## VISUALISASI PENGGEROMBOLAN WILAYAH BERDASARKAN TEORI PERTUMBUHAN EKONOMI MENGGUNAKAN APLIKASI
INTEGRASI SELF ORGANIZING MAP (SOM) DAN SISTEM

## INFORMASI GEOGRAFIS

## VISUALIZATION OF CLUSTERING REGION BY ECONOMIC GROWTH THEORY USING THE INTEGRASI SELF ORGANIZING MAP (SOM) AND GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEM

## Hafshoh Mahmudah
Sekolah Tinggi Ilmu Statistik

## Ricky Yordani
Sekolah Tinggi Ilmu Statistik
Masuk tanggal: 07-12-2015, revisi tanggal: 13-01-2016, diterima untuk diterbitkan tanggal: 19-01-2016

## Abstrak
Pertumbuhan  ekonomi  merupakan  salah  satu  faktor  penting  untuk  menentukan  kesejahteraan  suatu  wilayah. Akan  tetapi,  perbedaan  kondisi  geograﬁs  dan  potensi  wilayah  menyebabkan  perbedaan  kondisi  ekonomi  yang berbeda  antarwilayah.  Studi  kasus  dilakukan  terhadap  Provinsi  Jawa  Tengah  karena  merupakan  salah  satu kontributor PDRB terbesar di Indonesia,  yang  ternyata  masih  memiliki  ketimpangan  perekonomian  antar kota dan  antar  kabupaten.  Untuk  memudahkan visualisasi pertumbuhan ekonomi maka dibuatlah suatu aplikasi yang mampu melihat secara mudah efek pertumbuhan  dan  penggerombolan  dalam  wilayah  Provinsi  Jawa  Tengah tersebut.   Metode   yang  bisa digunakan  untuk  analisis  gerombol sangat beragam.  Salah  satu  metode  alternatif adalah  menggunakan  metode Self  Organizing  Map (SOM)  yang  mampu  menggerombolkan  data  multidimensi disertai  dengan  visualisasinya  dengan  teknik Unsupervised  Artiﬁcial  Neural  Network. Aplikasi  ini memudahkan  visualisasi  dan  analisisnya  karena  diintegrasikan  dengan  Sistem  Informasi  Geograﬁs  (SIG). Aplikasi  yang  dibuat  selanjutnya  digunakan  untuk  melakukan  analisis  gerombol  dengan  data  studi  kasus Provinsi Jawa Tengah. Visualisasi yang dihasilkan mampu menunjukkan pola pertumbuhan ekonomi di Provinsi Jawa  Tengah  namun  belum  terlihat  adanya  pemusatan  kutub  pertumbuhan  ekonomi  di  Provinsi  Jawa  Tengah karena pola penggerombolan berdasarkan indikator pertumbuhan ekonomi masih menyebar.
Kata kunci : Kutub Pertumbuhan Ekonomi, Self Organizing Map, Analisis Gerombol

## Abstract
Economic growth is one of factor that is critical to determining the welfare of a region. However, differences in geographical  conditions  and the  potential  of  the  area  led  to  differences  in  economic  conditions  differ  between regions.  The  case  studies  conducted  on  Central  Java  Province  because  it  is  one  of  the  largest  contributors  to GDP in Indonesia, which still has economic inequality between cities and between districts. To make more easy for  visualize  the  economic  growth,  researcher  then  made  an  application  that  is  able  to  easily  see  the  effect  of growth  and  clustering  in  the  province  of  Central  Java.  There  are  many  methods  that  can  be  used  for  cluster analysis. One of the most common methods used are the K-Means. However, K-Means has some drawbacks. One alternative  method  is  using  the  Self  Organizing  Map  (SOM)  which  is  capable  clustering  accompanied  by visualization of multidimensional data with techniques Unsupervised Artificial Neural Network. This application allows  visualization  and  analysis  because  it  is  integrated  with  Geographic  Information  Systems  (GIS). Applications are made subsequently used to analyze clustering with case study data of Central Java province. The resulting visualization capable of showing a pattern of economic growth in Central Java Province but has not  seen  the  concentration  of  economic  growth  pole  in  Central  Java  because  clustering  pattern  based  on indicators of economic growth spread.
Keywords : Economic Growth Pole, Self Organizing Map, Cluster Analysis
PENDAHULUAN Pertumbuhan  ekonomi  yang  terus menunjukkan peningkatan menggambarkan  bahwa  perekonomian
negara  atau  wilayah  tersebut  berkembang dengan  baik  (Amri,  2007),  hal  ini  dapat menjadi  salah  satu  indikator  keberhasilan pembangunan  ekonomi  suatu  wilayah. Akan tetapi kondisi geograﬁs dan  potensi sumber  daya  yang  berbeda-beda  antar daerah  menyebabkan  perbedaan  kondisi ekonomi  pada  wilayah  tersebut.  Hal tersebut membuat munculnya daerah yang memiliki potensi sebagai pusat pertumbuhan ekonomi dan ada yang tidak.
Daerah  dengan  potensi  sebagai  pusat pertumbuhan  ekonomi  merupakan  salah satu  alternatif  untuk  menggerakkan  dan memacu
pembangunan
guna meningkatkan  pendapatan  masyarakat.
Secara  tidak  langsung  kemajuan  daerah akan membuat masyarakat mencari kehidupan  yang  lebih  layak  di  daerah tersebut.  Selain    itu,    penciptaan    pusat pertumbuhan  ekonomi yang  dimulai  dari beberapa  sektor  yang  dinamis  dan mampu   memberikan  output   rasio   yang tinggi    akan  dapat  memberikan  dampak yang  luas  ( spread  effect )  dan  dampak ganda  ( multiple  effect )  pada  sector  lain dengan  wilayah  yang  lebih  luas.  Atau dengan  kata  lain,  wilayah  yang  menjadi pusat pertumbuhan ekonomi akan membuat  wilayah  di  sekitarnya  turut mengalami peningkatan pertumbuhan ekonomi. Komite  Percepatan  dan  Perluasan Pembangunan Ekonomi Indonesia (KP3EI) dalam strategi utamanya
menjadikan pendekatan pusat-pusat pertumbuhan  ekonomi  sebagai  dasar mencapai percepatan dan perluasan pembangunan ekonomi Indonesia.
Pendekatan  ini  pada  intinya  merupakan integrasi  dari  pendekatan  sektoral  dan regional sehingga pengembangan wilayah pusat  pertumbuhan  ekonomi  tersebut dapat memaksimalkan keuntungan aglomerasi, menggali potensi dan keunggulan  daerah  serta  memperbaiki ketimpangan
spasial pembangunan ekonomi  Indonesia.  Berkaitan  dengan usaha pembangunan ekonomi yang berkonsentrasi pada wilayah pertumbuhan ekonomi, maka diperlukan suatu analisis tertentu  yang  dapat  digunakan  untuk
mengetahui persebaran pusat pertumbuhan ekonomi pada suatu
wilayah, salah satunya adalah menggunakan analisis gerombol.
Provinsi  Jawa  Tengah  merupakan kontributor Produksi Domestik Regional Bruto  (PDRB)  terbesar  keempat  di Indonesia  setelah  DKI  Jakarta,  Jawa Timur  dan  Jawa  Barat.  Akan  tetapi, ketimpangan  PDRB  perkapita  antar kabupaten/kota  di  provinsi  ini  masih cukup  besar  dalam  beberapa  tahun terakhir.  Hal  itu  terlihat  dari  besarnya kesenjangan antara kabupaten  atau kota dengan  PDRB  perkapita  tertinggi  dan PDRB  perkapita  terendah.  Jika  dilihat perbandingan  nilai  PDRB  Atas  Dasar Harga  Berlaku  (ADHB)  dengan  migas ter- lihat adanya kesenjangan pendapatan  yang  cukup  tinggi  yaitu PDRB  tertinggi  mencapai  65.137  miliar rupiah  (Kabupaten  Cilacap)  dan  PDRB terendah  sebesar  1.370  miliar  rupiah (Kota Salatiga), (Badan Pusat Statistik Provinsi  Jawa  Tengah, 2008).  Kondisi tersebut mendorong Pemerintah Provinsi Jawa Tengah membuat kebijakan  dan  kerjasama  regional  antar wilayah yang bertujuan untuk membantu percepatan pembangunan. Metode  yang  sering  digunakan  dalam mengkaji tentang penggerombolan adalah  K-Means.  K-  Means  adalah  suatu metode  analisis  data  atau  metode data mining yang melakukan proses pemodelan tanpa supervisi ( unsupervised )  dan  merupakan  salah satu metode yang melakukan pengelompokan data dengan sistem partisi.  K-Means  dapat  mengolah  data dalam  jumlah  yang  sangat  besar  dengan lebih efektif dan tidak memerlukan waktu yang  lama.  Namun  algoritma  ini  juga memiliki permasalahan dalam menentukan  titik  awal  centroid  (Wang Huai-bin, 2010).
Metode  lain  yang  bisa  digunakan adalah  salah  satu  metode Artificial Neural  Network (ANN)  yaitu Self
Orginizing Map (SOM). Analisis
gerombol  yang  digunakan  pada  metode tersebut  bersifat unsupervised karena
tidak ada satu atributpun yang digunakan untuk memandu proses pembelajaran  dan seluruh variabel input diperlakukan sama. Metode SOM mampu mengatasi permasalahan berkaitan  dengan  data  multidimensi seperti  data  yang  memiliki  banyak variabel yang menjadikannya sulit diintepretasi. Metode SOM memberikan kemudahan intepretasi data
multidimensi  dengan  visualisasi  serta memiliki  keunggulan  pada  akurasi  dan ketahanan (accuracy  and  robustness) (Yan Li Subana  S, 2007).
SOM  sering  dianggap sebagai  metode penggerombolan,  visualisasi  dan  reduksi dimensi yang baik dan telah dikembangkan  pada  berbagai  analisis data  eksploratori  di  berbagai  bidang seperti  medis,  segmentasi  konsumen, pasar  finansial  dan  teknik  industri  (Oja et  al,  2002).
Meskipun  demikian,  aplikasi  yang mengimple  mentasikan  metode  SOM masih sedikit dan memiliki  keterbatasan bagi  pengguna  karena  pengguna  harus mengetikkan  baris  kode  sendiri  pada command  line .  Oleh  karena  itu,  dalam penelitian ini penulis ingin
menggembangkan  metode  SOM  yang akan diintegrasikan dengan Sistem Informasi  Ge-  ografis  untuk  dapat diterapkan  sebagai  alat  penggerombolan dan  visualisasi  kota  dan  kabupaten  di Provinsi Jawa Tengah berdasarkan variabel-variabel pertumbuhan ekonomi.

## METODOLOGI
Teori  Pertumbuhan  Ekonomi  ( Growth Pole Theory )
Pertumbuhan  ekonomi  yang  optimal akan  membawa  kepada  kehidupan  yang lebih  baik.  Salah  satu  yang  menjadi  teori dasar  pertumbuhan  ekonomi  adalah  teori growth  pole .  Teori  kutub  pertumbuhan pertama  kali  dikemukakan  oleh  Perroux pada Tahun 1955. Setelah itu, teori growth pole berkembang  dengan  pesat  dan digunakan  sebagai  dasar  pengambilan
kebijakan  baik  pada  negara  berkembang maupun  negara  maju.  Penerapan  teori tersebut  secara  serius  dimulai  sejak  tahun 1970 (Miyoshi, 1997).
Konsep growth  pole didasarkan  pada teori  ekonomi  makro.  Oleh  karenanya, dasar utama adalah konsentrasi pertumbuhan ekonomi pada ruang tertentu. Boundeville  melengkapi  penelitian  dari Perroux  tentang  teori  kutub  pertumbuhan dengan menambah implikasi spasial terhadap teori tersebut. Boundeville mendefinisikan kutub pertumbuhan regional  sebagai  aglomerasi  geografis sekelompok industri propulsif yang mengalami  ekspansi  yang  berlokasi  di suatu  daerah  perkotaan  dan  mendorong perkembangan  kegiatan  ekonomi  lebih lanjut  ke  seluruh  wilayah  pengaruhnya. Dengan kata lain, dalam konteks pertumbuhan  ekonomi,  kegiatan-kegiatan industri  yang akan menjadi  medan magnet dan membentuk kutub pertumbuhan sehingga dapat  menyebarkan pertumbuhan ekonomi melalui efek kumulatif.

## Analisis Gerombol
Gerombol  dapat  diartikan  sebagai ’kelompok’,  dengan  demikian  pada dasarnya analisis gerombol akan menghasilkan sejumlah gerombol (kelompok).  Analisis  ini  diawali  dengan pemahaman bahwa sejumlah data tertentu sebenarnya mempunyai kemiripan di  antara  anggotanya;  karena itu, dimungkinkan untuk mengelompokkan anggota- anggota yang mirip atau mempunyai karakteristik yang serupa tersebut dalam  satu  atau  lebih  dari  satu  gerombol (Santoso, 2010). Terdapat dua kriteria yang digunakan untuk memilih skema penggerombolan  yang  optimal,  antara lain: (Salazar et  al,  2002)
1. Compactness ,  yaitu  anggota  dari masing-masing gerombol harus sedekat mungkin dengan yang  lain.
2. Separation ,  yaitu    gerombol  harus terpisah  secara  luas  dari  gerombol lain.
Secara umum metode utama penggerombolan  dapat    diklasifikasikan menjadi:
1. Metode Hierarki
Metode  hierarki  ialah  metode  yang memulai penggerombolannya  dengan dua atau lebih obyek yang mempunyai  kesamaan  paling  dekat, kemudian  proses  dilanjutkan ke objek lain yang mempunyai
kedekatan kedua. Demikian seterusnya  sehingga  gerombol  akan membentuk semacam  pohon  dimana ada  hierarki  (tingkatan)  yang  jelas antar  objek,  dari  yang  paling  mirip sampai  dengan  yang  paling  tidak mirip.
2. Metode Non Hierarki Metode  non  hierarki  ialah  metode yang  dimulai  dengan  menentukan terlebih  dahulu  jumlah  gerombol yang diinginkan (dua gerombol, tiga gerombol  atau  yang  lain).  Dan kemudiaan  baru  dilakukan  proses gerombol  tanpa  mengikuti  proses hierarki.  Biasa  disebut  metode K- Means  Cluster .  Dua  kelemahan  dari prosedur  non  hierarki  ialah  bahwa banyaknya gerombol harus
disebutkan
atau ditentukan sebelumnya  dan  pemilihan  pusat gerombol  sembarang.  Lebih  lanjut, hasil  gerombol  mungkin  tergantung pada bagaimana pusat dipilih.
Banyak  metode  non  hierarki  dalam memilih  gerombol  tergantung  pada urutan observasi dalam data, sehingga  metode  gerombol  non hierarki  lebih  cepat  daripada  metode hierarki  dan  lebih  menguntungkan kalau jumlah objek/kasus atau observasi besar  sekali  (sampel besar).
Artificial Neural Network (ANN)
Artificial  Neural  Network (ANN) merupakan  model komputasi  yang terinspirasi  oleh  jaringan  syaraf.  ANN terdiri  dari  gabungan  sejumlah  elemen yang  memproses  informasi  dari  input
sehingga  memberikan  suatu  informasi keluaran. Sekelompok objek yang dipelajari  oleh  sistem  belajar  dengan tujuan  untuk  mengenali  bentuk  pola.
Proses  ini  dilakukan  dengan  melatih sistem  belajar  ( train  neural  network ) melalui  pemberian  bobot  dan  bias  (pada kesalahan  minimum  yang  dicapai)  untuk semua pola yang dipelajari.
ANN  mempunyai  distribusi  pararel arsitektur  dengan  sejumlah  besar  simpul mempunyai  bobot  dan  bias  tertentu. Kontruksi  ANN  terdiri  dari  penentuan perangkat jaringan, penentuan perangkat  simpul,  penentuan  sistem dinamik.  Selain  itu,  ANN  terdiri  dari sejumlah  lapisan  dan  simpul  yang berbeda  untuk  tiap layer .  Jenis layer nya dibedakan menjadi:
1. Input  layer: terdiri  dari  unit-unit simpul  yang  berperan  sebagai  input proses  pengolahan  data  pada  neural network.
2. Hidden  layer: terdiri  dari  unit-unit simpul  yang  dianalogikan  sebagai lapisan  tersembunyi  dan  berperan sebagai  lapisan  yang  meneruskan respon  dari  input;  3. Output  layer : terdiri  dari  unit-unit  simpul  yang berperan memberikan solusi dari data input.
Secara umum, struktur ANN dapat dilihat dalam Gambar 1 di bawah ini.
Gambar 1: Model  Struktur  ANN
Self Organizing Map (SOM)
Self Orginizing Map (SOM) merupakan  jenis  dari Artificial  Neural Network (ANN) yang dikembangkan oleh Teuvo  Kohonen  (Kohonen,  2001).  SOM menjadi  metode  dengan  pendekatan
ANN
untuk
melakukan
penggerombolan  ( clustering )  setelah melakukan competitive  learning (Han dan  Kamber,  2001).  Jaringan  SOM merupakan  salah  satu  jaringan  yang banyak  dipakai,  antara  lain  untuk membagi pola masukan ke dalam beberapa kelompok/gerombol/ cluster (Siang, 2009).
Masukan  dalam  metode  SOM  adalah berupa  vektor  yang  terdiri  atas  n komponen  yang  akan  dikelompokkan dalam  maksimum  k  buah  kelompok
(disebut vektor contoh). Keluaran
jaringan  adalah  kelompok  yang  paling dekat/mirip dengan masukan yang diberikan. Ada beberapa ukuran kedekatan  yang  dapat  dipakai.  Ukuran yang sering dipakai adalah jarak Euclidean  yang  paling  minimum  (Siang, 2009).
SOM  merupakan  generalisasi  dari jaringan  kompetitif,  dan  merupakan jaringan  tanpa  supervisi  (Siang,  2009). SOM  disusun  oleh  sebuah  lapisan  unit input  yang  dihubungkan  seluruhnya  ke lapisan unit output,  yang kemudian unit unit  diatur  di  dalam  topologi  khusus seperti  struktur  jaringan.  Secara  umum arsitektur  jaringan  SOM  dapat  dilihat pada Gambar 2 berikut :
Gambar 2: Self Organizing Map (SOM)

## K-Means
Pada  analisis  gerombol,  metode  yang paling  umum  digunakan  adalah  K- Means  karena  K-Means  berdasarkan pada  konsep  yang  sederhana  dan menghasilkan  hasil  yang  baik  (Kumar dan  Asger,  2015).  Pendekatan  K-Means digunakan  untuk  mendapatkan  dua estimasi yaitu:
1. Pusat  lokasi  ( center )  dari  masing- masing gerombol
2. Partisi dari data menurut gerombolnya .
Metode  K-Means  membagi  x n data (dengan  x  merupakan  suatu  variabel, dengan  jumlah  sebanyak  n)  ke  dalam suatu  set  data  sebanyak  k  gerombol, dengan  perbedaan  yang  besar  antar gerombol.  Tujuan  dari  K-Means  adalah untuk  meminimalkan  total  varians dalam gerombol ( total intra-cluster variance ).
Within-Cluster Sum of Squares (WCSS)
Within-cluster sum of square s (WCSS)  merupakan  salah  satu  kriteria yang  paling  sering  digunakan  dalam analisis  gerombol.  WCSS  digunakan untuk mengukur kualitas penggerombolan  dengan  cara  mengukur varians-kovarian dalam sebuah
gerombol.

## Davies-Bouldin Index
Indeks  Davies-Bouldin  merupakan salah satu indeks validitas yang digunakan sebagai metode  validasi gerombol  untuk  evaluasi  kuantitatif  dari hasil  penggerombolan.  (Salazar  dkk, 2002).

## Silhouette Index
Indeks  Silhouette  merupakan  salah satu  indeks  validasi  untuk  analisis gerombol.  Indeks  Silhouette  mengukur seberapa  mirip  suatu  titik  dengan  titik yang  lainnya  dalam  satu  gerombol  ketika dibandingkan dengan titik pada gerombol  lainnya. System Development Life Cycle (SDLC) Metode pembangunan sistem
menggunakan empat tahap dalam metodologi System  Development  Life Cycle (SDLC).  Berdasarkan  metodologi SDLC,  pembangunan  aplikasi  meliputi beberapa fase sebagai berikut:
1. Identifikasi  dan  inisiasi  kebutuhan aplikasi.
Langkah  awal  dalam  pembangunan sistem  adalah  menggali  informasi  yang dibutuhkan  oleh  sistem  dengan  cara mengidentifikasi masalah yang potensial  untuk  dikembangkan  lebih lanjut.  Identifikasi  kebutuhan  dapat dilakukan
dengan mencari dan mempelajari  referensi-referensi  ilmiah penelitian  yang terkait dengan masalah. Hal  ini  diperlukan  untuk  mendapatkan fakta  yang  mendukung  pembangunan sistem aplikasi.
2. Analisis.
Tahap analisis dilakukan dengan mengamati aplikasi yang terkait dengan domain  penelitian.  Tujuan  utama  pada tahapan  ini  adalah  mendokumentasikan keadaan aplikasi yang ada dan
menghasilkan  prasyarat-prasyarat  yang harus  dipenuhi  oleh  sistem  usulan berdasarkan  hasil  pengamatan  yang dilakukan.
3. Perancangan aplikasi.
Langkah selanjutnya adalah
menindaklanjuti  kebutuhan  yang  masih berupa  konseptual  menjadi  spesifikasi sistem yang lebih nyata.
4. Implementasi.
Tahap keempat akan
mengimplementasikan rancangan- rancangan  yang telah dibuat pada tahap sebelumnya.  Tahapan  ini  dilakukan dengan  menerjemahkan  metode  dan rancangan  yang  telah  dibuat  ke  dalam kode  program  sehingga  menjadi  suatu aplikasi yang utuh.
5. Validasi.
Selanjutnya,  pengujian  terhadap  hasil implementasi
rancangan sistem
dilakukan  guna  mengevaluasi  sistem yang telah dibangun

## Rancangan Aplikasi
Aplikasi yang dikembangkan merupakan  aplikasi  berbasis  dekstop  yang menggunakan software R sebagai  backend dalam
pengolahan
data. Untuk
menghubungkan aplikasi utama dan
aplikasi  R  dibutuhkan  suatu connector .
Connector yang  akan  digunakan  dalam aplikasi  ini  adalah  R.NET.  Selanjutnya hasil  pengolahan  aplikasi  utama  akan ditampilkan  pada  antar  muka  agar  dapat dilihat  oleh  pengguna.  Secara  visual, rancangan  aplikasi  dapat  dilihat  pada Gambar 3 di bawah ini.
Gambar 3. Aristektur Aplikasi

## Data dan Variabel
Variabel yang digunakan  dalam penelitian  ini  berasal  dari  penelitian Isnainy  (2012)  yang  membahas  tentang kinerja  perekonomian  di  Jawa  Tengah dengan  sumber  data  dari  berbagai publikasi  BPS. Pada penelitian tersebut menghasilkan penggerombolan berdasarkan 14 variabel yang signifikan, yang  antara  lain  sebagai  berikut,  yaitu Produk Domestik
Regional Bruto (PDRB), tingkat kepadatan pen- duduk ( DENSITY ), tingkat produktivitas tenaga  kerja  ( PRODUCT ),  presentase penduduk miskin ( POVERTY ),  Jumlah Penduduk  (POP),  Angka  Pastisipasi Sekolah  (APS1) usia  7-12 tahun, Angka Partisipasi  Sekolah  (APS2)  usia  13-15 tahun,  Angka  Harapan  Hidup  (AHH), jumlah pasar ( MARKET ), jumlah Sekolah  Dasar  (SD),  jumlah  Sekolah Menengah Pertama  (SMP),  jumlah Sekolah  Menengah  Atas  (SMA),  panjang jalan  ( ROAD ),  dan  penerimaan  daerah (PAD).

## Pembangunan Sistem
Pembangunan  sistem  menggunakan empat  tahap  dalam  metodologi System
Development Life Cycle (SDLC). Berdasarkan metodologi SDLC, pembangunan aplikasi meliputi
beberapa fase sebagai  berikut:
1. Identifikasi  dan  inisiasi  kebutuhan aplikasi.
Langkah  awal  dalam  pembangunan sistem  adalah  menggali  informasi yang  dibutuhkan  oleh  system  dengan cara  mengidentifikasi  masalah  yang potensial  untuk  dikembangkan  lebih lanjut.  Identifikasi  kebutuhan dapat dilakukan dengan mencari dan mempelajari  referensi-referensi ilmiah penelitian yang terkait dengan masalah.  Hal  ini  diperlukan  untuk mendapatkan  fakta  yang mendukung pembangunan sistem  aplikasi.
2. Analisis Tahap analisis  dilakukan  dengan mengamati  aplikasi  yang  terkait dengan  domain  penelitian.  Tujuan utama  pada  tahapan  ini  adalah mendokumentasikan  keadaan aplikasi yang ada dan meng- hasilkan
prasyarat-prasyarat yang harus dipenuhi oleh sistem usulan berdasarkan  hasil  pengamatan  yang dilakukan.  Dalam penelitian ini,
dilakukan pengamatan terhadap software penggerombolan  yang  sudah ada  seperti  R software dan  SOM tool box pada Matlab.
3. Perancangan aplikasi Langkah selanjutnya adalah menindaklanjuti  kebutuhan yang masih  berupa  konseptual  menjadi spesifikasi  sistem  yang  lebih  nyata. Perancangan  yang  dilakukan  pada penelitian  ini  yaitu:  (1)  merancang spesifikasi  input,  output,  dan  proses pada  aplikasi,  (2)  memilih  teknologi baik  perangkat  keras  dan  perangkat lunak  yang  akan  digunakan  (3) merancang  arsitektur  aplikasi  (4) merancang antar muka  pengguna.
4. Implementasi Tahap keempat akan mengimplementasikan rancangan-
rancangan  yang  telah  dibuat  pada tahap  sebelumnya.  Tahapan  ini dilakukan  dengan  menerjemahkan
metode  dan  rancangan  yang  telah dibuat ke dalam kode program sehingga  menjadi  suatu  aplikasi  yang utuh. Tahapan implementasi dilakukan  dengan:  a.  Menentukan bahasa pemprogaman yang digunakan;  b.  Menentukan  struktur data yang
digunakan; c. Mengimplementasikan  antar  muka yang  telah  dirancang  ke  dalam  kode program;  d.  Memberikan  perintah  ke pada  komponen  dalam  antar  muka dalam  menghadapi  kondisi-kondisi tertentu ( event ); e. Memberikan aturan validasi pada form berdasarkan input pengguna dan  pada kotak dialog; f. Mengimplementasikan algoritma metode Self  Organizing  Map ke dalam  kode  program;  5.  Validasi. Selanjutnya, pengujian terhadap hasil  implementasi  rancangan  sistem dilakukan  guna  mengevaluasi  sistem yang  telah  dibangun.  Uji  coba  pada sistem  menggunakan blackbox  test dan whitebox test .

## Penerapan Penggunaan Metode SOM
Penerapan  penggunaan  metode Self Organizing
Map (SOM) untuk mengelompokkan  kota  dan  kabupaten di  Provinsi  Jawa  Tengah  berdasarkan variabel  potensi  pertumbuhan  ekonomi dengan mengintegrasikanya melalui
Sistem  Informasi  Geografis  sehingga didapat peta tematik yang menampilkan hasil  penggerombolan.
Berikut  ini  adalah  tahapan  untuk mengkaji penggunaan metode Self Organizing Map (SOM) untuk mengelompokkan  kota/kabupaten  di Provinsi Jawa Tengah :
a. Menentukan variabel  yang  akan
digunakan dalam penelitian
Variabel yang digunakan  dalam penelitian  ini  berasal  dari  penelitian Isnainy (2012) yang membahas tentang kinerja perekonomian di  Jawa Tengah. Data-data
tersebut bersumber  dari  berbagai  publikasi BPS.
b. Melakukan  pembersihan  data  dan standarisasi Pembersihan  data  dilakukan  dengan maksud  mendapatkan  data  yang bersih.  Data  yang  bersih  adalah  data yang konsisten
dan tidak mengandung  nilai  yang tidak lengkap dan noise .  Secara  umum  data  yang tidak  bersih  adalah  nilai  yang  tidak lengkap, data yang mengandung noise dan  data  yang  tidak  konsisten  (Han Kamber,  2001).  Setelah  itu,  proses transformasi dilakukan dengan
normal isasi  sehingga  data siap  untuk dianalisis.
c. Pembuatan peta grid Pembuatan  peta  grid  atau layer output  sebagai  dasar  input  dalam pemodelan dengan SOM.
d. Melakukan analisis  gerombol  dengan metode  Self Organizing Map
Langkah-langkah  pengkajian  metode SOM di atas digambarkan dalam diagram alur pada Gambar 4 di bawah ini.
Gambar  4: Flow  Chart Penggerombolan Menggunakan SOM

## Implementasi
Perangkat  lunak  yang  digunakan dalam  pembangunan aplikasi adalah: 1. C#  sebagai  bahasa  pemprogaman dalam pengembangan sistem,
dengan bahasa inilah peneliti melakukan pembuatan aplikasi.
2. Microsoft .NET framework 4.0  sebagai platform pengembangan  aplikasi.
Melalui platform ini peneliti membangun,  mengembangkan  dan menyebarkan serta menjalankan aplikasi ini. NET framework merupakan  komponen OS  Windows yang terintegrasi yang  dibuat dengan tujuan untuk mendukung pengembangan berbagai macam jenis aplikasi serta untuk dapat menjalankan berbabagai macam aplikasi generasi mendatang.
3. MockupBuilder dan Microsoft  Visio sebagai alat bantu untuk memodelkan rancangan antar muka.
4. R software  versi 3.1.2 sebagai backend processing. Aplikasi R
sebagai aplikasi utama dalam melakukan  kegiatan  komputasi  yang bekerja  dibelakang  aplikasi  yang dibangun. 5. Library R.NET 1.5.22.0 sebagai penghubung  antara  R  dan C# dalam NET framework. 6. Library kohonen  sebagai  pendukung dalam  pembuatan model SOM. Library ini untuk melakukan pemodelan  dan  penghitungan  dalam melakukan analisa dengan SOM 7. Package maptools  sebagai dasar dalam pembuatan  dan  pembacaan  peta. Alur  setelah  dilakukan  analisa dengan menggunakan library SOM, kemudian peneliti melakukan penggambaran dan penerapan  pada  peta  mengenai gerombol yang terbentuk menggunakan package maptools. 8. Package clusterSim  sebagai  dasar
untuk  melakukan  validasi. Package ini  digunakan  dalam  melakukan validasi dari gerombol yang terbentuk dengan menggunakan Indeks Silohouette.

## Implementasi Kode Program
Algoritma  metode  SOM  yang  telah dijabarkan
sebelumnya kemudian
diimplementasikan  ke  dalam script bahasa  pemograman  R. Script tersebut ditulis  dalam  bentuk String pada  bahasa pemograman  C#.  Berikut  ini  cuplikan script R  metode Self  Organizing  Map pada  Gambar  5  (Lampiran  1).  Pada Gambar  6  (Lampiran  2)  ditampilkan implementasi jendela utama dari aplikasi yang dibangun.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitian ini dilakukan penggerombolan  kota  dan  kabupaten  di Provinsi  Jawa  Tengah  dengan  tujuan agar bisa melihat gambaran
penggerombolan  kota  dan  kabupaten  di Jawa Tengah berdasarkan variabel pertumbuhan  ekonomi  tentang  teori Growth  Pole. Pengelompokan  dilakukan menggunakan  14  variabel  signifikan pada  penelitian  sebelumnya  (dijelaskan pada  Bab  II)  yaitu  Produk  Domestik Regional Bruto (PDRB), tingkat kepadatan penduduk (DENSITY), tingkat  produktivitas tenaga  kerja ( PRODUCT ), presentase penduduk miskin ( POVERTY ),
Jumlah Penduduk  (POP),  Angka  Pastisipasi Sekolah  (APS1) usia  7-12 tahun, Angka Partisipasi  Sekolah  (APS2)  usia  13-15 tahun,  Angka  Harapan  Hidup  (AHH), jumlah pasar ( MARKET ), jumlah Sekolah  Dasaar  (SD),  jumlah  Seko-  lah Menengah Pertama  (SMP),  jumlah Sekolah  Menengah  Atas  (SMA),  panjang jalan  ( ROAD ),  dan  penerimaan  daerah (PAD).

## Analisis Gerombol Data Studi Kasus
Sebelum
melakukan analisis
penggerombolan  menggunakan  metode
Self  Organizing  Map, ,  maka  ditentukan terlebih  dahulu  berapa  jumlah  gerombol yang optimal. Pada Gambar 7 (Lampiran 3) di bawah ini menampilkan hasil saran aplikasi berdasarkan  Indeks  Silhouette.
Dapat  diketahui  bahwa  gerombol optimal  berdasarkan  Indeks  Silhouette pada  Gambar  7  adalah  tiga  gerombol
karena  memiliki  nilai  Indeks  Silhouette paling  besar,  karena  Indeks  Silhouette mengukur  tingkat  kemiripan  dalam  suatu gerombol  dibandingkan  dengan  gerombol lainnya. Sehingga yang dicari adalah yang mempunyai  tingkat  kemiripan  (indeks Silhouette)  yang  paling  besar.  Sedangkan pada  gambar  di bawah  ini menunjukkan tampilan  saran  berdasarkan Within- cluster sum of squares (WCSS).
Berdasarkan  kriteria  dari  WCSS  yang menyatakan  bahwa  jumlah  gerombol terbaik adalah yang meminimalkan nilai WCSS  atau  dengan  kata  lain  yang meminimalkan  variasi  dalam  gerombol. Pemilihan  gerombol  tiga  atau  empat dianggap  optimal  karena  nilai  WCSS lebih  signifikan  turun  pada  jumlah tersebut dibandingkan gerombol 5,6 dan seterusnya.
Berdasarkan  hasil  Indeks  Silhouette dan  WCSS  (Gambar  7  dan  Gambar  8 (Lampiran  3  dan  4)),  peneliti  bisa memilih  gerombol  tiga  atau  empat. Dalam penelitian ini  peneliti memilih tiga gerombol sebagai dasar penggerombolan. Oleh karena itu, analisis  gerombol  menggunakan  data studi  kasus  akan  membagi  Jawa  tengah menjadi  tiga  gerombol  yang  dapat dilihat pada Gambar 9 (Lampiran 5).
Peneliti melakukan analisis penggerombolan  wilayah  Provinsi  Jawa Tengah untuk Tahun 2008 sampai dengan Tahun  2010.  Hasil  penggerombolan menggunakan metode
SOM
menghasilkan tiga gerombol tiap tahunnya. Anggota gerombol yang cenderung  tetap  adalah  pada  gerombol ketiga sementara pada gerombol satu dan dua  cenderung  mengalami  perubahan anggota  gerombol.  Dari  hasil  pemetaan, terlihat  belum  ada  arah  pemusatan pertumbuhan ekonomi. Pola yang terlihat  masih menyebar. Hal  ini berarti, pusat  pertumbuhan ekonomi  di Jawa  Tengah  belum  bisa  mendorong pertumbuhan ekonomi wilayah di sekitarnya.
Sejak  tahun  2008  sampai  2010,  kota dan kabupaten yang masuk pada gerombol  dengan  nilai  variabel tertinggi
yaitu  kabupaten  Cilacap  dan  Kota Semarang, terlihat belum mempengaruhi  wilayah  disekitarnya. Meskipun  begitu,  Kabupaten  Cilacap dan  Kota  Semarang  terbukti  sebagai kota  dan  kabu-  paten  yang  memiliki ekonomi  yang  relatif  stabil  berdasarkan variabel  yang  digunakan  pada  tahun 2008 sampai tahun 2010.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Penelitian
ini pada akhirnya mendapatkan  kesimpulan  yaitu  aplikasi SOMgis  yang  dibangun  telah  dapat digunakan
untuk melakukan penggerombolan  dengan  metode  SOM dan  d a p a t   t e r integrasi  dengan  Sistem Informasi Geografis. Akan tetapi, melihat dari  hasil  penggerombolan  di  peta  dan hasil  penggerombolan  di  codes  plot, terlihat  belum  ada  arah  pemusatan pertumbuhan  ekonomi.  Hal  ini  berarti, pusat    pertumbuhan  ekonomi  di  Jawa Tengah belum bisa
mendorong
pertumbuhan ekonomi wilayah di
sekitarnya.  Serta  terdapat  perubahan pola penggerombolan kota dan kabupaten  di  Jawa  tengah  pada  tahun 2008 sampai  2010.

## Saran
Dalam rangka pengembangan penelitian  khususnya  yang  terkait  dengan metode  SOM  di  masa  yang  akan  datang, maka  saran  yang  ditawarkan  yaitu  perlu dilakukan  pengembangan  aplikasi  ini dengan metode SOM lain, seperti SuperSOM  dan  KSOM.  Selain  itu,  perlu dipertimbangkan pula analisis jarak dalam membangun aplikasi terkait dengan aspek teori kutub pertumbuhan.

## DAFTAR PUSTAKA
Arribas-  Bel,  Daniel  dan  Schmidt,  H.R. (2011). Self  Organizing  Maps  and the  US  Urban  Spatial  Structure . Arizona: Arizona State University.
Amri,  Amir.  (2007).  Pengaruh  Inflasi  dan
Pertumbuhan  Ekonomi  Terhadap Pengangguran  di  Indonesia.  Jambi : Jurnal  Inflasi  dan  Pengangguran ,
Vol. I no. 1.
Badan  Pusat  Statistik.  (2011). Produk Domestik Regional Bruto Atas Dasar Harga Konstan 2000 Menurut Provinsi, 2006-2010 (Milyar Rupiah). http://bps.go.id/.  (Diakses 19 Mei, 2015.)
Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Jawa Tengah. (2008). Jawa Tengah Dalam
Angka 2008. Semarang: BPS Provinsi Jawa Tengah. Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Jawa Tengah. (2009). Jawa Tengah Dalam
Angka 2009. Semarang: BPS Provinsi Jawa Tengah.
Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Jawa Tengah. (2010). Jawa Tengah Dalam Angka 2010 . Semarang: BPS Provinsi Jawa Tengah.
Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Jawa
Tengah. (2011). Jawa Tengah Dalam Angka 2011 . Semarang: BPS Provinsi Jawa Tengah.
Chen,  Hao.  (2010). Comparative  Study  of C,  C++,  C  and  Java  Programming Languages .  Finland:  University  of Applied Sciences.
Demuth,  H.  dan  Beale,  M.H.  (2003).
Neural  Network  Toolbox  for  Use with MATLAB . USA: The MathWorks, Inc. Glasson,  John.  (1974). An  Introduction  to Regional Planning . London:
Hucthinson and Co Publisher Ltd. Han,  J.  dan  Kamber,  M.  (2001). Data Mining:  Concepts  and  Techniques . USA: Academic Press.
Isnainy,  Mira  Ayu.  (2012).  Kinerja Perekonomian  Kabupaten/Kota  di Provinsi Jawa Tengah Periode 1983- 2010. [Skripsi]. Jakarta: STIS.
Jain,  A.  K.  dan  Dubes,  R.  C.  (1998).
Algorithm  for  Clustering  Data .  New
Jesrsey: Prentice Hall.
Karima,  Kourtit  (2012). Benchmarking  of World Cities through Self Organizing  Maps .  Amsterdam:  vrije Universiteit Amsterdam. Komite Percepatan dan Perluasan Pembangunan  Ekonomi  Indonesia. (2015). Kerangka  Acuan  Kerja (KAK) . Jakarta: Kementerian Koordinator Bidang Perekonomian. Kumar,  Satish  dan  Asger,  Mohammed (2015). Analysis Clustering Techniques  in  Biological  Data  with R. International Journal of Computer  Science  and  Information
Technologies . Vol 6(2), 1859-1864. Kulkarani,  Rajendra.  (2002).  A  Kohonen Self  Organizing  Map  Approach  to Modeling  Growth  Pole  Dynamics.
Journal Network and Spatial Economics 2 , page 175-189. Larose, D.T. (2004). Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data Mining . USA: John
WileySons Inc.
Li,  Yan.  (2007). Social  Area  Analysis Using  SOM  and  GIS .  Ritsumeikan Center  for  Asia  Pacific  Studies: Ritsumeikan Asia Pacific University. Mangiameli, P., Chen, S. K. dan West,  D.
(1996).  A  Comparison  of  SOM Neural  Network  and  Hierachical Clustering Method . European
Journal of Operational Reserach, 93,
402-417. Nuningsih, S. (2010). K-Means Clustering (Studi  Kasus  Pada  Data  Pengujian Kualitas Susu di Koperasi Peternakan Bandung Selatan. [Skripsi]. Bandung:UPI. Oja, M, Kaski, S. dan Kohonen, T. (2002). Bibliography  of  Self  Organizing Map (SOM) Papers. 1998- 2001.http://www.cis.hut.fi/4D56A06 9-A106-4B00-B4D6- 8BA39A0EC385/Final
Download/DownloadId-
823AF7FF0046E49553BA41F31870
8C79/4D56A069-A106-4B00-B4D6- 8BA39A0EC385/research/refs/NCS_ vol3_1.pdf.(Diakses  1  September, 2015) Salazar,  E.J  dkk.  (2002).  A  Cluster Validity  Index  for  Comparing  Non Hierarchical  Clustering  Methods. http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/d ownload?doi=10.1.1.19.5206&rep=r ep1&  type=pdf    (Diakses  10  Mei, 2015) Santoso,  S.  (2010). Statistik  Multivariat . Jakarta: PT Elex Media Komputindo. Siang, J. J. (2009). Jaringan Syaraf Tiruan dan Pemrogramannya Menggunakan MATLAB (Ed. II) . Yogyakarta:  Andi Offset. Sukirno, Sadono. (2006). Ekonomi
Pembangunan:  Proses,  Masalah, dan Dasar Kebijakan . Jakarta:
Kencana.
Turban,  Efraim  dkk.  (2005 ).  Introduction to  Information  Technology,  3rd Edition .  New  York:  John  Wiley Sons, Inc. Wang  Huai-Bin,  dkk.(2010).  A  Clustering Algorithm  Use  SOM  and  K-Means in  Intrusion  Detection. International Conference E-Business and E- Government (ICEE) : 1281-1284.
Guangzhou. Yin,  Huyun.  (2012). The  Self  Organizing Maps: Background,
Theories,
Extensions  and  Applications .  Berlin: Springer.

## LAMPIRAN
Lampiran 1 Gambar 5.  Cuplikan script R  di  C#
Lampiran 2
Gambar 6:  Cuplikan  Tampilan Output pada  Jendela  Utama
Lampiran 3
Gambar  7:  Tampilan  Saran  Jumlah  Gerombol  Maksimal  Berdasarkan  Indeks Silhouette
Lampiran 4

## Gambar 8: Tampilan Saran Jumlah  Gerombol Maksimal  Berdasarkan WCSS
Lampiran 5
Gambar  9:  Hasil Analisis    Penggerombolan Studi  Kasus Tahun  2008 Menggunakan SOMgis