Abstrak— Kondisi kesehatan masyarakat di Jawa Timur yang tidak homogen akan menyulitkan bagi Tim Pembina Kota Sehat pada  saat  melakukan  pembinaan  dan  monitoring. Berdasarkan hal  tersebut  diperlukan  pengelompokan  kabupaten dan  kota  di Jawa  Timur  yang  didasarkan  pada  kemiripan  karakteristik kondisi  kesehatan  masyarakat,  sehingga  proses  pembinaan  dan monitoring  akan  dilakukan  berdasarkan  kelompok  kabupaten dan  kota  yang  terbentuk. Pengelompokan  kabupaten/kota  di Jawa  Timur  akan  dilakukan  menggunakan  metode  Kohonen SOM  kemudian akan  dibandingkan  dengan  hasil  pengelom- pokan  metode  klasik  K-Means,  yang  merupakan  metode  penge- lompokan  yang  populer  dan  sering  digunakan,  berdasarkan kriteria nilai icdrate (internal cluster dispersion rate). Pada peng- ujian  Bartlett  diperoleh  kesimpulan  bahwa terdapat  hubungan atau  korelasi  di  antara  variabel  penelitian.  Setelah  dilakukan analisis faktor untuk mereduksi variabel diperoleh 3 faktor baru yang terbentuk. Berdasarkan  nilai Pseudo  Fstatistics yaitu sebe- sar  13,819,  hasil  pengelompokan  terbaik  adalah  menggunakan metode Kohonen SOM dengan  jenis topologi hextop. Sedangkan pada  metode K-Means  nilai Pseudo  Fstatistics terbesar  yaitu 9,781  ketika  digunakan kelompok  sebanyak  2  klaster.  Perban- dingan  hasil  klaster  terbaik  berdasarkan  nilai  icdrate  diperoleh kesimpulan  bahwa  nilai icdrate  metode  Kohonen  SOM  yaitu sebesar 0,962 lebih kecil dibandingkan dengan nilai icdrate hasil pengelompokan metode K-Means yaitu sebesar 0,988. Pada hasil pengujian  One-way  MANOVA  diperoleh  kesimpulan  bahwa pada  masing-masing  kelompok  yang  terbentuk  memiliki  per- bedaan.
Kata  Kunci—Icdrate,  Indikator  Kesehatan  Masyarakat,  K-means, Kohonen SO.

## I. PENDAHULUAN
ONDISI kesehatan masyarakat di Jawa Timur yang tidak homogen  akan  menyulitkan  bagi  Tim  Pembina  Kota Sehat pada saat melakukan pembinaan dan monitoring. Berda- sarkan hal tersebut diperlukan pengelompokan kabupaten/kota di  Jawa  Timur  yang  didasarkan  pada  kemiripan  karakteristik kondisi kesehatan masyarakat, sehingga proses pembinaan dan monitoring  akan  dilakukan  berdasarkan  kelompok-kelompok kabupaten dan kota yang terbentuk.
Indikator  kesehatan  dapat  digunakan  untuk  mengetahui kondisi kesehatan masyarakat di suatu wilayah, maka dari itu pengelompokan kabupaten/kota di Jawa Timur akan dilakukan berdasarkan pada faktor pembentuk indikator kesehatan di tiap wilayah. Variabel  yang  mempengaruhi  indikator  kesehatan
antara lain yaitu variabel ekonomi, pendidikan dan epidemio- logi [1].
Pada penelitian ini pengelompokan kabupaten/kota di Jawa Timur  akan dilakukan  menggunakan  metode  Kohonen  SOM. Kohonen  SOM  memiliki  keunggulan  yaitu  dapat  mengelom- pokan data yang mengandung overlapping dan mengatasi sifat non linier pada klaster yang terbentuk [2]. Hasil pengelompok- an  kabupaten  dan  kota  menggunakan  metode  Kohonen  SOM akan  dibandingkan  dengan  hasil  pengelompokan  metode  kla- sik K-Means ,  yang  merupakan  metode  pengelompokan  yang populer  dan  sering  digunakan,  berdasarkan  kriteria  nilai icd- rate ( internal cluster dispersion rate ) yang merupakan tingkat dispersi di dalam klaster.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Uji Bartlett
Uji Bartlett digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya hubungan antar variabel dalam kasus multivariat. Jika variabel
1 2 , ,..., p x x x bersifat  saling  bebas (independen),  sehingga matriks  korelasi  antar  variabel  sama dengan  matriks  identitas [3].  Hipotesis  pengujian  yang  digunakan  pada  Uji  Bartlett adalah sebagai berikut:
H 0 : I   artinya tidak terdapat hubungan antar variabel H 1 : I   artinya terdapat hubungan antar variabel Nilai  statistik  Uji Bartlet  dapat  ditulis  dengan  persamaan sebagai berikut:
2 2 5 ( 1 ) ln 6 p n R       (1)
Keterangan:
R ln : nilai determinan dari matriks korelasi
n : banyaknya observasi
p : banyaknya variabel Tolak  H 0 jika 2 ); 1 )( 2 / 1 ( 2      p p atau  jika p-value <  α,  yang berarti  bahwa  antara  variabel  saling  berkorelasi. Hal  ini  me- nunjukkan adanya hubungan antar variabel.

## B. Analisis Faktor
Analisis  faktor  merupakan  salah  satu  metode  multivariat yang  digunakan  untuk  menganalisis  variabel-variabel  yang diduga  memiliki  keterkaitan  satu  dengan  yang  lain  sehingga keterkaitan tersebut dapat dijelaskan dan dipetakan atau dike-

## Pengelompokan Kabupaten/Kota di Jawa Timur Berdasarkan Indikator Kesehatan Masyarakat Menggunakan Metode Kohonen SOM dan K-Means
Marina Marsudi Putri dan Kartika Fithriasari. Jurusan Statistika, FMIPA, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : kartika_f@statistics.its.ac.id
K
lompokkan  pada  faktor  yang  tepat [4]. Persamaan  model analisis faktor dapat ditulis sebagai berikut:
1 1 11 1 12 2 1 1 2 2 21 1 22 2 2 2 1 1 2 2 m m m m p p p p pm m p X F F F
X F F F
X F F F                          
 
   

    (2)
Keterangan:
k F = common faktor ke- k
hk  = loading faktor ke-k dan variabel ke- h
h  = rata-rata variabel ke- h
h  = spesifik faktor ke- h dengan i = 1,2,...,n adalah banyak observasi k = 1,2,..,m adalah banyaknya common faktor h = 1,2,..,p adalah banyaknya variabel

## C. Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan  syaraf  tiruan  didefinisikan  sebagai  suatu  sistem pemrosesan  informasi  yang  mempunyai  karakteristik  menye- rupai jaringan saraf manusia [5]. Pada jaringan saraf tiruan ter- dapat  dua  metode  pelatihan,  yaitu  pelatihan supervised dan unsupervised .  Metode  pelatihan supervised mengasumsikan tersedianya target yang mengklasifikasikan contoh-contoh pe- latihan  ke  dalam  kelas-kelas. Metode  pelatihan unsupervised menggunakan  contoh  yang  tidak  diklasifikasikan  jenisnya, sehingga  sistem  akan  melakukan  pemrosesan  secara heu- ristically . Seperti jaringan saraf manusia, jaringan saraf tiruan juga  terdiri  dari  beberapa neuron dan  pada  setiap neuron terdapat  hubungan. Neuron akan  mentransformasikan  infor- masi  yang  diterimanya  melalui  sambungan  keluaran  menuju neuron-neuron yang  lain. Masing-masing  sambungan  memi- liki kekuatan hubungan terkait (bobot). Bobot  yang diberikan pada setiap input didasarkan pada besarnya kekuatan hubung- an [6].

## D. Kohonen SOM
Jaringan Kohonen SOM banyak digunakan untuk membagi pola  masukan  ke  dalam  beberapa  kelompok  ( cluster ). Dimi- salkan  masukan  berupa  vektor  yang  terdiri  dari n komponen yang akan dikelompokan ke dalam maksimum m buah kelom- pok  yang  disebut  sebagai  vektor  contoh.  Keluaran  jaringan adalah  kelompok  yang  paling  dekat  atau  memiliki  kemiripan dengan  masukan  yang  diberikan.  Ukuran  kedekatan  yang dipakai  adalah  jarak Euclidean yang paling  minimum. Bobot vektor-vektor  contoh  berfungsi  sebagai  penentu  kedekatan vektor contoh tersebut dengan masukan yang diberikan [7].
Algoritma yang digunakan untuk melakukan pengelompok- an pada jaringan Kohonen SOM adalah sebagai berikut: 0. Inisialisasi  yang  terdiri  dari  menetapkan  inisialisasi  bobot
,  menentapkan  nilai learning  rate (α) dan  menentukan nilai radius R
1. Melakukan  langkah  2  sampai  8  ketika  kondisi  untuk  ber- henti tidak terpenuhi
2. Melakukan  langkah  3  sampai  5  untuk  masing-masing  vek- tor input
3. Menghitung  jarak  Euclidean,  yaitu  jarak  anatara  bobot dengan vektor input untuk setiap klaster j menggunakan persamaan:
  2 j ij i i D w x    (3)
Keterangan:
= jarak Euclidean
=  bobot  yang  menghubungkan  antara  vektor input menuju ke unit
4. Menentukan nilai J yang meminimumkan nilai 5.  Mengubah  nilai  bobot pada input pemenang  menggu- nakan persamaan:         new old α old ij ij i ij w w x w    (4)
Keterangan: = bobot yang baru = bobot awal = nilai learning rate
= vektor input ke -i 6. Memperbarui nilai learning rate 7. Mereduksi nilai radius R 8. Menguji kondisi penghentian iterasi.

## E. Metode K-means
K-Means  Cluster  Analysis merupakan  salah  satu  metode analisis klaster non hirarki yang dapat digunakan untuk mem- partisi objek ke dalam kelompok-kelompok berdasarkan kede- katan  karakteristik,  sehingga  objek  yang  mempunyai  karak- teristik  yang  sama  dikelompokan dalam  satu  klaster yang  sa- ma  dan  objek yang  mempunyai  karakteristik  yang  berbeda dikelompokan  ke  dalam  klaster yang  lain [4]. Secara  umum metode K-Means  Cluster  Analysis menggunakan  algoritma sebagai berikut:
1. Menentukan K sebagai jumlah klaster yang dibentuk.
2. Membangkitkan K centroid (titik pusat klaster) awal secara random kemudian untuk  menghitung centroid klaster ke- i berikutnya , digunakan rumus sebagai berikut:
1 n i i i x y n    (5
Keterangan: y = centroid pada c luster = obyek pengamatan ke i
n = banyaknya obyek yang menjadi anggota klaster. 3. Menghitung  jarak  setiap  objek  ke  masing-masing centroid pada setiap klaster dengan persamaan:
  2 1 n i i i d x y     (6)
Keterangan:
= obyek pengamatan ke i = centroid ke i n = banyaknya obyek yang menjadi anggota klaster 4. Mengalokasikan  masing-masing  objek  ke  dalam centroid yang paling terdekat.
5. Melakukan  iterasi,  kemudian  tentukan  posisi centroid baru dengan menggunakan persamaan (6)
6. Mengulangi langkah 3 jika posisi centroid baru tidak sama.

## F. Pemilihan Jumlah Klaster Optimum
Untuk  mengetahui  jumlah  kelompok  optimum  dapat  digu- nakan  kriteria  nilai Pseudo  Fstatistics . Berikut  adalah  persa- maan yang digunakan untuk menghitung nilai Pseudo Fstatis- tics : 2 2 1 1 R k Pseudo Fstatistics R n k            
    (7)
Dimana:
  2 SST SSW R SST   (8)   2 1 1 1 p n c ijk j i j k SST x x       (9)   2 1 1 1 p n c ijk jk i j k SSW x x       (10)
Keterangan: SST  ( Sum  Square Total )  :  Total  jumlah  dari  kuadrat  jarak sampel terhadap rata-rata keseluruhan SSW  ( Sum  Square  Within )  :  Total  jumlah  dari  kuadrat  jarak sampel terhadap rata-rata kelompoknya n : banyaknya sampel
c : banyaknya variabel
p : banyaknya kelompok
ijk x : sampel ke- i pada variabel ke- j kelompok ke- k
j x : rata-rata seluruh sampel pada variabel ke- j
jk x : rata-rata sampel pada variabel ke- j dan kelompok ke- k Nilai Pseudo Fstatistics tertinggi menunjukkan bahwa jum- lah  kelompok  yang  digunakan  untuk  memartisi  data  telah optimal [8].

## G. Kriteria Perbandingan Klaster Terbaik
Untuk  menentukan  kriteria  klaster  terbaik  dapat  digunakan nilai icdrate . Icdrate ( internal  cluster  dispersion )  merupakan tingkat  dispersi  dalam  klaster [9]. Nilai icdrate dapat  diper- oleh dengan menggunakan persamaan:
1 SSB icdrate SST   (11)
Dimana:
  2 1 1 p c jk j j k SSB x x      (12)
Keterangan:
SST  ( Sum  Square Total )  :  Total  jumlah  dari  kuadrat  jarak sampel terhadap rata-rata keseluruhan
jk x : rata-rata sampel pada variabel ke- j dan kelompok ke- k
j x : rata-rata sampel pada variabel ke- j
c : banyaknya variabel
p : banyaknya kelompok

## H. Uji One-way MANOVA
Pengujian One-way MANOVA  digunakan  untuk  memban- dingkan  nilai  vektor mean antar  perlakuan  pada  data  multi- variat.  Dimana  pada  pengujian One-way MANOVA  hanya menggunakan  satu  faktor  atau  perlakukan  dan  tanpa  mem- pertimbangkan  interaksi  antar  perlakukan [4].  Berikut  adalah hipotesis yang digunakan dalam pengujian:
H 0 :
H 1 : minimal ada 1 , dengan l = 1,2,…,g
Statistik uji:
1 1) / ( / treatment g residual l l SS g F SS n g           
(13)
Keterangan:
SS treatment = nilai Sum of Square perlakuan SS residual = nilai Sum of Square residual = banyaknya data populasi ke l
g = banyaknya populasi Tolak  H 0 jika F > ,  dengan dan
.

## I. Indikator Kesehatan Masyarakat
Indikator  kesehatan  dapat  digunakan  untuk  mengetahui kondisi kesehatan masyarakat di suatu wilayah. Dimana terda- pat  beberapa  pendapat  tentang  variabel  yang    membentuk Indikator Kesehatan Masyarakat. Menurut Indeks Pembangun- an Kesehatan Manusia (IPKM), terdapat 24 indikator kesehat- an yang digunakan dalam sebagai ukuran tingkat pembanguan kesehatan  manusia  disuatu  wilayah. Sedangkan  menurut World  Health  Organization ,  Indikator  Kesehatan  Masyarakat didasarkan pada hal-hal yang berhubungan dengan status kese- hatan masyarakat dan berhubungan dengan pelayanan kesehat- an.  Departemen  Kesehatan  Republik  Indonesia  menyebutkan bahwa  Indikator  Kesehatan  Masyarakat  menurut  Indonesia Sehat  2010  terdiri  dari  tiga  indikator,  yaitu Indikator  Hasil Akhir, Indikator  Hasil  Antara serta  Indikator  Proses  dan  Ma- sukan [10].
Pada penelitian ini variabel pembentuk Indikator Kesehatan Masyarakat terdiri dari variabel  ekonomi, pendidikan dan epi- demiologi  [1]. Hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Gerring, et al pada tahun 2013 menyebutkan bahwa variabel  ekonomi, pendidikan dan epidemiologi dapat digunakan untuk mengeta- hui  kondisi  kesehatan  masyarakat  di  suatu  wilayah  berdasar- kan karakteristik wilayah tersebut.

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  merupakan  data sekunder  tentang  variabel  pembentuk  Indikator  Kesehatan Masyarakat  di  38  kabupaten/kota  yang  diperoleh  dari  hasil Riskesdas dan Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Timur pada tahun 2012.

## B. Variabel Penelitian
Varibel  penelitian  yang  digunakan  merupakan v ariabel pembentuk  Indikator  Kesehatan  Masyarakat,  yang  meliputi
variabel  ekonomi,  pendidikan  dan  epidemiologi [1] dengan rincian sebagai berikut:
Tabel 1. Variabel Penelitian Variabel Nama Variabel X 1 PRDB (Pendapatan Regional Domestik Bruto) per kapita atas dasar harga konstan X 2 Angka Harapan Hidup X 3 Angka Melek Huruf X 4 Rata-rata total lama sekolah penduduk usia 15 tahun X 5 Prevalensi TBC (Tuberkulosis) X 6 Prevalensi malaria

## C. Langkah Analisis
Langkah analisis yang dilakukan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Mendeskripsikan  karakteristik  masing-masing  indikator kesehatan masyarakat berdasarkan kabupaten/kota di Jawa Timur.
2. Mereduksi variabel penelitian
3. Mendapatkan hasil pengelompokan kabupaten/kota di Jawa Timur menggunakan metode Kohonen SOM
4. Mendapatkan hasil pengelompokan kabupaten/kota di Jawa Timur menggunakan metode K-Means
5. Memperoleh jumlah  kelompok  optimum  pada  masing- masing metode Kohonen SOM dan K-Means
6. Memperoleh hasil  kelompok terbaik  yang terbentuk berda- sarkan kriteria nilai icdrate 7. Membuat kesimpulan.

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Pada bab berikut ini akan dilakukan analisis dan pembahas- an  tentang  indikator  kesehatan  masyarakat  dan  variabel  yang membentuknya di Jawa Timur pada tahun 2012.
A.  Karakteristik  Indikator  Kesehatan  Masyarakat  di  Jawa Timur
Sebelum  menentukan  jumlah  kelompok  optimum  pada masing-masing metode Kohonen SOM dan K-Means , terlebih dahulu  akan  dilakukan  deskripsi  data  tentang  variabel  yang membentuk  Indikator  Kesehatan  Masyarakat di  Jawa  Timur pada tahun 2012. Rentang nilai maksimum dan minimum pada variabel  PDRB  per  kapita  di  Jawa  Timur  yang  cukup  besar mengindikasikan bahwa pertumbuhan ekonomi di Jawa Timur masih belum merata pada masing-masing kabupaten dan kota. Nilai  rata-rata  Angka  Harapan  Hidup  di  Jawa  Timur  pada tahun 2012 adalah sebesar 68,76 tahun. Nilai rata-rata tersebut masih  berada  di  bawah  rata-rata  Angka  Harapan  Hidup nasional  yaitu  sebesar  69,87  tahun.  Rata-rata  Angka  Melek Huruf  sebesar  90,03  yang  masih  berada  di  bawah  rata-rata Angka  Melek  Huruf  nasional  di  tahun  2012  yaitu  sebesar 93,25.
Nilai rata-rata lama sekolah terbesar di Jawa Timur dimiliki oleh  Kota  Malang  yaitu  sebesar  10,87  tahun  sedangkan  nilai rata-rata  terrendah  dimiliki  oleh  Kabupaten  Sampang  yaitu sebesar  4,22  tahun.  Nilai  rata-rata  prevalensi  TBC  di  Jawa Timur  adalah  sebesar  0,2263%.  Nilai  tersebut  berarti  bahwa terdapat 0,2263% dari seluruh penduduk di Jawa Timur yang
menderita penyakit TBC. Rata-rata prevalensi malaria di Jawa Timur  mencapai  0,4895%.  Nilai  rata-rata  tersebut  masih berada  di  bawah  rata-rata  prevalensi  malaria  nasional  yaitu sebesar 0,6%.

## B. Mereduksi Variabel Penelitian
Reduksi  variabel  bertujuan untuk  menggabungkan  variabel penelitian  yang  memiliki  korelasi  atau  saling  berhubungan. Untuk  melakukan  reduksi  variabel  terlebih  dahulu  dilakukan pengujian  Bartlett  untuk  mengetahui  ada  atau  tidaknya  hu- bungan  diantara  variabel  penelitian.  Hasil  pengujian  Bartlett diperoleh  nilai 2  hitung  sebesar  111,572  dengan  derajat bebas 15. Nilai tersebut lebih besar dibandingkan dengan nilai 2  tabel yaitu sebesar 24,996. Hasil tersebut dapat digunakan untuk  mengambil  keputusan  Tolak  H 0 ,  yang  berarti  bahwa terdapat  hubungan  atau  korelasi  di  antara  variabel  penelitian. Untuk  mengatasi  hal  tersebut  da-pat  dilakukan  reduksi variabel dengan menggunakan analisis faktor.
Berikut ini adalah eigen value yang dapat digunakan untuk menentukan banyaknya faktor baru yang terbentuk:
Tabel 2. Nilai Eigen Value Analisis Faktor Banyak Komponen Eigen Value Total % Variasi % Kumulatif 1 2,796 46,605 46,605 2 1,317 21,951 68,556 3 0,897 14,946 83,502 4 0,691 11,511 95,013 5 0,225 3,746 98,759 6 0,074 1,241 100
Jumlah  faktor  baru  yang  terbentuk  dapat  didasarkan  pada banyaknya  komponen  yang memiliki  nilai eigen  value atau λ yang lebih besar dari nilai 1. Variabel akan direduksi menjadi 3 faktor yang sehingga mampu menjelaskan sebesar 83,502% dari  keragaman  total. Nilai loading  factor dapat  digunakan untuk menentukan pengelompokan variabel menjadi beberapa faktor  yang  baru.  Untuk lebih  memudahkan  reduksi  variabel dan  penamaan  faktor  baru  maka  dilakukan  rotasi  pada  nilai loading factor dengan hasil sebagai berikut: Tabel 3.
Rotasi Nilai Loading Factor untuk Reduksi Variabel Variabel Komponen 1 2 3 PDRB per Kapita (X 1 ) 0,397 0,680 -0,034 Angka Harapan Hidup (X 2 ) 0,856 -0,107 0,303 Angka Melek Huruf (X 3 ) 0,949 0,046 0,055 Rata-rata Lama Sekolah (X 4 ) 0,948 0,076 -0,126 Prevalensi TBC (X 5 ) -0,247 0,824 -0,069 Prevalensi Malaria (X 6 ) 0,064 -0,073 0,986
Setelah dilakukan rotasi pada nilai loading factor diperoleh hasil bahwa variabel Angka Harapan Hidup (X 2 ), Angka Me- lek Huruf (X 3 ) dan Rata-rata Lama Sekolah (X 4 ) dikelompok- an menjadi 1 faktor dan nama faktor pembentuk IPM (Indeks Pembangunan  Manusia).  Variabel  prevalensi  malaria  (X 6 )
diletakkan ke dalam faktor 3 dengan nama prevalensi malaria sebab  hanya  terdapat  satu  variabel  pada  faktor  tersebut. Variabel  PDRB  per  Kapita  (X 1 )  dan  prevalensi  TBC  (X 5 ) diletakkan ke dalam faktor 2 dengan nama variabel ekonomi.
Pada  analisis  faktor akan diperoleh nilai score  factor yang merupakan kombinasi antara variabel yang direduksi ke dalam beberapa  faktor.  Pada  penelitian  ini  enam  variabel  direduksi menjadi  tiga  faktor,  sehingga terdapat  tiga score  factor yang akan digunakan sebagai nilai pengganti enam variabel.

## C. Pemilihan Klaster Terbaik
Pengelompokan  kabupaten/kota  menggunakan  metode  Ko- honen SOM dan K-Means masing-masing akan dibentuk men- jadi  2  klaster  dan  3  klaster.  pengelompokan  menggunakan metode  Kohonen  SOM  akan  digunakan  tiga  jenis  topologi, Berikut  adalah  nilai Pseudo  Fstatistics pada  masing-masing kelompok dan jenis topologi metode Kohonen SOM:
Tabel  4.
Nilai Pseudo Fstatistics untuk Metode Kohonen SOM Jumlah Neuron Jenis Topologi Gridtop Hextop Randtop 2 klaster 11,054 11,967 11,928 3 klaster 13,814 13,819 13,819
Pada  tabel 4 terlihat  bahwa  nilai Pseudo  Fstatistics pada metode Kohonen SOM tertinggi adalah ketika digunakan jum- lah kelompok sebanyak 3 klaster dengan jenis topologi hextop . Selanjutnya  dilakukan  pengelompokan  menggunakan  metode K-Means .  Nilai Pseudo  Fstatistics ketika  digunakan  jumlah kelompok  2  klaster  lebih  besar  dibandingkan  dengan  ketika digunakan  jumlah  kelompok  sebanyak  3 klaster. Berdasarkan hal  tersebut  maka  pengelompokan  menggunakan  metode K- Means akan  dilakukan  dengan  jumlah  kelompok  sebanyak  2 klaster.
Langkah  selanjutnya  adalah  menentukan  hasil  kelompok terbaik  berdasarkan  kriteria  nilai icdrate . Berikut  ini  adalah nilai icdrate , SSW ( Sum Square Within ) dan SSB ( Sum Square Between )  hasil  pengelompokan  menggunakan  metode  Koho- nen SOM dan K-Means .
Tabel 5.
Nilai Icdrate , SSW dan SSB untuk Metode Kohonen SOM dan K- Means Metode Jumlah Kelompok icdrate SSW SSB Kohonen SOM 3 klaster 0,962 62,023 4,261 K-Means 2 klaster 0,988 87,283 1,312 Pengelompokan kabupaten/kota di
Jawa Timur menggunakan  metode  Kohonen  SOM  dengan  membagi  data menjadi  3  klaster  memiliki  nilai icdrate yang  lebih  kecil dibandingkan dengan mengelompokan kabupaten/kota di Jawa Timur  men-jadi  2  klaster  menggunakan  metode K-Means . Berdasarkan  hal  tersebut  dalam  disimpulkan  bahwa  hasil klaster  terbaik  adalah  menggunakan  metode  Kohonen  SOM dengan jumlah kelom-pok sebanyak 3 klaster.
Berdasarkan  tabel  5 diketahui  bahwa  mengelompokan kabuapten/kota di Jawa Timur menjadi 3 klaster menggunakan Kohonen  SOM  memiliki  nilai SSW  yang  lebih  kecil  diban- dingkan dengan metode K-Means . Selain itu nilai SSB metode Kohonen  SOM  lebih  besar  dibandingkan  dengan  nilai  SSB
metode K-Means .  Kedua hal tersebut juga menunjukkan bah- wa hasil klaster terbaik adalah menggunakan metode Kohonen SOM dengan jumlah kelompok sebanyak 3 klaster.

## D. Pengelompokan Menggunakan Metode Terbaik
Berdasarkan  kriteria  nilai Pseudo  Fstatistics dan  nilai icd- rate diketahui  bahwa  hasil  klaster  terbaik  merupakan  penge- lompokan menggunakan metode Kohonen SOM dengan topo- logi hextop dan  jumlah  neuron  sebanyak  3.  Jumlah  neuron pada jaringan Kohonen SOM menunjukkan banyaknya kelom- pok yang terbentuk.
Terdapat  3  vektor input ,  dimana  3  faktor  tersebut  merupa- kan  hasil  reduksi  variabel  yang  mewakili  6  variabel  awal. Masing-masing vektor input i yang menuju neuron ke j dihu- bungkan  dengan  bobot.  Bobot  tersebut  merupakan  nilai cen- troid atau  pusat  klaster. Berikut  adalah  arsitektur jaringan Kohonen SOM menggunakan 3 neuron:
Gambar  1.  Arsitektur  Jaringan  Kohonen  SOM  Menggunakan  3 Neuron
Dengan menggunakan jumlah kelompok sebanyak 3 klaster hasil pengelompokan kabupaten/kota di Jawa Timur berdasar- kan  Indikator  Kesehatan  Masyarakat  adalah  sebagai  berikut klaster  1  terdiri  dari  12  kabupaten  yang  meliputi  Kabupaten Jember, Bondowoso, Situbondo, Probolinggo, Pasuruan, Bojo- negoro, Tuban, Lamongan, Bangkalan, Sampang, Pamekasan, Sumenep. Klaster 2 terdiri dari 17 kabupaten/kota yang meli- puti Ponorogo, Malang, Sidoarjo, Mojokerto, Jombang, Ngan- juk, Madiun, Magetan, Ngawi, Kota Kediri, Kota Blitar, Kota Malang,  Kota  Probolinggo,  Kota  Pasuruan,  Kota  Mojokerto, Kota  Madiun,  Kota  Batu.  Serta  klaster  3  yang  terdiri  dari  5 kabupaten/kota  yaitu  Pacitan,  Trenggalek,  Tulungagung,  Bli- tar, Kediri, Lumajang, Banyuwangi, Grasik, Kota Surabaya.
Berikut ini adalah nilai rata-rata untuk setiap variabel pada masing-masing kelompok yang terbentuk:
Tabel 6.
Nilai Rata-rata Hasil Pengelompokan Klaster Terbaik Variabel Kelompok 1 Kelompok 2 Kelompok 3 Rata-rata Populasi PDRB 6315,70 8356,6 19538,5 10360 Angka Harapan Hidup 64,88 70,5 70,7 68,763 Angka Melek Huruf 82,40 94,1 92,6 90,03 Lama Sekolah 6,21 8,7 7,8 7,695 Prevalensi TBC 0,28 0,17 0,27 0,2263 Prevalensi Malaria 0,38 0,39 0,81 0,4895
Nilai  rata-rata  populasi  merupakan  nilai  rata-rata  setiap varia-bel  secara  keseluruhan.  Untuk  mengetahui  karakteristik dari klaster yang terbentuk dapat digunakan nilai rata-rata dari masing-masing variabel pada setiap klaster yang kemudian di- bandingkan dengan nilai rata-rata setiap variabel secara kese- luruhan.  Klaster  1  merupakan  klaster  yang  memiliki  kondisi ekonomi  dan  pendidikan  yang  kurang  baik,  namun  memiliki kondisi  epidemiologi  yang  cukup  baik.  Klaster 2  memiliki kondisi  ekonomi  yang  cukup  baik  namun  memiliki  kondisi pendidikan dan epidemiologi yang baik. Klaster 3 merupakan kelompok  yang  memiliki  kondisi  ekonomi  dan  pendidikan yang baik namun memiliki kondisi epidemiologi yang kurang baik.
Hasil  kelompok  kabupaten/kota  di  Jawa  Timur  menggu- nakan metode Kohonen SOM diharapkan memiliki perbedaan karateristik  antar  kelompok  yang  terbentuk.  Untuk  membuk- tikan hal tersebut dapat dilakukan pengujian MANOVA ( Mul- tivariate  Analysis  of  Variance )  untuk  mengetahui ada  atau tidaknya perbedaan pada  setiap  klaster yang terbentuk. Peng- ujian  MANOVA  yang  akan  dilakukan  merupakan  pengujian One-way MANOVA  dimana  hanya  terdapat  satu  faktor  atau perlakukan dan tidak terdapat interaksi antar perlakukan yang diduga  mempengaruhi  variabel  respon,  yaitu  kelompok  yang terbentuk.  Dimana  satu  faktor  tersebut  terdiri  dari  tiga  kate- gori,  yaitu  kelompok  1,  kelompok  2  dan  kelompok  3.  Hasil pengujian One-way MANOVA disajikan pada Tabel 7 sebagai berikut:
Tabel 7. Hasil Pengujian One-way MANOVA pada Klaster Variabel P-value PDRB 0,194 Angka Harapan Hidup 0,000 Angka Melek Huruf 0,000 Lama Sekolah 0,000 Prevalensi TBC 0,092 Prevalensi Malaria 0,000 Pada hasil pengujian One-way MANOVA diperoleh nilai p- value untuk  variabel  Angka  Harapan  Hidup,  Angka  Melek Huruf,  lama  sekolah  dan  prevalensi  malaria  masing-masing sebesar 0,000. Nilai tersebut lebih kecil dibandingkan dengan nilai  α  =  0,05  sehingga  Tolak  H 0 yang  berarti  bahwa  pada masing-masing  klaster  1,  klaster  2  dan  klaster  3  yang  ter- bentuk  memiliki  perbedaan.  Sedangkan  variabel  PDRB  per kapita  dan  prevalensi  TBC  memiliki  nilai p-value sebesar 0,194  dan  0,092.  Kedua  nilai  tersebut  lebih  besar  diban- dingkan dengan nilai α = 0,05 sehingga Gagal Tolak H 0 , yang artinya  variabel  PDRB  per  kapita  dan  prevalensi  TBC  pada masing-masing  klaster  yang  terbentuk  adalah  tidak  memiliki perbedaan. Pada  hasil pengujian One-way MANOVA dipero- leh  kesimpulan  bahwa  hasil  pengelompokan  memiliki  per- bedaan nilai pada  masing-masing  variabel respon  yang mem- bentuknya. Meskipun terdapat dua variabel yang tidak memi- liki perbedaan pada setiap klaster yang terbentuk, yaitu PDRB per kapita dan prevalensi TBC. Namun ketika digunakan nilai α  =  0,1  maka  variabel  prevalensi  TBC  sebab  nilai p-value pada variabel TBC sebesar 0,092 lebih kecil dibandingkan de- ngan nilai α. Sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel pre- valensi TBC memiliki perbedaan pada  masing-masing klaster yang terbentuk.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Untuk meningkatkan kondisi kesehatan masyarakat di Jawa Timur,  monitoring  dan  evaluasi  dapat  dilakukan  oleh  Peme- rintah  Jawa  Timur  berdasarkan  klaster  yang  terbentuk.  Pada klaster  1  yang  dapat  disebut  sebagai  klaster  yang  memiliki kondisi kesehatan masyarakat yang paling rendah, pemerintah perlu memperbaiki kondisi ekonomi, pendidikan dan epidemi- ologi.  Sedangkan  pada  klaster  3  yang  dapat  disebut  sebagai klaster  dengan  kondisi  ekonomi  yang  sedang,  pemerintah perlu memperbaiki kondisi epidemiologi yang bertujuan untuk mengurangi  angka  prevalensi  penyakit  TBC  dan  malaria. Selain  itu  pemerintah  juga perlu  mempertahankan  kondisi ekonomi  dan  pendidikan  yang  berada  pada  klaster  3  sebab klaster 3 telah memiliki kondisi ekonomi dan pendidikan yang baik. Klaster 2 dapat disebut sebagai kelompok yang memiliki kondisi  kesehatan  masyarakat  yang  tinggi.  Dimana  hal tersebut  tercermin  pada  kondisi  ekonomi,  pendidikan  dan epidemiologi pada klaster 2 yang telah baik. Meskipun demi- kian, pemerintah perlu menjaga kondisi kesehatan masyarakat pada  klaster 2  dan juga  meningkatkan  nilai PDRB  per  kapita pada klaster 2.
Saran  yang  dapat  diberikan  kepada  Pemerintah  Provinsi Jawa Timur dan Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Timur adalah hasil  penelitian  ini  dapat  digunakan  sebagai  informasi  untuk meningkatkan  kondisi  kesehatan  masyakarat  di  Jawa  Timur dalam  rangka  mencapai Program Kota  Sehat Nasional  Peme- rintah perlu memperhatikan variabel ekonomi dan pendidikan. Kondisi ekonomi dan pendidikan di Jawa Timur yang semakin baik  juga  akan  menyebabkan  kondisi  kesehatan  masyarakat yang  lebih  baik. Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah menggunakan  variabel  penelitian  yang  mempresentasikan kondisi  kesehatan  masyarakat  di  Jawa  Timur  secara  menye- luruh sehingga hasil pengelompokan yang dihasilkan juga op- timal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Gerring, J., Thacker, Strom. C., Enikolopov, R., Julian, A., and Maguire, M.    (2013).  Assesing  Health  System  Performance:  A  Model-based Approach. Social Science & Medicine 93 , 21-28.
[2] Ettaouil,  M.,  Abdelatifi,  E.,  Belhabib,  F.,  Moutaouakil,  Karim  El. (2012). Learning Algorithm of Kohonen Network with Selection Phase. WSEAS  Transactions  on  Computers  Issue  11,  Volume  11,  November 2012 . E- ISSN: 2224-2872.
[3] Morrison,  Donald.  F.  (1967). Multivariate  Statistical  Methods  Third Edition . USA: McGRAW-Hill Book Company.
[4] Johnson.  R.  and  Wichern.  D.  2007. Applied  Multivariate  Statistical Analysis. 6th Edition . New Jersey: Prentice Hall.
[5] Siang,  Jong  Jek.  (2009). Jaringan  Syaraf  Tiruan  &  Pemrogramannya Menggunakan MATLAB . Yogyakarta: ANDI.
[6] Kusumadewi,  S.  (2004). Membangun  Jaringan  Syaraf  Tiruan (menggunakan MATLAB & Excel Link). Yogyakarta: ANDI.
[7] Fausett, Laurence. (1994). Fundamental Neural Network: Architectures, Algorithm, and Applications . New Jersey: Prentince Hall Inc.
[8] Orpin,  A.  R.,  &  Kostylev,  V.  E.  (2006). Toward  a  Statistically  Valid Method  of  Textural  Sea  Floor  Charcterization  of  Benthic  Habitats . Marine Geology , 209-222.
[9] Mingoti,  S.A.  &  Lima,  J.O.  (2006). Comparing  SOM  Neural  Network with  Fuzy C-Means, K-Means and  Traditional  Hierarchical  Clustering Algorithm: 1742-1759.
[10] Badan  Pusat  Statistik.  (2011). Kajian  Indikator  Kesehatan  (Laporan Sosial 2010) . Jakarta: Badan Pusat Statistik.