 > 𝜒 (29;0,05) 2 yaitu 257,057 > 42,557 maka H 0 ditolak Kesimpulan:
Karena  H 0 ditolak,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  paling  sedikit  ada  satu  variabel independen  pada model  yang  memberi  pengaruh  signifikan  dalam  memprediksi  variabel bebas.
4.1.3. Uji Wald
Uji  Wald  dilakukan  untuk  mengetahui  variabel-variabel  bebas  mana  saja  yang mempunyai  pengaruh dalam  memprediksi  variabel  terikat.
Hipotesis:
H 0 : 𝛽 𝑗 = 0 dengan 𝑗 = 1, 2, …, 29
H 1 : 𝛽 𝑗 ≠ 0 dengan 𝑗 = 1, 2, … , 29
Taraf signifikansi: 𝛼 = 5%
Statistik  Uji:
𝑊 𝑗 = { 𝛽 𝑗 ̂ 𝑆𝐸 (𝛽 𝑗 ) ̂ } 2
Kriteria Uji:
H 0 ditolak  apabila  nilai 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 < 𝛼
Keputusan:
Berdasarkan output,  penolakan  atau penerimaan  H 0 masing-masing  variabel  dapat dilihat pada Tabel  3 sebagai berikut:
Tabel 3. Uji Wald  Model Awal Variabel p-value Keputusan 𝑋 1(1) 0,033 H 0 ditolak 𝑋 2 7,27E-08 H 0 ditolak 𝑋 3(2) 0,989 H 0 diterima 𝑋 3(3) 0,399 H 0 diterima 𝑋 3(4) 0,699 H 0 diterima 𝑋 3(6) 0,992 H 0 diterima 𝑋 3(7) 0,990 H 0 diterima 𝑋 4(2) 0,631 H 0 diterima 𝑋 4(3) 0,993 H 0 diterima 𝑋 4(4) 0,166 H 0 diterima 𝑋 4(5) 0,995 H 0 diterima 𝑋 4(6) 0,280 H 0 diterima 𝑋 4(8) 0,411 H 0 diterima 𝑋 4(9) 0,993 H 0 diterima 𝑋 5(1) 0,088 H 0 diterima 𝑋 6(2) 0,058 H 0 diterima 𝑋 6(3) 0,032 H 0 ditolak 𝑋 6(4) 0,189 H 0 diterima 𝑋 7(2) 0,979 H 0 diterima 𝑋 7(3) 0,979 H 0 diterima 𝑋 7(4) 0,221 H 0 diterima 𝑋 7(7) 0,995 H 0 diterima 𝑋 7(10) 0,244 H 0 diterima 𝑋 8(2) 8,76E-04 H 0 ditolak 𝑋 8(3) 6,41E-11 H 0 ditolak 𝑋 9(2) 0,968 H 0 diterima 𝑋 9(3) 8,84E-03 H 0 ditolak 𝑋 9(4) 0,995 H 0 diterima 𝑋 9(5) 0,191 H 0 diterima
Kesimpulan:
Dari  uji  parameter  secara  individu,  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  bebas  yang memberikan  pengaruh  secara  signifikan  dalam  memprediksi  variabel  terikat  adalah variabel 𝑋 1 yaitu  kesanggupan  menyantap  makanan  sehat, 𝑋 2 yaitu  luas  rumah  tinggal utama, 𝑋 6 yaitu daya terpasang di rumah tinggal  utama, 𝑋 8 yaitu  pendidikan  kepala rumah tangga, 𝑋 9 yaitu  fasilitas  buang  air besar.

## 4.1.4. Model Baru
Berdasarkan output  dari GUI R didapatkan  estimasi  parameter dari masing-masing variabel  seperti pada Tabel 4 berikut:
Tabel 4. Estimasi Parameter Regresi Logistik  Biner Variabel Estimasi  Parameter 𝛽 Constant 3,298 𝑋 1(1) -1,277 𝑋 2 -0,013 𝑋 6(2) 0,884 𝑋 6(3) 1,066 𝑋 6(4) 0,532 𝑋 8(2) -0,994 𝑋 8(3) -3,434 𝑋 9(2) -0,001 𝑋 9(3) -2,954 𝑋 9(4) 11,419 𝑋 9(5) 0,871
𝜋(𝑥 𝑖 ) = 𝑒 𝑔(𝑥𝑖(𝑗)) 1+𝑒 𝑔(𝑥𝑖(𝑗)) dengan 𝑔(𝑥 𝑖(𝑗) ) = 3,298− 1,277𝑋 1(1) − 0,013𝑋 2 + 0,884𝑋 6(2) + 1,066𝑋 6(3) − 0,532𝑋 6(4) −
0,994𝑋 8(2) − 3,434𝑋 8(3) − 0,001𝑋 9(2) − 2,954𝑋 9(3) + 11,419𝑋 9(4) + 0,871𝑋 9(5)

## 4.1.5. Uji Rasio Likelihood Tahap Kedua
Uji  rasio likelihood tahap kedua digunakan  untuk  menguji  apakah variabel- variabel  bebas pada model  regresi yang  baru secara bersama-sama memberi  pengaruh yang signifikan  dalam memprediksi  variabel  bebas. Output yang didapatkan  berdasarkan GUI R adalah sebagai berikut:
Hipotesis:
H 0 : 𝛽 1 = 𝛽 2 = ⋯ = 𝛽 11 = 0 H 1 : paling  sedikit  ada satu 𝛽 𝑗 ≠ 0 dengan 𝑗 = 1,2, … ,11
Taraf signifikansi: 𝛼 = 5%
Statistik  Uji: 𝐺 = 233,0107 dan 𝜒 (11;0,05) 2 = 19,67514
Keputusan:
Karena nilai 𝐺 > 𝜒 (11;0,05) 2 yaitu 233,0107 > 19,67514 maka H 0 ditolak Kesimpulan:
Karena  H 0 ditolak,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  paling  sedikit  ada  satu  variabel independen  pada  model  kedua  yang  memberi  pengaruh  signifikan  dalam  memprediksi variabel  bebas.

## 4.1.6. Uji Wald  Tahap Kedua
Uji  Wald tahap kedua dilakukan  untuk  mengetahui  variabel-variabel  bebas mana saja yang mempunyai  pengaruh dalam  memprediksi  variabel  terikat pada model  kedua. Hipotesis:
H 0 : 𝛽 𝑗 = 0 dengan 𝑗 = 1, 2, …, 11
H 1 : 𝛽 𝑗 ≠ 0 dengan 𝑗 = 1, 2, … , 11
Taraf signifikansi: 𝛼 = 5%
Statistik  Uji: 𝑊 𝑗 = { 𝛽 𝑗 ̂ 𝑆𝐸(𝛽 𝑗 ) ̂ } 2
Kriteria Uji:
H 0 ditolak  apabila  nilai 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 < 𝛼 Keputusan:
Penolakan atau penerimaan  H 0 masing-masing  variabel  dapat dilihat  pada Tabel  5 sebagai berikut:
Tabel 5. Uji Wald  Model Kedua Variabel p-value Keputusan 𝑋 1(1) 0,0197 H 0 ditolak 𝑋 2 2,04E-09 H 0 ditolak 𝑋 6(2) 0,0432 H 0 ditolak 𝑋 6(3) 0,0157 H 0 ditolak 𝑋 6(4) 0,331 H 0 diterima 𝑋 8(2) 5,58E-05 H 0 ditolak 𝑋 8(3) 1,48E-13 H 0 ditolak 𝑋 9(2) 0,9969 H 0 diterima 𝑋 9(3) 0,0177 H 0 ditolak 𝑋 9(4) 0,983 H 0 diterima 𝑋 9(5) 0,0328 H 0 ditolak
Kesimpulan:
Dari uji  parameter secara individu,  dapat disimpulkan  bahwa semua variabel  bebas pada model  kedua memberikan  pengaruh secara signifikan  dalam memprediksi  variabel terikat.

## 4.1.7. Uji Kesesuaian Model
Uji  kesesuaian model  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah ada perbedaan antara prediksi  dan hasil  observasi. Output yang didapatkan  berdasarkan GUI R adalah sebagai berikut:
Gambar  3. Output Uji  Kesesuaian Model  Model  Kedua
Hipotesis:
H 0 : Model  sesuai (tidak  ada perbedaan antara hasil  observasi  dengan hasil  prediksi) H 1 : Model  tidak sesuai (ada perbedaan antara hasil  observasi  dengan hasil  prediksi) Taraf signifikansi:
𝛼 = 5%
Statistik  Uji:
𝐶̂ = ∑ (𝑜 𝑘 −𝑛 𝑘 ’ 𝜋 𝑘 ̅̅̅̅) 2 (𝑛 𝑘 ’ 𝜋 𝑘 ̅̅̅̅)(1−𝜋 𝑘 ̅̅̅̅) 𝑔 𝑘=1
Kriteria Uji:
H 0 diterima  apabila  nilai 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 > 𝛼 Keputusan:
Karena 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 > 𝛼 yaitu 0,2756 > 0,05 maka H 0 diterima Kesimpulan:
Karena H 0 diterima,  maka dapat disimpulkan  bahwa pada model  kedua tidak  ada perbedaan antara hasil  observasi dengan hasil  prediksi.
4.1.8. Model Akhir
Model  akhir yang didapatkan  adalah:
𝜋(𝑥 𝑖 ) = 𝑒 𝑔(𝑥𝑖(𝑗)) 1+𝑒 𝑔(𝑥𝑖(𝑗)) dengan 𝑔(𝑥 𝑖(𝑗) ) = 3,298 − 1,277𝑋 1(1) − 0,013𝑋 2 + 0,884𝑋 6(2) + 1,066𝑋 6(3) − 0,532𝑋 6(4) −
0,994𝑋 8(2) − 3,434𝑋 8(3) − 0,001𝑋 9(2) − 2,954𝑋 9(3) + 11,419𝑋 9(4) + 0,871𝑋 9(5)

## 4.1.9. Ketepatan Klasifikasi
Akurasi model  yang terbentuk dapat diukur  dengan menggunakan  tabel klasifikasi. Tabel  klasifikasi  ditujukan  untuk  melihat  banyaknya  data  yang  dikategorikan  sebagai keluarga  yang  menerima  atau membeli  raskin  dan  keluarga  yang  tidak  menerima  atau membeli  raskin. Hasil  dari tabel klasifikasi  dapat dilihat  pada Gambar 4:
Gambar  4. Output Ketepatan Klasifikasi
Berdasarkan  Gambar  4,  didapatkan  data  tabel  klasifikasi  dan  dapat  dibentuk  matriks konfusi  seperti pada Tabel 6:
Tabel 6. Matriks Konfusi  Regresi Logistik  Biner Observasi Prediksi Tidak  menerima atau membeli  raskin Menerima atau membeli raskin Tidak  menerima atau membeli  raskin 64 118 Menerima atau membeli raskin 21 752
𝐴𝑃𝐸𝑅 = 118+21 64+21+118+752 = 0,146
Akurasi  = 100% × (1 − 𝐴𝑃𝐸𝑅) = 100% × 0,854
= 85,4%
Berarti  dalam  percobaan  pengklasifikasian penerimaan  atau  pembelian raskin menggunakan  955  data,  model  akhir  yang  didapatkan  mampu  mengklasifikasikan  secara tepat sebanyak 816  data.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis  dan pembahasan yang telah diuraikan  pada bab sebelumnya,  ma ka diperoleh  kesimpulan  sebagai berikut:
1. Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  penerimaan  atau  pembelian  raskin  adalah kesanggupan  menyantap  makanan sehat, luas lantai  rumah utama,  daya terpasang di rumah  utama,  jenjang  pendidikan  tertinggi  kepala  keluarga,  dan  fasilitas  buang  air besar.
2. Model  akhir regresi logistik  biner yang didapatkan  adalah sebagai berikut:
𝜋 ( 𝑥 𝑖 ) = 𝑒 𝑔(𝑥 𝑖(𝑗) ) 1 + 𝑒 𝑔(𝑥 𝑖(𝑗) )
dengan
𝑔 ( 𝑥 𝑖 ( 𝑗 ) ) = 3,298 − 1,277𝑥 1 ( 1 ) − 0,013𝑥 2 + 0,884𝑥 6 ( 2 ) + 1,066𝑥 6 ( 3 ) − 0,532𝑥 6 ( 4 ) − 0,994𝑥 8 ( 2 ) − 3,434𝑥 8 ( 3 ) − 0,001𝑥 9 ( 2 ) −
2,954𝑥 9 ( 3 ) + 11,419𝑥 9 ( 4 ) + 0,871𝑥 9 ( 5 )
3. Nilai  akurasi  pengklasifikasian  penerimaan  atau  pembelian  raskin  di  kabupaten Brebes menggunakan  regresi  logistik  biner  adalah  85,4%  dengan  nilai  APER atau error 14,6%.

## DAFTAR PUSTAKA
Agresti,  A. (2019). An Introduction to Categorical Data Analysis. Hoboken: John  Wiley  &
Sons,  Inc.
Bulog.  (2019,  11 23). Sekilas Raskin . Diambil kembali  dari  Perum Bulog: http://www.bulog.co.id/sekilas_raskin.php
Hosmer, D. W., & Lemeshow, S. (2000). Applied Logistic Regression. Hoboken: John Wiley  & Sons, Inc.
Kementerian Sosial  RI. (2012). Analisis Data Kemiskinan Berdasarkan Data Pendataan Program Perlindungan Sosial. Jakarta: Kementerian Sosial  RI.
Nachrowi,  N. D., & Usman, H. (2002). Penggunaan Teknik Ekonometri. Jakarta: PT. RajaGrafindo  Persada.