Abstrak — Salah  satu  upaya  yang  dilakukan  BKKBN  untuk membumikan  kembali  program  KKBPK  adalah  dengan  terus membangun  Kampung  KB  di  seluruh  wilayah  Indonesia. Kampung  KB  merupakan  satuan  wilayah  setingkat  RW,  dusun atau  setara,  yang  memiliki  kriteria  tertentu,  dimana  terdapat keterpaduan  program  kependudukan,  keluarga  berencana,  dan pembangunan  keluarga  dan  pembangunan  sektor  terkait. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengelompokkan  kelurahan  di Kota Surabaya berdasarkan kriteria pembentukan Kampung KB menggunakan  analisis  klaster  sehingga  diharapkan  dapat membantu  untuk  menentukan  wilayah  yang  akan  dijadikan Kampung  KB.  Pengelompokkan  yang  dihasilkan,  selanjutnya akan  dilakukan  analisis One  Way MANOVA  untuk  mengetahui apakah  terdapat  perbedaan  antar  kelompok  yang  terbentuk berdasarkan  kriteria  pembentukan  Kampung  KB.  Hasil  analisis klaster menunjukkan bahwa terbentuk lima kelompok kelurahan di  Kota  Surabaya  berdasarkan  kriteria  pembentukan  Kampung KB  serta  metode  pengelompokkan  yang  terbaik  adalah  metode ward ’ s.  One  Way MANOVA  memberikan  hasil  bahwa  terdapat perbedaan  rata-rata  antar  kelompok  kelurahan  yang  terbentuk berdasarkan kriteria pembentukan Kampung KB.
Kata  Kunci — Analisis  Klaster,  Kampung  KB, One  Way MANOVA.

## I. PENDAHULUAN
NDONESIA  sebagai  negara  berkembang  juga  tidak  lepas dari  masalah  kependudukan.  Hasil  sensus  penduduk menunjukkan  bahwa  jumlah  penduduk  Indonesia  pada  tahun 2000  sebesar  206.264.595  jiwa.  Penduduk  Indonesia  sudah mencapai  237.641.326  jiwa  dengan  laju  pertumbuhan penduduk  sebesar  1,49  persen  pada  tahun  2010  [1].  Laju pertumbuhan  penduduk  yang  tinggi  merupakan  masalah  yang harus  ditanggulangi  karena  mengecilkan  arti  pembangunan dalam  bidang  ekonomi.  Pemerintah  pun  telah  mencanangkan berbagai program untuk melaksanakan kebijakan kependudukan,  salah  satunya  adalah  program  keluarga berencana  (KB).  Keluarga  berencana  atau  KB  didefinisikan sebagai  upaya  mengatur  kelahiran  anak, jarak dan umur ideal melahirkan, mengatur kehamilan, melalui promosi, perlindungan dan bantuan sesuai dengan hak reproduksi untuk mewujudkan keluarga yang berkualitas [2].
BKKBN untuk membumikan kembali program Kependudukan,  Keluarga  Berencana,  dan  Pembangunan Keluarga  (KKBPK)  adalah  dengan  terus  membangun Kampung KB di seluruh wilayah Indonesia [3]. Kampung KB
adalah  satuan  wilayah  setingkat  RW,  dusun  atau  setara,  yang memiliki  kriteria  tertentu  dimana  terdapat  keterpaduan program  KKBPK  dan  pembangunan  sektor  terkait  yang dilaksanakan secara sistematik dan sistematis [4].
Kota Surabaya juga sebagai pusat ekonomi di Provinsi Jawa Timur  yang  menjadi  daya  tarik  bagi  penduduk  untuk  datang sehingga  kota  ini  tidak  terlepas  dari  masalah  kependudukan. Untuk  meningkatkan  kesejahteraan  penduduk  di  Jawa  Timur dan  khususnya  Kota  Surabaya  dimana  masih  banyak  terdapat kampung kumuh dengan jumlah penduduk yang sangat padat, BKKBN  Jawa  Timur  Perwakilan  Surabaya  dan  Bapemas  KB Kota  Surabaya  juga  melakukan  pencanangan  Kampung  KB [5].
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengelompokkan  kelurahan di Kota Surabaya berdasarkan kriteria pembentukan Kampung KB.  Pengelompokkan  tersebut  nantinya  diharapkan  dapat membantu  BKKBN  untuk  menentukan  wilayah  yang  akan dibentuk sebagai Kampung KB. Proses pengelompokan objek- objek  didasarkan  atas  ukuran  kesamaan  atau  ketidaksamaan yang bertujuan untuk mengidentifikasi sekelompok objek yang memiliki kemiripan karakteristik tertentu [6]. Selanjutnya hasil pengelompokkan  tersebut  akan  dilakukan  analisis One  Way MANOVA  sebagai  evaluasi  dari  pengelompokkan  yang  telah dilakukan. One Way MANOVA merupakan suatu teknik yang digunakan  untuk  membandingkan  rata-rata  dua  populasi  atau lebih dengan variabel dependen lebih dari satu [7].

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Statistika deskriptif
Karakteristik  data  dapat  dideskripsikan  dengan  membuat statistika  deskriptif  dari  data  tersebut.  Statistika  deskriptif merupakan  metode  statistik  untuk  mengumpulkan  dan menyajikan  data  sehingga  menghasilkan  suatu informasi yang berguna [8].

## B. Multikolinieritas
Multikolinieritas  merupakan  adanya  hubungan  linier  antar variabel  bebas  atau  variabel  prediktor.  Variabel  bebas dinyatakan tidak ada multikolinieritas jika nilai VIF  lebih dari 10 dengan perhitungan sebagai berikut [9]:
2 1 1 ; 1, 2,..., 1 j j VIF j p
TOL R   
 .              (1)

## Pengelompokkan Kelurahan di Kota Surabaya Berdasarkan Kriteria Pembentukan Kampung Keluarga Berencana
Khusnul Khotimah, Vita Ratnasari, dan Madu Ratna Departemen Statistika, Fakultas Matematika, Komputasi, dan Sais Data, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : madu_r@statistika.its.ac.id
I

## C. Analisis Klaster
Analisis  klaster  merupakan  salah  satu  metode  multivariat untuk  mengelompokkan  n  pengamatan  ke  dalam g kelompok ( g ≤ n) yang dilakukan atas dasar kemiripan ( similarities ) atau ketakmiripan  ( dissimilarities ).  Ukuran  ketakmiripan  yang biasa  digunakan  adalah  jarak  Euclidean  yang  dapat dirumuskan sebagai berikut [7]:
  2 1 , ( ) p i j ik jk k d x x x x     .                    (2)
Teknik pengelompokkan yang digunakan dalam penelitian ini  adalah  metode  hirarki.  Metode  hirarki  merupakan  metode dimana  terdapat  objek-objek  yang  memiliki  kesamaan  yang yang bergabung dalam sebuah kelompok.
a) Single Linkage Single  linkage adalah  pengelompokkan  yang  didasarkan pada jarak atau kesamaan antar objek. Jika dua objek memiliki jarak terkecil, maka objek tersebut akan digabungkan menjadi satu kelompok dan demikian seterusnya.
( ) min{ , } UV W UW VW d d d  (3)
Keterangan :
( ) UV W d : jarak minimum antara kelompok ( UV ) dan kelompok W
UW d : jarak antara kelompok U dan kelompok W
VW d : jarak antara kelompok V dan kelompok W
b) Complete Linkage
Complete  Linkage adalah  pengelompokkan  yang  sama seperti single  linkage namun  dengan  cara  mengelompokkan objek yang memiliki jarak terjauh atau kesamaan yang sedikit. Berikut adalah perhitungan jarak yang digunakan:
( ) max{ , } UV W UW VW d d d  .                         (4)
c) Average Linkage Average  linkage adalah  pengelompokkan  yang  dibentuk berdasarkan  nilai  rata-rata  jarak  seluruh  individu  dalam  satu kelompok  dengan  rata-rata  jarak  seluruh  individu  pada kelompok lain.
( ) ( ) d ik i k d UV W N NW UV  
 .                       (5)
d) Metode Ward ’ s Jarak  antar  dua  kelompok  dalam  metode ward ’ s adalah jumlah  kuadrat  antara  dua  kelompok  untuk  seluruh  variabel. Metode  ini  mencoba  meminimumkan  varian  dalam  kelompok dan  cenderung  digunakan  untuk  melakukan  kombinasi kelompok-kelompok dengan jumlah yang kecil.
' 1 ( ) ( ) N j j i ESS      x x x x .                     (6 )

## D. Pseudo F Statistics
Pseudo  F tertinggi  pada  beberapa  simulasi  menunjukkan bahwa  kelompok  tersebut  mampu  memberikan  hasil  yang optimal, dimana  keragaman dalam kelompok sangat homogen sedangkan antar kelompok sangat heterogen. Rumus Pseudo F dapat ditulis sebagai berikut [10]:
2 2 1 1 R g Pseudo F R n g                
.                           (7)
dengan,
2 ( ) SSB SST SSW R SST SST    ,                      (8)
2 1 1 1 ( ) l n g p ljk k l j k SST x x       (9)
2 1 1 1 ( ) l n g p ljk lk l j k SSW x x       (10)
Keterangan : g : banyaknya kelompok n l : banyaknya anggota pada kelompok ke- l untuk l =1,2,…, g
k x :  rata-rata  keseluruhan  objek  pada  variabel  ke- k untuk k =1,2,…, p
lk x :  rata-rata  kelompok  ke- l pada  variabel  ke-k  untuk l =1,2,..., n l dan k =1,2,…, p
E. Rasio S w dan S b
Hasil  kinerja  untuk  variabel  pengelompokkan  dengan tipe data  numerik  dapat  dijelaskan  dengan  rasio  nilai  dari  standar deviasi  didalam  kelompok  ( w S )  dan  standar  deviasi  antar kelompok  ( B S ).  Kinerja  metode  pengelompokkan  terbaik adalah ketika memiliki nilai ratio antara   dan   terkecil, artinya bahwa  terdapat  maksimum  homogenitas  didalam  kelompok dan maksimum heterogenitas antar kelompok [11].
1 1 C w c c S S C    (11)
dengan S c adalah  standar  deviasi  dari  kelompok  ke-c  dan  C adalah jumlah kelompok yang terbentuk.
  1/ 2 2 1 1 1 C B c c S x x C            (12)
dengan      merupakan  rata-rata  dari  semua  kelompok  ke-c  dan merupakan  rata-rata  keseluruhan  kelompok.  Kinerja  suatu metode pengelompokkan semakin baik ketika nilai rasio antara dan   semakin kecil.

## F. Pengujian Asumsi Distribusi Normal Multivariat
Salah  satu  pengujian  distribusi  normal  multivariat  yang dapat dilakukan adalah menggunakan pengujian Shapiro-Wilk dengan hipotesis dan statistik uji sebagai berikut [12]: Hipotesis :
H 0 : ( ) ( , ) F  X N   data berdistribusi normal multivariat H 1 : ( ) ( , ) F
 X N   data  tidak  berdistribusi  normal multivariat
Statistik uji :
* 1 1 m o i W W m    (13) 2 2 o d W S  (14)
2 2 1 ˆ ˆ ( ) n t t t S a a     (15)
( ) 1 ˆ n t t t d g a    (16)
Dengan  taraf  signifikan  α  yang digunakan,  H 0 ditolak apabila *
; , n p W c   sehingga data dikatakan tidak berdistribusi normal multivariat. Nilai g adalah nilai koefisien dari tabel normality test dan ; , n p c  diperoleh melalui simulasi Monte Carlo.

## G. Asumsi Homogenitas
Salah  satu  asumsi  yang  harus  dipenuhi  dalam membandingkan dua atau lebih vektor rata-rata adalah seluruh populasi  memiliki  matriks  kovariansi ( )  yang  sama. Pengujian homogenitas ini dapat dilakukan dengan melakukan pengujian  Box ’ s  M  [13].  Hipotesis  yang  digunakan  adalah sebagai berikut.
H 0 : 1 2 g         (matriks  varians  kovarian homogen)
H 1 :    minimal ada satu l    untuk 1, 2,..., l g  (matriks varians kovarian tidak homogen)
Statistik uji :
(1 ) C u M   (17)     1 ln | | 1 ln | | l l l l M n pooled n                       S S (18)                             ) 1 )( 1 ( 6 1 3 2 ) 1 ( 1 ) 1 ( 1 2 g p p p n n u l l l l (19)                  g l l l g l l p o o led n n 1 1 1 1 1 S
S (20)
Hipotesis  nol  akan  ditolak  apabila  nilai  statistik  uji C >    2 ) ( 2 / 1 1     g p p .

## H. One Way MANOVA
One  way  Multivariate  Analyze  of  Varians (MANOVA) adalah  suatu  teknik  yang  digunakan  untuk  membandingkan rata-rata  dua  populasi  atau  lebih  dengan  variabel  dependen lebih  dari  satu  [7].  Uji  perbedaan  rata-rata  anatar  kelompok menggunakan  statistik  uji  wilk ’ s  lambda.  Berikut  adalah hipotesis yang digunakan dalam pengujian perbedaan rata-rata. H 0 : 1 2 g     0    H 1 : minimal ada satu l  0  dimana l =1,2,..., g
Tabel 1. MANOVA
Source of Varians Matrix of Sum of Squares and cross product (SSP) Degrees of freedom Treatment ' 1 ( )( ) g l l l l n     
B x x x x 1 g  Residual ' 1 1 ( )( ) l n g lj l lj l l j      
W x x x x 1 g l l n g   
Total (Corrected for the mean) ' 1 1 ( )( ) l n g lj lj l j        B W x x x x 1 1 g l l n   
Statistik uji :
* | | | |    W B W (21)
Nilai Pillai ’ s  Trace dapat  dihitung  dengan  rumus  sebagai berikut:
1 1 p i i i P tr               B B W (22)
Nilai  F  yang  bersesuaian  dengan  statistik  uji Pillai ’ s  Trace dapat dihitung dengan rumus berikut.
2 1 2 1 h s V F m s s V                ,               (23) Dimana min( , ) s p q  ,                           (24) 0,5( 1) h v p    ,                       (25) 0, 5( 1) m p q    ,                     (26) Keterangan :
p : banyaknya variabel
q : derajat bebas hipotesis v : derajat bebas error
V
: Pillai ’ s trace
Hipotesis nol akan ditolak ketika
1 ( 1; ) g l l g n g F F       .

## I. Kampung Keluarga Berencana
Kampung  KB adalah satuan wilayah setingkat RW, dusun atau  setara,  yang  memiliki  kriteria  tertentu,  dimana  terdapat keterpaduan  program kependudukan, keluarga  berencana, dan pembangunan  keluarga  dan  pembangunan  sektor  terkait  yang dilaksanakan secara sistematik dan sistematis [4].
Kriteria Kampung KB dideklarasikan menjadi tiga kriteria yang  harus  dipenuhi.  Kriteria  utama  yang  harus  terpenuhi terlebih  dahulu  adalah  wilayah  calon  Kampung  KB  memiliki jumlah  Pra-Keluarga  Sejahtera  (Pra-KS)  dan  Keluarga Sejahtera  1  (KS-1)  yang  tinggi.  Kriteria  khusus  yaitu  kriteria pencapaian program KB di wilayah tersebut yang digambarkan melalui  jumlah  peserta  KB  belum  cukup  tinggi,  peserta  KB aktif,  dan  penggunaan  metode  kontrasepsi  jangka  panjang yang rendah, serta dengan tingkat unmet need yang tinggi [14].

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Data yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder.  Data  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  Kota Surabaya.  Data  yang  digunakan  merupakan  data  tahun  2015. Unit  penelitian  dalam  penelitian  ini  adalah  143  kelurahan  di Kota Surabaya.

## B. Variabel Penelitian
Variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  sebanyak delapan  variabel  berdasarkan  kriteria  pembentukan  Kampung KB.  Variabel  penelitian  yang  digunakan  tersebut  akan disajikan pada Tabel 2 berikut ini:
Tabel 2. Variabel Penelitian Variabel Keterangan X 1 Persentase keluarga pra sejahtera X 2 Persentase keluarga sejahtera tahap I X 3 Persentase bukan pesesrta KB aktif X 4 Persentase peserta yang tidak menggunakan Metode Kontrasepsi Jangka Panjang (MKJP)
X 5

## Persentase kepala keluarga yang tidak bekerja

## C. Langkah Analisis
Berikut  adalah  langkah  analisis  dalam  pengelompokkan kelurahan di Kota Surabaya berdasarkan kriteria pembentukan Kampung KB.
1. Mendeskripsikan karakteristik kriteria pembentukan Kampung  KB  dengan  analisis  deskriptif  menggunakan mean, varians, minimum, dan maksimum
2. Mengelompokkan kelurahan di Kota Surabaya berdasarkan kriteria  pembentukan  Kampung KB menggunakan analisis klaster dengan langkah-langkah sebagai berikut.
- Melakukan deteksi multikolinieritas.
- Mengelompokkan  kelurahan  di  Kota  Surabaya  dengan metode single  linkage , complete  linkage , average linkage , dan metode ward ’ s .
- Melakukan
perbandingan
antara metode pengelompokkan  yang  digunakan  untuk  mendapatkan banyaknya  kelompok  optimum  dengan Pseudo  F dan metode  pengelompokkan  yang  terbaik  dengan  kriteria rasio S w dan S b . 3. Melakukan  evaluasi  hasil  pengelompokkan  menggunakan pengujian One  Way MANOVA  dengan  langkah-langkah sebagai berikut.
- Melakukan  pengujian  asumsi  data  berdistribusi normal multivariat.
- Melakukan  pengujian  homogenitas  matriks  varians kovarian dengan menggunakan uji Box ’ M.
- Melakukan pengujian vektor rata-rata untuk mengetahui adanya perbedaan yang signifikan antar kelompok yang terbentuk.
- Mendeskripsikan  karakteristik  berdasarkan  kelompok yang terbentuk dengan menggunakan rata-rata.
4. Melakukan  interpretasi  hasil  analisis  dan  membuat kesimpulan.

## IV. PEMBAHASAN

## A. Statistika Deskriptif
Berikut  adalah  karakteristik  kelurahan  di  Kota  Surabaya berdasarkan  ukuran  pemusatan  dan  penyebaran  data.  Ukuran pemusatan  data  yang  digunakan  yaitu  rata-rata  (mean), minimum,  maksimum,  dan  ukuran  penyebaran  data  yang digunakan yaitu varians.
Tabel 3.

## Statistika Deskriptif Kriteria-Kriteria Pembentukan Kampung KB
Variabel Mean Varians Minimu m Maksimum Persentase keluarga pra sejahtera (X 1 ) 4,732 30,039 0,040 39,010 Persentase keluarga sejahtera tahap I (X 2 ) 23,662 263,156 3,130 87,900 Persentase bukan peserta KB aktif 22,375 299,588 0,260 86,200 Persentase peserta yang tidak menggunakan MKJP (X 4 ) 60,941 311,510 16,040 91,080
Persentase kepala keluarga yang tidak bekerja (X 5 ) 14,939 118,638 0,067 48,780
Rata-rata  persentase  keluarga  pra  sejahtera  di  Kota Surabaya  pada  tahun  2015  sebesar  4,732  persen  dengan  data bervariasi sebesar 30,039. Nilai minimum persentase keluarga pra  sejahtera  sebesar  0,04  persen  pada  Kelurahan  Menanggal dan  nilai  maksimum  sebesar  39,010  persen    pada  Kelurahan Made.  Rata-rata  persentase keluarga  sejahtera  tahap I sebesar 23,662  persen  dengan  data  bervariasi  sebesar  263,156.  Nilai minimum  persentase  keluarga  sejahtera  tahap  I  sebesar  3,130 persen  pada  Kelurahan  Jeruk  dan  nilai  maksimum  sebesar 87,90 persen pada Kelurahan Bringin.
Rata-rata  persentase  bukan  peserta  KB  aktif  di  Kota Surabaya  pada  tahun  2015  sebesar  22,375  dengan  data bervariasi  sebesar  299,588.  Nilai  minimum  persentase  bukan peserta  KB  aktif  sebesar  0,360  persen  pada  Kelurahan Tenggilis  Mejoyo  dan  nilai  maksimum  sebesar  86,20  persen pada  Kelurahan  Tembok  Dukuh.  Rata-rata  persentase  peserta yang tidak menggunakan MKJP sebesar 60,941 persen dengan data  bervariasi  sebesar  311,510  persen.  Nilai  minimum persentase  peserta  yang  tidak  menggunakan  MKJP  sebesar 16,04  persen  pada  Kelurahan  Lontar  dan  nilai  maksimum sebesar  91,08  persen  pada  Kelurahan  Kalisari.  Rata-rata persentase  kepala  keluarga  yang  tidak  bekerja  di  Kota Surabaya pada tahun 2015 sebesar 14,939 persen dengan data bervariasi  sebesar  118,638.  Nilai  minimum  persentase  kepala keluarga  yang  tidak  bekerja  sebesar  0,67  persen  pada Kelurahan  Kebonsari  dan  nilai  maksimum  sebesar  48,78 persen pada Kelurahan Pucang Sewu.

## B. Deteksi Multikolinieritas
Deteksi multikolinieritas  digunakan untuk mengetahui ada tidaknya korelasi yang tinggi antar variabel dependen.
Tabel 4. Hasil Deteksi Multikolinieritas Variabel Dependen VIF Persentase keluarga pra sejahtera 1,113 Persentase keluarga sejahtera tahap I 1,112 Perssentase bukan peserta KB aktif 1,076 Persentase peserta yang tidak menggunakan MKJP 1,034 Persentase kepala keluarga yang tidak bekerja 1,077
Tabel  4  tersebut  menunjukkan  bahwa  tidak  terjadi  kasus multikolinieritas  atau  tidak  adanya  korelasi  antar  variabel dependen yang digunakan karena nilai VIF < 10.

## C. Pengelompokkan Kelurahan Di Kota Surabaya
Analisis  klaster  dalam  pengelompokkan  ini  menggunakan empat  metode  analisis  hirarki  yaitu  metode single  linkage, complete  linkage,  average  linkage ,  dan  metode ward ’ s . Penentuan  banyaknya  kelompok  yang  paling  optimum  dari masing-masing metode akan dilihat berdasarkan Pseudo F.
Tabel 5. Pseudo F untuk Masing-Masing Metode Pengelompokkan Metode g=2 g=3 g=4 g=5 Single linkage 5,782 14,211 11,754 9,860 Complete linkage 23,123 35,296 49,414 40,260 Average linkage 23,123 13,665 25,797 20,843 Ward ’ s 30,262 40,484 42,914 48,360
Metode single linkage didapatkan Pseudo F tertinggi ketika terbentuk  kelompok  sebanyak  tiga  kelompok.  Metode complete linkage dan average linkage memiliki nilai Pseudo F tertinggi  ketika  terbentuk  kelompok  sebanyak  empat kelompok.  Metode ward ’ s didapatkan Pseudo  F tertinggi ketika terbentuk kelompok sebanyak lima kelompok Rasio S w dan S b berdasarkan  banyaknya  kelompok optimum  yang  terbentuk  berdasarkan Pseudo  F yang  akan disajikan pada Tabel 7 berikut:
Tabel 6. Perbandingan Rasio Metode Kelompok optimum S w S b Rasio Single linkage 3 31,024 3,573 8,683 Complete linkage 4 8,129 3,577 2,273 Average linkage 4 10,514 4,580 2,296 Ward ’ s 5 4,169 3,120 1,336
Metode ward ’ s merupakan  metode  pengelompokkan  yang terbaik  dalam  mengelompokkan  kelurahan  di  Kota  Surabaya berdasarkan  kriteria  pembentukan  Kampung  KB  karena memiliki rasio terendah dibandingkan dengan metode lainnya.
Hasil  pengelompokkan  menunjukkan  bahwa  masing- masing  anggota  kelompok  terdiri  dari  48  kelurahan,  10 kelurahan,  20  kelurahan,  38  kelurahan,  dan  29  kelurahan  di Kota  Surabaya.  Berikut  merupakan  rincian  anggota  pada masing-masing kelompok:
a. Kelompok 1
Kelurahan  Keputran,  Dr.  Sutomo,  Tegalsari,  Wonorejo, Kedungdoro,  Embong  Kaliasin,  Ketabang,  Genteng,  Peneleh, Kapasari,  Alon-Alon  Contong,  Jepara,  Morokrembangan, Kemayoran,  Kapas  Madya  Baru,  Baratajaya,  Pucang  Sewu, Kertajaya,  Gubeng,  Airlangga,  Mojo,  Gebang  Putih, Sawunggaling,  Wonokromo,  Jagir,  Ngagelrejo,  Ngagel, Darmo,  Waru  Gunung,  Karang  Pilang,  Siwalankerto, Margorejo,  Pagesangan,  Kbonsari,  Jambangan,  Karah, Banjarsugihan,  Putat  Gede,  Sonokwijenan,  Simomulyo, Sukomanunggal, Simomulyo Baru, Tambak Sarioso, Asemrowo, dan Babat Jerawat.
b. Kelompok 2
Kelurahan  Tembok  Dukuh,  Bulak  Banteng,  Tambak  Wedi, Jemur  Wonosari,  Bendul  Merisi,  Sidosermo,  Sememi, Kandangan, Tambak Oso Wilangon, Romo Kalisari. c. Kelompok 3
Kelurahan  Bubutan,  Gundih,  Bongkaran,  Nyamplungan, Krembangan  Utara,  Perak  Timur,  Perak  Utara,  Ampel, Sidotopo,  Pegirian,  Wonokusumo,  Manyar  Sabrangan,  Banyu Urip,  Kupang  Krajan,  Petemon,  Sumberejo,  Made,  Bringin, Sambikerep, dan Lontar.
d. Kelompok 4 Kelurahan  Ujung,  Dupak,  Perak  Barat,  Krembangan Selatan,  Tanah  Kalikedinding,  Sidotopo  Wetan,  Sukolilo, Kenjeran,  Kedung  Cowek,  Pacar  Keling,  Pacar  Kembang, Ploso,  Tambak  Sari,  Rangkah,  Gading,  Dukuh  Setro, Kendangsari,  Tenggilis  Mejoyo,  Panjang  Jiwo,  Rungkut Menanggal,  Rungkut  Tengah,  Gunung  Anyar,  Gunung  Anyar Tambak,  Nginden  Jangkungan,  Ssemolowaru,  Medokan Semampir,  Keputih,  Klampis  Ngasem,  Menur  Pumpungan, Mulyorejo, Kejawan Putih Tambak, Kalisari, Dukuh Sutorejo, Kalijudan, Pakis, Putat Jaya, Sawahan, dan Sumur Welut. e. Kelompok 5
Kelurahan  Bulak,  Kebraon,  Kedurus,  Gunung  Sari,  Dukuh Pakis,  Pradah  Kali  Kendal,  Dukuh  Kupang,  Balas  Krumpik, Babatan,  Wiyung,  Jajar  Tunggal,  Dukuh  Menanggal, Gayungan,  Ketintang,  Tandes,  Karangpoh,  Balongsari, Manukan  Wetan,  Genting  Kalianak,  Bangkingan,  Lidah Wetan,  Lidah  Kulon,  Jeruk,  Lakarsantri,  Pakal,  Benowo,  dan Sumberejo.

## D. Evaluasi Hasil Pengelompokkan
Evaluasi  hasil  pengelompokkan  dilakukan  dengan One Way MANOVA. MANOVA digunakan untuk menguji apakah terdapat perbedaan yang signifikan antar kelompok yang telah terbentuk.
Pengujian  asumsi  distribusi  normal  multivariat  dilakukan dengan  Uji  Shapiro  Wilk.  Hipotesis  yang  digunakan  adalah sebagai berikut :
H 0 : ( ) ( , ) F  X N   data berdistribusi normal multivariat H 1 : ( ) ( , ) F  X N   data tidak berdistribusi normal multivariat

## Taraf signifikan sebesar α = 0,05
Hasil pengujian Shapiro Wilk disajikan pada Tabel 7.
Tabel  7  menunjukkan  hasil  pengujian  asumsi  distribusi normal  multivariat.  Keputusan  yang  didapatkan  adalah  H 0
ditolak  karena *
; , n p W c   artinya  data  kriteria  pembentukan kampung KB tidak berdistribusi normal multivariat.
Tabel 7. Hasil Uji Shapiro Wilk W* P- value c α,n,p 0,767 8,785x10 -14 0,051
Uji  Box ’ s  M  digunakan  untuk  menguji  apakah  matriks varians  kovarians  homogen.  Hipotesis  yang  digunakan  dalam uji Box ’ s M adalah sebagai berikut :
Hipotesis : H 0 : 1 2 3 4 5    = = 0     
H 1 : minimal ada satu i j    dimana i j  dan i , j =1,2,3,4,5 Hasil  uji  Box ’ s  M  akan  ditampilkan  dalam  Tabel  8  sebagai berikut:
Tabel 8. Hasil Uji Homogenitas Matriks Varians Kovarians C Derajat bebas P- value 2 0,05(60)  294,160 60 0,000 79,082
Keputusan yang didapatkan dengan taraf signifikan sebesar 0,005  adalah  H 0 ditolak  karena  C  >  79,082.  Artinya  data tentang kriteria pembentukan Kampung KB di Kota Surabaya tidak memenuhi asumsi homogenitas matiks varians kovarians.
Analisis One Way MANOVA ini menggunakan statistik uji Pillai ’ s  Trace karena  merupakan  statistik  uji  yang  paling cocok digunakan jika asumsi distribusi normal multivariat dan homogenitas  matriks  varian  kovarians  tidak  terpenuhi. Langkah  selanjutnya  yaitu  melakukan One  Way MANOVA dengan hipotesis sebagai berikut.
Hipotesis :
H 0 : 1 2 3 4 5   = = 0 =      H 1 : minimal ada satu i  0  dimana i =1,2,3,4,5
Tabel 9. Hasil MANOVA Statistik Uji Nilai F Derajat Bebas Hipotesis Derajat Bebas Eror P- Value Pillai ’ s Trace 2,173 32,575 20,00 548,00 0,00
Keputusan yang didapatkan berdasarkan Tabel  9 dengan taraf signifikan  0,05  adalah  H0  ditolak  karena  F  >  1,589.  Artinya terdapat perbedaan antar kelompok yang  terbentuk berdasarkan lima variabel atau kriteria yang digunakan.

## E. Karakteristik Setiap Kelompok
Berikut  adalah  perbandingan  rata-rata  tiap  variabel dependen  untuk  mengetahui  karakteristik  masing-masing kelompok.
Tabel 10. Rata-Rata Setiap Variabel Pada Masing-Masing Kelompok Variabel Kel. 1 Kel. 2 Kel. 3 Kel. 4 Kel. 5 X 1 3,627 8,259 6,978 5,207 3,095 X 2 24,161 14,054 53,835 19,941 10,250 X 3 26,198 71,824 19,625 11,507 15,397 X 4 58,822 72,165 50,529 77,221 39,381 X 5 20,812 21,125 9,268 11,543 11,849
Keterangan :
Bold : kriteria pembentukan Kampung KB yang kurang baik
a. Kelompok pertama
Kelompok  pertama  memiliki  kondisi  ekonomi  dan  capaian kriteria  utama  pembentukan  Kampung  KB  yang  cukup  baik. Hal  tersebut  ditunjukkan  oleh  rata-rata  persentase  keluarga sejahtera  dan  rata-rata  persentase  keluarga  sejahtera  tahap  I yang cukup rendah. Kelompok pertama juga memiliki capaian kriteria  khusus  pembentukan  Kampung  KB  yaitu  capaian program  KB  yang  cukup  baik.  Hal  tersebut  ditunjukkan  oleh rata-rata  persentase  bukan  peserta  KB  aktif  dan  rata-rata persentase  peserta  yang  tidak  menggunakan  MKJP  cukup rendah.  Namun,  Tabel  10  menunjukkan  bahwa  rata-rata persentase peserta yang tidak menggunakan MKJP yang lebih dari  50,000  persen  yaitu  sebesar  58,822  persen.  Pemerintah khususnya  BKKBN  sebaiknya  lebih  meningkatkan  kembali program  KIE  (Komunikasi,  Informasi,  dan  Edukasi)  MKJP serta  meningkatkan  kegiatan  penyuluhan  KB  di  balai penyuluhan  masing-masing  wilayah  khusunya  kelurahan  yang ada di kelompok pertama.
b. Kelompok kedua
Kelompok  kedua  memiliki  kondisi  ekonomi  dan  capaian kriteria utama yang kurang baik. Hal tersebut ditunjukkan oleh rata-rata  persentase  keluarga  pra  sejahtera  dan  rata-rata persentase  kepala  keluarga  yang  tidak  bekerja  yang  paling tinggi  diantara  kelompok  lainnya.  Pemerintah  khususnya BKKBN sebaiknya lebih meningkatkan dan mengimplementasi  program  Keluarga  Harapan.  Program Keluarga  Harapan  merupakan  program  perlindungan  sosial yang  memberikan  bantuan  uang  tunai  kepada  Rumah  Tangga Sangat  Miskin  (RTSM)  dengan  syarat  dapat  memenuhi kewajiban  terkait  pendidikan  dan  kesehatan  Kelompok  kedua juga  memiliki  capaian  kriteria  khusus  Kampung  KB  yaitu capaian  program  KB  yang  rendah.  Hal  tersebut  ditunjukkan oleh rata-rata persentase bukan peserta KB yang paling tinggi diantara  kelompok  yang  lainnya.  Pemerintah  khususnya BKKBN  sebaiknya  meningkatkan  kembali  program  KIP konseling,  pelayanan  KB  dan  kesehatan  reproduksi  di kelurahan yang ada di kelompok kedua. Meskipun bukan yang paling  tinggi,  namun  kelompok  kedua  juga  memiliki  rata-rata persentase  peserta  yang  tidak  menggunakan  MKJP  cukup tinggi,  artinya  masih  banyak  PUS  yang  belum  memiliki kesadaran  akan  pentingnya  MKJP.  BKKBN  juga  seharusnya meningkatkan  program  KIE  MKJP  di  kelurahan-kelurahan yang ada di kelompok kedua.
c. Kelompok ketiga
Kelompok ketiga memiliki capaian kriteria utama Kampung KB  yang  kurang baik. Hal  tersebut ditunjukkan oleh rata-rata persentase  keluarga  pra  sejahtera  yang  cukup  tinggi  dan  rata- rata  persentase  keluarga  sejahtera  tahap  I  yang  paling  tinggi. Artinya  kelurahan-kelurahan  yang  masuk  kelompok  ketiga masih memiliki banyak keluarga miskin. Pemerintah sebaiknya lebih  meningkatkan  sosialisasi  dan  mengimplementasikan program  Keluarga  Harapan  serta  melakukan  perlindungan orang  miskin  dan  anak  terlantar.  Kelompok  ketiga  juga memiliki  capaian  program  KB  yang  cukup  baik.  Hal  tersebut dapat  ditunjukkan oleh rata-rata  persentase bukan peserta KB aktif dan rata-rata persentase peserta yang tidak menggunakan MKJP  yang  rendah.  Namun,  Tabel  4.8  menunjukkan  bahwa rata-rata  persentase  peserta  yang  tidak  menggunakan  MKJP
yang  sekitar  50,000  persen  yaitu  sebesar  50,529  persen. Pemerintah  khususnya  BKKBN  lebih  meningkatkan  kembali program  KIE  (Komunikasi,  Informasi,  dan  Edukasi)  MKJP serta  meningkatkan  kegiatan  penyuluhan  KB  di  balai penyuluhan  masing-masing  wilayah  khusunya  kelurahan  yang ada di kelompok ketiga.
d. Kelompok keempat
Kelompok  keempat  memiliki  capaian  kriteria  utama Kampung KB yang cukup baik. Hal tersebut ditunjukkan oleh rata-rata persentase keluarga pra sejahtera, rata-rata persentase keluarga  sejahtera  tahap  I,  dan  rata-rata  persentase  kepala keluarga yang tidak bekerja cukup rendah. Artinya kelurahan- kelurahan  yang  ada  di  kelompok  keempat  memiliki  keluarga miskin  yang  tidak  banyak.  Kelompok  keempat  juga  memiliki rata-rata  persentase  bukan  peserta  KB  aktif  yang  paling rendah.  Artinya  PUS  di  kelurahan  yang  berada  di  kelompok keempat  memiliki  kesadaran  ber-KB  yang  tinggi.  Namun, kelompok  keempat  juga  memiliki  rata-rata  persentase  peserta yang  tidak  menggunakan  MKJP  yang  paling  tinggi  diantara kelompok yang lainnya. Artinya PUS di kelurahan yang berada di kelompok keempat lebih banyak  menggunakan kontrasepsi seperti  suntik,  pil,  dan  kondom.  Pemerintah  khususnya BKKBN  lebih  meningkatkan  kembali  program  KIE (Komunikasi, Informasi, dan Edukasi) MKJP serta meningkatkan  kegiatan  penyuluhan  KB  di  balai  penyuluhan masing-masing  wilayah  khusunya  kelurahan  yang  ada  di kelompok keempat.
e. Kelompok kelima Kelompok kelima memiliki capaian kriteria utama Kampung KB  yang  cukup  baik.  Hal  tersebut  ditunjukkan  oleh  rata-rata persentase  keluarga  pra  sejahtera  dan  rata-rata  persentase keluarga  sejahtera  tahap  I  yang  paling  rendah  diantara kelompok lainnya. Artinya kelurahan-kelurahan yang berada di kelompok kelima memiliki keluarga miskin yang sangat sedikit dan  perekonomian  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan kelompok  lainnya.  Kelompok  kelima  juga  memiliki  capaian program  KB  yang  cukup  baik.  Hal  tersebut  ditunjukkan  oleh rata-rata  persentase  bukan  peserta  KB  aktif  yang  cukup rendah.  Artinya  sebagian  besar  PUS  di  kelurahan-kelurahan yang  berada  dikelompok  kelima  memiliki  kesadaran  yang tinggi  akan  pentingnya  ber-KB.  Selain  itu,  kelompok  kelima juga  memiliki  rata-rata  persentase  peserta  yang  tidak menggunakan  MKJP  paling  rendah  dibandingkan  dengan kelompok  lainnya.  Hal  Artinya  sebagian  besar  PUS  di kelurahan-kelurahan yang berada dikelompok kelima menggunakan metode kontrasepsi jangka panjang seperti IUD, implan, MOP, dan MOW.
Pemilihan  kelompok  yang  paling  tidak  baik  dilakukan dengan  membandingkan  banyaknya  variabel  yang  memenuhi kriteria pembentukan Kampung KB di setiap kelompok, yaitu kelompok  yang  memiliki  rata-rata  tertinggi  disetiap  variabel. Tabel 10 menunjukkan bahwa pada kelompok kedua memiliki tiga  variabel  atau  kriteria  pembentukan  Kampung  KB  yang kurang baik. Ketiga variabel tersebut yaitu rata-rata persentase keluarga pra sejahtera, rata-rata persentase bukan peserta KB,
dan  rata-rata  persentase  kepala  keluarga  yang  tidak  bekerja yang  paling  tinggi  diantara  kelompok  lainnya.  BKKBN sebaiknya lebih memperhatikan sepuluh kelurahan yang ada di kelompok  kedua  dalam  pembentukan  Kampung  KB  di  Kota Surabaya.
Pemilihan  kelompok  yang  paling  baik  dilakukan  dengan membandingkan  banyaknya  variabel  yang  memiliki  rata-rata paling  rendah.  Tabel  10  menunjukkan  bahwa  pada  kelompok kelima  memiliki  tiga  variabel  atau  kriteria  pembentukan Kampung KB yang rata-ratanya paling rendah.

## V. KESIMPULAN
Metode  pengelompokkan  terbaik  untuk  mengelompokkan kelurahan di Kota Surabaya berdasarkan kriteria Kampung KB adalah  metode ward ’ s dengan  banyaknya  kelompok  optimum yang  terbentuk  adalah  lima  kelompok.  Masing-masing kelompok  terdiri  dari  48  kelurahan,  10  kelurahan,  20 kelurahan,  38  kelurahan,  dan  29  kelurahan.  Hasil  evaluasi pengelompokkan  dengan  menggunakan One  Way MANOVA adalah  terdapat  perbedaan  antar  kelompok  kelurahan  yang terbentuk berdasarkan kriteria pembentukan Kampung KB.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Hartik, “Kepala  BKKBN :  Laju  Pert umbuhan  Penduduk  4  Juta Per Tahun, Idealnya 2 Juta, ” Kompas.com , 2016. .
[2] BPS  and  BKKBN, “ Survei  Demografi  dan  Kesehatan  Indonesia 2012, ” Jakarta, 2012. [3] BKKBN, “ Kampung  KB,  Upaya  Pemerintah  Membumikan Kembali  Keluarga  Berencana, ” bkkbn.go.id ,  2018.  [Online]. Available: https://www.bkkbn.go.id/detail-post/kampung-kb-upaya- pemerintah-membumikan-kembali-keluarga-berencana.  [Accessed: 20-Jan-1BC].
[4] BKKBN, “ Laporan  Hasil  monitoring  dan  Evaluasi, ” Surabaya, 2016.
[5] Dinas  Pengendalian  Penduduk,  Surabaya,  and  Pemberdayaan Perempuan  dan  Perlindungan  Anak  Kota  Surabaya, “ Launching Kampung KB Kota Surabaya di Kecamatan Semampir, ” 2016. .
[6] R.  Johnson, Statistics  Principle  and  Method ,  6th  ed.  USA:  John Wiley & Sons Inc, 2010.
[7] R. A. Johnson and D. W. Winchern, Applied Multivariat Statistical Analysis , 6th ed. New Jersey: Pearson Education, 2007.
[8] R.  Walpole, Pengantar  Metode  Statistika ,  3rd  ed.  Jakarta:  Bumi Aksara, 1995.
[9] N.  D.  Nachrowi  and  H.  Usman, “ Pendekatan  Populer  dan  Praktris Ekonometrika  untuk  Analisis  Ekonomi  dan  Keuangan, ” Jakarta, 2006.
[10] A.  R.  Orpin  and  V.  E.  Kostylev, “ Toward  a  Statistically  Valid Method  of  Textural  Sea  Floor  Characterization  of  Benthic Habitats, ” Mar. Geol. , pp. 209 – 222, 2006.
[11] M.  J. Bunkers and R. M. James, “ Definition of Climate Region in The  Northern  Plains  Using  an  Objective  Cluster  Modification Technique, ” J. Clim. , pp. 130 – 146, 1996.
[12] J. A. Alva and E. G. Estrada, “ A Generalization of Shapiro-Wilk ’ s Test for Multivariate Normality, ” Commun. Stat. Methods , vol. 38, no. 11, pp. 1870 – 1883, 2009.
[13] A.  Rencher, Methods  of  Multivariate  Analysis ,  2nd  ed.  America:
John Wiley & Sons, 2002.
[14] Anindita, “ Menyisir  Pinggiran  Indonesia  dengan  Kampung  KB, ” 2016.