Article

Algoritma Chaid Pada Klasifikasi Rumah Tangga Miskin Kota Palopo

Authors:
To read the full-text of this research, you can request a copy directly from the authors.

Abstract

Penelitian ini bertujun untuk mengklasifikasikan status rumah tangga miskin Kota Palopo yaitu menggunakan metode CHAID. Variabel (dependen) adalah status kemiskinan sedangkan variabel bebasnya meliputi status kepala rumah tangga, pendapatan per bulan, status pekerjaan, pendidikan terakhir kepala rumah tangga, luas lantai rumah, jenis atap rumah, jenis lantai rumah, jenis dinding rumah, status kepemilikan rumah, sumber penerangan rumah, sumber air untuk minum, tempat buang air besar, dan tempat buang sampah. Hasil analisis CHAID menunjukkan bahwa dari 13 variabel yang telah diolah hanya ada 3 variabel yang berasosiasi atau memiliki keterkaitan dengan status kemiskinan yaitu pendapatan per bulan, jenis lantai rumah, dan status pekerjaan. Variabel pendapatan per bulan sebagai child awal atau kedalaman dengan p-value 0,0001, variabel jenis lantai rumah sebagai child kedua atau kedalaman dengan p-value 0,0151, dan variabel status pekerjaan sebagai child ketiga atau kedalaman diperoleh dengan p-value 0,0001, artinya variabel pendapatan per bulan, jenis lantai rumah dan status pekerjaan memiliki keterkaitan terhadap status kemiskinan karena nilai p-value lebih kecil dari nilai = 0,05. Model CHAID yang diperoleh menggambarkan bahwa rumah tangga di Kelurahan Pontap dan Ponjalae Kecamatan Wara Timur berstatus miskin jika kepala rumah tangga yang berpendapatan < 500.000 ada yang memiliki lantai rumah keramik, atau lantai rumah semen, sedangkan untuk kategori kepala rumah tangga yang berpendapatan > 500.000 ada yang status pekerjaan berusaha sendiri dan status pekerjaan buruh tidak tetap. Tingkat ketepatan model CHAID dalam mengklasifikasikan rumah tangga miskin di Kelurahan Pontap dan Ponjalae Kecamatan Wara Timur sebesar 98,5%

No full-text available

Request Full-text Paper PDF

To read the full-text of this research,
you can request a copy directly from the authors.

... Economic inequality in each region triggers the existence of pre-prosperous and prosperous citizens. In general, welfare can be measured in terms of demography, food adequacy, education, health, employment, and environmental conditions [3]. The impact of this low welfare, among other things, can result in many children not experiencing quality education, not being able to pay for health expenses, the amount of savings that is still very minimal, access to public services cannot be fulfilled, the lack of social security and protection for families, and increasingly high degree of urbanization to the city [4]. ...
Article
Full-text available
The purpose of this study is to determine the factors that affect poverty in Indonesia. The method used in this study is a multi-linear regression, which is an analysis tool that is used to see the effect of the independent variables which are, the level of income per capita, the rate of inflation, the level of household consumption, level of education, human development index (HDI) and the poverty level as dependen variable. The data used in this study is secondary data of 33 provinces in Indonesia in 2012. From the study it can be concluded that the variable income per capita, inflation, education level human development index (HDI) and consumption simultaneously affects variable rate of poverty, it can be seen from the test that showing the level signifkansi f <0.05. And from R square is known that the independent variable can explain the poverty rate by 56 percent and the remaining 44 percent would be explained by other variables whose not examined in this studyDOI: 10.15408/ess.v4i1.1966
Analisis Faktor-faktor yang Memengaruhi Keputusan Pasien Rawat Jalan dalam Memilih Rumah Sakit dengan Menggunakan Algoritma CHAID
  • Edi Pratama
Pratama, Edi. 2011. Analisis Faktor-faktor yang Memengaruhi Keputusan Pasien Rawat Jalan dalam Memilih Rumah Sakit dengan Menggunakan Algoritma CHAID. Universitas Indonesia. Depok.
Profil Kemiskinan di Indonesia
  • Statistik Badan Pusat
Badan Pusat Statistik. 2016. Profil Kemiskinan di Indonesia. Indonesia.
Determinan dan Karakteristik Kemiskinan di Provinsi Riau
  • Christianto Teddy
Teddy, Christianto. 2013. Determinan dan Karakteristik Kemiskinan di Provinsi Riau. Volume VII, No. 2, Desember 2013 ISSN: 1978-3612.