## Pemetaan Efek Spasial pada Data Kemiskinan Kota Bengkulu
Spatial Effect Mapping for Poverty Data in Bengkulu City
Harmes 1* , Bambang Juanda 2 , Ernan Rustiadi 3 & Baba Barus 3
1 Program Studi Ilmu Perencanaan Pembangunan Wilayah dan Perdesaan, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680; 2 Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Departemen Ekonomi, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680; 3 Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680; * e-mail:harmesharmes@gmail.com (Diterima: 22 Mei 2017; Disetujui: 25 Juli 2017)

## ABSTRACT
Anti - poverty  programs  and  policies  are  designed  similar  for  all  regions  in  Indonesia, disregarding the local socio-culture and the poverty spatial pattern of the regions. The approach is based  on  central  government’s  program  and  not  based  on  each  region’s  locality.  This  generic programming approach caused the achievement of development goals decline.  The effect of space on poverty can be identified by the presence of spatial autocorrelation, which is the link between the examined variable to itself in a spatial manner or commonly referred to as spatial dependence.The aim of this paper is to investigate the global and local spatial autocorrelation for micro poverty data set in Bengkulu City in order to identify spatial approach for its anti-poverty program. Global Moran Index (MI) tests identifies the overall occurrence of autocorrelation, meanwhile the local spatial test shows which subdistricts has the presence of autocorrelation. Global and local MI are popular tools utilized  to  calculate  the  spatial  effect,    particularly  to  present  spatial  dependencies.  The  relation between urban village linkages obtained an MI value of 0.322. This MI value indicates the presence of spatial autocorrelation for subdistricts located in cluster. In local spatial effect observation using Local Indicator of  Spatial Autocorrelation (LISA), its discovered that there are several subdistricts having autocorrelation, meanwhile the rest are not significant.  Cluster mapping on global MI and LISA shows high-high poverty districts are located in the south of the city, low-high poverty districts in the east, and low-low high-low poverty districts near the city center.
Keyword: mapping cluster, Moran Index, poverty, spatial autocorrelation.

## ABSTRAK
Program  dan  kebijakan  anti  kemiskinan  dirancang  seragam  untuk  seluruh  wilayah  di Indonesia,  mengabaikan  kekhasan  sosio-kultural  dan  pola  geografis  masing-masing  wilayah  yang mempengaruhi  keberadaan  penduduk  miskin.  Pendekatan  ini  lebih  berorientasi  pada  program pemerintah dan tidak berbasis situasi riil yang menjadi lokalitas wilayah. Generalisasi pemrograman seperti ini menyebabkan pencapaian tujuan pembangunan mengalami penurunan, yang terlihat dari semakin lambannya laju penurunan persentase penduduk miskin di Indonesia pada dekade terakhir. Efek  ruang  terhadap  kemiskinan  dapat  diidentifikasi  dengan  adanya  autokorelasi  spasial,  yakni keterkaitan  antara  variabel  yang  diteliti  dan  dirinya  sendiri  secara  spasial  atau  biasa  juga  disebut sebagai  ketergantungan  spasial.  Tulisan  ini  ditujukan  untuk  menginvestigasi  adanya  autokorelasi spasial  global  dan  lokal  pada  data  kemiskinan  Kota  Bengkulu,  dalam  upaya  penanggulangan kemiskinan. Indeks Moran global dan lokal biasa digunakan untuk menghitung adanya efek spasial, khususnya ketergantungan spasial.
Uji spasial global hanya mengidentifikasi adanya autokorelasi spasial, sedangkan uji spasial lokal menunjukkan  wilayah  mana  saja  yang  memiliki  autokorelasi.  Hubungan  antar  wilayah  yang ditunjukkan dengan nilai sebesar 0.322 mengindikasikan adanya autokorelasi yang menggerombol untuk  data  kemiskinan  se-kota  Bengkulu.  Nilai  ini  mengandung  makna  bahwa  kelurahan  yang berdekatan  memiliki  karakteristik  kemiskinan  yang  relatif  sama.  Uji  efek  spasial  lokal  dengan indeks LISA menunjukkan hanya beberapa kelurahan saja yang memiliki autokorelasi, kebanyakan lainnya  tidak  signifikan.  Hasil  pemetaan cluster memperlihatkan  kelurahan  yang  kemiskinannya tinggi dan dikelilingi oleh wilayah dengan kondisi yang sama (tinggi-tinggi) terjadi di arah selatan kota,  wilayah  yang  rendah-rendah  di  pusat  kota,  sedangkan  wilayah  dengan  kemiskinan  rendah- tinggi berlokasi di bagian timur dan yang tinggi-rendah berada di pusat kota.
Kata kunci: autokorelasi spasial, Indeks Moran, kemiskinan, pemetaan cluster .

## PENDAHULUAN
Isu  strategis  pembangunan  di  Indonesia masih didominasi oleh kemiskinan. Badan Pusat Statistik (BPS) melaporkan persentase penduduk nasional di bawah garis kemiskinan telah dapat diturunkan  dari  15.1%  di  tahun  1990  menjadi 10.96%  di  2014.  Namun    periode  Maret  2015, jumlah  penduduk  miskin  mencapai  28.59  juta orang (11.22%) atau bertambah sebesar 0.86 juta orang  dibandingkan  dengan  kondisi  September 2014, secara agregat di perdesaan dan perkotaan terjadi kenaikan sebesar 1.26%.
Pendekatan  pembangunan  dan  upaya penanggulangan kemiskinan selama ini diformulasikan  secara  generik  untuk  seluruh wilayah.  Penetapan  Rumah  Tangga  Sasaran (RTS) upaya penanggulangan kemiskinan belum mempertimbangkan  efek  spasial  kemiskinan. Efek  ini  berupa  ketergantungan  spasial  ( spatial dependency )  dan  keragaman  spasial  ( spatial heterogeinity ).
Kebijakan  penanggulangan  kemiskinan yang  dilandasi  Instruksi  Presiden  No.  15/2010 tentang  Upaya  Percepatan  Penanggulangan Kemiskinan,  didominasi  oleh    inisiatif  dari pemerintah  pusat  yang  bersifat top  down dan teknokratik.  Kebijakan  dengan  injeksi  dari  luar seperti ini menyebabkan kurang berkembangnya inisiatif,  partisipasi  dan  sensitivitas  masyarakat serta  pemerintah  lokal.  Formulasi  program  anti kemiskinan  yang  seragam  juga  membuktikan kurangnya keterlibatan pemerintah dan
masyarakat  lokal  dalam  pemrograman  upaya penanggulangan kemiskinan.
BPS  pada  tahun  2011  merilis  jumlah penduduk  miskin  Kota  Bengkulu  mencapai 17.36%,  dengan  tingkat  kedalaman  kemiskinan 2.97%  yang  melebihi  rata-rata  nasional  yakni 1.52%, sedangkan tingkat keparahan kemiskinan 0.74%  dan  nasional  adalah  0.39%.  Kondisi  ini mencerminkan  tingginya  kemiskinan  di  Kota Bengkulu dibandingkan dengan kondisi nasional.
Saat ini pendataan penduduk miskin yang menjadi sasaran kebijakan, diperoleh dari sensus terhadap  40%  penduduk  Indonesia  dengan tingkat kesejahteraan terendah yang diidentifikasi by  name  by  address oleh  Tim khusus  Badan  Pusat  Statistik  tahun  2011.  Tim Nasional Percepatan Penanggulangan Kemiskinan  (TNP2K)  mengambil  40%  data tersebut  sesuai  urutan  dari  yang  terendah  di setiap  daerah  sebagai  rumah  tangga  sasaran dalam  Kebijakan  Penanggulangan  Kemiskinan. Jumlah  penduduk  miskin  yang  dirilis  BPS hampir sama  dengan 10% penduduk Indonesia dengan tingkat kesejahteraan paling rendah pada Basis  Data  Terpadu  (BDT)  TNP2K.  Salah  satu perbaikan data program penanggulangan kemiskinan untuk perlindungan sosial pemerintah,  swasta  dan  masyarakat,  telah dibangun BDT dengan PSE 2005 yang mencapai 19.1  juta  rumah  tangga,  PPLS  2008  sebanyak 18.5 juta rumah tangga, PPLS 2011 sebanyak 25 juta rumah tangga.
Gambar 1. Tren perkembangan penduduk miskin Kota Bengkulu dan Provinsi Bengkulu dan (BPS, 2015). Tren kemiskinan pada Gambar 1 mengindikasikan  adanya  peningkatan  angka kemiskinan  di  Kota  dan  Provinsi  Bengkulu, meskipun  modifikasi  dengan  perbaikan  pada program  anti  kemiskinan  sudah  dilakukan  oleh pemerintah, namun kenyataannya masih meninggalkan banyak permasalahan baik dalam skala  nasional  maupun  lokal,  secara  statistik nampak  dari  semakin  melambatnya  laju penurunan jumlah penduduk miskin.
Rustiadi et  al. (2009),  Hakim  dan  Zuber (2008), Thaib (2008) dan Syafitri et al . (2008), mengemukakan  bahwa  kajian  pemrograman pembangunan khususnya upaya penanggulangan kemiskinan harus memperhatikan  unsur  spasial  atau  lokasi sehingga kegagalan program dapat
diminimalisasi.  Lipton  (2009)  menunjukkan reformasi agraria merupakan salah satu instrumen  mereduksi  kemiskinan  di  negara berkembang,  khususnya  wilayah  perdesaan. Konsep  agraria  sebagai  sumber  daya  lahan adalah  kontektualisasi  ruang  yang  di  atasnya berlangsung aktivitas manusia, termasuk kejadian kemiskinan.
Kemiskinan  didefinisikan  sebagai  suatu keadaan  dimana  tingkat  pendapatan  seseorang menyebabkan dirinya tidak dapat mengikuti tata nilai  dan  norma-norma  yang  berlaku  di masyarakat  (Rustiadi et  al .,  2009).  Chambers (1977) dalam Nasution (2015) menyebutkan ada lima dimensi ketidakberuntungan yang
berinteraksi  satu  sama  lain  dan  memerangkap orang  miskin,  yaitu:  1)  kemiskinan  itu  sendiri ( poverty ), 2) kelemahan fisik ( physical weakness) 3)  keterasingan  ( isolation )  baik secara geografis maupun sosiologis, 4) kerentanan menghadapi situasi darurat  ( state  of emergency ), 5) ketidakberdayaan ( powerless ). Kenyataan  di  atas  membutuhkan  upaya perluasan pendekatan spasial dalam penyusunan program  anti  kemiskinan  yang  dijalankan pemerintah  maupun  lembaga  non  pemerintah. Kemiskinan  sebagai  isu  pembangunan  lokal secara lokalitas memiliki keterkaitan erat dengan faktor lokasional dimana fenomena ini terjadi.

## METODOLOGI
Permasalahan  kemiskinan  pada  dasarnya bukan  hanya  persoalan  ekonomi  semata,  tetapi bersifat  kompleks  dan  multidimensi.  Konsep dasar kemiskinan yang dikemukan Laderchie et al .  (2003)  meliputi  pendekatan  moneter, kapabilitas  individu,  pengucilan  sosial  dan partisipasi  orang  miskin  menunjuk  adanya kenyataan kemiskinan yang terkait erat persoalan-persoalan  seperti  sosial,  budaya, politik  termasuk  juga  persoalan  fisik  wilayah atau  spasial.  Adanya  keterkaitan  spasial  pada kemiskinan  membutuhkan  pendekatan  baru yang  mengintegrasikan  pengaruh  spasial  dalam fokus  kajian  kemiskinan,  sehingga  solusi pengentasan kemiskinan tidak homogen, namun memperhatikan heterogenitas spasial yang ada.

## Data
Seluruh  data  spasial  dasar  penelitian disiapkan  dengan  tingkat  kedetilan  minimal skala  1:10.000.  Sumber  data  berasal  dari Pemerintah  Kota  Bengkulu,  Badan  Informasi Geospasial (BIG) dan survei lapangan. Variabel kemiskinan  adalah  jumlah  agregat  penduduk miskin  sesuai  publikasi  BPS,  dan  diproksi  dari BDT-TNP2K untuk wilayah Kota Bengkulu.
0,00 100,00 200,00 300,00 400,00 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Kota Bengkulu

## Lokasi Penelitian
Wilayah penelitian meliputi 9 kecamatan dan 67 kelurahan se-kota Bengkulu. Kecamatan Muara  Bangkahulu  terdiri  atas  7  kelurahan,
Kecamatan Sungai Serut 7 kelurahan, Kecamatan Teluk  Segara  13  kelurahan, Kecamatan Ratu Samban 9 kelurahan,
Kecamatan Ratu Agung 8 kelurahan, Kecamatan Gading  Cempaka  11  kelurahan,  Kecamatan Selebar  6  kelurahan  dan  kecamatan  Kampung Melayu sebanyak 6 kelurahan.

## Teknik Analisis
Analisis Spasial Moran ’s I Pola spasial kemiskinan yang menunjukkan distribusi sesuatu kejadian di atas ruang  dianalisis  dengan  indeks  Moran’s  serta divisualisasikan  melalui  Moran  ’s scatter  plot dan  peta cluster data  kemiskinan . Pola  spasial sesuai indeks Moran ’s mengindikasikan adanya ketergantungan  suatu  variabel  dengan  dirinya sendiri  secara  spasial.  Lee  dan  Wong dalam Syafitri et  al .  (2008)  koefisien  Moran’s  I digunakan  untuk  uji  dependensi  spasial  atau autokorelasi  antar  amatan  atau  lokasi.  Formula Moran’s I dirumus:
(3) keterangan : I : Indeks Moran ( Moran  Index ) N
: Banyak lokasi amatan
X i : Jumlah kejadian variabel pada
wilayah i
X j : Jumlah kejadian variabel pada wilayah j x : Re-rata dari jumlah kejadian variabel x
W ij
: Elemen pada bobot matriks antara wilayah i dan j
Koefisien Moran’s I digunakan untuk uji dependensi  spasial  atau  autokorelasi  antar amatan  atau  lokasi.  Hipotesis  yang  digunakan adalah:
H 0 : I = 0 (tidak ada autokorelasi spasial) H 1 : I  0 (ada autokorelasi spasial) Statistik uji yang digunakan adalah sebagai berikut:
) 1 , 0 ( ~ ) I var( I - o N I Z hitung  (4)
Pengambilan  keputusan  tolak  Ho  jika
2 /  Z Z hitung  . Nilai dari indeks I adalah antara -1  dan  1.  Apabila  I  >  I o maka  data  memiliki autokorelasi  positif,  jika  I  <  I o maka  data memiliki autokorelasi negatif.
Vasiliev dalam Arlinghaus et  al .  (1995) menjelaskan ketika indeks Moran  mendekati 1 menunjukkan ada autokorelasi positif yang kuat, sebaliknya  jika  mendekati  –  1  berarti  terdapat autokorelasi yang negatif. Jika nilainya mendekati -1/(n-1) menunjukkan adanya distribusi nilai variabel secara random.
Selanjutnya Moran Scatterplot digunakan untuk  mengidentifikasi  hubungan  antara  nilai pengamatan  yang  terstandarisasi  dan  nilai  rata- rata  tetangga  yang  sudah  terstandarisasi.  Peta tematik cluster kemiskinan mengikuti klasifikasi Zhukov (2010) sebagai berikut:
1. Kuadran I, HH ( High-High ) mengidentifikasi  wilayah  dengan  nilai pengamatan  tinggi  dikelilingi  oleh  wilayah yang mempunyai nilai pengamatan tinggi.
2. Pada kuadran II, LH ( Low-High ) mengidentifikasi  wilayah  dengan  nilai pengamatan rendah dikelilingi oleh wilayah yang mempunyai nilai pengamatan tinggi.
3. Pada kuadran III, LL ( Low-low ) mengidentifikasi  wilayah  dengan  nilai pengamatan rendah dikelilingi oleh wilayah yang mempunyai nilai pengamatan rendah.
4. Pada kuadran IV, HL ( High-Low ) mengidentifikasi  wilayah  dengan  nilai pengamatan  tinggi  dikelilingi  oleh  wilayah yang mempunyai nilai pengamatan rendah.
Teknik  analisis  spasial  membutuhkan pembobot  spasial  yang  umumnya  di  elaborasi dari metode ketetanggaan ( contiquity ) atau jarak ( distance ).
       
    n 1 i 2 i n 1 i n 1 j ij n 1 i n 1 j j i ij ) x (x ) w ( ) x )(x x (x w N I
Pembobot Spasial
Anselin  (2002)  mengusulkan  3  (tiga) pendekatan  untuk  mendefinisikan  matriks pembobot  spasial  ( weight ),  yaitu contiguity , distance ,  dan general .  Efek  spasial  yang menggambarkan  bobot  suatu  wilayah  amatan atas  dasar  ketetanggaan  dengan  wilayah didekatnya  dalam  riset  ini  ditentukan  dengan metode Queen  contiguity .  Pada  prakteknya matriks  W  berdasarkan  persinggungan  batas wilayah  ( contiguity )  cukup  sederhana  dalam penerapannya. Interaksi spasial hanya mempertimbangkan adanya persinggungan batas  wilayah (common  boundary ).  Matrik  W berbentuk  simetrik  dengan  diagonal  utamanya selalu bernilai nol.
Metode queen contiguity melacak adanya persinggungan sisi dan titik vertek wilayah satu dengan lainnya. Antara wilayah pengamatan  ke satu  dan  lainnya,  memiliki  hubungan  spasial kebertetanggaan  ( spatial  relationship ).  Nilai  1 diberikan  jika  daerah- i bertetangga  dengan daerah- j ,  sedangkan  nilai  0  diberikan  jika wilayah- i tidak  berdekatan  dengan  wilayah- j . Keterkaitan spasial yang dibentuk dari kedekatan ( contiguity ) per kelurahan menghasilkan matriks pembobot spasial (W).
Lee dan Wong dalam Syafitri et al . (2008) menyebut matriks ini dengan binary matrix , dan biasa  juga  disebut connectivity  matrix ,  yang dinotasikan  dengan C ,  dan  c ij merupakan  nilai dalam matriks baris ke- i dan kolom ke- j .
Matriks C mempunyai beberapa
karakteristik. Pertama, elemen diagonal matriks C  bernilai  0,  karena  diasumsikan  bahwa  suatu wilayah amatan tidak berdekatan dengan dirinya sendiri.  Kedua,  matriks  C  merupakan  matriks simetrik,  matriks  segitiga  atas  merupakan cermin  dari  matriks  segitiga  bawah.  Ketiga, jumlah  nilai  pada  baris  ke- i merupakan  jumlah tetangga yang dimiliki oleh wilayah ke- i .
Notasi penjumlahan baris:
  Cij C i (1)
keterangan: c i = total nilai baris ke- i c ij = nilai pada baris ke-i kolom ke- j
Binary  matrik,  pada  dasarnya  adalah matrik  kontiguiti,  yang  digunakan  untuk menentukan bobot spasial yang menggambarkan kekuatan  interaksi  antar  titik  amatan.  Pada matrik  kontiguiti,  nilai  1  menunjukkan  daerah yang  bertetanggaan  satu  sama  lain.  Nilai  bobot spasial  (w ij )  sekaligus  menggambarkan  besar pengaruh  tetangga  terhadap  suatu  wilayah amatan (i) dapat dihitung dari rasio antara nilai pada  daerah  tertentu  (i)  dan  total  nilai  daerah tetangganya. Hasilnya merupakan nilai pembobotan (w ij ) untuk setiap kebertetanggaan.
Formulasinya adalah:
w ij = c ij / c i (2)
W ij :  Elemen  pada  bobot  matriks  antara daerah i dan j Local  Indicator  of  Spatial  Autocorrelation (LISA) Local Indicator of Spatial Autocorrelation (LISA) digunakan untuk mengidentifikasi  autokorelasi  spasial  secara parsial atau untuk mendeteksi setiap unit amatan. Lee  dan  Wong  (2001)  menyebutkan  semakin tinggi  nilai  lokal  maka  lokasi  yang  berdekatan memiliki  nilai  yang  hampir  sama  atau membentukk suatu penyebaran yang mengelompok. Formula LISA adalah:
   n i j ij i z w z Ii 1 (5)
Ii adalah  nilai  koefisien  LISA, zi dan zj adalah  data  yang  terstandarisasi  dan wij merupakan  pembobot  antara  lokasi i dan j. Dalam perhitungan untuk penelitian ini j adalah nilai  amatan  wilayah  kelurahan  yang  berlokasi
di  sekitar i (bukan i )  sejumlah n .  Hipotesis  uji terhadap parameter LISA adalah sebagai berikut:
H 0 : I = 0 (tidak ada autokorelasi spasial lokal) H 1 : I  0 (ada autokorelasi spsial lokal)
Uji  LISA  dilakukan  untuk  membuktikan ada  tidaknya  ketergantungan spasial  atau  efek spasial  antar  wilayah  kelurahan  secara  parsial, yang  pada  analisis  Moran’s  global  hanya memberikan  hasil  analisis  untuk  seluruh wilayah. Dalam hal tidak semua wilayah amatan memiliki  efek  spasial,  maka  uji  LISA dibutuhkan  pada  masing-masing  lokasi  yang diteliti. Pada uji dependensi ini juga menggunakan  matrik  pembobotan  spasial. Pemberian  kode pembobot adalah dengan kode biner sebagai berikut :
    0 1 ij W

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebaran  penduduk  miskin  di  Kota Bengkulu  menunjukkan  bahwa  antara  pusat kota, wilayah antara dan pinggiran kota terdapat perbedaan.  Konsentrasi  tertinggi  berlokasi  di pinggiran,  menurun  di  wilayah  antara  dan meningkat kembali di pusat kota.
Tabel 1.  Rerata  penduduk  miskin  berdasarkan
jarak dari pusat kota Jarak dari Pusat Kota (M) Rata-rata Penduduk Miskin (%) 0 – 3082 17.67 3083 - 6165 17.66 6166 - 9248 15.85 9249 - 12331 23.40 12332 - 15414 38.00
Gambar  2  dan  gambar  3  memberikan gambaran  bahwa  pada  wilayah  pinggiran  kota menuju ke arah selatan, jumlah penduduk miskin relatif  tinggi  yakni  di  kecamatan  Kampung Melayu  dan  Selebar  yang  langsung  berbatasan dengan Kabupaten Seluma. Hal ini sama dengan dengan  tabel  1  yang  memperlihatkan  bahwa
berdasarkan  jarak  dari  pusat  kota  jumlah penduduk miskin cenderung semakin besar.
Gambar 2. Peta sebaran penduduk miskin di Kota Bengkulu
Gambar 3. Persentase jumlah penduduk miskin per Kecamatan di Kota Bengkulu ± U 0 5 10 2,5 KM Jalan Utama ! H Pusat kota
" ) Sub pusat kota ! Pusat lingkungan Kemiskinan (Persentase Pddk Miskin) 2% - 9,8% 9,81% - 17,6% 17,61% - 25,4% 25,41% - 33,2% 33,21% - 41% Keterangan ! " ) ! " ) ! ! ! ! ! ! " ) ! ! ! " ) ! ! ! " ) " ) ! H ! " ) 0,00% 5,00% 10,00% 15,00% 20,00% 25,00% 30,00% 6,17% 27,28% 18,67% 14,51% 14,61% 23,08% 17,29% 18,77% 19,20%

## untuk i dan j yang berdekatan
untuk lainnya untuk lainnya
Keterkaitan Spasial ( spatial contiquity )
Hukum pertama Geografi “Tobler” mengatakan: ‘Setiap  hal  memiliki  keterkaitan  dengan hal  lainnya,  namun  yang  lebih  berdekatan memiliki keterkaitan lebih dari lainnya’.
Keterkaitan  wilayah  diukur  dari  adanya singgungan  sisi  wilayah,  banyaknya  wilayah yang  bersinggungan  akan  menentukan  besar kecilnya  bobot  spasial.  Keterkaitan  spasial dengan  teknik queen  contiquity menghasilkan beberapa kelompok wilayah berdasarkan jumlah tetangga ( neighbors ) yang berbeda-beda. Histogram  berikut  menunjukkan  kelurahan dengan  jumlah tetangga terendah ada 1 wilayah yakni  kelurahan  Teluk  Sepang  yang  berada  di sebelah  selatan  Kota  Bengkulu.  Wilayah  ini langsung berbatasan dengan kabupaten tetangga yakni  Seluma  dan  sebagian  besar  penggunaan lahannya  adalah  pertanian  dengan  peruntukan perkebunan  sawit,  ladang,  rawa  dan  lahan kosong.
Gambar 4. Histogram ketetanggaan dengan metode queen contiquity di Kota Bengkulu
Kelurahan  yang  memiliki  pembobot spasial  terbanyak  yakni  9  tetangga  antara  lain adalah Belakang Pondok, Pasar Melintang, Jalan Gedang,  Panorama  yang  berlokasi  di  sekitar pusat  kota  sekaligus  pusat  kegiatan  regional  di Kota  Bengkulu.  Histogram  di  atas  selain menggambarkan  banyaknya  jumlah  tetangga ( neighbors ) dari masing-masing wilayah amatan,  sekaligus  menunjukkan  bobot  spasial per wilayah kelurahan.

## Pola Spasial Kemiskinan
Indeks Moran  sebesar 0,322 menjelaskan autokorelasi  spasial  yang  terjadi  adalah  positif dan  secara  spasial  menggerombol.  Indeks  ini dikenal  juga  sebagai  global  Moran  yang  hanya menunjukkan  bahwa  terdapat  autokorelasi spasial untuk data kemiskinan di Kota Bengkulu, dengan pola spasialnya menggerombol.
Pola  spasial  positif  menerangkan  bahwa Penggerombolan  secara  spasial  seperti  ini terbentuk  dari  wilayah  yang  memiliki  nilai amatan  kemiskinan  relatif  sama  dan  letaknya saling  berdekatan  atau  bertetangga.  Dalam kenyataannya  penggerombolan  tidak  terjadi pada  satu  lokasi,  namun  dapat  menyebar diberbagai  lokasi  dalam  wilayah  amatan. Indikasi  lokalitas  terjadinya  penggerombolan diidentifikasi dengan teknik analisis LISA.

## Local Indicator of Spatial Autocorrelation
Hasil  analisis  data  kemiskinan  dengan formula  LISA  diperoleh  adanya  autokorelasi spasial lokal untuk beberapa wilayah, sedangkan sebagian  lainnya  tidak  signifikan.  Pada  tingkat signifikansi  0.05,  kelurahan  yang  terbukti memiliki jumlah penduduk miskin dari autokorelasi spasial meliputi Kelurahan Anggut
Atas,  Anggut  Bawah,  Anggut  Dalam,  Bajak, Belakang  Pondok, Bentiring,  Bentiring  Permai, Beringin  Raya,  Berkas,  Betungan,  Bumi  Ayu, Cempaka Permai, Dusun Besar, Jitra, Kampung Bali,  Kampung  Kelawi,  Kandang,  Kandang Limun,  Kebun  Dahri,  Kebun  Geran,  Kebun Keling,  Kebun  Ros,  Kebun  Tebeng,    Lingkar Timur,  Muara  Dua,  Padang  Harapan,  Padang Jati,  Padang  Nangka,  Pagar  Dewa,  Panorama, Pasar  Baru,  Pasar  Bengkulu,  Pasar  Melintang,
Pekan Sabtu, Pematang Gubernur,
Pengantungan,  Pintu  Batu,  Pondok  Besi,  Rawa Makmur, Rawa Makmur Permai, Sawah Lebar,
Sawah  Lebar  Baru,  Semarang,  Sidomulyo, Sukamerindu,  Sukarami,  Sumur  Dewa,  Sumur Meleleh, Tanjung Jaya, Tanjung Agung, Tengah Padang, Timur Indah.
Kelurahan  yang  signifikan  pada  level kepercayaan  0.01  meliputi  Kelurahan    Anggut Atas,  Anggut  Bawah,  Anggut  Dalam,  Bajak, Belakang  Pondok, Bentiring,  Bentiring  Permai, Beringin  Raya,  Berkas,  Betungan,  Bumi  Ayu, Cempaka Permai, Dusun Besar, Jembatan Kecil, Jitra, Kampung Bali, Kampung Kelawi.
Gambar 6. Kelurahan yang memiliki autokorelasi spasial lokal pada α =0.05, 0.01 dan 0.001.
Kandang  Mas,  Kebun  Beler,  Kebun  Dahri, Kebun Geran, Kebun Keling, Kebun Ros, Kebun Tebeng,  Lingkar  Barat,  Lingkar Timur, Malabro,  Muara  Dua,  Nusa  Indah,  Padang Harapan,  Padang  Jati,  Padang  Nangka,  Pagar Dewa,  Panorama,  Pasar  Baru,  Pasar  Bengkulu, Pasar  Melintang,  Pekan  Sabtu,  Pematang Gubernur,  Pengantungan,  Penurunan,  Pintu Batu,  Pondok  Besi,  Rawa  Makmur,  Rawa Makmur  Permai,  Sawah  Lebar,  Sawah  Lebar Baru,  Semarang,  Sidomulyo,  Sukamerindu, Sukarami,  Sumber  Jaya,  Sumur  Dewa,  Sumur
Meleleh,  Surabaya,  Tanjung  Jaya,  Tanjung Agung, Tengah Padang, Timur Indah.
Secara locational kelurahan yang kemiskinannya terbukti nyata memiliki autokorelasi spasial menyebar dari pusat kota ke arah  selatan  kota.  Fakta  adanya  heterogenitas karakteristik kemiskinan seperti ini menunjukkan  bahwa  pendekatan  program  anti kemiskinan  mesti  bervariasi  sesuai  dengan kekhasan masing-masing wilayah.

## Moran Scatterplot
Sama  seperti  pada  grafik  garis  regresi, Moran  Scatterplot mengidentifikasi  derajat kecocokan  dan outlier pada  data  kemiskinan  di Kota Bengkulu.

## Gambar 5.  Moran’s I scatter plot penduduk miskin
Pemetaan tematik  hasil analisis Moran’I scatter  plot dipetakan  dalam  empat  kategori wilayah yakni kuadran I, II, III, dan IV. Kuadran I wilayah dengan nilai pengamatannya tinggi di kelilingi  oleh  wilayah  yang  juga  memiliki  nilai pengamatan  tinggi  (HH)  terdiri  atas  kelurahan Kandang  Mas,  Malabro,  Padang  Serai,  Sumber Jaya, Teluk Sepang.
Kuadran II wilayah dengan nilai pengamatan  rendah,  namun  dikelilingi  oleh wilayah  dengan  nilai  pengamatan  tingi  (LH) meliputi  kelurahan  Jalan  Gedang,  Jembatan Kecil,  Kebun  Beler,  Kebun  Kenanga,  Lingkar Barat,  Nusa  Indah,  Penurunan,  Tanah  Patah. Kuadran III yang menunjukkan wilayah dengan nilai  pengamatan  rendah  dan  dikelilingi  oleh wilayah  dengan  nilai  pengamatan  rendah  (LL)
± U 0 5 10 2,5 KM ! Pusat Lingkungan " ) Sub Pusat Kota ! H Pusat Kota Jalan Utama Struktur Ruang KETERANGAN LISA_Sig. ZBPS sig. 0,001 Sig. 0,01
Sig. 0,05
Tidak Signifikan ! " ) ! " ) ! ! ! ! ! ! " ) ! ! ! " ) ! ! ! " ) " ) ! H ! " ) TELUKSEPANG BETUNGAN SUMURDEWA PEKANSABTU SUKARAMI KANDANG PADANGSERAI BENTIRING BUMIAYU SUMBERJAYA MUARA DUA KANDANGMAS SURABAYA SIDOMULYO KANDANGLIMUN PADANGNANGKA JALANGEDANG PAGARDEWA BERINGINRAYA SEMARANG NUSAINDAH SAWAH LEBAR BENTIRINGPERMAI PEMATANGGUBERNUR PANORAMA DUSUNBESAR PADANGHARAPAN TIMURINDAH TANAHPATAH RAWAMAKMUR PENURUNAN LINGKAR BARAT LEMPUING TANJUNG JAYA RAWAMAKMURPERMAI SAWAHLEBAR BARU BAJAK JEMBATANKECIL KEBUNTEBENG SUKAMERINDU PADANGJATI CEMPAKAPERMAI BERKAS JITRA LINGKAR TIMUR KEBUNKENANGA TANJUNGAGUNG PASARBENGKULU ANGGUT BAWAH MALABRO KAMPUNGKELAWI KEBUNBELER TENGAHPADANG KEBUNKELING ANGGUT ATAS KEBUNROOS BELAKANG PONDOK PONDOKBESI KAMPUNGBALI PASARMELINTANG SUMURMELELEH PASARBARU
meliputi Kelurahan Surabaya. Kuadran IV yang menunjukkan wilayah dengan nilai pengamatan tinggi dan dikelilingi oleh wilayah juga dengan nilai  pengamatan  rendah  (HL)    meliputi kelurahan Lempuing.
Cluster wilayah  kemiskinan  berdasarkan kuadran  I,  II,  III  dan  IV  pada  gambar  7, menerangkan  bahwa  suatu  wilayah  miskin cenderung mengikuti kondisi wilayah tetangganya. Sehingga
wilayah yang kemiskinannya  rendah  namun  dikelilingi  oleh wilayah  yang  kemiskinannya  tinggi  harus menjadi pusat perhatian agar jangan terjatuh ke dalam  kondisi  seperti  tetangganya.  Selain  itu kemiskinan yang tinggi harus dilihat
berdasarkan pada wilayah tetangga di sekelilingnya  sehingga  penetapan  lokus  target penanggulangan  kemiskinan  menjadi  semakin mendekati situasi riil yang ada di masing-masing kelurahan.
Gambar 7. Peta kluster wilayah kelurahan yang memiliki keterkaitan kemiskinan secara spasial

## KESIMPULAN DAN REKOMENDASI
Nilai  Indeks  Moran  sebesar  0,322 menjelaskan  bahwa  secara  menyeluruh  terjadi autokorelasi spasial atau terdapat
ketergantungan  spasial  ( spatial  dependency ) pada data kemiskinan Kota Bengkulu.  Pada uji LISA  untuk  masing-masing  wilayah  kelurahan ditemukan  hanya  beberapa  kelurahan  saja  yang memiliki  autokorelasi  spasial  secara  signifikan. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  sebenarnya  tidak semua wilayah kondisi kemiskinannya memiliki ketergantungan dengan wilayah lainnya, namun hanya  terjadi  pada  lokasi-lokasi  yang  nilai amatannya hampir sama atau memiliki kemiripan saja.
Cluster kemiskinan  yang  dipetakan berdasarkan  perbedaan  karakteristik  masing- masing  wilayah,  menggambarkan  bahwa  upaya penanggulangan kemiskinan harus
memperhatikan  adanya  pola  spasial  berupa adanya  ketergantungan  secara  spasial  pada kemiskinan  yang  menyebabkan  terbentuknya cluster gerombol  kemiskinan  yang  diferensiatif antara  satu  wilayah  dan  wilayah  lainnya. Penyeragaman kebijakan tanpa identifikasi efek spasial  seperti  ini  dapat  menyebabkan  dampak kebijakan  yang  saling  menegasikan  antara  satu wilayah dan lainnya, yang secara moderat akan memberikan  dampak  negatif  pada  upaya pencapaian tujuan penanggulangan kemiskinan.
Pemetaan data kemiskinan sebagai kegiatan  yang  mengintegrasikan  dua  jenis  data yakni data spasial dan data atribut (konvensional) dibutuhkan untuk inovasi penelitian  maupun  pengembangan  kebijakan anti  kemiskinan.  Sehubungan  dengan  hal tersebut  pengembangan  basis  data  spasial kemiskinan  yang  memiliki  interoperabilitas sampai pada skala detail merupakan peluang dan tantangan  yang  prospektif  untuk  mendorong lahirnya  kebijakan,  rencana  dan  program penanggulangan kemiskinan  yang  sedang mengalami perlambatan.
± U 0 5 10 2,5 KM ! Pusat Lingkungan " ) Sub Pusat Kota ! H Pusat Kota Jalan Utama Struktur Ruang KETERANGAN LISA_CL_ZB Tidak Signifikan HH LL LH HL ! " ) ! " ) ! ! ! ! ! ! " ) ! ! ! " ) ! ! ! " ) " ) ! H ! " ) TELUKSEPANG BETUNGAN SUMURDEWA PEKANSABTU SUKARAMI KANDANG PADANGSERAI BENTIRING BUMIAYU SUMBERJAYA MUARA DUA KANDANGMAS SURABAYA SIDOMULYO KANDANGLIMUN PADANGNANGKA JALANGEDANG PAGARDEWA BERINGINRAYA SEMARANG NUSAINDAH SAWAH LEBAR BENTIRINGPERMAI PEMATANGGUBERNUR PANORAMA DUSUNBESAR PADANGHARAPAN TIMURINDAH TANAHPATAH RAWAMAKMUR PENURUNAN LINGKAR BARAT LEMPUING TANJUNG JAYA RAWAMAKMURPERMAI SAWAHLEBAR BARU BAJAK JEMBATANKECIL KEBUNTEBENG SUKAMERINDU PADANGJATI CEMPAKAPERMAI BERKAS JITRA LINGKAR TIMUR KEBUNKENANGA TANJUNGAGUNG PASARBENGKULU ANGGUT BAWAH MALABRO KAMPUNGKELAWI KEBUNBELER TENGAHPADANG KEBUNKELING ANGGUT ATAS KEBUNROOS BELAKANG PONDOK PONDOKBESI KAMPUNGBALI PASARMELINTANG SUMURMELELEH PASARBARU

## DAFTAR PUSTAKA
Anselin,  L. (1992). Spatial  Data Analysis  with GIS: An  Introduction  to  Application  in  The  Social Sciences .  California:  University of California Santa Barbara. Firmansyah, et al . (2012). Pemodelan Perkembangan Kawasan  Permukiman  Di  Kota  Surabaya Berbasis  SIG .  Thesis.  Institut  Teknologi Sepuluh Nopember.
Garvin, C.  Q. (2014). Place and Poverty How Does
Sprawl  Affect  Poverty  Rates  in  U.S.  Central Places . Disertation. California State
University. Sacramento.
Hakim,  L.  &  Zuber,  A.  (2008).  Dimensi  Geografis dan  Pengentasan  Kemiskinan  Pedesaan.
Media  Ekonomi ,  Jakarta:  Fakultas  Ekonomi
Universitas Trisakti.
Instruksi  Presiden  Nomor  15  Tahun  2010  tentang
Upaya Percepatan Penanggulangan Kemiskinan.
Juanda,  B.  (2009). Metodologi  Penelitian  Ekonomi dan Bisnis . Bogor: IPB Press. Laderchie, et al. (2003). Does it Matter that we do not Agree  on  the  Definition  of  Poverty?  A Comparison  of  Four  Approaches. Oxford Development Studies, 3 (3). Lee, J. & Wong, D.W.S. (2001). Statistic for Spatial Data. New York: John Wiley & Sons. Lipton,  M.  (2009). Land  Reform  in  Developing Countries:  Property  rights  and  property
wrongs . Oxfordshire: Routledge.
Purnomo,  C.P.,  Sabekti,  W.S.  &  Sari,  D.  P. (2014).
Factors and Spatial Pattern Analysis of  Land Price  Indonesia. FIG  Congress .  Kuala
Lumpur.
Rustiadi, E., Saefulhakim, S., & Panuju, D.R. (2009).
Perencanaan Pengembangan
Wilayah .
Bogor:  Crespent  Press  &  Yayasan  Obor
Indonesia.
Syafitri,  U.D.,  Bagus,  S,  Salamatuttanzil.  (2008).
Pengujian  Autokorelasi  terhadap  Sisaan Model  Spatial  Logistik ,  Makalah  Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan
Matematika. Univeristas Negeri Yogyakarta.
Syafitri,  U.D., Sholeh, A.M., & Suprapti, P. (2008).
Simulasi Radius Jarak Pengaruhnya terhadap Kebaikan  Model  Regresi  Logistik  Spasial. Makalah  Seminar  Nasional  Matematika  dan Pendidikan  Matematika.  Univeristas  Negeri Yogyakarta.
Thaib, Z. (2008). Pemodelan Regresi Logistik Spasial dengan  Pendekatan  Matriks  Contiquity . Skripsi. Institut Pertanian Bogor.
Vasilief,  I.  R.  (1995).  Visualization  of  Spatial Dependence:  An Elementary View of Spatial Autocorrelation. Practical  Hand  Book  of Spatial Statistics , 17-30. Arlinghaus Zhukov, Y. M. (2010). Applied Spatial Statistics in R, Spatial Regression . IQSS, Harvard University.