## PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI JAWA TIMUR BERDASARKAN INDIKATOR INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA MENGGUNAKAN METODE SOM
(District / City Grouping In Jawa Timur Based On Human Development Index Indicators Using The Som Method)
Ahmad Mushonnif
Prodi. Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Surabaya Jl. Sutorejo No. 59 Surabaya, Jawa Timur, Indonesia, 60113
Email : mushonnif3@gmail.com
Abstract Human  Development  Index  (HDI)  explains  how residents can access development results in obtaining income, health, education, and so forth. HDI is based on indicators of health,  education  and  decent  living  standards.  In  2010  to 2014, the achievement of HDI of East Java province rose by 2.78  points  from  65.36  into  68.14.  But  behind  the development  achievements  of  HDI,  East  Java  province  was ranked 21 out of 34 provinces in Indonesia. Three indicators have relevance in forming HDI value formation. In East Java province high and low HDI regencies or cities are shown only through a composite index, but it was not indicated where the dominant  indicator  of  high  or  low  rank  on  the  HDI. Clustering regencies or cities based on indicators IPM needs to  be  done  to  ascertain  the  achievement  of  each  indicator. Clustering  method  that  can  be  used  are  Self-Organizing Maps (SOM). Based on the results of research and discussion conducted, for health indicator, 6 regency/city in the group of low, 12 regency/city in the group of medium, 16 regency/city in the group of high, and 4 regency/city in the group of very high. For  educational indicator, 2 regency/city in the group of  low,  15  regency/city  in  the  group  of  medium,  13 regency/city  in  the  group  of  high,  and  8  regency/city  in  the group of very high. For educational indicator, 2 regency/city in the group of low, 15 regency/city in the group of medium, 13 regency/city in the group of high, and 8 regency/city in the group of very high. For decent living standard indicators, 2 regency/city in the group of low, 15 regency/city in the group of  medium,  13  regency/city  in  the  group  of  high,  and  8 regency/city  in  the  group  of  very  high.  For  educational indicator, 4 regency/city in the group of low, 21 regency/city in the group of medium, 10 regency/city in the group of high, and 3 regency/city in the group of very high.
Key  word  :  Human  Development  Index,  Clustering, Self-Organizing Maps.

## I. P ENDAHULUAN
Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  pertama  kali diperkenalkan oleh United Nation Development Program (UNDP)  pada  tahun  1990.  IPM  menjelaskan  bagaimana penduduk  dapat  mengakses  hasil  pembangunan  dalam memperoleh  pendapatan,  kesehatan,  pendidikan,  dan sebagainya.  IPM  didasarkan  pada  indikator  Kesehatan,
Pendidikan,  dan  Standar  Hidup  Layak.  Provinsi  Jawa Timur  merupakan  salah  satu  provinsi  di  Indonesia  yang memiliki  perkembangan  yang  cukup  baik  dalam pembangunan kependudukan. Hal ini ditunjukkan bahwa selama beberapa tahun terakhir pencapaian angka Indeks Pembangunan  Manusia  (IPM)  Jawa  Timur  terus meningkat.  Pada  tahun  2010  sampai  2014,  pencapaian angka  IPM  Provinsi  Jawa  Timur  mengalami  kenaikan sebesar 2,78 poin dari 65,36 menjadi 68,14 (Badan Pusat Statistik,  2016).  Namun  dibalik  perkembangan  capaian IPM tersebut, Provinsi Jawa Timur berada diurutan 21 dari 34 provinsi yang ada di Indonesia (Badan Pusat Statistik, 2016).
Pencapaian  IPM  Provinsi  Jawa  Timur  tidak  terlepas dari  dukungan  sarana  dan  prasarana  yang  ada  di  setiap kabupaten  atau  kota.  Sebagai  contoh,  jumlah  puskesmas atau rumah sakit disuatu kabupaten atau kota berkorelasi terhadap  indikator  kesehatan.  Begitu  pula  dengan indikator-indikator  lainnya,  ada  keterkaitan  antara indikator satu dengan indikator lainnya yang mempengaruhi IPM di tingkat Provinsi. Di Provinsi Jawa Timur  tinggi  rendahnya  IPM  kabupaten  atau  kota  hanya ditunjukkan  melalui  indeks  komposit,  tetapi  tidak ditunjukkan indikator mana yang dominan terhadap tinggi atau rendahnya peringkat IPM. Padahal, nilai dari tiap-tiap indikator  pembentuk  IPM  perlu  dilihat  agar  dapat diketahui pencapaian dari tiap-tiap indikator.
Selain menggunakan IPM yang hanya berupa indeks komposit  sebagai  indikator  Provinsi  Jawa  Timur  secara umum,  penting  juga  untuk  melakukan  pengelompokan wilayah  kabupaten  atau  kota  berdasarkan  indikator  IPM. Pengelompokan  wilayah  bertujuan  untuk  membagi wilayah-wilayah  ke  dalam  beberapa  kelompok  dengan karakteristik  yang  memiliki  keserupaan  tinggi  di  dalam setiap kelompok dan berbeda antar kelompok. Pengelompokan  tersebut  dapat  membantu  Pemerintah Provinsi  Jawa  Timur  sebagai  bahan  perencanaan  dan kebijakan  pemerintah  untuk meningkatkan  angka pembangunan manusia di Provinsi Jawa Timur.
INDEXIA, Vol. 1, No. 1, Februari 2019
Ada  beberapa  algoritma  pengelompokan  yang  dapat digunakan, salah satu diantaranya adalah Self Organizing Maps (SOM) . Marina dan Kartika (2015) telah melakukan penelitian  tentang  pengelompokan  yaitu  pengelompokan kabupaten atau kota di Jawa Timur berdasarkan Indikator Kesehatan  Masyarakat  menggunakan Metode  Kohonen SOM dan K-Means dengan  tujuan  supaya  Tim  Pembina Kota  Sehat  Provinsi  Jawa  Timur  dapat  melakukan pembinaan dan monitoring terhadap kelompok kabupaten atau  kota  yang  terbentuk  berdasarkan  kemiripan karakteristik kondisi kesehatan masyarakat. Dari penelitian  dengan  menggunakan  metode  SOM  tersebut didapatkan  nilai icdrate sebesar  0,962 dengan  hasil  pada setiap kelompok yang terbentuk memiliki perbedaan.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Indeks Pembangunan Manusia
Pengukuran  pembangunan  manusia  pertama  kali diperkenalkan oleh United Nations Development Programs (UNDP) pada tahun 1990. UNDP memperkenalkan sebuah gagasan baru dalam pengukuran pembangunan  manusia  yang  disebut  sebagai  Indeks Pembangunan  Manusia  (IPM).  Sejak  saat  itu,  IPM dipublikasikan  secara  berkala  dalam  laporan  tahunan Human  Development  Report (HDR).  IPM  menjelaskan bagaimana penduduk dapat mengakses hasil pembangunan dalam memperoleh pendapatan, kesehatan, pendidikan, dan sebagainya (BPS, 2015).
Menurut UNDP, Indeks Pembangunan Manusia (IPM) mengukur  capaian  pembangunan  manusia  berbasis sejumlah komponen dasar kualitas hidup. Sebagai ukuran kualitas  hidup,  IPM  dibangun  melalui  pendekatan  tiga dimensi dasar. Dimensi tersebut mencakup:
1) kesehatan  atau  umur  panjang  dan  hidup  sehat  ( a long and healthy life );
2) pengetahuan ( knowledge ); dan
3) standar hidup layak ( decent standard of living ).
Ketiga  dimensi  tersebut  memiliki  pengertian  sangat luas  karena  terkait  banyak  faktor.  Pada  laporan pertamanya, UNDP mengukur dimensi kesehatan dengan menggunakan  angka  harapan  hidup  waktu  lahir. Selanjutnya  untuk  mengukur  dimensi  pengetahuan digunakan  angka  melek  huruf.  Adapun  untuk  mengukur dimensi  standar  hidup  layak  digunakan  indikator  Produk Domestik Bruto (PDB) per kapita (BPS, 2015).

## B. Clustering
Pada  dasarnya clustering atau  pengelompokan terhadap  data  adalah  suatu  proses  melakukan  pemisahan atau  segmentasi  data  ke  dalam  sejumlah  kelompok (cluster)  menurut  karakteristik  tertentu  yang  diinginkan, dalam  pekerjaan  pengelompokan,  label  dari  setiap  data belum diketahui, dan dengan pengelompokan diharapkan dapat  diketahui  kelompok  data  untuk  kemudian  diberi label sesuai keinginan. Tujuannya adalah agar objek-objek yang  bergabung  dalam  sebuah  kelompok  merupakan objek-objek yang mirip (atau berhubungan) satu sama lain dan berbeda (atau tidak berhubungan) dengan objek dalam
kelompok  yang  lain.  Lebih  besar  kemiripannya (homogenitas)  dalam  kelompok  dan  lebih  besar perbedaannya  diantara  kelompok  yang  lain  (Prasetyo,  E. 2012).

## C. Self Organizing Maps
Self Organizing Maps (SOM) pertama kali diperkenalkan  oleh  Kohonen  (Kohonen,  1989)  dengan teknik  pelatihan Artificial  Neural  Network (ANN)  atau Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  yang  menggunakan  basis winner  takes  all ,  dimana  hanya  neuron  yang  menjadi pemenang  yang  akan  diperbarui  bobotnya.  Meskipun menggunakan basis ANN, SOM tidak menggunakan nilai target kelas, tidak ada kelas yang ditetapkan untuk setiap data. Karakteristik seperti inilah yang kemudian membuat SOM  dapat  digunakan  untuk  keperluan  pengelompokan (berbasis ANN) (Prasetyo, E. 2012).

## C.1. Algoritma Pengelompokan SOM
Berikut  ini  adalah  langkah-langkah  yang  perlu dilakukan  dalam  menerapkan  metode  SOM  dalam pengolahan data (Prasetyo, E. 2012).
1) Inisialisasi bobot wij. Tentukan parameter topologi ketetanggaan. Tentukan parameter laju pembelajaran  dan  fungsi  pembelajaran.  Tentukan jumlah maksimal iterasi pelatihan.
2) Selama  jumlah  maksimal  iterasi  belum  tercapai, lakukan langkah 3-7.
3) Untuk setiap data masukan X, lakukan langkah 4-6.
4) Untuk  setiap  neuron  j,  hitung  menggunakan persamaan
𝐷 𝑗 =   ∑ (𝑤 𝑖𝑗 − 𝑥 𝑖 ) 2 𝑖 , 𝑖 = 1, … . , 𝑁 (1)
dengan N adalah dimensi data (N)
5) Cari  indeks  dari  sejumlah  neuron,  yaitu  D j ,  yang mempunyai nilai terkecil.
6) Untuk  neuron  j  dan  semua  neuron  yang  menjadi tetangga J (yang sudah didefinisikan) dalam radius R dilakukan pembaruan bobot dengan persamaan 𝑤 𝑖𝑗 (𝑏𝑎𝑟𝑢) =   𝑤 𝑖𝑗 (𝑙𝑎𝑚𝑎) +  𝜂 (𝑥 𝑖 − 𝑤 𝑖𝑗 (𝑙𝑎𝑚𝑎)) (2)
7) Perbarui nilai laju pembelajaran Pada algoritma di atas,  parameter  jarak  untuk  perbedaan  atau kemiripan  yang  digunakan  adalah  Euclidean kuadrat  ( square  euclidean ).  Hal  ini  dimaksudkan untuk mengurangi waktu komputasi dan menyederhanakan  kinerja  algoritma,  tetapi  harus dibayar  dengan  penggunaan  memori  yang  lebih besar untuk alokasi nilai jarak yang biasanya besar. Nilai  laju  pembelajaran  (η)  yang  digunakan menggunakan  jangkauan  nilai  0  sampai  1.  Tetapi nilai  ini  akan  terus  diturunkan  setiap  kali  ada kenaikan iterasi dengan sebuah fungsi pembelajaran ( learning  function );  penurunan  geometrik  akan memberikan  hasil  yang  sama.  Inisialisasi  bobot awal  bisa  menggunakan  nilai  acak  dengan jangkauan  -0.5  sampai  +0.5,  atau  menggunakan nilai acak dengan jangkauan nilai seperti pada data masukan.
Keterangan :
INDEXIA, Vol. 1, No. 1, Februari 2019
X   : adalah matriks MxN, M menyatakan jumlah data dan N menyatakan jumlah fitur C  :  menyatakan  jumlah  kelompok  (neuron pemroses)

## III.M ETODE P ENELITIAN

## A. Analisis Sistem
Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  merupakan indikator  penting  untuk  mengukur  keberhasilan  dalam upaya membangun kualitas hidup manusia. IPM terbentuk dari  tiga  indikator,  yakni  indikator  kesehatan,  indikator pendidikan,  dan  indikator  standar  hidup  layak.  Ketiga indikator pembentuk IPM tersebut tersusun dari beberapa indikator  lain.  Dalam  perhitungan  IPM  metode  baru, indikator  kesehatan  diukur  melalui  indikator  Angka Harapan  Hidup  saat  lahir  dengan  jenis  data  yang digunakan  adalah  Anak  Lahir  Hidup  dan  Anak  Masih Hidup.  Selanjutnya  indikator  pendidikan  diukur  melalui angka  rata-rata  lama  sekolah  dan  harapan  lama  sekolah. Adapun indikator standar hidup layak menggunakan rata- rata  pengeluaran  per  kapita  riil  yang  disesuaikan  dengan paritas  daya  beli  berdasarkan  komoditas  bahan  pokok. (BPS, 2015).
Di  Provinsi  Jawa  Timur  tinggi  rendahnya  IPM kabupaten atau kota ditunjukkan melalui indeks komposit, tetapi  tidak  ditunjukkan  tiap-tiap  indikator  pembentuk IPM. Padahal, nilai dari tiap-tiap indikator pembentuk IPM perlu dilihat agar dapat diketahui pencapaian dari tiap-tiap indikator.  Pengelompokan  wilayah  bertujuan  untuk membagi  wilayah-wilayah  ke  dalam  beberapa  kelompok dengan  karakteristik  yang  memiliki  keserupaan  tinggi  di dalam  setiap  kelompok  dan  berbeda  antar  kelompok. Pengelompokan  tersebut  dapat  membantu  Pemerintah Provinsi  Jawa  Timur  sebagai  bahan  perencanaan  dan kebijakan  pemerintah  untuk meningkatkan  angka pembangunan manusia di Provinsi Jawa Timur.
Selain  menggunakan  IPM  yang  hanya  berupa  indeks komposit  sebagai  indikator  Provinsi  Jawa  Timur  secara umum,  penting  juga  untuk  melakukan  pengelompokan wilayah  kabupaten  atau  kota  berdasarkan  indikator pembentuk IPM. Oleh karena itu, dibutuhkan pengelompokan  kabupaten  atau  kota  di  Jawa  Timur berdasarkan masing-masing indikator pembentuk IPM ke dalam kategori sangat tinggi, tinggi, sedang dan rendah.

## B. Hasil Analisis
Sistem  pengelompokan  yang  dibangun  menggunakan metode  SOM.  Sistem  ini  menghasilkan  keluaran  berupa kelompok-kelompok  kabupaten  atau  kota  yang  akan tergolong  ke  dalam  kategori  rendah,  sedang,  tinggi  atau sangat tinggi.
Terdapat  beberapa  parameter  yang  dibutuhkan  untuk melakukan  pengelompokan  kabupaten  atau  kota  di  Jawa Timur  berdasarkan  indikator  pembentuk  IPM.  Parameter tersebut dapat dilihat pada tabel 1.
TABLE III. P ARAMETER I NDIKATOR P EMBENTUK IPM
Alur  sistem  pengelompokan  kabupaten  atau  kota  di Jawa Timur berdasarkan indikator pembentuk  IPM dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1 Diagram Alur Sistem
Penjelasan gambar 1 :
1) Memasukkan  data  parameter  sesuai  dengan indikator  pembentuk  IPM  yang  akan  diolah  oleh sistem
2) Normalisasi  data  sebelum  dilakukan  proses perhitungan dengan metode SOM
3) Proses perhitungan dengan metode SOM menggunakan data parameter hasil dari normalisasi
4) Selanjutnya sistem menampilkan hasil pengelompolan dengan Metode SOM

## C. Perancangan Sistem
C.1. Diagram Konteks
Gambar 2 Diagram Konteks
Diagram konteks pada gambar 2 menggambarkan input dan  output  antara  sistem  dengan  kesatuan  luar  ( external entitiy ). Keterangan gambar 2, Bappeda yaitu pihak yang memasukkan  indikator  IPM  serta  dapat  melihat  laporan hasil pengelompokan  kabupaten atau kota untuk  masing- masing indikator.

## C.2. Diagram Hirarkhi Proses
Gambar 3 Diagram Hirarkhi Proses
Dari gambar 3 dapat dilihat secara keseluruhan proses yang  akan  dilakukan  pada  sistem  pengelompokan kabupaten  atau  kota  berdasarkan  indikator  Indeks Pembangunan  Manusia  menggunakan  metode Self Organizing  Maps (SOM).  Penjelasan  dari  gambar  3 sebagai berikut:
1) Top  level:  Pengelompokan  kabupaten  atau  kota berdasarkan indikator Indeks Pembangunan Manusia  (IPM)  di  Jawa  Timur  menggunakan metode Self Organizing Maps (SOM).
2) Level 1 proses: Berisi proses dalam sistem meliputi manajemen  data,  perhitungan  metode  SOM,  dan laporan hasil pengelompokan.
3) Level  2:  Merupakan  proses  perhitungan  metode SOM  yang  memuat  perhitungan  atau  tahapan- tahapan  dalam  menggunakan  algoritma Self Organizing Maps (SOM).

## C.3. DFD Level 1

## Gambar 4 Data Flow Diagram Level 1
Adapun  rincian  DFD  level  1  seperti  yang  diperlihatkan gambar 4 yaitu:
1) Proses  1  manajemen  data,  merupakan  proses memasukkan  data  indikator  IPM  serta  pemilihan data  yang  termasuk  ke  dalam  kategori  indikator pendidikan,  kesehatan  atau  standar  hidup  layak sebelum data siap untuk diproses.
2) Proses  2  perhitungan  self  organizing  map  yaitu proses  perhitungan  menggunakan  metode Self Organizing Map sesuai algoritma.
3) Proses  3  laporan  hasil  cluster  yaitu  proses pembuatan  laporan  dari  proses clustering. User memperoleh laporan hasil pengelompokan kabupaten atau kota dari masing-masing indikator.

## C.4. DFD Level 2
Gambar 5 Data Flow Diagram Level
Adapun rincian DFD level 2 seperti yang diperlihatkan pada gambar 5 yaitu :
1) Proses 2.1 inisialisasi bobot yang dipilih secara acak dari  rentan  data,  menentukan  parameter  laju pembelajaran, menentukan jumlah iterasi.
INDEXIA, Vol. 1, No. 1, Februari 2019
2) Proses  2.2  menghitung  jarak  tiap  neuron  yaitu proses  perhitungan  dengan  memilih  jarak  neuron terkecil.
3) Proses 2.3 perbarui bobot yaitu memperbarui bobot dari  neuron  terpilih  dengan  cara  bobot  lama ditambah  laju  pembelajaran  dikali  data  dikurangi bobot lama untuk setiap data yang di hitung.
Proses  2.4  perbarui  laju  pembelajaran  yaitu  proses untuk  mengitung  bobot  pada  iterasi  kedua  caranya  nilai laju  pembelajaran  dikali  dengan  fungsi  pembelajaran. Proses  pengelompokan  yang  telah  dilakukan  nantinya disimpan dalam tabel hasil pengelompokan.
IV. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Pengujian sistem dilakukan dengan beberapa skenario. Skenario  pengujian  pertama  dilakukan  untuk  menguji tingkat akurasi sistem yang dibangun. Pengujian dilakukan sebanyak  5  kali  dengan  cara  membandingkan  hasil pengelompokan SOM yang menggunakan 7 macam atribut meliputi  Angka  Harapan  Hidup,  Angka  Lahir  Hidup, Angka  Masih  Hidup,  Rata-rata  Lama  Sekolah,  Harapan Lama  Sekolah,  Paritas  Daya  Beli,  dan  Pengeluaran Perkapita  dengan  pengelompokan  IPM  standar  Bappeda. Pengujian  dilakukan  sebanyak  5  kali  dengan  jumlah kelompok  sebanyak  4  dan  bernilai  sama  untuk  setiap pengujian. Inisialisasi  nilai bobot didapatkan secara acak dengan  nilai  antara  0  sampai  1  dan  sama  untuk  setiap pengujian.  Laju  pembelajaran  dan  fungsi  pembelajaran mempunyai  nilai  antara  0  sampai  1  dan  berbeda  untuk setiap  pengujian.  Bobot  yang  digunakan  untuk  setiap percobaan ini adalah sebagai berikut.
𝑤 = [ 0.2 0.5 0.7 0.1 0.3 0.5 0.1 0.7 0.2 0.1 0.2 0.2 0.6 0.1 0.4 0.6 0.4 0.2 0.2 0.4 0.1 0.3 0.2 0.6 0.3 0.6
0.5 0.2]
Pada  percobaan  pertama  menggunakan  parameter jumlah  kelompok  4,  laju  pembelajaran  0,5,  fungsi pembelajaran 0,6, dan jumlah iterasi 5. Percobaan pertama memperoleh  hasil  16  data  mengikuti cluster 1,  8  data mengikuti cluster 2, 3 data mengikuti cluster 3, dan 11 data mengikuti cluster 4.  Dari  38  kabupaten/kota  diperoleh hasil  23  kabupaten/kota  sesuai  dengan  kelompok  IPM standar  Bappeda  dan  15  kabupaten/kota  belum  sesuai dengan kelompok IPM standar Bappeda. Hasil pengujian Akurasi  percobaan  pertama  sampai  percobaan  kelima dapat dilihat pada tabel 2.
TABLE IV. H ASIL P ENGUJIAN A KURASI
Skenario  pengujian  yang  kedua  dilakukan  untuk menguji sekaligus evaluasi sistem pada 3 indikator yakni indikator  kesehatan,  indikator  pendidikan,  dan  indikator standar  hidup  layak.  Pengujian  dilakukan  sebanyak  lima kali  dengan  jumlah  kelompok  sebanyak  4  dan  bernilai sama  untuk  setiap  pengujian.  Inisialisasi  nilai  bobot didapatkan secara acak dengan nilai antara 0 sampai 1 dan sama  untuk  setiap  pengujian.  Laju  pembelajaran  dan fungsi  pembelajaran  mempunyai  nilai  antara  0  sampai  1 dan berbeda untuk setiap pengujian. Selanjutnya hasil dari setiap  pengujian  akan  dilakukan  evaluasi  sistem  dengan menggunakan metode Davies Bouldin Index (DBI).
1) Indikator Kesehatan
Pada  indikator  kesehatan,  jumlah  kelompok  untuk setiap percobaan adalah 4 dan bobot yang digunakan untuk setiap percobaan ini adalah sebagai berikut.
𝑤 =   [ 0.5 0.2 0.1 0.3 0.1 0.1 0.5 0.4
0.2 0.4 0.3 0.1 ]
Hasil Evaluasi dari percobaan pertama sampai kelima dapat dilihat pada tabel 3.
TABLE V. E VALUASI P ENGUJIAN I NDIKATOR K ESEHATAN
Berdasarkan  hasil  evaluasi  tersebut  maka  kelompok yang terbentuk adalah hasil dari percobaan kedua karena mempunyai nilai DBI paling rendah. Kelompok kabupaten
atau  kota  untuk  indikator  kesehatan  dapat  dilihat  pada tabel 4.
TABLE VI. H ASIL P ENGELOMPOKAN I NDIKATOR K ESEHATAN
2) Indikator Pendidikan
Pada  indikator  pendidikan,  jumlah  kelompok  untuk setiap percobaan adalah 4 dan bobot yang digunakan untuk setiap percobaan ini adalah sebagai berikut.
𝑤 =   [0.3 0.1 0.2 0.5 0.2 0.4 0.3 0.1 ]
Hasil Evaluasi dari percobaan pertama sampai kelima dapat dilihat pada tabel 5.
TABLE VII. E VALUASI P ENGUJIAN I NDIKATOR P ENDIDIKAN
TABLE VIII. H ASIL P ENGELOMPOKAN I NDIKATOR P ENDIDIKAN
Berdasarkan  hasil  evaluasi  tersebut  maka  kelompok yang  terbentuk adalah hasil dari percobaan kedua karena mempunyai nilai DBI paling rendah. Kelompok kabupaten atau  kota  untuk  indikator  pendidikan  dapat  dilihat  pada tabel 6 diatas.

## 3) Indikator Standar Hidup Layak
Pada indikator standar hidup layak, jumlah kelompok untuk setiap percobaan adalah 4 dan bobot yang digunakan untuk setiap percobaan ini adalah sebagai berikut.
𝑤 =   [ 0,2 0,4 0,2 0,1
0,2 0,1 0,3 0,5]
Hasil Evaluasi dari percobaan pertama sampai kelima dapat dilihat pada tabel 7.
TABLE IX. E VALUASI P ENGUJIAN I NDIKATOR S TANDAR H IDUP L AYAK
INDEXIA, Vol. 1, No. 1, Februari 2019
Berdasarkan  hasil  evaluasi  tersebut  maka  kelompok yang terbentuk adalah hasil dari percobaan pertama karena mempunyai nilai DBI paling rendah. Kelompok kabupaten atau kota untuk indikator standar hidup layak dapat dilihat pada table 8.
Hasil  yang  didapat  pada  skenario  pertama  untuk pengujian tingkat akurasi sistem yakni sistem mempunyai akurasi  tertinggi  pada  percobaan  ketiga  dengan  nilai akurasi 84,21% dengan nilai laju pembelajaran 0,3, fungsi pembelajaran  0,2,  dan  jumlah  iterasi  sebanyak  7 sedangkan  nilai  akurasi  terendah  ada  pada  percobaan pertama  dengan  nilai  akurasi  60,52%  dengan  nilai  laju pembelajaran  0,5,  fungsi  pembelejaran  0,6,  dan  jumlah iterasi sebanyak 5.
Skenario  pengujian  kedua  pada  indikator  kesehatan didapatkan  hasil  terbaik  pada  percobaan  kedua  dengan nilai  DBI  0,2984  dengan  nilai  laju  pembelajaran  0,6, fungsi  pembelajaran  0,5,  dan  jumlah  iterasi  sebanyak  6. Nilai DBI terbesar didapatkan pada percobaan ketiga yakni 0,9539 dengan laju pembelajaran 0,3, fungsi pembelajaran 0,2, dan jumlah iterasi sebanyak 7.
Skenario  pengujian  kedua  pada  indikator  pendidikan didapatkan  hasil  terbaik  pada  percobaan  kedua  dengan nilai  DBI  0,3098  dengan  nilai  laju  pembelajaran  0,6, fungsi  pembelajaran  0,5,  dan  jumlah  iterasi  sebanyak  6. Nilai  DBI  terbesar  didapatkan  pada  percobaan  keempat yakni  1,0141  dengan  laju  pembelajaran  0,1,  fungsi pembelajaran 0,4, dan jumlah iterasi sebanyak 7.
TABLE X. H ASIL P ENGELOMPOKAN I NDIKATOR S TANDAR H IDUP
L AYAK
Skenario pengujian kedua pada indikator standar hidup layak  didapatkan  hasil  terbaik  pada  percobaan  pertama dengan  nilai  DBI  0,2649  dengan  nilai  laju  pembelajaran 0,5, fungsi pembelajaran 0,6, dan jumlah iterasi sebanyak 5. Nilai DBI terbesar didapatkan pada percobaan keempat yakni  0,6971  dengan  laju  pembelajaran  0,1,  fungsi pembelajaran 0,4, dan jumlah iterasi sebanyak 7.
Setiap  percobaan  dengan  parameter  yang  berbeda mempunyai  nilai  akurasi  yang  berbeda  pula.  Dari  hasil percobaan  pada  pengujian  sistem  dapat  disimpulkan bahwa parameter laju pembelajaran, fungsi pembelajaran, dan  jumlah  iterasi  berpengaruh  pada  tingkat  akurasi sistem.

## V. P ENUTUP

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dari  implementasi  dan  pengujian sistem,  maka  dalam  penelitian  tugas  akhir  ini  dapat disimpulkan sebagai berikut:
1) Metode Self  Oragnizing  Maps (SOM)  dapat mengelompokkan  kabupaten  atau  kota  di  Jawa Timur berdasarkan indikator IPM yakni indikator kesehatan,  indikator  pendidikan,  dan  indikator standar hidup layak.
2) Pengelompokan  kabupaten  atau  kota  di  Jawa Timur berdasarkan indikator IPM dapat membantu Bappeda  Provinsi  Jawa  Timur  untuk  membantu
menentukan  kebijakan  pembangunan  kabupaten atau kota.
3) Nilai  parameter  yang  digunakan  pada  metode
SOM  ini  meliputi  laju  pembelajaran  0,6,  fungsi pembelajaran  0,5,  dan  jumlah  iterasi  6  dalam pengujian tingkat akurasi pengelompokan kabupaten  atau  kota  di  Jawa  Timur  berdasarkan indikator  IPM  mempunyai  nilai  akurasi  tertinggi yakni 84,21 %.

## B. Saran
Adapun saran yang dapat diberikan oleh penulis untuk penelitian  berikutnya  apabila  ingin  mengembangkan sistem yang telah dibuat ini agar menjadi lebih baik adalah:
1) Pada  penelitian  ini,  pemilihan  nilai  parameter
SOM  dalam  pengujian  masing-masing  indikator masih  menggunakan trial  and  error, yaitu melakukan  beberapa  kali  percobaan  untuk mendapatkan hasil yang terbaik. Disarankan untuk memilih nilai terbaik dengan mempertimbangkan nilai akurasi untuk setiap indikator.
2) Pada penelitian ini, masing-masing indikator IPM masih  belum  memiliki  standar  pengelompokan dari  Bappeda  sehingga  metode  yang  digunakan adalah  pembelajaran  tidak  terarah.  Apabila dikemudian  hari  masing-masing  indikator  IPM mempunyai standar pengelompokan dari Bappeda maka disarankan untuk menggunakan metode lain.

## D AFTAR P USTAKA
[19] Badan Pusat Statistik. 2015. Indeks Pembangunan Manusia 2014 Metode Baru. Jakarta : BPS.
[20] BPS Provinsi Jawa Timur. 2015 . Jawa Timur Dalam Angka 2014 . Surabaya : BPS Provinsi Jawa Timur.
[21] Dinas  Kesehatan  Provinsi  Jawa  Timur.  2015. Profil Kesehatan  Provinsi  Jawa  Timur  2014 .  Surabaya  :  Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Timur.
[22] Prasetyo,  Eko.  2013.  Data  Mining  :  Konsep  dan  Aplikasi Menggunakan Matlab. Jakarta : Andi Publisher.
[23] Edward.  2007.  Clustering  Menggunakan  Self-Organizing Maps  (Studi  Kasus:  Data  PPMB  IPB).  Skripsi,  FMIPA,
Institut Pertanian Bogor, Bogor.
Santosa, Agung. 2013. Perancangan Sistem Pendukung  Keputusan  Pemetaan  Profil  Kecamatan Di Kabupaten Sragen Berdasarkan Indeks Pembangunan Manusia Menggunakan Algoritma Self Organizing  Maps  (SOM).  Skripsi ,  Fakultas  Teknik, Universitas Sebelas Maret, Surakarta.