Abstrak —Bantuan Pangan Non Tunai adalah bantuan sosial pangan  yang disalurkan dalam bentuk non tunai dari pemerintah kepada KPM (keluarga penerima manfaat) setiap bulannya melalui mekanisme uang elektronik yang digunakan hanya untuk membeli bahan pangan di pedagang bahan pangan atau disebut Elektronik warung gotong royong. Tingginya masyarakat Kota Surabaya yang mengajukan program Bantuan Sosial maka perlu diketahui pengelompokan kecamatan di Kota Surabaya berdasarkan pada persebaraan Jumlah Masyarakat Berpenghasilan Rendah (MBR), Toko Elektronik Warung Gotong Royong  (e-warong), Penerima Program Keluarga Harapan (PKH), Penerima Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) dan Penerima Penerima Bantuan Iuran (PBI) menggunakan Analisis Cluster hierarki. Kecamatan Semampir memiliki jumlah MBR, toko e-warong, PKH, BPNT, dan PBI tertinggi. Sedangkan jumlah MBR, PKH, BPNT, dan PBI terendah adalah Kecamatan Gayungan dan Gunung Anyar. Analisa cluster hierarki dengan menggunakan Ward’s method diperoleh 4 kelompok yang terbentuk dimana ke- lompok 1 diperoleh 15 kecamatan dengan kategori Kesejahteraan Sosial Sangat Tinggi. Kelompok 2 diperoleh 7 kecamatan dengan kategori Kesejahteraan Sosial Rendah. Kelompok 3 diperoleh 5 kecamatan dengan kategori Kesejahteraan Sosial Tinggi sedangkan kelompok 4 diperoleh 4 kecamatan dengan kategori Kesejahteraan Sosial Sangat Rendah. Tingkatan kesejahteraan sosial ini didasarkan pada banyaknya MBR, PKH, BPNT, dan PBI pada masing-masing kelompok.
Kata Kunci —Analisis Cluster Hierarki, BPNT, MBR, PBI, PKH, Ward’s Method.

## I. PENDAHULUAN
ALAH satu upaya perlindungan sosial yang dilakukan pemerintah melalui Kementerian Sosial adalah memberikan skema program bantuan sosial bagi masyarakat yang kurang mampu. Bantuan sosial (bansos) diberikan kepada masyarakat dalam bentuk uang maupun barang. Ketentuan mengenai bansos diatur dalam UU Nomor 14 Tahun 2019. Presiden Republik Indonesia memberikan arahan agar bantuan sosial dan subsidi disalurkan secara nontunai berupa Program Keluarga Harapan (PKH), Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) dan Penerima Bantuan Iuran (PBI).  Kemudian penyalur bantuan sosial yaitu toko e- warong (Elektronik warung gotong royong). BPNT merupakan bantuan sosial pangan yang disalurkan dalam bentuk e-voucher yang digunakan hanya untuk membeli bahan pangan di pedagang bahan pangan atau disebut E- warong [1].
Dinas Sosial Kota Surabaya sebagai instansi Pemerintah dalam bidang sosial menjadikan Dinas Sosial memiliki tugas monitoring terkait penyalur bantuan sosial dan keluarga penerima manfaat (KPM)  [2]. Tingginya Masyarakat
Berpenghasilan Rendah (MBR) Kota Surabaya yang mengajukan program Bantuan Sosial dan agar tepat sasaran maka perlu diketahui persebaraan terkait penerima tiga jenis bantuan sosial penyalur  toko  E-warong  menggunakan Analisis Cluster. Analisis Cluster  Metode hierarki dimulai pengelom-pokan dengan dua atau lebih objek yang mempunyai kesamaan paling dekat.
Berdasarkan kondisi di lapangan, terlihat  ketidak seimbangan antara persebaran Penerima Bantuan Sosial jenis BPNT, PKH dan PBI dan Penyalur Agen E-Warong dengan banyaknya MBR.  Oleh karena itu, perlu mengetahui persebaran penyalur bantuan sosial E-Warong di Kota Surabaya  pola kecenderungan MBR berdasarkan Wilayah/kecamatan di Kota Surabaya.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Karakteristik Data
Mendiskripsikan karakteristik variabel pada setiap kecamatan Kota Surabaya digunakan arcgis . Geographic

## Pemetaan Kecamatan Berdasarkan Penerima dan Penyalur Bantuan Sosial di Kota Surabaya Menggunakan Analisis Cluster
Muhammad Rafi Jainuri, dan Mutiah Salamah Chamid Departemen Statistika Bisnis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail: mutiah_s@statistika.its.ac.id
S
Gambar 1. Peta karakteristik masyarakat berpenghasilan rendah (MBR).
Gambar 2. Peta karakteristik elektronik warung gotong royong (e- warong).
Information System (GIS) atau Sistem Informasi Geografis (SIG) diartikan sebagai suatu komponen yang terdiri dari perangkat keras, perangkat lunak, data geografis (spasial) menganalisa dan menampilkan data dalam suatu informasi berbasis geografis. Penyajiannya dalam bentuk peta bumi, merupakan gambaran sebagian atau seluruh muka bumi baik yang terletak di atas maupun di bawah permukaan dan disajikan pada bidang datar pada skala dan proyeksi tertentu (secara matematis).

## B. Analisis Cluster
Analisis cluster adalah analisis statistika yang bertujuan untuk mengelompokkan data sedemikian hingga data yang berada dalam kelompok yang sama mempunyai sifat yang relatif homogen daripada data yang berada dalam kelompok yang berbeda  [4].  Sebuah tinjauan cluster analisis pengukuran jarak yang paling umum dalam penelitian adalah jarak Euclidian atau kuadrat jarak Euclidian. Salah satu jenis
yang digunakan dari Cluster Hierarki yaitu metode Ward’s . Metode Ward’s merupakan suatu metode dengan pengelompokan hirarki berdasarkan meminimalkan informasi menjadi peningkatan jumlah dari ESS (Error Sum of Squares). Setiap Cluster terdiri dari satu item, yaitu sebagai berikut:
ESS = ∑ �𝑋𝑋 𝑗𝑗 − 𝑋𝑋�� ′ �𝑋𝑋 𝑗𝑗 − 𝑋𝑋�� 𝑛𝑛 𝑗𝑗=1
ESS = ∑ ∑ (𝑋𝑋 𝑖𝑖𝑗𝑗 − 𝑋𝑋�) 2 𝑛𝑛 𝑗𝑗=1 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 (1)
Analisis cluster merupakan salah satu metode statistika dalam mengelompokan observasi ke dalam suatu kelas yang memiliki karakteristik yang sama. Dua metode paling umum dalam analisis cluster adalah metode hierarki dan metode non hierarki. Penentuan metode mana yag akan dipakai tergantung kepada peneliti dan konteks penelitian dengan tidak mengabaikan substansi, teori dan konsep yang berlaku. Keduanya memiliki kelebihan sendiri-sendiri. Penelitian ini menggunakan metode cluster hierarki karena jumlah cluster
Gambar 3. Peta karakteristik program keluarga harapan (PKH).
Gambar 4. Peta karakteristik bantuan pangan non tunai (BPNT).
Gambar 5. Peta karakteristik penerima bantuan iuran (PBI).
Gambar 6. Dendogram single linkage.
Gambar 7. Dendogram complete linkage.
Gambar 8. Dendogram average linkage.
SEM AM PIR SIM OK ER TO TA MB AK SA RI SA WA HA N WO NO KRO MO KR EM BA NG AN KEN JER AN SU KO MA NU NG GA L TEG AL SA RI GU BEN G BU BU TA N PA BEA N C AN TIA N RU NG KU T TA ND ES SU KO LIL O GE NT EN G LA KA RS AN TR I WO NO CO LO WI YU NG KA RA NG PI LA NG MU LYO REJ O BU LA K GU NU NG AN YA R GA YU NG AN JA MB AN GA N TEN GG ILI S M EJO YO DU KU H P AK IS PA KA L BEN OW O SA MB IKE REP AS EM RO WO 77.45 84.97 92.48 100.00 Observations Si m ila rit y Dendrogram Single Linkage, Euclidean Distance SEM AM PIR TA MB AK SA RI SA WA HA N KE NJ ER AN SIM OK ER TO WO NO KR OM O KR EM BA NG AN PA BE AN CA NT IAN RU NG KU T TA ND ES SU KO LIL O GE NT EN G SU KO MA NU NG GA L TE GA LSA RI GU BE NG BU BU TA N GU NU NG AN YA R GA YU NG AN JA MB AN GA N TE NG GIL IS ME JO YO DU KU H P AK IS W ON OC OL O LA KA RS AN TR I KA RA NG PI LA NG W IYU NG MU LY OR EJO BU LA K PA KA L BE NO WO SA MB IKE RE P AS EM RO WO 0.00 33.33 66.67 100.00 Observations Si m ila rit y Dendrogram Complete Linkage, Euclidean Distance SEM AM PIR SIM OK ER TO WO NO KRO MO KR EM BA NG AN TA MB AK SA RI SA WA HA N KEN JER AN PA BEA N C AN TIA N RU NG KU T TA ND ES SU KO LIL O GE NT EN G SU KO MA NU NG GA L TEG AL SA RI GU BEN G BU BU TA N GU NU NG AN YA R GA YU NG AN JA MB AN GA N TEN GG ILI S M EJO YO DU KU H P AK IS LA KA RS AN TR I WO NO CO LO WI YU NG KA RA NG PI LA NG MU LYO REJ O BU LA K PA KA L BEN OW O SA MB IKE REP AS EM RO WO 47.69 65.13 82.56 100.00 Observations Si m ila rit y Dendrogram Average Linkage, Euclidean Distance
tidak ditentukan terlebih dahulu namun berdasarkan hasil analisis. Hasil pada metode Pengelompokan cluster hierarki dapat disajikan dalam sebuah diagram yang disebut dendrogram . Dendrogram digunakan untuk memudahkan dalam  pengelompokan objek-objek, karena gambar yang disajikan lebih informatif. Keuntungan metode hierarki adalah cepat dalam proses pengolahan sehingga menghemat waktu  [4]. Sebelum melakukan clustering , terlebih dahulu dilakukan fungsi jarak Euclidean sebagai berikut. Fungsi jarak yang seringkali digunakan adalah jarak Euclidean dimana formulanya dapat dijelaskan pada persamaan 2 sebagai berikut .
dij = �∑ (𝑋𝑋 𝑖𝑖𝑖𝑖 − 𝑋𝑋 𝑗𝑗𝑖𝑖 ) 2 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 (2)
Keterangan: dij    = Jarak antara objek ke-I dan objek ke-j 𝑖𝑖, 𝑗𝑗 =  1, 2, … , 𝑛𝑛 𝑘𝑘  =  1, 2, . . . , 𝑝𝑝 𝑥𝑥 𝑖𝑖𝑖𝑖 = Nilai Pengamatan objek ke-i variable ke-k 𝑥𝑥 𝑖𝑖𝑖𝑖 = Nilai Pengamatan objek ke-j variable ke-k

## 1) Single Linkage
Metode ini didasarkan pada jarak minimum. Dimulai dengan dua objek yang dipisahkan dengan jarak paling pendek maka keduanya akan ditempatkan pada cluster pertama, dan seterusnya. Metode ini dikenal pula dengan nama pendekatan tetangga terdekat [4].
𝑑𝑑 (𝑈𝑈𝑈𝑈)𝑊𝑊 = min { 𝑑𝑑 (𝑈𝑈𝑊𝑊) , 𝑑𝑑 (𝑈𝑈𝑊𝑊) }             (3)

## 2) Complete Linkage
Disebut juga pendekatan tetangga terjauh. Dasarnya adalah jarak maksimum. Dalam metode ini seluruh objek dalam
suatu cluster dikaitkan satu sama lain pada suatu jarak maksimum atau dengan kesamaan minimum.
𝑑𝑑 (𝑈𝑈𝑈𝑈)𝑊𝑊 = max { 𝑑𝑑 (𝑈𝑈𝑊𝑊) , 𝑑𝑑 (𝑈𝑈𝑊𝑊) }              (4)

## 3) Average Linkage
Dasarnya adalah jarak rata-rata antar observasi. Pengelompokan dimulai dari tengah atau pasangan observasi dengan jarak paling mendekati jarak rata-rata.
𝑑𝑑 (𝑈𝑈𝑈𝑈)𝑊𝑊 = ∑ ∑ 𝑑𝑑 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑘𝑘 𝑖𝑖 𝑁𝑁 (𝑈𝑈𝑈𝑈) 𝑁𝑁 𝑊𝑊 (5)

## 4) Ward’s Method
Pada metode ini, jarak antara dua cluster yang terbentuk adalah Error Sum of Squares (ESS) di antara dua cluster tersebut. Dua objek akan digabungkan jika mempunyai fungsi objektif terkecil diantara kemungkinan yang ada. Hal ini diukur dengan menggunakan jumlah total dari deviasi kuadrat pada mean cluster untuk setiap pengamatan. Jika cluster sebanyak k maka ESS adalah sebagai jumlahan dari ESSk atau ESS = ESS1 + ESS2 +...+ ESSk [4] . Ketika semua cluster digabungkan dalam satu kelompok item n, maka dapat dilihat pada persamaan 6 sebagai berikut.
ESS = ∑ �𝑋𝑋 𝑗𝑗 − 𝑋𝑋���𝑋𝑋 𝑗𝑗 − 𝑋𝑋�� 𝑛𝑛 𝑗𝑗=1 (6)
a. Pseudo F-Statistic Pseudo-F merupakan nilai rasio dari kuadrat tengah semua kelompok dengan kuadrat tengah dalam satu kelompok. Pseudo-F digunakan untuk mendapatkan kelompok yang paling optimum jika dilihat dari nilai Pseudo-F yang tertinggi dimana kelompok tersebut mampu menjelaskan keragaman
Gambar 9. Dendogram ward’s method.
Gambar 10. Pemetaan ward’s method. SEM AM PIR TA MB AK SA RI SA WA HA N KEN JER AN SIM OK ER TO WO NO KRO MO KR EM BA NG AN SU KO MA NU NG GA L TEG AL SA RI GU BEN G BU BU TA N PA BEA N C AN TIA N RU NG KU T TA ND ES SU KO LIL O GE NT EN G GU NU NG AN YA R GA YU NG AN JA MB AN GA N TEN GG ILI S M EJO YO DU KU H P AK IS WO NO CO LO LA KA RS AN TR I WI YU NG KA RA NG PI LA NG MU LYO REJ O BU LA K PA KA L BEN OW O SA MB IKE REP AS EM RO WO -289.62 -159.75 -29.87 100.00 Observations Si m ila rit y Dendrogram Ward Linkage, Euclidean Distance Tabel 1. Variabel penelitian
Variabel Keterangan Skala X 1 Jumlah MBR Rasio X 2 BPNT Rasio X 3 PKH Rasio X 4 PBI Rasio X 5 E-Warong Rasio Tabel 2. Pseudo F single linkage Banyak Cluster Pseudo-F 2 cluster 11.79707 3 cluster 14.2359 4 cluster 135.344 Tabel 3. Pseudo F complete linkage Banyak Cluster Pseudo-F 2 cluster 53.83298 3 cluster 173.4316 4 cluster 239.3395 Tabel 4. Pseudo F average linkage
Banyak Cluster Pseudo-F 2 cluster 81.83869 3 cluster 123.1336 4 cluster 164.508 Tabel 5. Pseudo F ward’s method
Banyak Cluster Pseudo-F 2 cluster 62.15184 3 cluster 206.8827 4 cluster 299.5218
dalam kelompok homogen sedangkan antar kelompok heterogen. Berikut rumus dari Pseudo-F:
𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑑𝑑𝑃𝑃 − 𝐹𝐹 = ( 𝑅𝑅2 𝑐𝑐−1 ) 1−𝑅𝑅2 𝑛𝑛−𝑐𝑐 (7)
Dimana
𝑅𝑅 2 = (𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆−𝑆𝑆𝑆𝑆𝑊𝑊) 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆
(8)
SST = ∑ ∑ ∑ (𝑥𝑥 𝑖𝑖𝑗𝑗𝑖𝑖 − 𝑥𝑥̅ 𝑖𝑖 ) 2 𝑝𝑝 𝑖𝑖=1 𝑛𝑛 𝑐𝑐 𝑗𝑗=1 𝑐𝑐 𝑖𝑖=1 (9)
SSW = ∑ ∑ ∑ (𝑥𝑥 𝑖𝑖𝑗𝑗𝑖𝑖 − 𝑥𝑥̅ 𝑖𝑖𝑖𝑖 ) 2 𝑝𝑝 𝑖𝑖=1 𝑛𝑛 𝑐𝑐 𝑗𝑗=1 𝑐𝑐 𝑖𝑖=1 (10)
Keterangan:
n    = Banyaknya sampel c    = Banyaknya kelompok nc   = Banyaknya data pada kelompok ke-nc p    = Banyaknya variabel 𝑥𝑥 𝑖𝑖𝑗𝑗𝑖𝑖 = Data kelompok ke-i pada sampel ke-j dan variable ke- k 𝑥𝑥̅ 𝑖𝑖 = Rata-rata seluruh sampel pada variable ke-k 𝑥𝑥̅ 𝑖𝑖𝑖𝑖 = Rata-rata ke-j pada variable ke-k
b. Internal Cluster Dispersion Rate (ICD Rate) ICDRate ( Internal Cluster Dispersion Rate ) merupakan tingkat dispersi dalam cluster yang digunakan untuk mengevaluasi hasil clustering sehingga didapatkan kriteria cluster terbaik. Nilai ICDRate yang semakin kecil menunjukkan bahwa cluster tersebut semakin baik sebab antara anggota dalam satu cluster memiliki perbedaan yang rendah/memiliki variasi yang kecil, sehingga dapat diperoleh berdasarkan persamaan (12) sebagai berikut, dimana SST sesuai dengan persamaan (9) [5].
ICDRate = 1 - 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 = 1 - 𝑅𝑅 2 (11)
Dimana
SSB = ∑ ∑ (𝑋𝑋� 𝑖𝑖𝑖𝑖 − 𝑋𝑋� 𝑖𝑖 ) 2 𝑝𝑝 𝑖𝑖=1 𝑐𝑐 𝑖𝑖=1 (12)
Keterangan:
SSB  = Total nilai jarak antar pusat cluster (Sum Squares Between) c    = Banyaknya kelompok p    = Banyaknya variabel 𝑋𝑋� 𝑖𝑖𝑖𝑖 = Rata-rata sampel pada variable ke-I dan kelompok ke- k 𝑋𝑋� 𝑖𝑖 = Rata-rata seluruh sampel pada variable ke-k

## C. Masyarakat Berpenghasilan Rendah
Berdasarkan Undang-undang (UU) Nomor 1 Tahun 2011 tentang Perumahan dan Kawasan Permukiman, Masyarakat Berpenghasilan Rendah yang selanjutnya disingkat MBR merupakan masyarakat yang mempunyai keterbatasan daya beli sehingga perlu mendapat dukungan pemerintah untuk memperoleh rumah  [6]. Tujuan program Masyarakat Berpenghasilan Rendah (MBR) oleh Pemerintah Kota Surabaya adalah untuk membantu masyarakat Kota Surabaya dalam mendapatkan hak-haknya baik berupa bantuan uang tunai maupun bantuan-bantuan lainnya dari Pemerintah Kota Surabaya untuk mewujudkan kesejahteraan yang lebih baik.

## 1) Bantuan Sosial
Bantuan Sosial adalah bantuan berupa uang, barang, atau jasa kepada seseorang, keluarga, kelompok atau masyarakat miskin, tidak mampu, dan/atau rentan terhadap risiko sosial agar dapat tetap hidup secara wajar [2]. Bantuan Sosial dapat diberikan secara langsung kepada masyarakat atau lembaga kemasyarakatan termasuk di dalamnya bantuan untuk lembaga non pemerintah bidang pendidikan dan keagamaan, sifatnya tidak terus menerus dan selektif.

## 2) Wilayah
Wilayah merupakan unit geografis dengan batas-batas spesifik tertentu dimana komponen-komponen wilayah tersebut satu sama lain saling berinteraksi secara fungsional. Sehingga Batasan wilayah tindaklah selalu bersifat fisik dan pasti, tetapi sering kali bersifat dinamis. Komponen- komponen wilyah mencakup komponen biofisik alam, sumber daya buatan (infrastruktur), manusia, serta bentuk- bentuk kelembagaan [7]. Dalam penelitian ini wilayah yang dimaksud adalah wilayah bagian Kota Surabaya yang terbagi dalam 31 kecamatan di Kota Surabaya.

## 3) Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT)
Bantuan Pangan Non Tunai adalah bantuan sosial yang disalurkan secara nontunai dari pemerintah yang diberikan kepada KPM setiap bulannya melalui uang elektronik selanjutnya digunakan untuk membeli bahan pangan yang telah ditentukan di e-Warong [3].

## 4) Program Keluarga Harapan (PKH)
PKH merupakan salah satu program perlindungan sosial di Indonesia dalam bentuk bantuan sosial. Bantuan ini diberikan kepada keluarga miskin dan rentan miskin dengan persyaratan tertentu di mana mereka terdaftar dalam Data Terpadu Kesejahteraan Sosial (DTKS). PKH bertujuan membuka akses KPM bagi ibu hamil dan anak usia dini dalam memanfaatkan fasilitas/layanan kesehatan (faskes) dan anak usia sekolah dalam memanfaatkan fasilitas/layanan pendidikan (fasdik) yang tersedia di tempat tinggal mereka [3].
Tabel 6.
Hasil cluster ward’s method
Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4
Asemrowo,
Benowo,
Bulak, Dukuh Pakis, Gayungan,
Gunung Anyar, Jambangan, Karang Pilang, Lakarsantri,
Mulyorejo,
Pakal, Sambikerep,
Tenggilis Mejoyo, Wiyung, dan Wonocolo Bubutan, Gubeng, Krembangan, Simokerto, Sukomanunggal, Tegalsari, Wonokromo Genteng, Pabean Cantian, Rungkut, Sukolilo, Tandes Kenjeran, Sawahan, Semampir, Tambaksari Tabel 7. ICD rate
Metode Banyak Cluster ICDRate Single Linkage 4 0.176459 Complete Linkage 4 0.108072 Average Linkage 4 0.190622 Ward’s Method 4 0.088274

## 5) Penerima Bantuan Iuran (PBI)
Penerima Bantuan Iuran (PBI) adalah peserta Jaminan Kesehatan bagi fakir miskin dan orang tidak mampu sebagaimana diamanatkan UU SJSN yang iurannya dibayari Pemerintah sebagai peserta program Jaminan Kesehatan. Peserta PBI adalah fakir miskin yang ditetapkan oleh Pemerintah dan diatur melalui Peraturan Pemerintah [3].

## 6) Program Sembako
Program Sembako merupakan pengembangan dari program Bantuan Pangan Nontunai (BPNT) sebagai program transformasi bantuan pangan untuk memastikan program menjadi lebih tepat sasaran, tepat jumlah, tepat waktu, tepat harga, tepat kualitas, dan tepat administrasi. Program Sembako dilaksanakan di seluruh wilayah Indonesia termasuk juga wilayah yang memiliki keterbatasan dari sisi infrastruktur nontunai [2].

## 7) Keluarga Penerima Manfaat (KPM)
Keluarga Penerima Manfaat yang selanjutnya disebut dengan KPM, adalah keluarga yang ditetapkan sebagai penerima manfaat Program Sembako [2].
8) Elektronik Warung Gotong Royong (e-warong)
Elektronik Warung Gotong Royong, yang selanjutnya disebut e-Warong, adalah agen bank, pedagang dan/atau pihak lain yang telah bekerja sama dengan Bank Penyalur dan ditentukan sebagai tempat pembelian Bahan Pangan oleh KPM, yaitu usaha mikro, kecil, dan koperasi, pasar tradisional, warung, toko kelontong, e-Warong KUBE (Kelompok Usaha Bersama), Warung Desa, Rumah Pangan Kita (RPK), Agen Laku Pandai, Agen Layanan Keuangan Digital (LKD) yang menjual bahan pangan, atau usaha eceran lainnya [2].

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Metode Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder tentang Masyarakat Berpenghasilan Rendah (MBR), Penerimaan Bantuan Sosial jenis Program Keluarga Harapan (PKH), Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT), Penerima Bantuan Iuran (PBI) dan Penyalur Bantuan Sosial di Kota Surabaya berdasarkan Surat Keputusan Kepala Dinas Sosial Pemerintah Kota Surabaya bulan Desember tahun 2021 yang diperoleh dari Bidang Perencanaan, Pendataan, Pengawasan, dan Pengen-dalian Sosial Dinas Sosial Kota Surabaya. Berdasarkan Surat Keputusan Kepala Dinas Sosial Pemerintah Kota Surabaya bulan Desember tahun 2021 didapatkan data Masyarakat Berpenghasilan Rendah (MBR) berjumlah 789663 dan Penerima Bantuan Sosial jenis Program Keluarga Harapan (PKH) yang berjumlah 31659, Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) yang berjumlah 48445 dan Penerima Bantuan Iuran (PBI) berjumlah  188468. Kemudian menggunakan data Penyalur Bantuan Sosial (Toko e-warong) yang berjumlah 185 unit

## B. Variabel Penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder tentang penyalur dan penerimaan jenis Bantuan Sosial di Kota Surabaya berdasarkan Surat Keputusan Kepala Dinas Sosial Pemerintah Kota Surabaya bulan Desember tahun 2021 yang diperoleh dari  Bidang Perencanaan,
Pendataan, Pengawasan, dan Pengendalian Sosial  Dinas Sosial Kota Surabaya. Pada penelitian ini terdapat lima variabel penelitian yaitu Jumlah MBR, Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT), Program Keluarga Harapan (PKH), Penerima Bantuan Iuran (PBI) Jumlah E-Warong. Definisi operasional masing-masing variabel penelitian dapat dilihat pada Tabel 1.

## C. Langkah Analisis
Langkah-langkah analisis pada penelitian ini diantaranya yaitu sebagai berikut.
1. Mendeskripsikan karakteristik  pada  data penerima bantuan sosial jenis PKH, BPNT, dan PBI dan data penyalur bantuan sosial E-Warong Jumlah masyarakat berstatus MBR pada tahun 2021.
2. Melakukan analisis cluster untuk mengelompokkan Wilayah/Kecamatan di Kota Surabaya berdasarkan Jumlah masyarakat berstatus MBR, penerima bantuan social dan penyalur bantuan sosial dengan menggunakan cluster hierarki.
3. Melakukan pemilihan jumlah cluster yang paling optimal dengan Pseudo F-Statistic . 4. Membandingkan nilai Internal Cluster Dispersion Rate ( ICDRate ) antara cluster optimum yang terbentuk pada keempat metode cluster hierarki .
5. Melakukan pemetaan wilayah Kecamatan di Kota Surabaya berdasarkan hasil pengelompokan.
6. Melakukan interpretasi data.
7. Menarik kesimpulan dan saran.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Karakteristik MBR, Penyalur, dan Penerima Bantuan Sosial
Karakteristik data dari penelitian ini dianalisis dengan menggunakan peta arcgis untuk  mengetahui karakteristik Masyarakat Berpenghasilan Rendah (MBR), Penyalur Bantuan Sosial ( e-warong ) dan Penerima Bantuan Sosial jenis Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT), Program Keluarga Harapan (PKH) dan Penerima Bantuan Iuran (PBI) di setiap
Tabel 8. Karakteristik hasil cluster ward’s method Keterangan Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4 Jumlah Kecamatan 15 7 5 4 MBR rata-rata 13451 34349 21953 59423 tertinggi 17454 43206 23578 71234 terendah 9001 28908 21046 49468 PKH rata-rata 454 1447 892 2566 tertinggi 775 1481 996 4168 terendah 254 1215 795 1856 BPNT rata-rata 684 2205 1354 3997 tertinggi 1202 2249 1698 6400 terendah 405 1873 1173 2511 PBI rata-rata 4440 8735 5503 14948 tertinggi 2667 9271 6847 24076 terendah 1597 5045 4900 10660 e- warong rata-rata 3 7 8 14 tertinggi 6 10 10 21 terendah 1 4 6 4 Nama Cluster Status Kesejah- teraan Sosial Sangat Tinggi Status Kesejah- teraan Sosial Rendah Status Kesejah- teraan Sosial Tinggi Status Kesejah- teraan Sosial Sangat Rendah
Kecamatan Kota Surabaya pada tahun 2021 ditunjukkan pada Gambar 1, Gambar 2, Gambar 3, Gambar 4.
Gambar 1 menunjukkan bahwa kecamatan yang masyarakatnya memiliki status Masyarakat Berpenghasilan Rendah (MBR) terbanyak adalah Kecamatan Semampir, dengan jumlah sebesar 71.234 orang. Kecamatan dengan Masyarakat Berpenghasilan Rendah (MBR) paling sedikit adalah Kecamatan Gunung Anyar, dengan jumlah sebesar 9001 orang.
Selanjutnya Peta Penyalur Bantuan Sosial Elektronik Warung Gotong Royong ( e-warong ) yang dijelaskan  pada Gambar 2, menunjukkan bahwa daerah kecamatan yang memiliki toko e-warong (Elektronik Warung Gotong Royong) terbanyak adalah Kecamatan Semampir dan Tambaksari, dengan masing-masing jumlah sebesar 21. Sedangkan Kecamatan dengan toko e-warong paling sedikit adalah Kecamatan Bulak, Gayungan, Sambikerep, Tenggilis Mejoyo dan Wiyung, dengan masing-masing jumlah hanya ada satu.
Gambar 3 menunjukkan bahwa daerah kecamatan yang masyarakatnya menerima Bantuan Sosial jenis Program Keluarga Harapan (PKH) terbanyak adalah Kecamatan Semampir, dengan jumlah sebesar 4168. Kecamatan dengan penerima Bantuan Sosial jenis Program Keluarga Harapan (PKH) paling sedikit adalah Kecamatan Gayungan, dengan jumlah sebesar 254.
Selanjutnya Peta Penerima Bantuan Sosial jenis Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) yang akan dijelaskan pada Gambar 4, menunjukkan bahwa daerah kecamatan yang masyarakatnya menerima Bantuan Sosial jenis Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) terbanyak adalah Kecamatan Semampir, dengan jumlah sebesar 6400. Kecamatan dengan penerima Bantuan Sosial jenis Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) paling sedikit adalah Kecamatan Gayungan, dengan jumlah sebesar 405.
Gambar 5 menunjukkan bahwa daerah kecamatan yang masyarakatnya menerima Bantuan Sosial jenis Penerima Bantuan Iuran (PBI) terbanyak adalah Kecamatan Semampir, dengan jumlah sebesar 24076. Kecamatan dengan Penerima Bantuan Sosial jenis Penerima Bantuan Iuran (PBI) paling sedikit adalah Kecamatan Gayungan, dengan jumlah sebesar 1597.

## B. Pengelompokan MBR, Penerima antuan Sosial dan Penyalur (e-warong)
Analisis ini mengunakan empat metode yaitu metode single linkage, complete linkage, average linkage, dan ward’s method . Untuk pemilihan banyaknya cluster yang optimum dari masing-masing metode dalam cluster hierarki dapat dilihat berdasarkan nilai Pseudo-F yang tertinggi dan nilai ICDRate yang terkecil.
1. Pengelompokan dengan Single Linkage
Metode ini akan mengelompokkan satu cluster dengan cluster lainnya didasarkan pada jarak terdekat.
Nilai Pseudo-F yang ditunjukkan Tabel 2 adalah alat statistic yang digunakan untuk menentukan cluster yang optimum. Semakin besar nilai Pseudo-F maka semakin optimum hasil pengelompokannya. Nilai hasil pengelompokan yang optimum ditunjukkan pada Tabel 2 yang bercetak tebal, maka hasil pengelompokan dengan menggunakan metode single linkage sebanyak 4 cluster .
Berdasarkan dendrogram Single Linkage yang ditunjukkan pada Gambar 6 bahwa kecamatan Simokerto memiliki garis terpanjang dibandingkan dengan kecamatan lainnya, artinya kecamatan Simokerto mempunyai karakteristik yang paling berbeda dengan kecamatan lainnya.
2. Pengelompokan dengan Complete Linkage
Pengelompokan dengan complete linkage guna untuk mengelompokkan dua objek didasarkan pada jarak terjauh. Nilai hasil pengelompokan yang optimum ditunjukkan pada Tabel 3 yang bercetak tebal, maka hasil pengelompokan dengan menggunakan metode complete linkage sebanyak 4 cluster . Berdasarkan Dendrogram Complete Linkage yang ditunjukkan pada Gambar 7 bahwa kecamatan Semampir memiliki garis terpanjang dibandingkan dengan kecamatan lainnya, artinya kecamatan Semampir mempunyai karakteristik yang paling berbeda dengan kecamatan lainnya.

## 3. Pengelompokan dengan Average Linkage
Metode average linkage akan mengelompokkan Masyarakat Berpenghasilan Rendah (MBR), Penerima dan Penyalur Bantuan Sosial di Kota Surabaya berdasarkan jarak rata-rata antar observasi.
Nilai hasil pengelompokan yang optimum ditunjukkan pada Tabel 4 yang bercetak tebal, maka hasil pengelompokan dengan menggunakan metode average linkage sebanyak 4 cluster.
Berdasarkan Dendrogram Average Linkage  yang ditunjukkan pada Gambar 8 bahwa kecamatan Semampir memiliki garis terpanjang dibandingkan dengan kecamatan lainnya.

## 4. Pengelompokan dengan Ward’s Method
Metode ini akan mengelompokkan berdasarkan nilai eror sum of square yang terbentuk dari jarak antara dua cluster. Nilai hasil pengelompokan yang optimum ditunjukkan pada Tabel 5 yang bercetak tebal, maka hasil pengelompokan dengan menggunakan metode ward’s method sebanyak 4 cluster . Tabel 6 merupakan hasil cluster ward’s method. Berdasarkan Dendrogram Ward’s Method yang ditunjukkan pada Gambar 9 bahwa kecamatan Kenjeran, Sawahan, Semampir, Tambaksari  memiliki garis terpanjang dibandingkan dengan kecamatan lainnya.

## 5. Penentuan Cluster Terbaik
Untuk menentukan metode mana yang terbaik maka dapat dilihat dari nilai internal cluster dispersion rate ( ICDRate ) yang terkecil. Nilai icdrate ditunjukkan pada Tabel 7. Nilai icdrate terkecil yang ditunjukkan pada Tabel 7 adalah metode ward’s method dengan 4 cluster yang dihasilkan. Maka pengelompokan di Kota Surabaya berdasarkan Masyarakat Berpenghasilan Rendah (MBR), Penerima Bantuan Sosial jenis Program Keluarga Harapan (PKH), Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) dan Penerima Bantuan Iuran (PBI) dan Penyalur Bantuan Sosial ( e-warong ) menghasilkan 4 cluster dengan metode terbaiknya yaitu ward’s method.
C. Karakteristik Cluster Karakteristik hasil cluster menggunakan metode Ward’s Method yang terbentuk dari kelima variabel di setiap
Kecamatan Kota Surabaya pada tahun 2021 ditunjukkan pada Tabel 8.
Tabel 8 menunjukkan bahwa hasil karakteristik cluster menggunakan Ward’s Method mayoritas nilai tertinggi dari kelima variabel masuk ke dalam cluster 4 sehingga dapat dikatakan sebagai cluster status kesejahteraan sosial rendah. Mayoritas nilai terendah dari kelima variabel masuk ke dalam cluster 1 sehingga dapat dikatakan sebagai cluster status kesejahteraan sosial tinggi. Berdasarkan peta hasil cluster pada Gambar 10, didapatkan 4 cluster baru yang terbentuk. Cluster pertama dikategorikan Kesejahteraan Sosial sangat tinggi, cluster kedua dikategorikan dengan Kesejahteraan Sosial rendah, cluster ketiga dikategorikan dengan Kesejahteraan Sosial tinggi kemudian cluster empat dikategorikan dengan Kesejahteraan Sosial sangat rendah.

## V. KESIMPULAN

## A. Kesimpulan
Kesimpulan yang dapat diambil berdasarkan hasil analisis adalah sebagai berikut: (1) Kecamatan Semampir memiliki jumlah MBR, toko e-warong , PKH, BPNT, dan PBI tertinggi. Sedangkan jumlah jumlah MBR, PKH, BPNT, dan PBI terendah adalah Kecamatan Gayungan dan Gunung Anyar serta jumlah kesediaan toko e-warong terendah adalah Kecamatan Bulak, Gayungan, Sambikerep, Tenggilis Mejoyo dan Wiyung.  (2) Ward’s Method sebagai metode terbaik didapatkan 4 cluster yang terbentuk dengan jumlah cluster 1 terdapat 15 kecamatan, cluster 2 terdapat 7 kecamatan, cluster 3 terdapat 5 kecamatan dan cluster 4 terdapat 4 kecamatan. (3) Pemetaan keempat cluster menurut kategori status kesejahteraan social yaitu cluster dengan status
Kesejahteraan Sosial Sangat Tinggi yaitu Cluster 1, cluster dengan status Kesejahteraan Sosial Tinggi yaitu Cluster 3, cluster dengan status Kesejahteraan Sosial Rendah yaitu Cluster 2, cluster dengan status Kesejahteraan Sosial Sangat Rendah yaitu Cluster 4.

## B. Saran
Saran yang diberikan untuk pihak terkait yaitu Dinas Sosial Kota Surabaya untuk meninjau ulang mengenai pemerataan penyalur bantuan sosial yaitu toko e-warong (Elektronik Warung Gotong Royong). Masih terdapat tumpang tindih pada cluster 2 dan 3 yang dimana terdapat banyak masyarakat berstatus MBR dan Penerima Bantuan Sosial jenis PKH, BPNT dan PBI tetapi jumlah penyalur atau toko e-warong yang sedikit.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D. Gandasari. Dasar-Dasar Ilmu Sosial. Medan: Yayasan Kita Menulis, 2021. ISBN: 9786233421669.
[2]  Menteri  Bidang Pembangunan  Manusia dan Kebudayaan.  Pedoman Umum Program Sembako 2020. Jakarta: Menteri Koordinator Bidang Pembangunan Manusia dan Kebudayaan, 2020.
[3]  Menteri Sosial Republik Indonesia. Peraturan Menteri Sosial Repulik Indonesia Nomor 20 Tahun 2019 Tentang Penaluran Bantuan Pangan Nontunai.  Jakarta: Kementerian Sosial Republik Indonesia, 2019
[4]  R. Jhonson and D. Winchern. Applied Multivariate Statistical Analysis 6th Edition. USA: Prentice Hall, 2007. ISBN: 978013877153.
[5]  S. A. &. L. J. O. Mingoti, "Comparing SOM neural network with fuzzy c-means, k-means and traditional hierarchical clustering algorithms," European Journal of Operational Research, vol. 174, no. 3, pp. 1742- 1759, 2006. doi: 10.1016/j.ejor.2005.03.039.
[6]  Pemerintah Indonesia.  Undang-Undang No. 1 Tahun 2011  Tentang Perumahan dan Kawasan Permukiman.  Jakarta:  Sekretarian Negara, 2011.
[7]  P. D. I. A. K. Mahi.  Pengembangan Wilayah Teori dan Aplikasi. Jakarta: Prenadamedia Group, 2016.