## ANALISIS DISPARITAS SPASIAL MENGGUNAKAN DYNAMIC K-MEANS CLUSTER DAN LOCATION QUOTIENT PDRB KABUPATEN CILACAP TAHUN 2014
Rafendra Agustianda Putra 1 , Muhammad Muhajir 2
1 Universitas Islam Indonesia, rafendraap@gmail.com
2 Universitas Islam Indonesia, mmuhajir@uii.ac.id
Abstract In  an  effort  to  increase  the  growth  an  area,  the  government  tried  to  advance sectors  that  can  grow  the  economy  in  an  area,  one  of  them  is  gross  regional  domestic product  (GDRP)  data.  A  region  that  has  an  average  areas  with  low  GRDP  but  in  the region  there  are  areas  that  have  very  high  GRDP  can  cause  imbalance  in  the  region. Imbalance regions is a common aspect in economic activity in a region, that is Cilacap regency. One model that is representative enough to measure the degree of imbalance of development among regions is Index Williamson (IW) and there are several methods to provide solutions in solving the problem of imbalance in Cilacap regency, among others Dynamic K-Means Clustering and Location Quotient ( LQ ). In this research, the results of  the  analysis  showed  IW  Cilacap  regency  in  2014,  there  is  imbalance  but  low imbalance,  there  is  still  imbalance  between  district  due  to  high  differences  in  income and  sector  productivity  differences  are  striking  every  district  in  Cilacap  regency. Dynamic K-Means Cluster analysis results shows the results of iteration 3 times and the number of clusters by 2 namely Cluster 1 ( C1 ) and Cluster 2 ( C2 ). Characteristics of C1 members  advance  in  Sek_2,  Sek_3,  Sek_4,  Sek_5,  Sek_6,  Sek_7,  Sek_8,  and  Sek_9 while C2 members advance in Sek_1. C1 the number of members as many as 6 districts and C2 the number of members as many as 18 districts. And the result of LQ analysis shows that agriculture sector of Cilacap regency is the best potential to be developed.
Keywords  : Gross  Regional  Domestic  Product (GRDP), Indeks  Williamson (IW), Dynamic K-Means Cluster , Location Quotion (LQ )
Abstrak Dalam  usaha  meningkatkan  pertumbuhan  suatu  daerah,  pemerintah  berupaya untuk memajukan sektor-sektor yang dapat menumbuhkan perekonomian suatu daerah, salah  satunya  data  Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB).  Suatu  wilayah  yang mempunyai  daerah  dengan  rata-rata  PDRB  rendah  tetapi  di  wilayah  tersebut  terdapat daerah  yang  mempunyai  PDRB  sangat  tinggi  dapat  menyebabkan  ketimpangan  di wilayah  tersebut,  yaitu  kabupaten  Cilacap.  Salah  satu  model  yang  cukup  representatif untuk  mengukur  tingkat  ketimpangan  pembangunan  antar  wilayah  adalah  Indeks Williamson  (IW)  dan  terdapat  beberapa  metode  untuk  memberikan  solusi  dalam pemecahan  masalah  ketimpangan  di  kabupaten  Cilacap  antara  lain Dynamic  K-Means Clustering dan  analisis Location  Quotient ( LQ ).  Pada  penelitian  ini,  hasil  analisis  IW menunjukan  kabupaten  Cilacap  pada  tahun  2014  terdapat  ketimpangan  pendapatan tetapi tidak telalu tinggi, masih adanya ketimpangan pendapatan antar kecamatan dapat dilihat  dari  tingginya  perbedaan  pendapatan  dan  perbedaan  produktivitas  sektor  yang mencolok setiap kecamatan yang ada di Kabupaten Cilacap. Hasil analisis Dynamic K- Means  Cluster menghasilkan  jumlah cluster sebanyak  2  yaitu Cluster 1  ( C1 )  dan Cluster 2 ( C2 ). Karakteristik anggota C1 unggul di Sek_2, Sek_3, Sek_4, Sek_5, Sek_6, Sek_7, Sek_8, dan Sek_9 sedangkan anggota C2 unggul di Sek_1. C1 jumlah anggota sebanyak  6  kecamatan  dan C2 jumlah  anggota  sebanyak  18  kecamatan.  Dan  hasil analisis LQ menunjukan  sektor  pertanian  kabupaten  Cilacap  merupakan  potensi  yang terbaik untuk dikembangkan.
Kata  Kunci : Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB),  Indeks  Williamson  (IW), Dynamic K-Means Cluster, Location Quotion (LQ)

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science

## 1 Pendahuluan
Perencanaan  pembangunan  adalah  suatu  perencanaan  proses  awal  dimana  manajemen memutuskan  tujuan  dan  cara  pencapaian  untuk  membangun  sesuatu,  salah  satu  aspek pendukung  di  dalam  perencanaan  pembangunan  yaitu  pada  aspek  ekonomi.  Dalam aspek  ekonomi,  pertumbuhan  ekonomi  merupakan  indikator  keberhasilan  suatu perencanaan  pembangunan  [5].  Pertumbuhan  dan  perkembangan  perekonomian  suatu daerah  umumnya  ditunjukkan  oleh  indikator  ekonomi  makro,  yaitu  perubahan  Produk Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  dari  tahun  ke  tahun  guna  mengetahui  pertumbuhan ekonomi  yang  dicapai  suatu  daerah  [4].  PDRB  merupakan  jumlah  nilai  tambah  yang dihasilkan oleh seluruh unit usaha dalam suatu wilayah tertentu, atau merupakan jumlah nilai barang dan jasa yang dihasilkan oleh seluruh unit ekonomi.
Suatu  wilayah  yang  mempunyai  daerah  dengan  rata-rata  PDRB  rendah  tetapi  di wilayah  tersebut  terdapat  daerah  yang  mempunyai  PDRB  sangat  tinggi  dapat menyebabkan  ketimpangan  di  wilayah  tersebut.Perbedaan  pertumbuhan  pendapatan yang menyebabkan ketimpangan tersebut dalam konteks kewilayahan disebut disparitas spasial  karena  perbandingannya  melibatkan  lingkup  wilayah.  Menurut  [11]  salah  satu model  yang  cukup  representatif  untuk  mengukur  tingkat  ketimpangan  pembangunan antar wilayah adalah indeks Williamson yang dikemukakan oleh Williamson pada tahun 1965 [11].
Hasil  olahan  data  BPS  Provinsi  Jawa  Tengah  menunjukan  ketimpangan  antar daerah terjadi di Provinsi Jawa Tengah dengan nilai indeks Williamson 5 tahun terakhir adalah 0,704, 0,697, 0,696, 0,695, dan 0,693. Disamping ketimpangan yang terjadi antar kabupaten di Provinsi Jawa Tengah, ketimpangan juga terjadi di wilayah kabupaten itu sendiri.  Salah  satu  kabupaten  yang  mempunyai  kerawanan  dalam  hal  ketimpangan adalah  kabupaten  Cilacap.  Hasil  olahan  data  [3]  menyebutkan  ketimpangan  terjadi dengan  nilai  indeks  Williamson  5  tahun  terakhir  adalah  0,482,  0,480,  0,484,  0,505, 0,522,  dan  0,444.  Metode  untuk  memberikan  solusi  dalam  masalah  ketimpangan  di kabupaten Cilacap antara lain clustering dan Location Quotient . Dalam  metode clustering ,  diusulkan  algoritma  klaster  dinamik  ( Dynamic  K- Means  Cluster )  untuk  menetapkan  jumlah cluster ( k ).  Hasil  percobaan  menunjukan bahwa  algoritma cluster dinamik  pada K-Means ,  dapat  menghasilkan  kualitas cluster yang  lebih  optimal  [13].  Metode Dynamic  K-Means  Cluster dapat  digunakan  untuk memvisualisasikan sekaligus mengeksplorasi karakteristik data, sehingga mempermudah  dalam  melihat  bagaimana  keadaan  ekonomi  di  suatu  wilayah. Dilanjutkan  dengan  analisis Location  Quotient ( LQ )  dimana  hasil  tersebut  dapat menentukan wilayah prioritas untuk dikembangkan sebagai potensi daerah.
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  maka  dilakukan  penelitian  untuk memberikansuatu  gambaran  langkah  yang  akan  digunakan  dalam  pengambilan kebijaksanaan  tahap  perencanaan  sebagai  salah  satu  langkah  mengurangi  ketimpangan ekonomi di kabupaten Cilacap tahun 2014.

## 2 Kajian Teori

## 2.1 Indeks Williamson (IW)
Ukuran  untuk  menganalisis  seberapa  besarnya  disparitas  antar  wilayah  adalah dengan  melalui  perhitungan  Indeks  Williamson  [14].  Rumus  indeks  Williamson  ini akan  menghasilkan  angka  indeks  0  sampai  dengan  1  [1].  Secara  ekstrim,  jika  angka

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
indeks sama 0 maka menandakan tidak terjadi ketimpangan ekonomi. Sebaliknya, angka indeks  yang  lebih  besar  dari  nol  menunjukan  adanya  ketimpangan.  Rumus  indeks Williamson sebagai berikut [1] [14]:
IW = ∑( 𝑌 𝑖 - Y ) 2 .(𝑓 𝑖 /𝑛)
Y
(1)
dengan  IW  adalah  nilai  disparitas  pendapatan, Y i adalah  pendapatan  perkapitadi kecamatan i , Y adalah  rata-rata  pendapatan  perkapita  di  kabupaten, f i adalah  jumlah penduduk di kecamatan i , dan n adalah jumlah penduduk di kabupaten.

## 2.2 Ukuran Kemiripan Objek
Sesuai  prinsip  dasar cluster yaitu  mengelompokkan  objek  yang  mempunyai kemiripan,  dengan  memiliki  sebuah  ukuran  kuantitatif  untuk  mengatakan  bahwa  dua objek  tertentu  lebih  mirip  dibandingkan  dengan  objek  lainakan  mempermudah  proses pengelompokan.  Pengelompokan  dilakukan  berdasarkan  kemiripan  antar  objek, kemiripan  diperoleh  dengan  meminimalkan  jarak  antar  objek  dalam  kelompok  dan memaksimalkan jarak antar kelompok [7].
Jarak euclidean merupakan  tipe  jarak  yang  paling  umum  dan  sederhana digunakan.  Jarak euclidean diperoleh dengan rumus sebagai berikut [10]:
d ij = 𝑣 𝑖𝑘 − 𝑣 𝑗𝑘 𝑛 𝑘=1 2 (2)
Dengan  d ij adalah  jarak euclidean , 𝑣 𝑖𝑘 , 𝑣 𝑗𝑘 adalah  skor  komponen  utama  ke- i dan ke- j pada variabel k ( k = 1,2, …,n).

## 2.3 Dynamic K-Means Cluster Algorithm
Dynamic  K-Means  Cluster  Algorithm merupakan  pengembangan  dari K-Means Cluster  Algorithm ,  pengembangan  algoritma  tersebut  terutama  tercermin  dalam  dua aspek berikut [15]:
1. Mengoptimalkan  pusat cluster awal,  untuk  menemukan  satu  kumpulan  data untuk  mencerminkan  karakteristik  distribusi  data  sebagai  pusat cluster awal untuk mendukung pembagian data secara lebih luas.
2. Mengoptimalkan  perhitungan  pusat cluster dan  titik  data  dengan  jarak  pusat cluster , dan membuatnya lebih cocok dengan tujuan clustering . Istilah inter adalah  minimum  jarak  antar  pusat cluster , inter digunakan  untuk mengukur pemisahan antar cluster , yang didefinisikan sebagai [12]:
Inter = min {|| m k – m kk ||} Ɐ k = 1,2,..., K -1 dan kk = k +1,.., K (3)
dengan  m k adalah  jarak  pusat cluster  k dan  m kk adalah  jarak  pusat cluster  kk .  Istilah intra digunakan  untuk  mengukur  kekompakan  dari  suatu  kelompok.Standar  deviasi digunakan  untuk  memeriksa  kedekatan  titik  data  setiap cluster ,  dan  dihitung  sebagai [12]:
1 𝑛 −1 𝑋 𝑖 − 𝑋 𝑚 2 𝑛 𝑖=1 (4)
dengan X i adalah data ke- i dan X m adalah data pusat cluster . Proses Dynamic K-Means Cluster Algorithm dapat diurutkan sebagai berikut [9]:
1. Membuat partisi sejumlah k dari segmentasi yang akan dibentuk.
2. Mengisi setiap obyek dalam kumpulan data kedalam segmen terdekat.
3. Kalkulasi ulang setiap segmentasi yang terbentuk.

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
4. Ulangi langkah 2 dan 3 hingga data di dalam segmentasi tidak berubah.
5. Hitung jarak inter cluster .
6. Hitung jarak intra cluster .
7. Jika jarak intra cluster baru < jarak intra cluster lama dan jarak inter cluster baru > jarak inter cluster lama, lanjutkan langkah 8, jika tidak ke langkah 9.
8. k = k +1, jalankan langkah 1. 9. Selesai.

## 2.4 Location Quotient ( LQ )
Location Quotient adalah suatu perbandingan tentang besarnya peran suatu sektor atau industri disuatu daerah terhadap besarnya peran sektor atau industri tersebut secara nasional  sehingga  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  kapasitas  ekspor  yang  dimiliki oleh  daerah  [6].  Jika  indeks LQ menunjukkan  angka  lebih  besar  atau  sama  dengan  1 maka dapat dikatakan bahwa sektor i di wilayah tersebut sebagai sektor basis. Jika LQ lebih  kecil  dari  pada  1,  maka  sektor  tersebut  merupakan  sektor  non  basis.  Dengan mengetahui  sektor  basis,  maka  sektor  ini  akan  lebih  mendapat  prioritas  untuk dikembangkan  sebagai  potensi  daerah.  Besarnya LQ tersebut  diperoleh  dengan menggunakan rumus [8]:
𝐿𝑄 = 𝑞 𝑖 𝑞 𝑡 / 𝑆 𝑖 𝑆 𝑡 (5)
dengan q i adalah  PDRB  sektor i di  kecamatan, q t adalah  PDRB  total  kecamatan, S i adalah PDRB sektor i di kabupaten, dan S t adalah PDRB total kabupaten.

## 3 Metode Penelitian
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  produk  domestik  regional  bruto (PDRB)  menurut  lapangan  usaha  ADHK  kabupaten  Cilacap  tahun  2014  dan  data produk domestik regional bruto (PDRB) menurut lapangan usaha ADHK per kecamatan kabupaten Cilacap tahun 2014 [2][3]. Penelitian ini dilakukan melalui tahapan-tahapan analisis berikut:
a. Input data.
b. Melakukan analisis indeks Williamson.
c. Melakukan analisis Dynamic K-Means Cluster .
d. Melakukan analisis Location Quotient .
e. Kesimpulan.

## 4 Hasil dan Pembahasan
Analisis  Indeks  Williamson  (IW)  pada  penelitian  ini  digunakan  untuk  melihat  tingkat ketimpangan pendapatan melalui PDRB di kabupaten Cilacap tahun 2014.  Hasil analisis IW menunjukan nilai sebesar 0,449 artinya kabupaten Cilacap pada tahun 2014 terdapat ketimpangan  pendapatan  tetapi  tidak  telalu  tinggi  karena  jarak  nilai  0,449  ke  nilai  1 masih cukup jauh. Masih adanya ketimpangan pendapatan antar kecamatan dikarenakan tingginya  perbedaan  pendapatan  dan  perbedaan  produktivitas  sektor  yang  mencolok setiap  kecamatan  yang  ada  di  Kabupaten  Cilacap  sehingga  masih  perlunya evaluasi.Sebelum  menentukan  langkah  dalam  menurunkan  tingkat  ketimpangan pendapatan,  perlunya  pengelompokan  kecamatan  menggunakan  analisis Dynamic  K- Means Cluster .

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Analisis  Dynamic  K-Means  Cluster  pada  penelitian  ini  digunakan  untuk  melihat kelompok  karakteristik  sektor-sektor  PDRB  di  kabupaten  Cilacap.Penentuan  pusat cluster  awal  berada  di  kecamatan  Kroya  dan  kecamatan  Cipari  sehingga  nilai  pusat cluster baru seperti Tabel 1 berikut:
Tabel 1. Nilai Pusat Cluster Baru Dynamic K-Means Cluster ITERASI -1 ITERASI-2 ITERASI-3 C1 C2 C1 C2 C1 C2 SEK_1 105358,92 155954,84 94671,12 156706,56 94671,12 156706,56 SEK_2 25877,04 12396,41 30172,32 11713,57 30172,32 11713,57 SEK_3 247313,34 41312,42 278244,27 42446,60 278244,27 42446,60 SEK_4 13734,97 360,22 15867,65 392,37 15867,65 392,37 SEK_5 41410,83 20867,26 46384,21 20350,78 46384,21 20350,78 SEK_6 211747,11 67896,07 218036,26 73791,41 218036,26 73791,41 SEK_7 55987,59 19246,31 57323,57 20842,17 57323,57 20842,17 SEK_8 40843,37 20665,78 43655,54 20849,36 43655,54 20849,36 SEK_9 64499,02 28657,93 71186,69 28419,88 71186,69 28419,88
Dari Tabel  1 diatas menunjukkan  hasil iterasi sebanyak 3  kali dan jumlah cluster sebanyak 2. Hasil analisis Dynamic K-Means Cluster seperti Tabel 2 berikut:
Tabel 2.Hasil Analisis Dynamic K-Means Cluster C1 C2 Dayeuhluhur Wanareja Majenang Cimanggu
Karangpucung
Cipari Sidareja Kedungreja Patimuan Gandrungmangu Bantarsari Kawunganten Kampung Laut Jeruklegi Kesugihan Adipala Maos Sampang Kroya Binangun Nusawungu Cilacap Selatan Cilacap Tengah Cilacap Utara
Dari  Tabel  2  diatas  menunjukkan  terdapat  2  cluster  yaitu C1 dan C2 .  Jumlah anggota C1 sebanyak  6  kecamatan  dan  jumlah  anggota C2 sebanyak  18  kecamatan. Mengetahui karakteristik tiap cluster menggunakan profilisasi seperti tabel 3 berikut:

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Tabel 3.Profilisasi Dynamic K-Means Cluster C1 C2 Sek_1 94671,11701 156706,5568 Sek_2 30172,32108 11713,57286 Sek_3 278244,2661 42446,60222 Sek_4 15867,65113 392,3724499 Sek_5 46384,21295 20350,77785 Sek_6 218036,2637 73791,41031 Sek_7 57323,56633 20842,16624 Sek_8 43655,54309 20849,36151 Sek_9 71186,69431 28419,88049
Hasil  profilisasi cluster menunjukan  anggota C1 unggul  di  Sek_2,  Sek_3,  Sek_4, Sek_5,  Sek_6,  Sek_7,  Sek_8,  dan  Sek_9  sedangkan  anggota C2 unggul  di  Sek_1. Kemudian  sebagai  validitas  kualitas cluster yang  berkualitas  dengan  perhitungan inter cluster dan intra cluster , hasil seperti Tabel 4 berikut:
Tabel 4.Hasil Inter dan IntraDynamic K-Means Cluster
INTER CLUSTER INTRA CLUSTER ITERASI -1 263654,58 197334,86 ITERASI -2 291879,22 146241,13 ITERASI -3 291879,22 145047,70
Hasil beberapa percobaan menghasilkan nilai 291879,22 adalah nilai terbesar inter cluster dan  nilai  145047,70  adalah  nilai  terkecil intra  cluster .  Dapat  disimpulkan inter cluster baru  = inter  cluster lama  dan intra  cluster baru  < intra  cluster lama,  sehingga analisis Dynamic  K-Means  Cluster data  PDRB  perkecamatan  kabupaten  Cilacap  tahun 2014 dengan hasil iterasi sebanyak 3 kali dan jumlah cluster 2 sudah mempunyai kualitas cluster  yang  valid.  Menentukan  langkah  dalam  menurunkan  tingkat  ketimpangan pendapatan adalah dengan menggunakan analisis Location Quotient . Analisis Location  Quotient pada  penelitian  ini  sebagai  analisis  akhir  untuk menentukan  sektor  potensi  pengembangan  guna  untuk  mengurangi  ketimpangan ekonomi di kabupaten Cilacap.Hasil analisis LQ seperti Tabel 5 berikut:

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Tabel 5.Nilai Location Quotient Kabupaten Cilacap Tahun 2014 Kecamatan Sektor Sek_1 Sek_2 Sek_3 Sek_4 Sek_5 Sek_6 Sek_7 Sek_8 Sek_9 Dayeuhluhur 2,82 0,07 0,13 0,10 0,70 0,16 0,36 0,54 0,57 Wanareja 1,68 0,14 0,39 0,16 0,84 1,14 0,53 0,75 0,82 Majenang 0,81 0,87 1,06 0,67 0,48 1,47 0,86 0,96 0,80 Cimanggu 1,38 0,00 0,95 0,04 0,83 1,16 0,62 0,73 0,43 Karangpucung 1,08 2,51 0,40 0,07 0,17 0,76 0,51 1,35 3,14 Cipari 2,25 0,06 0,41 0,13 0,14 0,64 0,52 0,91 0,52 Sidareja 1,16 0,01 0,59 0,21 0,42 1,53 1,54 0,87 0,60 Kedungreja 0,82 3,20 0,88 0,16 1,25 0,72 0,90 2,15 1,02 Patimuan 1,38 1,75 0,32 0,20 1,32 0,66 1,23 1,63 1,31 Gandrungmangu 1,27 1,96 0,22 0,11 0,28 1,02 0,76 1,91 1,73 Bantarsari 1,96 0,00 0,09 0,04 0,16 1,05 0,58 1,21 1,05 Kawunganten 2,09 0,02 0,07 0,04 0,13 0,72 0,77 1,68 1,06 Kampung Laut 2,59 0,07 0,01 0,06 0,06 0,84 0,16 0,06 0,67 Jeruklegi 1,43 3,71 0,74 0,05 0,06 0,93 0,63 0,50 0,56 Kesugihan 0,56 2,19 1,11 0,58 0,69 1,48 1,12 1,08 0,57 Adipala 1,26 1,74 0,82 0,09 1,30 0,56 1,95 0,97 0,66 Maos 0,59 0,62 0,54 0,27 4,62 1,01 1,16 0,89 1,34 Sampang 0,70 0,31 0,61 0,20 2,84 0,99 2,36 1,76 0,69 Kroya 0,65 0,00 0,56 0,28 0,36 2,07 1,36 0,84 1,17 Binangun 1,44 0,01 0,84 0,11 1,61 0,73 0,46 0,96 1,12 Nusawungu 1,32 1,42 0,80 0,11 0,71 0,69 1,06 1,06 1,26 Cilacap Selatan 0,28 2,48 2,19 5,01 0,76 0,70 0,77 0,90 0,71 Cilacap Tengah 0,05 0,27 1,59 2,17 2,03 0,92 2,00 1,07 1,81 Cilacap Utara 0,05 0,21 2,47 2,76 1,66 0,67 0,88 0,90 1,37

## 5 Kesimpulan
Hasil penelitian diatas didapatkan beberapa kesimpulan bahwa:
a. Hasil analisis Indeks Williamson (IW) menunjukan kabupaten Cilacap pada tahun 2014 terdapat ketimpangan pendapatan tetapi tidak telalu tinggi.
b. Hasil analisis Dynamic K-Means Cluster menunjukan hasil iterasi sebanyak 3 kali dan jumlah cluster sebanyak 2 yaitu C1 dan C2 . Karakteristik anggota C1 unggul di  Sek_2,  Sek_3,  Sek_4,  Sek_5,  Sek_6,  Sek_7,  Sek_8,  dan  Sek_9  sedangkan anggota C2 unggul  di  Sek_1.  Jumlah  anggota C1 sebanyak  6  kecamatan  dan jumlah anggota C2 sebanyak 18 kecamatan.
c. Hasil  analisis Location  Quotient kabupaten  Cilacap  menunjukan  Sektor  pertanian memiliki  15  kecamatan  basis,  sektor  pertambangan  dan  penggalian  memiliki  9 kecamatan  basis,  sektor  industri  pengolahan  memiliki  5  kecamatan  basis,  Sektor listrik; gas; dan air bersih memiliki 3 kecamatan basis, sektor bangunan memiliki 8 kecamatan  basis,  sektor  perdagangan  memiliki  9  kecamatan  basis,  sektor pengangkutan  dan  komunikasi  memiliki  9  kecamatan  basis,  sektor  keuangan; persewaan; dan jasa perusahaan memiliki 10 kecamatan basis, dan sektor jasa-jasa
memiliki  12  kecamatan  basis.  Jadi  dapat  disimpulkan  sektor  pertanian  kabupaten Cilacap merupakan potensi yang terbaik untuk dikembangkan.

## Daftar Pustaka
[1]  Baransano,  M.A.,  Putri,  E.I.K.,  Achsani,  N.A.,  dan  Kolopaking,  L.M.  2016.  Analysis  of  Factors Affecting  Regional  Development  Disparity  in  the  Province  of  West  Papua. Journal  of  Economics and Development Studies . 4(2).
[2]  Badan Perencanaan Pembangunan Daerah Cilacap. 2015. Pendapatan Regional Kabupaten Cilacap Tahun 2014 . BAPPEDA Cilacap. Cilacap.
[3]  Badan Pusat Statistik Cilacap. 2015. Cilacap dalam Angka 2014 . BPS Cilacap. Cilacap.
[4]  Jamaludin,  A.  1997. Hubungan  Keuangan  antara  Pemerintah  Pusat  Daerah .  Disertasi  S3  Ilmu Ekonomi UGM.Yogyakarta.
[5]   Kuncoro, M. 2003. Ekonomi Pembangunan, Teori, Masalah dan Kebijaksanaan . UPP AMP YKPN. Yogyakarta.
[6]  Pratomo,  S.  2010. Analisis  Peran  Sektor  Pertanian  Sebagai  Sektor  Unggulan  di  Kabupaten Boyolali. Skripsi S1 FE UNS. Surakarta.
[7]  Purwaningsih,  D.W.  2007. Analisis  Cluster  terhadap  Tingkat  Pencemaran  Udara  pada  Sektor Industri di Jawa Tengah . Skripsi S1 FMIPA UNES. Semarang.
[8]  Rahman,  B.R.A.  2016. Menentukan  Sektor  Unggulan  PDRB  di  Kabupaten-Kabupaten  di  Pulau Lombok Menggunakan Metode LQ, DLQ dan MANOVA . Skripsi S1 FMIPA UII.Yogyakarta.
[9]  Shafeeq,  A.B.M.,  dan  Hareesha  K.S.  2012.  Dynamic  Clustering  of  Data  with  Modified  K-Means Algorithm. International Conference on Information and Computer Network .
[10]  Simamora, B. 2005. Analisis Multivariat Pemasaran . PT Gramedia Pustaka Utama. Jakarta.
[11]  Sjafrizal. 2012. Ekonomi Wilayah dan Perkotaan .  Raja Grafindo Persada. Jakarta.
[12]  Widiarina.  2015.  Klastering  Data  Menggunakan  Algoritma  Dynamic  K-Means. Jurnal  Teknik Komputer . 1(2).
[13]  Widiarina  dan  Wahono,  R.S.  2015.  Algoritma  Cluster  Dinamik  untuk  Optimasi  Cluster  pada Algoritma K-means dalam Pemetaan Nasabah Potensial. Journal of Intelligent Systems . 1(1).
[14]  Williamson,  J.G.  1965.  Regional  Inequality  and  the  Process  of  National  Development:  A Description of Patterns. Economic Development amd Cultural Change . 13 (4): 3-45.
[15]  Zhang,  C.,  dan  Fang,  Z.  2013.  An  Improved  K-means  Clustering  Algorithm  Traditional  K-mean Algorithm. Journal of Information & Computational Science . 1:193–199.