## PEMETAAN KARAKTERISTIK WILAYAH URBAN DAN RURAL DI WILAYAH BANDUNG RAYA DENGAN METODE SPATIAL CLUSTERING
Riya Supriyatin 1 , Andrea Emma Pravitasari 2 , Didit Okta Pribadi 3
1 Progam Studi Ilmu Perencanaan Wilayah, Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor Jl. Meranti, Kampus IPB Dramaga, Bogor, Jawa Barat 16680, Indonesia
2 Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Institut Pertanian Bogor Jalan Meranti, Kampus IPB Dramaga, Bogor Jawa Barat 16680, Indonesia
2 Pusat Pengkajian Perencanaan dan Pengembangan Wilayah (P4W) LPPM Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Baranangsiang,
Jalan Raya Pajajaran, Bogor 16127, Indonesia
3 Balai Konservasi Tumbuhan Kebun Raya Bogor, LIPI Jalan Ir H Juanda No 13, Bogor Tengah, Bogor, Jawa Barat, 16122, Indonesia e-mail: riya_supriyatin@yahoo.com
Diterima: 28 Maret 2020, Direvisi: 22 April 2020, Disetujui: 06 Juni 2020

## Abstrak
Perkembangan wilayah suatu daerah yang terus meningkat baik dari segi sosial maupun ekonomi  menarik  minat  penduduk  wilayah  lain  untuk  berkegiatan  di  daerah  tersebut. Perkembangan wilayah dapat dipengaruhi oleh berbagai faktor baik faktor fisik maupun non fisik. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan dan memetakan karakteristik wilayah urban dan rural di wilayah Bandung Raya berdasarkan tipologi perkembangan wilayah di masing-masing kecamatan. Sehingga pembangunan yang direncanakan dapat efektif  dan  efisien  sesuai  kondisi  di  masing-masing  kecamatan.  Penelitian  ini menggunakan  data  sekunder  yang  diperoleh  dari  berbagai  instansi.  Variabel  yang digunakan antara lain indeks ketersediaan fasilitas ekonomi, indeks ketersediaan fasilitas sosial, indeks ketersediaan fasilitas pendidikan, rasio lahan terbangun, densitas jaringan jalan  dan  kepadatan  penduduk  dengan  unit  penelitian  berjumlah  106  kecamatan.  Data dianalisis menggunakan metode Skalogram Dimodifikasi, Principal Component Analisis dan Spatial Clustering. Hasil analisis menunjukkan berdasarkan tipologi perkembangan wilayah,  Bandung  Raya  dikelompokan  menjadi  3  cluster  yaitu  urban  (perkotaan), suburban dan rural (perdesaan). Cluster perkotaan terdiri atas 34 kecamatan menyebar di Kota Bandung dan Kota Cimahi. Cluster suburban terdiri atas 43 kecamatan menyebar di Kabupaten  Bandung  Barat  dan  Kabupaten  Bandung.  Cluster  perdesaan  terdiri atas  29 kecamatan menyebar di Kabupaten Sumedang
Kata kunci: fasilitas, lahan terbangun, perkembangan wilayah, Skalogram Dimodifikasi, Spatial Cluster

## Abstract
The  development  of  a  region  that  continues  to  increase,  both  in  terms  of  social  and economic,  attracts  residents  from  other  regions  to  have  activities  in  the  area.  Regional development can be influenced by various factors, physical and non-physical factors. This study aimed to cluster the Greater Bandung area based on typology of regional development in each sub-district so that the planned development can be effective and efficient according to the conditions in each sub-district. This study used secondary data obtained from various institutions. Variables used in this study were the economic facilities availability index, social  facilities  availability  index,  educational  facilities  availability  index,  built  up  area
ratio, road density and population density with total 106 sub-districts. These datas were analyzed  using  the  Modified  Skalogram  method,  Principal  Component  Analysis  and Spatial  Clustering.  The  analysis  showed  that  based  on  the  typology  of  regional development, Greater Bandung can be grouped into 3 clusters, consisting of urban zone, suburban zone and rural zone. Urban zone consists of 34 sub-districts spreading mostly in Bandung  City  and  Cimahi  City.  Suburban  zone  consists  of  43  sub-districts  spreading mostly in West Bandung Regency and Bandung Regency. Rural zone consists of 29 sub- districts spreading mostly in Sumedang Regency
Key words: facilities, built up area, regional development, Modified Skalogram, Spatial Clustering

## PENDAHULUAN
Wilayah  didefinisikan  sebagai  unit geografis  dengan  batas-batas  wilayah tertentu  dimana  komponen  di  dalamnya memiliki  keterkaitan  dan  hubungan fungsional  antara  satu  wilayah  dengan wilayah  lainnya.  Dari  definisi  tersebut terlihat  bahwa  tidak  ada  batasan  spesifik akan  luasan  suatu  wilayah.  Wilayah  tidak hanya  merujuk  pada  tempat  atau  area melainkan kesatuan ekonomi, politik, sosial, administrasi,  iklim  hingga  geografis  sesuai dengan  tujuan  pembangunan  atau  kajian. Keragaman  dalam  mendefinisikan  wilayah bergantung pada permasalahan atau tujuan pengembangan  wilayah  yang  dihadapi (Rustiadi,  Saefulhakim  &  Panuju,  2009). Perkembangan  suatu  wilayah  dipengaruhi oleh  berbagai  faktor  diantaranya  faktor geografis, jumlah sarana prasarana (Rustiadi et al., 2009), jumlah penduduk, jarak dengan pusat  kota  (Panuju  &  Rustiadi,  2013), aksesibilitas  yang  memadai,  iklim  serta sumber daya alam yang melimpah (Lubis & Sitorus,  2012).  Selain  itu  jumlah  dan  jenis sarana  di  suatu  wilayah  pada  umumnya berkorelasi  erat  dengan  jumlah  penduduk. Hal  ini  menyebabkan  pada  wilayah  pusat dengan  hirarki  yang lebih  tinggi  seringkali memiliki  kepadatan  penduduk  yang  lebih tinggi  dari  hirarki  yang  lebih  rendah (Rustiadi et al., 2009).
Pertumbuhan  penduduk  wilayah Bandung  Raya  yang  terus  meningkat berimplikasi pada peningkatan pembangunan  wilayah  yang  kemudian menarik  migran  untuk  datang  dan beraktifitas  di  Bandung  Raya.  Fuadina (2018) mengemukakan bahwa dalam kurun
waktu tahun 1983 – 2015 perubahan lahan di Bandung  Raya  menunjukkan  luasan  lahan terbangun dan kebun campuran yang terus meningkat  setiap  tahunnya  dan  dalam kurun waktu 2003 - 2014 terjadi peningkatan indeks  perkembangan  kecamatan  yang ditandai dengan bertambahnya jumlah jenis fasilitas.  Senada  dengan  hal  ini,  menurut Ardiwijaya, Sumardi, Suganda & Temenggung (2015), jika peningkatan lahan terbangun  ini  dibiarkan  maka  diprediksi pada  tahun  2051  ketersediaan  lahan  di Bandung Raya akan kurang dari 30%. Hasil yang  sama  diperoleh  oleh  Noviyanti, Pravitasari & Sahara (2020) yang menyatakan bahwa Wilayah
Pengembangan  KK  Cekungan  Bandung merupakan  wilayah  dengan  tingkat  lahan terbangun kedua tertinggi di Jawa Barat dan dalam  rentang  tahun  2010  –  2018  terus mengalami  penurunan  luas  sawah  akibat terdesak  pembangunan  lahan  terbangun. Selain  itu  pada  penelitian  yang  sama diperoleh  hasil  bahwa  Kota  Bandung  dan Kota  Cimahi  memiliki  persentase  lahan terbangun lebih dari 42%. Bahkan menurut Kustiawan & Ladimananda (2012),
diprediksi  pada  tahun  2020  wilayah Bandung  Raya  akan  mencapai  batas  daya dukung untuk lahan terbangun.
Pengelompokkan  tipologi  wilayah berdasarkan  karakteristik  perkembangan wilayah dimaksudkan untuk mempermudah dalam
menyusun perencanaan  wilayah  (Fafurida,  2012) sehingga  pengembangan  wilayah  menjadi efektif  dan  efisien.  Salah  satu  penelitian yang dilakukan oleh Budiyantini & Pratiwi (2015) mengenai tipologi wilayah peri urban
di Bandung Raya berdasarkan karakteristik fisik, sosial dan ekonomi mengelompokkan wilayah peri urban Bandung Raya menjadi tiga  yaitu Predominantly  Urban,  Semi-Urban dan Potential  Urban .  Wilayah Predominantly Urban terdiri  atas  57  Desa  yang  terletak  di perbatasan  Kabupaten  Bandung  dan memiliki  karakteristik  fisik,  sosial  dan ekonomi  perkotaan  yang  signifikan. Wilayah Semi-Urban terdiri  atas  123  Desa dan  memiliki  karakteristik  campuran perkotaan dan perdesaan. Wilayah Potential Urban terdiri  atas  75  Desa  dan  memiliki karakteristik  perdesaan  yang  signifikan. Pada  penelitian  ini  pengelompokkan wilayah  Bandung  Raya  menggunakan metode spatial  clustering dimana  selain variabel  karakteristik,  variabel  kedekatan wilayah  juga  menjadi  pertimbangan  dalam mengelompokkan wilayah. Hasil penelitian ini  diharapkan  dapat  memberi  masukan bagi perencanaan pembangunan di
Bandung
Raya. Sehingga rencana pembangunan  tersebut  dapat  lebih  efektif dan efisien sesuai dengan kondisi dan lokasi masing-masing kecamatan.

## METODE PENELITIAN Analisis Tingkat Perkembangan Wilayah di Bandung Raya
Penelitian ini menggunakan metode Skalogram Dimodifikasi untuk menganalisis tingkat
perkembangan wilayah di Bandung Raya secara kuantitatif dengan  mempertimbangkan  keberadaan fasilitas pelayanan (Panuju & Rustiadi, 2013; Utari,  2015),  kapasitas  serta  akses berdasarkan  jarak  dan  waktu  tempuh menuju fasilitas tersebut (Panuju & Rustiadi, 2013). Indeks perkembangan wilayah (IPK) dikelompokkan ke dalam tiga kelas hirarki, yaitu  hiraki  I,  hirarki  II  dan  hirarki  III. Penentuan hirarki tersebut didasarkan pada nilai  standar  deviasi  indeks  perkembangan wilayah  dan  nilai  rataannya  sebagaimana terlihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Penentuan nilai kelas hirarki
No Kelas Nilai selang 1 Hirarki I IPK > Rataan + St Dev IPK 2 Hirarki II Rataan ≤ IPK ≤ Rataan + St Dev IPK 3 Hirarki III IPK < Rataan
IPK = Indeks Perkembangan Kecamatan Sumber: Panuju & Rustiadi, 2013
Data  yang  digunakan  berdasarkan data potensi desa tahun 2018 bersumber dari Badan Pusat Statistik. Data potensi desa ini diagregasi menjadi kecamatan sehingga unit wilayah yang dianalisis pada penelitian ini adalah  unit  kecamatan  di  Bandung  Raya. Data  yang  telah  diagregasi  tersebut kemudian  dibedakan  menjadi  tiga  jenis fasilitas  dan  dihitung  menggunakan Microsoft  Excel 2010.  Fasilitas-fasilitas tersebut yaitu:
1. Data fasilitas ekonomi (jumlah kelompok pertokoan, pasar swalayan/minimarket,  toko/warung kelontong,  restoran/rumah  makan, warung/kedai  makanan  minuman, hotel,  hostel/motel/losmen,  pasar permanen, pasar semi permanen, pasar tanpa  bangunan,  industri  mikro  kecil (IMK)  kerajinan  dari  kulit,  IMK kerajinan dari kayu, IMK kerajinan dari logam, IMK kerajinan anyaman/gerabah/keramik, IMK kerajinan  dari  kain/tenun,  IMK kerajinan dari rotan/bambu/rumput/pandan,  IMK makanan  minuman,  bank  umum pemerintah,  bank  umum  swasta,  Bank Perkreditan  Rakyat,  supermarket/mal, SPBU).
2. Data fasilitas sosial (jumlah rumah sakit, rumah  sakit  bersalin,  puskesmas dengan  rawat  inap,  puskesmas  tanpa rawat inap, poliklinik/balai pengobatan,  tempat  praktek  dokter, tempat  praktek  bidan,  posyandu, apotek, masjid, surau/langgar /musola, gereja  kristen,  gereja  katolik,  pura, wihara, keleteng).
3. Data  fasilitas  pendidikan  (jumlah  SD Negeri /sederajat, SD Swasta/sederajat, SMP Negeri /sederajat, SMP
Swasta/sederajat, SMA Negeri/sederjat, SMA Swasta/sederajat,  SMK  Negeri,  SMK
Swasta,  Perguruan  tinggi  negeri, perguruan tinggi swasta).
Sehingga  dari  metode  Skalogram Dimodifikasi ini akan diperoleh:
1. Indeks ketersediaan fasilitas ekonomi
2. Indeks ketersediaan fasilitas sosial 3. Indeks ketersediaan fasilitas pendidikan Kemudian ketiga variabel tersebut ditambahkan  dengan  tiga  variabel  lainnya yaitu:
1. Variabel  rasio  lahan  terbangun  yang dihasilkan  dari overlay antara  peta tutupan  lahan  tahun  2018  bersumber dari  Bappeda  Provinsi  Jawa  Barat  dan peta  administrasi  wilayah  Bandung Raya  bersumber  dari  Badan  Informasi Geospasial dengan menggunakan software Arcgis 10.2.
2. Variabel  densitas  jaringan  jalan  yang dihasilkan  dari overlay antara  peta jaringan  jalan  tahun  2018  bersumber dari  Badan  Informasi  Geospasial  dan peta  administrasi  wilayah  Bandung Raya  bersumber  dari  Badan  Informasi Geospasial dengan menggunakan software Arcgis 10.2.
3. Variabel  kepadatan  penduduk  tahun 2017  bersumber  dari  Badan  Pusat Statistik.

## Principal Component Analysis
Keenam  variabel  yang  diperoleh selanjutnya  akan  dianalisis  menggunakan Principal  Component  Analysis (PCA)  untuk menghilangkan  multikolinearitas  sehingga akan  diperoleh  variabel  yang  saling  bebas (Sriningsih,  Haditja  &  Prang,  2018).  PCA dihitung  dengan  menggunakan software Statistica  8.0.  Hasil  dari  PCA  berupa factor score yang kemudian akan dianalisis kembali menggunakan  metode  S patial  Clustering dengan  bantuan sofware Statistica  8.0, Microsoft Excel 2010 dan Arcgis 10.2 sehingga akan
terbentuk pengelompokkan berdasarkan  karakteristik  dan  kedekatan wilayah.
Analisis Pengelompokan Tipologi Wilayah Kecamatan di Bandung Raya
Analisis  S patial  Clustering yang dilakukan  dalam  penelitian  ini  diawali dengan menentukan titik centroid X dan titik centroid Y dari setiap wilayah kecamatan di Bandung  Raya.  Titik centroid tersebut diperoleh  dengan  teknik calculate  geometry dari  peta  administrasi  wilayah  Bandung Raya  menggunakan software Arcgis  10.2. Kemudian menghitung nilai X ’ dan Y’ yang merupakan standarisasi dari titik X dan titik Y .  Standarisasi  ini  dilakukan  untuk menghilangkan  satuan  pada  titik-titik tersebut.  Selanjutnya  menghitung  bobot spasial ( 𝛽 ) yang ditetapkan sebesar 0.25, 0.5, 1,  2,  dan  4.  Hasil  analisis  menghasilkan anggota cluster dengan  jarak yang  diukur dari  masing-masing  pusat cluster .  Menurut Rustiadi  &  Kobayashi  (2000),  rumus  jarak Euclidian dengan  banyak  variabel  adalah sebagai berikut
𝐷 𝑖𝑗 = √ (𝑍 1𝑖 − 𝑍 1𝑗 ) 2 + (𝑍 2𝑖 − 𝑍 2𝑗 ) 2 +𝛽 {(𝑋 𝑖 ′ − 𝑋 𝑗 ′) 2 + (𝑌 𝑖 ′ − 𝑌 𝑗 ′) 2 }
dimana:
𝐷 𝑖𝑗 =  jarak  euclidean  berbobot  spasial antara kecamatan i dan j 𝑍 1𝑖 =  nilai atribut kecamatan i untuk factor score pertama hasil PCA
𝑍 1𝑗 =  nilai atribut kecamatan j untuk factor score pertama hasil PCA
𝑍 2𝑖 =  nilai atribut kecamatan i untuk factor score kedua hasil PCA
𝑍 2𝑗 =  nilai atribut kecamatan j untuk factor score kedua hasil PCA
𝑋 𝑖 ′ =  nilai  koordinat  lokasi  kecamatan i pada sumbu X’ 𝑋 𝑗 ′ =  nilai  koordinat  lokasi  kecamatan j pada sumbu X’ 𝑌 𝑖 ′ =  nilai  koordinat  lokasi  kecamatan i pada sumbu Y’ 𝑌 𝑗 ′ =  nilai  koordinat  lokasi  kecamatan j pada sumbu Y’ 𝛽 =  bobot spasial (0.25, 0.5, 1, 2 dan 4) i, j =  kecamatan  di  Bandung  Raya  (106 kecamatan)
Dalam  analisis Spatial  Clustering terdapat  parameter  lain  yang  diukur  yaitu Coefficient  of  Variation (CV).  CV  adalah persentase  keberagaman  data  dalam  satu cluster yang  sama.  Semakin  kecil  nilai  CV menunjukkan keragaman data dalam suatu cluster menjadi  kecil.  Hal  tersebut menunjukkan  bahwa  CV  yang  rendah menjadi  penciri  suatu cluster yang  baik (Wulandari,  2018).  Menurut  Rustiadi  & Kobayashi  (2000),  CV  dirumuskan  sebagai 𝐶𝑉 = 𝜎/𝑥̅ , dimana σ = standar deviasi dari jarak 𝐷 𝑖𝑗 dan 𝑥̅ = rata-rata jarak.
Selain  itu  DeMers  (1997) dalam Rustiadi & Kobayashi (2000) menggunakan angka contiguity (ketersambungan/K) sebagai  ukuran  tingkat  kedekatan  antar
poligon dalam satu wilayah. Hal ini  sesuai dengan  penelitian  Salazar,  Velez,  Parra  & Ortega  (2002)  yang  menyatakan  bahwa kriteria dalam memilih cluster yang optimal adalah compactness/contiguity , yaitu anggota dari  masing-masing cluster harus  sedekat mungkin  dengan  yang  lain  dan  s eparation , yaitu  antara  satu cluster dengan cluster lainnya  harus  terpisah  secara  luas.  Bobot spasial  yang  baik  ditunjukan  dengan wilayah yang compact , nilai CV dan nilai K yang  kecil  pada  semua cluster .  Hal  ini dikarenakan  CV  yang  kecil  menandakan data  dalam  satu cluster semakin  mirip, sedangkan K yang kecil menandakan cluster semakin rapat ( compact ). Kerangka berpikir penelitian  secara  lengkap  disajikan  pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka berpikir penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis Tingkat Perkembangan Wilayah di Bandung Raya
Hasil  analisis  metode  Skalogram Dimodifikasi disajikan pada Gambar 2. Dari Gambar  2  terlihat  bahwa  Kota  Bandung mendominasi  hirarki  pertama  (tertinggi)
hampir  di  semua  indeks  ketersediaan fasilitas (IKF) diikuti oleh Kota Cimahi yang ditandai  gradasi  warna  yang  paling  gelap. Dapat  dikatakan  bahwa  Kota  Bandung merupakan wilayah yang paling berkembang  jika  dibandingkan  dengan kabupaten /kota lainnya di Bandung Raya.
Spatial Clustering Overlay Metode skalogram dimodifikasi PCA Pengelompokkan tipologi wilayah Data podes: 1. Fas ekonomi 2. Fas sosial 3. Fas pendidikan 1. Indeks ketersediaan fas ekonomi 2. Indeks ketersediaan fas sosial 3. Indeks ketersediaan fas pendidikan Peta jaringan jalan Peta tutupan lahan Peta administrasi Rasio lahan terbangun Kepadatan penduduk Overlay Peta administrasi Rasio densitas jaringan jalan
Hal  ini  dapat  dipahami  mengingat  Kota Bandung merupakan ibukota provinsi Jawa Barat dan merupakan pusat dari metropolitan  Bandung  Raya  sehingga
memiliki  fasilitas  yang  lebih  banyak  jenis dan  jumlahnya.  Sementara  Kota  Cimahi merupakan  wilayah  terdekat  ke  Kota Bandung.
Gambar  2.  Peta  hirarki  perkembangan  wilayah  di  Bandung  Raya  berdasarkan:  (a)  indeks ketersediaan  fasilitas  (IKF)  ekonomi,  (b)  indeks  ketersediaan  fasilitas  (IKF)  sosial  dan  (c) indeks ketersediaan fasilitas (IKF) pendidikan

## Principal Component Analysis
Hasil  analisis  PCA  disajikan  pada Tabel 2 dan Tabel 3. Berdasarkan nilai factor loading hasil  PCA  yang  ditunjukan  pada Tabel 2, dapat diketahui bahwa dari keenam variabel  awal  yang  digunakan  terbentuk dua  faktor  yang  saling  bebas.  Faktor  1 dicirikan  oleh  tiga  variabel  yaitu  variabel rasio  lahan  terbangun  (BUILT_RASIO), densitas  jaringan  jalan  (ROAD_DENS)  dan kepadatan  penduduk  (POP_DENS).  Faktor 2 dicirikan oleh variabel indeks ketersediaan fasilitas  ekonomi  (ECO_INDEX),  fasilitas sosial  (SOSIAL_INDEX)  dan  fasilitas pendidikan (EDU_INDEX). Dua faktor yang baru  terbentuk  ini  menghasilkan  variasi sebesar  88.89%  sebagaimana  terlihat  pada Tabel  3,  sehingga  dapat  dikatakan  kedua faktor tersebut valid digunakan pada tahap analisis selanjutnya.
Tabel 2. Factor loadings hasil PCA Factor 1  Factor 2 ECO_INDEX 0.37 0.84 SOSIAL_INDEX 0.39 0.86 EDU_INDEX 0.03 0.94 BUILT_RASIO 0.95 0.25 ROAD_DENS 0.90 0.23 POP_DENS 0.92 0.20 Sumber: Hasil Penelitian, 2019 Tabel 3. Eigenvalues Hasil PCA Eigen value % Total variance Cumulative Eigenvalue Cumulative % 1  3.98 66.35 3.98 66.35 2  1.35 22.54 5.33 88.89 Sumber: Hasil Penelitian, 2019
Analisis Pengelompokan Tipologi Wilayah Kecamatan di Bandung Raya
Hasil  dendogram  dari factor  score PCA sebagaimana disajikan pada Gambar 3 menunjukkan  bahwa  jumlah cluster yang optimal  untuk  wilayah  Bandung  Raya adalah 3 cluster sesuai dengan jarak terjauh.
Tree Diagram for 106 Cases Ward`s method
Euclidean distances
0 10 20 30 40 50
Linkage Distance Rancasari Mandalajati Panyileukan Bandung Kidul Cinambo Cibiru Ujung Berung Arcamanik Regol Cibeunying Kidul Sukajadi Bandung Kulon Cibeunying Kaler Buahbatu Bojongloa Kidul Batununggal Kiaracondong Babakan Ciparay Bojongloa Kaler Astanaanyar Sukasari Antapani Cimahi Utara Cimahi Selatan Lengkong Cimahi Tengah Coblong Sumur Bandung Cicendo Andir Bandung Wetan Margahayu Sindangkerta Cipeundeuy Pasirjambu Gununghalu Sumedang Selatan Pacet Paseh Cihampelas Ciwidey Tanjungsari Kutawaringin Cicalengka Cipatat Cililin Cipongkor Pangalengan Cikalong Wetan Banjaran Lembang Padalarang Soreang Ciparay Jatinangor Majalaya Cileunyi Sumedang Utara Rancaekek Ngamprah Baleendah Paseh1 Tanjungmedar Ganeas Cisitu Rancakalong Ujung Jaya Tanjungkerta Saguling Tomo Darmaraja Conggeang Buahdua Gedebage Cisarua Pameungpeuk Surian Jatigede Cibugel Cisarua1 Sukasari1 Cilengkrang Margaasih Katapang Cidadap Dayeuhkolot Rongga Cimalaka Jatinunggal Cimaung Cimanggung Nagreg Cimenyan Solokan Jeruk Cikancung Wado Situraja Pamulihan Rancabali Kertasari Cangkuang Batujajar Parongpong Bojongsoang Ibun Arjasari
3 4 2
Sementara  Gambar  4  menunjukkan grafik  nilai  rata-rata  ( graph  of  means )dari setiap  variabel  yang  digunakan  sesuai dengan  masing-masing cluster tanpa  bobot spasial,  dengan  bobot  spasial  0.25,  bobot spasial  0.5,  bobot  spasial  1,  bobot  spasial  2 dan  bobot  spasial  4.  Dari  Gambar  4  (a) terlihat  bahwa  apabila  kecamatan  di Bandung  Raya  dibuat  menjadi  3 cluster tanpa  bobot  spasial,  maka  pengelompokan terbagi  menjadi  wilayah  dengan  ciri perkotaan, suburban dan perdesaan. Cluster perkotaan  ditunjukan  dengan  warna  hijau dimana  faktor  1  (rasio  lahan  terbangun, densitas  jaringan  jalan  dan  kepadatan penduduk)  lebih  dominan  dari cluster lainnya.  Hal  ini  disebabkan  daerah perkotaan umumnya memiliki
pembangunan  yang  pesat,  seiring  dengan pertambahan penduduk dari dalam wilayah serta  penduduk  dari  daerah  lain  yang kemudian  menetap  di  perkotaan. Cluster suburban  ditunjukan  dengan  warna  biru dimana  faktor  2  (indeks  ketersediaan fasilitas  ekonomi,  sosial  dan  pendidikan) tinggi namun faktor 1 (indeks
perkembangan wilayah, rasio lahan terbangun  dan  kepadatan  penduduk) sedang. Hal ini disebabkan daerah suburban merupakan  wilayah  perdesaan  dengan  ciri menyerupai  perkotaan  dari  segi  fasilitas sehingga indeks ketersediaan fasilitas tinggi namun  masih  terdapat  lahan  sawah  dan pembangunan  belum  sepesat  daerah perkotaan.
Gambar 4. Grafik nilai rata-rata variabel hasil analisis cluster di wilayah Bandung Raya: (a) tanpa bobot spasial, (b) bobot spasial 0.25, (c) bobot spasial 0.5, (d) bobot spasial 1, (e) bobot spasial 2 dan (f) bobot spasial 4
Plot of Means for Each Cluster Perdesaan Suburban Perkotaan Factor 1 Factor 2 Variables -1,5 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 Plot of Means for Each Cluster Perkotaan Perdesaan Suburban Factor 1 Factor 2 X0,25 Y0,25 Variables -2,0 -1,5 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 Plot of Means for Each Cluster Suburban Perdesaan Perkotaan Factor 1 Factor 2 X0,5 Y0,5 Variables -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 Plot of Means for Each Cluster Suurban Perdesaan Perkotaan Factor 1 Factor 2 X1 Y1 Variables -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 Plot of Means for Each Cluster Perkotaan Suburban Perdesaan Factor 1 Factor 2 X2 Y2 Variables -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Plot of Means for Each Cluster Perdesaan Perkotaan Suburban Factor 1 Factor 2 X4 Y4 Variables -4 -2 0 2 4 6 8 10 12 14 (a) (b) (c) (d) (e) (f)
Cluster perdesaan ditunjukan dengan warna merah dimana faktor 1 dan faktor 2 lebih  rendah  dari cluster lainnya.  Hal  ini menunjukkan baik dari segi jumlah fasilitas maupun  pembangunan, cluster perdesaan masih  lebih  rendah  dibandingkan cluster suburban dan perkotaan. Pada Gambar 4 (b) hingga  Gambar  4  (f)  menunjukan  grafik dengan penambahan bobot dimana terlihat bahwa semakin besar bobot yang digunakan maka  pengelompokkan  wilayah  lebih terfokus  pada  kedekatan  atau  lokasi wilayah,  tidak  pada  variabel  atau karakteristik wilayah yang digunakan.
Hasil cluster ditampilkan  dalam bentuk peta pada Gambar 5.
Membandingkan  keenam  gambar  pada Gambar 5 dapat disimpulkan semakin besar bobot yang digunakan maka hasil peta akan semakin compact. Pada Gambar  5 (a), hasil pengelompokkan  wilayah  masih  terlihat menyebar  atau  acak  sehingga  akan menyulitkan dalam pengembangan wilayah. Begitu pula dengan Gambar 5 (b), Gambar  5  (c)  dan  Gambar  5  (e).  Pada Gambar 5 (d) dan Gambar 5 (f) terlihat peta memiliki  nilai  K  sama  dengan  1  dan  hasil pengelompokkan  wilayah  yang compact dibandingkan  dengan  gambar  lainnya. Namun jika dilihat dari nilai CV, Gambar 5 (d) memiliki nilai CV yang relatif lebih kecil dari  bobot  lainnya.  Selain  itu  jika  dilihat dari  Gambar  4  (f)  terlihat  pengelompokan wilayah dengan bobot spasial 4 menyebabkan  variabel  yang  digunakan menjadi  berhimpitan  dan  mirip  satu  sama lainnya.  Sehingga  bobot  spasial  1 ditetapkan  sebagai  bobot  spasial  terbaik dalam mengelompokkan wilayah kecamatan di Bandung Raya.Pada Gambar 5  (d)  terlihat  bahwa  wilayah  bercirikan
perkotaan  meliputi  Kota  Bandung  kecuali Kecamatan Gedebage, seluruh Kota Cimahi dan dua kecamatan di Kabupaten Bandung yang berbatasan dengan Kota Bandung. Hal ini  disebabkan  potensi  ekonomi  yang dimiliki  wilayah  tersebut  didominasi industri  dan  perdagangan  (BPS  Provinsi Jawa  Barat,  2018)  sehingga  secara  tidak langsung  meningkatkan  pembangunan fasilitas  dan  aksesibilitas  dari  dan  menuju daerah  tersebut.  Hal  ini  tentunya  akan meningkatkan  pembangunan  secara  fisik, perkembangan  wilayah  serta  menarik penduduk  untuk  menetap  di  wilayah tersebut.  Wilayah  bercirikan  daerah suburban  pada  Gambar  5  (d)  meliputi Kabupaten  Bandung  dan  Kabupaten Bandung  Barat.  Hal  ini  kemungkinan disebabkan  oleh  potensi  pariwisata  yang dimiliki  kedua  wilayah  tersebut  sehingga memiliki  fasilitas  penunjang  yang  lebih banyak  dari  daerah  perdesaan  meskipun dari  segi  luasan  lahan  terbangun,  densitas jaringan  jalan  dan  kepadatan  penduduk masih lebih rendah dari daerah perkotaan. Wilayah  bercirikan  perdesaan  pada Gambar  5  (d)  meliputi  Kabupaten Sumedang.  Hal  ini  disebabkan  sektor pertanian  di  Kabupaten  Sumedang  masih mendominasi perekonomian dengan menjadi  penyumbang  PDRB  terbesar  (BPS Kabupaten Sumedang, 2018), sehingga dari segi pembangunan fisik, fasilitas, aksesibilitas dan kepadatan penduduk lebih rendah  dari  suburban  dan  perkotaan. Anggota  dari  masing-masing cluster pada pengelompokan  tipologi  kecamatan  di Bandung Raya berdasarkan analisis Spatial Clustering dengan bobot spasial 1 disajikan pada Tabel 4.
Gambar  5. Peta  tipologi  kecamatan  di  Bandung  Raya  berdasarkan  pengelompokan  3  jenis cluster : (a) tanpa bobot spasial, (b) bobot spasial 0.25, (c) bobot spasial 0.5, (c) bobot spasial 1, (e) bobot spasial 2 dan (f) bobot spasial 4
(a) (b) (c) (d) (e) (f)
Tabel 4. Anggota dari masing-masing cluster pada pengelompokkan tipologi kecamatan di Bandung Raya berdasarkan analisis Spatial Clustering dengan bobot spasial 1 Cluster Nama Kecamatan Perdesaan  Kabupaten Bandung: Cicalengka, Cikancung, Cilengkrang, Nagreg
Kabupaten Sumedang: Buahdua,  Cibugel,  Cimalaka,  Cimanggung,  Cisarua,  Cisitu,  Conggeang,  Darmaraja, Ganeas,  Jatigede,  Jatinunggal,  Pamulihan,  Paseh,  Rancakalong,  Situraja,  Sukasari, Sumedang  Selatan,  Sumedang  Utara,  Surian,  Tanjungkerta,  Tanjungmedar, Tanjungsari, Tomo, Ujung Jaya, Wado Suburban  Kabupaten Bandung :
Arjasari,  Baleendah,  Banjaran,  Bojongsoang,  Cangkuang,  Cileunyi,  Cimaung, Cimenyan,  Ciparay,  Ciwidey,  Ibun,  Katapang,  Kertasari,  Kutawaringin,  Majalaya, Margaasih,  Pacet,  Pameungpeuk,  Pangalengan,  Paseh,  Pasirjambu,  Rancabali, Rancaekek, Solokan Jeruk, Soreang Kabupaten Sumedang : Jatinagor Kabupaten Bandung Barat: Batujajar,  Cihampelas,  Cikalong  Wetan,  Cililin,  Cipatat,  Cipeundeuy,  Cipongkor, Cisarua,  Gununghalu,  Lembang,  Ngamprah,  Padalarang,  Parongpong,  Rongga, Saguling, Sindangkerta Kota Bandung: Gedebage Perkotaan  Kabupaten Bandung: Dayeuhkolot, Margahayu Kota Bandung: Andir, Antapani, Arcamanik, Astanaanyar, Babakan Ciparay, Bandung Kidul, Bandung Kulon,  Bandung  Wetan,  Batununggal,  Bojongloa  Kaler,  Bojongloa  Kidul,  Buahbatu, Cibeunying  Kaler,  Cibeunying  Kidul,  Cibiru,  Cicendo,  Cidadap,  Cinambo,  Coblong, Kiaracondong,  Lengkong,  Mandalajati,  Panyileukan,  Rancasari,  Regol,  Sukajadi, Sukasari, Sumur Bandung, Ujung Berung Kota Cimahi: Cimahi Selatan, Cimahi Tengah, Cimahi Utara
KESIMPULAN Penggunaan analisis Spatial Clustering dengan bobot spasial 1 merupakan bobot terbaik untuk
mengelompokkan  wilayah  Bandung  Raya karena cluster yang dihasilkan lebih compact sehingga diharapkan pembangunan wilayah yang direncanakan lebih efektif dan efisien sesuai  dengan karakteristik masing- masing  kecamatan.  Berdasarkan  tipologi perkembangan  wilayah  dengan  analisis Spatial  Clustering ,  wilayah  Bandung  Raya dapat  dibedakan  menjadi  3 cluster yakni wilayah  perkotaan  yang  terdiri  atas  34 kecamatan mayoritas di Kota Bandung dan Kota Cimahi, wilayah suburban yang terdiri atas 43 kecamatan  mayoritas  di Kabupaten Bandung  dan  Kabupaten  Bandung  Barat
serta wilayah perdesaan yang terdiri atas 29 kecamatan mayoritas di Kabupaten
Sumedang.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan
terimakasih penulis haturkan kepada BPS RI, BPS Provinsi Jawa Barat,  Bappeda  Provinsi  Jawa  Barat  dan Badan  Informasi  Geospasial  yang  telah memberikan  kemudahan  akses  data  pada penelitian  ini.  Ucapan  terimakasih  juga penulis  haturkan  kepada  Pusbindiklatren Bappenas  atas  dana  penelitian  yang  telah diberikan.

## DAFTAR PUSTAKA
Ardiwijaya, V.S., Sumardi, T.P., Suganda, E
& Temenggung, Y.A. (2015).
Rejuvenating  Idle  Land  to  Sustainable
Urban  Form:  Case  Study  of  Bandung Metropolitan  Area,  Indonesia . Procedia Environmental Sciences , 28, 176-184. Badan Pusat Statistik Kabupaten Sumedang.
(2018). Kabupaten  Sumedang  Dalam Angka 2018. BPS Kabupaten Sumedang. Sumedang.
Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Jawa  Barat.
(2018). Provinsi Jawa Barat Dalam Angka 2018. BPS  Provinsi  Jawa  Barat. Bandung.
Budiyantini, Y., Pratiwi, V. (2015). Peri-urban Typologi  of  Bandung  Metropolitan  Area . Procedia  Social  and  Behavioral  Sciences ,
833-837.
Fafurida.  (2012). Analysis  of  Inter  Sectoral Linkages  in  Semarang  Regency.  Economic Journal of Emerging Markets , 4(1), 15-24. Fuadina, L.N. (2018). Perubahan Penggunaan Lahan  dan  Keragaman  Spasial  Faktor- Faktor  yang  Mempengaruhi  Pertumbuhan Perkotaan di Metropolitan Bandung. Tesis
Sekolah Pascasarjana Institut Pertanian Bogor. Bogor. 72 hlm.
Kustiawan,  I.,  &  Ladimananda,  A.  (2012).
Pemodelan Dinamika Perkembangan Perkotaan  dan  Daya  Dukung  Lahan  di Kawasan  Cekungan  Bandung . Tata  Loka , 14(2), 98-112. Lubis,  D.P.,  &  Sitorus,  N.  (2012). Analisis Spasial yang Mempengaruhi Perkembangan Kecamatan  Ujung  Pandang  Kabupaten Simalungun  Tahun  2005  –  2010 . Jurnal Geografi, 4(2), 1-14. Noviyanti, D., Pravitasari, A.E., & Sahara, S.
(2020). Analisis  Perkembangan  Wilayah
Provinsi  Jawa  Barat  untuk  Arahan Pembangunan Berbasis Wilayah Pengembangan.  Jurnal  Geografi ,  12(1),
280-296.
Panuju,  D.R.,  &  Rustiadi,  E.  (2013). Teknik Analisis  Perencanaan  dan  Pengembangan Wilayah. Institut  Pertanian  Bogor.
Bogor. Rustiadi,  E.,  &  Kobayashi,  S.  (2000).
Contiguous  Spatial  Classification:  A  New Approach on Quantitative Zoning Method .
Journal  of  Geography  Education ,  43,  122- 136.
Rustiadi, E., Saefulhakim, S., & Panuju, D.R.
(2009). Perencanaan  dan  Pengembangan Wilayah . Crespent  Press  &  Yayasan Obor Indonesia. Bogor.
Salazar,  E.J.,  Velez,  A.C.,  Parra,  C.M.,  & Ortega,  O.  (2002). A  Cluster  Validity Index  for  Comparing  Non-Hierarchical Clustering Methods . EITI , 1-5.
Sriningsih,  M.,  Hatidja,  D.,  &  Prang,  J.D.
(2018). Penanganan  Multikolinearitas dengan  Menggunakan  Analisis  Regresi Komponen Utama pada Kasus Impor Beras di  Provinsi  Sulut . Jurnal  Ilmiah  Sains , 18(1), 18-24.
Utari  MGES.  (2015). Analisis  Sistem  Pusat Pelayanan Permukiman di Kota Yogyakarta Tahun  2014.  Journal  of  Economics  and Policy , 8(1), 62-72. Wulandari, S. (2018). Pola Spasial Inkonsistensi  Pemanfaatan  Ruang  dengan Keterkaitan Status Kepemilikan- Penguasaan  Lahannya  di  Sub  DAS Ciliwung Hulu. Tesis Sekolah Pascasarjana  Institut  Pertanian  Bogor. Bogor. 81 hlm.