## Analisis Pengelompokan Mengenai Perubahan Struktur Kependudukan Dalam Menghadapi Era Bonus Demografi Di Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Timur
Meita Nike Harmanto, Agnes Tuti Rumiati, dan Kresnayana Yahya Jurusan Statistika, Fakultas MIPA, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia e-mail : agnes_tuti@statistika.its.ac.id, kresnayana@statistika.its.ac.id
Abstrak —Pembangunan  perlu  didasarkan  pada  realita kependudukan  secara  berkelanjutan.  Bonus  demografi terjadi  karena  jumlah  penduduk  usia  produktif  (15-64 tahun) di suatu wilayah jauh lebih besar jika dibandingkan dengan  penduduk  usia  nonproduktif  (0-14  tahun  dan  65 tahun keatas). Struktur  penduduk di  Provinsi Jawa Timur didominasi oleh penduduk usia produktif pada periode 2010- 2020.  Tujuan  penelitian  ini  membandingkan  tiga  kondisi yang  berbeda  untuk  mengetahui  perubahan  struktur kependudukan  periode  2010,  2014  dan  2020  berdasarkan proyeksi  penduduk  hasil  SP  2010.  Rasio  ketergantungan terus  mengalami  penurunan  sehingga  beban  tanggungan penduduk usia produktif menjadi berkurang. Variabel yang digunakan  adalah  kependudukan,  ekonomi,  kesejahteraan penduduk (pendidikan dan kesehatan) serta ketenagakerjaan.  Berdasarkan  hal  tersebut  dilakukan analisis faktor sehingga didapatkan tiga faktor utama yaitu faktor  pembagunan  manusia,  kualitas  dan  kuantitas penduduk  serta  perekonomian  sektor  manufaktur.  Hasil pengelompokkan  dengan Ward’s  Method berdasarkan faktor  utama  pada  masing-masing  tahun  2010  dan  2014 serta  tahun  2020  (variabel  kependudukan)  didapatkan  3 kelompok.  Variabel  kependudukan  cukup  penting  dalam perubahan  transisi  demografi,  dimana  kelompok  1 merupakan daerah pertanian kelompok 2 daerah perdagangan  dan  jasa  serta  kelompok  3  daerah  industri. Variabel  pembeda  antar  kelompok  adalah  kepadatan penduduk dan jumlah pekerja jasa di tahun 2010 dan 2014, sedangkan  di  tahun  2020  adalah  jumlah  penduduk perkotaan .
Kata  Kunci — Bonus  Demografi,  Jawa  Timur,  Analisis Faktor, dan Ward’s  Method.

## I. P ENDAHULUAN
rovinsi  yang  selalu  mengalami  kenaikan  jumlah penduduk tiap tahun salah satunya yaitu Provinsi Jawa Timur. Pada tahun 2011 jumlah penduduk sebanyak 37,8 juta jiwa dan meningkat hingga mencapai 38,6 juta jiwa di tahun  2014.  Berdasarkan  visualisasi  piramida  penduduk Jawa Timur tahun 2014, tampak seperti gentong terbalik. Artinya, penduduk Jawa Timur didominasi oleh kelompok usia produktif (15-64 tahun) dan kelompok anak-anak (di bawah  15  tahun).  Fenomena  ini  menandakan  bahwa Provinsi  Jawa  Timur  telah  memasuki  era  bonus demografi,  dimana  komposisi  penduduk  usia  produktif sebesar 68,44 persen [1].
Ledakan  penduduk  yang  tinggi  dan  struktur  usia produktif  yang  besar  akan  berdampak  pada  ekonomi, kesejahteraan  penduduk  dan  ketenagakerjaan.  Penelitian
mengenai  hubungan  timbal  balik  antara  variabel kependudukan  dan  ekonomi  yang  dipengaruhi  oleh variabel pendidikan dan sosial budaya pernah diteliti oleh Suparman,  Hasanah  dan  Afrianti  [2].  Metode  yang digunakan adalah analisis faktor dan cluster yang pernah dilakukan  oleh  Faruddin  mengenai  perubahan  sosial, ekonomi  dan  pertanian  di  Provinsi  Jawa  Timur  [3]. Pendekatan  analisis  faktor  untuk  mendapatkan  variabel utama  yang  diduga  melandasi  variabel  kependudukan, ekonomi,  kesejahteraan  penduduk  dan  ketenagakerjaan. Kemudian,  kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa  Timur  akan dikelompokan  menggunakan cluster  analysis dengan Ward’s  Method untuk  mengetahui  kondisi  struktur kependudukan  di  setiap  wilayah.  Pada  penelitian  ini diharapkan  memberikan  gambaran  perubahan  struktur kependudukan,  ekonomi,  kesejahteraan  penduduk  dan ketenagakerjaan berdasarkan ketiga kondisi yang berbeda yaitu  tahun  2010,  2014  dan  2020  sehingga  dapat membantu  pemerintah  Provinsi  Jawa  Timur  untuk menerapkan kebijakan dalam meningkatkan Sumber Daya Manusia  (SDM)  serta  pemerataan  pembangunan  di kabupaten/kota Provinsi Jawa Timur.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## Bonus Demografi
Pengertian bonus demografi adalah rasio ketergantungan  menurun  secara  berkelanjutan,  dimana penduduk  usia  produktif  (15-64  tahun)  meningkat daripada  usia  nonproduktif  (0-14  tahun  dan  65  tahun keatas). Rujukan [4] menjelaskan bonus demografi terjadi karena  penurunan  kelahiran  yang  dalam  jangka  panjang menurunkan proporsi penduduk muda sehingga investasi untuk  pemenuhan  kebutuhannya  berkurang  dan  sumber daya  dapat  dialihkan  kegunaannya  untuk  memacu pertumbuhan  ekonomi  dan  peningkatan  kesejahteraan keluarga.

## Indikator Kependudukan
Kemajuan  suatu  bangsa  diukur  berdasarkan  indikator kependudukan  seperti  jumlah,  pertumbuhan,  komposisi dan  distribusi  penduduk.  Indikator  tersebut  berpengaruh terhadap  berbagai  bidang  kehidupan  seperti  ekonomi, sosial,  politik,  lingkungan  dan  budaya.  Semua  rencana pembangunan  memerlukan  data  kependudukan  seperti jumlah,  persebaran,  komposisi  menurut  umur  maupun
P
jenis  kelamin,  dan  data  kependudukan  lainnya  yang relevan [5].
Secara umum keterkaitan perubahan struktur umur dan pendidikan  dapat  meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi dan kesejahteraan [6]. Penelitian ini menggunakan empat aspek  yang  saling  terkait  yaitu  kependudukan,  ekonomi, kesejahteraan penduduk (pendidikan dan kesehatan) serta ketenagakerjaan.

## A. Piramida Penduduk
Komposisi  penduduk  salah  satunya  dapat  dilihat berdasarkan  umur,  dimana  penduduk  usia  produktif  dan penduduk  usia  nonproduktif  yang  digambarkan  dalam bentuk  piramida  penduduk  [7]. Piramida  penduduk biasanya  menyajikan  data  kependudukan  berupa  jenis kelamin dan umur, yang digambarkan dengan dua grafik batang  berlawanan  arah  dengan  posisi  horizontal.  Pada penelitian ini menggunakan piramida penduduk terhadap variabel  kependudukan  seperti  penduduk  menurut kelompok usia dan jenis kelamin di tahun 2010, 2014 dan 2020  (hasil  proyeksi  penduduk)  untuk  mengetahui perubahan struktur penduduk.

## Analisis Faktor
Analisis  faktor  dapat  dikatakan  sebagai  analisis  yang mereduksi variabel data dengan cara menyatakan variabel asal sebagai kombinasi linier sejumlah faktor, sedemikian hingga  sejumlah  faktor  tersebut  mampu  menjelaskan sebesar  mungkin  keragaman  data  yang  dijelaskan  oleh variabel asal.
Variabel random X yang diamati dengan p buah variabel komponen,  yang  memiliki  rata-rata  ( μ) dan  matriks kovarian  Σ,  maka  model  faktor  dari X yang  merupakan kombinasi linier beberapa variabel saling bebas yang tidak teramati adalah F 1 , F 2 , …, F m dan ditambahkan dengan ε 1 , ε 2 , …, ε i sehingga dapat ditulis sebagai berikut.
p m pm p p p p m m m m F l F l F l X F l F l F l X F l F l F l X                         ... ... ... 2 2 1 1 2 2 2 22 1 21 2 2 1 1 2 12 1 11 1 1   (1)
atau notasi matriks dapat ditulis sebagai berikut.
) ( ) ( ) ( ) ( ) ( pxl mxl pxm pxl pxl ε F L μ X    (2)
Dimana, X 1 , X 2 , …, X P merupakan variabel asal, μ 1 , μ 2 , …, μ p merupakan vektor rata-rata peubah asal, F 1 , F 2 , …, F m merupakan faktor bersama ( common factor ), l i merupakan bobot ( loading ) dari variabel asal ke- i pada faktor ke- j , ε i merupakan specific factor ke- i , m merupakan banyaknya faktor  yang  dibentuk, p merupakan  banyaknya  variabel ke- p [8]. Terdapat beberapa asumsi yang harus dilakukan sebelum analisis faktor  yaitu uji  korelasi dan kecukupan data.

## Analisis Cluster Hierarki
Analisis  kelompok  adalah  suatu  metode  yang digunakan untuk mengelompokan objek-objek pengamatan  menjadi  beberapa  kelompok  berdasarkan karakteristik  yang  dimiliki  dengan  ciri-ciri  tertentu  yang relatif  homogen,  sehingga  objek  dalam  kelompok memiliki  kesamaan  yang  sama  sedangkan  objek  antar kelompok  tidak  memiliki  kesamaan  [8].  Berikut  adalah jarak euclidian yang berawal dari jarak Minkowski dengan dua  objek  sehingga  dapat  dinyatakan  dalam  persamaan berikut.
    p k jk ik j i x x x x d 1 2 ) ( ) , ( (3)
dimana, i = 1, 2, …, n dan j = 1, 2, …, n ; i≠j Keterangan : d(x i , x j ) = jarak antara dua objek i dan j x ik = nilai objek i pada variabel k x jk = nilai objek j pada variabel k Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode Ward’s , menurut rujukan [8] metode ini mencoba meminimumkan varians  dalam  kelompok.  Jika cluster sebanyak K maka ESS sebagai jumlahan dari ESS k atau ESS = ESS 1 + ESS 2 + …+ ESS k .  Sehingga  untuk  menghitung  jarak  antara  dua cluster menggunakan metode Ward’s sebagai berikut.
' 1 ( ) ( ) n j j j ESS x x x x      (4)
Menurut rujukan [9] metode Ward’s memiliki kinerja yang lebih baik diantara metode-metode Hierarki Cluster Analysis.

## Analisis Diskriminan
Pengembangan  fungsi  diskriminan  merupakan  teknik multivariat yang berkaitan dengan kombinasi linier untuk variabel  asal  berbeda  objek  dan  mengalokasikan  objek baru  pada  kelompok-kelompok  yang  sudah  ditetapkan. Kombinasi  linier  untuk  variabel  asal  yang  memberikan nilai  sejauh  mungkin  antar  kelompok  dan  sedekat mungkin dalam satu kelompok.
Suatu kombinasi linier x menghasilkan Y 11 , Y 12 , ..., Y 1n1 untuk pengamatan dari populasi pertama dan nilai Y 21 , Y 22 , ...,  Y 2n2 untuk  pengamatan  dari  populasi  kedua.  Berikut adalah  persamaan  fungsi  diskriminan  yang  terbentuk berdasarkan kombinasi linier dari variabel-variabel.
  x pooled S ' x x y ˆ 1 2 1    (5)
Dimana, 𝑦̂ merupakan  nilai  fungsi  diskriminan, 𝑥̅ 1 merupakan  rata-rata  pengamatan  kelompok  1  dan 𝑥̅ 2 merupakan    rata-rata  pengamatan  kelompok  2,  dengan rumus Spooled sebagai berikut.
2 2 1 2 1 2 1 1 1 ) 1 ( ) 1 ( 1 ) 1 ( ) 1 ( 1 s n n n s n n n x S pooled                        (6)
Ada  beberapa  ukuran  yang  digunakan  pada  bentuk populasi dapat dihitung untuk setiap prosedur klasifikasi. Ukuran  ini  disebut  dengan apparent  error  rate (APER) yang didefinisikan sebagai fraksi dari pengamatan dalam sampel  percobaan  yang  dikelompokan  oleh  fungsi klasifikasi.  Ketepatan  klasifikasi  untuk  pengamatan n 1 dari 𝜋 1 dan  pengamatan n 2 dari 𝜋 2 dapat  ditunjukkan dengan tabel berikut.
T ABEL 1. K ETEPATAN K LASIFIKASI A NALISIS D ISKRIMINAN
Jumlah Anggota Aktual Keanggotaan yang diprediksi 𝜋 1 𝜋 2 𝜋 1 𝑛 1𝐶
𝑛 1𝑀 = 𝑛 1 − 𝑛 1𝐶 𝜋 2 𝑛 2𝑀 = 𝑛 2 − 𝑛 2𝐶 𝑛 2𝐶
2 1 2 1 n n n n APER M M    (7)
Dimana, 𝜋 1 merupakan    kelompok  1, 𝜋 2 merupakan kelompok  2, n 1 merupakan  jumlah  kelompok  1, n 2 merupakan  jumlah  kelompok  2, 𝑛 1𝐶 merupakan  jumlah kelompok 𝜋 1 benar diklasifikasikan sebagai kelompok 𝜋 1 , 𝑛 1𝑀 merupakan jumlah kelompok 𝜋 1 kesalahan klasifikasi sebagai kelompok 𝜋 2 , 𝑛 2𝐶 merupakan jumlah  kelompok
𝜋 2 diklasifikasikan  benar  dan 𝑛 2𝑀 merupakan  jumlah kelompok 𝜋 2 terkelompokan [8].

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data sekunder  dari  publikasi  Badan  Pusat  Statistik  Provinsi Jawa Timur yang meliputi statistik  migrasi 2010, Survei Sosial  Ekonomi  Nasional  (SUSENAS)  Provinsi  Jawa Timur  tahun  2010  dan  2014,  Jawa  Timur  dalam  angka 2010  dan  2014,  PDRB  Kabupaten/Kota  Provinsi  Jawa Timur  Menurut  Lapangan  Usaha  2010-2014,  Statistik Pendidikan  Provinsi  Jawa  Timur  2010-2014,  Keadaan Tenaga  Kerja  di  Jawa  Timur  2010  dan  2014,  serta proyeksi  penduduk  kabupaten/kota  Provinsi  Jawa  Timur 2010-2020.  Unit  observasinya  adalah  38  kabupaten/kota di  Provinsi  Jawa  Timur.  Berikut  adalah  variabel  yang digunakan yaitu.
a. Kependudukan yang  meliputi  penduduk  usia  0-14 tahun (X 1 ), penduduk usia 15-64 tahun (X 2 ), penduduk usia 65 tahun ke atas (X 3 ), kepadatan penduduk (X 4 ), sex ratio (X 5 ), migrasi  in (X 6 ), dan migrasi  out (X 7 ), terdiri dari 7 variabel. b. Ekonomi yang  meliputi  PDRB  pertanian  (X 8 ), PDRB  manufaktur  (X 9 ),  PDRB  jasa  (X 10 )  dan  UMR (X 11 ), terdiri dari 4 variabel.
c. Kesejahteraan penduduk yang meliputi IPM (X 12 ), APK SMP (X 13 ), APK SMA (X 14 ), APM SMP (X 15 ), APM  SMA  (X 16 ),  AKB  (X 17 )  dan  AKI  (X 18 ),  terdiri dari 7 variabel.
d. Ketenagakerjaan yang  meliputi  TPAK  (X 19 ),  TPT (X 20 ),  pekerja  pertanian  (X 21 ),  pekerja  manufaktur (X 22 ), dan pekerja jasa (X 23 ), terdiri dari 5 variabel. Langkah  analisis  dalam  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut.
1. Mendeskripsikan karakteristik dari variabel
kependudukan, ekonomi, kesejahteraan penduduk dan ketenagakerjaan.
2. Melakukan  analisis  faktor  untuk  mendapatkan  faktor utama  yang  mempengaruhi  perubahan  struktur kependudukan di tahun 2010 dan 2014.
3. Melakukan  pengelompokan  kabupaten/kota  di  Jawa Timur  dengan  menggunakan  faktor  utama  dari  hasil analisis  faktor  untuk  melihat  perubahan  struktur kependudukan  masing-masing  di  tahun  2010  dan 2014. Namun, di tahun 2020 dilakukan pengelompokan dengan menggunakan data kependudukan  yang  meliputi  penduduk  usia  0-14 tahun, penduduk usia 15-64 tahun, penduduk usia 65 tahun ke atas, sex ratio dan penduduk perkotaan, yang dinyatakan dalam persentase.
4. Melakukan  analisis  diskriminan  untuk  mengetahui ketepatan klasifikasi dan variabel pembeda dari hasil pengelompokan  faktor  utama  di  kabupaten/kota Provinsi Jawa Timur tahun 2010, 2014 dan 2020.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## Karakteristik Kependudukan Provinsi Jawa Timur
Pada  variabel  kependudukan  untuk  mengetahui perubuhan  struktur  penduduk  menurut  kelompok  umur dan jenis kelamin  dilakukan dengan  menyusun piramida penduduk.

## Gambar 1. Piramida Penduduk
Pada  Gambar  1  diketahui  bahwa  komposisi  penduduk Provinsi Jawa Timur didominasi oleh usia produktif (15- 64  tahun)  atau  penduduk  usia  muda,  dimana  piramida penduduk yang menggembung di tengah. Pada tahun 2010 hingga  2014  diketahui  bahwa  penduduk  usia  produktif meningkat,  dimana  penduduk  laki-laki  sebesar  510.700 jiwa  sedangkan  penduduk  perempuan  sebesar  494.700 jiwa. Kondisi ini akan terus berlanjut hingga tahun 2020 bahwa  hasil  proyeksi  penduduk  menunjukkan  jumlah penduduk  usia  produktif  untuk  laki-laki  sebesar 13.698.500  jiwa  dan  penduduk  perempuan  sebesar 14.056.900 jiwa.
Transisi demografi yang terjadi di Provinsi Jawa Timur dapat  dilihat  berdasarkan  angka  rasio  ketergantungan yaitu  jumlah  penduduk  yang  ditanggung  oleh  setiap penduduk  usia  kerja  atau  usia  produktif  (15-64  tahun). Peluang  bonus  demografi  terjadi  karena  angka  rasio ketergantungan yang terendah.

## Gambar 2. Peluang Bonus Demografi
Penduduk usia produktif (15-64 tahun) berada pada titik puncak dan jauh melebihi penduduk usia non produktif (0- 14  tahun  dan  65+  tahun)  maka  kondisi  ini  akan berpengaruh  pada  penurunan  rasio  ketergantungan, dimana rata-ratanya sebesar 44,50 persen. Artinya, bahwa dari 100 orang penduduk usia produktif akan menanggung sebanyak 44 orang penduduk usia non produktif.
Struktur kependudukan yang didominasi oleh penduduk usia  produktif  berpengaruh  terhadap  perekonomian, dimana kondisi perekonomian di Jawa Timur yang diukur berdasarkan  PDRB  atas  harga  konstan  menunjukkan bahwa sektor manufaktur lebih tinggi dibandingkan sektor jasa dan pertanian. Selain itu kondisi kependudukan juga dapat  meningkatkan  kesejahteraan  penduduk,  dimana dapat  diukur  melalui  segi  pendidikan  dan  kesehatan. Parameter pendidikan diukur berdasarkan APK dan APM di setiap jenjang sekolah, dimana partisipasi penduduk di tingkat  SMP  dan  SMA  masih  belum  merata  atau  belum mencapai  target  ideal  (lebih  dari  95  persen)  dan  perlu dibenahi.  Sedangkan  untuk  kinerja  kesehatan  dapat ditinjau dari AKB dan AKI dalam kurun waktu lima tahun terakhir  masing-masing  mengalami  penurunan  sebesar 3,33  persen  dan  7,92  persen.  Selain  itu  kondisi ketenagakerjaan  diketahui  bahwa  TPAK  dan  TPT mengalami penurunan sebesar 0,96 dan 0,06 persen.

## Penentuan Faktor Utama
Pada analisis ini digunakan data tahun 2010 dan 2014 untuk  mengetahui  perubahan  struktur  kependudukan melalui  faktor  utama  yang  terbentuk.  Tahap  awal  yang dilakukan  sebelum  analisis  faktor  adalah  melakukan  uji asumsi telebih dahulu, dimana data tahun 2010 dan 2014 telah memenuhi asumsi korelasi dan kecukupan data.  Hasil Faktor Analisis di Tahun 2010 dan 2014 Hasil  faktor  yang  terbentuk  di  tahun  2010  sebanyak lima  faktor  yang  saling  independen,  dimana  variabilitas yang  dapat  dijelaskan  terhadap  struktur  data  sebesar 81,940 persen.
T ABEL 2. H ASIL F AKTOR T AHUN 2010 No Faktor Variabel Varians 1 Pembangunan Manusia kepadatan penduduk (X 4 ), PDRB
pertanian (X 8 ), PDRB jasa (X 10 ), IPM
(X 12 ), APK SMA (X 14 ), APM SMA (X 16 ), TPAK (X 19 ), TPT (X 20 ), pekerja pertanian (X 21 ) dan pekerja jasa (X 23 ) . 33,593 2 Kualitas & Kuantitas Penduduk
penduduk usia 65 tahun ke atas (X 3 ), rasio jenis kelamin (X 5 ), APK SMP (X 13 ), APM SMP (X 15 ) dan Angka Kematian Bayi (X 17 ). 17,511 3 Perekonomian Sektor Manufaktur PDRB manufaktur (X 9 ) ,  UMR (X 11 ) dan pekerja manufaktur (X 22 ). 13,197 4  Mobilitas Penduduk migrasi in (X 6 ) dan migrasi out (X 7 ). 10,129 5  Keadaan Penduduk penduduk usia 0-14 tahun (X 1 ), penduduk usia 15-64 tahun (X 2 ) dan Angka Kematian Ibu (X 18 ).
7,509
Keterangan: italic adalah  faktor  utama, bold adalah  variabel  yang mempunyai loading factor tertinggi.
Sedangkan  hasil  faktor  yang  terbentuk  di  tahun  2014 sebanyak  enam  faktor  yang  saling  independen,  dimana variabilitas  yang  dapat  dijelaskan  terhadap  struktur  data sebesar 84,489 persen.
T ABEL 3. H ASIL F AKTOR T AHUN 2014 No Faktor Variabel Varians 1 Pembangunan Manusia
kepadatan penduduk (X 4 ) , PDRB pertanian (X 8 ), PDRB jasa (X 10 ), IPM (X 12 ), pekerja pertanian (X 21 ) dan pekerja jasa (X 23 ).
23,453
2 Perekonomian Sektor
Manufaktur
penduduk usia 65 tahun ke atas (X 3 ), PDRB manufaktur (X 9 ), UMR (X 11 ) dan pekerja  manufaktur (X 22 ). 16,256 3 Kualitas &
Kuantitas Penduduk
penduduk usia 0-14 tahun (X 1 ) , penduduk usia 15-64 tahun (X 2 ), APK SMP (X 13 ) dan APM SMP (X 15 ). 15,745 4 Kesejahteraan SDM
rasio jenis kelamin (X 5 ) , APK SMA (X 14 ), APM SMA (X 16 ) dan Angka Kematian Bayi (X 17 ). 13,833 5 Tingkat Tenaga Kerja TPAK (X 19 ) dan TPT (X 20 ). 9,267 6 Kinerja Kesehatan Angka Kematian Ibu (X 18 ) 5,934
Keterangan: italic adalah  variabel  yang  termasuk  faktor  utama, bold adalah variabel yang mempunyai loading factor tertinggi.
Berdasarkan hasil faktor di tahun 2010 dan 2014 terlihat bahwa  pembangunan  manusia,  kualitas  dan  kuantitas penduduk  serta  perekonomian  sektor  manufaktur merupakan  faktor  utama  urusan  kependudukan  karena mempunyai  keragaman  yang  tinggi,  dimana  mempunyai keragaman  variabilitasdari  ketiga  faktor  sebesar  64,302 persen di tahun 2010 serta 55,454 persen di tahun 2014. Jika ditinjau dari perubahan indikatornya diketahui bahwa terjadi pengurangan variabel yaitu  APK dan APM SMA serta TPAK dan TPT di tahun 2014.

## Pengelompokan Faktor Utama
Tahap  selanjutnya  dilakukan  pengelompokan  dengan melihat  tiga  kondisi  yaitu  tahun  2010  dan  2014  (ketiga faktor utama) serta tahun 2020 (data kependudukan).  Kondisi Kependudukan Tahun 2010 dan 2014 Pada  faktor  pembangunan  manusia  untuk  tahun  2010 dan  2014  anggota  yang  terbentuk  adalah  sama.  Namun, terdapat  perubahan  atau  pergesaran  nilai  variabel  yang terdapat di faktor ini.
1) Faktor Pembangunan Manusia
Gambar 3. Kondisi Kependudukan Pembangunan Manusia
Berikut  adalah  anggota  kelompok cluster yang terbentuk  beserta  penjelasan  karakteristik  pembangunan manusia. Kelompok 1 termasuk daerah pertanian dengan kategori PDRB dan pekerja pertanian tertinggi, kelompok 2  termasuk  daerah  perdagangan  dan  jasa    yaitu  Kota Malang  dan  Kota  Surabaya  dengan  kategori  PDRB  dan pekerja  jasa  tertinggi.  Sedangkan  kelompok  3  termasuk daerah  perindustrian  (perkotan)  yaitu  Sidoarjo,  Kota Kediri,  Kota  Blitar,  Kota  Probolinggo,  Kota  Pasuruan, Kota Mojokerto dan Kota Madiun dengan kategori kinerja pendidikan tertinggi.
T ABEL 4. K ARAKTERISTIK T AHUN 2010 Variabel Rata-Rata Kel.1 Kel.2 Kel.3 Kepadatan penduduk (X 4 ) 99,05 1012,01* 559,04 PDRB pertanian (X 8 ) 28,09* 0,26 2,84 PDRB jasa (X 10 ) 36,77 63,88* 59,83 IPM (X 12 ) 63,03 76,95* 72,04 APK SMA (X 14 ) 64,75 83,88 93,95* APM SMA (X 16 ) 46,66 60,66 66,72* TPAK (X 19 ) 70,59* 63,42 66,1 TPT (X 20 ) 3,56 7,76* 7,65 Pekerja pertanian (X 21 ) 50,64* 1,49 5,85 Pekerja jasa (X 23 ) 32,63 74,24* 68,78 Keterangan: *) adalah rata-rata tertinggi.
T ABEL 5. K ARAKTERISTIK T AHUN 2014 Variabel Rata-Rata Kel.1 Kel.2 Kel.3 Kepadatan penduduk (X 4 ) 90,39 1010,76* 563,79 PDRB pertanian (X 8 ) 26,14* 0,22 2,33 PDRB jasa (X 10 ) 39,03 65,52* 61,3 IPM (X 12 ) 66,07 78,92* 74,89 Pekerja pertanian (X 21 ) 45,63* 1,49 5,49 Pekerja jasa (X 23 ) 35,21 70,21* 67,94
Keterangan: *) adalah rata-rata tertinggi.
Pada  faktor  pembangunan  manusia  antara  tahun  2010 dan 2014 terbentuk tiga kelompok dengan anggota cluster yang  sama,  dimana  hanya  mengalami  pengurangan variabel yaitu APK SMA, APM SMA, TPAK dan TPT. 2) Faktor Kualitas dan Kuantitas Penduduk
Pada kualitas dan kuantitas penduduk untuk tahun 2010 dan 2014 anggota yang terbentuk berbeda.
(a) (b)
Gambar 4. Kondisi Kualitas dan Kuantitas Penduduk Tahun 2010 (a)
dan 2014 (b)
Berikut adalah karakteristik serta pergeseran kabupaten/kota  untuk  faktor  kualitas  dan  kuantitas penduduk  dari  tahun  2010  ke  tahun  2014,  dimana kabupaten/kota yang italic , bold ataupun underline berarti mengalami perubahan atau pergeseran.
T ABEL 6. A NGGOTA C LUSTER T AHUN 2010 Kelompok Anggota Kelompok 1 APK SMP (79,72) APM SMP (70,34) AKB (29,72)
Trenggalek , Tulungagung, Kediri , Malang , Lumajang , Banyuwangi, Madiun, Magetan , Ngawi, Bojonegoro , Tuban , Gresik, Kota Kediri, Kota Blitar, Kota Malang , Kota Probolinggo , Kota Pasuruan , Kota Mojokerto dan Kota Madiun
2* APK SMP (90,68) APM SMP (77,09) AKB (28,02) Pacitan, Ponorogo, Blitar, Sidoarjo, Mojokerto, Jombang, Nganjuk, Lamongan, Kota Surabaya dan Kota Batu 3**
APK SMP (64,46)
APM SMP (52,88) AKB (60,02) Probolinggo, Bangkalan dan Sampang 4 APK SMP (83,22) APM SMP (69,80) AKB (54,62) Jember , Bondowoso , Situbondo, Pasuruan , Pamekasan dan Sumenep
Keterangan: *)  adalah  kelompok  dengan  rata-rata  tertinggi,  **)  adalah kelompok  dengan  rata-rata  terendah, italic adalah  kabupaten/kota  pada kelompok  1,  underline  adalah  kabupaten/kota  pada  kelompok  2,  serta bold adalah kabupaten/kota pada kelompok 4 pada tahun 2010.
T ABEL 7. A NGGOTA C LUSTER T AHUN 2014 Kelompok Anggota Kelompok 1 15-64th (68,86) APK SMP (90,00)
APM SMP (80,67)
Trenggalek , Blitar, Lumajang , Situbondo, Mojokerto, Jombang, Bojonegoro , Tuban , Pamekasan, Kota Malang , Kota Probolinggo, Kota Pasuruan dan Kota Mojokerto
2** 15-64th (67,01)
APK SMP (82,00) APM SMP (72,39)
Kediri, Malang , Jember , Probolinggo, Pasuruan , Bangkalan dan Sampang
3* 15-64th (68,22) APK SMP (109,66) APM SMP (93,33) Magetan , Lamongan dan Kota Batu 4
15-64th (68,47)
APK SMP (98,63)
APM SMP (86,12)
Pacitan, Ponorogo, Tuluangagung, Banyuwangi, Bondowoso , Sidoarjo, Nganjuk, Madiun, Ngawi, Gresik, Sumenep , Kota Kediri, Kota Blitar, Kota Madiun dan Kota Surabaya
Keterangan: *)  adalah  kelompok  dengan  rata-rata  tertinggi,  **)  adalah kelompok dengan rata-rata terendah, serta italic , bold , dan underline adalah kabupaten/kota yang mengalami pergeseran atau perubahan anggota cluster di tahun 2014.

## 3) Faktor Perekonomian Sektor Manufaktur
Pada  perekonomian  sektor  manufaktur  untuk  tahun 2010 dan 2014 anggota yang terbentuk berbeda. Terdapat beberapa  kabupaten/kota  yang  mengalami  perubahan dalam perekonomian sektor manufaktur yang dilihat dari
PDRB,  pekerja  dan  UMR,  dimana  kelompok  1 kategorinya  rendah,  kelompok  2  kategorinya  cukup, kelompok  3  kategorinya  tinggi  serta  kelompok  4 kategorinya  sangat  tinggi.  Kelompok  1  yang  mengalami pergeseran  ke  perekonomian  sektor  manufaktur  yang cukup (kelompok 2) yaitu Trenggalek, Kediri, Lumajang, Situbondo,  Nganjuk  dan  Kota  Probolinggo.  Sedangkan kelompok  2 yang    mengalami pergeseran ke perekonomian  sektor  manufaktur yang  tinggi  (kelompok 3)  yaitu  Sumenep.  Sementara  untuk  kabupaten/kota lainnya perekonomian sektor manufaktur tetap sama.
(a) (b)
Gambar 5. Kondisi Perekonomian Sektor Manufaktur Tahun 2010 (a) dan 2014 (b)
Pengelompokan  antar  ketiga  faktor  utama  juga dilakukan  dimana  untuk  tahun  2010  dan  2014 menghasilkan  anggota cluster yang  sama  dengan  faktor pembangunan manusia.
 Kondisi Kependudukan Tahun 2020
Pada  tahun  2020  dengan  menggunakan  data  hasil proyeksi berikut adalah hasil pengelompokan berdasarkan variabel kependudukan.

## Gambar 6. Kondisi Kependudukan Tahun 2020
Kabupaten/kota di Provinsi Jawa Timur di tahun 2020 mengalami  perubahan  struktur  penduduk  dimana, kelompok  1  merupakan  daerah  pertanian  yang  dominan penduduknya  bekerja  di  sektor  pertanian,  kelompok  2 merupakan  daerah  perdagangan  dan  jasa  (pariwisata) sedangkan  kelompok  3  merupakan  daerah  perindustrian (perkotaan).  Anggota  kelompok  1  yang  mengalami transisi  ke  daerah  perdagangan  dan  jasa  yaitu Tulungagung,  Kediri,  Malang,  Jember,  Banyuwangi, Situbondo,  Pasuruan,  Mojokerto,  Jombang  dan  Gresik, namun  Kota  Batu  mengalami  transisi  ke  daerah perindustrian.  Sedangkan  anggota  kelompok  2  yang mengalami  transisi  ke  daerah  perindustrian  adalah  Kota Malang dan  Kota  Surabaya. Berikut  adalah  karakteristik data kependudukan di tahun 2020.
T ABEL 8. K ARAKTERISTIK T AHUN 2020
Variabel Rata-Rata Kel.1 Kel.2 Kel.3 Penduduk usia 0-14 tahun 21,3 22,18 22,07*
Penduduk usia 15-64 tahun 68,68 69,32 70,96* Penduduk usia 65+ tahun 10,03* 8,5 6,97 rasio jenis kelamin 96,06 98,34* 98,11 penduduk perkotaan 32,95 56,53 99,34*
Keterangan: *) adalah rata-rata tertinggi.

## Penentuan Variabel Pembeda
Tahap  selanjutnya  dilakukan  analisis  diskriminan  dari hasil  pengelompokan  di  tahun  2010,  2014  dan  2020 diketahui  bahwa  ketepatan  klasifikasi  di  tahun  2014 sebesar 85,7 persen dan tahun 2020 sebesar 88,9 persen, sedangkan  tahun  2010  telah  tepat  diklasifikasikan    (100 persen), dimana variabel pembeda antara tahun 2010 dan 2014 adalah kepadatan penduduk dan jumlah pekerja jasa. Berikut adalah model persamaan diskriminan dari ketiga cluster ( C1, C2 dan C3 ) yang terbentuk tahun 2010. C1 = -11,890 – 0,009 X 4 + 0,686 X 23 C2 = -141,347 + 0,230 X 4 + 0,646 X 23 C3 = -63,129 + 0,095 X 4 + 1,029 X 23 Sedangkan  untuk  model  persamaan  diskriminan  tahun 2014 adalah sebagai berikut.
C1 = -9,418 – 0,005 X 4 + 0,461 X 23 C2 = -142,805 + 0,252 X 4 + 0,403 X 23 C3 = -57,727 + 0,123 X 4 + 0,647 X 23 Artinya  bahwa  antara  tahun  2010  dan  2014  variabel kepadatan  penduduk  (X 4 )  cenderung  masuk  dalam kelompok  2  sedangkan  pekerja  jasa  (X 23 )  cenderung masuk  dalam  kelompok  3  karena  memiliki  kontribusi terbesar. Hal ini menunjukkan bahwa kepadatan penduduk tertinggi terdapat pada kelompok 2 yaitu Kota Malang dan Kota Surabaya. Sedangkan pekerja jasa terbanyak berada pada kelompok 3 yaitu Sidoarjo, Kota Kediri, Kota Blitar, Kota  Probolinggo,  Kota  Pasuruan,  Kota  Mojokerto  dan Kota Madiun.
Pada tahun 2020 variabel pembedanya adalah penduduk perkotaan,  berikut  model  persamaan  diskriminan  yang terbentuk tahun 2020.
C1 = -13,790 + 0,770 penduduk perkotaaan C2 = -38,464 + 1,322 penduduk perkotaaan C3 = -116,469 + 2,323 penduduk perkotaan Artinya bahwa  penduduk perkotaan cenderung masuk dalam  kelompok  3  karena  memiliki  nilai  terbesar  yaitu 2,323.  Berikut adalah gambaran hasil transisi demografi pada tahun 2020.
Gambar 7. Transisi Demografi Tahun 2020
Gambar  7  menunjukkan  pada  tahun  2020  transisi demografi mulai bergeser, kabupaten/kota yang merupakan  daerah  pertanian  akan  bertransisi  ke  daerah perindustrian  ataupun  perdagangan  dan  jasa.  Kabupaten Tulungagung,  Kabupaten  Kediri,  Kabupaten  Malang, Kabupaten  Jember,  Kabupaten  Banyuwangi,  Kabupaten Situbondo,  Kabupaten  Pasuruan,  Kabupaten  Mojokerto, Kabupaten  Jombang  dan  Kabupaten  Gresik  mengalami
transisi ke daerah perdagangan dan jasa (pariwisata) yang dicirikan  oleh  peningkatan  pekerja  sektor  jasa  dominasi service . Sedangkan Kota Malang, Kota Surabaya dan Kota Batu mengalami transisi ke daerah perkotaan (perindustrian) dengan peningkatan kegiatan industri.
V. K ESIMPULAN DAN S ARAN Berdasarkan analisis yang telah dilakukan menunjukkan    penduduk  usia  produktif  (15-64  tahun) lebih mendominasi antara tahun 2010 hingga tahun 2020 karena bentuk piramida penduduk yang menggembung di tengah. Terdapat tiga faktor utama yang diduga melandasi keempat variabel yang terkait yaitu faktor pembangunan manusia,  kualitas  dan  kuantitas  penduduk  serta perekonomian  sektor  manufaktur.  Perubahan  struktur kependudukan di  tahun 2010 dan 2014 untuk perpaduan antar  faktor  utama  memiliki  anggota cluster yang  sama. Sedangkan  di  tahun  2020  transisi  demografi  mulai bergeser, dimana kabupaten/kota yang merupakan daerah pertanian  akan  bertransisi  ke  daerah  industri  maupun perdagangan dan jasa.  Saran yang dapat diberikan untuk pemerintah Provinsi Jawa Timur adalah mengorientasikan fokus  kinerja  pendidikan  pada  jenjang  SMP  dan  SMA kearah  kebutuhan  perindustrian,  perkotaan  dan service . Penentu  pertumbuhan  ekonomi  adalah  penduduk  usia produktif dan mempersiapkan infrastruktur pembangunan yang lebih terpadu di daerah pedesaan agar pembangunan Provinsi Jawa Timur merata. Perencanaan pembangunan mutlak perlu didasari landasan dan wawasan kependudukan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  mendapatkan support dan  dukungan pembiayaan  dari BKKBN Provinsi Jawa Timur di  tahun 2016.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] BPS.  (2015). Statistik  Daerah  Provinsi  Jawa  Timur  2015.
Surabaya: Badan Pusat Statistik Jawa Timur.
[2] Suparman, I. A., Hasanah, S., & Afrianti, R. (2012). Keterkaitan Antara Variabel Pendidikan, Kependudukan, Ekonomi, dan Sosial Budaya (Humaniora) di Indonesia. Jakarta: Uniersity Indraprasta Jakarta.
[3] Faruddin,  H.  E.  (2014). Analisis  Statistika  Mengenai  Perubahan Struktur  Sosial,  Ekonomi,  Dan  Pertanian  Dalam  Mengubah Pertumbuhan  Dan  Pembangunan  Provinsi  Jawa  Timur. Tugas Akhir S1 Statistika FMIPA ITS, Surabaya.
[4] Jalal, F. (2004). Optimalisasi Pemanfaatan Bonus Demografi. Bali: Kuliah Umum di Universitas Udayana.
[5] Adioetomo,  S.  M.,  &  Cicih,  L.  H.  (2011). Isu  Strategis Kependudukan  Indonesia. Dipetik  Februari  20,  2016,  dari  AFP Indonesia: http://www.afp- indonesia.org/_down.php?contentid=21. [6] Adioetomo,  S.  M.  (2015). Pengelolaan  Bonus  Demografi  Guna Meningkatkan  Daya  Saing  Bangsa  Dalam  Rangka  Ketahanan Nasional. Jakarta: Pengelolaan BD dan Daya Saing.
[7] Chau,  T.  N.  (1986). Aspek-Aspek  Demografi  Perencanaan Pendidikan, Penerjemah Dewan Redaksi Bhrata. Jakarta: Bhratara Karya Aksara.
[8] Johnson,  R.  A.,  &  Wichern,  D.  W.  (2007). Applied  Multivariate Statistical Analysis: Sixthh edition. USA: Prentice-Hall, Inc.
[9] Gong, X., & Richman, M. B. (1995). On The Application of Cluster Analysis to Growing Season Precipitation Data in North America East of The Rockies. 897-931.