Pengelompokan Desa di Kabupaten Maluku Barat Daya Berdasarkan Karakteristik Kemiskinan Menggunakan Metode Self Organizing Maps (SOM)
Ferry L. Lumalessil 1 , Berny Pebo Tomasouw 2 , Monalisa E. Rijoly 3
1 Universitas Pattimura, pheylodewyck@gmail.com 2 Universitas Pattumura, bptomasouw@gmail.com 3 Universitas Pattimura, engellinemonalisa@gmail.com
DOI 10.31102/zeta.2020.5.1.16-20

## ABSTRACT
Poverty is one of the fundamental problems that has become the center of attention of the Maluku Provincial government, especially Southwest Maluku Regency. This study aims to provide information to the government about village grouping based on poverty characteristics in Southwest Maluku Regency using the Self Organizing Map network method. In this network, a layer containing neurons will arrange itself based on the input of a certain value in a group known as a cluster. In the grouping process, 3 results were obtained with the best grouping II results because they had the smallest standard deviation ratio value.
.
Keywords: The Characteristics of the Poverty, Self Organizing Map.

## ABSTRAK
Kemiskinan merupakan salah satu persoalan mendasar yang menjadi pusat perhatian pemerintah  Provinsi  Maluku  terkhususnya  Kabupaten  Maluku  Barat  Daya.    Penelitian  ini mempunyai tujuan untuk memberikan informasi kepada pemerintah mengenai pengelompokandesa berdasarkan karakteristik kemiskinan di Kabupaten Maluku Barat Daya dengan mengunakan metode jaringan Self Organizing Map. Pada jaringan ini, suatu lapisan yang  berisi  neuron-neuron  akan  menyusun  dirinya  sendiri  berdasarkan  input  nilai  tertentu dalam  suatu  kelompok  yang  dikenal  dengan  istilah  cluster.  Pada  proses  pengelompokan diperoleh  3  hasil  dengan  hasil  pengelompokan  II  yang  terbaik  karena  memiliki  nilai  rasio simpangan baku terkecil.
Kata Kunci : Karakteristik Kemiskinan,Self Organizing Map.

## 1. PENDAHULUAN
Pada  zaman  yang  modern  ini,  kemiskinan merupakan  salah  satu  persoalan  mendasar  yang menjadi pusat perhatian pemerintahan negara-negara di  dunia,  tidak  terkecuali  Negara  Indonesia[1]. Indonesia  merupakan  Negara  berkembang,  dengan jumlah penduduk terbanyak ke-4 di dunia. Oleh sebab itu,  kemiskinan  di  Indonesia  merupakan  masalah yang  sedang  diperhatikan  oleh  pemerintah,  baik pemerintah pusat maupun  pemerintah daerah dalam konteks  pembangunan  manusia  dan  pembangunan ekonomi[2].
Provinsi  Maluku  secara  nasional  merupakan daerah  termiskin  ke-4  di  Indonesia  sesuai  dengan hasil  rilis  BPS  tahun  2017  dengan  presentase penduduk miskin sebesar 19,26%, dimana Kabupaten Maluku  Barat  Daya  (MBD)  yang  memiliki  17 kecamatan  dengan  118  desa  ini  merupakan  daerah yang  mempunyai  presentase  penduduk  miskin terbesar  di  Provinsi  Maluku  (30,18%).  Jika dibandingkan  dengan  hasil  rilis  BPS  tahun  2016, presentase  penduduk  miskin  Kabupaten  MBD sebesar  31.01%,  maka  dapat  dikatakan  mengalami penurunan  sebesar  0,83%.  Penurunan  ini  dianggap kurang  signifikan  sehingga  diperlukan  adanya pemetaan  karakteristik  kemiskinan,  pemetaan  ini perlu  dilakukan  sebagai  bahan  perencanaan  dan evaluasi sasaran program pemerintah untuk menekan angka kemiskinan[3].
Ada  beberapa  metode  yang  digunakan  dalam pemetaan  atau  pengelompokan  data,  salah  satunya adalah Self Organizing Map (SOM) . SOM merupakan salah  satu  teknik  dalam Neural  Network yang bertujuan  untuk  melakukan  visualisasi  data  dengan cara  mengurangi  dimensi  data  melalui  penggunaan self-organizing  neural  networks sehingga  manusia dapat mengerti high-dimensional data yang dipetakan dalam  bentuk low-dimensional data[4].  Oleh  sebab itu,penulis  ingin  melakukan  penelitian  tentang “Pengelompokan  Desa  di  Kabupaten  Maluku  Barat Daya Berdasarkan Karakteristik Kemiskinan Menggunakan  Metode Self  Organizing  Maps (SOM)”[5].

## 2. METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode Self  Organizing  Maps (SOM)  dengan  data survey  BPS  tahun  2016  yangdiperoleh  dari  Badan Pusat  Statistik  (BPS)  Provinsi  Maluku.  Data  yang digunakan sebagai penentu karakteristik kemiskinan pada  suatu  wilayah  kecamatan  dibagi  menjadi  3 faktor  besar.  Sehingga  dari  ketiga  faktor  tersebut digunakan 10 variabel pada Tabel 1 berdasarkan 118 desa yang berada dalam 17 kecamatan di Kabupaten Maluku Barat Daya (MBD).
Tabel 1. Variabel Penelitian Faktor Geografis dan Akses Luas wilayah menurut Desa pada Kecamatan di Kabupaten MBD (X 1 )
Jarak dari Desa ke Ibukota Kecamatan pada Kecamatan di Kabupaten MBD
(X 2 )
Faktor Sumber Daya Manusia (SDM) dan Sosial Ekonomi Penduduk Laju pertumbuhan penduduk menurut Desa pada Kecamatan di Kabupaten
MBD (X 3 )
Kepadatan penduduk per km 2 menurut Desa pada Kecamatan du Kabupaten MBD (X 4 )
Rasio guru dan sekolah pada Sekolah Dasar (SD) menurut Desa pada Kecamatan di Kabupaten MBD (X 5 )
Rasio guru dan sekolah pada Sekolah Menengah Pertama (SMP) menurut Desa pada Kecamatan di Kabupaten MBD (X 6 )
Rasio guru dan sekolah pada Sekolah Menengah Atas (SMA) menurut Desa pada Kecamatan di Kabupaten MBD (X 7 )
Rasio guru dan sekolah pada Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) menurut Desa pada Kecamatan di Kabupaten MBD (X 8 )
Jumlah tenaga Kesehatan menurut Desa pada Kecamatan di Kabupaten MBD (X 9 ) Faktor Sarana dan Prasarana Jumlah fasilitas kesehatan (Puskesmas dan Posyandu) menurut Desa pada
Kecamatan di Kabupaten MBD (X 10 )
Langkah selanjutnya setelah mendapatkan dan meverivikasi data yang diperoleh adalah standarisasi data, pengelompokan, dan analisis cluster menggunakan Software MATLAB  dan  SPSS. Kemudian, analisa data dengan menggunakan metode SOM ini dilakukan dengan tahapan pada diagram alir Gambar 1[6].

## Gambar 1. Diagram Alir Metode SOM

## 3. HASIL PENELITIAN
Deskripsi  desa  di  Kabupaten  MBD  dapat diketahui berdasarkan ukuran pemusatan dan ukuran penyebarannya.  Ukuran  pemusatan  yang  digunakan adalah  rata-rata,  minimum  ,  dan  maksimum. Sedangkan  ukuran  penyebaran  yang  digunakan adalah variansi seperti yang dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Statistika Deskriptif
Varia bel N Minimu m Max imu m Sum Mea n Std. Devi ation X1 118 1.870 506.4 00 8633.1 50 73.162 29 91.658 976 X2 118 .000 86.00 0 1444.2 60 12.239 49 13.994 700 X3 118 .000 .5900 0 42.450 00 .35974 58 .10171 572 X4 118 .040 559.3 60 3698.0 20 31.339 15 78.235 755 X5 118 .000 22.00 0 663.07 0 5.6192 4 3.0383 04 X6 118 .000 21.00 0 269.00 0 2.2796 6 3.9051 48 X7 118 .000 35.00 0 210.00 0 1.7796 6 5.4665 03 X8 118 .000 20.00 0 58.000  .49153 2.6075 03 X9 118 .000 46.00 0 336.00 0 2.8474 6 6.2765 70 X10 118 .000 13.00 0 204.00 0 1.7288 1 1.4714 43
3.1 Proses Pengelompokan Menggunakan Self Organizing Maps (SOM)
Penggunaan  metode Self  Organizing  Maps (SOM)  untuk  mengelompokkan  118  desa  di kabupaten  MBD  berdasarkan  data  karakteristik kemiskinan dengan parameter yang digunakan dalam jaringan SOM sebagai berikut.
Learning rate ( α ) = 0,6 Radius tetangga ( R ) = 0 Learning rate fase update = 0,01
Pengelompokan  untuk  4  c luster dengan  1000 iterasi.  Formula  untuk  pengelompokan  dengan  4 cluster dibuat  pada software Matlab.  Dalam  proses pengelompokan  terdapat  3  hasil  pengelompokan yang dapat dilihat pada tabel berikut.

## Tabel 3. Hasil Pengelompokkan I
Cluster Anggota Cluster 1 Wonreli, Lebelau, Tutukey, Tounwawan, Kelurahan Tiakur, Tepa Cluster 2 Ilwaki,  Ustutun,  Lekloor,  Oirata  Barat, Oirata  Timur,  Abusur,  Kotalama,  Nomaha,
Jerusu,  Hila,  Nuwewang,  Tomra,  Luhulely, Batumiau,  Kaiwatu,  Klis,  Wulur,  Luang
Timur,  Tela,  Letsiara,  Rumahlewang  Besar, Ahannari, Letwurung Cluster 3 Ilputih,  Karbubu,  Klishatu,  Ilmamau, Naumatang,  Lurang,  Moning,  Tomliapat,
Ilpokil,  Kohoilin,  Ilway,  Arwala,  Pur-Pura,
Solath,  Tutuwaru,  Laitutun,  Wakarleli,  Patti,
Werwaru,  Moain,  Letoda,  Ketty,  Sera, Yamluli,  Lolotwara,  Kuay  Melu,  Kumur, Babar  Timur,  Ilih,  Kehli,  Luang  Barat,  Elo, Romkisar,  Lelang,  Romdara,  Mahaleta, Rotnama, Batu Gajah, Pupliora, Regoha, Yai Tubung,  Pota  Besar,  Pota  Kecil,  Upuhupun,
Wasarili, Herley-Hoka, Rumahlewang Kecil, Nusiata, Emplawas, Tutuwawang, Manuweri, Analutur,  Wakpapapi,  Kokwari,  Kroing, Yatoke, Nakarhamto, Babyotang,
Iblatmuntah,  Lawawang,  Telalora,  Ilbutung,
Nura, Latalola Besar, Latalola Kecil, Marsela, Serili, Bululora, Watuwei, Wiratan, Nurnyaman, Ilmarang, Letmasa, Welora Cluster 4 Arnau, Hiay, Mahuan, Masapun, Telemar, Eray, Nabar, Esulit, Uhak, Batumerah,  Imroing,  Manuwui,  Hertuti, Lewah, Sinairusi

## Tabel 4. Hasil Pengelompokkan II
Cluster Anggota Cluster 1 Wonreli,  Lebelau,  Tutukey,  Tounwawan, Kelurahan Tiakur, Tepa Cluster 2 Ilwaki,  Lekloor,  Oirata  Barat,  Oirata  Timur, Abusur,  Kotalama,  Nomaha,  Jerusu,  Hila,
Nuwewang,  Tomra,  Luhulely,  Batumiau,
Laitutun, Kaiwatu, Klis, Wulur, Luang Timur, Tela, Letsiara, Rumahlewang Besar,
Letwurung, Watuwei Cluster 3
Ilputih,  Ustutun,  Karbubu,  Klishatu,  Telemar, Naumatang,  Moning,  Tomliapat,  Ilpokil, Kohoilin,  Ilway,  Arwala,  Pur-Pura,  Solath, Letoda, Sera, Kumur, Babar Timur, Ilih, Kehli, Luang Barat, Elo, Romkisar, Lelang, Romdara, Mahaleta,  Rotnama,  Batu  Gajah,  Pupliora, Regoha,  Pota  Kecil,  Wasarili,  Herley-Hoka, Rumahlewang  Kecil,  Nusiata,  Emplawas, Analutur,  Ahannari,  Wakpapapi,  Kokwari, Kroing,  Yatoke,  Nakarhamto,  Babyotang, Iblatmuntah,  Lawawang,  Telalora,  Ilbutung, Nura, Latalola Besar, Marsela, Serili, Latalola Kecil, Bululora, Wiratan, Nurnyaman,
Ilmarang, Letmasa
Cluster 4
Arnau,  Hiay,  Mahuan,  Masapun,  Ilmamau, Eray, Nabar, Esulit, Lurang, Uhak, Tutuwaru, Wakarleli,  Patti,  Werwaru,  Moain,  Ketty,
Yamluli,  Lolotwara,  Batumerah,  Kuay  Melu,
Imroing, Manuwui, Yaitubung, Hertuti, Lewah,  Sinairusi,  Pota  Besar,  Upuhupun, Tutuwawang, Manuweri, Welora

## Tabel 5.  Hasil Pengelompokkan III
Cluster Anggota Cluster 1 Lekloor, Oirata Barat, Oirata Timur, Abusur, Kotalama, Wonreli, Lebelau, Tutukey, Kelurahan Tiakur, Tepa Cluster 2 Ilwaki,  Lurang,  Jerusu,  Hila,  Nuwewang, Tomra, Tutuwaru, Luhulely,
Batumiau, Laitutun, Wakarleli, Kaiwatu, Patti, Werwaru, Klis,  Tounwawan,  Moain,  Letoda,  Wulur,
Babar  Timur,  Luang  Timur,  Tela,  Letsiara,
Rumahlewang  Besar,  Ahannari,  Letwurung, Kroing, Watuwei
Cluster 3 Ilputih, Ustutun, Karbubu, Klishatu,
Ilmamau,  Naumatang,  Moning,  Tomliapat, Ilpokil,  Kohoilin,  Ilway,  Arwala,  Nomaha, Pur-Pura,  Solath,  Ketty,  Sera,  Yamluli, Lolotwara,  Kuay  Melu,  Kumur,  Ilih,  Kehli, Luang Barat, Elo, Romkisar, Lelang, Romdara, Mahaleta,  Rotnama,  Batu  Gajah,  Pupliora, Regoha,  Yaitubung,  Pota  Besar,  Pota  Kecil,
Upuhupun, Wasarili, Herley-Hoka, Rumahlewang  Keil,  Nusiata,  Emplawas, Tutuwawang, Manuweri, Analutur,
Wakpapapi,  Kokwari,  Yatoke,  Nakarhamto, Babyotang, Iblatmuntah, Lawawang, Telalora, Ilbutung, Nura, Latalola Besar, Marsela, Serili, Latalola Kecil, Bululora, Wiratan, Nurnyaman, IlmarangLetmasa Welora
Cluster 4 Arnau,  Hiay,  Mahuan,  Masapun,  Telemar, Eray,  Nabar,  Esulit,  Uhak,  Batumerah, Imroing, Manuwui, Hertuti, Lewah, Sinairusi
3.2. Pemilihan Pengelompokkan Terbaik
Untuk  mengetahui  pengelompokan  mana  yang
mempunyai kinerja terbaik, maka digunakan kriteria dua nilai simpangan baku,metode terbaik mempunyai nilai  rasio  antar  simpangan  baku  dalam  cluster dengan  simpangan  baku  antar  cluster  yang  terkecil. Semakin  kecil  nilai 𝑆 𝑊 dan  semakin  besar  nilai 𝑆 𝐵 maka  akan  memiliki  kinerja  yang  baik,artinya mempunyai homogenitas atau kesamaan yang tinggi antar anggota dalam satu cluster (Bunkers dkk, 1996).
Rumus rata-rata simpangan baku dalam cluster ( S W ) : 1 n k k W S S n    dimana :
n
= Banyaknya cluster yang terbentuk 𝑆 𝑘 = Simpangan baku cluster ke- k Sedangkan  rumus  simpangan  baku  antar cluster ( S B ) adalah :
  1 1 2      n X X S n k k B
dimana: 𝑋̅ 𝑘 = rataan cluster ke- k X̅
= rataan keseluruhan cluster

## Tabel 6. Pemilihan Hasil Pengelompokkan Terbaik
Clust er Rasio Hasil Pengelompokan Hasil Pengelompo kan Terbaik I II III 4 Cluster 0,55772 472 0,51617 98 0,6763 52 II
Berdasarkan nilai rasio simpangan baku dalam cluster dan  simpangan  baku  antar cluster seperti yangdisajikan dalam Tabel 4.5 menunjukkan bahwa untuk pengelompokkan 118 desa di Kabupaten MBD berdasarkan  karakteristik  kemiskinan  maka  terlihat bahwa  hasil  pengelompokan  II  menunjukkan  hasil yang  lebih  baik  daripada  pengelompokan  I  dan  III karena  memiliki  rasio  yang  lebih  kecil  yaitu 0,5161798 dibandingkan dengan nilai rasio pengelompokan I dan III yang masing-masing adalah 0,55772472 dan 0,676352.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  pengelompokan  terbaik  adalah  sebagai berikut.
Tabel 6. Kesimpulan
Cluster Anggota Cluster 1 Wonreli,  Lebelau,  Tutukey,  Tounwawan, Kelurahan Tiakur, Tepa Cluster 2
Ilwaki,  Lekloor,  Oirata  Barat,  Oirata  Timur, Abusur,  Kotalama,  Nomaha,  Jerusu,  Hila,
Nuwewang,  Tomra,  Luhulely,  Batumiau, Laitutun, Kaiwatu, Klis, Wulur, Luang Timur, Tela, Letsiara, Rumahlewang Besar,
Letwurung, Watuwei Cluster 3
Ilputih,  Ustutun,  Karbubu,  Klishatu,  Telemar, Naumatang,  Moning,  Tomliapat,  Ilpokil, Kohoilin,  Ilway,  Arwala,  Pur-Pura,  Solath, Letoda, Sera, Kumur, Babar Timur, Ilih, Kehli, Luang Barat, Elo, Romkisar, Lelang, Romdara, Mahaleta,  Rotnama,  Batu  Gajah,  Pupliora, Regoha,  Pota  Kecil,  Wasarili,  Herley-Hoka, Rumahlewang  Kecil,  Nusiata,  Emplawas, Analutur,  Ahannari,  Wakpapapi,  Kokwari, Kroing,  Yatoke,  Nakarhamto,  Babyotang, Iblatmuntah,  Lawawang,  Telalora,  Ilbutung, Nura, Latalola Besar, Marsela, Serili, Latalola Kecil, Bululora, Wiratan, Nurnyaman,
Ilmarang, Letmasa Cluster 4 Arnau,  Hiay,  Mahuan,  Masapun,  Ilmamau, Eray, Nabar, Esulit, Lurang, Uhak, Tutuwaru,
Wakarleli,  Patti,  Werwaru,  Moain,  Ketty,
Yamluli,  Lolotwara,  Batumerah,  Kuay  Melu,
Imroing, Manuwui, Yaitubung, Hertuti, Lewah,  Sinairusi,  Pota  Besar,  Upuhupun, Tutuwawang, Manuweri, Welora

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F.  Müller,  “Sustainable  Development  Goals (SDGs),” Peripher.  –  Polit.  •  Ökonomie  • Kult. , 2015.
[2] A. G. Brata, “Investasi Sektor Publik Lokal, Pembangunan Manusia, Dan Kemiskinan,” J.
Ekon. Bisnis , 2005. [3] W. Girsang, “Strategi Pengentasan
Kemiskinan  di  Pulau  Kecil  di  Propinsi Maluku,” Agrikultura , 2009.
[4] M.  Dittenbach,  D.  Merkl,  and  A.  Rauber, “Growing hierarchical self-organizing map,” in Proceedings  of  the  International  Joint Conference on Neural Networks , 2000.
[5] J. Vesanto and E. Alhoniemi, “Clustering of the  self-organizing  map,” IEEE  Trans. Neural Networks , 2000.
[6] S.  C.  Sheridan  and  C.  C.  Lee,  “The  self- organizing  map  in  synoptic  climatological research,” Prog. Phys. Geogr. , 2011.