## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
Klasifikasi Indeks Kedalaman Kemiskinan Provinsi Sulawesi Selatan Berbasis Decision Tree , K- Nearest Neighbor , Naive Bayes , Neural Network , dan Random Forest
Muhammad Faozan Mulad Khalik #1 , Fatchul Arifin #2
# Elektronika dan Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Yogyakarta Jl. Colombo Yogyakarta No.1, Karang Malang, Kabupaten Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta
1 faozanfcb@gmail.com
2 fatchul@uny.ac.id
Abstrak—  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan klasifikasi  indeks  kedalaman  kemiskinan  dengan  metode terbaik  untuk  kabupaten/kota  di  Provinsi  Sulawesi  Selatan dengan  membandingkan  metode  Decision  Tree,  K-Nearest Neighbor, Naïve Bayes, Neural Network, dan Random Forest. Penelitian  ini  menggunakan  metode  kuantitatif  dengan menggunakan data sekunder yang diperoleh dari situs resmi Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Sulawesi  Selatan.  Pada penelitian ini digunakan 168 data latih yang bersumber dari data tahun 2014 sampai dengan data tahun 2021, kemudian untuk data uji yang digunakan yaitu 24 data yang bersumber dari data tahun 2022. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa  metode  K-NN  dan  Neural  Network  memperoleh performa  paling  tinggi  dibandingkan  dengan  metode  lain tingkat  akurasi  79,17%,  precission  85,71%,  recall  80%. Namun  pada  penilaian  parameter  AUC,  metode  Neural Network  lebih  unggul  dibandingkan  metode  K-NN  dengan skor AUC 0,837. Sehingga dapat disimpulkan bahwa metode Neural  Network  ini  dapat  dijadikan  sebagai  metode  untuk melakukan  klasifikasi  indeks  kedalaman  kemiskinan kabupaten/kota Provinsi Sulawesi Selatan.

## Kata  kunci
— Decision  Tree,  K-Nearest  Neighbor,  Naïve Bayes, Neural Network, Random Forest, Klasfikasi

## I. P ENDAHULUAN
Kemiskinan  merupakan  persoalan  yang  dihadapi  oleh berbagai  negara,  terutama  negara-negara  berkembang seperti Indonesia. Individu dianggap miskin ketika mereka tidak  memiliki  kemampuan  untuk  memenuhi  kebutuhan dasar  minimum  yang  layak,  seperti  sandang,  pangan, perumahan,  dan  kebutuhan  sosial.  Kemiskinan  juga mencerminkan ketidakmampuan masyarakat dalam memenuhi  standar  minimum  kebutuhan  primer  dan sekunder  yang  penting  [1].  Kemiskinan  terjadi  akibat terbatasnya  aset  dan  pendapatan  yang  dapat  mencukupi kebutuhan  dasar  seperti  pakaian,  makanan,  perumahan, akses  kesehatan,  dan  Pendidikan  [2].  Selain  berdampak pada kondisi materi dan kebutuhan dasar, kemiskinan juga
memiliki  implikasi  yang  melampaui  aspek  ekonomi. Kemiskinan  dapat  membatasi  akses  individu  terhadap kesempatan pendidikan yang layak, menghambat pertumbuhan  ekonomi  suatu  negara,  dan  memperburuk kesenjangan  sosial.  Oleh  karena  itu,  memahami  dan mengatasi  kemiskinan  merupakan  tantangan  yang  perlu diatasi dengan pendekatan yang holistik dan terintegrasi.
Di  Indonesia,  tingkat  kemiskinan  yang  tinggi disebabkan oleh berbagai faktor, termasuk pengangguran, inflasi,  pertumbuhan  ekonomi,  dan  pendidikan.  Tingkat kemiskinan yang tinggi juga berdampak negatif pada akses pendidikan  yang  berkualitas  bagi  anak-anak,  kesulitan dalam  membiayai  kesehatan,  keterbatasan  tabungan, kesulitan  mengakses  pelayanan  publik,  keterbatasan perlindungan  sosial  untuk  keluarga,  dan  peningkatan urbanisasi  masyarakat  [3].  Kemiskinan  dapat  dikenali melalui  indikator  seperti  rendahnya  tingkat  pendidikan, kondisi  kesehatan  yang  tidak  memadai,  serta  tingkat kesejahteraan  yang  rendah  di  tengah  masyarakat  dengan pendapatan yang minim, sehingga menghasilkan ketidakseimbangan sosial.
Tingkat kemiskinan yang tinggi menjadi tantangan yang mendesak. Provinsi Sulawesi Selatan ini memiliki potensi sumber  daya  alam  yang  besar,  namun  kesenjangan pembangunan antara daerah perkotaan dan pedesaan serta keterbatasan akses ke layanan dasar masih menjadi kendala yang harus diatasi. Mengklasifikasikan tingkat kedalaman kemiskinan di provinsi akan membantu pemerintah daerah dan stakeholder terkait  merancang  kebijakan  yang  lebih efektif  dan  tepat  sasaran  dalam  penanggulangan kemiskinan.
Klasifikasi melibatkan langkah-langkah dalam mencari sekumpulan model (fungsi) yang mampu menggambarkan dan membedakan berbagai kelas data atau konsep, dengan tujuan  menggunakan  model  tersebut  untuk  memprediksi kelas suatu objek yang belum diketahui kelasnya. [4].
Dalam konteks ini, terdapat beberapa metode yang dapat digunakan  untuk  mengklasifikasikan  tingkat  kedalaman kemiskinan  di  provinsi  Sulawesi  Selatan,  antara  lain metode Decision  Tree,  K-NN,  Naïve  Bayes,  Neural Network, dan Random  Forest .  Dalam  penelitian  ini, perbandingan akurasi dari beberapa metode tersebut dapat memberikan  kontribusi  dalam  pengembangan  metode klasifikasi dan analisis data untuk pemodelan kemiskinan, sehingga  dapat  diterapkan  dalam  studi-studi  selanjutnya dengan fokus yang serupa atau di wilayah lain yang relevan.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menentukan metode yang cocok digunakan untuk melakukan klasifikasi indeks  kedalaman  kemiskinan  kabupaten/kota  Provinsi Sulawesi  Selatan.  Penelitian  ini  menggunakan  metode kuantitatif  dengan  menggunakan  data  sekunder  yang diperoleh dari website resmi Badan Pusat Statistik Provinsi Sulawesi Selatan.

## A. Dataset
Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data sekunder  yang  diperoleh  dari  website  resmi  Badan  Pusat Statistik  Provinsi  Sulawesi  Selatan  sebanyak  192  data. Data tersebut merupakan data yang akan digunakan sebagai data  latih  dan  data  uji.  Pada  penelitian  ini  terdapat,  3 variabel  independen,  dan  1  variabel  dependen.  Variabel independent meliputi  (X1)  tingkat  pengangguran  terbuka, (X2) indeks pembangunan manusia, dan (X3) pengeluaran perkapita,  kemudian  untuk  variable  dependen  adalah  (Y) indeks kedalaman kemiskinan. Data latih meliputi data dari tahun  2014  sampai  dengan  tahun  2021,  tetapi  tanpa  data tahun  2016  karena  salah  satu  variable  tidak  terdapat  data pada  tahun  2016.  Kemudian  untuk  data  uji  adalah  data tahun 2022.

## B. Penentuan Label
Penentuan  label  dilakukan  dengan  kriteria  jika  P1 (indeks  kedalaman  kemiskinan)  <  rata-rata  P0  (indeks kedalaman  kemiskinan)  maka  diberikan  kode  “Rendah”. Sedangkan, jika P1 (indeks kedalaman kemiskinan) ≥ rata- rata  P1  (indeks  kedalaman  kemiskinan)  maka  diberikan kode “Tinggi”.

## C. Normalisasi Data
Pemilihan  satuan  pengukuran  dalam  data  yang digunakan  dapat  berdampak  pada  analisis  data.  Sebagai contoh, jika variabel pengeluaran per kapita diukur dalam rupiah  atau  ribuan,  sementara  variabel  lain  diukur  dalam persentase,  hal  tersebut  dapat  menghasilkan  perbedaan dalam hasil analisis. Maka dari itu perlu dilakukan proses normalisasi  data  dengan  menggunakan  fungsi  aktivasi sigmoid  yang  merupakan  fungsi  asimtotik  (tidak  pernah mencapai  0  ataupun  1).  Sehingga  normalisasi  data  yang dilakukan  pada  interval  yang  lebih  kecil,  misalnya  pada interval [0,1 hingga 0,9] dengan menggunakan persamaan berikut :
𝑋 = 0,8 (𝑥−𝑎) 𝑏−𝑎 0,1 (1) [5]
Keterangan : 0,8 = Ketetapan x  = Nilai data ke-n a  = Nilai data yang paling rendah b  = Nilai data yang paling tinggi
Berikut ini merupakan hasil dari normalisasi data latih dan juga data uji yang digunakan :
TABEL I H ASIL N ORMALISASI D ATA LA TIH
No. X1 X2 X3 Y 1 0,20173 0,338 0,309207 Tinggi 2 0,21931 0,40816 0,424763 Rendah 3 0,26884 0,38439 0,512754 Rendah 4 0,17883 0,2173 0,320601 Tinggi 5 0,26138 0,33649 0,418221 Rendah 6 0,28109 0,43343 0,341845 Rendah 7 0,19108 0,33762 0,341919 Rendah 8 0,38762 0,43795 0,454167 Tinggi 9 0,36418 0,39269 0,489966 Tinggi 10 0,41105 0,46511 0,453064 Rendah ….. ….. ….. ….. ….. 159 0,2012 0,38175 0,428292 Rendah 160 0,12663 0,39873 0,330304 Rendah 161 0,3237 0,32216 0,287448 Tinggi 162 0,22783 0,23692 0,1 Rendah 163 0,14794 0,30556 0,422779 Tinggi 164 0,48349 0,41306 0,514959 Rendah 165 0,24913 0,27727 0,15447 Tinggi 166 0,63262 0,77515 0,751659 Rendah 167 0,43023 0,63597 0,576192 Rendah 168 0,48349 0,6356 0,504227 Rendah
TABEL II H ASIL N ORMALISASI D ATA U JI No. X1 X2 X3 Y 1 0,164769 0,243191 0,25166 Tinggi 2 0,148399 0,331684 0,373427 Rendah 3 0,252313 0,302779 0,470515 Rendah 4 0,216014 0,1 0,249949 Tinggi 5 0,245907 0,241412 0,357544 Rendah 6 0,290747 0,360589 0,28147 Rendah 7 0,186833 0,242301 0,274465 Rendah 8 0,417438 0,361034 0,411057 Tinggi 9 0,430961 0,307226 0,444777 Tinggi 10 0,437367 0,384603 0,400631 Rendah 11 0,220285 0,183602 0,237895 Rendah 12 0,300712 0,303224 0,276909 Rendah 13 0,239502 0,328127 0,519059 Rendah 14 0,3121 0,408171 0,490552 Rendah 15 0,257295 0,404169 0,46799 Rendah 16 0,1 0,467315 0,393138 Tinggi 17 0,33274 0,377043 0,321869 Tinggi 18 0,223843 0,311228 0,1 Rendah 19 0,258719 0,339244 0,468235 Tinggi 20 0,37758 0,490884 0,545856 Rendah 21 0,200356 0,332574 0,174119 Tinggi 22 0,9 0,9 0,9 Rendah 23 0,457295 0,696331 0,624781 Rendah 24 0,642349 0,712785 0,574038 Tinggi

## D. Pengembangan Model Uji Klasifikasi
Dalam tahap pemodelan ini memproses klasifikasi data menggunakan  lima  metode,  yaitu Decision  Tree,  K-
Nearnest Neighbor, Naïve Bayes, Neural Network, Random Forest.
1) Decision  Tree: adalah  representasi  visual  dalam bentuk  diagram  aliran  yang  menyerupai  sebuah  pohon. Decision  tree digunakan  sebagai  pendekatan  untuk melakukan klasifikasi data. Dalam decision tree , kita dapat menemukan  fitur  dan  pola  dalam  jumlah  besar. Kemampuan  ini  membuat decision  tree digunakan  secara luas dalam eksplorasi data dan pemodelan prediktif selama lebih dari dua dekade. Decision tree memiliki dasar yang kuat  dalam  bidang  pembelajaran  mesin  dan  kecerdasan buatan [6].
2) K-Nearest  Neighbor (K-NN)  adalah  suatu pendekatan  atau  metode  dalam data  mining yang digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi.  Metode  ini bertujuan untuk mencari atau memprediksi nilai atau kelas di  masa  depan  [7].  Metode K-Nearest  Neighbor (K-NN) adalah salah satu metode yang paling sederhana dalam data mining. Tujuan metode ini adalah untuk menentukan hasil klasifikasi  berdasarkan  jarak  terdekat  antara  setiap  objek data.  Prosesnya  dimulai  dengan  membagi  data  awal menjadi  dua  bagian,  yaitu  data  training  dan  data  testing. Kemudian,  jarak  antara  setiap  data  testing  dengan  data training dihitung. Pada penelitian ini penentuan jarak yang digunakan yaitu dengan menggunakan metode Chebyshev Distance . Chebyshev  Distance adalah  metode  yang  pengukuran jarak berdasarkan nilai absolut atau nilai mutlak dari selisih sepasang titik koordinat. Jika memiliki dua vektor dengan nilai berbeda untuk setiap elemen, jarak yang diukur oleh chebyshev  adalah  berdasarkan  pada  nilai  mutlak  dari perbedaan antara elemen-elemen pada vektor tersebut dan jumlah data secara otomatis harus sama [8].
3) Naive  Bayes adalah  metode  klasifikasi  yang menggunakan peluang dengan menghitung frekuensi serta kombinasi  nilai  dalam  dataset  yang  diberikan  untuk menentukan  peluang  hasil.  Metode  ini  adalah  metode klasifikasi  peluang  sederhana  yang  menghitung  sejumlah peluang  dengan  menjumlahkan  frekuensi  dan  kombinasi nilai dari dataset yang diberikan [9].
Algoritma Naive Bayes adalah salah satu metode populer dalam data  mining yang  termasuk  dalam  sepuluh  metode klasifikasi data  mining yang  paling  terkenal  di  antara algoritma lainnya.[10]. Data mining ini berarti menganalisis suatu data yang berbeda dan meringkas data tersebut menjadi informasi yang berguna.
4) Backpropagation Neural Network (BNN) merupakan suatu metode pelatihan yang memiliki struktur dengan  beberapa  lapisan.  Metode  ini  menggunakan  nilai error dari output sebagai  acuan  untuk  memperbarui bobotnya  melalui  proses  yang  bergerak  ke  belakang ( backward ).  Untuk  mendapatkan  nilai  tersebut,  terlebih dahulu  harus  dilakukan  tahap forward  propagation [11]. Metode pengenalan adalah langkah awal dalam mempersiapkan data yang akan diproses oleh BNN. Di sisi lain,  metode  pelatihan  merupakan  proses  di  mana  BNN
dilatih untuk mengenali data dan menyimpan pengetahuan atau informasi yang diperoleh ke dalam bobot-bobotnya.
Pelatihan  BNN  terdiri  dari  tiga  tahap  utama:  tahap feedforward , tahap backpropagation , dan tahap modifikasi bobot. Pada tahap feedforward , pola input diproses secara berurutan,  mulai  dari  lapisan input dan  bergerak  menuju lapisan output. Selama tahap backpropagation , setiap unit output menerima pola target yang sesuai dengan pola input , yang  memungkinkan  penghitungan  kesalahan.  Kesalahan ini  kemudian  dipropagasikan  kembali  melalui  jaringan. Secara  bersamaan,  pada  tahap  modifikasi  bobot, penyesuaian  dilakukan  pada  bobot  untuk  meminimalkan terjadinya  kesalahan.  Ketiga  tahap  ini  diulang  secara iteratif sampai kriteria penghentian tertentu terpenuhi [12].
5) Random  Forest adalah  pengembangan  dari metode Decision  Tree yang  menggabungkan  beberapa Decision  Tree secara  simultan. Random  Forest memiliki beberapa  keunggulan,  seperti  kemampuannya  dalam meningkatkan  akurasi  prediksi  saat  terdapat  data  yang hilang,  serta  dalam  menangani  data  outlier.  Selain  itu, Random  Forest juga  efisien  dalam  penyimpanan  data. Selain itu, Random Forest menggabungkan proses seleksi fitur, memungkinkannya untuk mengidentifikasi fitur yang paling relevan dan meningkatkan kinerja model klasifikasi. Kemampuan  seleksi  fitur  ini  memberdayakan Random Forest untuk secara efektif menangani dataset besar yang berisi parameter yang rumit [13].
Dalam  penelitian  ini,  setiap  metode  klasifikasi  yang digunakan  telah  ditentukan  parameter-parameter  yang spesifik.  Berikut  adalah  parameter-parameter  yang digunakan untuk masing-masing metode klasifikasi :
TABEL III P ARAMETER M ETODE No. Metode Parameter
Nilai 1 Decision Tree Criterion Accuracy Maximal Depth 100 Confidence 0,1 Minimal Gain 0,5 Minimal Leaf
Size
10 2 K-NN k 5
Measure types Numerical Measures Numerical measure Chebychev Distance
3 Naïve Bayes Tidak terdapat parameter -
4 Neural Network Hidden layer 1 Hidden layer neuron 100 Training cycles 5000 Learning rate 0,05 Momentum 0,8 5 Random Forest Number of trees 100 Criteriom Accuracy Maximal depth 10 Confidence 0,5 Minimal gain 0,5 Minimal leaf size 2

## E. Model Testing dan Validasi
Pada  penelitian  ini,  untuk  mengevaluasi  model  akan dilakukan dengan menghitung beberapa parameter validasi untuk mengukur kinerja masing-masing metode. Parameter yang dimaksud adalah akurasi, precission, recall, dan AUC. Persamaan  (2),  (3),  dan  (4)  merupakan  rumus  untuk perhitungan akurasi, precission, dan recall. 𝑎𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 1 𝑁 ∑ 𝑖=1 𝑁 ( 𝑇𝑃 𝑖 +𝑇𝑁 𝑖 𝑇𝑃 𝑖 +𝑇𝑁 𝑖 +𝐹𝑃 𝑖 +𝐹𝑁 𝑖 ) (2) [14]
𝑊𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡𝑒𝑑 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 =   ( ∑ 𝑖=1 𝑁 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑖 +𝑁𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑖 ∑ 𝑖=1 𝑁 𝑁𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑖 ) (3)
𝑊𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡𝑒𝑑 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 =   ( ∑ 𝑖=1 𝑁 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑖 +𝑁𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑖 ∑ 𝑖=1 𝑁 𝑁𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑖 ) (4)
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑖 = 𝑇𝑃 𝑖 𝑇𝑃 𝑖 +𝐹𝑃 𝑖 (5)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑖 = 𝑇𝑃 𝑖 𝑇𝑃 𝑖 +𝐹𝑁 𝑖 (6) [15] Keterangan : 𝑁 = jumlah class /jumlah label 𝑖 = kelas ke-i
𝑁𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑖 = Jumlah data pada kelas ke-i
Perhitungan  yang  dihasilkan  dari  persamaan  (5)  akan digunakan  sebagai  dasar  untuk  memperoleh  solusi  pada persamaan (3), sementara hasil perhitungan dari persamaan (6)  akan  menjadi  faktor  pendukung  dalam  perhitungan persamaan (4).
Perhitungan AUC juga sangat direkomendasikan untuk memprediksi  label  biner  karena  secara  efektif  menilai kemampuan model untuk membedakan antara kelas positif dan negatif  pada berbagai ambang batas klasifikasi [16].

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Hasil Pengolahan Data

## 1. Decision Tree
Berikut  ini  merupakan  hasil  pengujian  dengan menggunakan metode Decision Tree :
TABEL IV H ASIL K LASIFIKASI M ETODE D ECISION T REE
No. Label Prediksi Confidence (Tinggi) Confidence (Rendah) 1 Tinggi Rendah 0,423 0,577 2 Rendah Rendah 0,423 0,577 3 Rendah Rendah 0,423 0,577 4 Tinggi Rendah 0,423 0,577 5 Rendah Rendah 0,423 0,577 6 Rendah Rendah 0,423 0,577 7 Rendah Rendah 0,423 0,577 8 Tinggi Rendah 0,423 0,577 9 Tinggi Rendah 0,423 0,577 10 Rendah Rendah 0,423 0,577 11 Rendah Rendah 0,423 0,577 12 Rendah Rendah 0,423 0,577 13 Rendah Rendah 0,423 0,577 14 Rendah Rendah 0,423 0,577 15 Rendah Rendah 0,423 0,577 16 Tinggi Rendah 0,423 0,577
No. Label Prediksi Confidence (Tinggi) Confidence (Rendah) 17 Tinggi Rendah 0,423 0,577 18 Rendah Rendah 0,423 0,577 19 Tinggi Rendah 0,423 0,577 20 Rendah Rendah 0,423 0,577 21 Tinggi Rendah 0,423 0,577 22 Rendah Rendah 0,423 0,577 23 Rendah Rendah 0,423 0,577 24 Tinggi Rendah 0,423 0,577
Berdasarkan  tabel  diatas,  dapat  dilihat  bahwa  dengan menggunakan metode Decision Tree jumlah prediksi yang benar adalah 15 dari 24 data, sehingga tingkat akurasi yang diperoleh adalah 62,5%. Kemudian untuk hasil parameter penilaiannya dapat dilihat pada tabel berikut :
TABEL V H ASIL P ARAMETER P ENILAIAN M ETODE D ECISION T REE Parameter Penilaian Skor Akurasi 62,5% Precission 62,5% Recall 100% AUC 0,500

## 2. K-NN (K-Nearest Neighbor)
Berikut  ini  merupakan  hasil  pengujian  dengan menggunakan metode K-NN :
TABEL VI H ASIL K LASIFIKASI M ETODE K-NN
No. Label Prediksi Confidence (Tinggi) Confidence (Rendah) 1 Tinggi Tinggi 0,617 0,382 2 Rendah Rendah 0,000 1,000 3 Rendah Rendah 0,214 0,785 4 Tinggi Tinggi 1,000 0,000 5 Rendah Rendah 0,398 0,601 6 Rendah Rendah 0,403 0,596 7 Rendah Rendah 0,220 0,779 8 Tinggi Tinggi 0,607 0,392 9 Tinggi Tinggi 0,819 0,180 10 Rendah Rendah 0,411 0,588 11 Rendah Rendah 0,400 0,599 12 Rendah Tinggi 0,584 0,415 13 Rendah Rendah 0,186 0,813 14 Rendah Rendah 0,407 0,592 15 Rendah Tinggi 0,608 0,391 16 Tinggi Tinggi 0,813 0,186 17 Tinggi Rendah 0,215 0,784 18 Rendah Tinggi 1,000 0,000 19 Tinggi Tinggi 0,611 0,388 20 Rendah Rendah 0,000 1,000 21 Tinggi Tinggi 0,816 0,183 22 Rendah Rendah 0,000 1,000 23 Rendah Rendah 0,000 1,000 24 Tinggi Rendah 0,401 0,598
Berdasarkan  tabel  diatas,  dapat  dilihat  bahwa  dengan menggunakan  metode K-NN jumlah  prediksi  yang  benar adalah  19  dari  24  data,  sehingga  tingkat  akurasi  yang diperoleh adalah 79,17%. Kemudian untuk hasil parameter penilaiannya dapat dilihat pada tabel berikut :
TABEL VII
H ASIL P ARAMETER P ENILAIAN M ETODE K-NN
Parameter Penilaian Skor Akurasi 79,17% Precission 85,71% Recall 80% AUC 0,833

## 3. Naïve Bayes
Berikut  ini  merupakan  hasil  pengujian  dengan menggunakan metode Naïve Bayes :
TABEL VIII H ASIL K LASIFIKASI M ETODE N AÏVE B AYES No. Label Prediksi Confidence (Tinggi) Confidence (Rendah) 1 Tinggi Tinggi 0,831 0,169 2 Rendah Tinggi 0,775 0,225 3 Rendah Tinggi 0,628 0,372 4 Tinggi Tinggi 0,672 0,328 5 Rendah Tinggi 0,778 0,222 6 Rendah Tinggi 0,786 0,214 7 Rendah Tinggi 0,828 0,172 8 Tinggi Tinggi 0,525 0,475 9 Tinggi Rendah 0,470 0,530 10 Rendah Rendah 0,480 0,520 11 Rendah Tinggi 0,793 0,207 12 Rendah Tinggi 0,802 0,198 13 Rendah Tinggi 0,508 0,492 14 Rendah Rendah 0,449 0,551 15 Rendah Tinggi 0,550 0,450 16 Tinggi Tinggi 0,569 0,431 17 Tinggi Tinggi 0,725 0,275 18 Rendah Tinggi 0,776 0,224 19 Tinggi Tinggi 0,615 0,385 20 Rendah Rendah 0,141 0,859 21 Tinggi Tinggi 0,821 0,179 22 Rendah Rendah 0,000 1,000 23 Rendah Rendah 0,001 0,999 24 Tinggi Rendah 0,000 1,000
Berdasarkan  tabel  diatas,  dapat  dilihat  bahwa  dengan menggunakan  metode Naïve  Bayes jumlah  prediksi  yang benar adalah 12 dari 24 data, sehingga tingkat akurasi yang diperoleh  adalah  50%.  Kemudian  untuk  hasil  parameter penilaiannya dapat dilihat pada tabel berikut :
TABEL IX H ASIL P ARAMETER P ENILAIAN M ETODE N AÏVE B AYES Parameter Penilaian Skor Akurasi 50% Precission 71,43% Recall 33,33% AUC 0,519

## 4. Neural Network
Berikut  ini  merupakan  hasil  pengujian  dengan menggunakan metode Neural Network :
TABEL X H ASIL K LASIFIKASI M ETODE N EURAL N ETWORK No. Label Prediksi Confidence (Tinggi) Confidence (Rendah) 1 Tinggi Tinggi 0,803 0,197 2 Rendah Rendah 0,265 0,735 3 Rendah Rendah 0,447 0,553 4 Tinggi Tinggi 0,544 0,456 5 Rendah Rendah 0,475 0,525 6 Rendah Rendah 0,370 0,630 7 Rendah Rendah 0,429 0,571 8 Tinggi Tinggi 0,533 0,467 9 Tinggi Tinggi 0,926 0,074 10 Rendah Rendah 0,146 0,854 11 Rendah Tinggi 0,576 0,424 12 Rendah Rendah 0,234 0,766 13 Rendah Rendah 0,001 0,999 14 Rendah Tinggi 0,562 0,438 15 Rendah Tinggi 0,550 0,450 16 Tinggi Tinggi 0,947 0,053 17 Tinggi Rendah 0,355 0,645 18 Rendah Rendah 0,354 0,646 19 Tinggi Tinggi 0,500 0,500 20 Rendah Rendah 0,000 1,000 21 Tinggi Tinggi 0,726 0,274 22 Rendah Rendah 0,000 0,999 23 Rendah Rendah 0,000 1,000 24 Tinggi Rendah 0,372 0,628
Berdasarkan  tabel  diatas,  dapat  dilihat  bahwa  dengan menggunakan  metode Neural  Network jumlah  prediksi yang benar adalah 19 dari 24 data, sehingga tingkat akurasi yang  diperoleh  adalah  79,17%.  Kemudian  untuk  hasil parameter penilaiannya dapat dilihat pada tabel berikut :
TABEL XI H ASIL P ARAMETER P ENILAIAN M ETODE N EURAL N ETWORK Parameter Penilaian Skor Akurasi 79,17% Precission 85,71% Recall 80% AUC 0,837

## 5. Random Forest
Berikut  ini  merupakan  hasil  pengujian  dengan menggunakan metode Random Forest :
TABEL XII H ASIL K LASIFIKASI M ETODE R ANDOM F OREST
No. Label Prediksi Confidence (Tinggi) Confidence (Rendah) 1 Tinggi Tinggi 0,756 0,244 2 Rendah Tinggi 0,692 0,308 3 Rendah Rendah 0,342 0,658 4 Tinggi Tinggi 0,682 0,318 5 Rendah Rendah 0,368 0,632 6 Rendah Rendah 0,425 0,575 7 Rendah Tinggi 0,638 0,362 8 Tinggi Rendah 0,305 0,695 9 Tinggi Rendah 0,312 0,688 10 Rendah Rendah 0,315 0,685 11 Rendah Tinggi 0,654 0,346 12 Rendah Rendah 0,471 0,529 13 Rendah Rendah 0,276 0,724
No. Label Prediksi Confidence (Tinggi) Confidence (Rendah) 14 Rendah Rendah 0,282 0,718 15 Rendah Rendah 0,320 0,680 16 Tinggi Tinggi 0,627 0,373 17 Tinggi Rendah 0,356 0,644 18 Rendah Tinggi 0,693 0,307 19 Tinggi Rendah 0,324 0,676 20 Rendah Rendah 0,266 0,734 21 Tinggi Tinggi 0,750 0,250 22 Rendah Rendah 0,278 0,722 23 Rendah Rendah 0,266 0,734 24 Tinggi Rendah 0,283 0,717
Berdasarkan  tabel  diatas,  dapat  dilihat  bahwa  dengan menggunakan  metode Random  Forest jumlah  prediksi yang benar adalah 15 dari 24 data, sehingga tingkat akurasi yang  diperoleh  adalah  62,5%.  Kemudian  untuk  hasil parameter penilaiannya dapat dilihat pada tabel berikut :
TABEL XIII H ASIL P ARAMETER P ENILAIAN M ETODE R ANDOM F OREST Parameter Penilaian Skor Akurasi 62,50% Precission 62,50% Recall 100% AUC 0,500

## B. Pembahasan dan Diskusi
Setelah melakukan uji klasifikasi menggunakan masing- masing metode, langkah selanjutnya adalah membandingkan hasil-hasil uji tersebut. Berikut ini adalah perbandingan hasil uji yang dilakukan :
TABEL XIV P ERBANDINGAN H ASIL P ARAMETER T IAP M ETODE Metode Akurasi Precission Recall AUC Decision Tree 62,50% 62,50% 100% 0,500 K-NN 79,17% 85,71% 80% 0,833 Naïve Bayes 50% 71,43% 33,33% 0,519 Neural Network 79,17% 85,71% 80% 0,837 Random Forest 62,50% 62,50% 100% 0,500
Berdasarkan hasil yang diperoleh dari tabel 14, terdapat lima  metode  yang  digunakan.  Dalam  perbandingan  ini, metode Naïve  Bayes menunjukkan  hasil  yang  sangat rendah  dibandingkan  dengan  metode-metode  lainnya.  Di sisi lain, metode K-NN dan Neural Network mencapai hasil yang  sangat  tinggi  jika  dibandingkan  dengan  metode- metode  lainnya.  Meskipun  demikian,  dalam  parameter penilaian  AUC,  terlihat  bahwa  metode Neural  Network sedikit  lebih  unggul  daripada  metode K-NN .  Oleh  karena itu,  dalam  konteks  klasifikasi  indeks  kedalaman kemiskinan  untuk  kabupaten/kota  di  Provinsi  Sulawesi Selatan,  disarankan  untuk  menggunakan  metode Neural Network .

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan terhadapat lima metode klasifikasi, metode K-NN dan Neural Network menunjukkan  performa  tertinggi  dengan  tingkat  akurasi 79,17%,  precision  85,71%,  dan  recall  80%.  Namun, metode Neural  Network lebih  unggul  dari  metode K-NN pada  skor  AUC  dengan  nilai  0,837.  Sehingga  dapat disimpulkan bahwa diantara kelima metode Decision Tree, K-NN, Naïve Bayes, Neural Network, dan Random Forest , metode Neural  Network dapat  dijadikan  sebagai  metode untuk melakukan klasifikasi indeks kedalaman kemiskinan kabupaten/kota Provinsi Sulawesi Selatan.

## R EFERENSI
[1] A. Bahauddin, A. Fatmawati, and P. F. Sari, “Analisis Clustering Provinsi  Di  Indonesia  Berdasarkan  Tingkat  Kemiskinan Menggunakan Algoritma K-Means,” Jurnal  Manajemen Informatika & Sistem Informasi , vol. 4, pp. 1–8, 2021.
[2] D. Vita Ferezagia, “Analisis Tingkat Kemiskinan di Indonesia,” 2018.
[3] P. : Amset, I. Batusangkar, I. B. Press, N. Putu, N. Hendayanti, and  M.  Nurhidayati,  “Regresi  Logistik  Biner  dalam  Penentuan Ketepatan Klasifikasi  Tingkat Kedalaman Kemiskinan  Provinsi- Provinsi di Indonesia,” Sainstek : Jurnal Sains dan Teknologi , vol. 12, no. 2, pp. 63–70, Dec. 2020, Accessed: Jun. 27, 2023. [Online]. Available:
https://ojs.iainbatusangkar.ac.id/ojs/index.php/sainstek/article/vie w/2483
[4] D.  F.  Ristianti  and  S.  Suparman,  “Komparasi  Algoritma Klasifikasi  Data  Mining,” Science,  Technology,  Engineering, Economics, Education, and Mathematics , vol. 1, no. 1, Feb. 2020,
Accessed: Jun. 27, 2023. [Online]. Available:
http://seminar.uad.ac.id/index.php/STEEEM/article/view/2877
[5] N. M. Sukarno, P. W. Wirawan, and S. Adhy, “Perancangan dan Implementasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropogation  Untuk Mendiagnosa  Penyakit  Kulit,” Jurnal  Masyarakat  Informatika , vol. 5, no. 10, 2014.
[6] H.  Sastypratiwi,  H.  Muhardi,  and  J.  H.  Hadari  Nawawi,  “Uji Komparasi  Algoritma  Naïve  Bayes  dan  Decision  Tree Classification  Menggunakan  Covid-19  Dataset,” JEPIN  (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) , vol. 8, no. 1, pp. 1–6, Apr. 2022, Accessed: Jul. 12, 2023. [Online]. Available: https://jurnal.untan.ac.id/index.php/jepin/article/view/49841
[7] M.  A.  Lusiandro,  S.  M.  Nasution,  and  C.  Setianingsih, “Implementation  of  the  advanced  traffic  management  system using  k-nearest  neighbor  algorithm,” 2020  International Conference on Information Technology Systems and Innovation, ICITSI  2020  -  Proceedings ,  pp.  149–154,  Oct.  2020,  doi: 10.1109/ICITSI50517.2020.9264952.
[8] G.  Putri,  I.  Rani,  A.  Aziz,  M.  Priyono,  and  T.  Sulistyono, “IMPLEMENTASI EUCLIDEAN DAN CHEBYSHEV DISTANCE PADA K-MEDOIDS CLUSTERING,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , vol. 6, no. 2, pp. 710–715, Oct. 2022, doi: 10.36040/JATI.V6I2.5443.
[9] R.  Y.  Hayuningtyas,  “Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes  untuk Rekomendasi Pakaian Wanita,” Jurnal Informatika , vol. 6, no. 1, pp. 18–22, Apr. 2019, Accessed: Jul. 02, 2023. [Online]. Available: https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji/article/view/4685
[10]  R.  Amegia  Saputra,  A.  Ruslan  Taufik,  L.  Saumi  Ramdhani,  R. Oktapiani,  E.  Marsusanti,  and  A.  BSI  Sukabumi,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Dalam  Menentukan  Metode  Kontrasepsi Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” SNIT 2018 , vol. 1, no. 1, pp.  106–111,  Jul.  2018,  Accessed:  Jul.  02,  2023.  [Online]. Available: https://seminar.bsi.ac.id/snit/index.php/snit- 2018/article/view/31
[11]  M.  F.  Andrijasa  and  M.  Mistianingsih,  “Penerapan  Jaringan Syaraf  Tiruan  Untuk  Memprediksi  Jumlah  Pengangguran  di
Provinsi  Kalimantan  Timur  Dengan  Menggunakan  Algoritma Pembelajaran  Backpropagation,” Informatika  Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer , vol. 5, no. 1, pp. 50–54, Jun. 2016, Accessed:  Jun.  27,  2023.  [Online].  Available:  https://e- journals.unmul.ac.id/index.php/JIM/article/view/44
[12]  A.  Jumarwanto,  R.  Hartanto,  and  D.  Prastiyanto,  “APLIKASI JARINGAN SARAF TIRUAN BACKPROPAGATION UNTUK MEMPREDIKSI PENYAKIT THT DI RUMAH SAKIT MARDI RAHAYU KUDUS,” Jurnal Teknik Elektro , vol. 1, no. 1, p. 11, 2009, Accessed: Jun. 27,  2023. [Online]. Available: https://journal.unnes.ac.id/nju/index.php/jte/article/view/1601
[13]  S.  Devella,  Y.  Yohannes,  and  F.  N.  Rahmawati,  “Implementasi Random  Forest  Untuk  Klasifikasi  Motif  Songket  Palembang Berdasarkan  SIFT,” JATISI  (Jurnal  Teknik  Informatika  dan Sistem  Informasi) ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  310–320,  Aug.  2020,  doi: 10.35957/JATISI.V7I2.289.
[14]  C.  Leordeanu,  C.-O.  Truic,  and  alin  Adrian  LEORDEANU, “Classication  of  an  Imbalanced  Data  Set  using  Decision  Tree Algorithms CLASSIFICATION OF AN IMBALANCED DATA SET  USING  DECISION  TREE  ALGORITHMS,” U.P.B.  Sci. Bull.,  Series  C ,  vol.  79,  2017,  [Online].  Available: https://www.researchgate.net/publication/322103560
[15]  L. Fu, P. Liang, X. Li, and C. Yang, “A machine learning based ensemble  method  for  automatic  multiclass  classification  of decisions,” in ACM International Conference Proceeding Series , Association for Computing Machinery, Jun. 2021, pp. 40–49. doi: 10.1145/3463274.3463325.
[16]  M.  K.  Hasan,  M.  A.  Alam,  D.  Das,  E.  Hossain,  and  M.  Hasan, “Diabetes  prediction  using  ensembling  of  different  machine learning classifiers,” IEEE Access , vol. 8, pp. 76516–76531, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2989857.