## KLASIFIKASI KARAKTERISTIK KEMISKINAN DI PROVINSI BENGKULU TAHUN 2020 MENGGUNAKAN METODE POHON KLASIFIKASI GABUNGAN
Winalia Agwil 1 , Dian Agustina 2 , Herlin Fransiska 3 , Nurul Hidayati 4
1,2,3,4 Program Studi Statistika, FMIPA Universitas Bengkulu, Bengkulu e-mail: 1 winaliaagwil@unib.ac.id

## Abstrak
Kemiskinan  adalahmasalah  yang  mendesak  diatasi  baik  pada  tingkat  nasional  maupun  global,  yang diindikasikan  sebagai  salah  satu  prioritas  utama  dalam  agenda  dunia  tentang  Tujuan-tujuan Pembangunan Berkelanjutan atau Sustainable Development Goals (SDGs). Penanganan kemiskinan yang  efektif  akan  membantu  penyelesaian  permasalahan  dunia  yang  lain  seperti  permasalahan kelaparan,  kesehatan,  kesejahteraan,  pendidikan,  air  bersih  dan  sanitasi.  Studi  ini  bertujuan  untuk mengklasifikasikan karakteristik kemiskinan rumahtangga di Propinsi Bengkulu, berdasarkan data hasil Survei  Sosial  Ekonomi  Nasional  (SUSENAS)  2020.    Metode  analisis  data  untuk  mengidentifikasi karakteristik rumah tangga miskin dalam studi ini menggunakan Classification and Regression Tree (CART)  –  dengan  menerapkan  model  random  forest  untuk  mengatasi  ketidakseimbangan  data. Berdasarkan  pemodelan  tersebut,  studi  ini  menemukan  bahwa  terdapat  tiga  variabel  utama  yang mencirikan  rumah  tangga  miskin  di  propinsi  Bengkulu,  yaitu  jumlah  anggota  rumah  tangga,  ijazah terakhir kepala rumah tangga dan luas lantai rumah. Temuan ini dapat digunakan sebagai dasar untuk identifikasi rumahtangga miskin, sehingga program-program bantuan diharapkan lebih tepat sasaran di masa mendatang.
Kata Kunci : Kemiskinan, Unbalanced dataset, CART, Random forest, Xgboost

## Abstract
Poverty is a pressing issue at both country and global level, indicated as one of main priorities in  the global agenda on Sustainable Development Goals (SDGs). Tackling poverty effectively will help solve other critical issues such as hunger, health, welfare, education, clean water, and sanitation. The aim of this study is to classify the main characteristics of poor households in Province of Bengkulu, using the data from the results of National Socioeconomic Survey (SUSENAS) 2020. Method of data analysis in identifying the poor household characteristics in the present study uses Classification and Regression Tree  (CART)  –  specifically  by  applying  a  forest  random  model  in  attempt  to  adjust  the  unbalanced datasets.  Main  findings  from  this  modelling  application  suggest  that  there  are  three  variables  that mainly characterized poor households in Bengkulu, namely the number of household members, the last education certificate of the household head, and the size of the house floor area. This finding is useful for a basis in identifying the poor households, thus intervention programs designed to assist the poor is expected to be more well-targeted in the future.
Keywords: Poverty, Unbalance datasets, CART,  Random forest

## PENDAHULUAN
Kemiskinan  merupakan  isu  mendesak untuk  diatasi  di  tingkat  nasional  dan deklarasi Millenium  Development  Goals (MDGs)  yang  salah  satu  targetnya  adalah mengurangi  penduduk  miskin  dunia.  Era MDGs  berhasil  mencapai  tujuannya  yakni mengatasi kemiskinan hingga 50%. Selanjutnya  memasuki  era Sustainable Development  Goals (SDGs)  yang  dicetus untuk  meneruskan  dan  memantapkan capaian  MDGs  agar  berlanjut.  SDGs memprioritaskan  “ no  poverty ”,  karena mengatasi  kemiskinan  secara  efektif  akan sejalan  dengan  upaya-upaya  mengatasi permasalahan  dunia  lainnya  seperti:  dunia tanpa  kelaparan,  kesehatan  yang  baik, kesejahteraan,  pendidikan  berkualitas,  air bersih  dan  sanitasi  (Ishartono  dan  Raharjo, 2016). Pada tahun 2020, Provinsi Bengkulu merupakan  provinsi  dengan  persentase penduduk  miskin  kedua  tertinggi  di  pulau Sumatera  setelah  Aceh,  yaitu  mencapai 14,43%.  Mengetahui  karakteristik  rumah tangga miskin di Provinsi Bengkulu menjadi penting  untuk  dikaji,  sebagai  acuan  dalam penyaluran program pengetasan kemiskinan sehingga program pemerintah dapat dilakukan secara tepat sasaran dan efisien.
Pengkajian  tentang  kemiskinan  dapat dilihat  dari  unit  paling  kecil  yakni  rumah tangga.  Menurut  BPS,  rumah  tangga dikategorikan sebagai miskin, jika nilai rata- rata  pengeluaran  konsumsi  per  kapita  per bulan dibawah garis kemiskinan.Dan sebaliknya,  jika  nilai  rata-rata  pengeluaran konsumsi per kapita per bulan berada diatas garis  kemiskinan  maka  rumah  tangga tersebut  dapat  di  kategorikan  tidak  miskin. Penentuan  karakteristik  dari  rumah  tangga miskin  dan  tidak  miskin  dapat  dilakukan dengan analisis klasifikasi. Metode klasifikasi  yang  paling  umum  digunakan antara  lain,  regresi  logistik,  klasifikasi pohon,  K-tetangga  terdekat,  jaringan  saraf tiruan, dan Support Vector Machine (SVM). Setiap  metode  memiliki  syarat/batasan untuk  dapat  digunakan  juga  memiliki kelebihan  dan  kekurangan.    Secara  umum, permasalahan ketidakseimbangan kelas data menyebabkan  analisis  klasifikasi  pohon tunggal  akan  menghasilkan  pohon  yang
kurang  stabil  dimana  ketika  data  training mengalami  perubahan  kecil  dapat  memberikan perubahan  yang  signifikan  pada  pohon  yang dihasilkan (Sutton, 2005).
Ispriyanti,  Prahutama  dan  Mustafid  (2019) juga eneliti  pengklasifikasian kemiskinan di  Kota Semarang  dengan  menerapkan  metode  algoritma QUEST. Metode QUEST termasuk salah satu dari banyak  metode  pohon  klasifikasi  tunggal. Penelitian  tersebut  menunjukkan  perbandingan antara  jumlah  rumah  tangga  miskin  dan  tidak miskin  sebesar  47:883.  Hal  ini  mengindikasikan adanya  ketidakseimbangan  kelas  data  yang potensial mengakibatkan kesalahan klasifikasi saat memprediksi  kelas  data.  Hal  ini  misalnya  hasil klasifikasi  pada  awalnyadiperoleh  klasifikasi rumah  tangga  miskin,  namun  setelah  di  prediksi klasifikasi  berubah  menjadi  rumah  tangga  tidak miskin.
Kondisi  ketidakseimbangan  data  perlu  untuk ditangani  sehingga  memperbaiki  performa  model klasifikasi,  penulis  tertarik  untuk  menangani permasalahan  ini  dengan  menerapkan  metode Synthetic  Minority  Over-sampling  Technique (SMOTE) yang merupakan solusi pada level data dan  juga  menerapkan  metode  pohon  klasifikasi gabungan  seperti  Random  Forest  (RF)  dan Extreme  Gradien  Boosting  (Xgboost)  untuk pemodelan klasifikasi.
Tujuan penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi  karakteristik  rumah  tangga miskin  dan  tidak  miskin  di  Provinsi  Bengkulu, kemudian  melakukan  pengklasifikasian  status kemiskinan  rumah  tangga  dengan  menggunakan metode  CART,  Random  Forest  dan  Extreme Gradient  Boosting  (Xgboost).  Selain  itu,  masalah ketidakseimbangan  data  ditanggulangi  dengan metode  SMOTE  yang  kemudian  datanya  akan digunakan  untuk  pengklasifikasian  rumah  tangga dengan  menggunakan  metode  CART,  Random Forest  Extreme  Gradient  Boosting  (Xgboost). Dimana output dari penelitian adalah menghasilkan  model  pohon  klasifikasi  yang menggambarkan  karakteristik  kemiskinan  di Provinsi  Bengkulu.  Model  dibentuk  dengan menggunakan  data  hasil  SUSENAS  Maret  2020 modul KOR dan Modul Konsumsi.

## METODOLOGI

## Ketidakseimbangan Data
Ketidakseimbangan data terjadi apabila pada  suatu  dataset  terdapat  suatu  kategori (kelas)  data  yang  mendominasi  kategori yang  lainnya.  Kategoridata  yang  memiliki jumlah observasi yang lebih banyak disebut dengan  kelas  mayoritas  (kelas  negatif), sedangkan  kategori  data  yang  memiliki jumlah  observasi  lebih  sedikit  disebut dengan  kelas  minoritas  (kelas  positif) (Chawla  et  al.  2002).    Ketidakseimbangan data diilustrasikan pada Gambar 1.
Gambar 1 Data Tidak Seimbang Sumber: Chawla et al. 2002 Pada Gambar 1, dapat dilihat tanda “+” menggambarkan obsevasi yang berasal dari kategori  minoritas  dan  “-“  mewakili observasi dari kelas mayoritas.
Penanganan  ketidakseimbangan  data dapat  dilakukan  dengan  menggunakan
Synthetic Minority Oversampling Technique  (SMOTE).  Metode  SMOTE pertama  kali  dikenalkan  oleh  Chawla  et.al
(2002) yang merupakan metode penanggulangan  ketidakseimbangan  data dengan melakukan resampling pada data.
Metode SMOTE adalah proses penambahan data baru pada kelas minoritas agar jumlah observasinya sebanding dengan kelas mayoritas, yang dilakukan berdasarkan informasi tetangga terdekat (k- nearest  neighbor).  Terdapat  dua  tahapan dalam  metode  ini,  yang  pertama  tahapan menentukan  tetangga  terdekat  untuk  setiap observasi yang berada pada kelas minoritas dengan  menggunakan  jarak  Euclidean  jika data  berupa  numerik  dan  Value  Difference Metric (VDM) jika data kategorik. Tahapan
kedua  adalah  pembuatan  data  sintetik.  Pada  data numerik,  data  baru  dihitung  dengan  persamaan 𝑥 ∗ = 𝑥 𝑖 + (𝑏𝑖𝑙𝑎𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑎𝑐𝑎𝑘(0 − 1) 𝑠𝑒𝑙𝑖𝑠𝑖ℎ(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑖𝑗 ) . Sedangkan untuk data kategorik,  observasi  baru  merupakan  mayoritas nilai  dari  k-tetangga  terdekatnya  (Chawla  et  al. 2002).

## Classification and Regression Tree
(CART)
Metode CART merupakan salah satu pohon keputusan  popular  yang  dapat  digunakan  pada variabel  respon numerik  maupun kategorik.    Jika variabel  respon berupa data kategorik dinamakan pohon klasifisasi, sedangkan variabel respon yang berupa  data  numerik  dinamakan  pohon  regresi. Pembentukan  pohon  klasifikasi  maupun  pohon regresi  dilakukan  dengan  proses  rekursif  biner pada gugus data sehingga pada pemilahan terakhir diperoleh nilai variabel respon pada setiap simpul yang  terbentuk  lebih  homogen  (Breiman  et  al. 1984).
Lewis  (2000)  menyebutkan  metode  ini sebagai  klasifikasi binary  recursive  partitioning , karena setiap simpul yang dihasilkan disekat atau dipisahkan  menjadi  dua  simpul  anak.  Tahapan penyekatan  tersebut  dilakukan  sampai  terpenuhi kriteria pemberhentian yang ditetapkan. Algoritma CART secara umum digambarkan dalam tahapan berikut (Breiman et. Al. 1984):
1. Menemukan  pemisah  terbaik  pada  setiap variabel  prediktor  yang  digunakan  dalam model.  Setiap  variabel  dengan  nilai  K  yang berbeda  memiliki  k-1  dengan  kemungkinan pemisah. Pemisah terbaik dipilih berdasarkan kriteria splitting yaitu Gini’s impurity . Setiap variabel  prediktor  memiliki  satu  nilai pemisah  terbaik.  Berikut  adalah  formula indeks Gini:
𝑖(𝑡) = − ∑ 𝑝(𝑗|𝑡)𝑙𝑜𝑔 2 𝑝(𝑗|𝑡) 𝐽
𝑗=1 (1)
𝑝(𝑗|𝑡) merupakan  peluang  observasi  kelas  j pada simpul t.  Evaluasi  pemisah  s  pada  simpul  t dapat dilakukan dengan melihat nilai Goodness of split .
2. Menemukan variabel prediktor terbaik (satu  dari  semua  variabel  prediktor yang tersedia) yang dapat memisahkan dataset  pada  simpul  sebelumnya sehingga  lebih  homogen  pada  sub- simpul.  Pemilihan  variabel  prediktor terbaik juga dilakukan dengan menggunakan indeks Gini.
3. Lakukan penyekatan
dengan menggunakan  variabel  prediktor  pada tahapan  (2),  periksa  apakah  sudah memenuhi kriteria pemberhentian, jika tidak  maka  lakukan  kembali  tahapan (1).
Random Forest Random Forest merupakan pengembangan metode Bagging (Bootstrap
Aggregating) . Metode ini bertujuan memperbaiki  performa  klasifikasi  tunggal dengan  nilai  akurasi  yang  rendah  (Wezel dan Potharst, 2007). Pengembangan metode bagging tersebut  terletak  pada  proses resampling.  Resampling  pada  metode random forest tidak hanya pada pengacakan observasinya,  tetapi  juga  pada  variabel prediktor, sehinggasetiap proses resampling yang  dilakukan  memuat  sampel  yang berbeda.  Akibatnya  ukuran  dan  bentuk pohon  klasifikasi  juga  berbeda  (Liaw  dan Weiner,  2002).  Berikut  adalah  tahapan Random Forest secara umum (Sartono dan Syafitri, 2010):
1. a. tahapan resampling
Tahapan  ini  melakukan  pembentukan sampel  baru.  Sampel  dibentuk  dari proses  penarikan  sampel  acak  dengan pemulihan  sebanyak  n  data  dari  data training.
b.  tahapan random sub-setting
Tahapan ini membentuk model pohon klasifikasi  (salah  satunya  CART) dengan data yang telah diperoleh pada tahapan  1.a,  namun  setiap  proses pemisahan dilakukan pemilihan secara acak m < d variabel penjelas. d adalah banyaknya  variabel  prediktor  yang digunakan.
c. ulangi langkah 1.a dan 1.b sebanyak B kali sehingga  diperoleh  B  pohon  klasifikasi (CART)

## 2. Majority Vote
Melakukan pendugaan gabungan berdasarkan  hasil  prediksi  mayoritas  dari  B prediksi yang terbentuk.

## Extreme Gradient Boosting (Xgboost)
Extreme  Gradien  Boosting (Xgboost) merupakan  metode ensemble yang  mirip  dengan gradient  boosting ,  namun  lebih  efisien  karena terdapat parameter regulasi yang dapat mengontrol kompleksitas  model  (Chen  dan  Guestrin,  2016). Secara  sederhana  tahapan  dalam  pembentukan model gradient  boosting adalah  sebagai  berikut ((Friedman, 2000):
a. Membentuk model awal berupa nilai konstan yang memenuhi ketentuan berikut:
𝐹 0 (𝑥) = 𝑎𝑟𝑔𝑚𝑖𝑛 ∑ 𝐿(𝑦 𝑖 , 𝛾 𝑛
𝑖=1 ) (2)
b. Untuk tahapan m = 1 sampai dengan M, maka lakukan:  1).  Hitung  residual  atau  error  dari model sebelumnya untuk setiap observasi. 2). Pembentukan model pohon dengan menggunakan  data  x  sebagai  prediktor  dan error  pada  tahapan  sebelumnya  sebagai respon.  3).  Menghitung  prediksi  model.  4). Ulangi langkah 2.
c. pembentukan model akhir
𝑦̂ 𝑖 (𝑀) = 𝐹 0 (𝑥) + ∑ 𝛾 𝑚 𝐹 𝑚 (𝑥) 𝑀 𝑚=1 (3)
Algoritma Xgboost dapat digunakan dalam regresi maupun  klasifikasi,  dan  dikenal  memiliki performa  yang  baik  dibanding  metode gradient boosting .

## Evaluasi Kebaikan Model
Kebaikan  evaluasi  dapat  dianalisis  dengan Confusion Matrix (Han, Kamber, dan Pei, 2012). Misalkan terdapat dua kelas data yaitu kelas positif dan kelas negatif, maka prediksi dapat diklasifikasikan sebagai berikut:

## Tabel 1 Confusion Matrix
Prediksi Aktual Positif Negatif Positif True Positive (TP) False Positive (FP) Negatif False Negative (FN) True Negative (TN)
Sumber: Han, Kamber, dan Pei, 2012
Kebaikan  model  klasifikasi  dapat  diukur dengan formula berikut:
1. 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = TP+TN (TP+TN+FN+FP)
2. 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 𝑜𝑟 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = TP
TP+FN
3. 𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦 = TN TN+FP
4. 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = TP TP+FP
5. 𝐹 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2(recall)( precision) recall+precision .
Evaluasi  kebaikan  model  klasifikasi dapat juga dilihat dari nilai AUC, yaitu nilai yang  menggambarkan  luas  area  di  bawah kurva ROC dengan nilai antara 0 hingga 1. Sedangkan, Kurva ROC adalah kurva yang menggambarkan kebaikan model klasifikasi  yang  disajikan  dalam  dua dimensi.  Kurva  tersebut  memuat  nilai persentase False  Positive (1- Specificity ) dengan  persentase True  Positive (Fawcett 2006).

## Metode Analisis
Data yang digunakan dalam penelitian ini ialah data hasil Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS) Kor tahun 2020  dan  SUSENAS  Modul  Konsumsi 2020.  Objek  pengamatan  dalam  penelitian ini  adalah  rumah  tangga.  Variabel  respon pada penelitian ini adalah status kemiskinan rumah  tangga  yang  dikategorikan  menjadi rumah  tangga  miskin  jika  pengeluaran konsumsi  per  kapita  per  bulan  berada  di bawah garis kemiskinan dan jika pengeluaran konsumsi per kapita per bulan melebihi  garis  kemiskinan  maka  rumah tangga  dikategorikan  rumah  tangga  tidak miskin.  Per  Maret  2020,  nilai  garis kemiskinan  Provinsi  Bengkulu  adalah  Rp 527.031 per bulan per orang.
Variabel  prediktor  yang  digunakan  ialah: Jenis Kelamin Kepala Rumah Tangga (X1), Usia Kepala Rumah Tangga (X2), Banyaknya Anggota Rumah  Tangga  (X3),  Ijazah  Tertinggi  Kepala Rumah  Tangga  (X4),  Status  Pekerjaan  Kepala Rumah Tangga (X5), Status Kepemilikan Rumah (X6), Bahan Bangunan  Atap (X7), Bahan  Utama Dinding Rumah (X8), Bahan Utama Lantai Rumah (X9),  Penggunaan  Fasilitas  BAB  (X10),  Sumber Air Minum (X11), Bahan Bakar Utama Memasak (X12), Luas lantai (X13), dan Wilayah (X14).
Langkah  –langkah  analisis  data  yang dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut:
1. Pengklasifikasian status kemiskinan rumah tangga  berdasarkan  penghitungan  garis kemiskinan  per  bulan  per  orang  dengan jumlah anggota rumahtangga.
2. Eksplorasi  data  awal  sehingga  diperoleh gambaran  umum  dari  data  kemiskinan Provinsi  Bengkulu,  dengan  menggunakan metode Khi-Kuadrat dan analisis Korelasi
3. Melakukan pengecekan data hilang ( missing  data  values )dilakukan  pengisian dengan  data  lain  yang  relevan,  dan mengidentifikasi  kondisi  data  (terkait proporsi  antara  rumah  tangga  miskin  dan tidak miskin)
4. Membagi  data  menjadi  data  training  dan testing:  data  training  digunakan  untuk pemodelan  dan  data  testing  digunakan untuk  evaluasi  performa  klasifikasi.  Data dibagi  menjadi  75:25  dari  total  data  yang tersedia.
5. Melakukan  pemodelan  klasifikasi  dengan pohon  klasifikasi  tunggal  (CART)    dan pohon  klasifikasi  gabungan Random Forest serta Xgboost pada  data  training berdasarkan pembagian pada tahap 4.
6. Melakukan  evaluasi  performa  klasifikasi menggunakan  nilai-nilai  pada  confusion matrix hasil pemodelan pada tahap 5.
7. Melakukan  perbaikan  proporsi  data  pada kelas  minoritas  dengan  menggunakan SMOTE, metode SMOTE diterapkan pada data training yang diperoleh dari tahap 4.
8. Melakukan  pemodelan  klasifikasi  dengan
pohon  klasifikasi  tunggal  (CART) dan  pohon  klasifikasi  gabungan
Random  Forest  serta  Xgboost  pada data training berdasarkan pembagian pada tahap 7. 9. Melakukan evaluasi performa klasifikasi  menggunakan  nilai-nilai pada confusion matrix hasil pemodelan tahap 8.
10. Memilih satu model terbaik berdasarkan  nilai  AUC,  F-score, Sensitivity dan specificity
11. Mengidentifikasi  variabel  penting yang  membangun  model  terbaik pada tahap 10.
12. Interpretasikan  hubungan  variabel penting dengan status rumah tangga.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengklasifikasian rumah tangga yang tergolong miskin dan tidak miskin dilakukan  berdasarkan  garis  kemiskinan Provinsi Bengkulu pada bulan Maret 2020. Total rumah tangga sampel adalah sebanyak 5730  rumah  tangga,  dengan  rincian  721 rumah tangga terkategori  miskin  dan 5009 rumah  tangga  terkategori  tidak  miskin. Proporsi  antara  rumah  tangga  yang dikategorikan  miskin  jauh  lebih  kecil dibandingkan  proporsi  rumah  tangga  tidak miskin.  Ketimpangan  ini  sering  disebut sebagai  kondisi  data  yang  tidak  seimbang ( unbalance dataset) .
Gambar  2.  Sebaran  Status  Kemiskinan Rumah Tangga di Provinsi Bengkulu.
Sumber: Data SUSENAS 2020 yang diolah. Sumber: Data SUSENAS 2020 yang diolah
Terdapat  14  variabel  penjelas  yang digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  Jenis Kelamin Kepala Rumah Tangga (X1), Usia
Kepala Rumah Tangga (X2), Banyaknya Anggota Rumah  Tangga  (X3),  Ijazah  Tertinggi  Kepala Rumah  Tangga  (X4),  Status  Pekerjaan  Kepala Rumah Tangga (X5), Status Kepemilikan Rumah (X6), Bahan Bangunan  Atap (X7), Bahan  Utama Dinding Rumah (X8), Bahan Utama Lantai Rumah (X9),  Penggunaan  Fasilitas  BAB  (X10),  Sumber Air Minum (X11), Bahan Bakar Utama Memasak (X12),  Luas  lantai  (X13),  dan  Wilayah  (X14). Untuk  menentukan  variabel  prediktor  yang memiliki  hubungan  dengan  variabel  respon  yang digunakan yaitu jika variabel prediktor merupakan variabel  numerik  maka  digunakan  uji  t-student, sedangkan untuk variabel kategorik digunakan uji Khi-kuadrat.
Tabel 2. Hasil pengujian Khi-Kuadrat/Fisher Variabel Uji khi-kuadrat Jenis Kelamin Signifikan Pendidikan Signifikan kepemilikan rumah Signifikan jenis atap Signifikan jenis lantai Signifikan sumber air minum Signifikan bahan bakar Signifikan fasilitas BAB Signifikan pekerjaan KRT Tidak Signifikan Wilayah Signifikan Sumber: Data SUSENAS 2020 yang diolah Tabel 3. Hasil pengujian t-student Variabel Uji-t Luas lantai Signifikan Usia Signifikan Jumlah anggota rumah tangga Signifikan Sumber: Data SUSENAS 2020 yang diolah

## Pemodelan Klasifikasi Kemiskinan
a. Model menggunakan data awal
Analisis  klasifikasi  kemiskinan  dilakukan menggunakan model klasifikasi pohon tunggal dan gabungan.  Sebelum  dilakukan  analisis,  dataset dibagi menjadi data training dan data testing. Data training digunakan  untuk  membangun  model pembelajaran,  kemudian  hasil  model  akan dievaluasi  menggunakan  data testing .  Pembagian dataset  dilakukan  secara  acak  dengan  proporsi 75%:25%.  Berikut  adalah  gambaran  pembagian data training dan testing :

## Tabel 4. Pembagian Data
Total Miskin Tidak Miskin Data Training 4296 540 3756 Data Testing 1434 181 1253 Sumber: Data SUSENAS 2020 yang diolah
Pemodelan  menggunakan  metode klasifikasi CART dilakukan dengan terlebih dahulu  mencari  parameter  optimal  yaitu cost  complexity ,  kedalaman  pohon  dan minimal  observasi  dalam  setiap  simpul pohon. Berikut rincian beberapa kombinasi parameter  yang  menghasilkan  performa klasifikasi paling baik:
Tabel  5.  Kombinasi Parameter Optimal model CART No Cost Keda- laman Minsplit AUC 1 2.5x10 -5 13 22  0.751 2 8,2x10 -4 14 14  0.747 3 1.87x10 -6 7 13  0.747
Sumber: Data SUSENAS 2020 yang diolah
Berdasarkan  Tabel  5.  dapat  dilihat bahwa  terdapat  kombinasi  parameter  yang memberikan  nilai  AUC  paling  tinggi. Selanjutnya  akan  dilakukan  pemodelan klasifikasi  CART  dengan  menggunakan cost  sebesar  2.5x10-5,  kedalaman  pohon sebesar  13  dan  minimal  observasi  dalam simpul  sebesar  22.  Jika  ditinjau  dari kedalaman  pohon,  model  yang  dihasilkan cukup kompleks.
Sama  halnya  dengan  pemodelan CART,  pada Random  Forest juga  terdapat beberapa  parameter  yang  harus  ditetapkan diawal  pemodelan.  parameter  tersebut antara  lain  adalah  mtry  (jumlah  variabel prediktor  yang  diambil  secara  acak  dari total variabel yang tersedia), ntree (banyak pohon  yang  dibentuk)  dan  minsplit (minimal  observasi  pada  setiap  simpul). Berikut  adalah  beberapa  kombinasi  dari parameter dalam pemodelan random forest yang memberikan performa paling baik:
Tabel  6.  Kombinasi Parameter Optimal  model
Random Forest No  Mtry  Ntree  Minsplit AUC 1 12 1270 40  0.796 2 12 691 36  0.794 3 12 1657 31  0.793 Sumber: Data SUSENAS 2020 yang diolah
Berdasarkan  Tabel  6  diperoleh  model random forest terbaik dihasilkan jika pemodelan dilakukan menggunakan  parameter  mtry  sebesar  12,  ntree sebesar  1270  dan  minsplit  sebesar  40.  Ntree sebesar  1270  mengindikasikan  terdapat  1270 pohon  klasifikasi  tunggal  yang  terbentuk  pada pemodelan.
Pemodelan  klasifikasi  menggunakan Xgboost memiliki  parameter  yang  mirip  dengan Random Forest yaitu  mtry,  ntree  dan  minsplit.  Tabel  6 melampirkan kombinasi terbaik dari parameter ini, dengan  nilai  AUC  paling  tinggi  jika  pemodelan Xgboost dilakukan menggunakan mtry sebesar 3, ntree sebesar 413 dan minsplit sebesar 24.
Tabel  7.  Kombinasi Parameter  Optimal  model XGboost
No  Mtry  Ntree  Minsplit AUC 1 3 413 24  0.800 2 3 864 19  0.791 3 3 1359 35  0.790 Sumber: Data SUSENAS 2020 yang diolah
Gambar  3  menyajikan  perbandingan  performa klasifikasi  CART, Random  Forest dan Xgboost pada  data  yang  tidak  seimbang  (proporsi  rumah tangga  miskin  jauh  lebih  sedikit).  Dapat  dilihat bahwa  pemodelan  dengan Xgboost berada  paling atas,  meskipun  memiliki  nilai  yang  tidak  terlalu berbeda  dengan Random  Forest .  Dari  ketiga model,  pemodelan  dengan  pohon  klasifikasi tunggal  (CART)  memiliki  performa  klasifikasi yang paling rendah.
Gambar  3.  Kurva  ROC  CART, Random Forest dan Xgboost
Sumber: Data SUSENAS 2020 yang diolah
Tabel 8.  Evaluasi Model Klasifikasi Model F- score A B AUC CART 0.177  0.122  0.964  0.749 Random Forest 0.148  0.088  0.985  0.804

## XGboost 0.261  0.182  0.969  0.801
Sumber: Data SUSENAS 2020 yang diolah dimana  A  ialah  Sensitivity  dan  B  ialah Specivicity .  Tabel  8.  Merupakan  hasil evaluasi  setiap  pemodelan  klasifikasi  yang digunakan  dalam  penelitian  ini.  performa klasifikasi  dinilai  dari  hasil  prediksi  pada data  testing.  Dikarenakan  data  memiliki permasalahan  ketidakseimbangan  data, maka performa klasifikasi dapat dibandingkan dengan melihat nilai F-score.
Nilai  F-score  tertinggi  diperoleh  pada pemodelan Xgboost ,  namun  pemodelan Xgboost tidak cukup baik dalam mengatasi permasalahan ketidakseimbangan data. Hal ini dapat dilihat dari nilai sensitivity sebesar 0.182,  yang  berarti  metode  ini  hanya mampu  mengklasifikasikan  rumah  tangga miskin  secara  tepat  sebasar  18.2%.
Sehingga perlu penanganan permasalahan ini pada level data yaitu dengan metode SMOTE.
b. Model menggunakan data setelah SMOTE Pemodelan  CART  pada  data  setelah  SMOTE memiliki performa paling baik saat
cost_complexity sebesar  2,74  x  10-7,  kedalaman pohon  sebesar  6  dan  minsplit  25.  Pemodelan Random Forest memliki performa paling baik saat ntree sebanyak 1270, mtry sebesar 12 dan minsplit sebesar  25.  Sedangkan  pada  Xgboost,  performa paling baik saat ntree sebanyak 413, mtry sebesar 3 dan minsplit sebesar 24. Gambar 4 menyajikan perbandingan rata-rata nilai  AUC yang diperoleh pada setiap model.
Gambar 4. Rata-rata AUC pada Setiap Model
Sumber: Data SUSENAS 2020 yang diolah
Selanjutnya, setiap pemodelan yang dihasilkan  dievaluasi  performa  klasifikasinya dengan melihat nilai F-score, sensitivity , specificity dan AUC yang disajikan dalam Tabel 9. Evaluasi  dilakukan  dengan  menerapkan  setiap model pada data testing.
Tabel 9.  Evaluasi Model Klasifikasi
Model F-score  A B  AUC CART 0.344  0.569 0.749  0.736 Random Forest 0.365  0.409 0.879  0.791 XGboost 0.350  0.376 0.888  0.779 Sumber: Data SUSENAS 2020 yang diolah
dimana A ialah Sensitivity dan B ialah Specivicity
Berdasarkan  Tabel  9  dapat  dilihat  bahwa  model Random Forest memiliki nilai AUC paling tinggi dan nilai sentivity tidak terlalu rendah yaitu 0.409 dan specivicity 0.879 Sehingga dalam interpretasi model  akan  digunakan  Random  Forest  sebagai
identifikasi  karakteristik  rumah  tangga miskin dan tidak miskin.

## Variable Importance
Variable  Importance digunakan untuk  melihat  tingkat  kepentingan  setiap variabel yang digunakan di dalam pemodelan  yang  terpilih  pada  tahapan sebelumnya.  Dari  14  variabel  prediktor, terdapat  tiga  variabel  prediktor  yang memiliki  kontribusi  paling  tinggi  dalam mengklasifikasikan  rumah  tangga  miskin dan  tidak  miskin,  yaitu  :  jumlah  anggota rumah tangga, ijazah terakhir yang dimiliki kepala  keluarga  dan  luas  lantai  rumah tempat  tinggal  (Gambar  5).  Hubungan antara  variabel  tersebut  terhadap  rumah tangga miskin dapat dilihat dari Gambar 6. Hubungan  antara  jumlah  anggota  rumah tangga dengan rumah tangga miskin adalah positif,  yang  mengindikasikan  bahwa semakin banyak anggota rumah tangga akan semakin  besar  peluang  rumah  tangga tersebut  masuk  kedalam  kategori  miskin. Sedangkan  luas  lantai  rumah  memiliki hubungan  negatif  yang  berarti  semakin sempit rumah yang ditempati maka semakin besar pelua rumah tangga tersebut terkategori miskin.
Gambar  5. Variable  Importance Model Random Forest pada data SMOTE Sumber: Data SUSENAS 2020 yang diolah
Gambar  6.  Partial  Dependence  Plot  Variabel Jumlah ART dan Luas Lantai.

## Sumber: Data yang diolah

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang diuraikan  pada  bab  sebelumnya,  dapat  diambil kesimpulan  bahwa:    Pemodelan  dengan  pohon klasifikasi pohon gabungan dalam hal ini Random Forest  dan  Xgboost  tidak  dapat  memberikan performa  yang  baik  pada  data  yang  tidak seimbang.  Penerapan  metode  SMOTE  pada  data dapat  meningkatkan  ketepatan  klasifikasi  pada kelas  minoritas  (rumah  tangga  miskin),  namun belum  maksimal.  Terdapat  tiga  variabel  yang paling berkontribusi besar dalam pengklasifikasian dengan metode SMOTE+Random  Forest  yaitu  jumlah  anggota rumah tangga, ijazah terakhir kepala rumah tangga dan  luas  lantai  rumah.  Temuan  ini  diharapkan dapat digunakan sebagai dasar analisis pengambilan keputusan, khususnya untuk mengidentifikasi  rumahtangga  miskin,  sehingga program-program bantuan untuk
penganggulangan  kemiskinan  diharapkan  lebih tepat sasaran di masa mendatang. Pada penelitian selanjutnya, metode penanggulangan  ketidakseimbangan  data  lainnya sebaiknya  juga  dilakukan,  sehingga  ketepatan klasifikasi lebih tinggi pada kelas minoritas.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan  Pusat  Statistik  (BPS).  2020.  Diakses  pada 29 Maret 2021 melalui: https://www.bps.go.id/pressrelease/2021/02/15
/1851/persentase-penduduk-miskin- september-2020-naik-menjadi-10-19- persen.html Breiman  L.,  Friedman  J.H.,  Olshen  R.A., Stone  C.J.1984.  Classification  and Regression  Trees.  New  York:  Chapman & Hall/CRC. Chawla  N.V.,  Browyer  K.W.,  Hall  L.O., Kegelmeyer  W.P.  2002.  SMOTE  :
Synthetic Minority Over-sampling Technique. Journal of Artificial Intelligence Research. 16, 321-357. Chen, T., & Guestrin, C. 2016. Xgboost: A scalable tree
boosting system.
In Proceedings  of  the  22nd  acm  sigkdd international  conference  on  knowledge discovery and data mining (pp. 785-794). Han,  J.,  Pei,  J.,  &  Kamber,  M.  2012. Data mining: concepts and techniques.
Elsevier.
Fawcett  T.  2006.  An  introduction  to  ROC analysis. Pattern Recognition Letters. 27, 861–874.
Ishartono dan Raharjo S.T. 2016.
Sustainable Development  Goals  (SDGs) dan  Pengetasan  Kemiskinan.  Share: Social Work Jurnal, Vol 6, 2 Ispriyanti, D., Prahutama, A., dan Mustafid. 2019.  Analisis  Klasifikasi  Kemiskinan Kota Semarang Menggunakan Algoritma QUEST. Statistika, Vol.7(1) Lewis,  R.  J.  2000.  An  introduction  to classification and regression tree (CART)  analysis.  In  Annual  meeting  of the  society  for  academic  emergency medicine  in  San  Francisco,  California (Vol. 14).
Liaw A.,Wiener M. 2002. Classification and Regression. R News, 2,18-22 Sartono,  B.  dan  Syafitri.,  T.  U.  2010. Metode Pohon Gabungan: Solusi Pilihan Untuk  Mengatasi  Kelemahan  Pohon Regresi Dan Klasifikasi Tunggal. Forum
Statistika dan Komputasi, 1-7
Sutton  C.  D.  2005.  Classification  and
Regression Trees, Bagging, and
Boosting.  Handbook  of  Statistics,  24,
303-329.
Wezel  M.V.,  Potharst  R.  2007.  Improved Customer  Choice  Predictions  using Ensemble Methods. European Journal of Operational Research, 181, 43