## ANALISIS KELOMPOK FAKTOR-FAKTOR KEMISKINAN DAN KESENJANGAN
PEREKONOMIAN MENGGUNAKAN ALGORITMA SELF ORGANIZING MAPS (SOM) DI JAWA TENGAH TAHUN 2015
Siti Hasna Isnaeni 1
* Statistika, FMIPA, Universitas Islam Indonesia *s.hasna.isnaeni@gmail.com 1

## Abstract
The problem of poverty continues to be a major problem throughout Indonesia's history as a State. The distribution of  the  poor  is  also  uneven  in  all  regions  in  Indonesia.  In  the  theory  of  poverty  mentioned  that  the  factors  that influence  the  emergence  of  poverty  problems  originated  from  limitations  in  terms  of  economic,  whether  physical capital  (income)  or  human  capital.  Therefore,  poverty  reduction  target  oriented  planning  is  needed,  so  that  the poverty  reduction  and  economic  disparity  can  be  achieved  by  target.  This  study  aims  to  analyze  the  factors  that affect poverty and economic inequality to know the characteristics by applying data mining algorithms to determine the grouping  of poverty and economic disparities in  Central  Java in  2015.  In the grouping  of  poverty factors, the object of research that will be used are variables affecting poverty and economic disparity.The group analysis used data  mining  approach  with  Kansans  and  Kohonen  Self  Organizing  Maps  (SOM)  algorithm.The  result  of  analysis based  on  WCSS  graph  and  cluster  number  validation  is  determined  by  cluster  number  5  with  Semarang  City  as cluster 1, Kudus is in cluster 2, cluster 3 contains 5 cities, in cluster 4 containing 6 districts and 22 other districts are in cluster 5.
Keywords: Poverty, Economic Gap, Clustering K-means, Self Organizing Maps (SOM),central java.

## Pendahuluan
Persoalan  kemiskinan  merupakan  persoalan rumit  yang  tidak  memiliki  ujung  pangkal.  Hal  itu dikarenakan,  banyak  faktor  yang  dapat  menyebabkan munculnya masalah kemiskinan, begitu juga kemiskinan  dapat  memunculkan  masalah  ekonomi pembangunan  lainnya.  Dalam  Mudrajad  (2006:120) penyebab  kemiskinan  akan  bermuara  pada  teori lingkaran  setan kemiskinan ( vicious cycle of poverty ). Adanya  keterbelakangan,  ketidaksempurnaan  pasar dan  kurangnya  modal  menyebabkan  rendahnya produktifitas.  Rendahnya  produktifitas  menyebabkan rendahnya pendapatan yang mereka terima. Rendahnya pendapatan akan mengakibatkan rendahnya  pula  tabungan.  Rendahnya  tabungan  maka rendah pula investasinya.
Kemiskinan
sendiri merupakan ketidakmampuan manusia dalam memenuhi kebutuhan hidupnya.  Penduduk  miskin  adalah  penduduk  yang memiliki  rata-rata  pengeluaran  perkapita  perbulan  di bawah Garis Kemiskinan (BPS Provinsi Jawa Tengah, 2012).
Problematika kemiskinan terus menjadi masalah  besar  sepanjang  sejarah  Indonesia  sebagai sebuah  Negara.  Sebaran  penduduk  miskin  juga  tidak merata  di  seluruh  Wilayah  Kepulauan  Indonesia. Penduduk  Indonesia  jika  dilihat  dari  sisi  sebaran jumlah penduduk  miskin tahun 2011  -  2012, sebagian besar  penduduk  miskin  terkonsentrasi  di  Pulau  Jawa. Sebagaimana  yang  ditunjukkan  oleh  Grafik  1.1,  lebih dari  538  Ribu/jiwa  penduduk  miskin  berada  di  Jawa, di  Bali  dan  Maluku  sebanyak  400  Ribu/jiwa,  di Sumatera  dan  Sulawesi  sebesar  300  Ribu/jiwa  dan yang  terakhir  yakni  pulau  Kalimantan  hanya  sebesar 200  Ribu/jiwa.  Pemusatan  kantong  kemiskinan  di Pulau  Jawa  erat  kaitannya  dengan  pola  persebaran penduduk  yang  sebagian  besar  berada  di  Pulau  ini. Meskipun  luasnya  hanya  sepertiga  dari  luas  seluruh daratan  Indonesia,  tetapi  Pulau  Jawa  merupakan tempat  tinggal  bagi  sekitar  60  persen  penduduk Indonesia  yang  mencapai  sekitar  237,6  juta  (BPS, 2010).
Berdasarkan  latar  belakang  diatas,  maka penulis  akan  mengaplikasikan  Kohonen’s  Self- Organizing  Maps  dalam  kasus  segmentasi  wilayah
berdasarkan  parameter-parameter  yang  merupakan indikator  kemiskinan  dan  kesenjangan  perekonomian. Parameter-parameter  yang  dimaksud  yaitu,  jumlah penduduk  tahun  2015,  Angka  partisipasi  kasar, pengangguran,  jumlah  penduduk  miskin,  Produk Domestik  Regional  Bruto  (PDRB),  pengeluaran perkapita (IPM), presentase penduduk  miskin,  bekerja di  sektor  pertanian,  gini  ratio.  Alasan  penulis menggunakan  algoritma  Kohonen  yaitu  karena Kohonen  merupakan  algoritma  yang  efektif  untuk memvisualisasikan data berdimensi tinggi dengan cara mereduksi dimensinya dari  sebuah  input n-dimensi ke dimensi yang lebih rendah dengan tetap mempertahankan  hubungan  topologi  aslinya.  Selain itu,  Kohonen’s  Self-Organizing  Maps  merupakan pendekatan  nonparametrik  yang  tidak  membutuhkan asumsi mengenai distribusi populasi.
Tujuan  dari  tulisan  ini  adalah  mengetahui gambaran  hasil  analisis cluster untuk  kemiskinan  dan kesenjangan  perekonomian  di  Jawa  Tengah  Tahun 2015  dengan  menggunakan  metode  Self  Organizing Maps  dan  mengetahui  karakteristik  kemiskinan  dan kesenjangan perekonomian berdasarkan kabupaten/kota  yang  terdapat  di  Jawa  Tengah  tahun
2015 .
Kajian Pustaka dan Pengembangan

## Hipotesis
Terdapat  beberapa  penelitian  terdahulu  yang berkaitan  dengan  metode  analisis Self  Organizing Maps  (SOM) dan  kemiskinan sesuai  dengan  latar belakang pendidikan dan sudut pandang yang berbeda diantaranya adalah :
Septianusa  dkk  (2014)  dengan  melakukan segmentasi  kondisi  pertanian  padi  di  tiap  wilayah Provinsi  Jawa  Tengah.  Hal  ini  ditujukan  dalam mendeskripsikan sifat dan karakteristik masing-masing kelompok sehingga dicapai target produksi padi diatas 10  juta  ton  pada  tahun  2014.  Pada  penelitian  ini menggunakan analisis deskriptif untuk menggambarkan  keadaan  pertanian  padi  di  Provinsi Jawa  Tengah  dan  Implementasi Kohonen’s  Self Organizing  Maps untuk  proses  segementasi  guna mendapatkan  hasil  visualisasi  dan  cluster  kondisi pertanian padi.
Muhammad  Sri  Wahyudi  Suliswanto  (2010) menemukan  bahwa  Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  data  PDRB  dan  IPM  seluruh
provinsi  di  Indonesia  tahun  2006  –  2008.  Dengan menggunakan  metode  analisis  regresi  data  panel dengan model FEM dan REM.
Secara  harfiah  kata  “miskin“  dapat  diartikan sebagai  “serba  kekurangan”,  sementara  “kemiskinan” dipandang  sebagai  sebuah  kondisi  /  keadaan  serba kekurangan  baik  dalam  bentuk  fisik  maupun  materi. Dalam arti sempit, kemiskinan dapat dipahami sebagai sebuah  keadaan  serba  kekurangan  untuk  menjamin keberlangsungan  hidup.  Dalam  arti  yang  lebih  luas, menurut  Chambers  (dalam  Nita  Anggraini,  2012) kemiskinan  adalah  suatu  konsep  yang  terintegrasi dengan  lima  dimensi  yaitu:  1)  kemiskinan,  2) ketidakberdayaan,  3)  kerentanan  menghadapi  situasi darurat,  4)  ketergantungan,  dan  5)  keterasingan  baik secara geografis maupun sosiologis.
Kemiskinan  memiliki  konsep  yang  beragam, sehingga dalam penentuan ukuran kemiskinanpun ikut beragam. Beberapa  indikator ukuran kemiskinan telah banyak  beredar di  masyarakat. Salah satunya,  Adanya keberagaman ukuran indikator kemiskinan inilah yang menyulitkan penafsiran mengenai permasalahan kemiskinan. Oleh karenanya untuk memberi kemudahan  dalam  penafsiran  ukuran,  maka  setiap negara  menetapkan  sebuah  batasan  pengukuran kemiskinannya  masing-masing.  Batasan  ukuran  itu dikenal  sebagai  garis  kemiskinan.  Garis  kemiskinan merupakan  garis  batas  kebutuhan  minimum,  untuk mengkategorikan  seseorang  dianggap  miskin  atau tidak.  Garis  kemiskinan  berfungsi  mewakili  ciri-ciri warga  miskin  yang  biasanya  pengukuran  tersebut didasarkan  pada  ukuran  pendapatan  atau  pengeluaran dari seseorang.
Menurut  World  Bank,  kategori  miskin ditentukan  oleh  perolehan  pendapatan  per  hari seseorang.  Kategorinya  adalah  jika  pendapatan  orang tersebut  per  harinya  dibawah  US$  1,25  -  2  per  hari, maka orang itu dapat dikatakan dalam kondisi miskin.
Selain itu, adapun masalah mengenai penyebab  kemiskinanpun  turut  bermunculan  melalui sejumlah  penelitian  yang  ada.  Menurut  Sharp  (dalam Mudrajat  Kuncoro,  2006), terdapat  3  faktor  penyebab kemiskinan  jika  dipandang  dari  segi  ekonomi. Penyebab pertama muncul karena adanya ketidaksamaan  pola  kepemilikan  sumberdaya  yang menimbulkan  distribusi  pendapatan  yang  timpang. Penduduk miskin umumnya hanya memiliki sumberdaya  yang  terbatas  dan  kualitasnya  rendah.
Penyebab  kedua  muncul  akibat  perbedaan  dalam kualitas  sumberdaya  manusia.  Kualitas  sumberdaya manusia  yang  rendah  berarti  produktivitasnya  rendah, yang  pada  gilirannya  upah  turut  rendah.  Rendahnya kualitas  sumberdaya  ini  disebabkan  karena  rendahnya pendidikan,  nasib  yang  kurang  beruntung,  adanya diskriminasi,  atau  keturunan.  Penyebab  terakhir muncul karena adanya perbedaan akses dalam modal.
Analisis deskriptif adalah suatu cara menggambarkan  persoalan  yang  berdasarkan  data yang  dimiliki  yakni  dengan  cara  menata  data tersebut sedemikian  rupa  sehingga  dengan  mudah  dapat dipahami  tentang  karakteristik  data,  dijelaskan  dan berguna  untuk  keperluan  selanjutnya.  Jadi  dalam  hal ini  terdapat  aktivitas  atau  proses  pengumpulan  data dan pengolahan data berdasarkan tujuannya. Febrianita dalam (Setianingsih, 2016).
Menurut  Kuncoro  dalam  (Pratama,  2015), clustering adalah  teknik  yang  digunakan  untuk mengidentifikasi  objek  atau  individu  yang  serupa dengan  memperhatikan  beberapa  kriteria. Clustering yaitu  analisis  untuk  mengelompokkan  elemen  yang mirip  sebagai  objek  penelitian  menjadi  kelompok ( cluster ) yang berberda dan mutually exclusive . Menurut  Supranto  (2004),  konsep  pengukuran jarak  merupakan  pendekatan  yang  paling  biasa  dalam mengukur kemiripan antara pasangan objek. Pasangan objek dengan jarak yang lebih pendek akan lebih mirip dibandingkan  pasangan  objek  yang  jaraknya  lebih panjang.  Ada  beberapa  cara  untuk  mengukur  jarak antara dua objek, diantaranya:
a. Jarak euclidean adalah  akar  dari  jumlah  kuadrat perbedaan  atau  deviasi  di  dalam  nilai  untuk setiap variabel. Jarak euclidean adalah pengukuran  jarak  yang  paling  biasa  digunakan. (Supranto, 2004)
Menurut  Simammora,  nilai
diperoleh
melalui  perhitungan  jarak  kuadrat euclidean. Jarak eucliden yang dirumuskan sebagai berikut:
.....................(3.1)
Dimana:
= jarak antara objek i dan objek j
= nilai objek i pada variabel ke k
= nilai objek i pada variabel ke k
= banyak  varaibel yang diamati
b. Manhattan distance atau the city blok distance adalah  jumlah  perbedaan  mutlak/absolut  di dalam nilai untuk setiap variabel.
..........................(3.2) Dimana :
= jarak antara objek i dan objek j
= nilai objek i pada variabel ke k
= nilai objek i pada variabel ke k
= banyak  varaibel yang diamati
Pekerjaan yang dapat dilakukan dengan SOM antara lain untuk clustering , dalam konteks clustering , SOM  dapat  digunakan  sebagai  pengelompokan alternative  selain K  Means .  Diketahuinya  jumlah cluster  SOM  akan  membagi  data  yang  tersedia  ke kelompok yang berbeda. Keuntungan utama dari SOM adalah  cenderung  lebih  sedikit  mendapatkan  hasil percabangan  daripada  menggunakan  algoritma K Means ,  dan  dapat  digunakan  sebagai  algoritma inisialisasi  yang  baik  untuk  metode K  Means . Faktanya, SOM dapat disubstitusikan dengan K Means bersamaan  dan  pada  algoritma  training  SOM menghasilkan  algoritma  yang  sama  dengan K  Means . Kelebihan  lainnya  dari  algoritma  SOM  adalah diperolehnya  suatu  urutan  topologis  yang  biasanya cluster yang mirip disusun bersama (Lobo, 2009).

## Metode Penelitian

## Populasi dan sampel penelitian
Populasi  penelitian  ini  adalah  segala  kondisi yang  berkaitan  dengan  kemiskinan  serta  kesenjangan perekonomian  di  Jawa  Tengah  dan  dan  keadaan  di tahun 2015 diambil sebagi sampel penelitiannya.

## Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian tugas akhir  ini dilakukan pada bulan Februari  2017  –  Mei  2017.  Lokasi  yang  dipilih  untuk penelitian  ini  adalah  seluruh  wilayah  Jawa  Tengah. Data  tersedia  yang  akan  diteliti  diperoleh  dari  data Badan Pusat Statistik yang tercatat pada tahun 2015.

## Variabel Penelitian
Data  yang  digunakan  adalah  data  sekunder yang  didapatkan  dari  Publikasi  BPS  Jawa  Tengah tahun  2015  yaitu  “Faktor-faktor  kemiskinan  dan kesenjangan perekonomian 2015” pada website Badan
Pusat Statistik Indonesia http://www.bps.go.id Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah :
1. Penduduk  Miskin adalah  penduduk  yang memiliki  rata-rata  pengeluaran  perkapita perbulan dibawah garis kemiskinan.
2. Rasio Gini atau koefisien adalah alat mengukur derajat  ketidakmerataan  distribusi  penduduk. Ini  didasarkan  pada  kurva  Lorenz,  yaitu sebuah  kurva  pengeluaran  kumulatif  yang membandingkan distribusi dari suatu variable tertentu (misalnya pendapatan) dengan distribusi  uniform  (seragam)  yang  mewakili persentase kumulatif penduduk.
3. Pengangguran adalah  istilah  untuk  orang yang  tidak  bekerja  sama  sekali,  sedang mencari  kerja,  bekerja  kurang  dari  dua  hari selama seminggu, atau seseorang yang sedang berusaha mendapatkan pekerjaan yang layak.
4. Persentase penduduk miskin adalah persentase  penduduk  yang  berada  dibawah
Garis Kemiskinan (GK).
5. Angka  Partisipasi  Kasar  (APK) :  Proporsi anak  sekolah  pada  suatu  jenjang  tertentu dalam  kelompok  usia  yang  sesuai  dengan jenjang pendidikan tersebut
6. Pekerja  di  pertanian ,  adalah  seseorang  yang bekerja pada orang lain/majikan/institusi yang tidak  tetap  (lebih  dari  1  majikan  dalam sebolan  terakhir)  di  usaha  pertanian  baik berupa  usaha  rumah  tangga  maupun  bukan usaha  rumah  tangga  atas  dasar  balas  jasa dengan  menerima  upah  atau  imbalan  baik berupa uang maupun barang, dan baik dengan sistem pembayaran harian maupun borongan.
7. PDRB ialah  Produk  domestik  regional  bruto per-kapita  atas  dasar  harga  yang  berlaku  di Jawa Tengah tahun 2015.
8. Pengeluaran  perkapita  riil adalah  total pengeluaran  perkapita/bulan  untuk  makanan dibagi dengan total pengeluaran/kapita perbulan untuk makanan dan non makanan.

## Metode Pengumpulan Data
Data dalam penelitian  ini adalah data sekunder yaitu  data  yang  diperoleh  atau  dikumpulkan  dari sumber-sumber  yang  telah  ada.  Data  yang  digunakan adalah  data  dari  hasil  pencatatan  yang  telah dipublikasikan  oleh  Badan  Pusat  Statistik  Jawa
Tengah,  pengumpulan  data  sekunder  yang  digunakan adalah dengan mencatat data yang sudah ada.

## Metode Analisis Data
Penelitian  ini  menggunakan  analisis  kelompok dengan Self  Organizing  Maps dan  K  Means,  untuk validasi cluster menggunakan cluster  variance dan juga  membandingkan  hasil  pengelompokan  kedua algoritma  dengan pengelompokan  kabupaten  yang dilakukan oleh pemerintah Jawa Tengah.
Gambar 1.1 Within Cluster Sum of Squares (WCSS)
Dari within  cluster  sum  of  squares di  atas, terlihat  pada  saat  terbentuk  satu cluster ,  kurva  masih menunjukkan  kecuraman  dan  semakin  landai  sesuai dengan  pertambahan cluster .  Pada  intinya  semakin banyak  jumlah cluster yang  terbentuk  maka  jumlah anggota yang tergabung semakin sedikit.
Belum  ada  penelitian  sebelumnya yang berkaitan  dengan  pengelompokan  kabupaten  di  Jawa Tengah  berdasarkan  faktor-faktor  kemiskinan  dan kesenjangan  perekonomian  di  Jawa  Tengah  Tahun 2015, oleh karena itu peneliti menggunakan pendekatan  penentuan  jumlah cluster menjadi  5 kelompok  menggunakan  metode Self  Organizing Maps .  Alasan  peneliti  memilih  pengelompokan menjadi  5  adalah  karena  pada  grafik Within  Cluster Sum  of  Squares pada  saat  diangka  5,  note  atau  titik sudah  mulai  landai  walaupun  di  angka  yang  lebih besar  ada  yang  lebih  landai  akan  tetapi  jika  jumlah cluster semakin  banyak  maka  hasilnya  kurang  efektif karena terlalu banyak cluster .
Gambar 1.2 Fan diagram
Dari gambar 1.2 dapat dilihat penulis membuat fan  diagram  menggunakan  tampilan  rectangular dengan  grid  4  x  5.  Diagram  di  atas  dibentuk berdasarkan hasil data olah dengan algoritma kohonen menggunakan  sembilan  variabel.  Dari  fan  diagram tersebut dapat diketahui penggambaran dan pewarnaan untuk  masing-  masing  variabel  yaitu  :  jumlah penduduk  2015  diberi  warna  Hijau  pekat,  jumlah penduduk  miskin  diberi  warna  hijau,  persentase penduduk  miskin  diberi  warna  hijau  muda,  angka partisipasi  kasar  diberi  warna  kuning,  pengangguran diberi  warna  orange,  bekerja  disektor  pertanian  diberi warna  peach,  gini  ratio  diberi  warna  pink  pekat, pengeluaran  perkapita  riil  diberi  warna  pink  muda, Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  diberi warna putih. Fan diagram menunjukkan distribusi dari variabel  pada  peta.  Pola  dapat  dilihat  dengan memeriksa warna yang dominan.
Gambar 1.3 Karakteristik masing-masing cluster
Dari  gambar  1.3  dapat  dilihat  model  yang terbentuk  dengan  algoritma  Kohonen  kemudian dibentuk  menjadi  lima cluster dengan  metode hierarki cluster.  Dari  masing-masing  cluster  yang  terbentuk memiliki  karakteristik  tersendiri.  Cluster  1  ditandai dengan  warna  biru,  cluster  2  ditandai  dengan  warna orange, cluster 3 ditandai dengan warna hijau, cluster 4 ditandai  dengan  warna  merah,  cluster  5  ditandai dengan  warna  ungu.  Berikut  adalah  karakteristik  dari masing-masing cluster:
Dari  gambar  1.3  dapat  dilihat  bahwa  terbentuk 5  cluster  dengan  anggota  masing-masing  cluster sebagai berikut :
1. Cluster 1 : Kota Semarang
2. Cluster 2 : Kudus
3. Cluster  3  :  Kota  Magelang,  Kota  Surakarta, Kota  Salatiga,  Kota  Pekalongan,  dan  Kota Tegal.
4. Cluster  4  :  Cilacap,  Banyumas,  Kebumen, Pemalang, Tegal, dan Brebes.
5. Cluster  5  :  Purbalingga,  Banjarnegara,
Purworejo,  Wonosobo,  Magelang,  Boyolali, Klaten,  Sukoharjo,  Wonogiri,  Karanganyar, Sragen,  Grobogan,  Blora,  Rembang,  Pati, Jepara,  Demak,  Semarang,  Temanggung,
Kendal, Batang, dan Pekalongan.
Tabel 1.1 Jumlah dan Anggota Kelompok menggunakan Self Organizing Maps Kelompok Jumlah Anggota Anggota Kelompok 1 1 Kota Semarang 2 1 Kudus 3 5 Kota Magelang, Kota Surakarta, Kota Salatiga, Kota Pekalongan, dan Kota Tegal 4 6 Cilacap, Banyumas, Kebumen, Pemalang, Tegal, dan Brebes 5 22 Purbalingga,Banjarnegara , Purworejo,Wonosobo, Magelang,Boyolali,Klate n, Sukoharjo,Wonogiri, Karanganyar,Sragen,
Grobogan, Blora,
Rembang, Pati, Jepara, Demak,Semarang,Teman ggung, Kendal,Batang, dan Pekalongan. Karakteristik masing-masing cluster yang terbentuk adalah :
1. Jumlah penduduk, Pengeluaran perkapita riil, dan  PDRB  tinggi,  jumlah  penduduk  miskin, Angka  Partisipasi  Kasar  rendah  dan  bekerja disektor pertanian sedang.
2. Angka  partisipasi  kasar  tinggi,  gini  ratio, pengeluaran perkapita riil, PDRB, dan jumlah penduduk  tinggi,  dan  jumlah  penduduk miskin, pengangguran rendah.
3. Gini  ratio,  pengeluaran  perkapita  riil  tinggi, angka partisipasi kasar, pengangguran sedang,  dan  persentase  penduduk  miskin, PDRB, jumlah penduduk rendah.
4. Jumlah  penduduk,  jumlah  penduduk  miskin, persentase penduduk miskin, dan pengangguran tinggi,  angka partisipasi kasar, gini ratio sedang dan PDRB, bekerja di sektor pertanian rendah.
5. Persentase penduduk miskin, bekerja disektor pertanian,  gini  ratio,  angka  partisipasi  kasar tinggi,  jumlah  penduduk,  jumlah  penduduk miskin, pengeluaran perkapita riil sedang, dan pengangguran rendah.
Tabel 1.2 Tabel nilai rata-rata variabel pada setiap cluster
Hasil Cluster 1  memiliki  rata-rata  jumlah penduduk  paling  tinggi  dibanding  cluster  lainnya sebanyak  1.701,11  (ribu/jiwa).  Jumlah  ini  termasuk paling  kecil  diantara cluster lainnya  yaitu  sebanyak 4,97,  atau  kurang  dari  setengahnya  dari  total  jumlah penduduknya  dan  hanya  sebanyak  3,3  persen  yang kerja  di  sektor  pertanian.  Jika  dilihat  dari  faktor perekonomian  yaitu  gini  ratio,  pengeluaran  perkapita riil,  dan  PDRB, cluster 1  memiliki  rata-rata  gini  ratio yang  lumayan  tinggi  sebanyak  0,33,  rata-rata  jumlah pengeluaran  perkapita  13589  dan    rata-rata  jumlah PDRB  sebanyak  109.141.554.  Kemudian  untuk  APK dan Pengangguran dari faktor kemiskinan pada cluster 1  memiliki  nilai  yang  paling  rendah  diantara cluster yang  ada  yaitu  dengan  rata-rata  APK  sebesar  100,54 dan pengangguran 32,7.
Cluster 2  memiliki  rata-rata  jumlah  penduduk miskin  sebanyak  64,1  dari  rata-rata  jumlah  penduduk sebanyak  831,30  (ribu/jiwa).  Jumlah  ini  adalah  yang terendah  kedua  setelah cluster 3,  akan  tetapi  pada cluster 2 memiliki rata-rata jumlah APK paling banyak dibanding  cluster  lainnya  yaitu  sebanyak  116,3, walaupun  begitu,  rata-rata  jumlah  penganggurannya paling  rendah  sebesar  dengan  32,5.  Jika  dilihat  dari faktor  kesenjangan  ekonominya  yaitu  jumlah  gini ratio,  pengeluaran  perkapita,  dan  PDRB cluster 2 memiliki  rata-rata  jumlah  gini  ratio  sebanyak  0,33, rata-rata  jumlah  pengeluaran  perkapita  sebesar  10203 dan    rata-rata  jumlah  PDRB  sebanyak  65.183.803 paling  besar  kedua.  Kemudian  untuk  yang  bekerja disektor pertanian sebesar 7,81.
Cluster 3  memiliki  rata-rata  jumlah  penduduk miskin  dan  rata-rata  jumlah  penduduk  paling  rendah
dibanding  cluster  lainnya  sebanyak  24,32  (ribu/jiwa) Jumlah  ini,  dari  jumlah  rata-  rata  penduduk cluster 3 yaitu  berjumlah  271,87  (ribu/jiwa)  dibandingkan dengan cluster lainnya.  Tetapi  memiliki  persentase jumlah  penduduk  miskin  yang  lumayan  tinggi  di banding  cluster  lainnya.  Jika  dilihat  dari  faktor ekonomi yaitu jumlah gini ratio, pengeluaran perkapita riil,  dan  PDRB, cluster 3  memiliki  rata-rata  jumlah gini ratio sebanyak 0,348, rata-rata jumlah pengeluaran perkapita  riil  sebanyak  12.399,6  terbanyak  kedua setelah cluster 1 dan  rata-rata jumlah PDRB sebanyak 11288957,59.  Pada cluster 3  memiliki  jumlah pengangguran,  bekerja  disektor  pertanian  dan  APK adalah yang paling tinggi kedua sebesar 37,444, paling rendah  yaitu  sebesar  2,372  dan  terkecil  kedua  setelah cluster 1 sebesar 105,612.
Cluster 4  merupakan cluster dengan  rata-rata jumlah  penduduk  miskin  paling  tinggi  dibanding cluster  lainnya  sebanyak  250,3833333,  dari  jumlah penduduk  sebanyak  1501,727333,  nilai  paling  tinggi kedua  setelah  cluster  1  dan  persentase  penduduk miskin  tertinggi  juga  sebesar  16,755.  Jika  dilihat  dari faktor  ekonomi  yaitu  jumlah  gini  ratio,  pengeluaran riil,  dan  PDRB, cluster 4  memiliki  rata-rata  jumlah gini ratio sebanyak 0,325, rata-rata jumlah pengeluaran perkapita  riil  sebesar  8650,833333,  nilai  terkecil dibanding  cluster  lainnya, dan  rata-rata jumlah  PDRB sebanyak  32881157,05.  Kemudian  untuk  APK, Pengangguran,dan  bekerja  di  sektor  pertanian  pada cluster 4  memiliki  nilai  sebesar    109,88,  dengan  nilai pengangguran sebesar 43,805, dimana nilai pengangguran  tersebut  ialah  yang  paling  tinggi,  dan sebesar 24,56. Dapat dikatakan bahwa cluster 4 adalah daerah dengan faktor-faktor kemiskinan dan kesenjangan  ekonomi  yang  tertinggi  dari  daerah lainnya  karena cluster 4  memiliki  tingkat  kemiskinan yang tinggi dan perekonomian rendah diantara cluster lainnya hampir di semua aspek.
Cluster 5  merupakan cluster dengan  rata-rata jumlah  penduduk  miskin  sebesar  127,5909091  dari jumlah  penduduk  sebanyak  948,7274545,  dengan persentase  penduduk  miskin  sebesar  13,67136364 dimana  nilai tersebut  nilai paling tinggi  kedua  setelah cluster 4. Jika dilihat dari faktor ekonomi yaitu jumlah gini ratio sebesar 0,331363636,  pengeluaran perkapita riil sebesar  9551,181818  dan  PDRB sebesar 17171942,41. Kemudian untuk APK sebesar 111,2118182  nilai  tertinggi,  Pengangguran  sebanyak
34,26272727,  dan  yang  bekerja  di  sektor  pertanian sebesar 33,76818182.
Adapun hasil pemetaan dari analisis cluster ing menggunakan SOM ini adalah:
Gambar 1.4 Pemataan Menggunak Self Organizing Maps

## Hasil dan Pembahasan

## Simpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan, peneliti mengambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Kemiskinan  dan  kesenjangan  ekonomi  di  Jawa Tengah  masih  belum  signifikan  antar  tiap Kabupaten,  terbukti  dengan  besarnya  perbedaan antar  tiap  Kabupaten  di  Jawa  Tengah  hal  ini disebabkan oleh masih belum merata perekonomian  di  Jawa  Tengah  dan  persebaran penduduk yang belum merata.
2. Hasil cluster dengan menggunakan metode SOM menghasilkan  kelompok 1  yang terdiri dari  Kota Semarang diasosiasikan dalam lingkaran berwarna  biru.  Kelompok  2  Kudus  berwarna orange  kemudian  kelompok  3  Kota  Magelang, Kota Surakarta, Kota Salatiga,  Kota Pekalongan, dan  Kota  Tegal  diasosiasikan  lingkaran  yang berwarna  hijau,  untuk  kelompok  4  yang  terdiri dari  Kabupaten  Cilacap,  Banyumas,  Kebumen, Pemalang,  Tegal,  dan  Brebes  diasosiasikan kedalam lingkaran berwarna Merah. Dan kelompok yang terakhir yang berisi 22
Kabupaten  yaitu  Purbalingga,  Banjarnegara, Purworejo,  Wonosobo,  Magelang,  Boyolali, Klaten,  Sukoharjo,  Wonogiri,  Karanganyar, Sragen, Grobogan, Blora, Rembang, Pati, Jepara, Demak, Semarang, Temanggung, Kendal,
Batang, dan Pekalongan.
3. Cluster 1 memiliki Jumlah penduduk,
Pengeluaran  perkapita  riil,  dan  PDRB  tinggi, jumlah  penduduk  miskin,  Angka  Partisipasi Kasar  rendah  dan  bekerja  disektor  pertanian sedang,  Cluster  2  memiliki  Angka  partisipasi kasar tinggi, gini ratio, pengeluaran perkapita riil, PDRB,  dan  jumlah  penduduk  tinggi,  dan  jumlah penduduk  miskin,  pengangguran  rendah,  Cluster 3  memiliki  Gini  ratio,  pengeluaran  perkapita  riil tinggi,  angka  partisipasi  kasar,  pengangguran sedang, dan persentase penduduk miskin, PDRB, jumlah  penduduk  rendah,  Cluster  4  memiliki Jumlah  penduduk,  jumlah  penduduk  miskin, persentase  penduduk  miskin,  dan  pengangguran tinggi,  angka  partisipasi  kasar,  gini  ratio  sedang dan  PDRB,  bekerja  di  sektor  pertanian  rendah, Cluster  5  memiliki  Persentase  penduduk  miskin, bekerja  disektor  pertanian,  gini  ratio,  angka partisipasi kasar tinggi, jumlah penduduk, jumlah penduduk  miskin,  pengeluaran  perkapita  riil sedang, dan pengangguran rendah.

## Saran
Berdasarkan  kesimpulan  yang  diperoleh  dari  analisis, maka diberikan saran-saran sebagai berikut :
1. Untuk  penelitian  selanjutnya,  sebaiknya  peneliti juga  melibatkan  faktor  –  faktor  lain  yang mempengaruhi  kemiskinan  dan  kesenjangan dengan pemutakhiran data terbaru. Pada pengaplikasian  pemetaan  berupa  peta  dasar sebagai  visualisasi  dari  hasil  pengelompokan, sebaiknya  dibuat  lebih  spesifik  sampai  kepada tingkat  kecamatan  dan  memudahkan  untuk pengambil  kebijakan  atau  pihak-pihak  terkait dalam memutuskan prioritas penanganan masalah kemiskinan dan kesenjangan ekonomi.
2. Pemerintah  selaku  pengambil  kebijakan  mampu memanfaatkan  hasil  pengelompokan  sebagai salah  satu  cara  menangani  masalah  kemiskinan dan  kesenjangan  yang  beragam  di  Jawa  Tengah dengan  langkah  yang  tepat  dan  sesuai  dengan karakteristik daerahnya .

## Referensi
[1] Ambarwati. 2014. Pengelompokkan Berita Indonesia Berdasarkan Histogram Kata
Menggunakan  Self-Organizing  Map.  Jurusan Teknik  Komputer,  Intituto  Profissional  de Canossa, Dili. Vol.8,No.1.
[2] Amelia, Mia. (2012). Penerapan Regresi Spasial Untuk  Data  Kemiskinan  Kabupaten  di  Pulau Jawa  (Skripsi) .  Bogor  :  Departemen  Statistika, Fakultas  Matematika  dan  Ilmu  Pengatahuan Alam, Intitut Pertanian Bogor.
[3] Badan  Pusat  Statistik  Indonesia.  Data  dan Informasi  Tahun  2015. http://www.bps.go.id .
Diakses tanggal 01 Juni 2017 pukul 08.00.
[4] Badan  Pusat  Statistik.  2015. Berbagai  Data Kondisi  Indonesia  Tahun  2015 .  Diakses  tanggal diakses  http://bps.go.id  pada  tanggal  30  Mei 2017, pukul 13.25.
[5] Bappeda.  2015. Data  Pengelompokan  Wilayah
Jawa Tengah . Dikases di
http://www.bappenas.go.id/  pada  tanggal  13  Mei 2017, pukul 11.45.
[6] Cholili, Fatkhul Mufid. (2014). Analisis Pengaruh  Pengangguran,  Produk  Domestik Regional Bruto (PDRB), dan Indeks Pembangunan  Manusia(IPM)  Terhadap  Jumlah Penduduk  Miskin .  Malang  :  Jurusan  Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Brawijaya. Jurnal Ilmiah.
[7] Damarjati,  Annisa  Ganis.  2010. Analisis  Faktor- Faktor yang mempengaruhi Kesenjangan Pendapatan  di  Propinsi  Jawa  Tengah .  Skripsi Program  Sarjana  Fakultas  Ekonomi  Universitas Diponegoro.
[8] Fauzy,  Akmad. 2009. Statistik Industri . Jakarta : Penerbit Erlangga
[9] Guthikonda, S.M. 2005. Kohonen Self- Organizing Maps . Diakses di http://www.shy.am/wp- content/uploads/2009/01/kohonen-self-
organizing-maps-shyam-guthikonda.pdf Diakses pada tanggal 13 Mei 2017, pukul 10.15.
[10] Septianusa, dkk. 2014. Karakteristik dan Segmentasi Pertanian Padi menggunakan Algoritma  Self  Organizing  Maps  (SOMs) Kohonen .  Prosiding  Seminar  Nasional  Menuju
Masyarakat  Madani  dan  Lestari.  Universitas Islam Indonesia ISBN 978-979-98438-9-0.
[11] Thenmozhi,  dkk  .  2014. Clustering  Breast Cancer  Dataset  using  Self-Organizing  Map Method. International  Journal  of  Advanced
Studies  in  Computer  Science  and  Engineering, vol 3, issue 1 2014.