http://ejournal.undip.ac.id/index.php/media_statistika

## KLASIFIKASI KEMISKINAN DI KOTA SEMARANG MENGGUNAKAN ALGORITMA CHISQUARE AUTOMATIC INTERACTION DETECTION ( CHAID)
DAN CLASSIFICATION AND REGRESSION TREE (CART)
Dwi Ispriyanti, Alan Prahutama, Mustafid
Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro
e-mail : alan.prahutama@gmail.com
DOI: 10.14710/medstat.12.1.63-72

## Article Info:
Received: 17 January 2019 Accepted: 22 July 2019 Available Online: 24 July 2019

## Keywords:
Classification,  poverty  level, CHAID, CART .
Abstract: Decreasing  poverty  level  is  the  first  goal  of Sustainable  Development  Goals  (SDGs).  Poverty  in Central Java from 2002 to 2017 has decreased, as well as the  city  of  Semarang.  Therefore,  it  is  necessary  to examine the factors that determine the decline in poverty classification  in  the  city  of  Semarang.  The  classification analysis  in  statistics  uses  one  classification  tree.  Several methods  using  classification  trees  include  CART,
CHAID,  C45  and  ID3  algorithms.  In  this  study  the methods  used  were  CART  and  CHAID  Algorithms. CART  and  CHAID  algorithms  are  binary  classification trees.  The  CART  separation  rules  use  split  goodness  op, while CHAID uses CHI-Square. In the analysis, the value of  using  CART  was  95.2%  while  CHAID  was  95.2%. While  the  factors  that  influence  poverty  classification using  CHAID  include  the  acceptance  of  poor  rice,  the main building materials of the house walls, and the main fuel for cooking. Whereas with the CART Algorithm the variables  that  influence  are  the  main  fuels  for  cooking, poor  rice  receipts,  the  number  of  household  members, final  disposal  sites,  sources  of  drinking  water,  the household  head's  business  field,  roofing  materials,  and building walls.

## 1. PENDAHULUAN
Penurunan  kemiskinan  merupakan  salah  satu  tujuan  pertama  dari Sustainble Development  Goal’s (SDG’s).  SDG’s  merupakan  program  hasil  konferensi  dari Perserikatan Bangsa-Bangsa (PBB) di tahun 2012. SDG’s menetapkan 17 program antara lain  pengentasan  kemiskinan;  mengakhiri  kelaparan;    kehidupan  sehat  dan  sejahtera; kesetaraan  gender;  air  bersih  dan  sanitasi  yang  layak;  Energi  bersih  dan  terjangkau; pekerjaan  layak  dan  pertumbuhan  ekonomi;  industri,  inovasi  dan  infrastruktur; berkurangnya  kesenjangan;  kota  dan  komunitas  berkelanjutan;  konsumsi  dan  produksi yang bertanggung jawab; penanganan perubahan iklim; ekosistem laut; ekosistem daratan; perdamaian,  keadilan  dan  kelembagaan  yang  tangguh;  serta  kemitraan  untuk  mencapai
tujuan.  Dalam  penerapan  SDG’s,  pemerintah  Indonesia  telah  memasukan  sebagian  besar program SDG’s kedalam Rencana Pembangunan Jangka Menengah Nasional (RPJMN).
Menurut  Badan  Pusat  Statistik  (2014),  kelompok  rumah  tangga  berdasarkan pengeluaran per kapita yang sudah dikonversikan berdasarkan garis kemiskinan terdiri dari dua  kelompok  yaitu  kelompok  rumah  tangga  miskin  dan  kelompok  rumah  tangga  tidak miskin. Garis Kemiskinan digunakan sebagai batas untuk mengelompokkan rumah tangga miskin  dan  rumah  tangga  tidak  miskin.  Rumah  tangga  miskin  adalah  rumah  tangga  yang memiliki  rata-rata  pengeluaran  perkapita  per  bulan  di  bawah  Garis  Kemiskinan  (GK). Melihat  masih  tingginya  tingkat  kemiskinan  maka  perlu  adanya  suatu  cara  untuk mengidentifikasi  kelompok  rumah  tangga.  Salah  satunya  yaitu  dengan  melihat  faktor- faktor yang dapat menjadi ciri dari kelompok rumah tangga tersebut.
Pada  dasarnya  pohon  klasifikasi  dibedakan  menjadi  dua  yaitu  pohon  klasifikasi biner dan pohon klasifikasi non-biner. Pohon klasifikasi biner merupakan pohon klasifikasi yang  menghasilkan  dua  simpul  disetiap  penyekatannya  ( split ).  Sedangkan  pohon klasifikasi non-biner bisa menghasilkan lebih dari dua simpul untuk setiap penyekatannya. Metode  klasifikasi  biner  antara  lain Classification  and  Regression  Tree (CART)  dan Quick,  Unbiased,  and  Efficient  Statistical  Tree (QUEST).  Sedangkan  metode  klasifikasi non-biner  antara  lain Fast  and  Automatic  Classification  Tree (FACT),  C4.5,  Algoritma Chi-Squared  Automatic  Interaction  Detection (CHAID),  FIRM,  dan  CRUISE  (Kim  and Loh, 2001).
Algoritma  CHAID  merupakan  algoritma  yang  dikembangkan  dari Automatic Interaction  Detector (AID)  oleh  G.V.  Kass  pada  tahun  1980.  CHAID  merupakan  teknik iterative yang  menguji  setiap  variabel  independen  dalam  penentuan  kelas  dari  variabel dependen.  Setiap variabel independen diuji menggunakan statistik uji Chi-Square terhadap variabel  dependennya.  Variabel  independen  dengan  nilai  Chi-Square  terbesar  yang digunakan  sebagai  variabel  pemisah.  Pada  pembentukan  pohon  klasifikasi  menggunakan algoritma  CHAID  terdapat  tiga  prosedur  antara  lain  penggabungan,  pemisahan  dan penghentian (Rokach and Maimon, 2008)
Algoritma CART merupakan algoritma klasifikasi biner yang menggunakan prinsip Binary  Recursive  Partitioning.  Binary artinya  simpulnya  dipecah  menjadi  dua  bagian. Recursive berarti  bahwa  proses  pemilahan  tersebut  diulang  kembali  pada  setiap  simpul anak sebagai  hasil  pemilahan terdahulu, sedangkan  simpul-simpul  anak tersebut  sekarang menjadi simpul  induk . Proses  pemilahan  ini  akan  terus  dilakukan  sampai  tidak  ada kesempatan  lagi  untuk  melakukan  pemilahan  berikutnya. Partitioning berarti  bahwa  data sampel yang dimiliki dipecah ke dalam bagian-bagian atau partisi-partisi yang lebih kecil (Lewis, 2000).
Pada  penelitian  ini  mengkaji  klasifikasi  kemiskinan  di  kota  Semarang  yang mengkategorikan  rumah  tangga  miskin  dan  tidak  miskin  dilihat  dari  faktor  yang mempengaruhinya.  Metode  klasifikasi  yang  digunakan  adalah  Algoritma  CHAID  dan CART.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Chi-Squared Automatic Interaction Detection (CHAID)
Pada algoritma CHAID variabel independen dibedakan menjadi tiga yaitu variabel bebas,  monotonik,  dan  variabel  mengambang.  Algoritma  CHAID  mensyaratkan  bahwa semua  variabel  independennya  bersifat  kategorik.  Algoritma  CHAID  dibagi  menjadi  tiga
tahap,  yaitu  penggabungan  ( merging ),  pemisahan  ( splitting )  dan  penghentian  ( stopping ) (Onder  and  Uyar,  2017).  Diagram  pohon  dimulai  dari  simpul  akar  melalui  tiga  tahap tersebut  pada  setiap  simpul yang  terbentuk  dan  secara  berulang.  Berikut  algoritma  dalam metode CHAID (Breiman, et. al , 1984) adalah sebagai berikut:
a. Penggabungan ( Merging )
Pada  tahap  penggabungan,  dilakukan  di  setiap  kategori  pada  variabel  independen terhadap  variabel  dependen.  Pengujian  yang  dilakukan  pada  tahap  penggabungan menggunakan  statistik  uji  Chi-Square.  Misalnya  variabel  independent  (X 1 )  terdiri  dari  3 kategori  (X 1-1 ,  X 1-2 dan  X 1-3 ),  maka  pengujian  yang  dilakukan  adalah  menguji  setiap penggabungan  (X 1-1 dan  X 1-2 digabungkan;  X 1-2 dan  X 1-3 digabungkan;  dan  X 1-1 dan  X 1-3 digabungkan) terhadap variabel dependen. Adapun prosedur pengujian statistik Chi Square adalah sebagai berikut:
Hipotesis yang digunakan pada pengujian Chi-Square adalah : H 0 :  Terdapat hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen H 1 :  Tidak  Terdapat  hubungan  antara  variabel  independen  dengan  variabel dependen
Statistik Uji yang digunakan adalah sebagai berikut (Wikass, 1980):
  2 2 1 1 ; r c ij ij i j hitung ij i j ij n E n n E
E n                 
n ij adalah  banyaknya  pengamatan  yang  termasuk  dalam  kategori  ke-i  dari  variabel independen  dan  kategori  ke-j  dari  variabel  dependen; E ij merupakan  frekuensi  harapan pengamatan yang termasuk dalam kategori ke-i dari variabel independen dan kategori ke-j dari  variabel  dependen;  r  merupakan  jumlah  kategori  dalam  variabel  independen  dan  c merupakan    jumlah  kategori  dalam  variabel  dependen.  n i. merupakan    banyaknya pengamatan  yang  termasuk  dalam  kategori  ke-i  dari  variabel  independen;  n .j merupakan banyaknya  pengamatan  yang  termasuk  dalam  kategori      ke-j  dari  variabel  dependen. Kriteria pengujian, Tolak H 0 jika χ 2 hitung > χ 2 α;(r-1)(c-1) .
b. Pemisahan ( Splitting )
Tahap  pemisahan  dilakukan  dengan  melihat  setiap  variabel  independen.  Variabel independen yang dipilih sebagai variabel pemisah adalah variabel independen yang paling signifikan  berdasarkan  pengujian  Chi  Square  atau  variabel  dengan  nilai  Chi-Square terbesar.
c. Penghentian ( stopping )
Tahap  penghentian  dilakukan  jika  tidak  adalagi  variabel  independen  yang signifikan.  Selain  itu  penghentian  bisa  dilakukan  jika  pohon  keputusan  mencapai maksimum dari nilai yang sudah ditentukan (kedalaman pohon). Selain itu proses berhenti jika ukuran dari simpul anak kurang dari ukuran minimum yang ditentukan.

## 3.1. Classification and regression Tree (CART)
CART  termasuk  kedalam  metode  klasifikasi  nonparametric  sehingga  tidak membutuhkan asumsi. CART terdiri dari dua bagian yaitu klasifikasi dan regresi. Apabila variabel  dependen  berupa  data  diskrit,  maka  akan  menghasilkan  pohon  klasifikasi sedangkan  apabila  variabel  dependen  berupa  data  kontinue  maka  menghasilkan  model regresi.  Algoritma  CART  dalam  membuat  pohon  klasifikasi  bersifat Binary  Recursive Partitioning .  B inary artinya  setiap  simpul  induk  akan  selalu  mengalami  pemecahan
kedalam  dua  simpul  anak.  R ecursive berarti  bahwa  proses  pemecahan  tersebut  diulang kembali  pada  setiap  simpul  anak  sebagai  hasil  pemecahan  terdahulu,  sedangkan  simpul- simpul  anak  tersebut  sekarang  menjadi  simpul  induk.  Proses  pemecahan  ini  akan  terus dilakukan  sampai  tidak  ada  kesempatan  lagi  untuk  melakukan  pemecahan  berikutnya. Sedangkan Partitioning berarti  bahwa  ukuran  sampel  yang  dimiliki  dipecah  kedalam bagian-bagian atau partisi-partisi yang lebih kecil (Larose, 2005).
Algoritma CART mempunyai empat langkah utama.  Langkah pertama adalah tree building  process yaitu  proses  pembentukan  atau  pembuatan  sebuah  pohon  klasifikasi. Terdiri dari proses proses pemecahan simpul induk menjadi dua buah simpul anak melalui aturan pemecahan ( splitting rules ) tertentu dan dilakukan secara berulang serta proses class assignment yaitu  proses  mengidentifikasikan  simpul-simpul  yang  terbentuk  pada  suatu kelas tertentu melalui aturan pengidentifikasian. Langkah kedua adalah proses penghentian pembuatan atau pembentukan pohon klasifikasi ( stopping the trees building process ). Pada tahap ini pohon terakhir atau maximal tree ( ) telah terbentuk.  Langkah ketiga adalah pruning  the  tree yaitu  proses  pemangkasan  atau  pemotongan menjadi  pohon  yang lebih kecil (T) apabila pohon terlalu besar dan banyak. Langkah terakhir adalah interpretasi dan menghitung akurasi pohon.
Proses pemecahan pada masing-masing simpul induk didasarkan pada goodness of split  criterion (kreteria  uji  pemecah  terbaik).  Dalam  penelitian  ini  digunakan twoing criterion , yaitu (Lewis, 2000):
dengan :
=  simpul kiri dari simpul t
=  simpul kanan dari simpul t
=  peluang objek yang berada pada simpul kiri
=  peluang objek yang berada pada simpul kanan
=  peluang  bahwa  sebuah  objek  adalah  anggota  kelas  j  jika  diketahui  objek  ini berada dalam simpul kiri
=  peluang  bahwa  sebuah  objek  adalah  anggota  kelas  j  jika  diketahui  objek  ini berada dalam simpul kanan

## 3. METODE 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).
Berikut  disajikan  statistika  deskriptif  untuk  masing-masing  variabel.  Pembentukan pohon klasfikasi menggunakan CHAID dengan analisis sebagai berikut:
1. Penentuan  variabel  pemisah/pemilah  terbaik  menggunakan  uji  Chi-Square.  Variabel pemisah pertama adalah dengan nilai Chi-Square paling besar (paling signifikan).
2. Penentuan Merging untuk  variabel  independen  yang  lebih  dari  dua  kategori  dilakukan dengan analisis Chi Square dan dilakukan koreksi bonferoni
3. Tahap  penghentian  pohon  klasifikasi  antara  lain  jumlah  sampel  minimal  setiap  simpul adalah 5 dengan taraf signifikansi 5%. Kedalaman pohon adalah maksimal 5
Pembentukan  Pohon  klasifikan  menggunakan  CART  sama  halnya  dengan pemebntukan  menggunakan  CHAId,  namun  kriteria  pemilihannya  tidak  didasarkan  pada statistika uji Chi Square, melainkan menggunakan Twoing criteria.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan dari data SUSENAS 2016 Kota Semarang dengan jumlah sampel 930 rumah tangga, didapatkan kategori rumah tangga miskin sebagai berikut:
1. Jumlah anggota rumah tangga rata-rata 4-5 orang
2. Ijazah tertinggi kepala rumah tangga adalah SD/MI dan tidak berijazah
3. Lapangan usaha kebanyakan perdagangan, pertanian dan bangunan
4. Bahan bangunan atap tidak ada yang terbuat dari beton
5. Dinding rumah didominasi juga oleh plasteran/anyaman bambu
6. Tidak ada lantai rumah yang terbuat dari marmer/granit
7. Tempat pembuangan akhir tinja kebanyakan terbuat dari tangki tanpa dasar semen
8. Sumber utama air minum adalah air isi ulang dan air sumur pompa bor, tidak ada yang menggunakan air kemasan bermerk
9. Tidak ada yang menggunakan bahan bakar elpiji 12 kg
10. 70.2% menerima beras miskin

## 4.1 Klasifikasi Kemiskinan di Kota Semarang menggunakan CHAID
Berdasarkan Gambar 1 dapat diinterpretasikan sebagai berikut:
1. Rumah  tangga  yang  tidak  mendapatkan beras  miskin  dengan  bangunan  utama  dinding berupa plasteran anyaman bamboo/kawat dikategorikan tidak miskin
2. Rumah  tangga  yang  tidak  mendapatkan  beras  miskin,  dinding  rumah  tinggal  berupa tembok  atau  anyaman  bamboo,  sedangkan  bahan  bakar  utama  untuk  memasak  berupa minyak tanah dikategorikan masuk kedalam rumah tangga tidak miskin
3. Rumah  tangga  yang  tidak  mendapatkan  beras  miskin,  dinding  rumah  tinggal  berupa tembok  atau  anyaman  bamboo,  sedangkan  bahan  bakar  utama  untuk  memasak  berupa gas  elpiji  12  kg,  3  kg,  tidak  memasak,  listrik,  blue  gas  5.5  kg  dikategorikan  masuk kedalam rumah tangga tidak miskin
4. Rumah  tangga  yang  menerima  beras  miskin,  dengan  bahan  bakar  untuk  memasak berupa minyak tanah dikategorikan kedalam rumah tangga miskin
5. Rumah tangga yang menerima beras miskin dengan bakar untuk memasak berupa elpiji 12  kg,  3  kg,  listrik,  tidak  memasak,  biogas  dan  bahan  utama  dinding  rumah  tinggal terbuat  dari  tembok  dan  anyaman  bamboo  dikategorikan  kedalam  rumah  tangga  tidak miskin.
6. Rumah tangga yang menerima beras miskin dengan bakar untuk memasak berupa elpiji 12  kg,  3  kg,  listrik,  tidak  memasak,  biogas  dan  bahan  utama  dinding  rumah  tinggal terbuat dari plesteran anyaman bamboo atau kayu dikategorikan kedalam rumah tangga tidak miskin.
Berikut disajikan nilai Gain Node untuk rumah tangga dengan kategori tidak miskin
Tabel 1 Gain Node untuk Rumah Tangga Tidak Miskin
Node Node Gain Response Index N Percent N Percent 7 670 72,0% 660 74,7% 98,5% 103,8% 9 178 19,1% 161 18,2% 90,4% 95,3% 4 30 3,2% 27 3,1% 90,0% 94,8% 10 38 4,1% 28 3,2% 73,7% 77,6% 8 3 0,3% 2 0,2% 66,7% 70,2% 6 11 1,2% 5 0,6% 45,5% 47,9%
Berdasarkan Tabel 1 terlihat bahwa, nilai Gain yang melebihi 100% terdapat pada node 7. Segmen pada node 7 adalah Rumah tangga yang tidak mendapatkan beras miskin, dinding rumah  tinggal  berupa  tembok  atau anyaman  bambu,  sedangkan  bahan  bakar  utama  untuk memasak  berupa  gas  elpiji  12  kg,  3  kg,  tidak  memasak,  listrik, blue  gas 5.5  kg dikategorikan  masuk  kedalam  rumah  tangga  tidak  miskin.  Nilai  kelebihannya  sebesar 3.8%, artinya kategori rumah tangga tidak miskin pada segmen ini nilai 3.8% lebih tinggi daripada kemungkinan status rumah tangga tidak miskin diseluruh sampel.
Tabel 2 Gain Node untuk Rumah Tangga Miskin Node Node Gain Response Index N Percent N Percent 6 11 1,2% 6 12,8% 54,5% 1079,3% 8 3 0,3% 1 2,1% 33,3% 659,6% 10 38 4,1% 10 21,3% 26,3% 520,7% 4 30 3,2% 3 6,4% 10,0% 197,9% 9 178 19,1% 17 36,2% 9,6% 189,0% 7 670 72,0% 10 21,3% 1,5% 29,5%
Tabel  2  merupakan gain  node untuk  kategori  rumah  tangga  miskin.  Nilai index yang melebihi 100% terdapat pada node 6, node 8, node 10, node 4 dan node 9. Pada node 6  mempunyai  segmen  adalah  Rumah  tangga  yang  menerima  beras  miskin, dengan  bahan  bakar  untuk  memasak  berupa  minyak  tanah  dikategorikan  kedalam  rumah tangga  miskin.  Artinya  segmen  pada node ini  nilainya  921%  lebih  tinggi  daripada kemungkinan  status  rumah  tangga  miskin  diseluruh  sampel.  Segmen  pada node 8  adalah Rumah  tangga  yang  tidak  mendapatkan  beras  miskin,  dinding  rumah  tinggal  berupa tembok  atau  anyaman  bambu,  sedangkan  bahan  bakar  utama  untuk  memasak  berupa minyak  tanah  dikategorikan  masuk  kedalam  rumah  tangga  tidak  miskin.  Artinya  segmen pada node ini  tingkat  kategori  rumah  tangga  miskin  659,6%  lebih  tinggi  daripada kemungkinan status rumah tangga tidak miskin diseluruh sampel. Begitu juga pada node 8, node 1, node 4  dan node 9.  Nilai  kategori  miskin  pada node-node tersebut  perlu diperhatikan,  karena  nilainya  diatas  rata-rata  kategori  rumah  tangga  miskin  sampel seluruhnya.
Tabel 3 Hasil Akurasi Klasifikasi Kemiskinan Di Kota Semarang Menggunakan CHAID
Observed Predicted Tidak Miskin Miskin Percent Correct Tidak Miskin 878 5 99,4% Miskin 41 6 12,8% Overall Percentage 98,8% 1,2% 95,1%

## 4.2. Klasifikasi Kemiskinan di Kota Semarang menggunakan CART
Berdasarkan Lampiran 1 dapat dikaji beberapa hal terkait klasifikasi rumah tangga miskin dan tidak miskin adalah sebagai berikut:
1. Rumah tangga yang menggunakan minyak sebagai bahan bakar utama untuk memasak, 50% dikategorikan miskin dan 50% dikategorikan tidak miskin.
2. Rumah tangga dengan bahan bakar utama untuk memasak gas elpigi 3kg, 12 kg, tidak memasak, listrik, elpigi 5,5 kg blue gas, bio gas serta rumah tangga tersebut menerima atau tidak menerima beras miskin dikategorikan kedalam rumah tangga tidak miskin.
3. Rumah tangga dengan bahan bakar utama untuk memasak gas elpigi 3kg, 12 kg, tidak memasak,  listrik,  elpigi  5,5  kg blue  gas ,  bio  gas  serta  rumah  tangga  tersebut  tidak menerima  beras  miskin  dan  jumlah  anggota  keluarganya  lebih  dari  12  dikategorikan kedalam rumah tangga miskin.
4. Rumah tangga dengan bahan bakar utama untuk memasak gas elpigi 3kg, 12 kg, tidak memasak,  listrik,  elpigi  5,5  kg  blue  gas, bio  gas serta  rumah  tangga  tersebut  tidak menerima beras miskin dan jumlah anggota keluarganya kurang dari atau sama dengan 12 dikategorikan kedalam rumah tangga tidak miskin.
5. Rumah tangga dengan bahan bakar utama untuk memasak gas elpigi 3kg, 12 kg, tidak memasak, listrik, elpigi 5,5 kg blue gas, bio gas serta rumah tangga tersebut menerima beras miskin dan pekerjaan kepala rumah tangga dibidang pertanian padi/palawija serta penggalian atau pertambangan  dikategorikan kedalam rumah tangga miskin.
6. Rumah tangga dengan bahan bakar utama untuk memasak gas elpigi 3kg, 12 kg, tidak memasak, listrik, elpigi 5,5 kg blue gas, bio gas serta rumah tangga tersebut menerima beras  miskin  dan  pekerjaan  kepala  rumah  tangga  selain  dibidang  pertanian padi/palawija  serta  penggalian  atau  pertambangan    dikategorikan  kedalam  rumah tangga tidak miskin.
Berikut hasil tingkat akurasi hasil klasifikasi kemiskinan di kota Semarang menggunakan CART
Tabel 4 Hasil Akurasi Klasifikasi Kemiskinan Di Kota Semarang Menggunakan CART
Observed Predicted Tidak Miskin Miskin Percent Correct Tidak Miskin 882 1 99,9% Miskin 44 3 6,4% Overall Percentage 99,6% 0,4% 95,2%
Tabel  4  menunjukan  hasil  akurasi  klasifikasi  menggunakan  CART.  Berdasarkan  hasil klasifikasi akurasinya mencapai 95,2%. Hasil klasifikasi menggunakan CART lebih bagus dibandingkan  dengan  menggunakan  CHAID  Selanjutnya  adalah  menganalisis  variabel independen yang dianggap kurang sesuai dan sangat mempengaruhi klasifikasi kemiskinan di kota Semarang. Variabel yang selalu ada dalam penentuan miskin dan tidak miskin pada metode  CART,  dan  CHAID  adalah  variabel  penerimaan  beras  miskin.  Kategori  yang dianggap  tidak  sesuai  adalah  menerima  beras  miskin  akan  tetapi  dikategorikan  kedalam
rumah tangga tidak miskin. Oleh karena itu variabel penerimaan beras miskin perlu dikaji lebih lanjut terhadap faktor-faktor yang menjadi penentu dalam penerimaan beras miskin. Selanjutnya variabel penerimaan beras miskin akan menjadi variabel dependen yang akan dianalisis.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  yang  dilakukan  pemodelan  menggunakan  CART menghasilkan  akurasi  yang  lebih  bagus  dibandingkan  dengan  CHAID.  Variabel  yang menjadi  penentu  klasifikasi  kemiskinan  untuk  Algoritma  CART  lebih  beragam dibandingkan dengan CHAID. Klasifikasi kemiskinan menggunakan CART menghasilkan pohon  klasifikasi  yang  lebih  beragam  dibandingkan  dengan  CHAID.  Sedangkan  faktor- faktor  yang  mempengaruhi  klasifikasi  kemiskinan  menggunakan  CHAID  antara  lain penerimaan  beras  miskin,  bahan  bangunan  utama  dinding  rumah,  dan  bahan  bakar  utama untuk memasak. Sedangkan dengan Algoritma CART variabel yang mempengaruhi adalah bahan  bakar  utama  untuk memasak,  penerimaan  beras  miskin,  banyaknya  anggota  rumah tangga,  tempat  pembuangan  akhir,  sumber  air  minum,  lapangan  usaha  kepala  rumah tangga, bahan banyunan atap, bahan bangunan dinding rumah.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  Universitas  Diponegoro  atas  dukungan  dana  untuk  skim  penelitian Riset Pengembangan dan Penerapan (RPP) pendanaan tahun 2018 dengan nomor kontrak Nomor: 474-26/UN7.P4.3/PP/2018 Tanggal 2 Juli 2018.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan  Pusat  Statistik.  2014. Perhitungan  Dan  Analisis  Kemiskinan  Makro  Indonesia Tahun 2014 . Jakarta: Badan Pusat Statistik
Breiman,  L.,  Friedman,  J.H.,  Olshen,  R.A.,  dan  Stone,  C.J.  1984. Classification  And Regression Trees , New York: Chapman & Hall.
Wikass,  G.V.  1980.  An  Exploratory  Technique  for  Investigating  Large  Quantities  of Categorical Data. Applied Statistics , 29(2), 119-127.
Kim,  H.  dan  Loh,  W.Y.  2001.  Classification  Trees  with  Unbiased  Multiway  Splits. Am. Statist. Assoc . 96, 590-604.
Larose,  D.  T.  2005. Discovering Knowledge in Data “An Introduction to Data Mining”. New Jersey: John Wiley dan Sons, Inc.
Lewis, R.J. 2000. An Introduction to Classification And Regression Tree (CART) Analysis, Annual  Meeting  of  the  Society  For  Academic  Emergency  Medicine  in  San Fransisco, California, Department of Emergency Medicine, California.
Onder, E. dan Uyar, S. 2017. CHAID analysis to determine Socioeconomic Variables that explain  student  academic  success. Universal  Journal  of  Educational  Research , 4(4), 608-619.
Rokach,  L.  dan  Maimon,  O.  2008. Data  Mining  with  Decision  Trees  “Theory  and Apllication” . USA: World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd.
Lampiran: Pohon Klasifikasi dengan Algoritma CART