Malta, Zikrariza Kurnia (2019) Analisis Karakteristik Tingkat Kesejahteraan di Kota Surabaya Menggunakan Metode Pohon Klasifikasi. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
06211540000042_Undergraduate_Theses.pdf Download (1MB) | Preview |
Abstract
Terdapat beberapa upaya pengentasan kemiskinan yang dilakukan Pemerintah Kota Surabaya, salah satunya melalui kerjasama dengan Tim Nasional Percepatan Penanggulangan Kemiskinan (TNP2K) yang mengeluarkan data rumah tangga dengan tingkat pendapatan rendah di Surabaya yang didapatkan melalui metode Proxy Means Testing (PMT). Namun, dari hasil tersebut tidak dijelaskan apa saja karakteristik setiap tingkat kesejahteraan. Karakteristik yang terdapat pada setiap desil dapat diketahui dengan melakukan pengklasifikasian. Salah satu metode statistika yang dapat digunakan yaitu pohon klasifikasi. Variabel respon yang digunakan yaitu tingkat kesejahteraan. Data yang digunakan yaitu 149.186 data rumah tangga dan 37 variabel indikator kesejahteraan. Selanjutnya dilakukan metode test sample dengan testing 5%-30% menggunakan Indeks Gini dan Indeks Twoing. Metode terbaik yang digunakan yaitu metode test sample dengan testing 30% menggunakan Indeks Gini. Hasil yang didapatkan yaitu pohon klasifikasi optimal dengan 391 simpul dan 191 simpul terminal. Karakteristik setiap desil didapatkan dari persentase tertinggi pada simpul terminal setiap tingkat kesejahteraan. Lima variabel terpenting dalam pemilahan pohon klasifikasi yaitu jumlah anggota rumah tangga, jenis lantai terluas dengan bahan marmer/granit, keramik, parket/vinil/permadani, kepemilikan kulkas, tipe toilet pribadi dengan jenis kloset leher angsa, dan kepemilikan sepeda motor. Pohon klasifikasi tersebut merupakan pohon klasifikasi dengan right estimated dengan tingkat keakuratan klasifikasi sebesar 64.1%.
=================================================================================================================================
There are several poverty alleviation efforts carried out by the Surabaya City Government, one of which is in collaboration with Tim Nasional Percepatan Penanggulangan Kemiskinan (TNP2K) which issues household data with low income levels in Surabaya obtained through the Proxy Means Testing (PMT) method. However, the results do not explain what the characteristics of each level of welfare are. The characteristics found in each decile can be known by classifying. One of the statistical methods that can be used is the classification tree. The response variable used is the level of welfare. The data used were 149,186 household data and 35 welfare indicator variables. Then the test sample method is carried out by testing 5% -30% using the Gini Index and Twoing Index. The best method used is the test sample method with testing 30% using the Gini Index. The results obtained are optimal classification trees with 391 nodes and 191 terminal nodes. The characteristics of each decile are obtained from the highest percentage of terminal nodes for each level of welfare. The five most important variables in sorting classification trees are the number of household members, the widest type of floor with marble / granite material, ceramics, parquet / vinyl / rug, ownership of the refrigerator, type of private toilet with the type of goose neck toilet, and motorcycle ownership. The classification tree is a right estimated classification tree with a classification accuracy rate of 64.1%.
| Item Type: | Thesis (Other) |
|---|---|
| Additional Information: | RSSt 519.536 Mal a-1 2019 |
| Uncontrolled Keywords: | Indikator Kesejahteraan, PMT, Pohon Klasifikasi, Rumah Tangga, Test Sample. |
| Subjects: | H Social Sciences > HA Statistics H Social Sciences > HA Statistics > HA31.3 Regression. Correlation |
| Divisions: | Faculty of Mathematics, Computation, and Data Science > Statistics > 49201-(S1) Undergraduate Thesis |
| Depositing User: | Zikrariza Kurnia Malta |
| Date Deposited: | 12 Dec 2023 02:20 |
| Last Modified: | 12 Dec 2023 02:20 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/64138 |
Actions (login required)
 |
View Item |