Perbandingan Metode Regresi Logistik Biner dan Classification and Regression Tree pada klasifikasi status kesejahteraan rumah tangga di Kota Batu

مستخلص البحث

الرفاهية هي حالة توضح أن الأسرة قادرة على تلبية احتياجات الحياة. يمكن للعديد من المؤشرات أن تحدد عوامل رفاهية الأسرة، أي السكان والتعليم والعمالة والصحة والإسكان وتكنولوجيا المعلومات والاتصالات. تهدف هذه الدراسة إلى تحديد العوامل أو المتغيرات التي تؤثر على تصنيف حالة رفاهية الأسرة في مدينة باتو، والتي يتم تصنيفها إلى فئات فقيرة وغير فقيرة. المتغيرات المستخدمة هي العمر والجنس والحالة الاجتماعية والمستوى التعليمي، وصحة رب الأسرة، بالإضافة إلى المتغير العديد من أفراد الأسرة، وحالة ملكية الإقامة، والوقود للطبخ، وملكية الهاتف الخلوي. الطريقة المستخدمة هي الانحدار اللوجستي الثنائي و CART شجرة التصنيف والانحدار ستتم مقارنة نتائج دقة التصنيف للطريقتين. وبناء على نتائج البحوث مع ثنائي طرق الانحدار اللوجستي والسلة يظهر أن المتغيرات التي تؤثر في نموذج التصنيف هي العمر والمهني رئيس المتغيرات متغير .قيمة تصنيف دقة من و الانحدار اللوجستي الثنائي نموذج كانت 94,69%، وهي نسبة أعلى من أن تصنيف نموذج السلة .89,36% بحيث يكون أفضل نموذج للتنبؤ بعوامل رفاهية الأسرة في مدينة باتو هو طريقة الانحدار اللوجستي الثنائي.

ABSTRACT

Welfare is a condition that describes a household ability to meet the necessities of life. Many indicators can determine household welfare factors, namely population, education, employment, health, housing, and information and communication technology. This study aims to identify factors or variables that influence the classification of household welfare status in Batu City, which are classified into poor and non-poor. The variables used are age, gender, marital status, the level of the highest education, employment status and the health of the head of the household, and the additional variables are number of family members, ownership of the residence, cooking fuel, and cell phone ownership. The methods used are binary logistic regression and CART (Classification and Regression Tree). The results of the classification accuracy of these methods will be compared. The results of research with binary logistic regression and CART methods show the variables that influence the classification model are age and employment status of the head of household. The value of the classification accuracy of the binary logistic regression model was 94.69%, higher than the classification model of CART 89.36%. Consequently, the best model for predicting household welfare factors in Batu City is the binary logistic regression method.

ABSTRAK

Kesejahteraan merupakan keadaan yang menggambarkan suatu rumah tangga mampu memenuhi kebutuhan hidup. Banyak indikator yang dapat menentukan faktor kesejahteraan rumah tangga, yaitu faktor kependudukan, pendidikan, ketenagakerjaan, kesehatan, perumahan, dan teknologi informosi dan komunikasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor atau variabel yang berpengaruh terhadap klasifikasi status kesejahteraan rumah tangga di Kota Batu, yang diklasifikasikan menjadi kategori miskin dan tidak miskin. Variabel yang digunakan adalah usia, jenis kelamin, status perkawinan, tingkat pendidikan tertinggi, status pekerjaan dan kesehatan kepala rumah tangga, selain itu variabel banyak anggota rumah tangga, status kepemilikan tempat tinggal, bahan bakar memasak, dan kepemilikan telepon seluler. Metode yang digunakan adalah regresi logistik biner dan CART (Classification and Regression Tree). Hasil nilai ketepatan klasifikasi dari kedua metode tersebut akan dibandingkan. Berdasarkan hasil penelitian dengan metode regresi logistik biner dan CART menunjukkan bahwa variabel yang berpengaruh terhadap model klasifikasi adalah variabel usia dan status pekerjaan kepala rumah tangga. Nilai ketepatan klasifikasi model regresi logistik biner adalah 94,69%, lebih tinggi dibandingkan model klasifikasi CART adalah 89,36%. Sehingga model terbaik untuk memprediksi faktor kesejahteraan rumah tangga di Kota Batu adalah metode regresi logistik biner.