Vol. 03, No. 02 (2021), pp. 45 – 50 p-ISSN 2656-6303 – e-ISSN 2656-9876 URL:http://journal.unirow.ac.id/index.php/mv
Bidang Penelitian : Statistik dan Stokastik Tanggal Masuk: 13-08-2021; Revisi: 27-08-2021 Diterima: 13-09-2021

## PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI WILAYAH DKI JAKARTA BERDASARKAN INDIKATOR KESEJAHTERAAN MASYARAKAT MENGGUNAKAN ANALISIS CLUSTER
Sella Oktaviani 1* , R Aditama 2 , Isnurani 3
Program Studi Matematika FMIPA Universitas Pamulang 1,2,3 sellaoktavianiipa2@gmail.com *
Abstrak – Penelitian  ini membahas tentang pengelompokan Kabupaten/Kota di Wilayah DKI Jakarta berdasarkan indikator kesejahteraan masyarakat menggunakan analisis cluster. Analisis cluster adalah teknik pengelompokkan objek-objek dengan melihat  kemiripan karakterisitik yang dimiliki. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan Kabupaten/Kota di Wilayah DKI Jakarta berdasarkan beberapa indikator kesejahteraan masyarakat. Analisis cluster  pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode Average Linkage, yaitu dengan menentukan rata-rata jarak seluruh objek pada masing-masing cluster. Dari hasil analisis, pengelompokkan 6 Kabupaten/Kota di Provinsi DKI Jakarta dapat dibentuk 4 cluster  (kelompok), yaitu Cluster A terdiri dari 2 Kota, Cluster B terdiri dari 2 Kota, Cluster C terdiri  dari 1 Kota, dan Cluster D terdiri dari 1 Kabupaten.
Kata Kunci -  Analisis Cluster, Average Linkage, Kesejahteraan Mayarakat

## I. PENDAHULUAN
Daerah Khusus Ibukota Jakarta (DKI Jakarta) adalah ibu kota negara dan kota terbesar di Indonesia. Dibalik kemegahan kota Jakarta masih banyak masyarakat yang belum merasakan kesejahteraaan terutama dalam hal ekonomi. Hingga saat ini tingkat pengangguran di Jakarta yang masih cukup tinggi. Menurut BPS DKI Jakarta (2019), persentase tingkat pengangguran terbuka di DKI Jakarta tahun 2019 mencapai 5,13%. Tingginya tingkat pengangguran terbuka bisa  mempengaruhi perekonomian masyarakat dan berdampak juga bagi tingkat kesejahteraan masyarakat
sebab hal ini menunjukkan bahwa terdapat 5,13% dari jumlah angkatan kerja yang tidak bekerja.
Pengeluaran rumah tangga menujukkan seberapa besar pengeluaran rumah tangga untuk keperluan konsumsi dalam satu bulan. Berdasarkan survey yang dilakukan BPS DKI Jakarta, rata-rata pengeluaran rumah tangga Kota Jakarta Selatan pada tahun 2019 sebesar Rp2.717.039,00 sedangkan di Kota Jakarta Timur sebesar Rp1.866.272,00. Perbedaan yang sangat besar ini menunjukkan bahwa tingkat kesejahteraan masing-masing wilayah berbeda-beda.
Persentase kepemilikan bangunan tempat tinggal di Jakarta hanya 47% (BPS,2019). Hal ini menunjukkan bahwa lebih banyak masyarakat di DKI Jakarta yang belum memiliki kepemilikan tempat tinggal daripada yang sudah memiliki tempat tinggal sendiri. Padahal tempat tinggal menjadi  suatu kebutuhan utama bagi manusia. Dengan kepemilikan tempat tinggal seseorang tidak perlu mengeluarkan uang untuk kebutuhan sewa atau kontrak tempat tinggal.
Bila membicarakan masalah kesejahteraan masyarakat, angka kemiskinan merupakan salah satu indikator yang cukup menggambarkan kondisi kesejahteraan masyarakat. Menurut BPS DKI Jakarta (2019), angka kemiskinan di wilayah DKI Jakarta sebesar 3,47% atau sekitar 365,55 ribu orang. Persentase ini cukup besar dibandingkan dengan angka kemiskinan di
Indonesia pada tahun 2019 yaitu sebesar 0,19%.
Permasalahan kesejahteraan masyarakat merupakan gambaran bahwa pemerintah tidak tepat sasaran dalam melakukan pembangunan [1]. Untuk itu dengan adanya pengelompokkan beberapa daerah yang mempunyai kesamaan karakteristik berdasarkan indikator kesejahteraan masyarakat  dapat dijadikan pertimbangan dalam  upaya peningkatan kesejahteraan masyarakat. Dalam hal ini penulis melakukan analisis cluster untuk mengetahui bagaimana hasil pengelompokkan Kabupaten/Kota di
wilayah DKI Jakarta  serta karakteristik dari masing-masing kelompok.

## II. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan secara tidak langsung yaitu diperoleh dari  Badan Pusat Statisitik DKI Jakarta. Data yang digunakan adalah beberapa data indikator kesejahteraan masyarakat yaitu  tingkat pengangguran terbuka ( 𝑥 1 ) , pengeluaran rumah tangga ( 𝑥 2 ) , kepemilikan rumah ( 𝑥 3 ) , dan angka kemiskinan ( 𝑥 4 ) pada setiap Kabupaten/Kota di wilayah DKI tahun 2019  [2]. Berikut kumpulan data yang akan diolah :
Tabel 1 : Data Indikator Kesejahteraan X 1 Tingkat Pengangguran Terbuka (%) X 2 Pendapatan Rumah Tangga
(Rupiah/Bulan)
X 3 Kepemilikan Rumah (%) X 4 Angka Kemiskinan(%)
Langkah pertama dalam penelitian ini adalah menentukan statistik deskriptif dari masing-masing variabel.  Adapun statistik deskriptif dari masing-masing variabel adalah sebagai berikut :
Tabel 2 : Statistik Deskriptif Tingkat Pengangguran terbuka(%) (X 1 ) Variabel X 1 Min 5,21 Q 1 5,6175 Median 6,24 Mean 6,245 Q 3 6,71 Mak 7,51 SD 0,85885 Pada tabel 2 dapat diketahui nilai minimal dan maksimal Tingkat Pengangguran
Terbuka(%) (X 1 ) yaitu masing-masing 5,21 pada Kota Jakarta Barat dan 7,51 pada kota Jakarta Pusat. Nilai rata-rata dan standar deviasi berturut-turut sebesar 6,245 dan 0,85885.
Tabel 3 : Statistik Deskriptif Pengeluaran Rumah Tangga (Rupiah/Bulan)(X 2 ) Variabel X 2 Min Rp1.826.706 Q 1 Rp1.974.152 Median Rp2.343.208 Mean Rp2.301.341 Q 3 Rp2.630.865 Mak Rp2.717.039 SD Rp390.722,73
Pada tabel 3 dapat diketahui nilai minimal dan maksimal Tingkat Pengeluaran Rumah Tangga (Rupiah/Bulan) (X 2 ) yaitu masing- masing Rp1.826.706,00 pada Kabupaten Kepulauan Seribu dan Rp2.717.039,00 pada Kota Jakarta Selatan. Nilai rata-rata dan standar deviasi berturut-turut sebesar Rp2.301.340,83 dan Rp390.722,73.
Tabel 4 : Statisik Deskriptif Kepemilikan Rumah(%)  (X 3 )
Variabel X 3 Min 39,83 Q 1 41,8225 Median 44,36 Mean 51,01 Kab/Kota X 1 X 2 X 3 X 4 Jakarta Selatan 6,84 IDR 2.717.039,0 41,36 2,73 Jakarta Pusat 7,51 IDR 2.388.623,0 39,83 3,68 Jakarta Barat 5,21 IDR 2.711.61,0 45,51 3,25 Jakarta Utara 6,32 IDR 2.297.793,0 43,21 5,03 Jakarta Timur 6,15 IDR 1.866.272,0 50,20 3,12 Kepulauan Seribu 5,44 IDR 1.826.706,0 85,93 12,09
Q 3 49,0275 Mak 85,93 SD 17,49
Pada tabel 4.4 dapat diketahui nilai minimal dan maksimal Kepemilikan Rumah (%) (X 3 ) yaitu masing-masing 39,83 pada Kota Jakarta Pusat dan 85,93 pada Kabupaten Kepulauan Seribu. Nilai rata-rata dan standar deviasi berturut-turut sebesar 51,01 dan 17,49.
Tabel 5 : Statistik Deskriptif Angka Kemiskinan
(%) (X 4 ) Variabel X 4 Min 2,73 Q 1 3,1525 Median 3,47 Mean 4,98 Q 3 4,6925 Mak 12,09 SD 3,57
Pada tabel 5 dapat diketahui nilai minimal dan maksimal Angka Kemiskinan (%) (X 4 ) yaitu masing-masing 2,73 pada Kota Jakarta Selatan dan 12,09 pada Kabupaten Kepulauan Seribu. Nilai rata-rata dan standar deviasi berturut-turut sebesar 4,98 dan 3,57.
Langkah selanjutnya adalah melakukan standarisasi data, sebab data yang digunakan memiliki satuan yang berbeda-beda. Standarisasi data dilakukan dengan menghitung Z score menggunakan nilai rata- rata dan standar deviasi dari masing-masing variabel.
Tabel 6 : Nilai Z objek dari Tiap Variabel
Berdasarkan data pada tabel 6 yang sudah distandarisasi, seluruh data berada di antara ±2,5 maka seluruh data dapat digunakan dalam langkah pengolahan data berikutnya.
Setelah standarisasi data, langkah berikutnya adalah uji kecukupan sampel dilakukan dengan menghitung nilai Kaiser Meyer Olkin (KMO).
Tabel 7 : KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,553 Bartlett's Test of Sphericity Approx, Chi-Square 10,14 6 Df 6 Sig 0,119
Dari tabel 7 diperoleh nilai KMO sebesar 0,553. Karena nilai tersebut lebih besar dari 0,5 maka gagal menerima H 0 sehingga sampel layak untuk dianalisis lebih lanjut.
Untuk mengetahui ada tidak multikolinearitas dapat dilihat dari nilai korelasi pada matriks korelasi. Dengan perhitungan menggunakkan SPSS diperoleh nilai korelasi antar variabel sebagai berikut :
Tabel 8 : Korelasi Pearson
Kab/
Kota (1) (2) (3) (4) (5) (6) (1) 0.00  1.18  1.92  1.39  2.38  4.61 (2) 1.18  0.00  2.82  1.47  2.16  4.51 (3) 1.92  2.82  0.00  1.75  2.44  4.08 (4) 1.39  1.47  1.75  0.00  1.31  3.52 (5) 2.38  2.16  2.44  1.31  0.00  3.34 (6) 4.61  4.51  4.08  3.52  3.34  0.00
No Kab/Kota 𝑍 𝑋 1 𝑍 𝑋 2 𝑍 𝑋 3 𝑍 𝑋 4
1 Jakarta Selatan 0,69  1,06 - 0,55 - 0,63 2 Jakarta Pusat 1,47  0,22 - 0,64 - 0,36 3 Jakarta Barat - 1,21 1,05 - 0,31 - 0,49 4 Jakarta Utara 0,09 - 0,01 - 0,45 0,01 5 Jakarta Timur - 0,11 - 1,11 - 0,05 - 0,52 6 Kepulauan Seribu - 0,94 - 1,21 2,00  1,99
Berdasarkan tabel 8  terlihat bahwa variabel X R 3 R dengan X R 4 R mengalami multikolinearitas karena nilai kolerasi antar kedua variabel mendekati 0,80 dan nilai signifikannya lebih kecil dari 0,05. Karena nilai signifikan = 0,119 pada tabel 7 KMO and Bartlett’s Test lebih besar dari 0,05 artinya tidak terdapat korelasi  antar variabel sehingga tidak perlu perlu dilakukan PCA . Maka proses pengklusteran menggunakan nilai Z dari masing-masing objek.
Sebelum melakukan proses pengklusteran dilakukan perhitungan jarak antar objek menggunakan jarak euclidean. Dengan menggunakan program SPSS diperoleh ukuran jarak antar objek pada tabel 10 berikut :
Tabel 9 : Jarak Euclid Antar Objek
(1) Jakarta Selatan
(2) Jakarta  Pusat
(3) Jakarta Barat
(4) Jakarta Utara
(5) Jakarta Timur
(6) Kepulauan Seribu
Proses  peng cluster an dengan metode Average Lingkage dilakukan dengan menggunkan program SPSS . Berikut ini ditampilkan hasil agglomerasi pada tabel 10 berikut :
Tabel 10 : Agglomeration Schedule
Sta ge Cluster Combined
Coefficie nts Stage Cluster First Appears Nex t Sta ge Clust er 1 Clust er 2 Clust er 1 Clust er 2 1 1 2 1.180 0 0 3 2 4 5 1.306
0 0 3 3 1 4 1.850
1 2 4 4 1 3 2.233 3 0 5 5 1 6 4.013 4 0 0
Dendogram yang terbentuk adalah sebagai berikut:
Gambar 1 : Dendogram Metode Average Linkage
Berdasarkan gambar 1 terlihat bahwa dari 6 Kabupaten/Kota dan ukuran jarak antar objek yang sudah di rescale maka terbentuk
4 cluster yaitu :
Correlations X R 1 X R 2 X R 3 X R 4 X R 1 Pearson Correlatio n 1 0,21 -0,57 -0,43 Sig. (2- tailed) 0,68 0,23 8 0,38 N 6 6 6 6 X R 2 Pearson Correlatio n 0,21 1 -0,68 -0,62 Sig. (2- tailed) 0,68 0,13 0,18 N 6 6 6 6 X R 3 Pearson Correlatio n - 0,57 - 0,68 1 0,94 P * Sig. (2- tailed) 0,23 0,13 0,004 N 6 6 6 6 X R 4 Pearson Correlatio n - 0,43 - 0,62 0,94 P * 1 Sig. (2- tailed) 0,38 0,18 0,00 4 N 6 6 6 6
**. Correlation is significant at the 0,01 level (2- tailed),
Tabel 11 : Daftar Cluster dan Anggotanya Cluster Kabupaten/Kota A Jakarta Selatan dan Jakarta Pusat B Jakarta Utara dan Jakarta Timur C Jakarta Barat D Kepulauan Seribu
Menginterpretasi cluster dapat dilakukan dengan menggunakan nilai centroid atau rata- rata nilai objek yang terdapat dalam cluster pada tiap variabel. Nilai centorid dari tiap cluster adalah sebagai berikut :
Tabel 12 : Nilai Centroid dari Tiap Cluster
Variabel Cluster A Cluster B Cluster C Cluster D X 1 1,0828  -0,011 -1,205 -0,937 X 2 0,6436  -0,561 1,050 -1,214 X 3 -0,595  -0,245 -0,314 1,996 X 4 -0,498  -0,254 -0,485 1,990
Berdasarkan tabel 12  di atas interpretasi masing-masing cluster adalah sebagai berikut :
1. Cluster A memiliki nilai centroid tertinggi pada variabel Tingkat Pengangguran Terbuka (X 1 ) dibandingkan cluster lainnya. Namun cluster A memiliki nilai centroid terendah pada variabel Kepemilikan Rumah (X 3 ) dan Angka Kemisknan (X 4 ) dibandingkan cluster lainnya. Sedangkan untuk variabel Pengeluaran Rumah Tangga (X 2 ) nilai centroid cluster A lebih besar dibandingkan cluster B dan cluster D serta lebih kecil dibandingkan dengan cluster C atau dapat dikatakan cukup tinggi.
2. Cluster B memiliki nilai centroid cukup tinggi pada seluruh variabel. Nilai centroid variabel Tingkat Pengangguran Terbuka (X 1 ) lebih besar dari pada cluster C dan cluster D namun lebih rendah daripada cluster
A. Nilai centroid variabel Pengeluaran
Rumah Tangga (X 2 ) lebih besar dari pada cluster D namun lebih rendah daripada cluster A dan cluster C. Nilai centroid variabel Kepemilikan Rumah (X 3 ) lebih besar dari pada cluster A dan cluster C namun lebih rendah daripada cluster D. Nilai centroid variabel Angka Kemisknan (X 4 ) lebih besar dari pada cluster A dan cluster C namun lebih rendah daripada cluster D.
3. Cluster C memiliki nilai centroid tertinggi pada variabel Pengeluaran Rumah Tangga (X 2 ) dibandingkan cluster lainnya. Namun cluster C memiliki nilai centroid terendah pada Tingkat Pengangguran Terbuka (X 1 ) dibandingkan cluster lainnya.
Sedangkan untuk variabel Kepemilikan Rumah (X 3 ) dan Angka Kemisknan (X 4 ) nilai centroid cluster C lebih besar dibandingkan cluster A serta lebih kecil dibandingkan dengan cluster B dan cluster D atau dapat dikatakan cukup tinggi.
4. Cluster D memiliki nilai centroid tertinggi pada variabel Kepemilikan Rumah (X 3 ) dan Angka Kemisknan (X 4 ) dibandingkan cluster lainnya. Namun cluster D memiliki nilai centroid terendah pada Tingkat Pengeluaran Rumah Tangga (X 2 ) dibandingkan cluster lainnya. Sedangkan untuk variabel Tingkat Pengangguran Terbuka (X 1 ) nilai centroid cluster D lebih besar dibandingkan cluster C serta lebih kecil dibandingkan dengan cluster A dan cluster B atau dapat dikatakan cukup tinggi.

## III. KESIMPULAN
Dengan menggunakan analisis Cluster metode Average Linkage diperoleh hasil pengelompokkan Kabupten/Kota di Wilayah DKI Jakarta sebagai berikut  :
a. Cluster A terdiri dari 2 kota yaitu Jakarta Selatan dan Jakarta Pusat.
b. Cluster B terdiri dari 2 kota yaitu Jakarta Timur dan Jakarta Utara.
c. Cluster C terdiri dari 1 kota yaitu Jakarta Barat.
d. Cluster D terdiri dari 1 kabupaten yaitu Kepulauan Seribu.
Variabel yang mencirikan tiap cluster adalah sebagai berikut : a. Cluster A sangat dipengaruhi oleh variabel Tingkat Pengagguran Terbuka (X 1 ). Cluster A memiliki nilai centroid terendah pada variabel Kepemilikan Rumah (X 3 ) dan Angka Kemisknan (X 4 ) dibandingkan cluster lainnya.
b. Cluster B memiliki nilai centroid cukup tinggi pada seluruh variabel.
Artinya cluster B cukup dipengaruhi oleh variabel Tingkat Pengagguran Terbuka (X 1 ),  Pengeluaran Rumah Tangga (X 2 ), Kepemilikan Rumah (X 3 ) dan Angka Kemisknan (X 4 ).
c. Cluster C sangat dipengaruhi oleh variabel Pengeluaran Rumah Tangga (X 2 ). Cluster C memiliki nilai centroid terendah pada Tingkat
Pengangguran Terbuka (X 1 ) dibandingkan cluster lainnya.
d. Cluster D sangat dipengaruhi oleh variabel Kepemilikan Rumah (X 3 ) dan Angka Kemisknan (X 4 ) dibandingkan cluster lainnya. Cluster
D memiliki nilai centroid terendah pada Tingkat Pengeluaran Rumah Tangga (X 2 ) dibandingkan cluster lainnya.

## REFERENSI
[1] Hasrul, M. (2018). Analisis Klaster Untuk
Pengelompokkan Kabupaten/Kota di
Provinsi Sulawesi Selatan Berdasarkan Indikator Kesejahteraan Rakyat . Makassar: UIN Alauddin.
[2] Badan Pusat Statistik Provinsi DKI Jakarta (2019). Indikator  Kesejahteraan Rakyat
Provinsi DKI Jakarta. DKI Jakarta: BPS Provinsi DKI Jakarta.