Abstrak —Kemiskinan  merupakan  ketidakmampuan  individu dalam  memenuhi  kebutuhan  dasar  minimal  untuk  layak  hidup, baik  untuk  makanan  dan  non  makanan  yang  terdiri  atas perumahan,  pakaian,  kesehatan,  pendidikan,  transportasi,  serta aneka  barang  dan  jasa  lainnya.  Pemerintah  sejak  lama  telah mencanangkan  dan  mengimplementasikan  berbagai  kebijakan dan  program.  Namun  seluruh  program  tersebut  dalam  proses pelaksanaanya  belum  mampu  melingkupi  seluruh  masyarakat yang  membutuhkan  layanan  khususnya  masyarakat  miskin. Kota  Surabaya  yang  merupakan  kota  besar  dengan  jumlah kemiskinan  yang  cukup  signifikan.  Oleh  karena  itu  pada penelitian  ini  dilakukan  pemetaan  karakteristik  penduduk tingkat  kesejahteraan  rendah  di  Surabaya  dengan  basis kelurahan  menggunakan  analisis  biplot  agar  pengambilan kebijakan yang dilakukan pemerintah lebih tepat sasaran. Hasil dari  penelitian  ini  yaitu  biplot  dapat  menjelaskan  informasi sebesar  51,5%  dari  kesluruhan  data.  Selain  itu  diperoleh  4 kelompok kelurahan yang memiliki kemiripan karakteristik.
Kata Kunci —Biplot, Kemiskinan, Kesejahteraan.

## I. PENDAHULUAN
NDONESIA  merupakan  negara  kepulauan  terluas  dengan memiliki  jumlah  penduduk  terbanyak  ke-4  di  dunia  masih kalah  dengan  negara  Cina,  India,  dan  Amerika  Serikat. Konsekuensi  dari  realitas  tersebut  membuat  masyarakat  yang ada  harus  berlomba-lomba  untuk  memenuhi  kebutuhan hidupnya  dengan  jumlah  sumber  daya  yang  terbatas.  Melalui proses tersebut tentu saja menimbulkan adanya perbedaan dari status  dan  peran  dalam  kaitan  pemenuhan  kebutuhan.  Dalam hal  ini  tentu  saja  akan  timbul  dua  tipe  masyarakat  yaitu masyarakat kaya dan miskin.
Kemiskinan  sendiri  banyak  memiliki  pengertian  dan definisi dari berbagai lembaga formal dan tokoh ilmuan. Salah satu lembaga tersebut adalah BPS (Badan Pusat Statistik) yang mendefinisikan kemiskinan sebagai ketidakmampuan individu dalam memenuhi kebutuhan dasar minimal untuk layak hidup, kemiskinan  merupakan  sebuah  kondisi  yang  berada  di  bawah garis  nilai  standar  kebutuhan  minimum,  baik  untuk  makanan dan  non  makanan  yang  disebut  garis  kemiskinan.  Garis kemiskinan  adalah  sejumlah  rupiah  yang  diperlukan  oleh setiap  individu  untk  dapat  membayar  setiap  kebutuhan makanan  setara  2.100  kilo  kalori  per  orang  per  hari  dan kebutuhan non makanan yang terdiri atas perumahan, pakaian, kesehatan,  pendidikan,  transportasi,  serta  aneka  barang  dan jasa lainnya.
Para  peneliti  kemiskinan  telah  memiliki  konsensus  bahwa permasalahan kemiskinan adalah permasalahan yang multidimensional.  Sebagai  contoh,  penjelasan  mengenai kemiskinan  pada Copenhagen  Programme  of  Action  of  the World  Summit  for  Social  Development tahun  1995  yang menyebutkan bahwa  kemiskinan  mempunyai berbagai  wujud, termasuk  kurangnya  pendapatan  dan  sumber  daya  produktif yang  memadai  untuk  menjamin  kelangsungan  hidup; kelaparan,  dan  kekurangan  gizi;  kesehatan  yang  buruk; keterbatasan  akses  pendidikan  dan  pelayanan  dasar  lainnya; peningkatan  morbiditas  dan  peningkaan  kematian  akibat penyakit;  tunawisma  dan  perumahan  yang  tidak  memadai; lingkungan  yang  tidak  aman;  dan  diskriminasi  sosial  dan pengucilan. Perserikatan Bangsa-Bangsa (PBB) menambahkan kemiskinan  dicirikan  oleh  kurangnya  partisipasi  dalam pengambilan keputusan dan dalam kehidupan sipil, sosial, dan budaya [1].
Indonesia  merupakan  negara  yang  menjamin  kesejahteraan penduduknya  ditandai  dengan  yang  termasuk  dalam  landasan kontitusional  Pancasila  dan  UUD  1945.  Dalam  upaya mengurangi  penduduk  miskin  di  Indonesia,  pemerintah Indonesia sejak lama telah mencanangkan dan mengimplementasikan  berbagai  kebijakan  dan  program penanggulangan  kemiskinan.  Namun,  dalam  kondisi  nyata  di lapangan hingga zaman reformasi ini program penanggulangan  kemiskinan  belum  diperolah  secara  merata oleh setiap penduduk. Seluruh program tersebut dalam proses pelaksanaanya  belum  mampu  mengkover  seluruh  penduduk yang membutuhkan khususnya penduduk miskin. Data peserta atau  nama-nama  keluarga  miskin  yang  di  tetapkan  belum representatif,  bahkan  belakangan  banyak  ditemukan  nama- nama  yang  salah  sasaran  yang  merupakan  penduduk  yang tergolong  mampu  atau  bukan  miskin.  Hal  ini  menyebabkan penduduk yang kenyataannya miskin semakin tersudut.
Masalah  kemiskinan  selalu  menjadi  agenda  utama  dalam pembangunan  di  Indonesia,  termasuk  salah  satunya  di  Kota Surabaya. Persentase penduduk miskin di Kota Surabaya pada tahun 2014 mengalami penurunan dibandingkan dengan tahun 2013  yakni  dari  5,97%  menjadi  5,79%  [2].  Meskipun demikian, angka ini termasuk kategori yang cukup besar bagi Pemerintah  Kota  Surabaya  mengingat  Kota  Surabaya  adalah salah satu kota besar yang berperan cukup signifikan terhadap pembangungan di Indonesia.
Analisis  biplot  merupakan  teknik  statistika  deskriptif  yang menyajikan secara simultan n objek pengamatan dan p peubah dalam ruang bidang datar, sehingga ciri-ciri peubah dan objek

## Karakteristik Rumah Tangga Tingkat Kesejahteraan Rendah di Kota Surabaya dengan Analisis Biplot
Indri Eka Pratiwi dan Sutikno Departemen Statistika, Fakultas Matematika, Komputasi, dan Sains Data, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : Sutikno@statistika.its.ac.id
I
pengamatan serta posisi relatif antar objek pengamatan dengan peubah  dapat  dianalisis  [3].  Menurut  Sartono,  ada  empat  hal penting  yang  bisa  didapatkan  dari  tampilan  biplot  yaitu kedekatan  antar  objek  yang  diamati,  keragaman  peubah, korelasi antar peubah, nilai peubah pada suatu objek [4].
Berdasarkan  uraian  tersebut,  perlu  adanya  pemetaan terhadap  karakteristik  penduduk  tingkat  kesejahteraan  rendah atau  penduduk  miskin  agar  pengambilan  kebijakan  yang dilakukan  pemerintah  lebih  tepat  sasaran.  Pada  penelitian  ini akan  dilakukan  pemetaan  karakteristik  penduduk  tingkat kesejahteraan  rendah  di  Surabaya  dengan  basis  kelurahan menggunakan analisis biplot.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Analisis Biplot
Analisis  biplot  komponen  utama,  yang  juga  dapat  disebut biplot  klasik  telah  dikembangkan  dan  dipopulerkan  oleh Gabriel  (1971).  Biplot  merupakan  teknik  statistika  deskriptif yang  menyajikan  secara  simultan  n  objek  pengamatan  dan  p peubah  dalam  ruang  bidang  datar,  sehingga  ciri-ciri  peubah dan  objek  pengamatan  serta  posisi  relatif  antar  objek pengamatan dengan peubah dapat dianalisis [3].
Menurut  Sartono  ada  empat  hal  penting  yang  bisa didapatkan dari tampilan biplot [4], yaitu:
1. Kedekatan antar objek yang diamati
2. Keragaman peubah
3. Korelasi antar peubah
4. Nilai peubah pada suatu objek
Biplot  yang  mampu  memberikan  informasi  minimal sebesar 70% dari seluruh informasi dianggap cukup.

## B. Penguraian Nilai Singular dan Pengkonstruksian Biplot
Analisis biplot didasarkan pada
Singular Value
Decomposition (SVD). Pendekatan langsung untuk mendapatkan  nilai  singularnya,  dengan  persamaan  yang digunakan  adalah  matriks X berukuran  ( n×p )  yang  berisi n objek dan p variabel yang dikoreksi terhadap rata-ratanya dan mempunyai rank r , dapat dituliskan menjadi
' ULA X  (2.1)
dimana L =  diag  (λ 1 ,  λ 2 ,  ...  ,  λ p )  yang  merupakan  matriks diagonal  berisi  akar  kuadrat  nilai  eigen  λ 1 2 ,  λ 2 2 ,  ...  ,  λ p 2 dari matriks X X' .  Kolom-kolom  matriks U adalah  vektor  eigen yang  sesuai  dengan  matriks XX' dan  kolom-kolom  matriks A adalah  vektor  eigen  yang  sesuai  dengan  matriks X X' . Kolom-kolom matriks U juga dapat didapatkan dengan rumus seperti persamaan 2.2.
i i i Xa u  1 
(2.2)
dimana u i adalah  kolom  matriks U dan a i adalah  kolom matriks A .  Unsur-unsur  diagonal  matriks L merupakan  nilai singular dari matriks X [5].
L kemudian didefinisikan sebagai L α dengan 0 ≤ α ≤ 1 adalah  matriks  diagonal  berukuran r×r dengan  unsur-unsur
diagonalnya      
r     2 1 ,  dan  definisi  ini berlaku  pula  untuk L 1–α dengan  unsur-unsur  diagonalnya
adalah
            1 1 2
1 1 r  . Misalkan
α UL G  dan A' L H' α 1   , maka : X ULA' A' L UL
GH' α 1 α     (2.3)
dan unsur ke-(i,j) matriks X dapat dituliskan sebagai :
j i h ' g  ij x (2.4)
dimana ' g i , i  =  1,2,...,n  dan h j ,  j  =  1,2,...,p  masing-masing merupakan baris matriks G dan kolom matriks H [3]. Ukuran  pendekatan  matriks X dengan  biplot  dalam bentuk :
 
    r k k 1 2 1 2    
(2.5)
dengan λ 1 adalah  nilai  eigen  terbesar  pertama,  λ 2 adalah  nilai eigen terbesar kedua dan λ k , k =1,2,..., r adalah nilai eigen ke- k . Apabila 2  mendekati  nilai  satu,  maka  biplot  memberikan penyajian  yang  semakin  baik  mengenai  informasi  data  yang sebenarnya [6].
Untuk  mendeskripsikan biplot perlu mengambil nilai α dalam  mendefinisikan G dan H .  Pemilihan  nilai  α  pada G  = UL α dan H ’ = L 1-α A ’ bersifat sembarang dengan syarat 0 ≤ α ≤
1. Jika α = 0 didapat U UL G 0   dan LA' A' L H 1  
atau AL sehingga
    GH' ' GH' X X'  HH' UH HU' GH' HG'
  
(2.6)
karena  kolom-kolom  matriks U bersifat  orthonormal.  Hasil kali j i h ' h akan  sama  dengan  ( n –1)  kali  kovarian s ij antara variabel ke- i dan variabel ke-j [3].
Dari HH ’ =  (n  –  1) S ,  kovarian s ij antara  variabel  ke- i dan variabel ke- j (kolom matriks X ) ditunjukkan sebagai
j i ij s h ' h  (2.7)
dimana h i ’ dan h j ’ adalah  baris  dari  matriks H ,  yang  bisa dikonversikan ke dalam korelasi       j i ij j j i i j i ij s s s r    h ' h h ' h h ' h  cos
(2.8)
Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  cosinus  sudut utama  dua  vektor  variabel  h j dan  h k menggambarkan  korelasi antara  kedua  variabel  ke- i dan  variabel  ke- j .  Semakin  sempit sudut  yang  dibuat  antara  dua  variabel  maka  semakin  tinggi korelasinya.  Kedekatan  antar  objek  pada  gambar  biplot  dapat dilihat  dengan  menggunakan  jarak  Euclid  antara g i dan g j sebanding  dengan  jarak  Mahalanobis  antar  objek pengamatan x i dan x j dalam data pengamatan sesungguhnya [5].
Jarak  Mahalanobis  antara  dua  pengamatan x i dan x j didefinisikan sebagai :
      j i 1 j i j i x x S ' x x x , x    
2 d (2.9)
dan jarak Euclid antara dua pengamatan g i dan g j didefinisikan sebagai :
      j i j i j i g g ' g g g , g    2 d (2.10)
dimana       j i j i g , g x , x 2 2 2
1 d n d   [3] .  Hal  ini  dapat
dibuktikan  dengan  persamaan H' ' g ' x i i  ,  i  =  1,2,...,n  dan disubtitusikan  ke  dalam  persamaan  jarak  Mahalanobis sehingga menghasilkan :
      j i 1 j i j i g g H S H' ' g g x , x   
 2 d         j i 1 j i g g AL X X' LA' ' g g      1 n
(2.11) dengan LA' H'  (jika  α  =  0)  dan
   1 1 X X' S     1 n ,
sedangkan
  
 ULA' ' ULA' X X'    A' AL LA' U U' AL 2   (2.12)
dan   A' AL X X' 2 1  
Subtitusi  persamaan X ’ X dan (X ’ X) -1 ke  persamaan   j i x , x
2  akan menghasilkan
            j i 2 j i j i g g L A A' L A A' L ' g g x , x
     1 2 n d
      j i 2 j i g g L LL ' g g      1 n      j i j i g g ' g g     1 n (2.13)
Sehingga  dari  persamaa  2.13  dapat  dilihat  bahwa Mahalanobis  sebanding  dengan  jarak  Euclid.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  jarak  Euclid  mampu  menggambarkan posisi objek pengamatan dalam data pengamatan sesungguhnya.
Jika α = 1 maka G=UL dan H’=A’ . Pada keadaan ini, jarak  Euclid  antara g i dan g j akan  sama  dengan  jarak  Euclid antara objek pengamatan x i dan x j , karena:
        j i j i j i j i g g H H' ' g g x x ' x x              j i j i j i j i g g ' g g g g A A' ' g g
      (2.14)
Vektor  baris  ke- i sama  dengan  skor  komponen  utama  untuk responden ke- i dari hasil analisis komponen utama [4]. Untuk
G  =  UL maka  unsur  ke- k dari g i adalah k ik u   . Hasil tersebut  sama  dengan  Z ik yang  merupakan  skor  komponen utama ke- k dari objek ke- i . Sedangkan H = A diperoleh bahwa vektor pengaruh kolom h j sama dengan a j .

## C. Uji ANOVA Satu Arah
Analysis  of  Variance (ANOVA)  dipergunakan  untuk menguji  signifikansi  perbedaan  rata-rata  hitung  yang  hanya mencakup  satu  variabel  independen.  Analisis  varians berangkat  dari  adanya  sejumlah  variabilitas  yang  terdapat dalam  data  kelompok  sampel  yang  akan  diuji  [7]. Berikut  ini merupakan model ANOVA satu arah.
ij i ij y      
(2.3)
dimana 𝑖 = 1,2, . . , 𝑘 merupakan banyaknya perlakuan dan 𝑗 = 1,2, . . . , 𝑛 merupakan banyak pengamatan. Pengujian ANOVA satu arah digunakan hipotesis sebagai berikut.
H 0 : 0 ... 2 1     k    H 1 : Minimal ada satu 1,2,...,k ,i τ i   0
dimana  statistik  uji  yang  digunakan  adalah  uji  F  dengan rincian sebagai berikut.
Tabel 1.
Uji ANOVA Satu Arah Source of Variation df Sum Square Mean Square F 0 Treatment k-1 𝑆𝑆𝑇𝑟 = 𝑘 ∑(𝑦̅ 𝑖. − 𝑦̅ .. ) 2 𝑘
𝑖=1 𝑀𝑆𝑇𝑟 = 𝑆𝑆𝑇𝑟 𝑘 − 1 𝑀𝑆𝑇𝑟 𝑀𝑆𝐸 Error n-k 𝑆𝑆𝐸 = 𝑆𝑆𝑇 − 𝑆𝑆𝑇𝑟 𝑀𝑆𝐸 = 𝑆𝑆𝐸 𝑘(𝑛 − 1) Total n-1 𝑆𝑆𝑇 = ∑ ∑(𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦̅ .. ) 2 𝑛 𝑗=1 𝑘 𝑖=1
dimana  kriteria  keputusan  yang  digunakan  adalah  tolak H 0 jika F 0 > F (α;v1,v2) .

## D. Kesejahteraan dan Kemiskinan
Kesejahteraan  merupakan  kondisi  dapat  memenuhi kebutuhan  dasar  baik  material  maupun  non-material  yang mencakup  aspek  gizi  dan  kesehatan,  pengetahuan,  dan kekayaan materi [8]. Kesejahteraan sosial adalah suatu sistem yang  terorganisir  dari  pelayanan-pelayanan  sosial  dan lembaga-lembaga  yang  bermaksud  untuk  membantu  individu dan kelompok agar mencapai standar kehidupan dan kesehatan yang  memuaskan,  serta  hubungan-hubungan  perorangan  dan sosial  yang  memungkinkan  untuk  dikembangkan  dengan segenap  kemampuan  untuk  meningkatkan  kesejahteraan  yang selaras dengan kebutuhan-kebutuhan dalam masyarakat [9].
Kemiskinan merupakan salah satu masalah pembangunan  kesejahteraan  sosial  dimana  merupakan  bentuk ketidakmampuan  untuk  meraih  kesejahteraan  dipandang  dari sisi ekonomi dalam  memenuhi kebutuhan  dasar  makanan dan bukan  makanan  yang  diukur  dari  sisi  pengeluaran.  Penduduk Miskin  adalah  penduduk  yang  memiliki  rata-rata  pengeluaran perkapita  perbulan  dibawah  garis  kemiskinan  (GK)  [2]. Kemiskinan  merupakan  kondisi  di  mana  seseorang  atau sekelompok  orang,  laki-laki  dan  perempuan,  tidak  mampu memenuhi  hak  dasarnya  untuk  mempertahankan  dan mengembangkan kehidupan yang bermartabat [10]. Kemiskinan  absolut  merupakan  kondisi  seseorang  memiliki pendapatan  di  bawah  garis  kemiskinan  atau  tak  cukup memenuhi  kebutuhan  pangan,  sandang,  papan,  kesehatan, perumahan, dan pendidikan yang dibutuhkan untuk bisa hidup dan bekerja. Kebutuhan mendasar minimum diartikan sebagai ukuran  keuangan  dalam  bentuk  uang  dan  nilainya  dinamakan dengan  garis  kemiskinan.  Penduduk  yang  memiliki  rata-rata pendapatan/  pengeluaran  per  kapita  per  bulan  dibawah  garis kemiskinan digolongkan sebagai penduduk miskin.

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber data
Sumber  data  yang  digunakan  dalam    penelitian  ini  adalah data  sekunder  yang  diperoleh  dari  TNP2K  melalui  Badan Perencanaan  Pembangunan  Kota  (BAPEKKO)  Surabaya (penelitian Dr. Sutikno, M.Si) mengenai indikator kesejahteraan  penduduk  Kota  Surabaya  pada  tingkat kesejahteraan  yang  tergolong  rendah.  Unit  penelitian  yang digunakan  adalah  kelurahan  di  Kota  Surabaya  yang  tercatat sebanyak 154 kelurahan.

## B. Variabel Penelitian
Variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah sebagai berikut.
Tabel 2. Variabel Penelitian Variabel Keterangan X 1 Persentase Tidak Sekolah X 2 Persentase Status Kepemilikan Bangunan Tempat Tinggal X 3 Rata-Rata Luas Lantai X 4 Persentase Jenis Lantai Terluas X 5 Persentase Jenis dinding Terluas X 6 Persentase Kualitas Dinding Terluas X 7 Persentase Jenis Atap Terluas X 8 Persentase Jumlah Kamar Tidur X 9 Persentase Sumber Air Minum X 10 Persentase Daya Listrik Yang Terpasang X 11 Persentase Bahan Bakar Memasak X 12 Persentase Fasilitas Bab X 13 Persentase Jenis Kloset X 14 Persentase Tempat Pembuangan Akhir Tinja X 15 Persentase Tidak Memiliki Kulkas X 16 Persentase Tidak Memiliki Ac X 17 Persentase Tidak Memiliki Pemanas Air X 18 Persentase Tidak Memiliki Sambungan Telepon X 19 Persentase Tidak Memiliki Televisi X 20 Persentase Tidak Memiliki Emas/Tabungan X 21 Persentase Tidak Memiliki Komputer X 22 Persentase Tidak Memiliki Sepeda X 23 Persentase Tidak Memiliki Sepeda Motor X 24 Persentase Tidak Memiliki Mobil X 25 Persentase Tidak Memiliki Rumah Lain X 26 Persentase Buruh/Karyawan/Pegawai Swasta X 27 Persentase kehamilan X 28 Persentase jumlah cacat X 29 Persentase penyakit kronis /menahun

## C. Tahapan  Analisa Data
Tahapan  analisa  data  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini adalah sebagai berikut.
1. Pra pemrosesan data
i. Memilih  variabel  yang  akan  digunakan.  Data indikator  kesejahteraan  penduduk  Kota  Surabaya terdiri  dari  dua  jenis  yaitu  data  individu  dan  data rumah  tangga.  Namun  dikarenakan  tidak  semua variabel akan digunakan maka dilakukan pemilihan  untuk  masing-masing  variabel  pada data  individu  dan  data  rumah  tangga.  Pada tahapan  ini  terpilih  5  variabel  individu  dan  23 variabel rumah tangga.
ii. Memilih  tingkat  kesejahteraan.  Data  indikator kesejahteraan  penduduk  Kota  Surabaya  terdiri dari  4  tingkatan.  Pada  penelitian  ini  hanya digunakan data individu dan rumah tangga tingkat
kesehteraan I dimana tingkatan tersebut merumapakan tingkat kesejahteraan terendah.
iii. Mengatasi missing  value. Mengatasi missing value dilakukan  dengan  menggunakan  metode imputasi listwise serta imputasi median untuk data numerik dan imputasi modus untuk data kategorik pada variabel yang telah terpilih sebelumnya.
iv. Mengkategorikan variabel. Masing-masing variabel  kategorik  pada  data  memiliki  jumlah kategorik  yang    bervariasi  sehingga  dilakukan penyetaraan  dengan  mengkategorikan  kembali masing-masing  variabel  menjadi  kategori  rendah dan kategori tinggi.
v. Mengagregatkan  data.  Proses  agregat  data dilakukan  untuk  masing-masing  data  individu yang  berjumlah  142672  dan  rumah  tangga  yang berjumlah  29346  di  agregat  menjadi  data persentase  tiap  kelurahan  yang  berjumlah  154. Proses  agregrat  dilakukan  dengan  rumus  sebagai berikut.
% 100 i - ke kelurahan pada TK1 ruta Banyaknya i - ke kelurahan pada Xj kriteria dengan ruta Banyaknya   ij X
2. Mendeskripsikan  data  dengan    menggunakan  mean, varians, dan boxplot.
3. Melakukan  analisis  biplot  dengan  tahapan  sebagai berikut.
i. Menyusun  data  sebagai  matriks  X  berukuran (n×p),  dimana  n  adalah  kelurahan  Kota  Surabaya yang  berjumlah  154  dan  p  adalah  variabel karakteristik  kesejahteraan  yang  berjumlah  29. Sehingga  akan  didapatkan  matriks    X  berukuran (154×29).
ii. Menguraikan  matriks  X  menjadi  matriks  L(r×r), A(p×r) dan U(n×r) menggunakan metode Singular Value Decomposition (SVD) dengan rumus 2.1. iii. Membuat  matriks  G  dan  H’  dengan  mengambil nilai 0 ≤ α ≤ 1, dimana G = UL α dan H = L 1-α A’. iv. Membuat  matriks  G2  dan  H2  dengan  mengambil dua kolom pertama dari masing-masing matriks G dan H.
v. Menghitung  keragaman  yang  dapat  diterangkan oleh biplot dengan rumus 2.5.
vi. Menginterpretasi grafik biplot yang terbentuk.
4. Melakukan uji Anova satu arah untuk membandingkan  kelompok  kelurahan  hasil  analisis biplot.

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## A.  Statistika  Deskriptif  Penduduk  Miskin  Tiap  Kelurahan  di Kota Surabaya
Sebelum  melakukan  analisis  lebih  lanjut,  eksplorasi  data variabel  yang  diteliti  menjadi  hal  yang  penting  untuk dilakukan terlebih dahulu. Tujuan eksplorasi data adalah untuk mengetahui gambaran umum karakteristik rumah tangga TK I tiap  kelurahan  di  Kota  Surabaya  berdasarkan  indikator kesejahteraan.
Tabel 3. Statistika Deskriptif Rumah Tangga TK I Tiap Kelurahan di Kota Surabaya Variable Mean Var Min Max Persentase Tidak Sekolah (x1) 6,63 7,71 1,80 18,05 Persentase Status Kepemilikan Bangunan Tempat Tinggal (x2) 44,48 556,80 0,00  100,00 Rata-Rata Luas Lantai (x3) 33,79 187,05 10,19 76,16 Persentase Jenis Lantai Terluas (x4) 28,79 261,69 0,00 81,08 Persentase Kualitas Dinding Terluas (x5) 13,39 169,41 0,00 87,18 Persentase Jenis Dinding Terluas (x6) 81,26 193,83 22,34  100,00 Persentase Jenis Atap Terluas (x7) 40,07 313,49 2,98 81,82 Persentase Jumlah Kamar Tidur (x8) 61,26 477,95 0,00 92,16 Persentase Sumber Air Minum (x9) 9,16 193,41 0,00 91,35 Persentase Bahan Bakar Memasak (x10) 96,55 34,42 53,43  100,00 Persentase Fasilitas Bab (x11) 51,13 591,28 0,00 93,59 Persentase Jenis Kloset (x12) 7,72 197,04 0,00 83,33 Persentase Tempat Pembuangan Akhir Tinja (x13) 12,04 272,90 0,00 90,00 Persentase Tidak Memiliki Kulkas (x14) 77,95 104,88 44,44  100,00 Persentase Tidak Memiliki Ac (x15) 99,81 0,22 97,53  100,00 Persentase Tidak Memiliki Pemanas Air (x16) 99,88 0,13 97,78  100,00 Persentase Tidak Memiliki Sambungan Telepon (x17) 99,63 6,95 68,00  100,00 Persentase Tidak Memiliki Televisi (x18) 12,04 142,60 0,00 98,24 Persentase Tidak Memiliki Emas/Tabungan (x19) 97,49 16,26 76,06  100,00 Persentase Tidak Memiliki Komputer (x20) 98,41 3,75 87,18  100,00 Persentase Tidak Memiliki Sepeda (x21) 50,97 439,39 7,14 98,72 Persentase Tidak Memiliki Sepeda Motor (x22) 43,75 236,94 12,82 92,43 Persentase Tidak Memiliki Mobil (x23) 99,99 0,01 99,44  100,00 Persentase Tidak Memiliki Rumah Lain (x24) 98,85 4,47 87,04  100,00 Persentase Buruh/Karyawan/Pegawai Swasta (x25) 89,06 30,47 71,03  100,00 Persentase kehamilan (x26) 0,49 0,56 0,00 5,50 Persentase jumlah cacat (x27) 1,06 0,63 0,00 5,56 Persentase penyakit kronis /menahun (x28) 4,80 13,29 0,26 25,00
Ket : ‘Var’ menunjukkan Varians, ‘Min’ menunjukkan Minimum, dan ‘Max’ menunjukkan Maksimum.

## B.  Hasil Analisis Biplot
Biplot  merupakan  teknik  statistika  deskriptif  yang menyajikan secara simultan n objek pengamatan dan p peubah dalam ruang bidang datar, sehingga ciri-ciri peubah dan objek pengamatan serta posisi relatif antar objek pengamatan dengan peubah dapat dianalisis. Berikut hasil analisis biplot kelurahan di Surabaya yang disajikan pada Gambar 1.
Gambar 1. Biplot.
Tabel 4. Kelompok Kelurahan di Kota Surabaya Kel Kelurahan Karakteristik I Pucang Sewu, Gubeng, Airlangga,
Mojo, Sawunggaling, Darmo, Gunungsari, Dukuh Pakis, Dukuh Kupang, Jajar Tunggal, Banyu Urip, Kupang Krajan, Sawahan, Tegalsari, Kedungdoro, Genteng, Peneleh, Kapasari, Pacar Keling, Ploso, Kapasmadya Baru, Tambakrejo, Simokerto, Sidodadi, Simolawang, Ampel, Sidotopo, Pegirian, Wonokusumo, Ujung, Bongkaran, Nyamplungan, Krembangan Utara, Perak Timur, Perak Utara, Tembok Dukuh, Bubutan, Alon-Alon Centong, Gundih, Jepara, Dupak, Morokrembangan, Perak Barat, Kemayoran, Krembangan Selatan, Romokalisari
Persentase Sumber Air Minum (X 9 ), Persentase
Jenis Kloset (X 12 ), Persentase Tidak Memiliki Kulkas (X 14 ), Persentase Tidak Memiliki Ac (X 15 ), Persentase Tidak Memiliki Televisi (X 18 ), Persentase Tidak Memiliki Komputer (X 20 ), Persentase Tidak Memiliki Sepeda (X 21 ), Persentase Tidak Memiliki Sepeda Motor (X 22 ), Persentase kehamilan (X 26 ), Persentase penyakit kronis /menahun (X 28 ) II
Karangpilang, Kedurus, Balas Klumprik, Babatan, Wiyung, Bangkingan, Lidah Wetan, Lidah Kulon, Jeruk, Lakarsantri, Made, Bringin, Sambikerep, Karangpoh, Manukan Wetan, Banjar Sugihan, Tandes, Suko Manunggal, Pakis, Putat Jaya, Sidotopo Wetan, Bulak, Sukolilo Baru, Asemrowo, Genting Kalianak, Tambak Sarioso, Kandangan, Tambak Oso Wilangon, Babat Jerawat, Pakal, Benowo
Persentase Tidak Sekolah (X 1 ), Persentase Status Kepemilikan Bangunan Tempat Tinggal (X 2 ), Persentase Jenis Lantai Terluas (X 4 ), Persentase Tempat Pembuangan Akhir Tinja (X 13 ), Persentase Tidak Memiliki Sambungan Telepon (X 17 ), Persentase Tidak Memiliki Rumah Lain (X 24 ), Persentase jumlah cacat (X 27 ) Ket : ‘Kel’ menunjukkan Kelompok
III
Warugunung, Kebraon, Kebonsari, Jambangan, Karah, Dukuh Menanggal, Menanggal, Gunung Anyar, Gunung Anyar Tambak, Medokan Ayu, Wonorejo, Medokan Semampir, Keputih, Gebang Putih, Mulyorejo, Kejawen Putih Tambak, Kalisari, Dukuh Sutorejo, Pradahkali Kendal, Sumur Welut, Lontar, Balongsari, Manukan Kulon, Putat Gedhe, Sono Kwijenan, Tanjungsari, Simomulyo Baru, Dukuh Setro, Tanah Kali Kedinding, Bulak Banteng, Tambak Wedi, Kenjeran, Kedung Cowek, Sememi
Rata-Rata Luas Lantai  (X 3 ), Persentase Jenis Atap Terluas (X 7 ), Persentase Tidak Memiliki Pemanas Air (X 16 ), Persentase Tidak Memiliki Mobil (X 23 )
IV
Pagesangan, Gayungan, Ketintang, Siwalankerto, Jemur Wonosari, Margorejo, Bendul Merisi, Sidosermo, Kutisari, Kendangsari, Tenggilis Mejoyo, Panjang Jiwo, Rungkut Menanggal, Rungkut Tengah, Rungkut Kidul, Penjaringan Sari, Kedung Baruk, Kali Rungkut, Nginden Jangkungan, Semolowaru, Klampis Ngasem, Menur Pumpungan, Manyar Sabrangan,
Kalijudan, Barata Jaya, Kertajaya,
Wonokromo, Jagir, Ngagel Rejo, Ngagel, Simomulyo, Petemon, Keputran, Dr. Soetomo, Wonorejo, Embong Kaliasin, Ketabang, Pacar Kembang, Tambaksari, Rangkah, Gading, Kapasan
Persentase Kualitas Dinding Terluas (X 5 ), Persentase Jenis Dinding Terluas (X 6 ), Persentase Jumlah Kamar Tidur (X 8 ), Persentase Bahan Bakar Memasak (X 10 ), Persentase Fasilitas Bab (X 11 ), Persentase Tidak Memiliki Emas/Tabungan (X 19 ), Persentase Buruh / Karyawan / Pegawai Swasta (X 25 )

## Ket : ‘Kel’ menunjukkan Kelompok
1. Kemiripan  relatif  antar  kelurahan  di  Surabaya dan  Nilai variabel karakteristik pada kelurahan.
Gambar 2. Persebaran kelompok kelurahan di Kota Surabaya.
Dari  hasil  analisis  biplot  kelurahan  terbagi  menjadi  4 kelompok  yang  ditentukan  berdasarkan  kesamaan  sifat  dari karakteristik  yang  terletak  pada  kuadran  I  –  IV.  Sehingga didapatkan  hasil  kelurahan  di  Kota  Surabaya  yang  memiliki kemiripan disajikan pada Tabel 4.
Dari  Tabel  4  dapat  diketahui  bahwa  kelurahan  yang termasuk  ke  dalam  kelompok  1  yang  terdiri  dari  Kelurahan Pucang  Sewu  hingga  Kelurahan  Romokaliasem  memiliki kemiripan  sifat  berdasarkan  karakteristik  Persentase  Sumber Air  Minum  hingga  Persentase  penyakit  kronis  /menahun. Kemudian  kelurahan  yang  termasuk  ke  dalam  kelompok  2 yang  terdiri  dari  Kelurahan  Karang  Pilang  hingga  Kelurahan Benowo  memiliki  kemiripan  sifat  berdasarkan  karakteristik Persentase  Tidak  Sekolah  hingga  Persentase  jumlah  cacat. Kelurahan  yang  termasuk  ke  dalam  kelompok  3  yang  terdiri dari  Kelurahan  Warugunung  hingga  Kelurahan  Sememi memiliki  kemiripan  sifat  berdasarkan  karakteristik  Rata-Rata Luas  Lantai  hingga  Persentase  Tidak  Memiliki  Mobil. Kelurahan  yang  termasuk  ke  dalam  kelompok  4  yang  terdiri dari  Kelurahan  Pagesangan  hingga  Kelurahan  Kapasan memiliki  kemiripan  sifat  berdasarkan  karakteristik  Persentase Kualitas Dinding Terluas hingga Persentase Buruh / Karyawan / Pegawai Swasta.
Persebaran  kelompok  kelurahan  tersebut  dapat  dilihat secara visual dalam bentuk peta seperti Gambar 2.
Dari gambar 2 dapat dilihat bahwa kelompok 1 sebagian besar  terdiri  dari  kelurahan  di  Surabaya  bagian  Utara, kelompok 2 sebagian besar terdiri dari kelurahan di Surabaya bagian Barat, kelompok 3 sebagian besar terdiri dari kelurahan di  Surabaya  bagian  Timur,  dan  kelompok  4  sebagian  besar terdiri dari kelurahan di Surabaya bagian Selatan.
2. Keragaman variabel karakteristik.
Nilai keragaman dilihat dari panjang vektor yang terbentuk. Jika  vektor  yang  terbentuk  pendek,  berarti  tingkat  kergaman yang  diberikan  kecil,  sedangkan  vektor  yang  panjang menunjukkan  bahwa  keragamannya  besar.  Pada  gambar  1 terlihat bahwa variabel yang digambarkan dengan vektor yang panjang  terdiri  dari  Persentase  Status  Kepemilikan  Bangunan Tempat Tinggal (X 2 ), Rata-Rata Luas Lantai  (X 3 ), Persentase Jenis  Lantai  Terluas  (X 4 ),  Persentase  Jenis  Dinding  Terluas (X 6 ),  Persentase  Jenis  Atap  Terluas  (X 7 ),  Persentase  Jumlah
Kamar  Tidur  (X 8 ),  Persentase  Fasilitas  Bab  (X 11 ),  Persentase Jenis  Kloset  (X 12 ),  Persentase  Tempat  Pembuangan  Akhir Tinja  (X 13 ),  Persentase  Tidak  Memiliki  Sepeda  (X 21 ), Persentase  Tidak  Memiliki  Sepeda  Motor  (X 22 ).  Sedangkan variabel lainnya digambarkan dengan vektor yang pendek. Hal ini  menunjukkan  bahwa  variabel  lainnya  tidak  terlalu beragam.
Tabel 5.
Perbandingan Karakteristik Antar Kelompok Kelurahan di Kota Surabaya
Variabel KEL 1 KEL 2 KEL 3 KEL 4 F x1 Mean 7,10 6,95 6,40 6,04 1,31 Stdev 2,12 3,42 3,22 2,44 x2 Mean 41,51 46,01 46,14 45,24 0,35 Stdev 18,16 24,62 26,00 26,43 x3 Mean 31,66 31,39 35,47 36,60 1,48 Stdev 12,38 14,99 15,30 12,30 x4 Mean 27,18 27,12 33,93 27,67 1,49 Stdev 13,65 14,46 19,54 16,68 x5 Mean 13,87 14,23 12,85 12,67 0,13 Stdev 11,94 11,85 16,67 12,01 x6 Mean 83,13 78,28 79,10 83,23 1,33 Stdev 8,83 16,53 15,59 14,73 x7 Mean 39,29 34,28 36,91 47,89 4,56* Stdev 18,20 16,70 17,30 16,02 x8 Mean 65,07 63,57 58,35 57,68 1,16 Stdev 18,62 24,24 24,91 20,46 x9 Mean 8,41 8,48 8,32 11,17 0,40 Stdev 14,41 13,36 9,45 16,77 x10 Mean 94,45 96,24 98,03 97,90 3,64* Stdev 9,18 4,95 1,80 2,48 x11 Mean 53,20 53,22 48,25 49,60 0,40 Stdev 23,03 25,42 27,15 22,92 x12 Mean 12,39 5,85 7,49 4,22 2,86* Stdev 18,24 7,00 16,63 8,41 x13 Mean 13,94 10,92 10,30 12,23 0,37 Stdev 16,92 12,94 21,73 13,78 x14 Mean 80,52 80,88 74,45 75,72 4,06* Stdev 8,25 10,83 11,10 9,97 x15 Mean 99,82 99,91 99,73 99,80 0,93 Stdev 0,37 0,24 0,63 0,54 x16 Mean 99,84 99,95 99,88 99,88 0,57 Stdev 0,40 0,13 0,42 0,37 x17 Mean 99,16 99,61 99,92 99,92 0,79 Stdev 4,73 0,94 0,41 0,44 x18 Mean 12,88 15,49 9,40 10,63 1,74 Stdev 10,59 17,74 8,07 10,04 x19 Mean 97,46 97,86 97,31 97,38 0,12 Stdev 3,97 4,30 4,20 3,88 x20 Mean 98,64 98,57 98,32 98,11 0,64 Stdev 1,10 1,91 2,56 2,11 x21 Mean 54,16 56,14 47,25 46,52 2,03 Stdev 20,45 18,76 21,77 21,65 x22 Mean 45,29 46,14 41,72 41,90 0,81 Stdev 13,35 16,64 16,41 15,77 x23 Mean 99,98 99,98 100,00 99,99 0,62 Stdev 0,08 0,10 0,00 0,07 x24 Mean 99,34 98,94 98,33 98,66 1,66 Stdev 0,89 2,20 3,06 2,02 x25 Mean 89,91 88,84 88,41 88,83 0,56 Stdev 4,40 5,91 6,35 5,68 x26 Mean 0,70 0,41 0,27 0,50 2,39 Stdev 0,97 0,74 0,31 0,70 x27 Mean 0,91 1,07 1,12 1,17 0,91 Stdev 0,55 0,74 0,88 0,97 x28 Mean 4,60 3,19 5,67 5,55 3,52* Stdev 2,69 2,42 4,71 4,02
Ket : *) Signifikan pada α=5 %

## C.  Perbandingan Kelompok Kelurahan di Kota Surabaya
Untuk  mengetahui  apakah  terdapat  perbedaan  karakteristik antar  kelompok  di  Surabaya  maka  pada  penelitian  ini dilakukan  perbandingan  dengan  menggunakan  uji  anova  satu arah.  Hasil  uji  anova  satu  arah  dengan  menggunakan  minitab disajikan dalam Tabel 5.
Tabel  5  menunjukkan  bahwa  untuk  Persentase  Tidak Sekolah  (X 1 ),  Persentase  Status  Kepemilikan  Bangunan Tempat Tinggal (X 2 ), Rata-Rata Luas Lantai  (X 3 ), Persentase Jenis Lantai Terluas (X 4 ), Persentase Kualitas Dinding Terluas (X 5 ),  Persentase  Jenis  Dinding  Terluas  (X 6 ),  Persentase Jumlah  Kamar  Tidur  (X 8 ),  Persentase  Sumber  Air  Minum (X 9 ),  Persentase  Fasilitas  Bab  (X 11 ),  Persentase  Tempat Pembuangan Akhir Tinja (X 13 ), Persentase Tidak Memiliki Ac (X 15 ),  Persentase  Tidak  Memiliki  Pemanas  Air  (X 16 ), Persentase  Tidak  Memiliki  Sambungan  Telepon  (X 17 ), Persentase  Tidak  Memiliki  Televisi  (X 18 ),  Persentase  Tidak Memiliki  Emas/Tabungan  (X 19 ),  Persentase  Tidak  Memiliki Komputer  (X 20 ),  Persentase  Tidak  Memiliki  Sepeda  (X 21 ), Persentase  Tidak  Memiliki  Sepeda  Motor  (X 22 ),  Persentase Tidak  Memiliki  Mobil  (X 23 ),  Persentase  Tidak  Memiliki Rumah  Lain  (X 24 ),  Persentase  Buruh/Karyawan/Pegawai Swasta  (X 25 ),  Persentase  kehamilan  (X 26 ),  Persentase  jumlah cacat  (X 27 )  tidak  terdapat  perbedaan  yang  signifikan  untuk keempat  kelompok.  Sedangkan  untuk  variabel  karakteristik lainnya memiliki pebedaan antar kelompok.
Untuk Persentase Jenis Atap Terluas (X 7 ) memiliki rata-rata paling  besar  pada  kelompok  4  dibandingkan  kelompok lainnya.  Artinya kelurahan  yang termasuk kedalam  kelompok 4  memiliki  persentase  rumah  tangga  TK  1  dengan  jenis  atap berkualitas  rendah  lebih  tinggi  dibandingkan  kelurahan  yang tergolong  pada  kelompok  lainnya.  Untuk  Persentase  Bahan Bakar  Memasak  (X 10 )  memiliki  rata-rata  paling  besar  pada kelompok  3  dibandingkan  kelompok  lainnya.  Untuk Persentase  Jenis  Kloset  (X 12 )  memiliki  rata-rata  paling  besar pada  kelompok  1  dibandingkan  kelompok  lainnya.  Untuk Persentase  Tidak  Memiliki  Kulkas  (X 14 )  memiliki  rata-rata paling  besar  pada  kelompok  2  dibandingkan  kelompok lainnya.  Untuk  Persentase  penyakit  kronis  /menahun  (X 28 ) memiliki rata-rata paling besar pada kelompok 3 dibandingkan kelompok lainnya.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Hasil  penelitian  dengan  menggunakan  analisis  biplot didapatkan  bahwa  kelurahan  Pucang  Sewu,  Gubeng, Airlangga,  Mojo,  Sawunggaling,  Darmo,  Gunungsari,  Dukuh Pakis,  Dukuh  Kupang,  Jajar  Tunggal,  Banyu  Urip,  Kupang Krajan,  Sawahan,  Tegalsari,  Kedungdoro,  Genteng,  Peneleh, Kapasari, Pacar Keling, Ploso, Kapasmadya Baru, Tambakrejo,  Simokerto,  Sidodadi,  Simolawang,  Ampel, Sidotopo,  Pegirian,  Wonokusumo,  Ujung,  Bongkaran, Nyamplungan, Krembangan Utara, Perak Timur, Perak Utara, Tembok  Dukuh,  Bubutan,  Alon-Alon  Centong,  Gundih, Jepara,  Dupak,  Morokrembangan,  Perak  Barat,  Kemayoran, Krembangan  Selatan,  Romokalisari  memiliki  kemirpan dikarenakan karakteristik Persentase Sumber Air Minum (X9), Persentase  Jenis  Kloset  (X12),  Persentase  Tidak  Memiliki
Kulkas  (X14),  Persentase  Tidak  Memiliki  Ac  (X15), Persentase  Tidak  Memiliki  Televisi  (X18),  Persentase  Tidak Memiliki Komputer (X20), Persentase Tidak Memiliki Sepeda (X21),  Persentase  Tidak  Memiliki  Sepeda  Motor  (X22), Persentase  kehamilan  (X26),  Persentase  penyakit  kronis /menahun (X28).
Kelurahan  Karangpilang,  Kedurus,  Balas  Klumprik, Babatan,  Wiyung,  Bangkingan,  Lidah  Wetan,  Lidah  Kulon, Jeruk,  Lakarsantri,  Made,  Bringin,  Sambikerep,  Karangpoh, Manukan  Wetan,  Banjar  Sugihan,  Tandes,  Suko  Manunggal, Pakis,  Putat  Jaya,  Sidotopo  Wetan,  Bulak,  Sukolilo  Baru, Asemrowo,  Genting  Kalianak,  Tambak  Sarioso,  Kandangan, Tambak  Oso  Wilangon,  Babat  Jerawat,  Pakal,  Benowo memiliki kemirpan dikarenakan karakteristik Persentase Tidak Sekolah  (X1),  Persentase  Status  Kepemilikan  Bangunan Tempat  Tinggal  (X2),  Persentase  Jenis  Lantai  Terluas  (X4), Persentase  Tempat  Pembuangan  Akhir  Tinja  (X13), Persentase  Tidak  Memiliki  Sambungan  Telepon  (X17), Persentase  Tidak  Memiliki  Rumah  Lain  (X24),  Persentase jumlah cacat (X27).
Kelurahan  Warugunung,  Kebraon,  Kebonsari,  Jambangan, Karah,  Dukuh  Menanggal,  Menanggal,  Gunung  Anyar, Gunung  Anyar  Tambak,  Medokan  Ayu,  Wonorejo,  Medokan Semampir, Keputih, Gebang Putih, Mulyorejo, Kejawen Putih Tambak, Kalisari, Dukuh Sutorejo, Pradahkali Kendal, Sumur Welut,  Lontar,  Balongsari,  Manukan  Kulon,  Putat  Gedhe, Sono Kwijenan, Tanjungsari,  Simomulyo Baru,  Dukuh Setro, Tanah  Kali  Kedinding,  Bulak  Banteng,  Tambak  Wedi, Kenjeran,  Kedung  Cowek,  Sememi  memiliki  kemirpan dikarenakan  karakteristik  Rata-Rata  Luas  Lantai    (X3), Persentase  Jenis  Atap  Terluas  (X7),  Persentase  Tidak Memiliki  Pemanas  Air  (X16),  Persentase  Tidak  Memiliki Mobil (X23).
Kelurahan Pagesangan, Gayungan,
Ketintang, Siwalankerto,  Jemur  Wonosari,  Margorejo,  Bendul  Merisi, Sidosermo, Kutisari, Kendangsari, Tenggilis Mejoyo, Panjang Jiwo,  Rungkut  Menanggal,  Rungkut  Tengah,  Rungkut  Kidul, Penjaringan  Sari,  Kedung  Baruk,  Kali  Rungkut,  Nginden Jangkungan, Semolowaru, Klampis Ngasem, Menur Pumpungan,  Manyar  Sabrangan,  Kalijudan,  Barata  Jaya, Kertajaya,  Wonokromo,  Jagir,  Ngagel  Rejo,  Ngagel, Simomulyo,  Petemon,  Keputran,  Dr.  Soetomo,  Wonorejo, Embong  Kaliasin,  Ketabang,  Pacar  Kembang,  Tambaksari, Rangkah,  Gading,  Kapasan  memiliki  kemirpan  dikarenakan karakteristik  Persentase  Kualitas  Dinding  Terluas  (X5), Persentase  Jenis  Dinding  Terluas  (X6),  Persentase  Jumlah Kamar  Tidur  (X8), Persentase  Bahan  Bakar  Memasak  (X10), Persentase  Fasilitas  Bab  (X11),  Persentase  Tidak  Memiliki Emas/Tabungan  (X19),  Persentase  Buruh/Karyawan/Pegawai Swasta (X25).

## B. Saran
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  saran  yang dapat  diberikan  untuk  Pemerintah  Kota  Surabaya  yakni harapannya  berdasarkan  karakteristik  wilayah  masing-masing kelurahan  dapat  dijadikan  prioritas  dalam  mengatasi  masalah kesejahteraan  yakni  kemiskinan.  Sementara,  saran  bagi pengembangan  penelitian  selanjutnya  yakni  pemilihan variabel  yang  digunakan  dapat  mempertimbangkan  variabel berdasarkan unit analisis individu.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] BKKBN,  “Kesejahteraan,  Kemiskinanm  dan  Program  KB  di  Jawa Barat,” 2011.
[2] World Bank, “World Development Report,” Washington DC, 2008.
[3] Dewi,  “Metode  Cluster  Ensemble  Untuk  Pengelompokkan  Desa Perdesaan di Provinsi Riau,” Surabaya, 2012.
[4] Y. P. Irfandi, “Algoritma squeezer untuk Pengelompokan Tanaman Jeruk  Hasil  Fusi  Berdasarkan  Karakter  Kualitatif  dan  Kuantitatif,” Surabaya, 2016.
[5] J.  F.  Hair,  W.  C.  Black,  J.  B.  Babin,  and  E.  R.  Anderson, Multivariate  Data  Analysis ,  7th  ed.  New  Jersey:  Prentice  Hal,  Inc, 2009. [6]
BAPPENAS, “Rencana Strategis Penanggunalangan Kemiskinan di Indonesia,” Jakarta, 2004.
[7] R. A. Johnson and D. W. Wichern, Applied Multivariate Statistical
Analysis , 6th ed. Pearson Education, Inc, 2007.
[8] Z. He, X. Xu, and S. Deng, “Squeezer: An Efficient Algorithm for Clustering Categorical Data,” J. Comput. Sci. Technol. , vol. 17, no. 5, pp. 611–624, 2002.
[9]
H.  Sinaga, Membangun  Jaminan  Sosial  Menuju  Negara Kesejahteraan . Jakarta: CV. Jaya Media Network, 2009.
[10] BPS,  “BPS,” surabayakota.bps.go.id ,  2014.  [Online].  Available: http://surabayakota.bps.go.id. [Accessed: 15-Sep-2017].