JURNAL GAUSSIAN, Volume 9, Nomor 4, Tahun 2020, Halaman 525 - 534 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/
KLASIFIKASI STATUS KEMISKINAN RUMAH TANGGA DENGAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINES (SVM) DAN CLASSIFICATION AND REGRESSION TREES (CART) MENGGUNAKAN GUI R

## (Studi Kasus di Kabupaten Wonosobo Tahun 2018)
Lutfia  Nuzula 1 , Alan Prahutama 2 ,  Arief Rachman Hakim 3
1,2,3 Departemen Statistika,  Fakultas  Sains dan Matematika,  Universitas  Diponegoro e-mail : lutfianuzula@students.undip.ac.id

## ABSTRACT
The poor are people  who have average monthly  expenditures  per capita below  the poverty line.  Wonosobo  District  became the poorest  district  in  Central  Java in  2011-2018,  although  the percentage of poor people  has decreased every year. It cannot be separated from the efforts of the Wonosobo  District  Government  to  overcome  poverty  through  various  programs.  This  study classified  households  in  Wonosobo  District  in  2018  as poor  and  non-poor  based on  influencing factors. This  study  used  the Support Vector Machines (SVM) method  to  be  compared  with  the Classification and Regression  Trees (CART)  method.  It  used  the  data  from  the  2018  National Socio-Economic  Survey  of Central  Java with  a total  of 795  observations.  Result  of the research using  the SVM method  and the RBF kernel,  the classification  accuracy reaches 89.82% then  the classification  accuracy  using  the  CART  method  reaches  87.08%.  GUI  designed  by  RShiny package can make easier for users to analyze the SVM and CART with the valid  output.
Keywords :  Poverty, Support Vector  Machines (SVM), Classification and Regression Trees (CART), Accuracy

## 1. PENDAHULUAN
Menurut  Nugroho  (1995)  definisi  kemiskinan  dibentuk  berdasarkan  identifikasi  dan pengukuran  terhadap  sekelompok  masyarakat  atau  golongan  yang  selanjutnya  disebut  miskin. Setiap negara memiliki  definisi  sendiri  mengenai suatu masyarakat dikategorikan  miskin  atau tidak miskin,  hal  ini  dikarenakan  kondisi  yang  disebut  miskin  bersifat  relatif  untuk  setiap  negara. Definisi  kemiskinan  ditentukan  menurut  kriteria  atau ukuran  yang  didasarkan  pada  pendapatan rata-rata, kemampuan  konsumsi  rata-rata, akses terhadap fasilitas kesehatan maupun  pendidikan.
Dalam  tujuh  tahun  terakhir,  Kabupaten  Wonosobo  menjadi  kabupaten  yang  memilik i presentase  angka  kemiskinan  tertinggi  di  Jawa Tengah.  Berbagai  program  dan  kegiatan  yang dicanangkan  pemerintah  belum  memberikan  kontribusi  yang signifikan  dalam  menurunkan  angka kemiskinan.  Hal  ini  dikarenakan  data  terpadu  sebagai  basis  data  penanggulangan  kemiskin an belum  dipakai  sebagai  dasar  penerima  sasaran,  sehingga  banyak  keluarga  miskin  yang  belum menerima  bantuan perlindungan  sosial.
Salah  satu upaya yang dapat dilakukan  untuk  menanggulangi  masalah kemiskinan  adalah dengan  melakukan  klasifikasi  status  kemiskinan  rumah  tangga  di  Kabupaten  Wonosobo  tahun 2018  berdasarkan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi.  Pengklasifikasian  status  rumah  tangga  ini bertujuan  untuk  mengetahui  layak atau tidaknya  suatu rumah  tangga menerima  bantuan  program penanggulangan  kemiskinan.Menurut  Prasetyo  (2012),  klasifikasi  merupakan  suatu  pekerjaan menilai  objek  untuk  memasukkannya  kedalam  kelas  tertentu  dari  sejumlah  kelas  yang  tersedia. Metode  pengklasifikasian  yang  akan  digunakan  adalah Support Vector Machines (SVM)  dan Classification and Regression Trees (CART), serta dilakukan  perancangan interface dengan  R- Shiny  untuk  memudahkan user yang ingin  melakukan  analisis  klasifikasi  SVM dan CART tanpa membuat  pemograman  terlebih  dahulu.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Kemiskinan
Definisi  kemiskinan  yang  tertuang  dalam  Peraturan Presiden Republik  Indonesia  Nomor  7 Tahun  2005  tentang  Rencana Pembangunan  Jangka  Menengah  Nasional  (RPJMN) 2004-2009 bahwa kemiskinan  merupakan  suatu kondisi  dimana  seseorang atau sekelompok  orang,  laki-laki dan perempuan,  tidak  terpenuhi  hak-hak  dasarnya untuk  mempertahankan  dan  mengembangkan kehidupan  yang bermartabat. Sedangkan definisi  kemiskinan  menurut Badan Pusat Statistik  (BPS) dan Departemen Sosial,  kemiskinan  adalah ketidakmampuan  individu  dalam memenuhi  kebutuhan dasar minimal  untuk  hidup  layak (baik  makanan maupun  non makanan).
Pemerintah  menggunakan  garis  kemiskinan  berdasarkan  ukuran  dari  BPS  (Badan  Pusat Statistik)  yang  dihitung  berdasarkan data Survei  Sosial-Ekonomi  Nasional  (SUSENAS) sebagai indikator  kemiskinan.  Dari  pengukuran  dengan  garis  kemiskinan,  diketahui  bahwa  penduduk miskin  merupakan  penduduk  yang  memiliki  rata-rata pengeluaran  perkapita  perbulan  dibawah garis kemiskinan.

## 2.2 Support Vector Machines
2.2.1 Klasifikasi Linier Separable
Misalkan  diberikan  himpunan
1 2 { , , , } t X x x x  dengan , n i x R  dimana  adalah 1, 2, , i t   data training ,  untuk   1, 1 i y    menyatakan  label  kelas.  Sehingga  data  berupa  pasangan       1 1 2 2 , , , , , , t t x y x y x y  merupakan  himpunan  data training dari  dua  kelas  yang  akan diklasifikasikan  dengan Support Vector  Machine . Diasumsikan  kedua  kelas  -1  dan  +1  dapat terpisah  secara  sempurna  oleh hyperplane berdimensi n, yang  didefinisikan  sebagai  : (𝒘. 𝒙) + 𝑏 = 0 , w dan b merupakan parameter model. Untuk mendapatkan fungsi  pemisah terbaik adalah dengan mencari fungsi  pemisah  yang terletak ditengah-tengah  antara dua bidang  pembatas kelas. Untuk mendapatkan  fungsi  pemisah  terbaik itu,  sama dengan memaksimalkan  margin  atau jarak antara dua set objek dari kelas yang berbeda (Santosa, 2007).   Selanjutnya diformulasikan kedalam  persamaan quadratic  programming dengan  meminimalkan invers  persamaan 𝑚𝑖𝑛 1 2 ||𝒘|| 2 dimana 2 T  w w w dengan  syarat : 𝑦 𝑖 [(𝒘. 𝒙) + 𝑏] ≥ 1  ; 𝑖 = 1,2, … 𝑡 . Optimalisasi dapat diselesaikan  dengan Lagrange Multiplier . 𝐿(𝒘, 𝑏, 𝛼) = 1 2 𝒘 𝑇 𝒘 − ∑ 𝛼 𝑖 𝑡 𝑖=1 {𝑦 𝑖 [𝒘 𝑇 . 𝒙 𝒊 + 𝑏] − 1} (1)
Syarat optimal dari fungsi lagrange multiplier adalah 𝛿𝐿 𝛿𝑏 = 0 dan 𝛿𝐿 𝛿𝒘 = 0
dimana 𝒘 𝑻 𝒘 dapat dijabarkan 𝒘 𝑇 𝒘 = ∑ 𝛼 𝑖 𝑡 𝑖=1 𝑦 𝑖 (𝒘 𝑇 . 𝒙 𝒊 ) = ∑ ∑ 𝑦 𝑖 𝑡 𝑗=1 𝑡 𝑖=1 𝑦 𝑗 𝛼 𝑖 𝛼 𝑗 (𝒙 𝑖 𝑇 . 𝒙 𝑗 ) Maka persamaan (1) akan berubah menjadi  dualitas Lagrange Multiplier sebaga berikut:
𝐿 𝑑 = ∑ 𝛼 𝑖 𝑡 𝑖=1 − 1 2 ∑ ∑ 𝑦 𝑖 𝑡 𝑗=1 𝑡 𝑖=1 𝑦 𝑗 𝛼 𝑖 𝛼 𝑗 (𝒙 𝑖 𝑇 .𝒙 𝑗 ) (2)
𝑚𝑎𝑥 𝑑 𝐿 𝑑 = 𝑚𝑎𝑥 ∑ 𝛼 𝑖 𝑡 𝑖=1 − 1 2 ∑ ∑ 𝑦 𝑖 𝑡 𝑗=1 𝑡 𝑖=1 𝑦 𝑗 𝛼 𝑖 𝛼 𝑗 (𝒙 𝑖 𝑇 . 𝒙 𝑗 ) (3)
dengan batasan 0 ; 1, 2, , i a i t    dan
1 t i i i y    =0
Fungsi  keputusan  yang  dihasilkan  hanya  dipengaruhi  oleh Support Vector . Hyperplane (fungsi pemisah)  diperoleh  dengan rumus : 𝑓(𝑧) = 𝑠𝑖𝑔𝑛(𝒘. 𝒛 + 𝑏) = (∑ 𝑎 𝑖 𝑦 𝑖 𝒙 𝒊 . 𝒛 𝑝 𝑖=1 ) + 𝑏 (4)
dengan 𝑝 merupakan  jumlah  data yang menjadi Support Vector , 𝒙 𝒊 merupakan Support Vector , 𝒛 merupakan data testing yang akan diprediksi  kelasnya,  dan 𝒙 𝒊 . 𝒛 merupakan dot-product antara 𝒙 𝒊 dan 𝒛 (Prasetyo, 2012). 2.2.2 Klasifikasi Linier Non-Separable
Struktur data yang terpisahkan linier  tidak secara sempurna adalah data yang berada di dalam margin atau berada pada sisi yang salah dari batas keputusan. Hal ini  menyebabkan proses optimasi tidak  dapat  diselesaikan,  sehingga  masalah  optimasi  pada  rumusan  SVM  ditambah  dengan mengikutsertakan  variabel slack (𝜉 > 0 ), sehingga diperoleh  rumus sebagai berikut  :   . 1     ; 1, 2, , i i i y b i t           w x (5)
  1 1 , 2 t T i i w C       w w (6)
dalam formulasi  ini,  merupakan usaha untuk meminimalkan  kesalahan klasifikasi  yang dinyatakan dengan  variabel slack 𝜉 𝑖 sementara dalam  waktu  yang  bersamaan  juga  memaksimalkan  margin (Santoso,  2007).
2.2.3 Klasifikasi Non Linier
Menurut  Prasetyo  (2012)  untuk  menyelesaikan  problem non -linier,  SVM  dimodifikas i dengan  memasukkan  fungsi  kernel.  Metode kernel  memetakan  data ke dalam  ruang  lain  dengan dimensi  yang  lebih  tinggi  sehingga  data pada ruang input  yang  awalnya bersifat non -linier  akan menjadi  linier  pada dimensi  baru. Berikut  merupakan  fungsi  kernel  menunjukkan  pemetaan non - linier  pada feature space .: 𝐾(𝒙 𝒊 , 𝒛) = 𝜙(𝒙 𝒊 ). 𝜙(𝒛)
(7)
Prediksi  sekumpulan  data  dengan  dimensi  fitur  yang  baru  diformulasikan  dengan  :  (Prasetyo, 2012) 𝑓(𝑧)       = 𝑠𝑖𝑔𝑛(∑ 𝛼 𝑖 𝑝 𝑖=1 𝑦 𝑖 𝐾(𝒙 𝒊 , 𝒛) + 𝑏 ) (8)
Berikut  merupakan fungsi  kernel  yang popular  dan sering  digunakan  :
Tabel 1 Fungsi kernel yang sering  digunakan Jenis Kernel Definisi  Fungsi Linear 𝐾(𝒙 𝒊 , 𝒛) = 𝒙 𝒊 𝑻 .𝒛
Polinomial
𝐾(𝒙 𝒊 , 𝒛) = (𝒙 𝒊 𝑻 .𝒛 + 1) 𝑑
Radial  Basis Function  (RBF)
𝐾(𝒙 𝒊 , 𝒛) = exp (− 1 2𝜎 2 ||𝒙 𝒊 − 𝒛|| 𝟐 )

## 2.3 Classification and Regression Trees
Classification and Regression Trees atau yang dikenal dengan CART merupakan salah satu algoritma  dari metode klasifikasi Decicion Tree .   Menurut  Roger  dan  Lewis  (2000)  CART merupakan  teknik  klasifikasi  yang  meggunakan  algoritma binary  recursive  partitioning
(penyekataan  ulang  secara  biner).  Hal  ini  dikarenakan  setiap  simpul  akan  selalu  mengalami pemecahan menjadi  dua simpul  anak, dimana proses pemecahan akan terus berulang  hingga  tidak ada kesempatan untuk  pemecahan berikutnya,  dan proses klasifikasi  dilakukan  dengan  memilah sekumpulan  data  menjadi  beberapa  bagian  atau  partisi  yang  lebih  kecil.  Struktur  dari  pohon klasifikasi  adalah sebagai berikut  :
Berdasarkan Gambar 1 dapat dijelaskan  bahwa A B dan C merupakan variabel  respon yang terpilih untuk  menjadi  simpul.  A merupakan  simpul  induk,  sementara B dan  C merupakan  simpul  anak, dimana  C juga merupakan  simpul  akhir  yang tidak bercabang lagi.  Sementara α dan β merupakan suatu  nilai  yang  merupakan  nilai  tengah  antara  dua  nilai  amatan  peubah  x j secara berurutan. Berikut  tahapan dalam  analisis  CART :
1. Proses Pemilihan  Simpul
Pada proses pemilihan  simpul,  akan ditentukan  pemilah  dari setiap simpul  yang menghasilkan penurunan  tingkat  keheterogenan  tertinggi.  Adapun  untuk  fungsi  keheterogenan  yang digunakan  adalah  indeks  gini  karena  akan  selalu  memisahkan  kelas  dengan  anggota  paling besar/kelas  terpenting dalam  simpul terlebih dahulu, dengan  persamaan 𝐼(𝑡) = ∑ 𝑝(𝑗|𝑡)𝑝(𝑖|𝑡) 𝑖≠𝑗 . Proses pemecahan pada masing-masing  simpul  induk  didasarkan pada aturan goodness of split (kriteria pemecahan terbaik), dirumuskan  sebagai berikut:
        , i R R L L s t I t P I t P I t    (9)
Pemilah  yang  menghasilkan   , i s t lebih  tinggi  merupakan  pemilah  terbaik  karena mampu mereduksi  heterogenitas  lebih  tinggi  (Kuswanto dan Mubarok,  2019).
2. Proses Pelabelan Kelas
Pelabelan  kelas  dilakukan  mulai  dari  awal pemilahan  simpul  hingga  simpul  akhir  terbentuk , penentuan  label  kelas  pada  simpul  terminal  berdasarkan  aturan  jumlah  terbanyak,  yaitu  jika 𝑝(𝑗 0 |𝑡) = 𝑚𝑎𝑥 𝑗 𝑝(𝑗|𝑡) = 𝑚𝑎𝑥 𝑗 𝑁 𝑗 (𝑡) 𝑁(𝑡) .
3. Prosses Penghentian Pemilahan
Proses pemilahan  simpul  dihentikan  ketika  hanya ada satu pengamatan  di  setiap simpul  anak, semua  pengamatan  dalam  setiap  sumpul  anak  memiliki  distribusi  variabel  prediktor  yang identik,  dan batas level pemilahan  yang ditetapkan  oleh  peneliti  (Roger dan Lewis, 2000) 4. Proses Pemangkasan Pohon Klasifikasi
Simpul  Akar Simpul  Terminal Simpul  Anak Cabang A Tidak Y C 𝑥 1 ≤ 𝛼 ? B C C 𝑥 2 ≤ 𝛽 ?
Gambar 1. Diagram CART
Proses pemangkasan  pohon  bertujuan  untuk  mencegah  terbentuknya  pohon  klasifikasi  yang berukuran besar. Ukuran pemangkasan yang digunakan  untuk memperoleh  ukuran pohon  yang layak adalah Cost Complexity Minimum, yaitu:  
      t T t T R T r t p t R t       ; dimana 𝑟(𝑡) = 1 − 𝑚𝑎𝑥 𝑗 𝑝(𝑗|𝑡) (10)
Jika diperoleh  dua simpul  anak dan simpul  induk  yang memenuhi  persamaan R(t) = R(t L ) + R(t R ) maka simpul  anak t L dan t R dipangkas.

## 2.1. K-Fold Cross Validation
Cross Validation merupakan salah satu teknik  untuk menilai/menvalidasi  keakuratan sebuah model  yang  dibangun  berdasarkan  dataset  tertentu.  Data  yang  digunakan  dalam  proses pembangunan  model  disebut  data training ,  sedangkan  data  yang  akan  digunakan  untuk menvalidasi  model  disebut  data testing . Menurut  Prasetyo (2012),  dalam  pendekatan k-fold cross validation yaitu memecah set data menjadi k bagian set data dengan ukuran  yang sama.

## 2.2. Pengukuran Kinerja Klasifikasi
Sebuah  sistem  yang  melakukan  klasifikasi  diharapkan  dapat melakukan  klasifikasi  semua set data dengan benar. Namun, tidak dapat dipungkiri  bahwa kinerja  suatu sistem tidak bisa beke rja 100%  benar. Oleh  karena itu,  sebuah  sistem  klasifikasi  juga  harus diukur  kinerjanya.  Umumnya cara mengukur  kinerja klasifikasi  menggunakan  matriks konfusi.  Matriks konfusi merupakan salah satu metode yang dapat digunakan  untuk  mengukur  kinerja  suatu metode klasifikasi.
Tabel 2. Matriks Konfusi Akurasi Hasil Prediksi (Predicted Class) Kelas 1 Kelas 0 Hasil Observasi (Actual Class) Kelas 1 F 11 F 10 kelas 0 F 01 F 00 Akurasi klasifikasi  dapat dihitung  dengan formula  sebagai berikut  : Akurasi klasifikasi  (%)
11 00 11 01 10 00 F F F F F F     

## 2.3. Graphical User Interface dengan R-Shiny
R-Shiny  merupakan  salah  satu  paket  pada  R  yang  merupakan toolkit disusun  oleh  grup Rstudio.    R-Shiny  mengizinkan  penggunanya  membangun web  apps yang  interaktif  yang menggabungkan  antara kekuatan  komputasi  statistika  R  dan  interaksinya  dengan  web modern. Struktur  dari aplikasi  R-Shiny  terdiri  dari 3 komponen,  yaitu :
1. User Intercafe (UI), merupakan  fungsi  yang  mendefinisikan  tampilan  web dari  aplikasi  yang dibangun.  UI berfungsi  untuk  memuat  seluruh  input  dan output  yang  akan ditampilkan  pada aplikasi.  Untuk membuat  web interaktif,  kontrol  dilakukan  melalui  file  ui.r
2. Server merupakan  fungsi  yang  mendefinisikan  logika  kerja  analisis  dari  sisi  server aplikasi, yang  berisi  beberapa perintah  terkait  dengan  permintaan  input  atau output  pada  file.  Format syntax pada fungsi server berupa server.r.
3. ShinyApp merupakan  fungsi  dari  aplikasi  yang  memanggil  UI dan Server untuk  menjalankan aplikasi  yang telah dibangun.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN

## 3.1 Data dan Variabel Penelitian
Jenis  data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data sekunder,  diperoleh  dari Survei  Sosial  Ekonomi  Nasional  (SUSENAS) yang  dilakukan  oleh  Badan Pusat Statistik  (BPS) Provinsi  Jawa Tengah  pada  Maret  2018.  Data yang  digunakan  terdiri  dari  795  amatan  rumah tangga. Variabel  dalam  penelitian  ini  terdiri  atas 1 variabel  respon (Y) adalah  status kemiskinan rumah  tangga,  dimana  terbagi  menjadi  dua  kelas  yaitu  rumah  tangga  miskin  dan  rumah  tangga tidak  miskin.  Sedangkan  variabel  penjelas  (X)  yang  digunakan  terdiri  dari  :  jenjang  pendidikan tertinggi  kepala  rumah  tangga  (X 1 ),  bahan  bangunan  utama  atap  rumah  terluas  (X 2 ),  bahan bangunan  utama  dinding  rumah  terluas  (X 3 ),  bahan  bangunan  utama  lantai  rumah  terluas  (X 4 ), kepemilikan  fasilitas  tempat buang air besar (X 5 ), sumber air utama yang digunakan  untuk minum (X 6 ),  kepemilikan  emas  (X 7 ),  kepemilikan  mobil  (X 8 ),  kepemilikan  sepeda  motor  (X 9 ), kepemilikan  kulkas  (X 10 ), dan luas lantai  bangunan  tempat tinggal  (X 11 ).

## 3.2 Metode Analisis Data
Analisis  data  dalam  penelitian  ini  dibantu  dengan  software  Microsoft  Excel  2010  dan RStudio.  Tahapan analisis  yang dilakukan  pada penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
1. Mempersiapkan  data  klasifikasi  kemiskinan  rumah  tangga  yang  terdiri  dari  variabel independen  dan variabel  dependen
2. Melakukan  klasifikasi  data rumah  tangga  miskin  dan tidak  miskin  dengan metode Support Vector Machines dengan tahapan sebagai berikut :
a. Membagi  data menjadi  data training dan data testing
b. Menentukan  fungsi  kernel yang digunakan  beserta nilai-nilai  parameter
c. Menentukan  parameter  terbaik  untuk  masing-masing  kernel  dengan  menerapkan metode cross validation yang diterapkan pada data training
d. Menentukan hyperplane dengan menggunakan  parameter terbaik  pada masing-masing kernel
e. Evaluasi  hasil  klasifikasi  pada data testing untuk mengukur  ketepatan klasifikasi
3. Melakukan  klasifikasi  data  rumah  tangga  miskin  dengan  metode Classification  and Regression Trees dengan tahapan sebagai berikut :
a. Membagi  data menjadi  data training dan data testing
b. Menentukan  simpul  awal untuk  pohon  klasifikasi  CART
c. Pembentukan pohon  klasifikasi
d. Pemangkasan pohon,  jika  dinilai  pohon  klasifikasi  yang dihasilkan  terlalu  kompleks
e. Melakukan  interpretasi  terhadap  pohon  klasifikasi  yang  terbentuk  dan  mengukur ketepatan klasifikasinya.
4.  Membandingkan  ketepatan klasifikasi  yang diperoleh  dari SVM dan CART

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Analisis Deskriptif
Analisis  deskriptif  digunakan  untuk  memperoleh  gambaran  data  secara umum,  dari  795 amatan  rumah  tangga  didapat  87%  atau sebanyak  693  rumah  tangga  di  Kabupaten  Wonosobo adalah rumah  tangga tidak  miskin,  sedangkan sisanya  13% atau sebanyak 102  merupakan  rumah tangga miskin.
4.2. Klasifikasi  Status  Kemiskinan  Rumah  Tangga  dengan  Metode Support  Vector Machines
Pada klasifikasi  status  rumah  tangga  di  Kabupaten  Wonosobo  pada  tahun  2018  dengan metode  SVM  kali  ini  dititik  beratkan  pada  penggunaan  kernel Radial  Basis Function (RBF). Parameter C  yang  akan  dicobakan  adalah    0.001,  0.01,  0.1,  1,  10,  dan  100,  sedangkan  untuk parameter γ (gamma) yang akan dicobakan  adalah 0.5, 0.6,  0.7, 0.8, dan 0.9. Data penelitian  akan dibagi  menjadi  data training dan data testing dengan proporsi  80:20,  kemudian  diuji  menggunakan 10-Fold Cross Validation sebagai alat untuk menyeleksi  parameter terbaik,  diperoleh  hasil sebagai berikut:
Tabel 3. Nilai Error Klasifikasi  Setiap  Parameter C dan γ Cost Gamma Error Cost Gamma Error Cost Gamma Error 0.001 0.5 0.13512 10 0.6 0.17468 0.1 0.8 0.13512 0.01 0.13512 100 0.20613 1 0.12728 0.1 0.13512    0.001 0.7 0.13512 10 0.18251 1 0.13046 0.01 0.13512 100 0.21084 10 0.16059 0.1 0.13512    0.001 0.9 0.13512 100 0.21081 1 0.12884 0.01 0.13512 0.001 0.6 0.13512 10 0.1778 0.1 0.13512 0.01 0.13512 100 0.20766 1 0.12889 0.1 0.13512    0.001 0.8 0.13512 10 0.1841 1 0.12887 0.01 0.13512 100 0.21399
Berdasarkan  Tabel 3 diketahui  bahwa nilai  parameter terbaik  yang dapat  digunakan  pada model SVM dengan fungsi  kernel  RBF adalah C = 1 dan γ = 0.8 dengan  error terkecil  sebesar 0.12728. diperoleh hyperplane : 𝑓(𝑧) = 𝑠𝑖𝑔𝑛(∑ 𝛼 𝑖 𝑝 𝑖=1 𝑦 𝑖 𝐾(𝒙 𝒊 ,𝒛) − 0.87005
Matriks konfusi  yang terbentuk adalah : Tabel 4. Matriks Konfusi  Klasifikasi  dengan Metode SVM
Klasifikasi Kelas Prediksi Miskin Tidak  Miskin Kelas Data Miskin 0 16 Tidak  Miskin 0 143 Berdasarkan Tabel 4,didapatkan  nilai  akurasi sebagai berikut  : Akurasi klasifikasi = 0+143 0+0+16+143

## = 0.8994
Hasil  evaluasi  didapatkan  nilai  akurasi  dari  metode  klasifikasi  SVM dengan  fungsi  kernel  RBF adalah 0.8994 atau 89,94% dengan laju  error sebesar 0.1006 atau 10.06%. performansi  SVM pada data  rumah  tangga  di  Kabupaten  Wonosobo  ini  tidak  dapat  bekerja  dengan  baik  untuk memprediksi  rumah  tangga  miskin,  namun  sangat  baik  untuk  menprediksi  rumah  tangga  tidak miskin.
4.3. Klasifikasi  Status  Kemiskinan  Rumah  Tangga  dengan  Metode Classification  and Regression Trees
Hasil  analisis  status  kemiskinan  rumah  tangga  menggunakan  metode  CART  akan meghasilkan  suatu  pohon  klasifikasi  yang  dapat  mengidentifikasikan  status  kemiskinan  rumah tangga  dengan  variabel  yang  mempengaruhi.  Sebelumnya  perlu  dilakukan  pembagian  data
menjadi  dua  bagian,  yang  akan  dibagi  menjadi  data training dan  data testing dengan  proporsi 80:20.
Berdasarkan  hasil  pengujian,  diperoleh  informasi  bahwa  variabel-variabel  independen yang  mempengaruhi  variabel  dependen  diantaranya  adalah variabel  jenjang  pendidikan  tertinggi kepala  rumah  tangga   (X 1 ),  kepemilikan  fasilitas  buang  air  besar (X 5 ),    sumber  ai  utama  yang digunakan  rumah tangga  untuk  minum  (X 6 ), kepemilikan  sepeda motor (X 9 ),  kepemilikan  kulkas (X 10 ),  dan luas  lantai  bangunan  tempat tinggal  (X 11 ) dengan  masing-masing  tingkat  kepentingan variabel  disajikan  dalam tabel berikut:
Tabel 5. Tingkat Kepentingan  Variabel  pada CART Variabel Tingkat Kepentingan  (%) Variabel Tingkat Kepentingan  (%) Variabel Tingkat Kepentingan  (%) X 1 16.74% X 5 9.65% X 9 13.56% X 2 2.87% X 6 5.71% X 10 10.03% X 3 3.00% X 7 0.00% X 11 23.42% X 4 0.18% X 8 0.72%
sisanya sebesar 14.13% dipengaruhi  oleh  variabel  diluar  penelitian.
Hasil dari pohon  klasifikasi  yang terbentuk,  terdapat 29 simpul,  15 diantaranya merupakan simpul  anak, yang berarti terdapat 15 karakteristik  status kemiskinan  rumah  tangga di  Kabupaten Wonosobo  pada tahun 2018. Matriks  konfusi  yang terbentuk  adalah :
Tabel 6. Matriks Konfusi  dengan Metode CART Klasifikasi Kelas Prediksi Miskin Tidak  Miskin Kelas Data Miskin 1 15 Tidak  Miskin 2 141 Berdasarkan Tabel 6, didapatkan  nilai  akurasi sebagai berikut  : Akurasi klasifikasi = 1+141 1+2+15+141 = 0.8931
Hasil  evaluasi  didapatkan  nilai  akurasi dari  metode klasifikasi  CART adalah  0.8931  atau 89.31% dengan  laju  error  sebesar 0.1069  atau  10.69%.  Klasifikasi  CART  mampu  memprediksi  rumah tangga  tidak  miskin  sebagai  rumah  tangga  tidak  miskin  dengan  baik,  namun  kurang  baik  jika diterapkan  untuk  memprediksikan  rumah tangga miskin.

## 4.4. Perbandingan  Ketepatan Klasifikasi metode SVM dengan CART
Berdasarkan hasil  evaluasi klasifikasi  yang telah dilakukan  mendapatkan hasil  yang berbeda pada  kedua  metode.  Hal  ini  dikarenakan  pembangkitan  data  yang  dilakukan  secara acak  pada masing-masing  metode  juga  berbeda. Hasil  evaluasi  klasifikasi  SVM dan  CART adalah  sebagai berikut  :
Tabel 7. Perbandingan Evaluasi  Klasifikasi  SVM-RBF dengan CART Proporsi  Data Testing Ukuran Performansi SVM CART 10% 91,14% 88.61% 20% 89.94% 89.31% 30% 89.5% 87.39% 40% 88.68% 83.02% Rata-rata  Akurasi 89.82% 87.08%
Berdasarkan Tabel 7 diperoleh  informasi  bahwa, klasifikasi  terbaik untuk  data kemiskinan rumah  tangga  di  Kabupaten  Wonosobo  pada  tahun  2018  adalah  dengan  menggunakan  metode SVM  fungsi  kernel  RBF. Dari  data proporsi  data training  90:10,  80:20,  30:70,  40:60  diperoleh rata-rata akurasi klasifikasi  sebesar 89.82%.

## 4.5. Graphical User Interface (GUI) dengan R-Shiny
Graphical  User Interface (GUI) R utuk analisis  klasifikasi  SVM dan CART dibangun  dengan menggunakan  bantuan package shiny. Pada penggunaannya,  file  data yang  akan diklasifikasikan diimpor  dengan  ekstensi  file  ‘.csv’  ,  impor  data dilakukan  dengan  klik  tombol  “Upload  File”. Setelah  impor  data, kemudian  beralih  ke sub  menu SVM dan  input  proporsi  data testing , nilai  C dan  γ sebagai  parameter  kernel  RBF.  Nilai  parameter  C dibatasi  dari  0 sampai  1000,  dan  nilai parameter gamma dibatasi  dari 0 sampai 10. Pada contoh digunakan  data testing 20%, C=1, dan γ =0.8. sehingga  diperoleh  hasil  sebagai berikut:
Setelah  analisis  klasifikasi  dengan  SVM  selesai,  kemudian  beralih  ke  sub  menu  CART  untuk analisis  menggunakan  metode CART. Pada analisis  klasifikasi  CART,  input  proporsi  data testing yang akan digunakan  dan tunggu  hasilnya.  Proporsi data testing  yang digunakan  dibatasi  dari 10% sampai  dengan  40%.  Pada contoh  digunakan  data testing 20%,  sehingga  diperoleh  hasil  sebagai berikut:
Gambar 2. Output pada tab SVM
Gambar 3. Output pada tab CART

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  yang  telah  dilakukan,  bahwa  klasifikasi  rumah  tangga  di  Kabupaten Wonosobo  pada tahun 2018 dengan proporsi  data training : data testing 80:20  diperoleh  persamaan fungsi  kernelnya 𝑓(𝑧) = 𝑠𝑖𝑔𝑛(∑ 𝛼 𝑖 𝑝 𝑖=1 𝑦 𝑖 𝐾(𝒙 𝒊 , 𝒛) − 0.87005 dengan  ketepatan klasifikasi  untuk metode SVM yaitu sebesar 89.94%,  sedangkan ketepatan klasifikasi  untuk  metode CART sebesar 89.31%.  Metode  klasifikasi  terbaik  pada  data  status  kemiskinan  rumah  tangga  di  Kabupaten Wonosobo  pada tahun 2018 adalah dengan menggunakan  metode SVM, diperoleh  rata-rata akurasi klasifikasi  tertinggi  sebesar 89.82% dengan empat kali  percobaan. Kedua metode SVM dan CART tidak  dapat bekerja dengan baik untuk  memprediksi  kelas minoritas,  namun  dapat bekerja dengan baik  pada kelas mayoritas.  Hasil  pengujian  klasifikasi  dengan  SVM dan CART juga  ditunjuk kan dalam  GUI  yang  telah  dibangun  dengan  menampilkan  output  yang  valid.  Pada  penelitian selanjutnya  dapat ditambahkan  sebuah metode untuk  mengatasi  imbalance  data, dengan  harapan dapat meningkatkan  performa klasifikasi  SVM dan CART.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Hsu, C. W., Chang, C. C., Lin,  C. J. 2003. A Practical Guide to Support Vector Classification . Department of Computer  Science National  Taiwan Univercity.
2. Kuswanto,  H.,  Mubarok,  R.  2019. Classification of Cancer Drug Compounds of Radiation Protection Optimazation Using CART .  Jurnal  Elsevier.  Procedia Compute  Science  No. 161  : Hal 458-465.
3. Nugroho,  A.S.,  Witarto,  A.B.,  Handoko,  D . 2003. Support Vector  Machines :  Teori  dan Aplikasinya dalam Bioinformatika .
4. Nugroho,  Heru. 1995. Kemiskinan, Ketimpangan dan Kesenjangan. Yogyakarta: Aditya Media.
5. Prasetyo, E. 2012. Data Mining Konsep dan Aplikasi Menggunakan MATLAB . Yogyakarta : Penerbit Andi.
6. Roger,  J. Lewis,  M.D. 2000 .  An Introduction to Classification and Regression Tree (CART) Analysis . Annual Meeting  of the Society  for Academic Emergency Medicine  in  San Fransisco. California  : Departement of Emergency Medicine.
7. Santosa,  B. 2007. Data Mining, Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis . Jakarta : Graha Ilmu.