ANALISIS KLASIFIKASI KEMISKINAN DI KOTA SEMARANG MENGGUNAKAN ALGORITMA QUEST - Dwi Ispriyanti; Alan Prahutama; Mustafid Mustafid (Department Statistics, Faculty Mathematics and Natural Science, UNIMUS, 2019)
Kemiskinan menjadi suatu permasalahan bagi negara-negara berkembang termasuk Indonesia. Kemiskinan merupakan keadaan kondisi perekonomian suatu orang atau sekelompok orang yang tidak bisa memenuhi kebutuhan dasar seperti pendidikan, kesehatan, pangan, perumahan dan lainnya. Analisis klasifikasi kemiskinan merupaka bagian dari analisis kemiskinan yang yang mengkategorikan rumah tangga atau kelompok kedalam kategori miskin dan tidak miskin. Pengkategorian tersebut didasarkan pada pengeluaran perkapita yang dibandingkan dengan nilai garis kemiskinan. Metode klasifikasi didalam statistika salah satunya pohon klasifikasi, yang meliputi antara lain Algoritma CART, QUEST, ID3, C45 dan lainnya. Algoritma QUEST merupakan pohon klasifikasi biner dengan prosedur pemilihan variabel penyekat/pemisah, penentuan titik sekat/pemisah serta proses pemberhentian. Pada penelitian ini hasil klasifikasi menggunakan algoritma QUEST dengan semua variabel prediktor diasumsikan skala rasio maka hasil klasifikasi yang didapat mempunyai akurasi 94.9%. Variabel prediktor yang mempengaruhi antara lain penerimaan beras miskin, jenis bahan bakar utama untuk emasak, jenin dinding rumah tinggal yang digunakan dan sumber utama air minum. Sedangkan hasil klasifikasi menggunakan algoritma QUEST dengan variabel prediktornya diasumsikan skala nominal juga menghasilkan akurasi 94.9%. Variabel prediktor yang mempengaruhi antara lain penerimaan beras miskin, jenis bahan bakar utama yang digunakan untuk memasak, bahan utaam dinding rumah serta jumlah angota rumah tangga.