Penentuan Indikator yang Berperan pada Identifikasi Kemiskinan menggunakan Data Mining
Kemiskinan merupakan salah satu masalah yang menjadi prioritas pemerintah.Sistem penentuan status keluarga miskin yang ada di Kabupaten Bantul masih menggunakan perhitungan sederhana berupa skoring dari 11 indikator yaitu pangan, sandang, papan, rata-rata jumlah penghasilan,kesehatan, pendidikan, kekayaan, akses air bersih, akses listrik, dan jumlah jiwa dalam keluarga.
Dengan banyaknya indikator yang dibutuhkan, diperlukan metode untuk mencari indikator-indikator yang dominan pada identifikasi kemiskinan.Diharapkan dengan menggunakan pemilihan indikator-indikator tersebut, proses yang dibutuhkan untuk menidentifikasi menjadi lebih efisien dan selanjutnya dapat meningkatkan akurasi identifikasi.
Data-data yang digunakan pada penelitian ini adalah 414 data kemiskinan pada wilayah Kecamatan Banguntapan, yang merupakan hasil pengolahan penelitian sebelumnya.Metode yang digunakan untuk pemilihan indikator adalah data mining dengan teknik pohon keputusan, sedangkan metode untuk memerlukan identifikasi adalah klasifikasi naïve bayes.
Hasil pengujian menunjukkan bahwa dari 8 dari 11 indikator kemiskinan yang paling penting adalahpangan. Indikator lain yang berperan adalah tanah bangunan, kesehatan, jumlah jiwa, sandang, papan, pendidikan, dan jumlah kekayaan. Akurasi pengujian pemilihan fitur sebesar 96.77%. Pada tahap identifikasi kemiskinan dengan pemilihan indikator dan tanpa pemilihan indikator menunjukkan nilai akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas yang sama yaitu sebesar 90.32 %, 94.83%, dan 89.46%. Dengan demikian disarankan bahwa identifikasi kemiskinan dapat dilakukan menggunakan 8 indikator.
Komentar Terbaru