Klasifikasi Kesejahteraan Rumah Tangga di Provinsi Papua dengan Metode Regresi Logistik dan Support Vector Machine

Transkripsi

1 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vo. 4, No., (05) (30-98X Prt) D-9 Kasfkas Kesejahteraa Rumah Tagga d Provs Paua dega Metode Regres Logstk da Suort Vector Mache Rska Prakasta Sahtayakt da Kartka Fthrasar. Jurusa Statstka, FMIPA, Isttut Tekoog Seuuh Noember (ITS) J. Aref Rahma Hakm, Surabaya 60 Idoesa e-ma:kartka_f@statstka.ts.ac.d Abstrak Provs Paua daammatahu terakhr meujukka bahwa resetase eduduk msk d Provs Paua me-emat ergkat ertama dbadgka ke-3 rovs aya d Idoesa. Kasfkas kesejahteraa rumah tagga dtujuka utuk megkategorka suatu rumah tagga, kedaam kategor keuarga msk atauu tdak msk berdasarka faktor-faktor yag mecrka suatu kemska. Daam ragka megkatka kesejahteraa masyarakat d Provs Paua, saah satu uaya yag dakuka adaah djaakaya rogram egetasa ke-mska, dmaa daam eaksaaaya eru daam megkate-gorka suatu rumah tagga kedaam kategor msk atau tdak msk utuk megetahu ayak atau tdakya medaatka ba-tua dar rogram tersebut. Aass kasfkas dakuka meg-guaka metode regres ogstk da suort vector mache. Ka-rakterstk kesejahteraa rumah tagga d Paua meujukka sebayak 7% rumah tagga dkategorka rumah tagga msk da sebayak 73% rumah tagga dkategorka rumah tagga t-dak msk. Kasfkas megguaka metode regres ogstk b-er meujukka bahwa keteata kasfkas tertgg sebesar 8.0%. Kasfkas megguaka metode suort vector mache meujukka bahwa keteata kasfkas tertgg yak sebesar 8.05% megguaka varabe redktor yag sgfka ada a-ass regres ogstk ber. Mode kasfkas yag meghaska keteata kasfkas tertgg tersebut megguaka fugs kere Rada Bass Fucto (RBF) dega arameter σ= da C=0 Kata Kuc Kasfkas, Kesejahteraa Rumah Tagga, Regres Logstk, Suort Vector Mache P I. PENDAHULUAN resetase eduduk msk d Provs Paua daam matahu terakhr meruaka yagterbesar dbadgka ke-3 rovs aya d Idoesa[], sehgga eru bag emertah daam megkatka kesejahteraa masyarakat d rovs tersebut. Kasfkas kesejahteraa rumah tagga dguaka daam megkategorka suatu rumah tagga, kedaam kategor rumah tagga msk atauu tdak msk berdasarka faktor-faktor yag mecrka suatu kemska. Saah satu uaya yag da-kuka daam ragka megkatka kesejahteraa masyarakat d Provs Paua, adaah djaakaya rogram egetasa kemska, yag maa daam eaksaaa rogram tersebut eru utuk megkategorka suatu rumah tagga kedaam ka-tegor msk atau atau tdak msk utuk megetahu ayak atau tdakya suatu rumah tagga medaatka batua dar rogram tersebut.oeh karea tu, egkategora daat dguaka daam megkatka kesejahteraa masyarakat dega membuat kebjakka atau rogram egetasa kemska yag atya aka berdamak ada megkatya kese-jahteraa masyarakat d Provs Paua. Kaja megea kasfkas rumah tagga teah bayak da-kuka oeh beberaa eet. Ae (00) meet kasfkas kesejahteraa rumah tagga d Provs Jawa Tegah dega edekata CART Arcg.Tgkat akuras has kasfkas yag ddaatkayak sebesar 79,%[]. Ngrum (0) me-akuka eeta tetag kasfkas kesejahteraa rumah tagga d kota Maag dega edekata baggg regres o-gstk. Ngrum meymuka bahwa terdaat emat varabe redktor beregaruh sgfka terhada kesejahteraa rumah tagga, yatu jumah aggota rumah tagga, status ekerjaa keaa rumah tagga, egaama membe beras msk, da eggua teeo seuer ada suatu rumah tagga[3]. Ada beberaa metode kasfkas, bak utuk kasus kasfka-sear searabe mauu o-ear searabe. Oeh karea data daam eeta meruaka kasus oear seara-be, maka saah satu metode kasfkas yag cocok dguaka saah satuya adaah megguakasuort vector mache (SVM). Metode SVM meruaka metode kasfkas o ara-metrk yag tdak harus memeuh asums da dstrbus terte-tu, serta daat dguaka adakasuso-ear searabe. Se-a metode SVM, adau metode kask yag serg dgua-ka daam egkasfkasa data adaah dega megguaka metode regres ogstk.oeh karea tu, ada eeta ka dakuka aass kasfkas kesejahteraa rumah tagga d Provs Paua dega membadgka dua metode, yak megguaka metode regres ogstk da metode suort vec-tor mache. II.TINJAUAN PUSTAKA A. Regres Logstk Ber Regres ogstk ber meruaka saah satu jes dar regres ogstk. Regres ogstk adaah suatu metode yag daat dgu-aka utuk mecar hubuga atara varabe reso yag bersfat dchotomous (dua kategor) atau oychotomous (ebh dar dua kategor) dega satu atau ebh varabe redktor ber-skaa kategor atau kotu[4]. Aass regres ogstk ber dguaka utuk mejeaska

2 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vo. 4, No., (05) (30-98X Prt) D-30 hubuga atara varabe reso yag yag haya memk dua kategor saja. Mode yag dda-at daat djadka mode daam megkasfkaska varabe redktor ke daam varabe reso yag berua data kategork.agga bahwa sekumuavarabe bebas dtujukka se-baga vektorx =(x,x,,x ). Betuk ogt dar regres ogstk mutvarabe adaah sebaga berkut. ( ) g ( ) x x x... x 0 () ( x) Mode regres ogstk dega varabe deede yatu bayakya, varabe redktor dtujukka ada ersamaa (). g( x) e ex( 0 x... x) ( x ) g( ) e () x ex( x... x ) 0 B. Estmas Parameter Estmas arameter dar mode regres ogstk daat dakuka dega megguaka metode Maxmum Lkehood Estmato (MLE). Fugs robabtas dstrbus berou d seta egamata ( x, y ) dtujukka ada ersamaa berkut y f( y) ( x ) [( ( x )] y (3) Aaba atar egamata dasumska deede, maka fugs kehood dar egamata yag deede adaah sebaga berkut. β y y x x (4) ( ) f ( y ) ( ) ( ( )) Fugs kehood(β)kemuda dubah ke ersamaa. L( β) ( β ) y x ex x j j j j (5) j 0 j 0 Seajutya L(β)(5) dturuka terhada β j da hasya sama dega 0 (6). L( β) ex x j j j0 y x x j j j ex x j j j0 Gua megestmas arameter β,dguaka metode umerk, yatu Metode teras Newto Rahso, sedagka utuk es-tmas varas da kovaras, deroeh dar turua kedua fugs kehoodl(β). Berdasarka turua kedua fugs kehood, daat deroeh matrks varas da kovaras dar estmas arameter meau vers matrks [5]. 0 (6) cov( βˆ ) X dag ˆ ( ˆ ) X (7) dag ˆ ( ˆ ) ada ersamaa (7) meruaka matrks da-goa dega eeme dagoa utama yatu, ˆ ( x )( ˆ ( x )) d-maa akar kuadrat dar eeme-eeme dagoa utama adaah estmas arameter mode. C. Peguja Sgfkas Parameter Peguja sgfkas arameter secara arsa dguaka utuk megetahu egaruh masg-masg varabe redktor terhada varabe reso secara dvdu. Peguja arameter secara arsa megguaka statstk uj Wad[4].Hotess yag dguaka adaah sebaga berkut. H 0 : j = 0 H : j 0, dega j=,,3,..., Statstk Uj : ˆ j W (8) SE ( ˆ ) Statstk Uj Wada ersamaa (8) megkut dstrbus orma degataraf sgfkas sebesar α,sehgga aka deroeh keutusa toak H 0 jka a W> Z / atau -vaue <. Uj sgfkas arameter secara seretak dguaka utuk megetahu egaruh varabe redktor terhada varabe reso secara bersamaa atau seretak. Peguja secara seretak dakuka dega megguaka statstk ujlkehood Rato Testatau uj G [4]. Hotess yag dguaka adaah sebaga berkut. H 0 : β = β =...= β =0 H : ag sedkt ada satu j 0 dega j=,,. Statstk Uj: ˆ ˆ 0 0 (9) G ( ) ( y ) ( ) Keteraga: y ; j 0 ( y ) ; 0 Statstk uj G ada ersamaa (9) megkut dstrbus chsquare dega taraf sgfkas sebesar α da derajat bebas yag meruaka bayakya redktor ada mode. Keutusa toak H 0 jka a G (, ) atau -vaue <[4]. D. Uj Kesesuaa Mode Uj kesesuaa mode regres ogstk dsebut juga dega Goodess of Ft [4]. Peguja dakuka utuk mehat aa-kah mode teah sesua atau tdak. Hotess uj kesesuaa mo-de adaah sebaga berkut. H 0 : Mode Sesua H : Mode tdak sesua Statstk Uj: g ( o ' ) ˆ k k k (0) ' ( ) k k k k Statstk uj ˆ ada ersamaa (0) megkut dstrbus chsquare dega taraf sgfkas α da derajat bebas g-.keu-tusa toak H 0 aaba a (g ) ˆ atau-vaue<α. Mode yag ddaat kemuda dguaka daam egkasfkasa. Utuk medaatka has egkasfkasa terebh dahuu eru dtetaka a cut off. Aaba ( x) acut off, maka dkategorka kedaam kategor, sebakya dkategorka kedaam kategor 0. Na yag ag umum dguaka utuk cut off adaah sebesar 0,5[4]. E. Suort Vector Mache Kose SVM secara sederhaa daat djeaska yak seba-ga usaha mecar hyerae terbak yag berfugs sebaga emsah dua buah keas atau kategor ada suatu

3 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vo. 4, No., (05) (30-98X Prt) D-3 utsace. Pemsah kedua keas, yag dsebut hyerae, dtetuka dar arameter wda b(). wx, b 0 () Hmua vektor dkataka tersah otma oeh hyerae jka daat dsahka taa error da jarak atara vektor terdekat dega hyerae maksma[6]. Pemsaha hyer-ae dega betuk caoca harus memeuh batasa (). y wx, b,,,, () Hyeraeyag otma ddaatka dar memaksmaka marg w, b w da memmaka w w [6]. Masaah daat decahka dega berbaga tekk komutas, d ataraya adaah dega Lagrage Muter (3). Lw, b, w y w, x b ) (3) ada ersamaa (3) meruaka eggada fugs agrage. Na otma (3) daat dcar dega metrasformas (3) kedaam dua sace(4) ˆ arg m y y x, x j j j k (4), j k Pada umumya, masaah daam dua yata jarag yag ber-sfat ear searabe, aka teta bersfat o-ear seara-be. Utuk meyeesaka robem o-ear, SVM dmodf-kas dega memasukka fugs Kere. Pada kasus o-ear, hyerae yag memsahka data secara otma dtam-bahka varabe sack( )yag harus memmaka: w w Ct (5) Pegguaa varabe sack( ) dguaka utuk megatas y wx, b t yag tdak tereuh dega cara memberka eat utuk data yag tdak memeuh embatas tersebut. Pembera eat dakuka dega meeraka kostata ogkos. Otmas (5) daat decahka dega tekk komutas, d ataraya adaah dega Lagrage Muter. embatas Lw, b,, t w Ct y w, x b t ) t (6) j da ada ersamaa (6) adaah eggada fugs ag-rage. Na otma dar ersamaa tersebut daat dcar de-ga metrasformas (6) kedaam dua sace (7). ˆ arg m y y K x, x j j j k (7), j k dmaak(x,x j )meruaka fugs kere. Adaufugs kere yag basa dguaka daam SVM adaah sebaga berkut. K x, x x ' x. Lear :. Poyoma : K x x x x,, 3. Gaussa Rada Bass Fucto: K x x x x, ex Has kasfkas data daat deroeh dar ersamaa (8) f x sg y K x, x b (8) SV F. Evauas Kasfkas Has kasfkas deveuas utuk mehat tgkat kebakaya. Ukura yag daka yak a Aaret Error Rate(APER). Na APER (9) meyataka a roos same yag saah dkasfkaska oeh fugs kasfkas[7]. Data Aktua Tabe. Cofusso Matrx Data Predks Tota dmaa, =Bayak data keas teat dkasfkaska ke keas = Bayak data keas teat dkasfkaska ke keas = Bayak data keas saah dkasfkaskake keas = Bayakdata keas saah dkasfkaska ke keas Berdasarka cofussomatrx ada Tabe, daat dhtug a APER da keteata kasfkas megguaka rumus: M M APER (9) G. Kesejahteraa Sosa Kesejahteraa sosa daam art uas mecaku berbaga tdaka yag dakuka mausa utuk mecaa tgkat kehdua masyarakat yag ebh bak. Kemska sedr meruaka saah satu masaah embagua kesejahteraa sosa. Pada tahu 000 BPS meakuka Stud Peetua Krtera Pe-duduk Msk utuk megetahu karakterstkkarakterstk ru-mah tagga yag mamu mecrka kemska. Deroeh 8 varabe yag dagga ayak utuk eetua rumah tagga msk d aaga yatu uas ata er kata, jes ata, ke-tersedaa ar bersh/ar mum, jes jamba/wc, keemka asset, tota edaata er bua, egeuara utuk makaa, kosums auk auk. Sea tu, terdaat edataa Sosa Eko-om Peduduk 005 (PSE05) yag dmaksudka utuk me-daatka data mkro berua drektor rumah tagga msk yag meerma Batua Lagsug Tua (BLT). Peetua ru-mah tagga eerma BLT ada PSE05 ddasarka 4 dkatoryatuuas ata rumah, jes ata, jes ddg rumah, fas-tas temat buag ar besar, sumber ar mum, eeraga yag dguaka, baha bakar yag dguaka frekues maka daam sehar, kebasaa membe dagg/ayam/susu, kemamua membe akaa, kemamua berobat ke uskesmas, e-kerjaa keaa rumah tagga, eddka keaa rumah tagga, dakeemka asset[8]. III. METODOLOGI PENELITIAN A. Sumber Data Data yag dguaka adaah data sekuder dar Idoesa Famy Lfe Surveys-East (IFLS-East), haya data surve ada Provs Paua saja.

4 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vo. 4, No., (05) (30-98X Prt) D-3 B. Varabe Peeta Varabe eeta yag terdr dar varabe reso (Y) da varabe redktor (X). Varabe reso terdr dar kategor rumah tagga msk (0) atau tdak msk ().Varabe redk-tor (X) terdr dar 7 varabeyag mecaku 5 asek. Msk 04 7% Tdak Msk 86 Asek Keeduduka Tabe.Varabe Peeta Varabe Predktor Bayakya Aggota Rumah Tagga Umur Keaa Rumah Tagga Status Perkawa Keaa Rumah Tagga Jes Keam Keaa Rumah Tagga Tabe.Varabe Peeta (Lajuta) Asek Varabe Predktor Peddka Terakhr yag erah dkut Peddka Keaa Rumah Tagga Status Keemka Rumah Sumber Ar Mum Sumber Pee-raga/ Lstrk Baha Bakar Memasak Perumaha Luas Lata Rumah Jes Lata Rumah Jes Ddg Rumah Temat Buag Ar Besar Status Pekerjaa Keaa Rumah Tagga Sosa Ekoom Peayaa Kesehata Grats Membe Rask Ada/Tdak Aggota RT Megguaka Tekoog Iformas Teeo Seuer C. Lagkah Aass Lagkah aass yag dakuka ada eeta adaah sebaga berkut:. Medeskrska karakterstk kesejahteraa rumah tagga d Provs Paua. Membag data mejad roors data trag da testg sebesar 70:30 da 80:0 3. Medaatka has kasfkas dar aass regres ogstk ber. 4. Medaatka has kasfkas dega metode SVM 5. Membadgka keteata kasfkas yag deroeh dar metode regres ogstk da metode SVM 6. Meark Kesmua IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN A. Karakterstk Kesejahteraa Rumah Tagga d Paua Pegkategora msk da tdak msk daat dhat dar tota egeuara rumah tagga er kata er bua yag dbadgka dega gars kemska d Provs Paua yag teah dteteka oeh BPS, yak ada tahu 0, gars kems-ka Provs Paua adaah R97,50,00. Pegeuara ku-rag dar gars kemska maka dkategorka rumah tagga msk, sebakya aaba egeuara ebh dar gars kems-ka maka dkategorka rumah tagga tdak msk. Gambar. Presetase Rumah Tagga Kategor Msk da Tdak Msk Gambar meujukka bahwa kategor rumah tagga msk d Provs Paua sebayak 7%, yak sebesar 04 rumah tagga dar 390 rumah tagga yag d surve, sedagka kate-gor rumah tagga tdak msk d Provs Paua sebesar 73%, yatu dar 390 rumah tagga yag d surve terdaat 86 rumah tagga yag dkategorka sebaga rumah tagga tdak msk. B. Kasfkas Kesejahteraa Rumah Tagga Provs Paua dega Metode Regres Logstk Ber Data yag dguaka meruaka data tragada arts data 70:30 da 80:0. Pada aass regres ogstk, dakuka uj sgfkas arameter terebh dahuu bak secara uvarabe mauu mutvarabe. Has erhtuga taksra arameter secara uvarabe ada arts data trag 70% ddaatka 5 varabe yag sgfka memegaruh varabe reso secara arsa dmaa varabe tersebut memk a-vaue<α=0,05. Kema varabe terse-butadaah varabe bayakya aggota rumah tagga (x ), sta-tus keemka rumah (x 6 ), adaya sumber eeraga atau sumber strk (x 8 ), uas ata rumah (x 0 ), da temat buag ar besar (x 3 ).Pada arts data trag 80%, ddaatka has dar aasa regres ogstk ber secara uvarabemeggua-ka data trag 80% yatu ddaatka emat varabe sgf-ka memegaruh varabe reso, dmaa varabe-varabe tersebut memk a -vaue kurag dar α =0,05. Keemat varabe tersebut adaah varabe bayakya aggota rumah tagga (x ), status keemka rumah (x 6 ), adaya sumber e-eraga atau sumber strk (x 8 ), da uas ata rumah (x 0 ). Seajutya, dakuka aass regres ogstk ber secara mutvarabeutuk mehat egaruh seta varabe redktor terhada varabe reso secara bersamaa ada roors data trag70% da 80%. Berkut adaah has aass regres ogstk ber secara mutvarabe ada dua roors data. Tabe 3.Uj Seretak Proors data Trag 70% da 80%. Mode seretak Ch-square df P-vaue Proors data trag 70% Proors data trag 80% Tabe 3 meujukka bahwa mode secara mutvarabe me-mk a -vauekurag dar α=0,05, sehgga ada uj ho-tess meoak hotess awa, maka daat dkataka mode me-mk ag tdak satu a koefse yag tdak sama dega o. Daat dsmuka bahwa mode mutvarat teah sesua, da memk setdakya satu varabe redktor yag memk egaruh sgfka terhada varabe reso. Aaas seajutya yatu membetuk mode berdasarka varabe-varabe yag dyataka sgfka ada aass se-

5 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vo. 4, No., (05) (30-98X Prt) D-33 beumya. Berkut adaah embetuka mode megguaka data trag 70% da 80% Tabe 4. Mode Regres Logstk Ber ada Data Trag 70% da 80% Paerts Data Varabe B Wad P-vaue x * x6() x6() x8() x * Data x3() Trag x3() % x3(3) x3(4) x3(5) x3(6) x3(7) x3(8) * Costat Data Trag 80% x * x6() * x6() x8() * x * Costat * *Parameter sgfka ada aha=5% Varabe redktor yag sgfka memegaruh kesejahteraa rumah tagga d Provs Paua ada roors data tra-g 70% adaah bayakya aggota rumah tagga (x ), uas ata rumah (x 0 ), da temat buag ar besar yatu ada daau (x 3(8) ), dmaa a -vaue ketga varabe tersebut kurag dar α =0,05. Mode kasfkas yag terbetuk adaahsebaga berkut. g( x) 0, 67 X 0, 08 X 3,65 X 0 3(8) Varabe redktor yag sgfka memegaruh kesejahteraa rumah tagga d Provs Paua ada roors data trag80%yatu bayakya aggota rumah tagga (x ), status keemka rumah mk sedr (x 6() ), ada/tdak sumber ee-raga atau sumber strk (x 8() ), da uas ata rumah (x 0 ). Mode kasfkas yag terbetuk adaahsebaga berkut. g( x), 775 0, 6 X, 78 X 0, 83X 0, 05 X 6() 8() 0 C. Uj Keseuaa Mode Regres Logstk Ber Peguja kesesuaa mode megguaka Uj Hosmer da Lemeshow.Has uj Hosmer da Lemeshow ada roors data trag 70% da 80% dsajka ada Tabe 5. Tabe 5.Uj Hosmer da Lemeshow Parts Data Ch-square df Sg. 70: : Has uj kesesuaa mode meujukka bahwa utuk ada data trag 70% da 80%, ada hotess keduaya gaga me-oak H 0 dkareaka -vaue ebh dar α=0,05. Oeh karea tu, daat dsmuka bahwa mode yag ddaat dar roors data trag 70% da 80% teah sesua. D. Evauas Keteata Kasfkas Regres Logstk Ber Evaauas kasfkas megguaka regres ogstk ber de-ga arts data 70:30 da 80:0 dsajka ada Tabe 6. Tabe 6.Evauas Kasfkas Regres Logstk Pada Parts 70:30 da 80:0 70:30 80:0 Krtera Trag 70% Testg 30% Trag 80% Testg 0% APER.9% 8.80%.76% 3.08% Keteata Kasfkas 78.0% 8.0% 77.4% 76.9% Keteata kasfkas data testg ada roors data 80:0 ebh bak dbadgka ada roors data 70:30. Ddaatka keteata kasfkas data testgada arts data 80:0 yak sebesar 8.0%. E. Kasfkas dega Metode Suort Vector Mache Kasfkas megguaka metode SVM dbag mejad dua baga, yak megguaka seuruh varabe redktor da varabe redktor yag sgfka ada aass regres ogstk. Tabe 7. Keteata Kasfkas SVM dega Seuruh VarabePredktor Fugs Para- 70:30 80:0 C Kere meter 70% 30% 80% 0% % 50,43% 44.55% 53.85% Lear % 50.43% 44.55% 53.85% % 50.43% 44.55% 53.85% % 76.07% 79.49% 73.08% Poyoma = % 76.07% 79.49% 76.9% % 76.07% 79.49% 76.9% = 0 00% 74.36% 99.04% 80.77% Tabe 7. Keteata Kasfkas SVM dega Seuruh VarabePredktor(Lajuta) Fugs Parameter 70% 30% 80% 0% 70:30 80:0 C Kere = 00 00% 74.36% 00.00% 75.64% % 74.36% 00.00% 75.64% Poyoma 0 00% 74.36% 00.00% 74.36% = % 74.36% 00.00% 75.64% % 74.36% 00.00% 74.36% 0 00% 79.49% 00.00% 79.49% σ = 00 00% 79.49% 00.00% 79.49% % 79.49% 00.00% 79.49% Rada % 75.% 9.95% 75.% Bass σ = % 75.% 99.36% 75.% Fucto % 7.65% 00.00% 7.65% (RBF) % 80.34% 00.00% 80.34% σ = % 73.50% 86.% 73.50% % 73.50% 9.67% 73.50% Keteata kasfkas data testg tertgg ada arts data 70:30 yak sebesar 80,34% dega megguaka kere RBF (σ=0 da C=0). Pada arts data 80:0, ddaatka keteata kasfkas data testg tertgg megguaka kere Poyo-ma (=, C=0)sebesar 80.77%. Keteata kasfks yag ddaat megguaka varabe redktor yag sgfka ada aass regres ogstk ber ada arts data 70:30 da 80:0 dsajka ada Tabe 8. Tabe 8. Keteata Kasfkas SVM dega Varabe Predktor Terh Fugs Para- 70:30 80:0 C Kere meter 70% 30% 80% 0% 0 53.% 55.56% 63.46% 78.% Lear % 54.70% 60.6% 76.9% % 54.70% 59.94% 76.9% % 7.65% 73.7% 7.79% = % 7.65% 73.7% 7.79% % 7.65% 73.7% 7.79% Poyoma % 8.0% 76.60% 78.% = % 8.0% 76.60% 78.% % 8.0% 76.60% 78.% = % 76.9% 79.8% 78.%

6 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vo. 4, No., (05) (30-98X Prt) D-34 Rada Bass Fucto (RBF) σ = σ = 4 σ = % 8.0% 76.60% 78.% % 76.9% 80.3% 79.49% % 8.05% 77.88% 75.64% % 79.49% 8.4% 80.77% % 73.50% 83.0% 74.36% 0 79.% 8.0% 77.56% 76.9% % 8.0% 76.9% 76.9% % 8.0% 78.85% 79.49% % 80.34% 75.00% 74.36% % 8.05% 77.88% 74.36% % 8.0% 77.4% 79.49% Pada Tabe 8, dtujukka bahwa terdaat dua mode yag meghaska keteata kasfkas data testg tertgg ada arts data 70:30 yak sebesar 8,05% adakere RBF (σ=, C=0) da RBF (σ=6, C=00). Datara kedua mode tersebut, dh mode dega kere RBF (σ=, C=0) sebaga mode yag meghaska keteata data testg tertgg dkareaka sea keteata kasfkas datatestg, keteata kasfkas datatrag modetersebut juga ebh tgg.pada arts data 80:0, keteata kasfkas data testg tertgg megguaka fugs kere RBF (σ= da C=0), yak sebesar 80,77%. F. Perbadga Has Kasfkas Perbadga has kasfkas dega metode regres ogstk ber da SVM ada arts data 70:30 da 80:0 berdasarka a keteata kasfkasya dsajka ada Tabe 0. Pada Tabe 9,dtujukka bahwa kasfkas dega SVM ebh bak dbadgka dega megguaka regres ogstk ber, bak ada data trag mauu data testg. Ha daat d-hat dar a keteata kasfkas dega metode SVM yag ebh tgg dbadgka dega metode regres ogstk ber. Tabe 9.Perbadga Has Kasfkas Metode Regres Logstk da SVM Parts data Regres SVM Logstk Seuruh Varabe Varabe Sgfka 70:30 70% 78.0% 86.45% 80.59% 30% 8.0% 80.34% 8.05% 80:0 80% 77.4% 99.04% 8.4% 0% 76.9% 80.77% 80.77% Mode kasfkas yag meghaska a keteata kasf-kas tersebut megguaka fugs kere rada bass fucto (RBF) dega arameter σ = da C=0.Pembetuka mode tersebut dsajka ada tabe sebaga berkut. Tabe 0. Mode Kasvkas SVM kere RBF (σ =, C=0) Aha (Lagrage Muters) Tabe 0. Mode Kasvkas SVM kere RBF (σ =, C=0) (Lajuta) Aha (Lagrage Muters) Beta = 0 Na aha da beta (Tabe 0) dguaka daam embetukka ersamaa mode kasfkas ada mode SVM dega kere RBF (σ=,c=0). Persamaa mode kasfkasyatu: f x sg y K x, x b SV Has kasfkas yatu aaba f(x) 0 maka dkategorka kedaam kategor rumah tagga tdak msk, sedagka aaba f(x)<0 maka dkategorka rumah tagga msk. V. KESIMPULAN DAN SARAN Kasfkas dega metode SVM ebh bak aaba dbadgka megguaka regres ogstk ber, bak megguaka data trag mauu data testg ada arts data 70:30 da 80:0. Mode kasfkas yag meghaska keteata ka-sfkas data testg tertgg, yak sebesar 8,05%, meggu-aka kere RBF(σ= da C=0). Sara yag daat dberka eet yatu utuk eeta se-ajutya, sebakya ebh bayak fugs kere yag

7 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vo. 4, No., (05) (30-98X Prt) D-35 dgua-ka ada metode SVM daam membadgka has kasfka-s. Sea tu, ada eeta seajutya, daam membadg-ka metode SVM daat dakuka dega metode aya yag meojo ada kasus data o ear searabe utuk meda-atka erbadga yag ebh sestf. DAFTAR PUSTAKA [] Bada Pusat Statstk, 04. Dakses 0 Jauar 04, dar: htt:// [] E. Q. Ae, "Pedekata Cart Arcg utuk Kasfkas Kesejahteraa Rumah Tagga d Pros Jawa Tegah," Isttut Tekoog Seeuuh Noember, Surabaya, 00. [3] E. S. Ngrum, "Kasfkas Kesejahteraa Rumah Tagga d Kota Maag dega Pedekata Baggg Regres Logstk," Isttut Tekoog Seuuh Noember, Surabaya, 0. [4] D. W. Hosmer, S. Lemeshow ad X. R. Sturdvat, Aed Logstc Regresso, 3rd ed., New York: Joh Wey & Sos, 03. [5] A. Agrest, A Itrodusto to Categorca Data Aayss, New York: Joh Wey & Sos, Ic, 007. [6] S. R. Gu, "Suort Vector Maches for Cassfcato ad Regresso," Uversty of Southhamto, Southamto, 998. [7] R. A. Johso ad D. W. Wcher, "Aed Mutvarate Statstca Aayss, Sxth Edto," Uted States of Amerca, Pearso Pratce Ha, 007. [8] Bada Pusat Statstk, Perhtuga da Aass Kemska Makro Idoesa tahu 04, Jakarta: Bada Pusat Statstk, 04.