JURNAL GAUSSIAN, Volume 11, Nomor 3, Tahun 2022, Halaman 458 – 467 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/

## SELF ORGANIZING MAP (SOM) CLUSTERING UNTUK ANALISIS DATA INDIKATOR SOSIAL DI PROVINSI NUSA TENGGARA TIMUR
Nurul Imani 1* , Achmad Isya Alfassa 2 , Anne Mudya Yolanda 3
1 Fungsi Statistik Distribusi, Badan Pusat Statistik Kabupaten Sumba Timur, Indonesia
2 Program Studi Doktor Kependudukan Sekolah Pascasarjana Universitas Gadjah Mada, Indonesia
3 Program Studi Statistika Jurusan Matematika Universitas Riau, Indonesia *e-mail nurul.imani@bps.go.id
DOI: 10.14710/J.GAUSS.11.3.458-467
Article Info: Received: 2022-08-17 Accepted: 2022-11-26 Available Online: 2023-01-03
Keywords: HD; SOM; Clustering; NTT; Social Indicator .
Abstract: The  Human  Development  Index  (HDI)  is  used  to  assess the quality of life in a given area. In general, the HDI of Nusa Tenggara Timur (NTT) Province increased by 0.88 percent per year from 2011 to 2020 and fell by 0.06 percent in 2019-2020. The characteristics of the current situation of HDI in all districts/cities in NTT were defined using  9  variables  in  this  study.  The  goal  of this  study  is  to  combine clustering analysis with a Self-Organizing Map (SOM). Based on the analysis, it was found that NTT has four clusters based on HDI, with clusters 1, 2, 3, and 4 having 16, 3, 2, and 1 member(s) respectively. The  cluster  findings  are  meant  to  be  utilized  as  a  guide  by  the government when developing public policy or making decisions, given the  seriousness  of  the  Covid-19  pandemic.  These  findings  could  be used  to  address  social  issues  in  NTT,  as  well  as  be  supported  by beneficial policies.

## 1. PENDAHULUAN
Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  merupakan  ukuran  kemajuan  dalam  upaya peningkatan kualitas hidup masyarakat dengan memperhatikan hasil pembangunan seperti pendapatan,  kesehatan,  dan  pendidikan.  Istilah  IPM  atau  dalam  Bahasa  inggris, Human Depelopment  Index  (HDI), dipopulerkan  oleh United  Nations  Depelopment  Programme (UNDP) tahun 1900 (Badan  Pusat Statistik, 2015).  IPM terdiri dari 3 unsur utama: umur panjang dan kesehatan, pengetahuan, dan standar hidup yang layak.  Selain untuk melihat keberhasilan  pembangunan,  IPM  juga  menunjukkan  sejauh  mana  kesejahteraan  suatu daerah (Mulia and Saputra, 2020).
Pada 2011, IPM provinsi Nusa Tenggara Timur (NTT) telah berada di status “sedang”, naik dari tahun 2010 yang masih berstatus “rendah”. Secara umum, selama periode 2011- 2020  pembangunan  manusia  NTT  mengalami  kemajuan  dengan  rerata  pertumbuhan mencapai  0,88%  setiap  tahunnya.  Namun,  selama  2019-2020  turun  sebesar  0,06  %  dan menduduki urutan ketiga IPM terendah setelah Provinsi Papua dan Papua Barat. IPM tahun 2020  pada  kabupaten/kota  di  NTT  cukup  bervariasi,  mulai  dari  57,02  (Kabupaten  Sabu Raijua) hingga 79,71 (Kota Kupang). Hal tersebut memperlihatkan kemajuan pembangunan manusia  di tingkat  Kabupaten   Sabu  Raijua merupakan  satu-satunya kabupaten berstatus “rendah” dan Kota Kupang satu-satunya berstatus “tinggi” serta sisanya berstatus “sedang” (Badan Pusat Statistik, 2021).
Indeks  komposit  biasanya  digunakan  untuk  menunjukkan  pengelompokan  IPM (Mushonnif,  2019).  Selain  IPM,  kesejahteraan  kehidupan  masyarakat  perlu  juga dikelompokkan berdasarkan faktor-faktor lain seperti kependudukan, ketenagakerjaan, dan Pendapatan  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB).  Hal  tersebut  diharapkan  dapat  mewakili banyak aspek yang dapat menunjukkan kondisi Kabupaten/Kota di Provinsi NTT, sehingga pemerintah  daerah  dapat  memberikan  perhatian  yang  tepat  dikondisi  pandemi  Covid-19
yang menimbulkan kekhawatiran bagi masyarakat.
Kasus  Covid-19  telah  menggelitik  publik  sejak  awal  dipublikasikan  oleh  Tiongkok pada tahun 2020. Ribuan orang telah meninggal akibat virus tersebut, yang menjadi sorotan di  banyak  negara,  termasuk  Indonesia.  Selain  pada  bidang  kesehatan,  Covid-19  juga berdampak  pada  sektor  ekonomi  dengan  banyaknya  usaha  yang  terpaksa  tutup  karena kerugian yang diakibatkan penurunan omzet penjualan yang signifikan (Kurniasih, 2020). Menurut survei sosial demografis Covid-19 tahun 2020 terhadap 1.690 orang yang disurvei di  NTT,  2%  peserta  diberhentikan  (PHK)  karena  penutupan  perusahaan/usaha  tempat mereka  bekerja,  sedangkan  24%  diberhentikan  sementara.  Mayoritas  dari  yang diberhentikan berjenis kelamin pria (Badan Pusat Statistik NTT, 2021).
Dampak dari pandemi Covid-19 telah dipelajari oleh Kurniasih (2020) dengan tujuan untuk  mengetahui  akibat  yang  timbul  pasca  pandemi  berkaitan  dengan  kesejahteraan masyarakat di kota Pontianak, Kalimantan Barat. Berdasarkan survei langsung, pada awal pandemi,  responden  diketahui  mengalami  penurunan  pendapatan  yang  tajam  sebesar  30- 70%, sementara pengeluaran relatif stabil. Kondisi ini memaksa responden untuk mengatur ulang  pengeluaran  keluarga,  seperti  mengganti  jenis  lauk  pauk  tertentu  atau  menemukan alternatif pendapatan lain untuk mempertahankan kebiasaan belanja sebelumnya. Dampak pandemi Covid-19 memang sangat mengkhawatirkan jika tidak ditangani dengan cepat dan tepat. Pemerintah pusat dan daerah mengeluarkan berbagai aturan untuk mematahkan siklus penyebaran  virus  ini,  diantaranya  aturan  menjaga  jarak,  menghindari  segala  bentuk keramaian,  kegiatan  sosial,  dan  pertemuan  massal  (Siahaan,  2020).  Aturan  itu  tertuang dalam Peraturan dari Kementerian Kesehatan bertajuk Pembatasan Sosial Massal (PSBB). Implementasi PSBB hanya akan berhasil jika setiap anggota masyarakat mau menegakkan batasan  yang  telah  ditetapkan  (Pujaningsih  and  Sucitawathi,  2020).  Salah  satunya, pembelajaran  tatap  muka  di  sekolah  telah  mengalami  pergeseran  dramatis  dalam  dunia pendidikan (Siahaan, 2020) menjadi pembelajaran jarak jauh (Firman and Rahman, 2020).
Secara keseluruhan, pandemi COVID-19 berdampak pada indikator data sosial suatu wilayah.  Akibatnya,  analisis  statistik  dari  aspek-aspek  yang  terkena  dampak  diperlukan. Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengategorikan  kabupaten/kota  di  Provinsi  NTT berdasarkan  indikator  data  sosial.  Klasifikasi  ini  diperlukan  sebagai  informasi  untuk mengatur  dan  mengevaluasi  tujuan  program  yang  dilaksanakan  pemerintah  (Kiha  dkk., 2021). Variabel yang digunakan dalam penelitian antara lain: jumlah penduduk, IPM, umur harapan hidup, harapan lama sekolah, rata-rata lama sekolah, pengeluaran per kapita, angka buta huruf, tingkat pengangguran terbuka, dan PDRB.
Penelitian sebelumnya menggunakan metode K-Medoids untuk mengelompokkan data indikator  IPM  tahun  2020  mengungkapkan  bahwa  kabupaten/kota  di  NTT  dapat  dibagi menjadi empat klaster.  Hasil  yang  diperoleh dari penelitian tersebut  yaitu cluster  1, 2,  3, dan 4 masing-masing terdiri atas 12, 8, 2, dan 1 kabupaten/kota (Wicaksono and Yolanda, 2021). Dalam penelitian ini digunakan analisis cluster dengan metode Self Organizing Map (SOM).
Kajian  yang  membahas  penggunaan  SOM  untuk  pengelompokan  diantaranya  oleh Mushonnif  (2019)  yang  mengelompokkan  kabupaten/kota  di  Jawa  Timur  menggunakan IPM.  Hasil  kajian  menunjukkan  bahwa  indikator  kesehatan  terdiri  dari  4,  16,  12,    dan  6 kabupaten/kota  pada  kategori  sangat  tinggi,  tinggi,  sedang,  dan  rendah.  Pada  indikator pendidikan, kelompok rendah, sedang, tinggi dan sangat tinggi masing-masing terdiri dari 1, 15, 13 dan 8 kabupaten/kota.  Indikator standar hidup layak meliputi 4 kabupaten/kota pada kelompok rendah, 21 pada kelompok menengah, 10 pada kelompok tinggi, dan 3 pada kelompok sangat tinggi.
SOM  pernah  pula  diterapkan  untuk  digunakan  untuk  mengetahui  perbandingan  titik panas dari tahun ke tahun dan untuk pengelompokan daerah rawan bencana di kabupaten Indragiri Hilir yang mana membentuk 4 cluster/kelompok (Alfassa and Kesumawati, 2020). Selain itu, Kashi, Sulhaerati, Maulina, Septian, Alfassa, dan Widodo (2018) meneliti Data Imunisasi  Polio  di  Indonesia  Tahun  2016  bertujuan  untuk  mencari  karakteristik- karakteristik  dari  kasus  polio  dan  non  polio  sesuai  dengan  kelompok  atau kluster nya masing-masing  dengan  hasil  pengelompokan  provinsi  ke  dalam  5  kelompok  yaitu: Kelompok  1  beranggota  20  provinsi,  Kelompok  2  beranggota  5  provinsi,  Kelompok  3 beranggota 6 provinsi, Kelompok 4 beranggota 2 provinsi, dan Kelompok 5 beranggota 1 provinsi.  Pada  tahun  yang  sama,  Alfassa  (2018)  menerapkan Self  Organizing  Maps dan Webgis untuk  Analisis  Kependudukan  100  Negara  di  Dunia.  Diperoleh  bahwa  hasil  dari pengelompokan terhadap data kependudukan 100 negara didapatkan hasil cluster berjumlah 4 cluster . Cluster 1 memiliki jumlah anggota paling banyak yaitu 79 negara menunjukkan karakteristik hampir setiap variabel dimiliki oleh tiap-tiap circle , cluster 2 memiliki anggota sebanyak  15  negara  dengan  karakteristik  hampir  semua circle memiliki  angka  harapan hidup pria dan wanita dengan jumlah yang tinggi, cluster 3 beranggotakan 4 negara yang mana hampir seluruh variabel yang ada pada cluster 3 memiliki angka yang kecil walaupun terdapat beberapa variabel dengan angka yang tinggi, dan terakhir cluster 4 memiliki jumlah anggota  sebanyak  2  negara  dengan  karakteristik  hampir  seluruh  variabel  yang  dimiliki cluster 4 mempunyai angka yang kecil atau sedikit.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Self  Organizing  Map (SOM)  digunakan  untuk  membentuk  kelompok  berdasarkan karakteristik data (Shieh and Liao, 2012). SOM dipopulerkan oleh Kohonen menggunakan teknik  pelatihan  jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  yang  menggunakan  basis winner-take-all , yakni  hanya  syaraf  pemenang  yang  memperbarui  bobotnya  (Prasetyo,  2012).  Meskipun SOM berbasis JST, analisis ini tidak menggunakan nilai kelas target dan tidak menetapkan kelas untuk setiap data, sehingga SOM dapat digunakan untuk tujuan pengelompokan. SOM menunjukkan  tiga  karakteristik:  kompetisi  (setiap  vektor  bobot  bersaing  satu  sama  lain untuk  menjadi  simpul  pemenang),  kerja  sama  (setiap  simpul  pemenang  bekerja  sama dengan  lingkungannya),  dan  adaptasi  (perubahan  simpul  pemenang  dan  lingkungannya) (Larose, 2004). Algoritma yang dijalankan dalam analisis SOM sebagai berikut
1. Pemberian nilai awal pada syaraf input: 𝑥 1 , 𝑥 2 , … , 𝑥 𝑖
2. Pemberian nilai awal pada syaraf output: sebanyak j x l : 𝑦 11 , 𝑦 12 , … , 𝑥 𝑗𝑙
3. Isikan  bobot  antara  neuron  input  dan  output 𝜇 𝑖𝑗𝑙 dengan  angka  acak  mulai  dari  0 sampai 1
4. Ulangi sampai bobot tidak berubah atau  telah mencapai jumlah maksimum iterasi.
5. Pilih satu dari vektor input yang ada.
6. Hitung  jarak 𝑑 𝑗𝑙 antara  vektor  input  dan  bobot  setiap  syaraf  output  menggunakan persamaan 1.
𝑑 𝑗𝑙 = ∑ (𝜇 𝑖𝑘𝑙 − 𝑥 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (1)
7. Cari bobot ( 𝑑 𝑗𝑙 ) terkecil. Indeks bobot ( 𝑑 𝑗𝑙 ) yang serupa dinamakan syaraf pemenang
8. Bobot koneksi pada setiap 𝜇 𝑖𝑗𝑙 diperbarui dengan persamaan 2
𝜇 𝑖𝑗𝑙 (𝑡 + 1) = 𝜇 𝑖𝑗𝑙 (𝑡) + 𝛾(𝑡) ∗ ℎ 𝑖𝑗𝑏𝑐 ∗ (𝑥 𝑖 (𝑡) − 𝜇 𝑖𝑗𝑙 (𝑡)) (2)
9. Simpan bobot yang telah konvergen.
SOM  merupakan  analisis  yang  dilakukan  dengan  menggunakan software statistik  R atau  RStudio  dan  dibantu  dengan  menggunakan syntax analisis  sehingga  mendapatkan iterasi pembentukan pola cluster terbaik dari hasil iterasi terbaik dan mendapatkan cluster yang terbaik sesuai dengan karakteristik setiap cluster .

## 3. METODE PENELITIAN
Data yang digunakan dalam pengelompokan ini berasal dari publikasi yang dirilis oleh BPS Provinsi NTT berupa data Indeks Pembangunan Manusia (IPM), data Kependudukan, data Ketenagakerjaan, data Pendidikan, dan data Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) tahun 2020 di 22 Kabupaten/Kota yang berada di Provinsi NTT. Dalam suatu perencanaan pembangunan ke depan dibutuhkan suatu gambaran umum suatu daerah terhadap keadaan sebelumnya  sebagai  panduan  atau  acuan  untuk  pelaksanaan  kegiatan  perencanaan  dan pembangunan  berikutnya.  Gambaran  umum  yang  dianalisis  dari  data  sebelumnya digunakan  oleh  lembaga  atau  instansi  yang  berkaitan  dengan  perencanaan  dan pembangunan daerah.   Adapun beberapa  variabel  yang digunakan dalam pengelompokan antara lain:
JP : Jumlah Penduduk IPM   : Indeks Pembangunan Manusia UHH  : Umur Harapan Hidup HLS   : Harapan Lama Sekolah RLS   : Rata-rata Lama Sekolah PPK   : Pengeluaran Per Kapita ABH   : Angka Buta Huruf TPK   : Tingkat Pengangguran Terbuka PDRB  : PDRB Harga Berlaku
Gambar 1  [a] merupakan kerangka konsep  yang memperlihatkan tiga indikator  yang digunakan untuk melakukan analisis cluster dengan metode Self  Oganizing Map (SOM), indikator pertama  yaitu Indikator Kependudukan, merupakan indikator yang menjelaskan data-data kependudukan dan data-data lain yang berkaitan dengan kependudukan baik itu dalam  unit  data  penduduk,  fertilitas,  mortalitas,  maupun  migrasi.  Yang  kedua  adalah indikator  pendidikan  yang  memiliki  keterkaitan  dengan  data-data  pendidikan,  dan  yang ketiga  adalah  indikator  ekonomi  dan  ketenagakerjaan  yang  merupakan  indikator  yang berkaitan dengan data-data perekonomian dan ketenagakerjaan suatu wilayah untuk melihat perkembangan ekonomi dan pembangunan ekonomi suatu wilayah.
[a]                                                                    [b] Gambar 1. [a] Kerangka Konsep dan [b] Unit Analisis Variabel.
Gambar 1 [b] merupakan  unit analisis variabel yang digunakan oleh peneliti. Jumlah unit analisis variabelnya berjumlah 9 unit yang terdiri dari berbagai macam variabel yang termasuk ke dalam indikator kependudukan, indikator pendidikan dan indikator ekonomi dan  ketenagakerjaan.  Variabel-variabel  ini  akan  menjadi  karakteristik  dari  pola-pola kelompok  atau cluster yang  terbentuk  sesuai  dengan  karakteristiknya  masing-masing dengan  kesamaan  yang  dimiliki  oleh  setiap cluster atau  kelompok  yang  didapatkan  dari hasil  analisis  dengan  menggunakan  analisis cluster dengan  metode Self  Oganizing  Map (SOM).

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar  2  [a]  merupakan  grafik  dari  umur  harapan  hidup  kabupaten/kota  di  Provinsi NTT.  Berdasarkan  grafik  tersebut  diketahui  UHH  tertinggi  terdapat  pada  Kota  Kupang. UHH  merupakan  angka  dari  harapan  hidup  seseorang  yang  berada  di  daerah  tersebut. Semakin  tinggi  UHH  maka  pembangunan  kesehatan  di  daerah  tersebut  sudah  berhasil, begitu juga dengan sebaliknya apabila nilai UHH rendah maka pembangunan kesehatan di daerah  tersebut  belum  berhasil  dan  perlu  pengkajian  lebih  lanjut  untuk  menentukan kebijakan yang berkelanjutan khususnya di bidang kesehatan.
[a]                                                                    [b] Gambar 2. [a] UHH dan [b] HLS
HLS atau harapan lama sekolah seperti pada gambar 2 [b] merupakan lamanya sekolah pada usia tertentu. Secara rata-rata HLS Provinsi NTT tahun 2020 sebesar 13,03 tahun yang berarti  rerata  anak  usia  tujuh  tahun  yang  memasuki  pendidikan  formal  diharapkan  dapat bersekolah selama 13,03 tahun (setara Diploma I).
[a]                                                                    [b] Gambar 3. [a] RLS dan [b] PPK
Gambar  3  [a]  memperlihatkan  grafik  dari  RLS  atau  rata-rata  lama  sekolah  yang definisikan  seberapa  lama  (jumlah  tahun)  yang  habiskan  masyarakat  dalam  mengenyam pendidikan formal di suatu daerah tanpa melihat apakah pernah tidak naik kelas atau tidak. Pada  gambar  3  tampak  bahwa  RLS  Provinsi  NTT  mencapai  7,52  tahun.  Atau  dapat dinyatakan bahwa rerata penduduk mengenyam pendidikan selama 7,52 tahun atau hampir menyelesaikan kelas VIII (tingkat kedua SMP). Pengeluaran per kapita (PPK) adalah rata- rata  biaya  bulanan  yang  dihabiskan  seluruh  anggota  rumah  tangga  untuk  konsumsi (pembelian, pemberian, maupun home made ). Apabila rata-rata nilai PPK makin tinggi maka makin tinggi pula konsumsi yang dilakukan oleh masyarakat (individu ataupun rumah tangga sesuai dengan jumlah anggota rumah tangganya).

## Gambar 4 IPM Provinsi NTT
Gambar 4 menunjukkan IPM kabupaten/ kota di Provinsi NTT. Berdasarkan gambar 4, nilai IPM tertinggi  yaitu Kota Kupang.  Hal ini dikarenakan Kota Kupang merupakan ibu kota  provinsi  dengan  penyediaan  fasilitas  sarana  dan  prasarana  baik  dari  segi  kesehatan, pendidikan, dan ekonomi yang memadai. Selain itu, daerah yang memiliki nilai IPM di atas rata-rata  sejumlah  8  kabupaten/kota,  sedangkan  yang  di  bawah  rata-rata  sejumlah  13 wilayah.  Dengan  demikian  masih  perlu  peningkatan  fasilitas  sarana  dan  prasarana  untuk mendukung pelaksanaan pendidikan, kesehatan, dan ekonomi demi mendukung pelayanan publik  terhadap  masyarakat  dan  meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat  khususnya masyarakat Provinsi NTT.
Selain  mendukung  pelayanan  publik  terhadap  kesejahteraan  masyarakat,  peningkatan terhadap  penyediaan  dan  penggunaan  fasilitas  sarana  dan  prasarana  tersebut  juga  dapat menjadi  pendukung  kegiatan  pemerintah  yang  berkelanjutan  dalam  perencanaan  dan pembangunan  suatu  daerah  serta  bahan  evaluasi  terhadap  program-program  yang  telah dijalankan.
Gambar 5. Output SOM
Berdasarkan gambar 5, didapatkan hasil analisis cluster menggunakan dengan metode SOM  sebanyak  4 cluster yang  terdiri  dari  20  pola.  Pola  tersebut  terbentuk  dengan menggunakan pembentukan pola 5X4 yang dimasukkan ke dalam syntax analisis. Jumlah N yang  dimasukkan  berjumlah  22  kabupaten/kota,  tetapi  dalam  pembentukan  pola cluster hanya menggunakan perkalian pola 5X4 sehingga terbentuklah pola 20 sedangkan untuk 2 pola lainnya tidak terbentuk tetapi terdata dalam output SOM data. Pembentukan pola cluster mengalikan perkalian matriks antara jumlah baris dan jumlah kolom. Dari hasil pada gambar 5  dapat  terlihat  bahwa  variabel  yang  dominan  dari  setiap  circle  adalah  variabel  jumlah penduduk  dan  variabel  indeks  pembangunan  manusia.  Kedua  variabel  ini  mendominasi hampir ke seluruh circle atau pola dari pembentukan cluster.
Tabel 1. Keanggotaan Hasil Cluster Self Organizing Maps
No. Cluster/ Kelompok Anggota Kabupaten/Kota 1 I Sumba Barat, Sabu Raijua, Sumba Timur, Malaka, Kupang, Timor Tengah Utara, Rote Ndao, Belu, Lembata, Alor, Flores Timur, Ende, Sikka, Ngada, Sumba Barat Daya, Manggarai 2 II Timor Tengah Selatan, Manggarai Barat, Nageko 3 III Sumba Tengah, Manggarai Timur 4 IV Kota Kupang
Pada tabel 1, hasil cluster kabupaten dan kota di Provinsi NTT yaitu cluster 1 berjumlah 16 anggota wilayah, cluster 2 berjumlah 3 anggota wilayah, cluster 3 berjumlah 2 anggota wilayah, dan cluster 4 berjumlah 1 anggota wilayah. Setiap anggota wilayah yang terbentuk dalam pola cluster yang sama memiliki tipe atau karakteristik variabel yang sama dan antar cluster memiliki karakteristik variabel yang berbeda sesuai dengan pembentukan pola dari masing-masing cluster .
Kota  Kupang  menjadi  satu-satunya  anggota cluster pada cluster 4  yang  ditunjukkan diagram  berwarna  ungu.  Hampir  seluruh  variabel  di  kota  kupang  memiliki  angka  atau indeks yang tinggi mulai dari UHH, HLS, RLS, PPK, IPM, dan variabel lainnya. Variabel- variabel  pendukung  tersebut  membuat  Kota  Kupang  menjadi  satu-satunya  daerah  yang tergabung ke dalam cluster 4 sesuai dengan karakteristik nilai variabel dalam analisis. Dari hasil  karakteristik  tersebut  diharapkan  Kota  Kupang  dapat  mempertahankan  nilai-nilai variabel  yang tinggi pada masa pandemi  Covid-19 saat ini,  mengingat  kondisi ini  sangat
memberikan dampak yang kurang baik terhadap kegiatan perencanaan dan pembangunan dari berbagai negara didunia terutama di Indonesia.
Pada cluster 3  yang  ditunjukkan  diagram  berwarna  biru,  terdapat  2  anggota  dengan karakteristik  semua  variabel  memiliki  nilai  atau  indeks  hampir  sama  besar  namun  lebih kecil  dari cluster 4.  Hal  ini  menandakan  bahwa  dari  aspek-aspek  yang  diteliti  sudah menunjukkan  hasil  yang  merata.  Misalnya,  tingginya  nilai  angka  harapan  hidup  (UHH) menunjukkan keberhasilan dari program peningkatan derajat kesehatan juga menunjukkan angka kelahiran bayi dan keterjaminan kesehatannya dengan baik. Demikian, diharapkan kabupaten-kabupaten  pada cluster ini  bertransformasi  dan  berkembang  dengan  cepat menjadi wilayah kota dikemudian hari.
Pada cluster 2  yang  ditunjukkan  diagram  berwarna  hijau,  terdapat  3  anggota berkarakteristik sama yaitu Angka Buta Huruf (ABH) yang cenderung sama besar namun tidak  lebih  tinggi  dari cluster 1.  Berdasarkan  data  terdapat  banyak  masyarakat  umur  15 tahun ke atas yang kemampuan menulis dan membacanya sangat minim. Ditambah dengan kondisi  di  masa  pandemi  bahwa  pelaksanaan  proses  kegiatan  belajar  mengajar  (KBM) dilakukan secara online . Cara tersebut dirasa kurang efektif untuk beberapa wilayah di NTT karena kondisi yang tidak mendukung terutama sinyal, kemampuan teknologi yang dimiliki siswa/wali siswa, dan keterbatasan materi dan waktu pembelajaran yang kurang menentu dan kurang efektif. Kegiatan ini juga memberikan kejenuhan kepada siswa serta kurangnya konsentrasi siswa dalam menerima pelajaran. Hal yang perlu dilakukan oleh pihak terkait adalah mulai mempertimbangkan untuk memulai KBM secara tatap muka dengan jadwal yang  sesuai  dan  tepat.  Untuk  tetap  menjaga  ketahanan  dan  kekebalan  tubuh  para  murid sekolah  dari  jenjang  SD  hingga  Perguruan  Tinggi  realisasi  vaksinasi  covid-19  khusus mereka  mulai  diperhatikan  dan  saling  berkoordinasi  antar  pihak,  baik  dinas  pendidikan, kesehatan, dan pemerintah daerah selaku jajaran tinggi suatu daerah.
Pada cluster 1 yang ditunjukkan warna merah, terdapat 16 anggota dengan karakteristik nilai atau indeks UHH, JP, TPT, dan ABH yang sangat menonjol dibanding dengan cluster lain.  Tingginya  jumlah  penduduk  dan  tingkat  pengangguran  terbuka  pada  kabupaten  di cluster ini menunjukkan kurangnya lapangan pekerjaan yang tersedia di wilayah tersebut. Namun,  di  masa  pandemi  penambahan  dan  perluasan  lapangan  pekerjaan  terbilang  sulit oleh  beberapa  pihak  karena  dibatasi  dengan  adanya  beberapa  aturan  yang  salah  satunya kebijakan  terkait  pembatasan  yang  dikenal  dengan  istilah  PSBB.  Adanya  pembatasan tersebut  mengakibatkan  beberapa  pelaku  usaha  merumahkan  karyawannya  bahkan melakukan PHK serta menutup usaha mereka karena kerugian yang mereka alami.  Dalam mengatasi hal tersebut sebaiknya pihak terkait dapat menciptakan inovasi baru untuk para pedagang dan pencari pekerjaan, salah satunya memberikan bimbingan dan menyediakan layanan penjualan dan belanja online secara aman dan sesuai protokol kesehatan. Dengan hal  itu  masyarakat  tidak  harus  terus  menerus  keluar  rumah  dan  ke  tempat  umum (pasar/swalayan)  untuk  memenuhi  kebutuhan  hariannya,  pelaku  usaha  masih  aktif berjualan, dan akan muncul lapangan usaha baru sebagai jasa pengantar pesanan. Langkah lain yang dapat dilakukan juga adalah program pemberian dana bantuan sosial saat pandemi covid-19  seperti  program  Kartu  Prakerja,  bantuan  bagi  pelaku  usaha  seperti  bantuan UMKM (Usaha Mikro dan Menengah), bantuan bagi masyarakat miskin seperti dana BLT (Bantuan Langsung Tunai), dan lain-lain dilakukan secara tepat sasaran. Dana-dana bantuan tersebut  harapannya  dapat  meningkatkan  perekonomian  masyarakat  dalam  pemenuhan kebutuhan serta membantu menjaga kestabilan usaha para pelaku usaha. Selanjutnya yang menonjol  juga  adalah  tingginya  angka  buta  huruf,  yang  menunjukkan  keberhasilan  dari program pendidikan yang kurang baik.
Hasil  dari  pembentukan cluster ini  dapat  digunakan  untuk  mempermudah  dalam melakukan  rancangan  perencanaan  dan  pembangunan  daerah  berdasarkan  karakteristik setiap kabupaten di provinsi NTT. Mengacu pada kekhasan karakteristik tersebut, kebijakan antar  lokasi  bisa  berbeda  tergantung  permasalahan  dan  kebutuhan  setiap  wilayah.  Hal tersebut  tentu  sangat  mendorong  kemajuan  yang  ada  di  Provinsi  NTT  untuk mempertahankan atau bahkan meningkat nilai-nilai yang ada menjadi lebih baik terutama terhadap sarana dan prasarana bagi pelayanan publik terhadap masyarakat.  Secara umum, menurut  hasil  SOM,  komponen  yang  menonjol  pada  hasil  pengelompokan  yaitu  umur harapan  hidup,  jumlah  penduduk,  tingkat  pengangguran  terbuka,  dan  angka  buta  huruf. Sebagai  langkah  awal,  pemerintah  sebaiknya  memperhatikan  komponen  yang  menonjol sebagai bahan acuan dan evaluasi. Pada wilayah yang komponennya sudah hampir merata, sebaiknya  semua  pihak  saling  bahu  membahu  untuk  tetap  mempertahankan  komponen- komponen tersebut dan meningkatnya sesuai tupoksi. Karena dengan makin meningkatnya komponen-komponen  tersebut  maka  nilai  pembangunan  dan  kesejahteraan  masyarakat akan semakin tinggi dan berhasil.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  yang  dilakukan  diperoleh  kabupaten  dan  kota  di  Provinsi  NTT terbagi  ke  dalam  4 cluster . Cluster 1  beranggota  16  Kabupaten  merupakan cluster yang menggambarkan  wilayah  secara  umum,  dengan  terdapat  beberapa  aspek  yang  menonjol seperti  umur  harapan  hidup,  jumlah  penduduk,  tingkat  pengangguran  terbuka,  dan  angka buta huruf. Cluster 2 beranggota 3 kabupaten merupakan cluster yang hampir menyerupai cluster 1  namun  tidak  memiliki  nilai  umur  harapan  hidup,  jumlah  penduduk,  dan  tingkat pengangguran terbuka setinggi dan menonjol cluster 1. Begitu pula dengan nilai angka buta hurufnya lebih rendah dari cluster 1. Cluster 3 beranggota 2 kabupaten merupakan cluster yang  menggambarkan  kabupaten  yang  berpotensi  akan  dapat  berkembang  dan bertransformasi  menjadi  kota  dikemudian  hari,  dilihat  dari  seluruh  variabel  hampir  sama besar dan merata seperti cluster 4 namun tidak lebih tinggi darinya. Cluster 4 beranggota 1 kota yaitu Kota Kupang dengan hampir segala aspek variabel penelitian memiliki nilai dan indeks yang tinggi. Hal ini menjelaskan bahwa secara umum Kota Kupang telah memiliki fasilitas yang baik. Prestasi yang dimiliki oleh Kota Kupang diikuti oleh anggota wilayah cluster 3 terdiri dari Kabupaten Sumba Tengah dan Kabupaten Manggarai Timur, juga telah memiliki  fasilitas  yang  mendukung  setiap  variabel  secara  memadai.  Dalam  rangka meningkatkan  dan  memperluas  model  yang  diperoleh,  pada  penelitian  selanjutnya  dapat menambahkan indikator lain berkaitan dengan kesejahteraan masyarakat serta data terbaru, sehingga  diperoleh  hasil  cluster  yang  menyeluruh,  serta  dapat  menambahkan  algoritma cluster lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Alfassa, A.I., 2018. Aplikasi Self Organizing Maps dan Webgis dengan menggunakan R dan QGIS untuk Analisis Kependudukan 100 Negara di Dunia. Universitas Islam Indonesia.
Alfassa, A.I., Kesumawati, A., 2020. Segmentation of Karhutla Hotspot Point of Indragiri Hilir Regency 2015 and 2016 using Self Organizing Maps ( Soms ), in: Proceedings Ofthe International Conference on Mathematics and Islam (ICMIs 2018). UIN Mataram Indonesia  and  ADMAPETA  (Asosiasi  dosen  matematika  dan  pendidikan/Tadris Matematika),
Mataram,
Indonesia, pp.
336–341.
https://doi.org/10.5220/0008521603360341 Badan Pusat Statistik, 2021. Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Tahun 2020 1–9.
Badan Pusat Statistik, 2015. Indeks Pembangunan Manusia 2014: Metode Baru. Badan Pusat Statistik Republik Indonesia, Jakarta.
Badan Pusat Statistik NTT, 2021. Hasil Survei Sosial Demografi Dampak Covid-19 Nusa Tenggara Timur 2020, in: Christiani, N.V. (Ed.), . Badan Pusat Statisti Provinsi Nusa Tenggara Timur, Kupang.
Firman,  F.,  Rahman,  S.R.,  2020.  Pembelajaran  Online  di  Tengah  Pandemi  Covid-19. Indones. J. Educ. Sci. 2, 81–89.
Kashi,  R.Y.,  Sulhaerati,  Maulina,  G.,  Septian,  Y.D.,  Alfassa,  A.I.,  Widodo,  E.,  2018. Analisis  Cluster  Terhadap  Data  Imunisasi  Polio  Di  Indonesia  Tahun  2016 Menggunakan Metode Self Organizing Maps (SOMS). Pros. Konf. Nas. Penelit. Mat. dan Pembelajarannya III 3, 657–663.
Kiha,  E.K.,  Seran,  S.,  Lau,  H.T.,  2021.  Pengaruh  Jumlah  Penduduk,  Pengangguran,  Dan Kemiskinan  Terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  Di  Kabupaten  Belu. Intelektiva J. Ekon. Hum. 2, 60–84.
Kurniasih,  E.P.,  2020.  Dampak  Pandemi  Covid-19  Terhadap  Penurunan  Kesejahteraan Masyarakat Kota Pontianak. Pros. Semin. Akad. Tah. Ilmu Ekon. dan Stud. Pembang. 2020 277–289.
Larose, D.T., 2004. Discovering Knowledge in Data: An Introduction do Data mining. John Wiley&Sons Inc., USA.
Mulia, R.A., Saputra, N., 2020. Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kesejahteraan Masyarakat Kota Padang. J. El-Riyasah J. Kepemimp. dan Adm. 11, 67–83.
Mushonnif,  A.,  2019.  Pengelompokan  Kabupaten/Kota  di  Jawa  Timur  Berdasarkan Indikator  Indeks  Pembangunan  Manusia  Menggunakan  SOM.  INDEXIA  Inform. Comput. Intell. J. 1, 14–21.
Prasetyo,  E.,  2012.  Data  Mining :  Konsep  dan  Aplikasi  Menggunakan  Matlab.  CV  Andi Offset, Yogyakarta.
Pujaningsih,  N.N.,  Sucitawathi,  I.G.A.A.D.,  2020.  Penerapan  Kebijakan  Pembatasan Kegiatan  Masyarakat  (PKM)  dalam  Penanggulangan  Wabah  Covid-19  di  Kota Denpasar. Moderat J. Ilm. Ilmu Pemerintah. 6, 458–470.
Shieh, S.-L., Liao, I.-E., 2012. A new approach for data clustering and visualization using self-organizing maps. Expert Syst. with Appl. J. 39, 11924–11933.
Siahaan, M., 2020. Dampak Pandemi Covid-19 Terhadap Dunia Pendidikan. J. Kaji. Ilm. 1, 73–80.
Wicaksono,  A.S.,  Yolanda,  A.M.,  2021.  Pengelompokkan  Kabupaten  /  Kota  di  Provinsi Nusa  Tenggara  Timur  Berdasarkan  Indikator  Indeks  Pembangunan  Manusia Menggunakan  K-Medoids  Clustering.  JSTAR  J.  Stat.  Terap.  1,  79–90. https://doi.org/10.5300/jstar.v1i1.7