Judul: Identification of Household Characteristics of Social Assistance Recipients Using the Feature Importance Model Based on Classification Tree
Abstrak: Salah satu cara yang dilakukan pemerintah dalam menekan kemiskinan adalah pemberian program perlindungan sosial yang ditujukan kepada rumah tangga yang membutuhkan. Menurut Permensos No.3 Tahun 2021, penerima program perlindungan sosial diatur dalam Data Terpadu Kesejahteraan Sosial (DTKS) yang berisi data pemerlu pelayanan kesejahteraan sosial, penerima bantuan dan pemberdayaan sosial, serta potensi dan sumber kesejahteraan sosial. Target penerima bantuan erat kaitannya dengan kemiskinan. Badan Pusat Statistik mengukur kemiskinan dengan menggunakan konsep pemenuhan kebutuhan dasar baik makanan maupun non makanan dari sisi pengeluaran. Penelitian ini dilakukan untuk (i) menyusun model klasifikasi optimal status rumah tangga penerimaan bantuan sosial, (ii) memperoleh peubah-peubah penting status rumah tangga penerimaan bantuan sosial, (iii) mengidentifikasi karakteristik rumah tangga penerima bantuan sosial dari pemerintah. Model klasifikasi dengan teknik random forest dibentuk tanpa penanganan ketidakseimbangan kelas data dan dengan penanganan ketidakseimbangan data, kemudian dibandingkan kinerja modelnya. Penanganan ketidakseimbangan data dilakukan dengan menggunakan teknik Synthetic Minority Oversampling Techinique (SMOTE) pada data latih. Hasil klasifikasi status rumah tangga penerimaan bantuan sosial dengan menggunakan random forest dengan SMOTE memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan model random forest tanpa SMOTE. Hasil dari Permutation Feature Importance adalah peubah pengeluaran per kapita, pendidikan kepala rumah tangga, usia kepala rumah tangga, sumber air minum, luas lantai, pengeluaran total, jumlah anggota rumah tangga dan status daerah merupakan peubah penting. Peubah penting hasil dari SHAP (Shapley Additive Explanations) adalah pendidikan kepala rumah tangga, pengeluaran per kapita, jenis dinding, kepemilikan AC, sumber air minum, usia kepala rumah tangga, luas lantai dan jumlah anggota rumah tangga. Peubah penting hasil dari Permutation Feature Importance dan SHAP yang konsisten berada pada peringkat teratas, dan memiliki perbedaan skor/peringkat terkecil dari kedua metode dijadikan sebagai peubah penting yang terpenting. Peubah tersebut adalah pengeluaran per kapita, pendidikan kepala rumah tangga, usia kepala rumah tangga, sumber air minum, luas lantai dan jumlah anggota rumah tangga. Pohon klasifikasi menunjukkan karakteristik rumah tangga penerima bantuan sosial yaitu pendidikan kepala rumah tangga adalah maksimal SD/sederajat, sumber air minumnya sumur terlindung/tak terlindung, mata air terlindung/tak terlindung, air permukaan (sungai/danau/waduk/kolam/irigasi, air hujan) dan leding, pengeluaran per kapita di bawah rata-rata pengeluaran per kapita Provinsi Banten tahun 2021, jumlah tanggungan besar yaitu anggota rumah tangga lebih dari empat orang, usia kepala rumah tangga antara 45 – 59 tahun, dan luas lantai rumah termasuk tidak layak huni., One way the government reduces poverty is to provide social protection programs for needy households. According to the Minister of Social Affairs Regulation No. 3 of 2021, recipients of social protection programs are regulated in the Integrated Social Welfare Data (ISWD). ISWD contains data on the need for social welfare services, recipients of social assistance and empowerment, and potential sources of social welfare. Target recipients of the program are closely related to poverty. Statistics Indonesia measures poverty by basic needs approach, both food and non-food from the expenditure side. This study was conducted to (i) develop an optimal classification model for the status of households receiving social assistance, (ii) to obtain important variables for the status of households receiving assistance, and (iii) to identify the characteristics of households receiving social assistance from the government based on their homes.
Keyword: bantuan sosial, PFI, random forest, SHAP, SMOTE

Judul: Perbandingan Metode CHAID dan Random Forest dalam Klasifikasi Status Kemiskinan Rumah Tangga di Jawa Tengah
Abstrak: Jawa Tengah menempati posisi kedua sebagai provinsi dengan jumlah penduduk miskin terbanyak di Indonesia pada Maret 2020 lalu. Upaya pengentasan kemiskinan sudah dilakukan, namun masih banyak yang belum tepat sasaran. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan pemodelan klasifikasi status kemiskinan rumah tangga di Jawa Tengah menggunakan metode CHAID dan random forest serta membandingkan kedua metode tersebut. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data hasil Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS) 2020 yang dilakukan oleh Badan Pusat Statistik (BPS) untuk wilayah Provinsi Jawa Tengah. Jumlah rumah tangga miskin jauh lebih sedikit dibandingkan dengan rumah tangga tidak miskin. Oleh karena itu, dilakukan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) untuk menangani data tidak seimbang. Metode random forest menghasilkan performa klasifikasi yang lebih baik dibandingkan metode CHAID dengan nilai akurasi, sensitivitas, spesifisitas dan AUC berturut-turut 93,95%, 98,43%, 89,92%, dan 0,94. Peubah penting yang membangun model random forest adalah peubah luas lantai rumah, umur kepala rumah tangga, bahan bakar memasak, tempat pembuangan akhir tinja dan kepemilikan tempat buang air besar., Central Java was in the second position as the province with the highest number of poor people in Indonesia in March 2020. Poverty alleviation efforts have been carried out, but many are still not on target. The purpose of this study was to model the classification of household poverty status in Central Java using CHAID and random forest methods and compare the two methods. The data used in this study is data from the 2020 National Socioeconomic Survey (SUSENAS) conducted by the Central Bureau of Statistics (BPS) for Central Java. The number of poor households is much less than non-poor households. Therefore, SMOTE was performed to handle unbalanced data. The random forest method produced better classification performance than the CHAID method with accuracy, sensitivity, specificity, and AUC of 93,95%, 98,43%, 89,92%, and 0,94, respectively. The important variables that build the random forest model are the floor area of the house, the age of the head of the household, cooking fuel, the place for the final disposal of feces, and ownership of the place to defecate.
Keyword: CHAID, poverty, random forest, SMOTE

Judul: Codiaeum Malesia
Abstrak: The Malesian genus Codiaeum has been revised based on the morphological character using available herbarium collections in Herbarium Bogor iense and loan specimens from Rijksherbarium Leiden. The study is based on the observation of 350 specimens. Eleven species have been recognized, namely Codiaeum variegatum, C. luzonicum, C. palawanense, C. trichocalyx, C. megalanthum, C. cilliatum, C. affine, C. tenerifolium dan C. hirsutum, C. macgregorii, C. ludovicianum. number of species is found in the Philippines The highest (8 species), Two species (C. tenerifolium and C. ludovicianum) endemic in Lousiade Archipelago of the New Guinea and C. affine endemic in Banguey Island. C. variegatum is widespread by nature or in cultivation almost in all of Malesian region. C. cillia tum is a species in the earliest level among the other species according to 20 selected characters.
Keyword: Codiaeum, Malesia