Pengelompokan Kabupaten/Kota di Pulau Jawa Berdasarkan Faktor-Faktor Kemiskinan dengan Pendekatan Average Linkage Hierarchical Clustering
DOI:
https://doi.org/10.34123/jurnalasks.v10i1.197Keywords:
Pulau Jawa, Faktor Kemiskinan, Average Linkage Hierarchical ClusteringAbstract
Pulau Jawa masih merupakan pulau dengan persentase penduduk miskin terbesar di Indonesia. Dalam menentukan kebijakan penanggulangan kemiskinan, perlu diperhatikan faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan.Selain itu, kemiskinan di setiap wilayah memiliki karakteristik yang berbeda, sehingga perlu adanya pengelompokan wilayah agar kebijakan yang akan dilaksanakan tepat sesuai dengan karakteristik wilayah. Tujuan dari penelitian ini adalah mengelompokkan kabupaten/kota di Pulau Jawa berdasarkan faktor-faktor kemiskinan tahun 2017 dengan pendekatan average linkage hierarchical clustering. Faktor-faktor kemiskinan yang digunakan sebagai dasar pengelompokan adalah tingkat pengangguran terbuka, persentase rumah tangga yang bekerja di pertanian, pengeluaran rumah tangga per kapita, dan rata-rata lama sekolah. Hasil penelitian menunjukkan ada dua kelompok wilayah kabupaten/kota di Pulau Jawa. Kelompok pertama, terdiri dari Kota Jakarta Barat, Kota Jakarta Selatan, Kota Jakarta Timur, Kota Surabaya, Kota Jakarta Pusat, Kota Malang, Kota Bandung, Kota Yogyakarta, Kota Jakarta Utara, Kota Depok, Kabupaten Bantul, Kota Salatiga, Kota Tangerang Selatan, Kota Madiun, Kabupaten Sleman, Kota Bekasi, Kabupaten Sidoarjo, Kota Semarang, Kota Tangerang, Kota Surakarta. Sedangkan sebanyak 99 kabupaten/kota lainnya masuk dalam kelompok kedua. Kelompok pertama merupakan kota-kota besar di Indonesia yang tingkat kemiskinannya rendah, sedangkan kelompok kedua sebagian besar terdiri dari kabupaten/kota yang dicirikan dengan wilayah perdesaan yang tingkat kemiskinannya tinggi.
Downloads
References
Barakbah, A.R., dan Arai, K. (2004). Determining Constrains of Moving Variance to Find Global Optimum and Make Automatic Clustering. Proc. Industrial Electronics Seminar (IES) 2004, pp.409-413, October 12, 2004, Surabaya, Indonesia
Bappenas. (2014). Penyusunan Rencana Pembangunan Jangka Menengah Nasional 2015–2019. Kementerian Perencanaan Pembangunan Nasional/Badan Perencanaan Pembangunan Nasional. Jakarta.
Badan Pusat Statistik. (2017). Data dan Informasi Kemiskinan Kabupaten/Kota 2017. Badan Pusat Statistik. Jakarta. Diakses pada https://www.bps.go.id/
Chandra, N.E., dan Nafisah, Q. (2017). Analisis Cluster Average Linkage Berdasarkan Faktor-Faktor Kemiskinan di Provinsi Jawa Timur. Zeta-Math Journal Volume 3 No. 2, November 2017.
Kurniawan M.DP. (2017). Analisis Faktor-Faktor Penyebab Kemiskinan di Kabupaten Musi Banyuasin (Studi Kasus di Kecamatan Sungai Lilin). Jurnal Ilmu Ekonomi Global Masa Kini Volume 8 No. 01 Juli 2017.
Laraswati, T.F., (2014). Perbandingan Kinerja Metode Complete Linkage, Metode Average Linkage, dan Metode K-Means dalam Menentukan Hasil Analisis Cluster. Skripsi. Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam. Universitas Negeri Yogayakarta. 2014
Leasiwal, T.C. (2013). Determinan Kemiskinan dan Karakteristik Kemiskinan di Provinsi Maluku. Jurnal Ekonomi, Cita Ekonomika, Vol. VII, No. 2, Desember 2013, ISSN: 1978-3612.
Ningsih, S., Wahyuningsih, S., dan Nasution, Y.N. (2016). Perbandingan Kinerja Metode Complete Linkage dan Average Linkage dalam Menentukan Hasil Analisis Cluster. Prosiding Seminar Sains dan Teknologi FMIPA Unmul, Vol. 1 No. 1 Juli 2016, Samarinda, Indonesia.
Sharma, S. (1996). Applied Multivariate Techniques, New York: John Wiley & Sons, Inc.
Zuhdiyati, N. dan Kaluge, D. (2017). Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kemiskinan di Indonesia Selama Lima Tahun Terakhir (Studi Kasus pada 33 Provinsi). JIBEKA, Volume 11 No. 2 Februari 2017: 27-31
