Abstrak — Pembangunan ekonomi banyak dilakukan di daerah  yang  memiliki  potensi  sumber  daya  yang  lebih  baik. Indikator  pembangunan  ekonomi  terbagi  menjadi  indikator moneter,  indikator  non-moneter,  dan  indikator  campuran. Terdapat 20 kabupaten/kota di Provinsi Jawa Timur yang berada di dataran rendah dan memiliki potensi  pengelolaan di wilayah pesisir.  Daerah  lainnya  di  dataran  sedang  dan  tinggi  memiliki potensi  pertanian  yang  besar  karena  merupakan  daerah  yang relatif  subur.  Perekonomian  Jawa  Timur  tahun  2017  tumbuh sebesar  5,45  persen,  namun  kondisi  tersebut  belum  dikatakan baik  karena  terdapat  masalah  ketimpangan  ekonomi.  Untuk mengatasinya,  perlu  memberikan  kebijakan  khusus  kepada daerah  dengan  tingkat  perekonomian  dan  potensi  daerah  yang berbeda.  Analisis  yang  digunakan  untuk  mengetahui  daerah dengan tingkat perekonomian dan potensi daerah yang berbeda adalah  dengan  analisis  klaster.  Metode  analisis  klaster  dalam penelitian  ini  adalah  dengan  SWFM.  SWFM  dapat  digunakan untuk  menggabungkan  kelompok  data  yang  berasal  dari  data numerik dan data kategori. Hasil pengelompokan data numerik dengan  metode  ward,  diperoleh  jumlah  kelompok  optimum sebanyak  tiga  kelompok.  Pada  pengelompokan  data  kategori menggunakan  metode  k-modes,  diperoleh  karakteristik  yang dapat  membedakan  antara  tiga  kelompok  yang  digunakan. Pengelompokan  data  numerik  dan  kategori  menggunakan SWFM  didapatkan  jumlah  kelompok  optimum  sebanyak  lima kelompok.
Kata  Kunci — K-modes,  Pembangunan  Ekonomi,  Potensi Daerah, SWFM, Ward

## I. PENDAHULUAN
ertumbuhan  ekonomi  yang  tumbuh  secara  cepat  dan tidak  diimbangi  oleh  pemerataan  akan  menimbulkan masalah  ketimpangan  ekonomi.  Ketimpangan  yang  terjadi dapat  timbul  karena  adanya  proses  pembangunan  ekonomi yang  sedang  berlangsung.  Pembangunan  ekonomi  lebih banyak  dilakukan  di  daerah  dengan  potensi  sumber  daya yang  lebih  baik,  sedangkan  pada  setiap  daerah  terdapat potensi  sumber  daya  yang  berbeda  [1].  Keberhasilan  suatu pembangunan ekonomi dapat diukur dari tiga indikator, yaitu indikator  moneter,  indikator  non-moneter,  dan  indikator campuran.  Manfaat  utama  dari  indikator  tersebut  dapat digunakan  untuk  membandingkan  kondisi  dan  tingkat pembangunan  ekonomi  dan  kesejahteraan  penduduk  antar daerah  [2].  Apabila  tingkat  pembangunan  ekonomi  antar daerah berbeda atau terjadi ketimpangan, maka perlu upaya untuk  mengurangi  ketimpangan  agar  dapat  mewujudkan
masyarakat  yang  makmur  dan  sejahtera.  Oleh  karena  itu, pada  setiap  daerah  harus  memanfaatkan  potensi  sumber dayanya untuk memberikan kontribusi terhadap penerimaan daerah  dan  menjalankan  perekonomian  agar  mengurangi terjadinya ketimpangan ekonomi.
Provinsi  Jawa  Timur  menjadi  provinsi  yang  masuk  ke dalam  strategi  pengembangan  kawasan  ekonomi  potensial yang  dapat  mempercepat  perkembangan  wilayah.  Provinsi Jawa  Timur  dibedakan  menjadi  tiga  dataran,  yaitu  dataran rendah,  sedang,  dan  tinggi.  Terdapat  20  daerah  di Provinsi Jawa  Timur  yang  berada  di  dataran  rendah  dan  memiliki potensi pengelolaan di wilayah pesisir. Daerah yang berada di  dataran  sedang  dan  tinggi  memiliki  potensi  pertanian sangat besar karena merupakan daerah yang relatif subur [3]. Pertumbuhan  ekonomi  Jawa  Timur  tahun  2016  bila dibandingkan  tahun  2015  tumbuh  sebesar  5,57  persen, membaik  dibandingkan  dengan  tahun  sebelumnya  sebesar 5,44  persen.  Pada  tahun  2017  perekonomian  Jawa  Timur tumbuh  sebesar  5,45  persen  [4].  Meskipun  demikian perekonomian  Provinsi  Jawa  Timur belum dapat dikatakan baik.  Pemerataan  pembangunan  antar  daerah  masih  belum tercapai  sehingga  timbul  masalah  ketimpangan  ekonomi. Upaya mengatasi ketimpangan ekonomi yang terjadi adalah dengan memberikan kebijakan khusus pada kabupaten/kota yang  memiliki  tingkat  perekonomian  dan  potensi  daerah yang berbeda.
Untuk  memberikan  kebijakan  yang  sesuai  dapat dilakukan dengan mengelompokan kabupaten/kota Provinsi Jawa  Timur  berdasarkan  indikator  pembangunan  ekonomi dan  potensi  daerah  menggunakan  analisis  klaster.  Metode yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  SWFM. Pemilihan  pengelompokan  menggunakan  SWFM  dalam penelitian  ini  digunakan  untuk  menggabungkan  kelompok data yang berasal dari data numerik dan data kategori. Data yang  bersifat  numerik  adalah  indikator  pembangunan ekonomi,  sedangkan  data  yang  bersifat  kategori  adalah potensi daerah Provinsi Jawa Timur.
II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Analisis Klaster
Analisis  klaster  adalah  suatu  metode  yang  digunakan untuk  mengelompokan  objek-objek  pengamatan  menjadi beberapa kelompok berdasarkan karakteristik yang dimiliki [5].  Penempatan  objek  pengamatan  dilakukan  dengan

## Pengelompokan Kabupaten/Kota Berdasarkan Indikator Pembangunan Ekonomi dan Potensi Daerah Provinsi Jawa Timur Menggunakan
Similarity Weight and Filter Method (SWFM)
(1) Renaldy Aprevia Lutfi, (2) Ismaini Zain
(1)(2)(3) Departemen Statistika, Fakultas Matematika, Komputasi, dan Sains Data Institut Teknologi Sepuluh Nopember Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia e-mail : (1) apreviarenaldy@gmail.com, (2) ismainizain@gmail.com
P
mencari pola kumpulan data agar hasil pengelompokan yang didapatkan optimum. Ciri kelompok yang optimum apabila antar anggota dalam satu kelompok mempunyai homogenitas  (kesamaan)  yang  tinggi,  dan  antar  kelompok memiliki heterogenitas (perbedaan) yang tinggi [6].
Analisis  klaster  dibedakan  menjadi  dua,  yaitu  analisis klaster metode hierarki dan metode non-hierarki. Kelompok yang  dibentuk  dengan  metode  hierarki  dilakukan  tanpa menentukan jumlah kelompok terlebih dahulu. Metode non- hierarki  digunakan  apabila  jumlah  dari  kelompok  sudah ditentukan sebelumnya [7].

## B. Analisis Klaster Data Numerik
Pengelompokan  data  numerik  dilakukan  berdasarkan ukuran jarak atau ukuran ketidakmiripan. Pada penelitian ini jarak  yang  digunakan  adalah  jarak euclidean. Rumus  dari jarak euclidean dinyatakan dalam bentuk persamaan sebagai berikut [6].
2
1 ( , ) ( ) p i j ik jk k d x x x x     (1)
dimana i = 1,2,..., n dan j = 1,2,..., n ; i ≠ j Keterangan : d( x i , x j ) = jarak antara dua objek ke- i dan ke- j x ik = nilai objek ke- i pada variabel k x jk = nilai objek ke- j pada variabel k Metode  penggabungan  yang  dapat  digunakan  pada analisis  klaster  hierarki  antara  lain  metode single  linkage , metode complete  linkage ,  metode average  linkage ,  dan metode ward .  Pada  penelitian  ini  metode  yang  digunakan adalah  metode ward karena  dapat  meminimumkan  ragam dalam  kelompok  [5].  Rumus  dari  metode ward untuk menghitung ragam dalam kelompok adalah sebagai berikut.
1 ( ) '( ) n j j j ESS x x x x      (2)
Dimana x j merupakan  pengukuran  multivariat  terkait dengan  objek j dan x adalah  rata-rata  dari  semua  objek. Pengelompokan pada data numerik akan dilakukan dengan jumlah  kelompok  yang  berbeda-beda,  yaitu  sebanyak,  3 kelompok, 4 kelompok, dan 5 kelompok. Setelah diketahui hasil  pengelompokan,  selanjutnya  adalah  menentukan jumlah kelompok optimum. Metode yang digunakan untuk mendapatkan  jumlah  kelompok  optimum  adalah  dengan menggunakan pseudo F-statistics . Nilai pseudo F-statistics yang tertinggi menunjukkan bahwa jumlah kelompok telah optimum.  Berikut  ini  merupakan  rumus  dari pseudo  F- statistics [8].
2 2 1 1 R C pseudo F statistics R
n C
                 (3)
dimana,
2 ( ) SST SSE R SST  
(4)
2 1 1 1 ( ) p n C ick k i c k SST x x        
(5)
2 1 1 1 ( ) p n C ick ck i c k SSE x x        
(6)
Keterangan : SST = total jumlah  kuadrat dari jarak objek terhadap rata- rata seluruh data
SSE = total jumlah  kuadrat dari jarak objek terhadap rata- rata kelompok
x ick = objek ke- i pada kelompok ke- c dan variabel ke- k
k x = rata-rata seluruh objek pada variabel ke- k
ck x = rata-rata objek kelompok ke- c dan variabel ke- k

## C. Analisis Klaster Data Kategori
Pengelompokan  data  kategori  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  metode k-modes .  Metode k-modes memiliki proses algoritma yang efisien dan metode ini menggunakan ukuran  ketidaksamaan  yang  sederhana  dan  berbasis  pada frekuensi  untuk  menemukan mode [9].  Berikut  adalah ukuran kemiripan antara dua objek x dan y .
  1 , ( , ) p k d x y x y     (7)
Dimana p adalah  jumlah  variabel,  sedangkan  ( x , y ) merupakan nilai dari persamaan 8.
0  ( ) ( , ) 1  ( ) x y x y x y        (8)
Fungsi yang digunakan dalam k-modes terdapat dalam persamaan 9.
, , , 1 1 1 ( , ) p C n i c i k c k c i k P w x q        (9) ( x i,k , q c,k ) merupakan  nilai antara vektor dengan mode kelompok, dan w i,c memiliki nilai antara 0 sampai 1.

## D. Similarity Weight and Filter Method
Pengelompokan  data  numerik  dan  katagori  dilakukan secara  terpisah  dengan  menggunakan  algoritma  tertentu. Hasil  pengelompokan  tersebut  kemudian  digabung  dengan Similarity  Weight  and  Filter  Method (SWFM),  sehingga didapatkan kelompok akhir [11].

## Gambar 1. Kerangka Analisis SWFM
Gambar 1 menunjukkan proses pengelompokan dengan SWFM  mulai  dari  pembagian  data  numerik  dan  kategori sampai  mendapatkan  kelompok  akhir.  Pada  metode similarity  weight menggunakan  rumus  ukuran  kemiripan dengan  pemberian  faktor  bobot.  Bobot  yang  diberikan berdasarkan  jumlah  dari  kelompok  yang  terbentuk.  Rumus untuk menghitung kemiripan anggota antar pasangan objek ke- i dan  ke- j serta similarity  weight antara  kelompok  yang terbentuk terdapat di dalam persamaan 10 dan 11 [11].
i j ij i j A B S A B    (10)
, ( , ) max( , ) ij i j i n j n i j i j S sim A B n n     (11)
dimana i = 1,2,..., n dan j = 1,2,..., n ; i ≠ j Keterangan : A i = himpunan pengamatan ke- i B j = himpunan pengamatan ke- j n i = jumlah anggota dalam kelompok ke- i n j = jumlah anggota dalam kelompok ke- j Selanjutnya  untuk  memperoleh  pengelompokan  akhir dapat  dengan  menggunakan  metode filter .  Rumus  yang digunakan pada metode filter terdapat dalam persamaan 12.
  1 1 , n n j i AB i j i j F w d A B     
(12)
d ( A i ,B j ) = 1 – S ij dan w ij adalah bobot antara kelompok ke- i dan ke- j . Keuntungan dengan  menggunakan Similarity Weight and Filter Method adalah sebagai berikut [10].
1. Memiliki  langkah  penggabungan  kelompok  data numerik dan kategori yang cepat dengan hasil efisien.
2. Langkah  penggabungan  kelompok  data  numerik  dan data  kategori  yang  cepat  tidak  memiliki  dampak  yang besar terhadap hasil pengelompokan.
3. Memiliki  kinerja  pengolompokkan  yang  baik  dan efisien walaupun terdapat varians yang besar.
Pengelompokan  kabupaten/kota  berdasarkan  indikator pembangunan  ekonomi  dan  potensi  daerah  Provinsi  Jawa Timur  menggunakan  SWFM,  dinyatakan  sebagai  variabel dengan skala data kategori. Pengelompokan dengan SWFM akan  dilakukan  dengan  jumlah  kelompok  yang  berbeda- beda,  yaitu  3  kelompok,  4  kelompok,  dan  5  kelompok. Setelah  diketahui  hasil  pengelompokan,  selanjutnya  adalah menentukan  jumlah  kelompok  yang  optimum.  Untuk menentukan  jumlah  kelompok  optimum  adalah  dengan menggunakan  rasio  dari  ragam  dalam  kelompok  ( S W )  dan ragam antar kelompok ( S B ). Jumlah kelompok yang optimum ditunjukan dari nilai rasio S W dan S B yang paling minimum. Pengukuran dengan rasio dari S W dan S B juga dapat dilakukan melalui tabel kontingensi yang ekuivalen dengan Analysis of Variance (ANOVA).  Apabila  terdapat n pengamatan  dan terdapat n k yang  merupakan  jumlah  pengamatan  dari kategori  ke- k dimana k  = 1,2,3,..., K maka 1 K k k n n    . Selanjutnya  diketahui n kc adalah  jumlah  pengamatan kategori ke- k untuk kelompok ke- c , dimana c = 1,2,3,..., C dan  diperoleh
1 K c kc k n n    yang  merupakan  jumlah pengamatan pada kelompok ke- c , serta juga dapat diperoleh
1 C k kc c n n    yang  merupakan  jumlah  pengamatan  pada kategori ke- k . Total dari jumlah pengamatan dapat dituliskan menjadi
1 1 K C kc k c n n      . Untuk mendapatkan nilai dari S W dan S B pada  data  kategori,  dapat  dirumuskan  dalam persamaan sebagai berikut [11].
2 1 1 2 2 K k k n SST n n     (13) 2 1 1 1 2 2 C K c k c k n
SSE n n             (14)
2 2 1 1 1 1 1 1 2 2 C K K kc k c k k c SSB n n n n               (15)
Setelah didapatkan SST ( Sum Square Total ), SSE ( Sum Square Error ), dan SSB ( Sum Square Between ) selanjutnya adalah  mendapatkan  nilai  dari  MST  ( Mean  Square  Total ), MSE  ( Mean  Square  Error ),  dan  MSB  ( Mean  Square Between ) yang ditulis dalam persamaan 16, 17, dan 18.
( 1) SST MST n   (16) ( ) SSE MSE n C   (17) 1 SSB MSB C   (18)
Ragam dalam kelompok ( S W ) dan ragam antar kelompok ( S B )  untuk  data  kategori  dapat  dirumuskan  seperti  pada persamaan 19 dan 20.
  1 2 W S MSE  (19)
  1 2 B S MSB  (20)

## E. Pembangunan Ekonomi dan Potensi Daerah
Pembangunan  ekonomi  dapat  didefinisikan  sebagai usaha  untuk  meningkatkan  pendapatan  perkapita  dengan mengolah kekuatan ekonomi potensial menjadi ekonomi riil melalui  penggunaan  teknologi,  penambahan  pengetahuan, peningkatan ketrampilan, penambahan kemampuan berorganisasi  dan  manajemen  [12].  Potensi  daerah  adalah cerminan  tersedianya sumber  daya  yang  bisa dimanfaatkan dan  memberikan  sumbangan  terhadap  penerimaan  daerah dan  kesejahteraan  masyarakat.  Provinsi  Jawa  Timur memiliki  Rencana  Pembangunan  Jangka  Panjang  Daerah (RPJPD)  tahun  2005-2025  dengan  visi  menjadikan  Jawa Timur sebagai pusat agrobisnis.

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Data  yang  diperoleh  merupakan  data  sekunder  dari Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Provinsi  Jawa  Timur  dan Direktotat Jenderal Perhubungan Udara. Data yang diambil dari  BPS  Provinsi  Jawa  Timur  mengenai  data  indikator pembangunan  ekonomi,  PDRB  Atas  Dasar  Harga  Berlaku menurut lapangan usaha, dan ketinggian wilayah. Data yang diambil dari Direktotat Jenderal Perhubungan Udara adalah kabupaten/kota Provinsi Jawa Timur yang memiliki bandara.

## B. Variabel Penelitian
Variabel yang digunakan dalam penelitian ini memiliki tipe  data  numerik  dan  kategori.  Variabel  penelitian  beserta kategorinya terdapat di dalam Tabel 1.
Tabel 1 . Variabel Penelitian
Variabel Keterangan Kategori 1 k Memiliki Bandara
0 :  Ya
1 :  Tidak
2 k Daerah Utama
0 :  Pertanian, Kehutanan, dan Perikanan 1 :  Non-Pertanian, Kehutanan, dan Perikanan 3 k
Ketinggian Wilayah
0 :  Dataran Rendah
1 :  Dataran Sedang 2 :  Dataran Tinggi 1 x Persentase PDRB perkapita - 2 x Indeks Pembangunan Manusia - 3 x Angka Partisipasi Sekolah Usia 13-15 tahun - 4 x Angka Partisipasi Sekolah Usia 16-18 tahun - 5 x
TPAK -
6 x
Persentase Penduduk Miskin -

## C. Langkah Analisis
Langkah  analisis  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini adalah sebagai berikut.
1. Memisahkan data yang bersifat numerik dan kategori.
2. Mendeskripsikan masing-masing variabel yang bersifat numerik dan kategori
3. Mengelompokan  kabupaten/kota  berdasarkan  data numerik dan kategori dengan langkah sebagai berikut.
a. Melakukan  pengelompokan  data  numerik  dengan menggunakan metode ward .
b. Menentukan kelompok optimum yang terbentuk dari hasil pengelompokan data numerik.
c. Melakukan  pengelompokan  data  kategori  dengan menggunakan metode k-modes .
d. Menggabungkan hasil pengelompokan data  numerik dan  kategori  menggunakan  jarak  yang  dihitung  dari Similarity Weight .
e. Melakukan pengelompokan akhir pada data numerik dan  kategori  berdasarkan  jarak Similarity  Weight dengan menggunakan Filter Method .
f. Menentukan kelompok optimum yang terbentuk dari hasil pengelompokan akhir menggunakan SWFM.
4.  Menarik kesimpulan dan memberikan saran.

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## A. Karakteristik Data
Untuk  mengetahui  karakteristik  dari  pembangunan ekonomi  dan  potensi  daerah  Provinsi  Jawa  Timur  dapat dengan menggunakan analisis statistika deskriptif. Statistika deskriptif  untuk  variabel  numerik  akan  disajikan  dalam ukuran  penyebaran  data  dan  pemusatan  data,  sedangkan untuk variabel kategori disajikan dengan menggunakan tabel tabulasi silang.
Tabel 2. Karakteristik Pembangunan Ekonomi
Variabel Mean Variance Min. Max. Range PDRB per kapita (%) 2,63 11,39 0,87 20,84 19,97 IPM 69,79 28,91 59,09 80,46 21,37 APS 13-15 tahun 97,01 7,35 90,09 100 9,91 APS 16-18 tahun 73,35 116,87 50,61 92,17 41,56 TPAK 69,28 13,84 61,98 79,48 17,50 Penduduk Miskin (%) 11,63 22,28 4,17 23,56 19,39
Rata-rata persentase PDRB per kapita di Provinsi Jawa adalah  sebesar  2,63  persen.  Keragaman  PDRB  per  kapita sebesar  11,39  yang  apabia  dibandingkan  dengan  variabel lainnya,  maka  memiliki  nilai  yang  terbilang  rendah.  Hal tersebut menunjukkan bahwa antar daerah di Provinsi Jawa Timur  memiliki  tingkat  pendapatan  yang  relatif  sama. Namun terdapat rentang yang cukup besar terhadap tingkat pendapatan  antara  daerah  satu  dengan  daerah  lainnya, dimana  rentangnya  sebesar  19,97  persen.  Kota  Kediri mempunyai tingkat pendapatan tertinggi dan yang terendah berada di Kabupaten Pamekasan.
IPM  termasuk  ke  dalam  indikator  non-moneter  yang dapat  mengukur  pencapaian  hasil  pembangunan  dari  suatu daerah. Rata-rata IPM adalah sebesar 69,79. Keragaman dari IPM  adalah  sebesar  28,91,  hal  tersebut  menunjukkan terdapat  cukup  perbedaan  dari  hasil  pembangunan  antar daerah di Provinsi Jawa Timur. Terdapat rentang yang besar terhadap  hasil  pembangunan  antara  daerah  satu  dengan daerah lainnya. Daerah yang memiliki IPM tertinggi berada di  Kota  Malang  dan  IPM  terendah  berada  di  Kabupaten Sampang dengan nilai IPM sebesar 59,09.
APS  digunakan  untuk  mengukur  daya  serap  lembaga pendidikan  terhadap  penduduk  usia  sekolah.  Berdasarkan Tabel  2  dapat  diketahui  bahwa  rata-rata  APS  usia  13-15 tahun  lebih  tinggi  dibandingkan  rata-rata  APS  usia  16-18 tahun. Keragaman dari APS usia 13-15 tahun juga diketahui memiliki ragam yang lebih kecil dibandingkan APS usia 16- 18 tahun. Rentang nilai yang sangat tinggi pada APS usia 16- 18  tahun  menunjukkan  belum  meratanya  APS  usia  16-18
tahun  di  Jawa  Timur.  APS  usia  13-15  tahun  tertinggi mencapai 100 persen yang terdapat di Kabupaten Sidoarjo, Kabupaten Magetan, Kabupaten Ngawi, Kota Kediri, Kota Mojokerto, dan Kota Madiun. Secara keseluruhan APS usia 13-15 tahun telah diatas 90 persen yang berarti menandakan program wajib belajar 9 tahun telah dilakukan oleh banyak penduduk  di  Provinsi  Jawa  Timur. APS  usia  16-18  tahun tertinggi  berada  di  Kota  Blitar,  sedangkan  yang  terendah terdapat di Kabupaten Lumajang.
TPAK  merupakan  perbandingan  antara  angkatan  kerja dengan  seluruh  penduduk  usia  kerja.  Provinsi  Jawa  Timur memiliki rata-rata TPAK sebesar 69,28 persen dan memiliki keragaman sebesar 13,84 persen. Hal tersebut menunjukkan bahwa penduduk di setiap kabupaten/kota relatif telah sama untuk  berpartisipasi  aktif  di  dalam  pasar  kerja.  Terdapat rentang nilai 17,5 persen antara daerah yang memiliki TPAK terendah dan yang tertinggi di Provinsi Jawa Timur. TPAK paling tinggi berada di Kabupaten Pacitan dan yang terendah berada di Kabupaten Nganjuk.
Pada tahun 2016  rata-rata persentase penduduk miskin di  Provinsi  Jawa  Timur  adalah  sebesar  11,63  persen  dan keragamannya sebesar 22,28 persen. Terdapat rentang nilai sebesar 19,39 persen pada daerah yang memiliki persentase penduduk miskin terendah dan yang tertinggi. Hal tersebut menunjukkan adanya ketimpangan antar daerah di Provinsi Jawa  Timur.  Daerah  yang  memiliki  persentase  penduduk miskin  terendah  berada  di  Kota  Malang  dan  Kabupaten Sampang  berada  di  tempat  teratas  sebagai  daerah  yang memiliki persentase penduduk miskin tertinggi.
Selanjutnya  adalah  mengetahui  karakteristik  potensi daerah dengan menggunakan tabel tabulasi silang. Terdapat tiga  tabel  tabulasi  silang  yang  akan  disajikan,  antara  lain adalah  daerah  utama  dengan  kepemilikan  bandara, kepemilikan bandara dengan ketinggian wilayah, dan daerah utama dengan ketinggian wilayah.
Tabel 3. Tabulasi Silang Daerah Utama dengan Kepemilikan Bandara Daerah Utama Memiliki Bandara Total Ya Tidak Pertanian, Kehutanan & Perikanan 3 18 21 Non-Pertanian, Kehutanan & Perikanan 3 12 17 Total 6 32 38
Daerah  utama  pertanian,  kehutanan  &  perikanan  yang memiliki  bandara  adalah  Kabupaten  Jember,  Kabupaten Banyuwangi, dan Kabupaten Sumenep. Untuk daerah yang bukan  pertanian,  kehutanan  &  perikanan  memiliki  letak bandara di Kabupaten Malang, Kabupaten Gresik, dan Kota Surabaya.
Tabel 4. Tabulasi Kepemilikan Bandara dengan Ketinggian Wilayah
Memiliki Bandara Ketinggian Wilayah Total Rendah Sedang Tinggi Ya 4 1 1 6 Tidak 16 9 7 32 Total 20 10 8 38
Daerah  dataran  rendah  yang  memiliki  bandara  antara lain  adalah  Kabupaten  Banyuwangi,  Kabupaten  Gresik, Kabupaten  Sumenep,  dan  Kota  Surabaya.  Dataran  sedang dan  dataran  tinggi  di  Provinsi  Jawa  Timur  masing-masing hanya memiliki satu bandara, yaitu di Kabupaten Jember dan Kabupaten Malang.
Tabel 5. Tabulasi Daerah Utama dengan Ketinggian Wilayah Ketinggian Wilayah Daerah Utama Total Pertanian, Kehutanan & Perikanan Non-Pertanian, Kehutanan & Perikanan Rendah 9 11 20 Sedang 8 2 10 Tinggi 4 4 8 Total 21 17 38
Tabel  5  menunjukkan  di  Provinsi  Jawa  Timur  lebih banyak  terdapat  daerah  pertanian,  kehutanan  &  perikanan. Jumlah  daerah  pertanian,  kehutanan  &  perikanan  di  Jawa Timur  adalah  sebanyak  21  kabupaten,  sedangkan  daerah perkotaan merupakan daerah yang memiliki lapangan usaha bukan  dari  pertanian,  kehutanan,  dan  perikanan.  Daerah pertanian,  kehutanan  &  perikanan  lebih  banyak  berada  di dataran sedang dan dataran tinggi. Letak tersebut memiliki potensi  pertanian  sangat  besar  karena  merupakan  daerah yang relatif subur dan berada pada zona gunung berapi.

## B. Pengelompokan Data Numerik
Pengelompokan  pada  data  numerik  akan  dilakukan menggunakan metode ward dengan langkah awal membagi jumlah  kelompok  menjadi 3 kelompok, 4 kelompok, dan  5 kelompok.  Hasil  pengelompokan  tersebut  dapat  dilihat dalam  lampiran  1.  Berikutnya  adalah  menentukan  jumlah kelompok  yang  optimum  dengan  melihat  nilai pseudo  F- statistics tertinggi.
Tabel 6. Nilai Pseudo F-Statistics Jumlah Kelompok Pseudo F-statistics 3 30,84 4 27,27 5 24,94
Nilai pseudo  F-statistics pada  pengelompokan  dengan menggunakan  tiga  kelompok  adalah  sebesar  30,84.  Oleh karena  itu,  didapatkan  hasil  bahwa  pengelompokan  yang optimum adalah dengan menggunakan tiga kelompok untuk menghasilkan  keragaman  dalam  kelompok  yang  minimum dan keragaman antar kelompok yang maksimum.
Karakteristik dari hasil pengelompokan kabupaten/kota berdasarkan  indikator  pembangunan  ekonomi  di  Provinsi Jawa Timur disajikan dalam Tabel 7.
Tabel 7. Karakteristik Pengelompokan Pembangunan Ekonomi
Variabel Kelompok 1 2 3 Persentase PDRB per kapita 4,23 1,84 1,61 IPM 75,04 70,21 64,65 APS Usia 13-15 Tahun 99,10 97,92 94,51 APS Usia 16-18 Tahun 84,34 73,63 62,92 TPAK 68,01 69,95 70,05 Persentase Penduduk Miskin 8,49 10,17 15,43
Karakteristik yang ditunjukan merupakan nilai rata-rata setiap  kelompok  untuk  masing-masing  variabel.  Daerah yang  berada  di  kelompok  3  diketahui  memiliki  rata-rata persentase  PDRB  per  kapita,  IPM,  APS  usia  13-15  tahun, APS  usia  16-18  tahun  yang  paling  rendah,  dan  memiliki persentase  penduduk  miskin  yang  paling  tinggi.  Walaupun demikian,  diketahui  daerah  yang  berada  di  kelompok  3 memiliki  rata-rata  TPAK  yang  paling  tinggi  dibanding dengan  kelompok  lain.  Kelompok  2  memiliki  karakteristik pembangunan  ekonomi  yang  lebih  baik  dibanding  dengan daerah-daerah  yang  berada  di  kelompok  3,  kecuali  pada variabel TPAK yang hanya memiliki selisih rata-rata sebesar 0,1. Untuk daerah yang berada di dalam kelompok 1, adalah
daerah  dengan  pembangunan  ekonomi  yang  paling  baik  di Provinsi Jawa Timur. Hal tersebut diketahui dari nilai rata- rata  persentase  PDRB  per  kapita,  IPM,  APS  usia  13-15 tahun,  APS  usia  16-18  tahun  yang  yang  paling  tinggi,  dan memiliki  persentase  penduduk  miskin  yang  paling  rendah dibanding dengan kelompok lainnya. Namun, masih terdapat permasalahan  yang  terdapat  di  dalam  kelompok  1. Permasalahan  tersebut  adalah  TPAK  yang  rata-ratanya terendah dibanding dengan kelompok lainnya.

## C. Pengelompokan Data Kategori
Penelompokan  pada  data  kategori  dilakukan  dengan menggunakan metode k-modes . Jumlah kelompok atau nilai k dalam  analisis  ini  telah  ditentukan  sebesar  tiga.  Anggota kelompok  dari  hasil  pengelompokan  dapat  dilihat  dalam lampiran  2.  Karakteristik  pengelompokan  kabupaten/kota berdasarkan  potensi  daerah  Provinsi  Jawa  Timur  disajikan dalam Tabel 8.
Tabel 8. Karakteristik Pengelompokan Potensi Daerah Variabel Kelompok 1 Kelompok 2 Kelompok 3 Kepemilikan Bandara Ya (3) Ya (1) Ya (2) Daerah Utama Non-Pertanian, Kehutanan & Perikanan (100%) Pertanian, Kehutanan & Perikanan (100%) Pertanian, Kehutanan & Perikanan (100%) Ketinggian Wilayah Rendah (64,71%) Sedang  (67%) Tinggi   (33%) Rendah (100%)
Daerah yang masuk ke dalam kelompok 1 adalah daerah bukan  pertanian,  kehutanan,  dan  perikanan  yang  sebagian besar  berada  di  dataran  rendah  (64,71%).  Daerah  di  dalam kelompok  1  yang  memiliki  bandara  adalah  Kabupaten Malang, Kabupaten Gresik, dan Kota Surabaya. Kelompok 2 dan  kelompok  3  memiliki  karakteristik  daerah  utama  yang sama,  yaitu  daerah  pertanian,  kehutanan  dan  perikanan. Karakteristik  yang  membedakan  kelompok  2  dengan kelompok  3  adalah  dari  ketinggian  wilayah.  Daerah  yang berada di kelompok 2 berada di dataran sedang dan tinggi, sedangkan daerah di kelompok 3 berada  di dataran rendah. Kabupaten  di  dalam  kelompok  2  yang  memiliki  bandara adalah  Kabupaten  jember,  sedangkan  bandara  di  dalam kelompok  3  berada  di  Kabupaten  Banyuwangi  dan Kabupaten Sumenep.

## D. Pengelompokan Data Numerik dan Data Kategori
Hasil pengelompokan  yang telah diperoleh dari data numerik dan kategori dinyatakan sebagai variabel baru yang memiliki  skala  data  kategori.  Variabel  tersebut  yang  akan digunakan  untuk  mendapatkan  kelompok  akhir  dengan SWFM. Struktur data dari variabel yang digunakan terdapat dalam  lampiran 3. Jumlah kelompok yang dibentuk antara tiga  kelompok  sampai dengan lima  kelompok dengan  hasil pengelompokan  dapat  dilihat  dalam  lampiran  4.  Dari  hasil pengelompokan  akan  dipilih  jumlah  kelompok  yang optimum  menggunakan  rasio  dari  ragam  dalam  kelompok ( S W ) dan ragam antar kelompok ( S B ). Jumlah kelompok yang optimum  ditunjukan  dari  nilai  rasio S W dan S B yang  paling minimum.
Tabel 9. Rasio S W dan S B Pengelompokan SWFM
Jumlah Kelompok S W S B Rasio 3 0,33065 3,40780 0,09703 4 0,36653 4,11930 0,08898 5 0,38747 4,40450 0,08797
Berdasarkan  Tabel  9  didapatkan  nilai  minimum  rasio dari  ragam  dalam  kelompok  dan  ragam  antar  kelompok
sebesar  0,08797.  Oleh  karena  itu,  untuk  mengelompokan kabupaten/kota  berdasarkan  data  indikator  pembangunan ekonomi  dan  potensi  daerah  Provinsi  Jawa  Timur  adalah dengan menggunakan jumlah kelompok optimum sebanyak 5 kelompok.
Karakteristik dari hasil pengelompokan kabupaten/kota berdasarkan data indikator pembangunan ekonomi Provinsi Jawa Timur dengan menggunakan SWFM disajikan dalam Tabel 10.
Tabel 10. Karakteristik Kelompok Pembangunan Ekonomi dengan SWFM
Variabel Kelompok 1 2 3 4 5 PDRB per kapita (%) 1,20 1,49 2,43 1,68 5,02 IPM 63,36 65,81 67,30 70,45 76,23 APS Usia 13-15 Tahun 93,85 94,56 96,50 98,50 99,00 APS Usia 16-18 Tahun 65,62 58,90 67,89 76,97 84,02 TPAK 71,22 69,98 68,75 69,90 67,39 Penduduk Miskin (%) 18,50 11,60 13,40 10,56 7,42
Daerah  yang  berada  di  dalam  kelompok  1  diketahui memiliki  rata-rata  persentase  PDRB  per  kapita,  IPM,  APS usia  13-15  tahun,  APS  usia  16-18  tahun  yang  rendah,  dan memiliki  persentase  penduduk  miskin  yang  paling  tinggi. Walaupun demikian, daerah yang berada di dalam kelompok 1  diketahui  memiliki  rata-rata  TPAK  yang  paling  tinggi dibanding dengan kelompok lainnya. Daerah yang berada di kelompok  2  memiliki  karakteristik  pembangunan  ekonomi yang  lebih  baik  dibanding  dengan  daerah-daerah  yang berada di kelompok 1, kecuali pada variabel APS usia 16-18 tahun  dan  TPAK.  Rata-rata  APS  usia  16-18  tahun  di kelompok 2 diketahui yang paling rendah dibanding dengan kelompok lainnya. Kelompok 3 memiliki memiliki rata-rata persentase  PDRB  per  kapita,  IPM,  APS  usia  13-15  tahun, dan APS usia 16-18 tahun yang lebih baik dibanding dengan daerah yang berada di kelompok 1 dan kelompok 2. Namun, daerah  yang  berada  di  dalam  kelompok  3  memiliki  TPAK yang lebih rendah dibanding dengan kelompok 1 dan 2, serta persentase  penduduk  miskinnya  lebih  besar  dibanding dengan daerah yang berada di dalam kelompok 2. Kelompok 4 memiliki rata-rata persentase PDRB per kapita yang lebih besar dibanding kelompok 1 dan kelompok 2, namun lebih kecil  dibanding  dengan  kelompok  3.  Rata-rata  IPM,  APS usia  13-15  tahun,  APS  usia  16-18  tahun,  dan  persentase penduduk miskin dalam kelompok 4 memiliki kondisi yang lebih baik dibanding dengan kelompok 1, kelompok 2, dan kelompok 3. Namun, rata-rata TPAK di dalam kelompok 4 lebih  rendah  dibandingkan  dengan  kelompok  1  dan  sedikit lebih  rendah  dibanding  kelompok  2.  Rata-rata  TPAK  yang paling  rendah  terdapat  di  dalam  kelompok  5,  yaitu  sebesar 67,39  persen.  Meskipun  demikian,  kelompok  5  adalah daerah  dengan  pembangunan  ekonomi  yang  paling  baik  di Provinsi Jawa Timur. Hal tersebut diketahui dari nilai rata- rata  persentase  PDRB  per  kapita,  IPM,  APS  usia  13-15 tahun,  APS  usia  16-18  tahun  yang  yang  paling  tinggi  dan memiliki persentase penduduk miskin yang paling rendah.
Karakteristik dari hasil pengelompokan kabupaten/kota berdasarkan  potensi  daerah  Provinsi  Jawa  Timur  dengan SWFM disajikan dalam Tabel 11.
Daerah  di  dalam  kelompok  1  adalah  daerah  pertanian, kehutanan,  dan  perikanan  yang  berada  di  dataran  rendah. Daerah di dalam kelompok 1 yang memiliki bandara adalah Kabupaten  Sumenep.  Daerah  yang  berada  di  kelompok  2 adalah daerah pertanian, kehutanan, dan perikanan yang 40 persen  berada  di  dataran  sedang  dan  40  persen  berada  di
dataran  tinggi.  Bandara  di  dalam  kelompok  2  berada  di Kabupaten  Jember  dan  Kabupaten  Banyuwangi.  Daerah  di dalam  kelompok  3,  80  persen  merupakan  daerah  bukan pertanian, kehutanan, dan perikanan yang berada di dataran rendah  kecuali  Kabupaten  Malang  yang  berada  di  dataran tinggi. Keberadaan bandara di dalam kelompok 3 berada di Kabupaten Malang. Daerah yang berada di dalam kelompok 4,  80  persen  merupakan  daerah  pertanian,  kehutanan,  dan perikanan  yang  75  persen  berada  di  dataran  rendah  dan  25 persen berada di dataran tinggi. Daerah di dalam kelompok 5  merupakan  daerah  bukan  pertanian,  kehutanan,  dan perikanan  yang  berada  di  dataran  rendah.  Bandara  yang berada di dalam kelompok 5 berada di Kabupaten Gresik dan Kota Surabaya.
Tabel 11. Karakteristik Kelompok Potensi Daerah dengan SWFM
Kelompo k Kepemilikan Bandara Daerah Utama Ketinggian Wilayah 1 Ya (1) Pertanian, Kehutanan & Perikanan (100%) Rendah (100%) 2 Ya (2) Pertanian, Kehutanan & Perikanan (100%) Sedang  (40%) Tinggi   (40%) 3 Ya (1) Non-Pertanian, Kehutanan & Perikanan (80%) Rendah (80%) 4 Ya (0) Pertanian, Kehutanan & Perikanan (80%) Sedang  (60%) Tinggi   (30%) 5 Ya (2) Non-Pertanian, Kehutanan & Perikanan (100%) Rendah (64%)
Hasil  pengelompokan  kabupaten/kota  berdasarkan indikator  pembangunan  ekonomi  dan  potensi  daerah Provinsi  Jawa  Timur  dapat  dilihat  melalui  pemetaan  yang terdapat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Pemetaan Pembangunan Ekonomi dan Potensi Daerah Provinsi Jawa Timur
Jumlah  daerah  yang  berada  di  dalam  kelompok  3 adalah  sebanyak  5  kabupaten,  dan  terdapat  80  persen  atau sebanyak 4 daerah yang merupakan daerah bukan pertanian, kehutanan, dan perikanan. Kabupaten Lamongan adalah satu daerah  di  dalam  kelompok  3  yang  merupakan  daerah pertanian, kehutanan, dan perikanan yang berada di dataran rendah. Jumlah daerah di dalam kelompok 4 adalah sebanyak 10 kabupaten, dan terdapat 80 persen atau sebanyak 8 daerah yang  merupakan  daerah  pertanian,  kehutanan,  dan perikanan.  Kabupaten  Mojokerto  dan  Kota  Batu  adalah  2 daerah di dalam kelompok 4 yang merupakan daerah bukan pertanian,  kehutanan,  dan  perikanan.  Hal  tersebut menunjukkan di daerah utara sampai selatan Provinsi Jawa Timur  merupakan  daerah  bukan  pertanian,  kehutanan,  dan perikanan kecuali Kabupaten Lamongan.
Kelompok 3 dan kelompok 5 yang merupakan daerah bukan  pertanian,  kehutanan,  dan  perikanan  diketahui memiliki rata-rata persentase PDRB per kapita atau tingkat pendapatan  yang  lebih  baik  daripada  daerah  pertanian, kehutanan,  dan  perikanan.  Meskipun  demikian,  daerah  di dalam  kelompok  5  memiliki  pembangunan  ekonomi  yang lebih  baik  dibanding  dengan  daerah  yang  berada  di  dalam kelompok  3.  Sehingga,  diperlukan  program  percepatan pembangunan  ekonomi  di  dalam  kelompok  3  untuk melakukan  pemerataan  pembangunan  ekonomi  di  Provinsi Jawa  Timur.  Selain  itu  program  percepatan  pembangunan ekonomi  di  dalam  kelompok  3  memiliki  tujuan  untuk mempersiapkan  daerah  di  kelompok  3  menjadi  daerah penyangga pertanian, kehutanan, dan perikanan yang berada di  dalam  kelompok  2  dan  kelompok  4.  Kelompok  2  dan kelompok  4  adalah  daerah  pertanian,  kehutanan,  dan perikanan  yang  memiliki  potensi  pertanian  sangat  baik karena berada di dataran sedang dan dataran tinggi dengan kondisi tanah yang relatif subur. Daerah di dalam kelompok 4  memiliki  pembangunan  ekonomi  yang  lebih  baik dibanding dengan daerah yang berada di dalam kelompok 2, namun di dalam kelompok 4 diketahui tidak ada daerah yang memiliki  bandara.  Potensi  pertanian,  kehutanan,  dan perikanan  yang  sangat  baik  di  kelompok  4  perlu  didukung dengan  sarana  transportasi  udara  untuk  meningkatkan pembangunan ekonomi di daerah dalam kelompok 4.
Kabupaten  Banyuwangi  yang  masuk  ke  dalam kelompok  2  adalah  daerah  pertanian,  kehutanan,  dan perikanan yang berada di dataran rendah namun tidak masuk ke  dalam  kelompok  1.  Hal  tersebut  disebabkan  oleh kemiripan karakteristik pembangunan ekonomi di Kabupaten  Banyuwangi  lebih  dekat  dengan  daerah  yang berada di dalam kelompok 2. Daerah yang berada di dalam kelompok  2  diketahui  memiliki  rata-rata  angka  partisipasi sekolah  usia  16-18  tahun  yang  paling  rendah  di  Provinsi Jawa  Timur.  Program  peningkatan  layanan  dan  fasilitas pendidikan diperlukan untuk meningkatkan kualitas sumber daya  manusia  di  daerah  dalam  kelompok  2,  agar  dapat memanfaatkan  potensi  yang  sangat  baik  dari  sektor pertanian,  kehutanan,  dan  perikanan.  Daerah  di  dalam kelompok 1 diketahui memiliki pembangunan ekonomi yang rendah  di  Provinsi  Jawa  Timur  dan  merupakan  daerah pertanian, kehutanan, dan perikanan yang berada di dataran rendah. Oleh karena itu, perlu upaya dan memberi program khusus  kepada  daerah  yang  berada  di  dalam  kelompok  1 dengan  memanfaatkan  potensi  pertanian,  kehutanan,  dan perikanan yang berada di dataran rendah untuk mempercepat pembangunan ekonomi.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Jumlah  daerah  pertanian,  kehutanan,  dan  perikanan  di Provinsi  Jawa  Timur  lebih  banyak  dibandingkan  dengan daerah  bukan  pertanian,  kehutanan,  dan  perikanan.  Daerah pertanian, kehutanan, dan perikanan lebih banyak berada di dataran  sedang  dan  tinggi  yang  memiliki  potensi  pertanian sangat  baik.  TPAK  di  daerah  pertanian,  kehutanan,  dan perikanan  memiliki  nilai  yang  lebih  tinggi.  Hal  tersebut menunjukkan  bahwa  sektor  pertanian,  kehutanan,  dan perikanan  menjadi  tumpuan  lapangan  pekerjaan  utama  di Provinsi  Jawa  Timur.  Daerah  pertanian,  kehutanan,  dan perikanan lebih banyak yang memiliki persentase PDRB per kapita,  IPM,  APS  usia  16-18  tahun  yang  rendah,  dan
persentase  penduduk  miskin  yang  lebih  tinggi  dibanding dengan daerah bukan pertanian, kehutanan, dan perikanan.
Berdasarkan  hasil  pengelompokan  pada  data  indikator pembangunan ekonomi dan potensi daerah di Provinsi Jawa Timur  menggunakan  SWFM,  diperoleh  jumlah  kelompok optimum  sebanyak  5  kelompok  yang  memiliki  perbedaan karakteristik.  Perbedaan  karakteristik  antar  kelompok  yang terbentuk  menunjukan  tidak  meratanya  pembangunan ekonomi  di  Provinsi  Jawa  Timur.  Oleh  karena  itu,  pada setiap daerah harus dapat memanfaatkan potensi daerahnya untuk meningkatkan pembangunan ekonomi di wilayahnya. Daerah di dalam kelompok 1 adalah daerah yang berada di dataran  rendah  dan  perlu  memanfaatkan  potensi  pertanian, kehutanan, dan perikanannya untuk menurunkan persentase penduduk miskin serta meningkatkan PDRB per kapita, dan IPM di wilayahnya. Daerah di dalam kelompok 2 memiliki potensi  pertanian,  kehutanan,  dan  perikanan  yang  sangat baik  karena  sebagian  besar  berada  di  dataran  sedang  dan tinggi.  Untuk dapat  memanfaatkan potensi tersebut, daerah di  dalam  kelompok  2  perlu  meningkatkan  APS  usia  16-18 tahun  agar  memiliki  kemampuan  yang  lebih  baik  untuk meningkatkan  pembangunan  ekonomi  di  wilayahnya. Daerah di dalam kelompok 3 sebagian besar adalah daerah bukan  pertanian,  kehutanan,  dan  perikanan  yang  perlu dimanfaatkan  untuk  menurunkan  persentase  penduduk miskin di wilayahnya. Sebagian besar daerah yang berada di dalam  kelompok  4  juga  memiliki  potensi  pertanian, kehutanan, dan perikanan yang sangat baik karena berada di dataran  sedang  dan  tinggi.  Namun,  diketahui  tidak  ada bandara yang berada di dalam kelompok 4. Oleh karena itu, perlu dilakukan pembangunan bandara di dalam kelompok 4 untuk  meningkatkan  kondisi  pembangunan  ekonomi  dan dapat dijadikan sebagai fasilitas dalam menjadikan Provinsi Jawa Timur sebagai pusat agrobisnis. Daerah yang berada di dalam  kelompok  5  merupakan  daerah  bukan  pertanian, kehutanan,  dan  perikanan  yang  perlu  dimanfaatkan  untuk meningkatkan TPAK di wilayahnya agar terjadi pemerataan pembangunan ekonomi di Provinsi Jawa Timur.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Arisman,  “Kekurangan  dan  Kelebihan  Kebijakan  Otonomi Daerah,” 4 Maret 2014. [Online]. Available: https://www.jakarta.kemenkumham.go.id. [Diakses 7 Februari 2018].
[2]   L. Arsyad, Ekonomi Pembangunan, Yogyakarta: UPP STIM YKPN, 2010.
[3]   Dinas  Lingkungan  Hidup,  “Informasi  Kinerja  pengelolaan Lingkungan  Hidup  Daerah  Provinsi  Jawa  Timur  Tahun 2016,” Pemerintah Provinsi Jawa Timur, Surabaya, 2017.
[4]   BPS,  “Pertumbuhan  Ekonomi  Jawa  Timur  Triwulan  IV- 2017,” pp. 1-2, 5 Februari 2018.
[5]   R.  A.  Johnson  dan  D.  W.  Wichern,  Applied  Multivariate Statistical Analysis, United States: Prentice Hall, 2007.
[6]   S.  Sharma,  Applied  MultivariateTechniques,  New  York: John Wiley and Sons, Inc., 1996.
[7]   J.  F.  Hair,  W.  C.  Black,  B.  J.  Babin  dan  R.  E.  Anderson, Multivariate  Data  Analysis,  7th  penyunt.,  New  Jersey: Pearson Prentice Hall, 2010.
[8]   A.  R.  Orpin  dan  V.  E.  Kostylev,  “Towards  a  Statistically Valid  Method  of  Textural  Sea  Floor  Characterization  of Benthic Habitats,” Marine Geology 225, pp. 209-222, 2006.
[9]   Z.  Huang,  “Extensions  to  the  k-Means  Algorithm  for Clustering Large Data Sets with Categorical Values,” Data Mining and Knowledge Discovery 2, pp. 283-304, 1998.
[10]  M.  V.  J.  Reddy  dan  B.  Kavitha,  “Clustering  The  Mixed Numerical  and  Catagorical  Dataaset  Using  Similarity Weight  and  Filter  Method,” International  Journal  of Database Theory and Application, vol. 5, no. 1, pp. 121-134,
2012.
[11]  Alvionita,  Metode  Ensembel  Rock  dan  SWFM  Untuk Pengelompokan  Data  Campuran  Numerik  dan  Kategorik Pada Kasus Aksesi Jeruk, Surabaya: ITS, 2017.
[12]  S. Sukirno, Makro Ekonomi, Jakarta: Erlangga, 1996.

## LAMPIRAN

## Lampiran 1. Hasil Pengelompokan Data Numerik
a. 3 kelompok Kelompok 1 Kelompok 2 Kelompok 3 Sidoarjo Blitar Pacitan Jombang Tulungagung Jember Madiun Banyuwangi Malang Magetan Kediri Lumajang Lamongan Ponorogo Trenggalek Gresik Mojokerto Bondowoso Kota Kediri Nganjuk Situbondo Kota Blitar Ngawi Probolinggo Kota Malang Kota Batu Pasuruan Kota Probolinggo Bojonegoro Kota Pasuruan Tuban Kota Mojokerto Bangkalan Kota Madiun Sampang Kota Surabaya Pamekasan Sumenep b. 4 kelompok Kelompok 1 Kelompok 2 Kelompok 3 Kelompok 4 Sidoarjo Blitar Bojonegoro Lumajang Jombang Tulungagung Trenggalek Jember Madiun Ponorogo Situbondo Probolinggo Magetan Kediri Bondowoso Bangkalan Lamongan Nganjuk Malang Sampang Gresik Ngawi Pasuruan Kota Kediri Banyuwangi Pacitan Kota Blitar Mojokerto Tuban Kota Malang Kota Batu Pamekasan Kota Probolinggo Sumenep Kota Pasuruan Kota Mojokerto Kota Madiun Kota Surabaya c. 5 kelompok Kelompok 1 Kelompok 2 Kelompok 3  Kelompok 4  Kelompok 5 Sidoarjo Kota Kediri Blitar Bojonegoro  Lumajang Jombang Kota Malang Tulungagung  Pacitan Jember Madiun Kota Surabaya  Ponorogo Malang Probolinggo Magetan Kediri Tuban Bangkalan Lamongan Nganjuk Situbondo Sampang Gresik Mojokerto Pasuruan Kota Blitar Banyuwangi  Trenggalek Kota Probolinggo Ngawi Bondowoso Kota Pasuruan Kota Batu Pamekasan Kota Mojokerto Sumenep Kota Madiun

## Lampiran 2. Hasil Pengelompokan Data Kategori
Kelompok 1 Kelompok 2 Kelompok 3 Mojokerto Ponorogo Situbondo Gresik Jember Lamongan Sidoarjo Tulungagung Banyuwangi
Malang Blitar Probolinggo Tuban Kediri Pacitan Pasuruan Trenggalek Sampang Jombang Lumajang Pamekasan Bojonegoro Bondowoso Bangkalan Kota Kediri Nganjuk Sumenep Kota Blitar Madiun
Kota Malang Ngawi - Kota Probolinggo Magetan Kota Pasuruan Kota Mojokerto
Kota Madiun Kota Surabaya Kota Batu

## Lampiran 3. Struktur Data Pengelompokan SWFM
Kabupaten/Kota Hasil Pengelompokan Data Numerik Hasil Pengelompokan Data Kategori Pacitan 3 3 Trenggalek 3 2 Lumajang 3 2 Bondowoso 3 2 Pasuruan 3 1 Bojonegoro 3 1 Tuban 3 1 Bangkalan 3 3 Pamekasan 3 3 Jember 3 2 Malang 3 1 Probolinggo 3 3 Sampang 3 3 Situbondo 3 3 Sumenep 3 3 Ponorogo 2 2 Tulungagung 2 2 Nganjuk 2 2 Ngawi 2 2 Kota Batu 2 1 Blitar 2 2 Kediri 2 2 Mojokerto 2 1 Banyuwangi 2 3 Jombang 1 1 Madiun 1 2 Magetan 1 2 Lamongan 1 3 Kota Kediri 1 1 Kota Blitar 1 1 Kota Malang 1 1 Kota Probolinggo 1 1 Kota Pasuruan 1 1 Kota Mojokerto 1 1 Kota Madiun 1 1 Kota Surabaya 1 1 Gresik 1 1 Sidoarjo 1 1

## Lampiran 4. Hasil Pengelompokan dengan SWFM
Kelompok 1  Kelompok 2 Kelompok 3 Kelompok 4 Kelompok 5 Pacitan Trenggalek Pasuruan Ponorogo Jombang Bangkalan Banyuwangi Malang Ngawi Sidoarjo Pamekasan Bondowoso Tuban Nganjuk Gresik Probolinggo  Jember Bojonegoro Tulungagung Kota Kediri Sampang Lumajang Lamongan Magetan Kota Blitar Situbondo Blitar Kota Malang Sumenep Kediri Kota Madiun Mojokerto Kota Pasuruan Madiun Kota Mojokerto Kota Batu Kota Probolinggo Kota Surabaya