Abstrak —Masyarakat Berpenghasilan Rendah (MBR) adalah masyarakat yang mempunyai keterbatasan daya beli sehingga perlu  mendapat dukungan pemerintah untuk memperoleh fasilitas sosial ekonomi melalui program MBR. Meningkatnya penduduk miskin Kota Surabaya diikuti dengan meningkatnya jumlah MBR sehingga  banyaknya MBR yang ingin mendapatkan bantuan sosial meningkat. Program MBR akan dikelompokkan berdasarkan 40% masyarakat berstatus sosial ekonomi terendah yang dikategorikan pada sangat miskin (desil 1), miskin (desil 2), cukup miskin (desil 3) dan hampir miskin (desil 4), oleh karenanya perlu disusun pola kecenderungan jenis  desil MBR berdasarkan pada indikator sosial ekonomi dengan menggnakan analisis korespondensi. Karakteristik MBRKta Surabaya berdasarkan desil menunjukkan mayoritas belum/tidak bekerja  dengan  pendapatan  kategori  tinggi, pendidikan  SMA  /  sederajat, kelompok usia dewasadan bertempat tinggal di Surabaya Utara. Hasil  analisis korespondensi bahwa terdapat kecenderungan antara kategori jenis desil 1 dengan variabel pendapatan keluarga yaitu pendapatan tinggi dan variabel wilayah tempat tinggal yaitu Surabaya Utara. Kategori jenis desil 2 memiliki kecenderungan dengan variabel jenis pekerjaan yaitu pegawai pemerintahan, bidang industri dan pekerjaan lainnya, variabel Pendidikan terakhir yaitu SD/sederajat dan Mahasiswa, variabel kelompok usia MBR yaitu dewasa dan lansia.
Kata Kunci —Analisis Korespondensi Berganda, Desil, Karakteristik Sosial Ekonomi dan Visual Column Plot.

## I. PENDAHULUAN
ASYARAKAT berpenghasilan rendah (MBR) adalah masyarakat yang mempunyai keterbatasan daya beli sehingga perlu mendapat dukungan pemerintah untuk memperoleh rumah menurut UU No 11 Tahun 2011. Tujuan utama dari program Masyarakat Berpenghasilan Rendah (MBR) Pemerintah Kota Surabaya adalah membantu masyarakat Kota Surabaya dalam mendapatkan hak-haknya baik berupa dana bantuan uang tunai maupun bantuan yang lainnya dari Pemerintah Kota Surabaya. Adapun syarat yang harus dimiliki oleh calon pendaftar MBR yaitu bertempat tinggal di Kota Surabaya dan memiliki KTP Surabaya. Proses mendapatkan program  MBR  yaitu  mendaftar secara online melalui aplikasi e-pemutikaran oleh RT/RW dan dilakukan survey oleh Kelurahan dan jika lolos verivikasi makan akan dilakukan survey oleh Dinas Sosial untuk menentukan apakah termasuk dalam kategori MBR atau tidak. Hasil dari survey tersebut yang akan menjadi acuan oleh Dinas Sosial untuk masyarakat yang mendapatkan program MBR. Program MBR dikelompokkan berdasarkan 40% masyarakat dengan status sosial ekonomi dan demografi penduduk Indonesia yang dihitung mulai dari yang paling rendah status kesejahteraannya. Cakupan 40% juga meliputi kelompok penduduk miskin dan hampir miskin. Berdasarkan Badan Pusat Statistika (BPS) Persentase penduduk miskin di Kota Surabaya juga mengalami peningkatan dari 5.02 persen
pada bulan Maret 2020 menjadi sebesar 5.23 persen pada bulan Maret 2021. Salah satu dampak meningkatnya persentase penduduk miskin di Kota Surabaya dikarenakan adanya Pandemi Covid-19. Bertambahnya persentase penduduk miskin diikuti oleh meningkatnya jumlah MBR di Kota Surabaya. Penduduk miskin Kota Surabaya yang memperoleh program MBR akan dikelompokkan mencakup 40% tingkat kesejahteraannya atau disebut dengan desil MBR.
Berdasarkan Data Terpadu Kesejahteraan Sosial (DTKS) Desil MBR adalah kelompok per-sepuluhan yang menunjukkan tingkat  kesejahteraan rumah tangga  yang memuat 40% rumah tangga dengan peringkat kesejahteraan paling rendah, desil 1 rumah tangga yang termasuk dalam kelompok 1-10%, desil 2 rumah tangga yang masuk dalam kelompok 11-20%, desil 3 rumah tangga yang masuk dalam kelompok 21-30% dan desil 4 rumah tangga yang masuk dalam kelompok 31-40%. Penentuan setiap desil MBR Kota Surabaya menjadi tugas dari Dinas Sosial Kota Surabaya berdasarkan data survey yang telah dilakukan terhadap masyarakat Kota Surabaya yang mengajukan program MBR Kota Surabaya.
Berdasarkan data survey Dinas Sosial Kota Surabaya yang mencakup tingkat kesejahteraan masyarakat karakteristik sosial ekonomi masyarakat yang menjadi indikator dalam penentuan desil MBR, sehingga perlu melihat pola kecenderungan setiap desil MBR Kota Surabaya berdasarkan karakteristik sosial ekonomi masyarakat dengan

## Analisi Pola Kecenderungan Jenis Desil MBR Kota Surabaya terhadap Indikator Sosial Ekonomi
Yusuf Achmad Pambudi, dan Mutiah Salamah Chamid Departemen Statistika Bisnis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : mutiasalamah@yahoo.com
M
Gambar 1. Visualisasi hasil jenis desil dengan variabel sosial ekonmi.
menggunakan analisis  korespondensi berganda. Analisis korespondensi berganda adalah perluasan dari analisis korespondensi sederhana untuk lebih dari dua peubah atau variabel yang disesuaikan dalam sebuah matriks indikator dengan kasus sebagai baris dan variabel kategori sebagai kolom. Dalam analisis korespondensi berganda, output akan ditampilkan dalam bentuk dimensi satu dan dimensi dua, yaitu  kedua dimensi akan berada dalam satu grafik untuk melihat kategori yang berdekatan atau  titik-titik yang berdekatan [1].
Sejauh ini belum ada penelitian tentang pola kecenderungan  setiap  desil MBR Kota Surabaya dengan karakteristik  sosial ekonomi menggunakan analisis korespondensi  berganda, sehingga menjadi acuan peneliti untuk melakukan penelitian mengenai analisis pola korespondensi berdasarkan status desil MBR Kota Surabaya tahun 2021 yaitu status jenis desil  MBR, jenis pekerjaan, pendapatan, pendidikan terakhir, wilayah dan usia. Analisis ini bertujuan untuk mengetahui pola kecenderungan setiap desil Masyarakat Berpenghasilan Rendah (MBR) di Kota Surabaya terhadap variabel sosial ekonomi.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Tabel Kontigensi
Tabel kontingensi atau yang biasanya  disebut  dengan tabulasi silang merupakan suatu tabel yang berisikan  data frekuensi atau juga berisi beberapa kategori yang ditunjukkan pada Tabel 1. Tabel kontingensi dapat menjelaskan tentang hubungan antara dua atau lebih variabel penelitian akan tetapi tidak menyatakan sebab-akibat.
Metode cross tabulation dapat menjawab hubungan antara dua atau lebih variabel penelitian tetapi hubungan sebab akibat. Tabel kontingensi digunakan untuk mengukur hubungan (asosiasi) antara dua variabel kategorik dimana tabel  kontingensi  merangkum frekuensi bersama dari observasi pada setiap kategori variabel. Misalkan n sampel diklasifikasikan secara hilang berdasarkan dua atribut dalam suatu tabel berukuran I x J, I merupakan kategori dari variabel X dan J merupakan kategori dari variabel Y [2].

## B. Uji Independensi
Suatu Uji Independensi digunakan untuk mengetahui hubungan antara dua variabel [2]. Pengujian yang dilakukan pada uji independensi adalah sebagai berikut : Hipotesis:
𝐻𝐻 0 : Tidak ada hubungan antara variabel yang diamati 𝐻𝐻 1 : Ada hubungan antara dua variabel yang diamati
Pada tingkat signifikan 𝛼𝛼 = 0,005 atau 5% , maka tolak 𝐻𝐻 0 jika 𝑋𝑋 2 ℎ𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 lebih dari 𝑋𝑋 2 𝑖𝑖𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 atau dapat dilihat melalui Pvalue yang lebih kecil dari 𝛼𝛼 . Statistik uji:
𝑋𝑋 2 = ∑ ∑ �𝑛𝑛 𝑖𝑖𝑖𝑖 −𝑒𝑒 𝑖𝑖𝑖𝑖 � 2 𝑒𝑒 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝐽𝐽 𝑗𝑗=1 𝐼𝐼 𝑖𝑖=1 (1)
𝑡𝑡 𝑖𝑖𝑗𝑗 = 𝑛𝑛 𝑖𝑖 . × 𝑛𝑛 . 𝑖𝑖 𝑛𝑛 .. (2)
Keterangan  : 𝑡𝑡 𝑖𝑖𝑗𝑗 : Nilai ekspektasi baris ke- i kolom ke- j 𝑖𝑖 𝑖𝑖𝑗𝑗 : Nilai observasi baris ke- i kolom ke- j 𝑖𝑖 𝑖𝑖 . : Nilai observasi baris ke- i 𝑖𝑖 . 𝑗𝑗 : Nilai observasi kolom ke- j 𝑖𝑖 .. : Nilai keseluruhan observasi pengamatan dimana 𝑖𝑖 = 1, 2, 3, … , 𝐼𝐼 dan 𝑗𝑗 = 1, 2, 3, … , 𝐽𝐽 .

## C. Analisis korespondansi Berganda
Analisis Korepondensi Berganda adalah perluasan dari analisis korespondensi sederhana untuk lebih dari dua peubah atau variabel yang disesuaikan dalam sebuah matriks indikator dengna kasus sebagai baris dan variabel kategori sebagai kolom. Dalam analisis korespondensi berganda, output yang akan ditampilkan dalam bentuk dimensi satu dan dimensi dua. Dalam hal ini, kedua dimensi akan berada dalam satu grafik untuk melihat kategori yang berdekatan dari titik- titik yang berdekatan[1].
Tabel 2.
Kontigensi antara variabel x dan variabel y
Variabel Y Variabel X Total 1 2 3 … J 1 𝑖𝑖 11 𝑖𝑖 12 𝑖𝑖 13 … 𝑖𝑖 11 n 1. 2 𝑖𝑖 21 𝑖𝑖 22 𝑖𝑖 23 … 𝑖𝑖 11 n 2. … … … … … … … I 𝑖𝑖 𝐼𝐼1 𝑖𝑖 𝐼𝐼2 𝑖𝑖 𝐼𝐼3 … 𝑖𝑖 𝐼𝐼𝐽𝐽 n I. Total 𝑖𝑖 . 1 𝑖𝑖 . 2 𝑖𝑖 . 3 … 𝑖𝑖 . 𝐽𝐽 n .. * 𝑖𝑖 . 𝑗𝑗 = ∑ 𝑖𝑖 𝑖𝑖𝑗𝑗 𝐽𝐽 𝑖𝑖=1 : Jumlah seluruh data pada kolom ke-j * 𝑖𝑖 𝑖𝑖 . = ∑ 𝑖𝑖 𝑖𝑖𝑗𝑗 𝐼𝐼 𝑗𝑗=1 : Jumlah seluruh  data pada baris ke-i * 𝑖𝑖 . . = ∑ ∑ 𝑖𝑖 𝑖𝑖𝑗𝑗 𝐽𝐽 𝑗𝑗=1 𝐼𝐼 𝑖𝑖=1 : Jumlah seluruh sampel Tabel 1.
Variabel penelitian Variabel Keterangan Kategori Skala X 1 Desil MBR 1 = Desil 1 2 = Desil 2 3 = Desil 3 4 = Desil 4 Ordinal X 2 Jenis Pekerjaan  1 = Pelajar /
Mahasiswa 2 = Belum / Tidak Bekerja 3 = Industri 4 = Pegawai Pemerintah 5 = Lainnya Nominal
X 3 Pendapatan Keluarga 1 = <Rp. 1.500.000 (Rendah) 2 = Rp. 1.500.000 – Rp, 2.499.999
(Sedang) 3 = > Rp. 2.500.000 –
Rp. 3.500.000 (Tinggi)
Ordinal X 4 Pendidikan Terakhir 1 = Tidak Memiliki Ijazah 2 = SD 3 = SMP 4 = SMA
5 = Mahasiswa
Ordinal
X 5 Wilayah Tempat Tinggal
1 = Surabaya Timur 2 = Surabaya Barat 3 = Surabaya Utara 4 = Surabaya Selatan 5 = Surabaya Pusat Nominal X 6 Kategori Usia MBR 1 = 1-11 Tahun (Anak- anak) 2 = 12-25 Tahun (Remaja)
3 = 26-45 Tahun (Dewasa) 4 = >46 Tahun (Lansia)
Ordinal

## 1) Matriks Burt
Matriks Burt adalah tabel kontingensi hasil tabulasi silang dari gabungan seluruh variabel setiap kategori. Tabel matriks Burt digunakan dengan membandingkan kolom dan baris setiap  variabel hasil penggabungan dari tabel kontingensi. Matriks Burt disebut juga gabung matriks.  Matriks Burt dinotasikan  C  berukuran matriks simetris k × k yang terbentuk dari perkalian matriks indikator 𝑿𝑿 𝑻𝑻 𝑿𝑿 dengan permasaan sebagai berikut:
𝐂𝐂 = 𝑿𝑿 𝑻𝑻 𝑿𝑿 = � 𝑋𝑋 1 𝑇𝑇 𝑋𝑋 1 𝑋𝑋 1 𝑇𝑇 𝑋𝑋 2 ⋯ 𝑋𝑋 1 𝑇𝑇 𝑋𝑋 𝑝𝑝 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ 𝑋𝑋 𝑝𝑝 𝑇𝑇 𝑋𝑋 1 𝑋𝑋 𝑝𝑝 𝑇𝑇 𝑋𝑋 2 ⋯ 𝑋𝑋 𝑝𝑝 𝑇𝑇 𝑋𝑋 𝑝𝑝 � (3)
Dengan C adalah matriks burt, sehingga untuk membentuk matriks korespondensi dinotasikan dengan P yang diperoleh dengan membagi frekuensi sel pada tabel kontingensi awal dengan total frekuensi. Selanjutnya untuk membentuk matriks korespondensi dengan cara membagi matriks C dengan jumlah total:
𝑖𝑖 = ∑ 𝑐𝑐 𝑖𝑖𝑗𝑗 𝑖𝑖𝑗𝑗 (4)
sehingga matriks korespondensi memiliki formula sebagai berikut:
P = �𝑝𝑝 𝑖𝑖𝑗𝑗 � = 𝑐𝑐 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑛𝑛 (5)
Keterangan  : 𝑝𝑝 𝑖𝑖𝑗𝑗 : Proporsi baris ke- i dan kolom ke- j 𝑐𝑐 𝑖𝑖𝑗𝑗 : Matriks burt 𝑖𝑖 : Jumlah total nilai elemen-elemen matriks 𝑖𝑖 𝑗𝑗 : 1, 2, 3, ... n Matriks korespondensi digunakan untuk menghitung massa baris dan massa kolom. Massa baris dan massa kolom memiliki nilai yang sama karena matriks burt merupakan matriks yang simetris.
2) Singular Value Decompositon (SVD) Singular Value Decompositon (SVD) meruapakan satu dari banyak cara pada algoritma matriks dan terdiri dari konsep dekomposisi eigen value dan eigen vektor . Nilai singular dicari untuk memperoleh koordinat profil baris dan kolom sehingga hasil analisi korespondensi dapat divisualisasikan
Tabel 3. Karakteristik jenis desil degan jenis pekerjaan
Jenis Desil Jenis Pekerjaan Total Pelajar / Mahasiswa Belum / Tidak Bekerja Bidang Industri Pemerintahan Pekerjaan Lainnya Desil 1 67797 221471 4093 243 110601 404205 9.1% 29.8% 0.50% 0% 14.90% 54.30% Desil 2 33296 110166 3438 156 81642 228698 4.5% 14.8% 0.50% 0% 11% 30.70% Desil 3 12364 33542 1163 51 21813 68933 1.7% 4.5% 0.20% 0% 2.90% 9.30% Desil 4 8017 19730 795 25 13993 42560 1.1% 2.7% 0.10% 0% 1.90% 5.70% Desil 5 121474 384909 9489 475 228049 744396 16.3% 51.7% 1.30% 0.10% 30.60% 100% Tabel 4. Karakteristik jenis desil dengan pendapatan keluarga Jenis Desil Pendapatan Keluarga MBR Total Pendapatan Rendah Pendapatan Sedang Pendapatan Tinggi Desil 1 99235 142515 162455 404205 13.30% 19.10% 21.80% 54.30% Desil 2 59084 76195 93419 228698 7.90% 10.20% 12.50% 30.70% Desil 3 16670 21963 30300 68933 2.20% 3% 4.10% 9.30% Desil 4 9654 12529 20377 42560 1.30% 1.70% 2.70% 5.70% Desil 5 184643 253202 306551 744396 24.80% 34% 41.20% 100% Tabel 5. Karakteristik jenis desil dengan pendidikan terakhir Jenis Desil Pendidikan Terakhir Total Belum memiliki ijazah SD SMP SMA Mahasiswa Desil 1 119212 80434 63667 131460 9432 404205 16% 10.8% 8.6% 17.7% 1.3% 54.3% Desil 2 45148 48017 36111 92386 7036 228698 6.10% 6.5% 4.9% 12.4% 0.9% 30.7% Desil 3 14323 16855 12009 23867 1879 68933 1.9% 2.3% 1.6% 3.2% 0.3% 9.3% Desil 4 6526 11302 7676 15771 1285 42560 0.9% 1.5% 1% 2.1% 0.2% 5.7% Desil 5 185209 156608 119463 263484 19632 744396 24.9% 21% 16% 35.4% 2.6% 100%
dalam bentuk grafik  [3]. SVD dapat dirumuskan dalam persamaan berikut:
𝐒𝐒 = 𝐃𝐃 𝒓𝒓 −𝟏𝟏 / 𝟐𝟐 ( 𝐏𝐏 − 𝐫𝐫𝐫𝐫′ ) 𝑫𝑫 𝒄𝒄 −𝟏𝟏 / 𝟐𝟐 (6) dimana r merupakan vektor baris dan c adalah vektor kolom. Dr adalah elemen diagonal yang berasal dari vektor r dan Dc adalah elem vektor yang berasal dari vektor c . P-rc’ adalah matriks singular dekomposisi umum dari matriks P . Penguraian nilai singular dari matriks residual standar S yaitu:
𝐒𝐒 = 𝐔𝐔𝐔𝐔𝐔𝐔′ (7)
dengan 𝐔𝐔 ′ 𝐔𝐔 = 𝐔𝐔 ′ 𝐔𝐔 = 𝐈𝐈 ,  matriks S berukuran n×p, matriks orthogonal U berukuran n×r dengan elemen vektor eigen dari 𝐒𝐒𝐒𝐒′ , matriks orthogonal 𝐔𝐔 berukuran r×p dengan elemen vektor eigen 𝐒𝐒 ′ 𝐒𝐒 dan 𝐔𝐔 merupakan matriks diagonal n× n. Nilai eigen didapatkan dari persamaan berikut:
| 𝐒𝐒𝐒𝐒 𝑇𝑇 − 𝜆𝜆 I| = 0 (8)
Sedangkan untuk mendapatkan vektor eigen matriks singular dijelaskan pada persamaan berikut:
( 𝐒𝐒𝐒𝐒 𝑇𝑇 − 𝜆𝜆 I)u = 0 (9)
Nilai dekomposisi dapat dilakukan dengan pendekatan dekomposisi eigen dengan menggunakan matriks burt dan hasilnya nilai eigen yang sama. Hubungan antara nilai singular ke- m dengan matriks indikator ( 𝜆𝜆 𝑚𝑚 𝑋𝑋 ) dan singular value ke- m dari martriks burt ( 𝜆𝜆 𝑚𝑚 𝐵𝐵 ), ditunjukkan dengan persamaan berikut:
𝜆𝜆 𝑚𝑚 𝐵𝐵 = ( 𝜆𝜆 𝑚𝑚 𝐵𝐵 ) 2 (10)
Sehingga analisis korespondensi berganda dengan menggunakan matriks burt memiliki eigen value yang sama dengan eigen value hasil dari singular value decomposition .

## 3) Nilai Koordinat dan Nilai Inersia
Penggunaan analisis korespondensi berganda digunakan untuk mendapatkan representasi dari grafik asosiasi diantara variabel kategorikal ganda, sehingga dapat melihat kedeketan titik yang menggambarkan setiap kategori. Berdasarkan matriks indikator didapatkan koordinat untuk objek sebagai berikut:
Koordinat profil baris:
𝐹𝐹 = 𝜆𝜆 𝑘𝑘 𝐷𝐷 𝑟𝑟 − 1 2 𝑖𝑖 𝑘𝑘 (11)
Koordinat profil kolom:
𝐺𝐺 = 𝜆𝜆 𝑘𝑘 𝐷𝐷 𝑐𝑐 −1 / 2 𝑣𝑣 𝑘𝑘 (12) dengan 𝜆𝜆 𝑘𝑘 adalah nilai singular hasil akar kuadrat dari eigen value matriks 𝑃𝑃 , vektor 𝑖𝑖 𝑘𝑘 dengan ukuran 𝐼𝐼 × 1 dan vektor 𝑣𝑣 𝑘𝑘 dengan ukuran 𝐽𝐽 × 1 merupakan singular vektor korespondensi matriks berukuran 𝐼𝐼 × 𝐽𝐽 pada matriks
𝐷𝐷 𝑟𝑟 − 1 2 ( 𝑃𝑃 − 𝑟𝑟𝑐𝑐 ′ ) 𝐷𝐷 𝑐𝑐 −1 / 2 , dan nilai rank ( 𝑘𝑘 ) dari matriks 𝑃𝑃 menyatakan banyaknya solusi dimensi dalam matriks 𝑃𝑃 dengan 𝑘𝑘 = 1, 2, 3, … , 𝐾𝐾 dimana 𝐾𝐾 = min [( 𝐼𝐼 − 1), ( 𝐽𝐽 − 1)] . Nilai inersia merupakan jumlah kuadrat dari nilai singular yang menunjukkan kontribusi dari baris ke-i dan kolom ke-j pada inersia total. Sementara inersia total adalah ukuran variasi data dan ditentukan dengan jumlah kuadrat terboboti jarak-jarak ke pusat dan massa  [4]. Total inersia dapat didefinisikan sebagai berikut.
𝐼𝐼𝑖𝑖𝑡𝑡𝑟𝑟𝐼𝐼𝑖𝑖𝑡𝑡 = 𝑖𝑖𝑟𝑟𝑡𝑡𝑐𝑐𝑡𝑡 =  ( 𝑺𝑺𝑺𝑺 𝑇𝑇 ) = ∑ ∑ �𝑝𝑝𝑖𝑖𝑖𝑖−𝑟𝑟𝑖𝑖𝑐𝑐𝑖𝑖� 2 𝑟𝑟𝑖𝑖𝑐𝑐𝑖𝑖 𝐽𝐽 𝑗𝑗=1 = ∑ 𝛼𝛼 𝑘𝑘 2 𝐾𝐾 𝑘𝑘=𝑖𝑖 = ∑ 𝜆𝜆 𝑘𝑘 𝐾𝐾 𝑘𝑘=𝑖𝑖 𝐼𝐼 𝑖𝑖=1 (13)
Kontribusi relatif adalah bagian ragam dari suatu titik yang dapat dijelaskan oleh sumbu utamanya. Semakin tinggi nilai korelasi kuadrat menunjukan bahwa sumbu utama mampu menerangkan nilai inersia dengan baik, sebaliknya semakin
Tabel 6.
Karakteristik jenis desil dengan wilayah tempat tinggal
Jenis Desil Wilayah Tempat tinggal Total Surabaya Timur Surabaya Barat Surabaya Utara Surabaya Selatan Surabaya Pusat Desil 1 85591 53842 102527 97906 64339 404205 11.5% 7.2% 13.8% 13.2% 8.6% 54.3% Desil 2 51881 34538 51530 54420 36329 228698 7% 4.6% 6.9% 7.3% 4.9% 30.7% Desil 3 14314 13293 19308 11661 10357 68933 1.9% 1.8% 2.6% 1.6% 1.4% 9.3% Desil 4 9226 10504 10811 7160 4859 42560 1.2% 1.4% 1.5% 1% 0.7% 5.7% Desil 5 161012 112177 184176 171147 115884 744396 21.6% 15.1% 24.7% 23% 15.6% 100% Tabel 7. Karakteristik jenis desil dengan kategori usia masyarakat Jenis Desil Usia MBR Total Anak-anak Remaja Dewasa Lansia Desil 1 93769 113311 117921 79204 404205 12.60% 15.20% 15.80% 10.60% 54.30% Desil 2 34445 50754 70240 73259 228698 4.60% 6.80% 9.40% 9.80% 30.70% Desil 3 10195 18191 18551 21996 68933 1.40% 2.40% 2.50% 3.00% 9.30% Desil 4 4235 10922 10064 17339 42560 60.00% 1.50% 1.40% 2.30% 5.70% Desil 5 142644 193178 216776 191798 744396 19.20% 26.00% 29.10% 25.80% 100.00%
kecil nilai korelasi kuadrat maka semakin sedikit nilai inersia yang dapat dijelaskan oleh sumbu utamanya.  Persamaan inersia utama baris dan kolom didefinisikan pada persamaan berikut: Kontribusi baris ke- I pada inersia:
𝑟𝑟 𝑖𝑖 𝑓𝑓 𝑖𝑖𝑖𝑖 2 𝜆𝜆 𝑖𝑖 (14)
Kontribusi kolom ke- J pada inersia:
𝑐𝑐 𝑖𝑖 𝑔𝑔 𝑖𝑖𝑖𝑖 2 𝜆𝜆 𝑖𝑖 (15)
dimana 𝑓𝑓 𝑖𝑖𝑘𝑘 merupakan koordinat profil baris ke- i menuju axis dengan dimensi ke- k dan 𝑖𝑖 𝑗𝑗𝑘𝑘 merupakan koordinat profil kolom ke- j menuju axis dengan dimensi ke- k . kontribusi dari axis menuju inersia baris ke- i atau kolom ke- j (kontribusi mutlak) adalah proporsi keragaman yang diterangkan masing-masing titik terhadap sumbu utamanya. Kontribusi baris ke- I pada axid ke- k :
𝒇𝒇 𝟐𝟐 𝒊𝒊𝒊𝒊 ∑ 𝒇𝒇 𝟐𝟐 𝒊𝒊𝒊𝒊 𝒊𝒊 𝒊𝒊=𝟏𝟏 (16)
Kontribusi kolom ke- J pada axis ke- k :
𝒈𝒈 𝟐𝟐 𝒋𝒋𝒊𝒊 ∑ 𝒈𝒈 𝟐𝟐 𝒋𝒋𝒊𝒊 𝒊𝒊 𝒊𝒊=𝟏𝟏 (17)

## 4) Jarak Euclidian
Ukuran jarak yang digunakan ketika terdapat objek yang berada pada titik yang berbeda, jarak antar objek sering juga disebut jarak kemiripan. Ketika data multivariat dapat digambarkan pada dua atau tiga dimensi, sehingga secara visual data akan dapat dijelaskan. Dalam hal multivariat sering digunakan untuk mengukur perbedaan yang berasal dari objek untuk menggambarkan karakteristik dan pola kecenderungan. Salah satu cara mengetahui ukuran tersebut yaitu dengan menggunakan persamaan jarak Euclidian  [4]. Jika nilai F adalah nilai dari koordinat titik pada baris dan nilai G adalah nilai koordinat dari titik pada kolom serta nilai k adalah banyaknya solusi dimensi, maka diperoleh persamaan.
𝒅𝒅 ( 𝑭𝑭 , 𝑮𝑮 ) = �∑ ( 𝐹𝐹 𝑖𝑖 − 𝐺𝐺 𝑖𝑖 ) 2 𝑘𝑘 𝑖𝑖=1 (18)
dimana nilai d (F,G) adalah jarak euclidian antara titik koordinat profil baris dengan titik koordinat profil kolom. Nilai F i adalah nilai koordinat profil baris pada dimensi ke- i , sedangkan nilai G i adalah nilai koordinat profil kolom pada dimensi ke- i .

## D. Masyarakat Berpenghasilan Rendah (MBR)
Masyarakat Berpenghasilan Rendah (MBR) adalah masyarakat yang mempunyai keterbatasan daya beli sehingga perlu mendapat dukungan pemerintah untuk memperoleh rumah. Tujuan Program Masyarakat Berpenghasilan Rendah (MBR) Pemerintah Kota Surabaya daldah membantu masyarakat Kota Surabaya dalam mendapatkan hak-haknya baik berupa dana bantuan uang tunai maupun bantuan- bantuan yang lainnya dari Pemerintah Kota Surabaya untuk mewujudkan kesejahteraan yang lebih baik.
Desil adalah kelompok per-sepuluhan yang menunjukkan tingkat kesejahteraan rumah tangga paling rendah memuat 40% rumah tangga dengan peringkat kesejahteraan paling rendah. Cakupan 40% juga meliputi kelompok pendapatan penduduk miskin dan hampir miskin. Pengelompokkan desil rumah tangga dalam Data Terpadu Kesejahteraan Sosial (DTKS) sebagai berikut: 1. Desil 1 adalah rumah tangga yang termasuk dalam kelompok 1-10% (MBR) dan merupakan kelompok yang terendah tingkat kesejahteraannya dihitung secara nasional.
2. Desil 2 adalah rumah tangga yang masuk dalam kelompok 11-20% (MBR) dihitung secara nasional.
3. Desil 3 adalah rumah tangga yang masuk dalam kelompok 21-30% dihitung secara nasional.
4. Desil 4 adalah rumah tangga yang masuk dalam kelompok 31-40% dihitung secara nasional Masyarakat Berpenghasilan Rendah (MBR) yang menunjukkan tingkat kesejahteraan berdasarkan karakteristik sosial ekonomi yang meliputi jenis pekerjaan, pendapatan, pendidikan terakhir, wilayah tempat tinggal dan usia masyarakat MBR sebagai berikut:
1. Pekerjaan merupakan aktivitas yang bertujuan untuk memperoleh penghasilan atau profit. Pekerjaan dalam hal ini didefinisikan sebagai perbuatan atau kegiatan yang dilakukan secara terus-menerus, terang-terangan, dnegan kualitas tertentu dan berorientasi pada penghasilan [5].
2. Pendapatan merupakan total penerimaan seseorang atau suatu rumah tangga selama periode tertentu. Ada tiga sumber penerimaan rumah tangga, yaitu pendapatan dari
Tabel 9. Uji independensi Variabel Keterangan df 𝜒𝜒 2
𝜒𝜒 2 ( 𝛼𝛼 , 𝑑𝑑𝑑𝑑 ) P value X 1 Jenis Pekerjaan 12 6360.957 21.02607  0.000 X 2 Pendapatan Keluarga 6 1463.545 12.59159  0.000 X 3 Pendidikan Terakhir 12  12310,935  21.02607  0.000 X 4 Wilayah Tempat Tinggal 12 7914,109 21.02607  0.000 X 5 Usia Masyarakat 9 24868.940  16.91898  0.000 Tabel 8. Nilai inersia, proporsi, dan proporsi kumulatif Axis Inertia Proportion Cumulative 1 0.3751 0.1125 0.1125 2 0.2788 0.0836 0.1962 3 0.2275 0.0683 0.2644 4 0.1905 0.0572 0.3216 5 0.1793 0.0538 0.3754 6 0.1758 0.0527 0.4281 7 0.1697 0.0509 0.4790 8 0.1679 0.0504 0.5294 9 0.1667 0.0500 0.5794 10 0.1654 0.0496 0.6290 11 0.1622 0.0487 0.6777 12 0.1609 0.0483 0.7260 13 0.1571 0.0471 0.7731 14 0.1546 0.0464 0.8195 15 0.1503 0.0451 0.8646 16 0.1470 0.0441 0.9087 17 0.1227 0.0368 0.9455 18 0.0959 0.0288 0.9742 19 0.0615 0.0185 0.9927 20 0.0244 0.0073 1.0000
gaji atau upah, pendapatan dari asset produktif, dan pendapatan dari pemerintah.
3. Pendidikan merupakan kegiatan dinamis dalam kehidupan setiap individu yang memengaruhi perkembangan fisiknya, mentalnya, emosinya, sosialnya, dan etiknya. Dengan perkataan lain, Pendidikan merupakan suatu kegiatan dinamis yang memengaruhi seluruh aspek kepribadian dan kehidupan individu.
4. Wilayah merupakan unit geografis dengan batas-batas spesifik tertentu dimana komponen-komponen wilayah tersebut satu sama lain saling berinteraksi secara fungsional [6].
5. Usia merupakan satuan waktu yang mengukur waktu keberadaan suatu benda atau makhluk, baik yang hidup maupun yang mati. Semisal, umur manusia dikatakan lima belasa tahun diukur sejak dia lahir hingga waktu umur itu dihitung.

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Data  yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder tentang desil Masyarakat Berpenghasilan Rendah (MBR) Kota Surabaya  yang berdasarkan Surat Keputusan Kepala Dinas Sosial Pemerintah Kota Surabaya bulan Desember tahun 2021 dari Bidang Perencanaan, Pendataan, Pengawasan, dan Pengendalian Sosial  Dinas Sosial Kota Surabaya.
Berdasarkan data Masyarakat Berpenghasilan Rendah (MBR) Kota Surabaya  yang diperoleh berjumlah 789666 data untuk penelitian ini diperlukan penyaringan ( screening ) data Desil 1, 2, 3 dan 4 MBR yang lengkap, sehingga data yang tidak lengkap atau missing terkait dengan variabel yang dibutuhkan dihilangkan atau tidak digunakan, sehingga diperoleh data yang dianalisis pada penelitian ini sebanyak 744396 data MBR.

## B. Variabel Penelitian
Variabel penelitian yang digunakan dalam penelitian ini dijelaskan pada Tabel 2.

## C. Langkah Analitis
Langkah-langkah analisis pada penelitian ini diantaranya yaitu sebagai berikut:
1. Mendeskripsikan karakteristik data MBR variabel jenis desil dengan variabel jenis pekerjaan, variabel jenis desil dengan variabel pendapatan keluarga, variabel jenis desil dengan variabel pendidikan terakhir, variabel jenis desil dengan variabel wilayah, dan variabel jenis desil dengan variable kategori usia masyarakat MBR berdasarkan data MBR tahun 2021.
2. Melakukan pengujian independensi pada data MBR variabel jenis desil dengan  variabel jenis pekerjaan, variabel jenis desil dengan variabel pendapatan keluarga, variabel jenis desil dengan variabel pendidikan terakhir, variabel jenis desil dengan variabel wilayah, dan variabel jenis desil dengan variabel kategori usia masyarakat MBR berdasarkan data MBR tahun 2021 .
3. Melakukan analisis korespondensi pada jenis desil dengan jenis pekerjaan, pendapatan keluarga, pendidikan terakhir, wilayah, dan kategori usia masyarakat MBR masyarakat tahun 2021.
a. Menyusun matriks indikator dan tabulasi silang
b. Menghitung nilai Singular Value Decomposition (SVD)
c. Menghitung koordinat profil kolom dan profil baris
d. Menghitung inersia
e. Menghitung kontribusi relative dan kontribusi mutlak
f. Visualisasi plot g. Menghitung jarak Euclidean
4. Melakukan interpretasi data.
5. Menarik kesimpulan dan saran.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Karakteristik Data
Karakteristik data dari penelitian ini dianalisis dengan menggunakan statistika deskriptif untuk mengetahui karakteristik jenis desil Masyarakat Berpenghasilan Rendah (MBR) di Kota Surabaya tahun 2021 dengan karakteristik sosial ekonomi.

## 1) Karakteristik Jenis Desil dengan Jenis Pekerjaan
Karakteristik jenis desil MBR dengan jenis pekerjaan di Kota Surabaya tahun 2021 ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3 menunjukkan bahwa secara keseluruhan mayoritas jenis desil adalah belum / tidak bekerja sebesar 51,7%. Mayoritas MBR jenis desil 1 adalah belum / tidak bekerja sebesar 29,8%. Mayoritas MBR jenis desil 2 adalah belum / tidak bekerja sebesar 14,8%. Mayoritas MBR jenis desil 3 adalah belum / tidak bekerja sebesar 4,5%. Mayoritas MBR jenis desil 4 adalah belum / tidak bekerja sebesar 51,7%.
2) Karakteristik Jenis Desil dengan Pendapatan Keluarga
Karakteristik jenis desil MBR dengan pendapatan keluarga di Kota Surabaya tahun 2021 ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4 menunjukkan bahwa secara keseluruhan mayoritas jenis desil adalah pendapatan tinggi sebesar 21,80%. Mayoritas MBR jenis desil 1 adalah pendapatan tinggi sebesar 12,50%. Mayoritas MBR jenis desil 2 adalah pendapatan tinggi sebesar 4,10%. Mayoritas MBR jenis desil 3 adalah pendapatan tinggi sebesar 2,70%. Mayoritas MBR jenis desil 4 adalah pendapatan tinggi sebesar 41,20%.

## 3) Karakteristik Jenis Desil dengan Pendidikan Terakhir
Karakteristik jenis desil MBR dengan pendapatan keluarga di Kota Surabaya tahun 2021 ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5 menunjukkan bahwa secara keseluruhan mayoritas jenis desil adalah belum / tidak bekerja sebesar 51,7%. Mayoritas MBR jenis desil 1 adalah belum / tidak bekerja sebesar 29,8%. Mayoritas MBR jenis desil 2 adalah belum / tidak bekerja sebesar 14,8%. Mayoritas MBR jenis desil 3 adalah belum / tidak bekerja sebesar 4,5%. Mayoritas MBR jenis desil 4 adalah belum / tidak bekerja sebesar 51,7%.
4) Karakteristik Jenis Desil dengan Wilayah Tempat Tinggal
Karakteristik jenis desil MBR dengan Wilayah tempat tinggal di Kota Surabaya tahun 2021 ditunjukkan pada Tabel 6. Tabel 6 menunjukkan bahwa secara keseluruhan mayoritas jenis desil adalah Surabaya Utara sebesar 24,70%. Mayoritas MBR jenis desil 1 adalah Surabaya Utara sebesar 13,80%. Mayoritas MBR jenis desil 2 adalah Surabaya Selatan sebesar
7,30%. Mayoritas MBR jenis desil 3 adalah Surabaya Utara sebesar 2,60%. Mayoritas MBR jenis desil 4 adalah Surabaya Utara bekerja sebesar 1,50%.

## 5) Karakteristik Jenis Desil dengan Kategori Usia Masyarakat MBR
Karakteristik jenis desil MBR dengan usia masyarakat MBR di Kota Surabaya tahun 2021 tertera pada Tabel 7.
Tabel 7 menunjukkan bahwa secara keseluruhan mayoritas jenis desil adalah Dewasa sebesar 29,10%. Mayoritas MBR jenis desil 1 adalah Dewasa sebesar 15,80%. Mayoritas MBR jenis desil 2 adalah Lansia sebesar 9,80%. Mayoritas MBR jenis desil 3 adalah Lansia sebesar 3%. Mayoritas MBR jenis desil 4 adalah Lansia sebesar 2,30%.

## B. Uji Independensi
Pengujian independensi dilakukan untuk melihat apakah data jenis desil di Kota Surabaya dengan variabel  jenis pekerjaan, pendapatan keluarga, pendidikan terakhir, wilayah tempat tinggal, dan kategori usia masyarakat MBR di Kota Surabaya tahun 2021 independen atau tidak. Hipotesis:
𝐻𝐻 0 : Tidak ada hubungan antara jenis Desil dengan variabel sosial ekonomi MBR.
𝐻𝐻 1 : Terdapat hubungan antara jenis Desil dengan variabel sosial ekonomi MBR.
Pada tingkat signifikan α = 0,05 atau 5%, maka tolak H 0 jika χ 2 > χ 2 tabel atau P-value < α. Hasil pengujian ditunjukkan pada Tabel 8.
Tabel 8 dengan taraf signifikan 5% menunjukkan nilai 𝜒𝜒 2 lebih besar dari 𝜒𝜒 2 ( 𝛼𝛼 , 𝑑𝑑𝑑𝑑 ) serta diperkuat dengan nilai P value yang kurang dari 0,05  yang berarti hasil uji independensi terdapat hubungan antara jenis desil MBR dengan seluruh variabel prediktor yaitu jenis pekerjaan, pendapatan keluarga, pendidikan terakhir, wilayah tempat tinggal, dan kategori usia masyarakat MBR.

## C. Analisis Korespondensi Berganda
Analisis korespondensi berganda digunakan untuk menganalisis kecenderungan dari beberapa kategori variabel. Berikut merupakan pembahasan hasil analisis korespondensi berganda jenis desil MBR Kota Surabaya dengan variabel jenis pekerjaan, pendapatan keluarga, pendidikan  terakhir, wilayah tempat tinggal, dan kategori usia masyarakat MBR di Kota Surabaya tahun 2021 sebagai berikut.

## 1) Menyusun Matriks Indikator
Analisis korespondensi berganda diperoleh dengan menggunakan sebuah analisis korespondensi standar pada sebuah matriks indikator. Hasil matriks indikator menunjukkan indikator yang menggambarkan keadaan variabel jenis desil,  jenis pekerjaan, pendapatan keluarga, pendidikan terakhir, wilayah tempat tinggal, dan kelompok usia masyarakat MBR  Kota Surabaya yang menerima bantuan sosial. Setiap variabel dengan masing-masing kategori ditampilkan dalam tabel matriks indikator hasil 0 artinya tidak terpilih atau tidak dalam keadaan itu sedangkan unutk hasil 1 artinya terpilih atau sedang dalam keadaan itu.
2) Nilai Inersia, Proporsi dan Proporsi Kumulatif Dalam analisis korespondensi berganda akan ditentukan besar dimensi yang akan digunakan dalam menggambarkan
plot kecenderungan dengan mendapatkan nilai inersia, proporsi yang mampu dijelaskan seperti pada Tabel 9.
Tabel 9 menunjukkan bahwa hasil nilai inersia, proporsi dan proporsi kumulatif terbagi menjadi 24 dimensi . Hasil dimensi 1 menjelaskan bahwa nilai inersia sebesar 0,3751 yang artinya bahwa nilai matriks indikatornya dimensi 1 sebesar 0,3751 dengan proporsi kumulatif sebesar 0,1125 atau 11,25%. Hasil dimensi 2 diperoleh nilai inersia sebesar 0,2788 yang artinya nilai matriks indikatornya dimensi 2 sebesar 0,2788 dengan proporsi kumulatif sebesar 0,1962 atau 19,62%.
Visualisasi hasil analisis korespondensi berganda dalam penelitian masyarakat berpenghasilan rendah Kota Surabaya dengan indikator karakteristik sosial ekonomi dibentuk dalam 24 dimensi namun dalam kenyataannya visualisasi analisis korespondensi berganda akan sulit dilakukan jika dimensi yang digunakan sangat besar sehingga dalam penelitian ini hanya dilakukan dengan 2 dimensi yang dapat menjelaskan 19,62% dari keragaman data.

## 3) Koordinasi Profil Baris dan Profil Kolom
Setelah ditentukan banyaknya dimensi yang akan digunakan dalam analisis maka perlu diketahui komponen kategori mana saja yang cenderung termasuk ke dalam dimensi 1 ataupun dimensi 2.
Berdasarkan hasil koordinat profil baris dan profil kolom menunjukkan bahwa kategori pelajar/mahasiswa memiliki nilai kualitas sebesar 0,722 dengan nilai korelasinya di komponen 2 sebesar 0,691 artinya kategori pelajar/mahasiswa semakin baik diterangkan oleh komponen 2 dengan 69,1%.  Kategori belum memiliki ijazah memiliki nilai kualitas sebesar 0,832 dengan nilai korelasi dikomponen 1 sebesar 0,819 yang artinya kategori belum memiliki ijazah semakin baik diterangkan oleh komponen 1 dengan 81,9%. Kategori anak-anak memiliki nilai kualitas sebesar 0,825 dengan nilai korelasi di komponen 1 sebesar 0,789 yang artinya kategori anak-anak semakin baik diterangkan oleh komponen 1 dengan  78,9%. Kategori remaja memiliki nilai kualitas sebesar 0,762 dengan nilai korelasi dikomponen 2 sebesar 0,76 yang artinya kategori remaja semakin baik diterangkan oleh komponen 2 dengan 76%.
Berdasarkan hasil kontribusi variabel desil, kategori desil 1 menjelaskan kecenderungan pada komponen 1 dan kategori desil 2 menjelaskan kecederungan pada komponen 2. Hasil kontribusi pada variabel jenis pekerjaan yang menjelaskan kecenderungan pada komponen 1 yaitu kategori belum/tidak bekerja dan pekerjaan lainnya, sedangkan yang menjelaskan kecenderungan pada komponen 2 yaitu kategori pelajar/mahasiswa dan bidang industri. Hasil kontribusi pada variabel pendapatan keluarga yang menjelaskan kecenderungan pada komponen 1 yaitu kategori pendapatan sedan.  Hasil kontribusi pada variabel pendidikan terakhir yang menjelaskan kecenderungan pada komponen 1 yaitu SD/sederajat, sedangkan yang menjelaskan kecenderungan pada komponen 2 yaitu kategori SMP/sederajat dan Mahasiswa. Hasil kontribusi pada variabel wilayah tempat tinggal yang menjelaskan kecenderungan pada komponen 1 yaitu kategori Surabaya Utara. Hasil kontribusi pada variabel usia MBR yang menjelaskan pada komponen 1 yaitu kategori anak-anak dan dewasa, sedangkan hasil kontribusi yang menjelaskan pada komponen 2 yaitu kategori remaja dan
lansia. Kategori yang memiliki nilai kontribusi 0 tidak dapat menjelaskan kecenderungan pada komponen 1 maupun komponen 2.
4) Visualisasi Hasil Jenis Desil, Jenis Pekerjaan,
Pendapatan Keluarga, Pendidikan Terakhir, Wilayah Tempat dan Kelompok Usia MBR
Visualisasi hasil analisis korespondensi berganda disajikan dengan mengunakan column plot yang didapatkan dari pembentukan antara dua dimensi pada hasil koordinat profil baris dan profil kolom  untuk setiap kategori yang telah ditentukan. Pada column plot dapat diketahui kedekatan hubungan antar level kategori dari variabel jenis desil, jenis pekerjaan, pendapatan keluarga, pendidikan terakhir, wilayah tempat tigngal dan kelompok usia MBR.
Gambar 1 menunjukkan hasil dari visualisasi column plot terlihat bahwa terdapat kecenderungan antara kategori jenis desil 1 dengan variabel pendapatan keluarga yaitu pendapatan tinggi dan variabel wilayah tempat tinggal yaitu Surabaya Utara. Kategori jenis desil 2 memiliki kecenderungan dengan vairabel jenis pekerjaan yaitu pegawai pemerintahan, bidang industri dan pekerjaan lainnya, variabel Pendidikan terakhir yaitu SD/sederajat dan Mahasiswa, variabel kelompok usia MBR yaitu dewasa dan lansia. Kategori jenis desil 3 dan desil 4 tidak menjelaskan kecenderungan karena titik koordinatnya adalah 0 yang artinya desil 3 dan desil 4 dapat dijelaskan oleh seluruh kategori.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan yang dapat diambil berdasarkan hasil analisis adalah sebagai berikut: (1) Karakteristik MBR variabel jenis desil dengan variabel jenis pekerjaan menunjukkan bahwa variabel jenis pekerjaan yang terbanyak yaitu belum/tidak bekerja sebesar 51,7% secara keseluruhan. Karakteristik MBR variabel jenis desil dengan pendapatan keluarga menunjukkan bahwa variabel pendapatan keluarga terbanyak yaitu pendapatan tinggi sebesar 41,2% secara keseluruhan. Karakteristik MBR variabel jenis desil dengan variabel pendidikan terakhir menunjukkan bahwa variabel Pendidikan terakhir terbanyak yaitu kategori SMA/sederajat sebesar 35,4% secara keseluruhan. Karakteristik MBR variabel jenis desil dengan variabel wilayah tempat tinggal menunjukkan bahwa variabel tempat tinggal terbanyak yaitu Surabaya Utara sebesar 24,7% secara keseluruhan. Karakteristik MBR variabel jenis desil dengan variabel kelompok usia masyarakat menunjukkan bahwa variabel kelompok usia MBR terbanyak yaitu Dewasa sebesar 29,1% secara keseluruhan. (2) Berdasarkan hasil analisis korespondensi
berganda pada penelitian ini menunjukkan kategori jenis desil 1 memiliki kecenderungan dengan variabel pendapatan keluarga yaitu pendapatan tinggi dan variabel wilayah tempat tinggal yaitu Surabaya Utara. Kategori jenis desil 2 memiliki kecenderungan dengan vairabel jenis pekerjaan yaitu pegawai pemerintahan, bidang industri dan pekerjaan lainnya, variabel Pendidikan terakhir yaitu SD/sederajat dan Mahasiswa, variabel kelompok usia MBR yaitu dewasa dan lansia. Kategori jenis desil 3 dan desil 4 tidak menjelaskan kecenderungan karena nilai kontribusinya dan nilai koordinatnya adalah 0 yang artinya desil 3 dan desil 4 dapat dijelaskan oleh seluruh kategori.
Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan saran untuk pihak terkait khususnya Dinas Sosial Kota Surabaya untuk dapat memberikan bantuan sosial yang sesuai dengan jenis desil yang diperoleh masyarakat MBR dengan tepat sasaran melihat dari kondisi sosial ekonomi masyarakat MBR sehingga kesejahteraan masyarakat MBR dapat terbantu oleh Pemerintah Kota Surabaya, melihat dari hasil penelitian Pemerintah Kota Surabaya dapat memberikan bantuan kepada masyarakat MBR di wilayah Surabaya Utara karena memiliki jumlah MBR terbanyak di Kota Surabaya sehingga dapat membantu kesejahteraan masyarakat MBR dan Pemerintah Kota Surabaya dapat memberikan bantuan kepada desil 2 karena memiliki kecenderungan pendidikan terakhir SD/sederajat dan Mahasiswa berupa bantuan pendidikan sehingga dapat melanjutkan pendidikan hingga tamat sekolah. Saran untuk pihak surveyor terkait pendataan masyarakat MBR Kota Surabaya dapat lebih teliti dalam mengisi survey sehingga sasaran penerima MBR dapat sesuai dengan kondisi penerima MBR berdasarkan kategori desil MBR.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. Rusdiana, L. Rahayu, E. Fradinata, H. Sofyan, and Z. M. Kesuma, Pengantar Biostatistika dan Aplikasinya Pada Status Kesehatan Gizi Remaja , 1st ed. Banda Aceh: Syiah Kuala University Press, 2018. ISBN 9786025679988.
[2] A. Agresti, Categorical Data Analysis , 2nd ed. New York: Juhn Wiley and Sons, 2002. doi: 10.1002/0471249688. ISBN 9780471249689.
[3] R. A. Johnson and D. W. Wichern, Applied Multivariate Statistical Analysis , 6th ed. United States of America: Pearson Prentice Hall, 2007. ISBN 9780131877153.
[4] M. Greenacre, Correspondence Analysis in Practice , 2nd ed. New York: Chapman and Hall/CRC, 2007. doi: 10.1201/9781420011234. ISBN 9780429146145.
[5] I. D. Yuwono, Memahami Berbagai Etika Profesi dan Pekerjaan . Yogyakarta: Pustaka Yustisia, 2008. ISBN 9789793410944.
[6] A. K. Mahi, Pengembangan Wilayah : Teori dan Aplikasi , 2nd ed.
Jakarta: Prenadamedia Group, 2018. ISBN 9786020895628.