Mei 2024

## Analisis Ketertinggalan Desa di Provinsi Papua dan Papua Barat Menggunakan

## Association Rule Mining
ETSA PRIMANDA 1 , SISKAROSSA IKA OKTORA 2
1, 2) Politeknik Statistika STIS Jakarta, Indonesia e-mail: siskarossa@stis.ac.id

## ABSTRAK
Pada hakikatnya,  pembangunan  dimaksudkan untuk mengupayakan  kondisi kehidupan yang lebih layak. Namun, data Indeks Pembangunan Desa 2018 menunjukkan persentase desa tertinggal di Pulau Papua  paling  banyak  dibandingkan  pulau  lainnya.  Terlebih  lagi,  penelitian  mengenai  karakteristik utama ketertinggalan desa di wilayah tersebut belum dilakukan secara komprehensif. Oleh sebab itu, penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  gambaran  umum  desa  tertinggal,  serta  menganalisis karakteristik  utama  ketertinggalan  desa  di  Provinsi  Papua  dan  Papua  Barat.  Sumber  data  yang digunakan adalah data indikator Indeks Pembangunan Desa 2018 yang diperoleh dari Subdirektorat Statistik Ketahanan Wilayah Badan Pusat Statistik (BPS) berdasarkan Pendataan Potensi Desa 2018. Metode  analisis  yang  digunakan  adalah  analisis  deskriptif  menggunakan  diagram  batang  dan  peta tematik, serta teknik data mining menggunakan association rule mining . Hasil analisis menunjukkan Kabupaten Tolikara, Provinsi Papua dan Kabupaten Pegunungan Arfak, Provinsi Papua Barat memiliki persentase desa tertinggal yang tertinggi. Sebagian besar desa tertinggal di Provinsi Papua dan Papua Barat berada di wilayah dengan topografi dataran tinggi dan pegunungan. Hasil association rule mining menunjukkan karakteristik utama ketertinggalan desa sebagian besar kabupaten di Provinsi Papua adalah  pelayanan  kesehatan,  sarana  transportasi,  dan  infrastruktur  ekonomi.  Sementara  itu, karakteristik  utama  ketertinggalan  desa  sebagian  besar  kabupaten  di  Provinsi  Papua  Barat  adalah pelayanan kesehatan.
Kata Kunci: Association Rule Mining, Desa Tertinggal, Karakteristik Utama Ketertinggalan Desa.

## ABSTRACT
The goal of development is to seek more decent living conditions. However, the Village Development Index 2018 data shows that the percentage of rural underdevelopment on Papua Island is the highest compared to other islands. Moreover, researchers have yet to conduct comprehensive research in the region on the main  characteristics  of  rural  underdevelopment.  Therefore,  this  study  aims  to  observe  the  general description of rural underdevelopment and analyze the main characteristics of rural underdevelopment in  Papua  and  West  Papua  Provinces.  The  data  source  used  is  the  Village  Development  Index  2018 indicator data from the Regional Resilience Statistics Sub-Directorate of Badan Pusat Statistik (BPS) based on the Village Potential Data 2018. The analytical methods used are descriptive analysis using bar charts, thematic maps, and data mining techniques, namely association rule mining. The results show that the percentages  of  rural  underdevelopment  in  Tolikara  Regency,  Papua  Province,  and  Arfak  Mountains Regency, West Papua Province, are higher among other regions. Areas characterized by highlands and mountainous terrain in Papua and West Papua Provinces concentrate most of the rural underdevelopment. Then, the results of association rule mining show that the main characteristics of rural underdevelopment in  most  districts  in  Papua  Province  are  health  services,  transportation  facilities,  and  economic infrastructure. Meanwhile, the main characteristic  of rural underdevelopment in most districts  in West Papua Province is health services.
Keywords: Association  Rule  Mining,  Main  Characteristics  of  Rural  Underdevelopment,  Rural Underdevelopment.

## 1.  PENDAHULUAN
Pada hakikatnya, pembangunan dimaksudkan untuk mengupayakan kondisi kehidupan yang lebih  layak  daripada  kondisi  sebelumnya.  Pembangunan  yang  baik  paling  tidak mengikutsertakan  perubahan  mendasar  pada  beragam  komponen,  seperti  struktur  sosial, penyelesaian masalah kemiskinan, hingga percepatan pertumbuhan (Todaro dan Smith, 2011). Namun, data The Inclusive Development Index (IDI) 2018 menunjukkan dimensi inklusi memiliki nilai yang paling rendah ( World Economic Forum , 2018). Kondisi ini menandakan pembangunan di  Indonesia  masih  belum  inklusif.  Salah  satu  solusi  untuk  mengatasi  tidak  meratanya  hasil pembangunan  adalah  pembangunan  berbasis  wilayah.  Dengan  adanya  pembangunan  yang berorientasi  pada  wilayah,  pemerataan  hasil  pembangunan  dapat  dijangkau  seluruh  pelosok wilayah di Indonesia (Agusta, 2014).
Desa dapat menjadi subjek pembangunan di wilayah dengan lingkup kecil. Namun, persoalan seperti  kemiskinan  dan  ketimpangan  masih  menjadi  permasalahan  yang  dihadapi  dalam perencanaan  pembangunan  desa  (Nain,  2019).  Pada  tahun  2014  hingga  2018,  tingkat kemiskinan di wilayah perdesaan cenderung lebih tinggi dibandingkan perkotaan (BPS, 2022c). Lalu, terjadi penurunan persentase penduduk miskin perdesaan pada tahun 2018, tetapi justru diikuti  oleh  peningkatan gini  ratio (BPS,  2022b).  Fenomena  ini  memperlihatkan  wilayah perdesaan  di  Indonesia  yang  mengalami  penurunan  kemiskinan,  tetapi  tidak  diikuti  oleh penurunan  ketimpangan.  Ketika  masalah  ini  gagal  teratasi,  permasalahan  sosial,  ekonomi, politik, dan lainnya akan timbul dalam masyarakat (Arifah dan Kusumastuti, 2019). Oleh sebab itu,  pembangunan  desa  harus  memprioritaskan  penduduk  miskin  sebagai  objek pembangunannya (Sutiyo dan Maharjan, 2017).
Untuk  merepresentasikan  pembangunan  desa,  Indeks  Pembangunan  Desa  (IPD)  digunakan untuk memetakan kondisi desa di Indonesia. Pembangunan desa di Indonesia secara rata-rata dalam kondisi berkembang, tetapi kondisi tersebut tidak berlaku di Pulau Papua yang sebagian besar desa di sana masih dalam kondisi tertinggal (BPS, 2019). Kondisi ini menyiratkan kondisi pembangunan desa di Pulau Papua masih belum membuahkan hasil yang maksimal. Fenomena tersebut  menunjukkan  pembangunan  desa  tertinggal  di  Pulau  Papua  perlu  mendapatkan perhatian  khusus  dari  pemerintah  guna  mengurangi  ketertinggalan  penduduk  perdesaan  di wilayah tersebut. Agar ketertinggalan desa dapat ditangani, arahan pembangunan yang sesuai dengan  karakteristik  utama  ketertinggalan  desa  sangat  diperlukan.  Arahan  yang  baik  sudah semestinya  didukung  oleh  informasi  yang  memadai  mengenai  permasalahan  yang  ditemui sehingga  perencanaan  yang  disusun  dapat  memecahkan  permasalahan  tersebut  (Kemendes PDTT, 2015).
Perencanaan  tersebut dapat tercapai  dengan adanya  analisis yang komprehensif  berdasarkan data yang ada. Namun, hasil yang didapatkan dari analisis IPD 2018 yang dirilis pada publikasi Indeks  Pembangunan  Desa  2018 oleh  BPS  masih  terbatas  pada  status  desa,  perkembangan pembangunan desa, kondisi pembangunan desa berdasarkan daerah, serta nilai indeks setiap dimensi.  Hasil  tersebut  masih  minim  dalam  rangka  penyusunan  arahan  pembangunan  yang tepat sasaran sebab hasil yang didapatkan terlalu umum untuk diterapkan.
Walaupun pembangunan desa selalu menjadi perhatian pemerintah, belum banyak penelitian di Indonesia  yang  mengkaji  mengenai  pembangunan  desa  tertinggal.  Penelitian-penelitian  yang sudah dilakukan hanya sebatas mengkaji mengenai pembangunan desa secara kualitatif atau memandang satu aspek saja. Sebagai contoh Syahza dan Suarman (2013) yang melakukan studi kasus  untuk  menemukan  model  pengembangan  desa  tertinggal,  tetapi  belum  memanfaatkan secara  maksimal  data  yang  digunakan.  Penelitian  Arifah dan  Kusumastuti (2019)  juga  hanya menganalisis secara deskriptif strategi Desa Kemadang di Kabupaten Gunungkidul menjadi desa mandiri. Selain itu, penelitian Soseco (2015) dan Yulitasari dan Tyas (2020) juga hanya menelaah satu aspek pembangunan desa. Dengan meninjau penelitian-penelitian tersebut, penelitian yang menelaah  mengenai  karakteristik  utama  ketertinggalan  desa  yang  ditujukan  untuk  arahan pembangunan desa tertinggal masih belum dilakukan.
Sementara itu, analisis data IPD 2018 terhalang oleh ukuran data yang besar, serta kategori dan observasi yang banyak. Permasalahan ini menyebabkan proses pengolahan data secara manual maupun  menggunakan  metode  statistika  konvensional  menjadi  tidak  efisien.  Sebab,  ketika suatu  model  regresi  menggunakan  variabel  dengan 𝑐 kategori,  variabel dummy untuk menguantifikasi  variabel  tersebut  akan  terbentuk  sebanyak 𝑐 − 1 variabel  (Azen  dan  Walker, 2011). Makin banyak variabel dan kategori yang digunakan, model yang dibentuk juga makin
Etsa Primanda, et al . https://doi.org/10.29313/statistika.v24i1.2302
104
kompleks.  Oleh  sebab  itu,  metode association  rule  mining diajukan  untuk  mengatasi permasalahan ini.
Sebagai metode dalam data mining , association rule mining mampu menemukan hubungan atau pola  yang  menarik  antara  variabel-variabel,  terutama  dalam  data  yang  berukuran  besar (Gorunescu,  2011).  Berbagai  penelitian  baru-baru  ini  telah  memanfaatkan association  rule mining pada beragam jenis data. Sebagai contoh, penelitian yang dilakukan oleh He dkk (2018) dengan  memanfaatkan association  rule  mining untuk  mengeksplorasi  hubungan  antara  pola pertumbuhan perkotaan berdasarkan geographical big data . Selain itu, terdapat juga penelitian Chang  dan  Shyue  (2009)  yang  menggunakan  data  sensus  untuk  mengidentifikasi  faktor demografi pada kelompok tertinggal di Taiwan. Dengan cara yang sama, association rule mining dapat membantu menganalisis karakteristik utama ketertinggalan desa di Provinsi Papua dan Papua Barat.
Dengan demikian, penelitian ini memiliki dua tujuan yang ingin dicapai. Tujuan pertama adalah mengetahui gambaran  umum  desa tertinggal di Provinsi  Papua  dan  Papua Barat  tahun 2018 menurut kabupaten. Lalu, tujuan kedua, yaitu menganalisis karakteristik utama ketertinggalan desa di Provinsi Papua dan Papua Barat tahun 2018 menurut kabupaten.

## 2.  METODE PENELITIAN
Data  yang  digunakan  merupakan  data  sekunder  yang  diperoleh  dari  Subdirektorat  Statistik Ketahanan  Wilayah  BPS. Data tersebut  diperoleh  berdasarkan  pengolahan  pendataan  Potensi Desa (Podes) 2018 sehingga data telah berupa indikator-indikator. Unit analisis merupakan desa tertinggal. Lalu, variabel penelitian yang digunakan terlampir pada Lampiran 1.
Secara umum, metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini dapat terbagi menjadi dua, yaitu  analisis  deskriptif  dan association  rule  mining .  Analisis  deskriptif  digunakan  untuk menjawab  tujuan  penelitian  pertama,  sedangkan association  rule  mining digunakan  untuk menjawab tujuan penelitian kedua. Uraian berikut akan menjelaskan tahapan association rule mining yang diterapkan dalam penelitian ini.
1. Data Preprocessing
a. Pemberian Nama Kategori
Data yang digunakan masih berupa nilai numerik dalam rentang 0 sampai 5 . Selain itu, terdapat juga satu atribut yang menyatakan status pembangunan desa dalam bentuk numerik juga, yaitu 1 , 2 ,  dan 3 .  Oleh  sebab  itu,  setiap  nilai  numerik  akan  diberikan  nama  kategori  untuk membedakan nilai yang sama pada indikator yang berbeda.
b. Segmentasi Data
Data  akan  dibagi  menurut  kabupaten.  Tahapan  ini  menghasilkan  segmen-segmen  yang merupakan  data  setiap  kabupaten.  Setiap  segmen  akan  dianalisis  secara  terpisah  sehingga merepresentasikan karakteristik utama ketertinggalan desa untuk kabupaten yang dirujuk.
c. Pengubahan Struktur Data Frame Menjadi Data Transaksi Data  yang  digunakan  masih  dalam  struktur data  frame .  Namun,  fungsi  apriori  dalam R mensyaratkan data dalam struktur data transaksi. Dengan demikian, pengubahan struktur data frame dilakukan sehingga data dapat dianalisis.
2. Association Rule Mining
a. Penentuan Nilai Minimum Support
Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  yang  diajukan  oleh  Zhang  dkk  (2008)  sehingga  dapat menentukan  nilai actual  minimum  support sesuai  dengan  karakteristik  data  yang  digunakan. Algoritma  tersebut  menggunakan  fungsi  linear  yang  dituliskan  pada  Persamaan  1. 𝑎 didefinisikan sebagai nilai support terkecil, sedangkan 𝑏 merupakan nilai support terbesar dari keseluruhan itemsets dalam  data.  Lalu, 𝐴 𝑎𝑣𝑒𝑠𝑢𝑝𝑝 adalah  rata-rata  seluruh support dari keseluruhan itemsets .  Penghitungan  nilai actual  minimum  support dilakukan  menggunakan invers fungsi linear atau min supp = 𝑔 −1 (𝑟 𝑚𝑖𝑛𝑠𝑢𝑝𝑝 ) . 𝑟 𝑚𝑖𝑛𝑠𝑢𝑝𝑝 merupakan nilai 𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑢𝑚 𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 yang didefinisikan  oleh  pengguna  atau  peneliti.  Dalam  penelitian  ini,  nilai 𝑟 𝑚𝑖𝑛𝑠𝑢𝑝𝑝 yang  digunakan adalah 0,5.
𝑔(𝑥) = { 1 2(𝐴 𝑎𝑣𝑒𝑠𝑢𝑝𝑝 − 𝑎) 𝑥 + 𝑎 2(𝑎 − 𝐴 𝑎𝑣𝑒𝑠𝑢𝑝𝑝 ) , 𝑥 ∈ [𝑎, 𝐴 𝑎𝑣𝑒𝑠𝑢𝑝𝑝 ] 1 2(𝑏 − 𝐴 𝑎𝑣𝑒𝑠𝑢𝑝𝑝 ) 𝑥 + 𝑏 − 2𝐴 𝑎𝑣𝑒𝑠𝑢𝑝𝑝 2(𝑏 − 𝐴 𝑎𝑣𝑒𝑠𝑢𝑝𝑝 ) , 𝑥 ∈ [𝐴 𝑎𝑣𝑒𝑠𝑢𝑝𝑝 , 𝑏] …(1)

## b. Pembentukan Rules
Tahapan pertama, rules generation , dilakukan dengan membentuk keseluruhan kemungkinan rules berdasarkan frequent itemsets yang dihasilkan menggunakan algoritma apriori berdasarkan nilai  parameter minimum support , minimum  confidence , minlen ,  dan maxlen .  Nilai minimum confidence yang ditetapkan sesuai default R-Studio, yaitu 0,8. Lalu, nilai minlen yang diterapkan adalah  2  untuk  menghindari  munculnya itemsets dengan  anteseden  yang  kosong.  Algoritma apriori digunakan sebab algoritma tersebut merupakan basic algorithm dalam association rule mining yang  mudah  digunakan  dan  mudah  diimplementasikan  (Han  dkk,  2012;  Solanki  dan Patel, 2015). Selain itu, konsekuen juga telah ditetapkan sehingga hanya status tertinggal saja yang muncul.
Lalu,  seleksi lift >  1  dilakukan  untuk  merepresentasikan  kemunculan  anteseden  yang  akan meningkatkan  kemungkinan  munculnya  konsekuen  (Han  dkk,  2012;  Ledolter,  2013).  Pada umumnya, rules yang  dihasilkan  masih redundant sehingga  penentuan non-redundant rules dilakukan  menurut  ukuran improvement oleh  Bayardo  dkk  (1999).  Tidak  semua rules yang dihasilkan merupakan interesting rules sehingga penentuan interesting rules dilakukan menurut ukuran Kulczynski (Kulc) dan imbalance ratio (IR). Interesting rules dipilih menurut nilai Kulc ≥
0,7 . Jika nilai Kulc < 0,7 , penentuan interesting rules mengacu pada nilai IR > 0,6 (Alangari dan Alturki, 2020).
Selanjutnya, dengan mengacu Hahsler dan Hornik (2007), formulasi pendekatan peluang pada data transaksi dapat dilakukan dengan menghitung ukuran hyper - confidence . Ukuran tersebut dapat  dianalogikan  sebagai  pengujian  eksak  Fisher  satu  arah  pada  tabel  kontingensi  2×2. Hipotesis nol yang digunakan adalah A (anteseden) dan B (konsekuen) tidak berasosiasi secara positif  dengan  hipotesis  alternatif,  yaitu A (anteseden)  dan B (konsekuen)  beraosiasi  secara positif. Persamaan 2 menunjukkan statistik uji menggunakan hyper - confidence . Keputuan tolak H 0 didapatkan  ketika p - value =  1 – hyper - confidence kurang  dari  tingkat  signifikansi  yang digunakan,  yaitu  10  persen.  Pengujian  signifikansi rules juga  menerapkan adjusted p - value menggunakan Bonferroni  correction ,  Benjamini-Hochberg,  atau  tanpa adjusted .  Penggunaan Bonferroni correction diutamakan sebab lebih ketat dalam menilai significant rules dibandingkan Benjamini-Hochberg.  Meskipun  demikian,  penggunaan  Benjamini-Hochberg  tetap  dapat digunakan untuk mengeksplorasi hasil yang didapatkan (Liu dkk, 2011).
ℎ𝑦𝑝𝑒𝑟 − 𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒(𝐴 → 𝐵) = 𝑃(𝐶 𝐴𝐵 < 𝑐 𝐴𝐵 ) = ∑ ( 𝑐 𝐵 𝑖 ) ( 𝑚 − 𝑐 𝐵 𝑐 𝐴 − 𝑖 ) ( 𝑚 𝑐 𝐴 ) 𝑐 𝐴𝐵 −1 𝑖=0 …(2)

## c. Interpretasi Rules
Setelah  seluruh rules didapatkan, rules diurutkan  menurut  nilai improvement ,  Kulc,  IR, lift , confidence , dan support . Pengurutan rules menurut nilai improvement mengacu pada Bayardo dkk (1999) yang menemukan ukuran improvement dapat digunakan untuk mengurutkan rules dengan  kemampuan  prediktif  yang  baik. Rules teratas  menjadi  karakteristik  utama ketertinggalan desa. Jika terdapat beberapa rules dengan nilai improvement dan confidence yang sama, keseluruhan rules tersebut juga akan menjadi karakteristik utama ketertinggalan desa. Rules dapat direpresentasikan dalam bentuk if - then (Bramer, 2016). Dalam bentuk yang lebih umum, rules {𝐴} → {𝐵} dapat  diinterpretasikan  seperti  ‘jika  { A },  { B }  terjadi’  dengan A adalah anteseden dan B adalah konsekuen. Oleh sebab itu, dengan B merupakan status ketertinggalan desa,  kemunculan  karakteristik  utama A akan  meningkatkan  kemungkinan  suatu  desa  di wilayah tertentu menjadi tertinggal.
Etsa Primanda, et al . https://doi.org/10.29313/statistika.v24i1.2302
106

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1  Gambaran Umum Desa Tertinggal di Provinsi Papua dan Papua Barat Tahun 2018
Secara  keseluruhan,  sebagian  besar  kabupaten atau 25 dari  28  kabupaten di Provinsi  Papua masih  didominasi  oleh  desa  tertinggal.  Tiga  kabupaten  lainnya,  yaitu  Kabupaten  Merauke, Kabupaten Jayapura, dan Kabupaten Supiori telah didominasi sebagai desa berkembang. Selain itu, hanya Kabupaten Mappi, Kabupaten Mimika, Kabupaten Keerom, Kabupaten Nabire, dan Kabupaten Jayapura yang telah memiliki desa mandiri, tetapi dalam persentase yang rendah. Kabupaten  Tolikara  memiliki  persentase  desa  tertinggal  yang  tertinggi  pada  2018.  Seperti disajikan  pada  Gambar  1,  sebanyak  99,82  persen  desa  di  kabupaten  tersebut  masih  dalam kondisi  tertinggal.  Angka  ini  sangat  kontras  dibandingkan  dengan  desa-desa  dengan  status lainnya,  yaitu  0,18  persen  desa  berkembang  dan  tidak  ada  desa  mandiri.  Jika  ditelaah  lebih lanjut, Kabupaten Tolikara merupakan pemekaran dari Kabupaten Jayawijaya menurut Undang- Undang  Nomor  26  Tahun  2002.  Dalam  RPJMD  Provinsi  Papua  tahun  2019-2023  dijelaskan bahwa terdapat permasalahan mengenai sengketa batas antar wilayah kabupaten di Kabupaten Tolikara. Permasalahan ini dapat menimbulkan konflik horizontal jika tidak ditangani dengan baik.  Temuan  Murshed  (2002)  juga  menyatakan  bahwa  konflik  dalam  masyarakat  dapat menghambat  pengurangan  kemiskinan  dan  pertumbuhan  wilayah  di  negara-negara berpenghasilan rendah.
Gambar 1. Persentase Desa di Provinsi Papua Tahun 2018 Menurut Kabupaten dan Status Pembangunan Desa
Berdasarkan  nilai  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  2018,  nilai  IPM  Kabupaten  Tolikara adalah  48,85  (BPS,  2022a).  Angka  ini  menempatkan  kabupaten  tersebut  sebagai  sepuluh kabupaten/kota dengan IPM yang terendah di Indonesia. Rendahnya nilai IPM ini diduga sebagai implikasi dari kondisi sebagian besar desa di kabupaten tersebut yang masih tertinggal. Sebab, IPM mengukur capaian pembangunan sosial-ekonomi pada dimensi pendidikan, kesehatan, dan pendapatan per kapita yang disesuaikan (Todaro dan Smith, 2011). Capaian IPM yang rendah dapat disebabkan oleh ketiadaan dan akses yang sulit menuju fasilitas pelayanan pendidikan, kesehatan, serta infrastruktur ekonomi di sebagian besar desa tertinggal.
Sementara  itu,  Kabupaten  Supiori  merupakan  kabupaten  dengan  persentase  desa  tertinggal yang  terendah  di  Provinsi  Papua,  yaitu  39,47  persen.  Wilayah  tersebut  telah  didominasi  oleh desa  berkembang  dengan  persentase  60,53  persen.  Angka  ini  juga  menempatkan  Kabupaten Supiori sebagai kabupaten dengan persentase desa berkembang tertinggi di Provinsi Papua. Jika ditinjau lebih jauh, Kabupaten Supiori merupakan kabupaten dengan luas wilayah yang terkecil di Provinsi Papua. Selain itu, dalam RPJMD Provinsi Papua tahun 2019-2023 juga disebutkan
bahwa  Kabupaten  Supiori  tergolong  sebagai  daerah  dengan  dataran  yang  mudah  diakses. Kondisi ini diduga dapat menjadi alasan pembangunan desa di Kabupaten Supiori yang relatif lebih baik daripada kabupaten lainnya.
Tidak berbeda jauh dengan kondisi di Provinsi Papua, seluruh kabupaten di Provinsi Papua Barat juga masih didominasi desa dengan status tertinggal. Dari sejumlah 12 kabupaten, belum ada kabupaten yang telah didominasi sebagai desa dengan status berkembang. Selain itu, hanya dua kabupaten  saja,  yaitu  Kabupaten  Manokwari  Selatan  dan  Kabupaten  Manokwari  yang  telah memiliki desa mandiri, meskipun dalam persentase yang rendah.
Kabupaten  Pegunungan  Arfak  merupakan  wilayah  dengan  persentase  desa  tertinggal  yang tertinggi di Provinsi Papua Barat pada 2018. Mengacu pada Gambar 2, sebanyak 96,99 persen desa di wilayah tersebut masih berada dalam status tertinggal. Angka ini sangat mendominasi dibandingkan desa dengan status pembangunan lainnya, yaitu 3,01 persen desa berkembang dan tidak ada desa dengan status mandiri.
Sementara itu, Kabupaten Manokwari merupakan kabupaten di Provinsi Papua Barat dengan persentase desa tertinggal yang terendah, yaitu 54,88 persen. Meskipun demikian, desa dengan status  tertinggal  masih  mendominasi  di  kabupaten  tersebut.  Sebanyak  43,90  persen  desa  di kabupaten ini telah dalam status berkembang. Kondisi ini menyiratkan arah pembangunan desa di Kabupaten Manokwari telah menuju kondisi yang lebih baik, tetapi masih belum maksimal. Jika ditelaah lebih jauh, Kabupaten Pegunungan Arfak merupakan pemekaran dari Kabupaten Manokwari  yang  ditetapkan  oleh  Undang-Undang  Nomor  24  Tahun  2012.  Hal  tersebut mengisyaratkan  pemekaran  wilayah  atau  pembentukan  daerah  otonom  baru  (DOB)  tidak selamanya memiliki dampak baik bagi suatu wilayah. Hal ini serupa dengan temuan Arianti dan Cahyadinata  (2016)  yang  menyatakan  pemekaran  wilayah  dapat  menyebabkan  kesenjangan ekonomi antarwilayah.
Gambar 2. Persentase Desa di Provinsi Papua Barat Tahun 2018 Menurut Kabupaten dan Status Pembangunan Desa
Berdasarkan  peta  tematik  pada  Gambar  3b,  sebaran  kabupaten  dengan  persentase  desa tertinggal  yang  tinggi  mengelompok  di  wilayah  tengah  Provinsi  Papua.  Wilayah  tersebut didominasi oleh topografi berupa pegunungan dan dataran yang sulit diakses. Kondisi ini diduga menjadi penyebab akses menuju wilayah tersebut sulit tercapai. Kondisi tersebut selaras dengan temuan  Fang  dan  Ying  (2016)  yang  menemukan  bahwa  potensi  dan  tingkat  pembangunan ekonomi  suatu  wilayah  berkaitan  dengan  kondisi  lingkungan  wilayah  tersebut.  Dengan memerhatikan kondisi tersebut, topografi wilayah dapat dikatakan masih menjadi kendala dalam melakukan pembangunan wilayah perdesaan di Provinsi Papua.
Berdasarkan  peta  tematik  pada  Gambar  3a,  kabupaten  di  Provinsi  Papua  Barat  dengan persentase  desa  tertinggal  yang  tergolong  tinggi  meliputi  Kabupaten  Sorong,  Kabupaten Tambrauw,  Kabupaten  Maybrat,  Kabupaten  Pegunungan  Arfak,  dan  Kabupaten  Kaimana. Sebaran  kabupaten  dengan  persentase  desa  tertinggal  yang  tinggi  tersebut  mengelompok  di wilayah  utara  Provinsi  Papua  dan  satu  kabupaten  di  wilayah  selatan.  Wilayah  tersebut didominasi  oleh  topografi  berupa  dataran  tinggi  atau  pegunungan.  Fenomena  ini  juga  diduga menjadi  penyebab  sulitnya  akses  menuju  wilayah-wilayah  tersebut  sehingga  menyebabkan sebagian besar desa di wilayah tersebut menjadi tertinggal.
Etsa Primanda, et al . https://doi.org/10.29313/statistika.v24i1.2302
108

## Gambar 3. Peta Tematik Persentase Desa Tertinggal Tahun 2018 Menurut Kabupaten
3.2   Karakteristik Utama  Ketertinggalan Desa di Provinsi Papua dan Papua Barat Tahun 2018
Pemberian nama kategori, segmentasi data, dan pengubahan struktur data frame menjadi data transaksi merupakan bagian dari tahapan data preprocessing . Setelah dilakukan proses input data , pemberian nama kategori dilakukan sehingga menghasilkan data dengan setiap kategori yang  telah  terbedakan.  Data  tersebut  selanjutnya  dilakukan  segmentasi  menurut  kabupaten sehingga  terdapat  sejumlah  40  segmen.  Segmentasi  data  juga  dilakukan  dengan mempertimbangkan keberadaan desa tertinggal di setiap kabupaten sebagai unit analisis. Oleh sebab  itu,  Kota  Jayapura,  Provinsi  Papua  dan  Kota  Sorong,  Provinsi  Papua  Barat  tidak diikutsertakan dalam analisis sebab kedua kota tersebut tidak memiliki desa tertinggal. Di sisi lain, seluruh segmen masih dalam struktur data frame sehingga dilakukan pengubahan struktur data frame menjadi data transaksi agar data dapat diolah menggunakan association rule mining . Selanjutnya, penentuan nilai minimum support dilakukan menggunakan algoritma yang diajukan oleh Zhang dkk (2008). Input yang diperlukan dalam algoritma tersebut adalah 𝑎 , 𝑏 , dan 𝐴 𝑎𝑣𝑒𝑠𝑢𝑝𝑝 . Nilai tersebut berbeda-beda untuk setiap segmen sehingga setiap segmen akan mempunyai nilai minimum support yang berbeda juga sesuai dengan karakteristik di setiap segmen. Nilai 𝑎 , 𝑏 , dan 𝐴 𝑎𝑣𝑒𝑠𝑢𝑝𝑝 yang telah didapatkan akan disubstitusikan pada fungsi linear 𝑔(𝑥) . Fungsi linear yang telah terbentuk akan dicari invers fungsinya untuk mendapatkan nilai actual minimum support . Dengan nilai 𝑟 𝑚𝑖𝑛𝑠𝑢𝑝𝑝 = 0,5 , actual minimum support yang diperoleh untuk setiap segmen disajikan pada Tabel 1 dan 2.
Tabel 1. Nilai Minimum Support Segmen di Provinsi Papua Segmen Minimum Support Segmen Minimum Support Kab. Merauke 0,1460 Kab. Tolikara 0,2120 Kab. Jayawijaya 0,1562 Kab. Sarmi 0,1366 Kab. Jayapura 0,1182 Kab. Keerom 0,1503 Kab. Nabire 0,1305 Kab. Waropen 0,1852 Kab. Kepulauan Yapen 0,1314 Kab. Supiori 0,1284 Kab. Biak Numfor 0,1512 Kab. Mamberamo Raya 0,1868 Kab. Paniai 0,1712 Kab. Nduga 0,2884 Kab. Puncak Jaya 0,2157 Kab. Lanny Jaya 0,2199 Kab. Mimika 0,1631 Kab. Mamberamo Tengah 0,1849 Kab. Boven Digoel 0,1576 Kab. Yalimo 0,1766 (a). Provinsi Papua Barat (b). Provinsi Papua
109 Tabel 1. Nilai Minimum Support Segmen di Provinsi Papua (lanjutan) Segmen Minimum Support Segmen Minimum Support Kab. Mappi 0,1694 Kab. Puncak 0,2503 Kab. Asmat 0,1861 Kab. Dogiyai 0,1717 Kab. Yahukimo 0,2358 Kab. Intan Jaya 0,1918 Kab. Pegunungan Bintang 0,2060 Kab. Deiyai 0,1370 Tabel 2. Nilai Minimum Support Segmen di Provinsi Papua Barat Segmen Minimum Support Segmen Minimum Support Kab. Fakfak 0,1327 Kab. Sorong 0,1732 Kab. Kaimana 0,1886 Kab. Raja Ampat 0,1641 Kab. Teluk Wondama 0,1415 Kab. Tambrauw 0,1884 Kab. Teluk Bintuni 0,1618 Kab. Maybrat 0,1673 Kab. Manokwari 0,1396 Kab. Manokwari Selatan 0,1559 Kab. Sorong Selatan 0,1579 Kab. Pegunungan Arfak 0,1791
Setelah nilai minimum support untuk setiap segmen didapatkan, proses pembentukan rules dapat dilakukan.  Berdasarkan  Tabel  3,  dapat  diamati  bahwa  terdapat  enam  kabupaten  yang  sama sekali  tidak  memiliki rules yang  signifikan  ketika  menggunakan Bonferroni  correction .  Enam kabupaten  tersebut  adalah  Kabupaten  Puncak  Jaya,  Kabupaten  Tolikara,  Kabupaten  Nduga, Kabupaten  Mamberamo  Tengah,  Kabupaten  Dogiyai,  serta  Kabupaten  Intan  Jaya.  Setelah dilakukan pengujian ulang menggunakan Benjamini-Hochberg, didapatkan dua kabupaten telah memiliki rules yang  signifikan  seperti  ditampilkan  pada  Tabel  4,  yaitu  Kabupaten  Nduga  dan Kabupaten  Mamberamo  Tengah.  Ketika  tidak  dilakukan  pengujian  menggunakan Bonferroni correction dan Benjamini-Hochberg untuk empat kabupaten lainnya, rules yang signifikan dapat diperoleh seperti disajikan pada Tabel 5.
Tabel 3. Rules yang Dihasilkan untuk Setiap Tahapan Pembentukan Rules untuk Segmen di Provinsi Papua Segmen Rules Terbentuk Rules dengan Lift > 1 Non- Redundant Rules Interesting Rules Significant Rules Kab. Merauke 1.736.867 1.736.867 8.480 3.623 3.623 Kab. Jayawijaya 2.816.487 2.748.408 6.588 5.681 2.184 Kab. Jayapura 47.349 47.349 607 300 300 Kab. Nabire 8.260.595 8.260.595 1.827 1.427 721 Kab. Kepulauan Yapen 2.186.821 2.186.821 1.586 1.282 707 Kab. Biak Numfor 1.582.069 1.582.069 3.736 1.509 1.509 Kab. Paniai 5.732.304 5.707.897 1.544 1.440 142 Kab. Puncak Jaya 3.734.813 3.674.246 60 60 0 Kab. Mimika 5.080.413 5.080.413 1.157 951 403 Kab. Boven Digoel 5.611.702 5.529.611 1.016 980 71 Kab. Mappi 7.573.363 7.205.237 1.439 1.387 22 Kab. Asmat 3.469.778 3.163.870 113 113 1 Kab. Yahukimo 2.818.640 2.817.147 66 66 8 Kab. Pegunungan Bintang 3.834.820 3.791.438 126 126 2 Kab. Tolikara 2.466.602 2.356.218 32 32 0 Kab. Sarmi 1.622.287 1.622.287 804 610 312 Kab. Keerom 4.459.470 4.459.470 2.263 1.931 1.095 Kab. Waropen 18.013.939 18.011.543 1.377 1.263 462 Kab. Supiori 4.888.770 4.888.770 1.015 471 65 Kab. Mamberamo Raya 14.564.419 14.161.250 327 314 15 Kab. Nduga 4.129.421 4.112.946 29 29 0 Kab. Lanny Jaya 3.154.908 2.892.365 384 377 4 Kab. Mamberamo Tengah 13.902.976 12.695.275 158 147 0 Kab. Yalimo 2.749.222 2.612.410 477 464 4 Kab. Puncak 4.111.126 3.993.063 42 42 1 Kab. Dogiyai 11.368.455 11.045.111 79 79 0 Kab. Intan Jaya 11.605.580 11.581.921 35 79 0 Kab. Deiyai 1.835.121 1.835.121 383 279 6
Etsa Primanda, et al . https://doi.org/10.29313/statistika.v24i1.2302
110
Tabel 4. Perbandingan Banyaknya Significant Rules pada Enam Kabupaten di Provinsi Papua untuk Metode Bonferroni Correction dan Benjamini-Hochberg Segmen Significant Rules ( Bonferroni Correction ) Significant Rules (Benjamini-Hochberg) Kab. Puncak Jaya 0 0 Kab. Tolikara 0 0 Kab. Nduga 0 6 Kab. Mamberamo Tengah 0 6 Kab. Dogiyai 0 0 Kab. Intan Jaya 0 0 Tabel 5. Perbandingan Banyaknya Significant Rules pada Empat Kabupaten di Provinsi Papua untuk Metode Bonferroni Correction , Benjamini-Hochberg, dan Tanpa Adjusted P - Value Segmen Significant Rules ( Bonferroni Correction ) Significant Rules (Benjamini-Hochberg) Significant Rules (Tanpa Adjusted ) Kab. Puncak Jaya 0 0 18 Kab. Tolikara 0 0 4 Kab. Dogiyai 0 0 13 Kab. Intan Jaya 0 0 5
Selanjutnya, Tabel 6 menyajikan hasil pembentukan rules pada setiap tahapan untuk segmen di Provinsi  Papua  Barat.  Berbeda  dengan  hasil  pembentukan rules pada  Provinsi  Papua,  hasil pembentukan rules pada Provinsi Papua Barat seluruhnya telah menghasilkan significant rules menggunakan Bonferroni correction . Hal tersebut dapat terlihat dari tidak ada segmen di Provinsi Papua Barat yang tidak memiliki significant rules .
Tabel 6. Rules yang Dihasilkan pada Setiap Tahapan Pembentukan Rules untuk Segmen di
Provinsi Papua Barat Segmen Rules Terbentuk Rules dengan Lift > 1 Non- Redundant Rules Interesting Rules Significant Rules Kab. Fakfak 1.218.098 1.218.098 3.238 2.676 640 Kab. Kaimana 8.541.642 8.022.715 562 539 4 Kab. Teluk Wondama 3.852.357 3.852.357 979 684 58 Kab. Teluk Bintuni 3.517.182 3.507.800 2.628 2.466 1.322 Kab. Manokwari 2.342.000 2.342.000 3.672 2.175 1.218 Kab. Sorong Selatan 4.604.628 4.604.628 1.323 1.086 224 Kab. Sorong 3.873.874 3.851.134 1.272 1.055 388 Kab. Raja Ampat 3.585.409 3.466.880 7.469 4.928 5 Kab. Tambrauw 2.570.566 2.501.160 362 353 6 Kab. Maybrat 4.954.617 4.644.143 1.232 1.124 256 Kab. Manokwari Selatan 4.853.538 4.853.538 701 567 181 Kab. Pegunungan Arfak 7.414.797 6.827.529 150 148 4
Karakteristik utama ketertinggalan desa diperoleh berdasarkan anteseden pada significant rules yang  didapatkan  di  setiap  kabupaten  setelah  dilakukan  proses  pengurutan  dari  nilai improvement , Kulczynski ,  IR, lift , confidence ,  hingga support .  Nilai improvement yang  tinggi menunjukkan kemampuan prediktif yang baik dari suatu rules (Bayardo dkk, 1999). Oleh sebab itu, rules terpilih  berdasarkan  proses  pengurutan  akan  menjadi  karakteristik  utama ketertinggalan desa yang dipandang dari anteseden rules tersebut.
Lampiran  2  menyajikan  seluruh  karakteristik  utama  ketertinggalan  desa  untuk  setiap kabupaten di Provinsi Papua. Secara umum, sebagian besar karakteristik utama ketertinggalan desa  untuk  setiap  kabupaten  di  Provinsi  Papua  merupakan  variabel  pelayanan  kesehatan. Terdapat  sebanyak  tujuh  kabupaten  di  provinsi  tersebut  dengan  karakteristik  utama ketertinggalan  desa  hanya  variabel  pelayanan  kesehatan  saja,  yaitu  Kabupaten  Biak  Numfor, Kabupaten  Waropen,  Kabupaten  Paniai,  Kabupaten  Pegunungan  Bintang,  Kabupaten Jayawijaya,  Kabupaten  Yalimo,  dan  Kabupaten  Lanny  Jaya.  Selain  itu,  variabel  sarana transportasi  dan  infrastruktur  ekonomi  juga  cukup  sering  ditemukan  sebagai  karakteristik utama ketertinggalan desa di Provinsi Papua, meskipun tidak terlalu dominan seperti variabel pelayanan kesehatan.
Jika  ditinjau  menurut  angka  kematian  ibu  (AKI)  2018,  Provinsi  Papua  memiliki  AKI  sebesar 105,20  kematian  per  100.000  kelahiran  hidup.  Angka  tersebut  relatif  tidak  terlalu  tinggi
111
dibandingkan  provinsi  yang  lain  sebab  angka  tersebut  menempatkan  Provinsi  Papua  sebagai provinsi dengan AKI tertinggi ke-12 di Indonesia. Namun, angka ini masih melebihi target tujuan pembangunan berkelanjutan, yaitu mengurangi  rasio  AKI  hingga  kurang  dari 70  per 100.000 kelahiran hidup. Lalu, angka kematian neonatal (AKN) Provinsi Papua bernilai 2,36 per 1.000 kelahiran hidup yang menempatkannya sebagai AKN terendah kedua di Indonesia. Sementara itu, angka kematian balita (AKBa) Provinsi Papua dapat dikatakan juga cukup rendah, yaitu 4,97 kematian per 1.000 kelahiran hidup (Kemenkes, 2021). Fenomena tersebut diduga dapat terjadi akibat  proses  persalinan  di  Kawasan  Timur  Indonesia,  terutama  di  daerah  terpencil  masih didominasi oleh tenaga non kesehatan atau tanpa pertolongan. Dalam penelitiannya, Hermawan (2017) menemukan bahwa tingkat pendidikan yang rendah, status ekonomi yang rendah, serta waktu  tempuh  menuju  fasilitas  kesehatan  berpengaruh  terhadap  persentase  persalinan  oleh tenaga non kesehatan yang tinggi. Collett dkk (2022) juga menemukan bahwa penyediaan akses pelayanan  kesehatan  bagi  penduduk  perdesaan  berkaitan  erat  dengan  kemampuan  mereka dalam mengakses pelayanan kesehatan.
Berdasarkan data kemantapan jalan nasional, Provinsi Papua memiliki persentase jalan tidak mantap sebanyak 12,53 persen. Angka ini menempatkan Provinsi Papua sebagai lima provinsi dengan  jalan  tidak  mantap  yang  terbanyak.  Jalan  tidak  mantap  mengacu  pada  kondisi  jalan nasional dalam kondisi rusak ringan dan rusak berat (KemenPUPR, 2022). Fenomena ini diduga menjadi hambatan pembangunan sarana transportasi desa tertinggal di Provinsi Papua. Sebab, infrastruktur jalan berperan dalam menghubungkan wilayah yang terpencil (Shamdasani, 2021). Minimnya infrastruktur ekonomi di Provinsi Papua diduga disebabkan oleh tidak stabilnya harga dengan adanya peningkatan inflasi setiap tahunnya. Data BPS menunjukkan laju inflasi di Kota Jayapura  dan  Kabupaten  Merauke  pada  tahun  2014  hingga  2018  belum  stabil  atau  cukup fluktuatif. Terlebih lagi, pada tahun 2018 laju inflasi di Kota Jayapura dan Kabupaten Merauke mengalami peningkatan yang berbanding terbalik dengan stabilnya laju inflasi nasional  (BPS, 2020). Selain itu, jarak tempuh yang jauh mengakibatkan distribusi barang dan jasa dari pusat- pusat  produksi  membutuhkan  biaya  angkut  yang  tinggi  (Bhakti  dan  Pigay,  2012).  Kondisi tersebut diduga berakibat pada mayoritas penduduk di Papua yang lebih bergantung pada alam sekitarnya.  Mayoritas  penduduk  di  Provinsi  Papua  yang  tinggal  di  perdesaan  atau  daerah terpencil masih memanfaatkan alam sebagai sumber daya untuk memenuhi kebutuhan sehari- hari. Mereka mengandalkan hidup dengan bergantung pada alam (subsisten) (Yanuarti, 2012). Kondisi ini menyiratkan pembangunan desa di Papua seharusnya memerhatikan kearifan lokal yang ada di wilayah tersebut.
Selanjutnya, lampiran 3 menyajikan karakteristik utama ketertinggalan desa di Provinsi Papua Barat.  Sebagian  besar  karakteristik  utama  ketertinggalan  desa  di  Provinsi  Papua  Barat merupakan  variabel  pelayanan  kesehatan.  Terdapat  sebanyak  delapan  kabupaten  di  provinsi tersebut dengan karakteristik utama ketertinggalan desa hanya variabel pelayanan kesehatan saja,  yaitu  Kabupaten  Fakfak,  Kabupaten  Manokwari,  Kabupaten  Sorong  Selatan,  Kabupaten Sorong, Kabupaten Manokwari Selatan, Kabupaten Raja Ampat, Kabupaten Pegunungan Arfak, serta Kabupaten Tambrauw.
Jika ditinjau menurut AKI tahun 2018, Provinsi Papua Barat memiliki AKI per 100.000 kelahiran hidup  sebesar  202,82  yang  menempatkannya  sebagai  provinsi  dengan  AKI  tertinggi  kedua  di Indonesia.  Hal  ini juga  terjadi pada  AKN  dan  AKBa, yaitu  8,34 kematian  per 1.000 kelahiran hidup dan 11,98 kematian per 1.000 kelahiran hidup (Kemenkes, 2021). Fenomena ini diduga dapat  disebabkan  oleh  karakteristik  utama  ketertinggalan  desa  sebagian  besar  kabupaten  di Provinsi Papua Barat yang merupakan variabel pelayanan kesehatan. Ketika terjadi ketiadaan serta  akses  yang  jauh  dan  sulit  menuju  pelayanan  kesehatan  terdekat,  keterlambatan penanganan  oleh  petugas  kesehatan  dimungkinkan  terjadi.  Hal  ini  selaras  dengan  penelitian Respati dkk (2019) yang menemukan keterlambatan penanganan petugas berhubungan dengan kematian  maternal  secara  signifikan.  Selain  itu,  temuan  Maheen  dkk  (2021)  menyatakan pemanfaatan pelayanan kesehatan yang buruk di daerah terpencil berpengaruh pada perempuan yang tinggal di wilayah tersebut, terutama untuk mengakses pelayanan kesehatan ibu.
Sebagai  contoh interpretasi,  Kabupaten  Fakfak  memiliki rules {X9=DOK0}  =>  {CAT_IPD_2018= Tertinggal} sebagai karakteristik utama ketertinggalan desa. Menurut rules ini, jika suatu desa di  Kabupaten  Fakfak  mengalami  ketiadaan  serta  akses  yang  jauh  dan  sulit  menuju  tempat praktik  dokter  terdekat,  desa  tersebut  merupakan  desa  tertinggal.  Berdasarkan  nilai support , sebanyak  30,28  persen  desa  atau  sekitar  30  sampai  31  dari  100  desa  di  Kabupaten  Fakfak dengan karakteristik tersebut memiliki status tertinggal. Lalu, nilai confidence sebesar 0,9773 merepresentasikan karakteristik tersebut diprediksi tepat terjadi pada 97,73 persen desa atau
Etsa Primanda, et al . https://doi.org/10.29313/statistika.v24i1.2302
112
sekitar 97 sampai 98 dari 100 desa di Kabupaten Fakfak. Nilai confidence yang mendekati satu menunjukkan ketika  suatu  desa  di  Kabupaten  Fakfak mengalami  ketiadaan  serta akses  yang jauh dan sulit menuju tempat praktik dokter terdekat, desa tersebut kemungkinan besar menjadi desa tertinggal.

## 4.  SIMPULAN DAN SARAN
Di Provinsi Papua, Kabupaten Tolikara merupakan kabupaten dengan persentase desa tertinggal yang  tertinggi.  Sementara  itu,  Kabupaten  Pegunungan  Arfak  merupakan  kabupaten  dengan persentase  desa  tertinggal  yang  tertinggi  di  Provinsi  Papua  Barat.  Berdasarkan  peta  tematik, sebagian  besar  desa  tertinggal  di  Provinsi  Papua  dan  Papua  Barat  berada  di  wilayah  dengan topografi dataran tinggi dan pegunungan. Berdasarkan karakteristik utama ketertinggalan desa menurut kabupaten, setiap kabupaten memiliki karakteristik  utama ketertinggalan desa yang beragam  dan  berbeda-beda.  Variabel  pelayanan  kesehatan  menjadi  karakteristik  utama ketertinggalan desa di sebagian besar kabupaten di Provinsi Papua dan Papua Barat. Di Provinsi Papua, variabel sarana transportasi dan infrastruktur ekonomi juga menjadi karakteristik utama ketertinggalan  desa  lainnya  yang  cukup  dominan  selain  variabel  pelayanan  kesehatan. Sementara  itu,  tidak  ditemukan  karakteristik  utama  ketertinggalan  desa  lainnya  yang  cukup dominan  di  Provinsi  Papua  Barat  selain  variabel  pelayanan  kesehatan.  Dengan mempertimbangkan hasil yang didapatkan, pemerintah kabupaten setempat sudah seharusnya melakukan  pemenuhan  pelayanan  kesehatan  yang  dapat  diakses  oleh  setiap  desa  tertinggal, seperti pelayanan kesehatan umum, pelayanan kesehatan ibu, dan pelayanan kefarmasian.

## DAFTAR PUSTAKA
Agusta, I. (2014). Ketimpangan Wilayah dan Kebijakan Penanggulangan di Indonesia: Kajian Isu Strategis, Historis, dan Paradigmatis Sejak Pra Kolonial. 1 ed. Jakarta: Yayasan Pustaka Obor Indonesia. Alangari, N. dan Alturki, R. (2020). Association Rule Mining in Higher Education: A Case Study of Computer Science Students , in, hal. 311 – 328. Tersedia pada: https://doi.org/10.1007/978-3-030-13705-2_13.
Arianti,  N.N.  dan  Cahyadinata,  I.  (2016).  Kajian  Dampak  Pemekaran  Wilayah  terhadap Kesenjangan Ekonomi Antar Daerah Pesisit di Provinsi Bengkulu, AGRISEP, 16(1), hal. 27 – 36.
Arifah,  M.N.  dan  Kusumastuti,  N.  (2019).  Strategi  Mempercepat  Pembangunan  Desa  Mandiri: Studi  Di  Desa  Kemadang  Gunungkidul,  Jurnal  Pemberdayaan  Masyarakat:  Media Pemikiran  dan  Dakwah  Pembangunan,  2(1),  hal.  169 – 188.  Tersedia  pada:
https://doi.org/10.14421/jpm.2018.021-09.
Azen,  R.  dan  Walker,  C.M.  (2011). Categorical  Data  Analysis  for  the  Behavioral  and  Social Sciences . Routledge. Tersedia pada: https://doi.org/10.4324/9780203843611. Bayardo,  R.J.,  Agrawal,  R.  dan  Gunopulos,  D.  (1999). Constraint-Based  Rule  Mining  in  Large, Dense  Databases ,  in  Proceedings  15th  International  Conference  on  Data  Engineering (Cat. No.99CB36337). IEEE, hal. 188 – 197. Tersedia pada: https://doi.org/10.1109/ICDE.1999.754924.
Bhakti,  I.N.  dan  Pigay,  N.  (2012).  Menemukan  Akar  Masalah  dan  Solusi  Atas  Konflik  Papua: Supenkah?, Jurnal Penelitian Politik, 9(1).
BPS(2019). Indeks Pembangunan Desa 2018. Jakarta: Badan Pusat Statistik (BPS). BPS (2020). Indeks Harga Konsumen dan Inflasi di Provinsi Papua 2019. Jayapura: Badan Pusat Statistik.
BPS  (2022a.)  [Metode  Baru]  Indeks  Pembangunan  Manusia  2016-2018.  Tersedia  pada: https://papua.bps.go.id/indicator/26/115/2/-metode-baru-indeks-pembangunan- manusia.html (Diakses: 7 Juli 2022).
BPS (2022b.) Gini Ratio Menurut Provinsi dan Daerah. Tersedia pada: https://www.bps.go.id/indicator/23/98/1/gini-ratio-menurut-provinsi-dan- daerah.html (Diakses: 26 Januari 2022).
113
BPS  (2022c).  Persentase  Penduduk  Miskin  (P0)  Menurut  Provinsi  dan  Daerah  2018-2019. Tersedia  pada:  https://bps.go.id/indicator/23/192/2/persentase-penduduk-miskin- p0-menurut-provinsi-dan-daerah.html (Diakses: 6 Juli 2022).
Bramer,  M.  (2016). Principles  of  Data  Mining .  London:  Springer  London.  Tersedia  pada: https://doi.org/10.1007/978-1-4471-7307-6.
Chang, C.-J. dan Shyue, S.-W. (2009). A Study on the Application of Data Mining to Disadvantaged Social Classes in Taiwan’s Population Census , Expert Systems with Applications , 36(1), hal. 510 – 518. Tersedia pada: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2007.09.047. Collett, D., Temple, K.M. dan Wells, R.D. (2022). The Challenges of Providing Preventive Health
Care  in  Rural  America ,  Physician  Assistant  Clinics,  7(1),  hal.  149 – 165.  Tersedia  pada: https://doi.org/10.1016/j.cpha.2021.08.006.
Fang, Y. dan Ying, B. (2016). Spatial Distribution of Mountainous Regions and Classifications of Economic  Development  in  China ,  Journal  of  Mountain  Science,  13(6),  hal.  1120 – 1138. Tersedia pada: https://doi.org/10.1007/s11629-015-3714-4.
Gorunescu, F. (2011). Data Mining: Concepts, Models, and Techniques . 1 ed. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg.
Hahsler,  M.  dan  Hornik,  K.  (2007). New  Probabilistic  Interest  Measures  for  Association  Rules , Intelligent Data Analysis, 11(5), hal. 437 – 455. Tersedia pada:
https://doi.org/10.3233/IDA-2007-11502.
Han, J., Kamber, M. dan Pei, J. (2012). Data Mining: Concepts and Techniques . 3 ed. Elsevier. He, Q. et al. (2018). The Impact of Urban Growth Patterns on Urban Vitality in Newly Built-Up Areas Based on An Association Rules Analysis Using Geographical ‘Big Data’ , Land Use Policy, 78, hal. 726 – 738. Tersedia pada: https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2018.07.020.
Hermawan,  A.  (2017).  Gambaran  Pilihan  Persalinan  Oleh  Tenaga  Non  Kesehatan/Tanpa Pertolongan di Indonesia, Jurnal Kesehatan Reproduksi, 8(1).
Kemendes  PDTT  (2015).  Perencanaan  Pembangunan  Desa.  1  ed.  Jakarta:  Kementerian  Desa, Pembangunan Daerah Tertinggal, dan Transmigrasi Republik Indonesia.
Kemenkes  (2021)  Profil  Kesehatan  Indonesia  Tahun  2020.  Jakarta:  Kementerian  Kesehatan Republik Indonesia. KemenPUPR (2022). Kemantapan Jalan Nasional. Tersedia pada:
https://data.pu.go.id/dataset/kemantapan-jalan-nasional (Diakses: 9 Juli 2022). Ledolter, J. (2013). Data Mining and Business Analytics with R . Hoboken, NJ, USA: John Wiley & Sons, Inc. Tersedia pada: https://doi.org/10.1002/9781118596289.
Liu, G., Zhang, H. dan Wong, L. (2011). Controlling False Positives in Asssociation Rule Mining ,
Proceedings  of  the  VLDB  Endowment,  5(2),  hal.  145 – 156.  Tersedia  pada:
https://doi.org/10.14778/2078324.2078330.
Maheen,  H.,  Hoban,  E.  dan  Bennett,  C.  (2021). Factors  Affecting  Rural  Women’s  Utilisation  of Continuum of Care Services in Remote or Isolated villages or Pakistan – A Mixed-Methods Study , Women and Birth, 34(3),
hal. 257 – 265. Tersedia pada: https://doi.org/10.1016/j.wombi.2020.04.001. Murshed, S.M. (2002). Conflict, Civil War and Underdevelopment: An Introduction , Journal of Peace Research, 39(4), hal. 387 – 393. Tersedia pada: https://doi.org/10.1177/0022343302039004001.
Nain,  U.  (2019).  Pembangunan  Desa  dalam  Perspektif  Sosiohistoris.  Makassar:  Garis Khatulistiwa.
Respati, S.H., Sulistyowati, S. dan Nababan, R. (2019). Analisis Faktor Determinan Kematian Ibu di  Kabupaten  Sukoharjo  Jawa  Tengah  Indonesia,  Jurnal  Kesehatan  Reproduksi,  6(2), hal. 52. Tersedia pada: https://doi.org/10.22146/jkr.43463.
Shamdasani, Y. (2021). Rural Road Infrastructure & Agricultural Production: Evidence from India , Journal  of  Development  Economics,  152,  hal.  102686.  Tersedia  pada: https://doi.org/10.1016/j.jdeveco.2021.102686.
Solanki,  S.K.  dan  Patel,  J.T.  (2015). A  Survey  on  Association  Rule  Mining ,  in  2015  Fifth International Conference on Advanced Computing & Communication Technologies. IEEE, hal. 212 – 216. Tersedia pada: https://doi.org/10.1109/ACCT.2015.69.
Etsa Primanda, et al . https://doi.org/10.29313/statistika.v24i1.2302
114
Soseco,  T.  (2015).  Mendorong  Sektor  Pendidikan  di  Perdesaan,  Jurnal  Ekonomi  dan  Studi Pembangunan, 7(2), hal. 1 – 8. Sutiyo  dan  Maharjan,  K.L.  (2017). Decentralization  and  Rural  Development  in  Indonesia .
Singapore:  Springer  Singapore.  Tersedia  pada:  https://doi.org/10.1007/978-981-10- 3208-0.
Syahza,  A.  dan  Suarman,  S.  (2013).  Strategi  Pengembangan  Daerah  Tertinggal  dalam  Upaya Percepatan  Pembangunan  Ekonomi  Pedesaan,  Jurnal  Ekonomi  Pembangunan:  Kajian Masalah  Ekonomi  dan  Pembangunan,  14(1),  hal.  126. Tersedia  pada: https://doi.org/10.23917/jep.v14i1.166.
Todaro, M.P. dan Smith, S.C. (2011). Pembangunan Ekonomi. 11 ed. Diedit oleh A. Maulana dan N.I. Sallama. Jakarta: Penerbit Erlangga.
World Economic Forum (2018). The Inclusive Development Index 2018 . Geneva.
Yanuarti,  S.  (2012).  Kemiskinan  dan  Konflik  Papua  di  Tengah  Sumber  Daya  yang  Melimpah,
Jurnal Penelitian Politik, 9(1).
Yulitasari,  Y.  dan  Tyas,  W.P.  (2020).  Dana  Desa  dan  Status  Desa  di  Provinsi  Jawa  Tengah, Journal of Regional and Rural Development Planning, 4(2), hal. 74 – 83. Tersedia pada: https://doi.org/10.29244/jp2wd.2020.4.2.74-83.
Zhang, S. et al. (2008). Computing the Minimum-Support for Mining Frequent Patterns , Knowledge and Information Systems,
15(2), hal. 233 – 257. Tersedia pada: https://doi.org/10.1007/s10115-007-0081-7.