## PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI PULAU JAWA BERDASARKAN FAKTOR-FAKTOR KEMISKINAN DENGAN PENDEKATAN AVERAGE LINKAGE HIERARCHICAL CLUSTERING
Sri Wahyuni 1 , Yogo Aryo Jatmiko 2
Badan Pusat Statistik e-mail: 1 swahyuni@bps.go.id

## Abstrak
Pulau Jawa masih merupakan pulau dengan persentase penduduk miskin terbesar di Indonesia. Dalam menentukan  kebijakan  penanggulangan  kemiskinan,  perlu  diperhatikan  faktor-faktor  yang mempengaruhi  kemiskinan.Selain  itu,  kemiskinan  di  setiap  wilayah  memiliki  karakteristik  yang berbeda, sehingga perlu adanya pengelompokan wilayah agar kebijakan yang akan dilaksanakan tepat sesuai dengan karakteristik wilayah. Tujuan dari penelitian ini adalah mengelompokkan kabupaten/kota di  Pulau Jawa  berdasarkan  faktor-faktor  kemiskinan tahun  2017  dengan  pendekatan average  linkage hierarchical clustering. Faktor-faktor kemiskinan yang digunakan sebagai dasar pengelompokan adalah tingkat pengangguran terbuka, persentase rumah tangga yang bekerja di pertanian, pengeluaran rumah tangga per kapita, dan rata-rata lama sekolah. Hasil penelitian menunjukkan ada dua kelompok wilayah kabupaten/kota di Pulau Jawa. Kelompok pertama, terdiri dari Kota Jakarta Barat, Kota Jakarta Selatan, Kota Jakarta Timur, Kota Surabaya, Kota Jakarta Pusat, Kota Malang, Kota Bandung, Kota Yogyakarta, Kota  Jakarta  Utara,  Kota  Depok,  Kabupaten  Bantul,  Kota  Salatiga,  Kota  Tangerang  Selatan,  Kota Madiun, Kabupaten Sleman, Kota Bekasi, Kabupaten Sidoarjo, Kota Semarang, Kota Tangerang, Kota Surakarta. Sedangkan sebanyak 99 kabupaten/kota lainnya masuk dalam kelompok kedua. Kelompok pertama  merupakan  kota-kota  besar  di  Indonesia  yang  tingkat  kemiskinannya  rendah,  sedangkan kelompok kedua sebagian besar terdiri dari kabupaten/kota yang dicirikan dengan wilayah perdesaan yang tingkat kemiskinannya tinggi.
Kata kunci : Pulau Jawa, faktor kemiskinan, average linkage hierarchical clustering

## Abstract
Java is still an island with the largest percentage of poor people in Indonesia. In determining poverty reduction policies, it is necessary to consider the factors that influence poverty. Moreover, poverty in each region has different characteristics, so there needs to be regional grouping so that the policies that will be implemented are in accordance with the characteristics of the region. The purpose of this study is to classify regencies in Java based on poverty factors in 2017 with the average linkage hierarchical clustering  approach.  The  poverty  factors  that  are  used  as  a  basis  for  grouping  are  level  of  open unemployment, percentage of agricultural households, household expenditure per  CAPIta, and mean years schooling. The results showed that there were two groups of regencies in Java. The first group, consisti of West Jakarta City, South Jakarta City, East Jakarta City, Surabaya City, Central Jakarta City, Malang City, Bandung City, Yogyakarta City, North Jakarta City, Depok City, Bantul Regency, Salatiga  City,  South  Tangerang  City, Madiun  City,  Sleman  Regency,  Bekasi  City,  Sidoarjo  Regency, Semarang  City,  Tangerang  City,  Surakarta  City.  Whereas  99  other  regencies  were  included  in  the second group. The first group is large cities in Indonesia with a low poverty rate, while the second group consists mostly of districts / cities characterized by rural areas with high poverty levels.
.
Keywords : Java Island, poverty factor, average linkage hierarchical clustering

## PENDAHULUAN

## 1. Latar Belakang
Kemiskinan masih menjadi isu dunia karena  jumlahnya  yang  besar  dan  dampak yang  ditimbulkannya  sangat  buruk  bagi kehidupan masyarakat. Sejak 25 September 2015,  seluruh  masyarakat  dunia  secara resmi  berkomitmen  untuk  melaksanakan Agenda  2030  yang  tersaji  dalam  Tujuan Pembangunan
Berkelanjutan atau Sustainable  Development  Goals  (SDGs) yang  terdiri  dari  17  tujuan  dan  169  target. Dalam SDGs, penanggulangan kemiskinan menjadi tujuan pertama target pembangunan.  Target  yang  ingin  dicapai adalah  mengakhiri  kemiskinan  dalam segala bentuk dimanapun.
Keseriusan  pemerintah  dalam  upaya mencapai  target  penurunan  kemiskinan tercantum  dalam  Rencana  Pembangunan Jangka Menengah (RPJM) 2015-2019 yang menunjukkan  bahwa  salah  satu  visi pembangunan nasional adalah mempercepat  pemerataan  dan  keadilan (Bappenas,  2014).  Menurut  Badan  Pusat Statistik (2018), jumlah penduduk miskin di Indonesia  diperkirakan  sebesar  26,58  juta orang  atau  sekitar  10,12  persen  dari  total penduduk  pada  tahun  2017.  Dari  total  ini sekitar  52  persen  penduduk  miskin  berada di  Pulau  Jawa.  Fenomena  semacam  ini mengindikasikan bahwa strategi pengentasan kemiskinan yang telah
diterapkan  belum  mampu  menciptakan pemerataan  pendapatan  (redistribution  of income), mengatasi ketimpangan- ketimpangan serta mengurangi kemiskinan, terutama di Jawa. Problematika kemiskinan yang  dialami  masyarakat  Jawa  merupakan penghambat bagi upaya peningkatan kesejahteraan penduduk. Hal ini disebabkan oleh  pelbagai  sisi  sosial  budaya  dan ekonomi  yang  melekat  pada  kondisi kemiskinan itu sendiri yang disebut sebagai lingkaran  setan  kemiskinan  (vicious  circle of poverty).
Untuk  merancang  penanggulangan kemiskinan harus memperhatikan beberapa aspek  di  setiap  wilayah.  Aspek-aspek tersebut  mencakup  aspek  sosial,  ekonomi, budaya,  politik  serta  aspek  waktu  dan
ruang.  Faktor-faktor  penyebab  kemiskinan perlu terlebih dahulu diketahui agar strategi penanggulangan kemiskinan sesuai dengan kondisi  masyarakat  di  setiap  wilayah. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan pengelompokan  kabupaten/kota  di  Pulau Jawa  yang  didasari  adanya  faktor-faktor kemiskinan  agar  program  pengentasan kemiskinan  menjadi  lebih  terarah,  efektif dan  tepat  sasaran.  Bararakbah  dan  Arai (2004) menyebutkan metode pengelompokan  yang  baik  adalah  metode yang  mempunyai  nilai  simpangan  baku dalam  kelompok  yang  minimum  dan  nilai simpangan  baku  antar  kelompok  yang maksimum.  Laraswati  (2014)  menemukan bahwa  metode average  linkage dan complete  linkage merupakan  metode  yang lebih baik diantara metode pengelompokan K-Means. Laeli (2014) menemukan bahwa metode average linkage mempunyai kinerja yang  lebih  baik  daripada  metode  Ward. Berdasarkan  hasil  penelitian  tersebut  dan untuk  mencapai  tujuan  penelitian,  maka pengelompokan  kabupaten/kota  dilakukan dengan  metode  analisis  cluster average linkage .

## 2. Tinjauan Pustaka
Definisi  kemiskinan  sesungguhnya luas  maknanya,  karena  faktor  penyebab yang kompleks, indikator maupun permasalahan  lain  yang  ada  didalamnya. Kemiskinan  tidak  hanya  dipandang  dari dimensi ekonomi, namun juga pada dimensi sosial,  kesehatan,  pendidikan dan berbagai dimensi  lainnya.  Menurut  Badan  Pusat Statistik  (BPS),  penduduk  miskin  yaitu penduduk hidup di bawah garis kemiskinan, atau dengan kata lain penduduk yang tidak mampu memenuhi kebutuhan dasar minimum makanan dan non makanan. Garis kemiskinan adalah besarnya nilai pengeluaran (dalam rupiah) untuk memenuhi  kebutuhan  dasar  minimum makanan  dan  non  makanan.  Nilai  garis kemiskinan yang digunakan mengacu pada kebutuhan  minimum  2.100  kilo  kalori  per kapita per hari ditambah dengan kebutuhan minimum  non  makanan  yang  merupakan kebutuhan  dasar  seseorang.    Kebutuhan dasar  tersebut  meliputi  papan,  sandang,
sekolah,  transportasi,  serta  kebutuhan rumahtangga  dan  individu  yang  mendasar lainnya.  Pada  penelitian  ini,  konsep kemiskinan  mengacu  pada  konsep  yang telah dibuat oleh BPS.
Penelitan yang terkait dengan kemiskinan  sudah  banyak  dilakukan. Leasiwal  (2013)  menyebutkan  bahwa kemiskinan  di  Maluku  didominasi  oleh penduduk  yang  tinggal  di  perdesaan. Adapun  variabel  yang  secara  signifikan mempengaruhi kemiskinan yakni daya beli masyarakat, inflasi, rata-rata lama sekolah, angka melek huruf, angka partisipasi kasar, angka  harapan  hidup,  dan  jumlah  sekolah menengah  atas.  Chandra  dan  Nafisah (2017)  dalam  penelitiannya  membagi wilayah  Provinsi  Jawa  Timur  ke  dalam  3 kelompok kabupaten/kota. Kelompok tersebut  dikategorikan ke dalam kelompok tingkat  rendah,  kelompok  tingkat  sedang dan  kelompok  tingkat  tinggi  berdasarkan faktor-faktor  kemiskinan.  Faktor-faktor yang  digunakan  yakni  persentase  angka melek huruf, persentase
tingkat pengangguran  terbuka,  persentase  angka partisipasi  sekolah  usia  16-18  tahun,  dan persentase pendidikan.
Sementara  Bachtiar,  dkk  (2016) melakukan  pengkajian  faktor-faktor  yang mempengaruhi  kemiskinan  anak  Balita  di Provinsi  Sumatera  Barat.  Hasil  kajiannya menyebutkan  beberapa  faktor  yang  akan memberikan peluang anak balita jatuh pada kemiskinan, yaitu pendidikan yang rendah, pekerjaan  ibu  dan  kepala  rumah  tangga, tinggal  di  wilayah  perdesaan,  orang  tua memiliki  balita  lebih  dari  satu  orang. Kemudian Kurniawan (2017) dalam penelitiannya  menyebutkan  bahwa  faktor- faktor penyebab kemiskinan adalah pendidikan dan pendapatan. Zuhdiyati dan Kaluge (2017) meneliti faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan di Indonesia selama lima tahun terakhir  yaitu  2011-2015.  Penelitian  ini menggunakan  pendekatan  kuantitatif  dan regresi data panel, dengan sumber data dari Badan  Pusat  Statistik.  Variabel  yang dimasukkan  dalam  model  meliputi  Indeks Pembangunan Manusia (IPM), pertumbuhan ekonomi dan tingkat
pengangguran terbuka (TPT). Hasil penelitian  mereka  menunjukkan  bahwa yang  berpengaruh  terhadap  kemiskinan  di Indonesia adalah IPM, sedangkan pertumbuhan  ekonomi  dan  TPT  tidak berpengaruh.
Terkait  dengan  penelitian  yang menggunakan analisis cluster , Ningsih dkk (2016) melakukan pengelompokan kabupaten/kota  di  Provinsi  Kalimantan Timur berdasarkan data produksi palawija. Pendekatan  metode  yang  dipakai  adalah complete  linkage dan average  linkage . Hasilnya, terdapat 4 kelompok kabupaten/kota,  yaitu  kelompok  pertama kabupaten/kota  penghasil  palawija  sangat sedikit, kelompok kedua penghasil palawija cukup  banyak,  kelompok  ketiga  penghasil palawija terbanyak, dan kelompok keempat penghasil palawija sangat sedikit.

## METODE PENELITIAN

## 1. Sumber Data
Data      yang      digunakan      dalam penelitian  ini  adalah  data  sekunder  yang bersumber dari Badan Pusat Statistik tahun 2017 yaitu:
𝑋 1 :  Persentase  rumah  tangga  yang  bekerja di pertanian 𝑋 2 : Rata-rata lama sekolah 𝑋 3 : Pengeluaran rumah tangga per kapita 𝑋 4 : Tingkat pengangguran terbuka Software  yang  digunakan  untuk melakukan pengolahan adalah SPSS 22 dan STATA  13.  Software  SPSS  digunakan untuk  melakukan  analisis  faktor  dan analisis cluster ,  sedangkan  STATA  13 digunakan untuk membuat peta.
2. Langkah-Langkah Analisis Data
Dalam  penelitian  ini,  langkah  yang dilakukan dalam menghasilkan pengelompokan  wilayah  adalah  sebagai berikut: 1. Melakukan analisis deskriptif
faktor-faktor kemiskinan 2. Mengelompokkan faktor-faktor kemiskinan.  Dalam  analisis  faktor, terlebih dahulu dilakukan pengujian adanya  korelasi  antar  variabel dengan  uji  Barlett  dan  Kaiser-
Meyer- Olkin (KMO) untuk kelayakan suatu data. 3. Hasil  analisis  faktor  kemudian digunakan  sebagai  input  untuk melakukan pengelompokan kabupaten/kota dengan metode
analisis cluster average linkage .
3. Analisis Cluster Metode Average Linkage
Analisis  merupakan  teknik  analisis multivariate yang digunakan untuk mengelompokkan  data  observasi  atau variabel-variabel ke dalam cluster berdasarkan faktor-faktor yang telah ditentukan.  Tujuan  analisis  cluster  adalah mengelompokkan  obyek  yang  mirip  ke dalam satu cluster yang sama.
Metode  pengelompokan  (clustering) dalam  analisis  cluster  ada  2,  yaitu  metode hierarki  dan  metode  nonhirarki.  Analisis hierarki,  pengklusteran  datanya  dilakukan dengan  cara  mengukur  jarak  kedekatan pada setiap objek yang kemudian disajikan dalam  bentuk  dendogram.  Ada  beberapa macam  analisis  cluster  dengan  metode hierarki,  antara  lain single  linkage , complete  linkage ,  dan average  linkage . Single linkage, pembentukan cluster didasarkan  pada  jarak  terkecil.  Jika  dua obyek  terpisah  oleh  jarak  yang  pendek maka kedua obyek tersebut akan digabung menjadi  satu  cluster.  Complete  linkage, berlawanan dengan single linkage , pengelompokkannya  berdasarkan  jarak terjauh. Metode average linkage menghitung jarak dua  cluster  yang disebut sebagai jarak rata-rata. Keuntungan metode hierarki  antara  lain  mempercepat  proses pengolahan  dan  menghemat  waktu  karena data  input  akan  membentuk  hierarki  atau tingkatan  sehingga  mempermudah  dalam penafsiran.
Dalam metode average linkage , jarak dihitung  pada  masing-masing  cluster dengan persamaan sebagai berikut:
𝑑 (𝑢𝑣)𝑤 = ∑ ∑ 𝑑 𝑖𝑘 𝑘 𝑖 𝑉 (𝑢𝑣) 𝑁 𝑤 ……………….. (1)
Keterangan: 𝑑 𝑖𝑘 :    jarak  objek 𝑖 dalam  cluster  ( 𝑢𝑣 )  dan objek 𝑘 dalam cluster 𝑤 .
𝑉 (𝑢𝑣) : jumlah objek dalam cluster 𝑢𝑣 𝑁 𝑤 : jumlah objek dalam cluster 𝑤

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Analisis deskriptif
Analisis menggunakan 119 kabupaten/kota yang terletak di Pulau Jawa sebagai objek observasi. Rata-rata persentase  rumah  tangga  miskin  di kabupaten/kota sebesar 10,7 persen dengan nilai minimum 1,76 persen dan maksimum 23,56 persen. Pertanian masih menjadi mata pencaharian bagi sebagian rumah tangga di Jawa  dengan  rata-rata  22,88  persen, minimum 0,19 persen dan maksimum 65,58 persen.  Tingkat  pendidikan  kepala  rumah tangga  di  Pulau  Jawa  masih  tergolong rendah. Tabel 1 menunjukkan rata-rata lama sekolah  kepala  rumah  tangga  sekitar  8,03 tahun  atau  setara  dengan  kelas  2  sekolah menengah pertama. Rata-rata lama sekolah minimum  4,12  tahun  atau  setara  dengan kelas 4 SD dan maksimum 11,77 tahun atau setara dengan SMA kelas 2 atau 3. Dilihat dari  pengeluaran  per  kapita,  rata-ratanya 11.053,95 dengan nilai minimum 7.250 dan maksimum  23.098.  Kecilnya  pengeluaran per kapita ini menunjukkan bahwa di Pulau Jawa  masih  banyak  rumah  tangga  yang belum mampu memenuhi kebutuhan hidupnya  secara  layak.  Pengangguran  di Pulau  Jawa  memiliki  rata-rata  5,45  persen dengan  nilai  minimum  0,85  persen  dan maksimum  13  persen.  Semakin  tingginya pengangguran akan berdampak pada berkurangnya pendapatan, sehingga rumah tangga akan sulit untuk hidup secara layak (lihat Tabel 1)

## Persentase Penduduk Miskin di Pulau Jawa
Gambar 1 menunjukkan peta wilayah berdasarkan persentase penduduk miskin di
Pulau Jawa. Warna biru tua tua menunjukkan kabupaten/kota dengan persentase penduduk miskin paling rendah. Warna biru muda
menunjukkan kabupaten/kota dengan persentase
penduduk  miskin  cukup  rendah.  Warna merah  muda  menunjukkan  kabupaten/kota dengan persentase penduduk miskin cukup tinggi  dan  warna  merah  tua  menunjukkan kabupaten/kota
dengan persentase penduduk miskin paling tinggi. Kabupaten/kota  yang  memiliki  persentase penduduk  miskin  tertinggi  (dalam  peta ditunjukkan  dengan  warna  merah  tua) adalah sebagai berikut:
1. Provinsi Jawa Barat: Kabupaten Kuningan,  Kabupaten  Indramayu,  dan Kota Tasikmalaya. 2. Provinsi  Jawa  Tengah:  Kabupaten Grobogan, Kabupaten Demak, Kabupaten Purworejo, Kabupaten Cilacap, Kabupaten Sragen, Kabupaten Klaten, Kabupaten Banyumas, Kabupaten  Banjarnegara,  Kabupaten Pemalang, Kabupaten Rembang, Kabupaten Brebes, Kabupaten Kebumen, Kabupaten Purbalingga, dan Kabupaten Wonosobo. 3. Provinsi Yogyakarta: Kabupaten Bantul, Kabupaten Gunung Kidul, dan Kabupaten Kulon Progo.
4. Provinsi  Jawa  Timur:  Kabupaten Bojonegoro,  Kabupaten  Lamongan,
Kabupaten  Bondowoso,  Kabupaten Ngawi, Kabupaten Pacitan, Kabupaten Pamekasan,
Kabupaten
Tuban,
Kabupaten  Sumenep,    Kabupaten Probolinggo,  Kabupaten  Bangkalan, dan Kabupaten Sampang.
Persentase Penduduk yang Bekerja di Pertanian

## Tabel 1. Deskripsi Faktor-Faktor Kemiskinan di Pulau Jawa, 2017
Variabel Observasi Rata-Rata Standar Deviasi  Minimum  Maksimum Persentase rumah tangga miskin 119 10,70 4,64 1,76 23,56 Persentase rumah tangga yang bekerja di pertanian 119 22,88 17,03 0,19 65,58 Rata-rata lama sekolah 119 8,03 1,65 4,12 11,77 Pengeluaran rumah tangga per kapita (Rp) 119 11.053,95 2.780,70 7.250 23.098 Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) 119 5,45 2,53 0,85 13,00
Sumber: Badan Pusat Statistik, 2017
Gambar  1.  Peta  Wilayah  Kabupaten/Kota  di  Pulau  Jawa  Berdasarkan  Persentase  Penduduk Miskin, 2017
Penduduk  yang  bekerja  di  sektor pertanian di Pulau Jawa ditunjukkan dalam peta pada Gambar 2. Semakin tua warnanya semakin  tinggi  persentase  penduduk  yang bekerja  di  sektor  pertanian.  Kabupaten dengan  persentase  penduduk  yang  bekerja di sektor pertanian pada kelompok tertinggi adalah sebagai berikut:
1. Provinsi  Jawa  Banten:  Kabupaten Lebak.
2. Provinsi  Jawa  Tengah:  Kabupaten
Wonosobo, Kabupaten Brebes, Kabupaten Wonogiri, Kabupaten Grobogan,  Kabupaten  Temanggung, dan Kabupaten Blora 3. Provinsi Yogyakarta: Kabupaten Gunung Kidul.
4. Provinsi  Jawa  Timur:  Kabupaten
Jember,  Kabupaten  Tuban,  Kabupaten
Malang, Kabupaten Magetan, Kabupaten Lamongan, Kabupaten Nganjuk, Kabupaten Lumajang, Kabupaten  Probolinggo,  Kabupaten Ponorogo, Kabupaten Madiun, Kabupaten Situbondo, Kabupaten Blitar, Kabupaten Bondowoso, Kabupaten  Bojonegoro,  Kabupaten Trenggalek, Kabupaten Ngawi, Kabupaten Bangkalan, Kabupaten Pamekasan, Kabupaten Pacitan, Kabupaten  Sumenep  dan  Kabupaten Sampang. Bahkan di Kabupaten Bangkalan,  Kabupaten  Pamekasan, Kabupaten Pacitan, Kabupaten Sumenep  dan  Kabupaten  Sampang lebih dari separuh penduduknya bekerja  di  sektor  pertanian  (lihat
Gambar 2)

## Rata-Rata Lama Sekolah Penduduk di
Pulau Jawa Rata-rata lama sekolah menggambarkan rata-rata tingkat
pendidikan  yang dicapai oleh penduduk di suatu  wilayah.  Gradasi  warna  yang disajikan  dalam  peta  pada  Gambar  3 menggambarkan  rata-rata  lama  sekolah  di kabupaten/kota, dengan penjelasan semakin gelap  warnanya  semakin  banyak  jumlah tahun rata-rata lama sekolah. Jika dicermati dari peta tersebut, rata-rata lama sekolah di Pulau  Jawa  masih  rendah.  Kabupaten Sampang  memiliki  rata-rata  lama  sekolah terendah (4,12 tahun) dan Kota  Tangerang Selatan  memiliki  rata-rata  lama  sekolah
Gambar  2.  Peta  Wilayah  Kabupaten/Kota  di  Pulau  Jawa  Berdasarkan  Persentase  Penduduk yang Bekerja di Pertanian, 2017
Gambar 3. Peta Wilayah Kabupaten/Kota di Pulau Jawa Berdasarkan Rata-Rata Lama Sekolah, 2017
tertinggi  (11,77  tahun).  Kabupaten/Kota dengan  warna  tua  yang  artinya  memiliki rata-rata lama sekolah lebih tinggi dibanding  kabupaten/kota  lainnya,  adalah sebagai berikut:
1. Provinsi Banten: Kota Tangerang, Kota Cilegon, dan Kota Tangerang Selatan.
2. Provinsi  DKI  Jakarta:  Kota  Jakarta Barat, Kota Jakarta Utara, Kota Jakarta Selatan, dan Kota Jakarta Timur.
3. Provinsi  Jawa  Barat:  Kota  Sukabumi, Kota  Cirebon,  Kota  Bogor,  Kota Bandung,  Kota  Depok,  Kota  Bekasi, dan Kota Cimahi.
4. Provinsi  Jawa  Tengah:  Kota  Salatiga, Kota  Magelang,  Kota  Surakarta,  Kota Semarang,
5. Provinsi Yogyakarta: Kabupaten Bantul dan Kabupaten Sleman
6. Provinsi  Jawa  Timur:  Kota  Pasuruan, Kota  Blitar,  Kota  Kediri,  Kota Mojokerto,  Kota  Malang,  Kabupaten Sidoarjo, dan Kota Surabaya.

## Pengeluaran rumah tangga per kapita
Pengeluaran rumah tangga per kapita menggambarkan rata-rata pengeluaran setiap penduduk di suatu wilayah. Semakin besar  pengeluaran  per  kapita  diartikan semakin tinggi tingkat kesejahteraan
penduduk.  Di  Pulau  Jawa,  rata-rata pengeluran per kapita penduduknya sebesar 11.054  rupiah,  artinya  setiap  penduduk memenuhi  kebutuhannya  baik  makanan maupun  non  makanan  sebesar  11.054 rupiah  per  bulan.  Pengeluaran  per  kapita terndah  di  Kabupaten  Tasikmalaya  (7.250 rupiah), dan yang tertinggi di Kota Jakarta Selatan  (23.098  rupiah).  Kabupaten/kota dengan pengeluaran per kapita lebih tinggi dari  kabupaten/kota  lainnya  ditunjukkan dalam  gambar  peta  yang  berwarna  paling tua. Kabupaten/kota tersebut adalah sebagai berikut:
1. Provinsi  Banten:  Kota  Cilegon,  Kota Serang,  Kota  Tangerang,  dan  Kota Tangerang Selatan.
2. Provinsi  DKI  Jakarta:  Kota  Jakarta Pusat,  Kota  Jakarta  Timur,  Kota Jakarta Utara, Kota Jakarta Barat,  dan Kota Jakarta Selatan.
3. Provinsi Jawa Barat: Kota Depok, Kota Bekasi, dan Kota Bandung.
4. Provinsi  Jawa  Tengah:  Kabupaten Boyolali,  Kota  Tegal,  Kota  Surakarta, Kota Semarang, dan Kota Salatiga.
5. Provinsi Yogyakarta: Kabupaten
Bantul,  Kabupaten  Sleman,  dan  Kota Yogyakarta.
Gambar 4. Peta Wilayah Kabupaten/Kota di Pulau Jawa Berdasarkan Pengeluaran per Kapita, 2017
Gambar 5. Peta Wilayah Kabupaten/Kota di Pulau Jawa Berdasarkan Tingkat Pengangguran Terbuka, 2017
6. Provinsi  Jawa  Timur:  Kota  Batu,
Kabupaten Mojokerto, Kabupaten Gresik, Kota Pasuruan, Kota
Mojokerto,  Kota  Blitar,  Kabupaten Sidoarjo,  Kota  Madiun,  Kota  Malang, dan Kota Surabaya.

## Tingkat Pengangguran Terbuka
Menurut  BPS,  pengangguran  adalah persentase  jumlah  pengangguran  terhadap jumlah angkatan kerja. Gambar 5 menggambarkan  peta  wilayah  berdasarkan tingkat  pengangguran  terbuka.  Gradasi warna  menjelaskan  bahwa  semakin  tua warna  suatu  wilayah  maka  semakin  tinggi tingkat  pengangguran  terbuka  di  wilayah tersebut. Kabupaten dengan tingkat pengangguran terendah di
Pacitan,
sedangkan  yang  tertinggi  di  Kabupaten Serang.  Beberapa  kabupaten/kota  yang memilki  tingkat  pengangguran  terbuka lebih  tinggi  dibanding  kabupaten/kota lainnya  digambarkan  dalam  peta  dengan warna  yang  paling  tua.  Kabupaten/kota tersebut adalah:
1. Provinsi Banten: Kabupaten
Pandeglang,  Kota  Serang,  Kabupaten Lebak,  Kabupaten  Tangerang,  Kota Cilegon, dan Kabupaten Serang.
2. Provinsi  DKI  Jakarta:  Kota  Jakarta Pusat dan Kota Jakarta Utara.
3. Provinsi Jawa Barat: Kabupaten Sukabumi,
Kabupaten Garut, Kabupaten Kuningan, Kota Sukabumi, Kota Cimahi, Kota Bandung,
Kabupaten Indramayu, Kabupaten
Subang,  Kabupaten  Purwakarta,  Kota

## Tabel 2. Hasil Uji KMO dan Bartlett
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .645 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 323.367 df 6 Sig. .000 Tabel 3. Total Variance Explained Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total  % of Variance  Cumulative % 1 2.725 68.135 68.135 2.725 68.135 68.135 2 .923 23.086 91.221 3 .256 6.399 97.620 4 .095 2.380 100.000
Gambar 6. Scree Plot
Cirebon,  Kota  Bekasi,  Kabupaten Bandung  Barat,  Kabupaten  Bogor, Kabupaten  Karawang,  Kota  Bogor,
Kabupaten Cirebon, Kabupaten
Cianjur, Kabupaten Bekasi,
4. Provinsi  Jawa  Tengah:  Kabupaten Tegal,  Kabupaten  Brebes,  dan  Kota Tegal.
5. Provinsi Jawa Timur: Kota Malang.

## 2. Analisis Faktor
Sebelum  melakukan  pengelompokan terlebih  dahulu  dilakukan  uji  KMO  dan Bartlett  untuk  menguji  apakah  terdapat korelasi  yang  signifikan  antar  variabel. Variabel yang memiliki korelasi yang tinggi akan di reduksi.
Dari  hasil  pengujian  KMO  dan Bartlett,  diperoleh  p-value  sebesar  0,000 sehingga tolak H0, artinya terdapat korelasi antar  variabel.  Selanjutnya,  dilakukan  uji KMO  untuk  mengetahui  kecukupan  data untuk  analisis  faktor.  Hasil  uji  KMO menunjukkan besarnya KMO sebesar 0,645 sehingga  nilai  KMO  >  0,5  yang  artinya analisis faktor cukup baik untuk dilakukan (Sharma, 1996). Tujuan dari analisis faktor ini  untuk  menyederhanakan  kumpulan  4 variabel  yang  digunakan  sebagai  faktor- faktor kemiskinan (Tabel 2).
Jumlah  faktor  yang  akan  dibentuk ditentukan  dengan  beberapa  kriteria  agar diperoleh faktor-faktor yang sesuai. Kriteria pertama  yang  digunakan  sebagai  penentu jumlah  faktor  adalah  eigen  value.  Faktor yang  memiliki  eigen  value  lebih  dari  1 adalah  faktor  1,  tetapi  karena  persentase cumulative  eigen  value  yang  mencapai lebih  dari  90  persen  di  faktor  2,  maka
jumlah  faktor  yang  digunakan  adalah  dua (Tabel 3).
Penentuan  jumlah  faktor  juga  bisa menggunakan  scree  plot.  Scree  plot merupakan  nilai  plot  eigen  value  terhadap jumlah  faktor  yang  diekstraksi.  Titik  pada tempat dimana scree mulai terjadi menunjukkan  banyaknya  faktor  yang sesuai, dimana scree terlihat mulai mendatar.  Berdasarkan  scree  plot  pada
Gambar  6  dapat  disimpulkan  bahwa  garis mulai mendatar di titik 3 sehingga hanya 2 faktor yang akan digunakan untuk membentuk cluster. Hasil ini sejalan dengan pembentukan  faktor  menggunakan  PCA pada Tabel 3.

## 3. Analisis Cluster
Hasil  dari  analisis  faktor  digunakan sebagai  input  dalam  melakukan  analisis cluster.  Hasil  analisis  cluster  dengan metode average linkage membagi kabupaten/kota  di  Pulau  Jawa  menjadi  2 kelompok. Penentuan kelompok didasarkan pada  Gambar  dendogram  seperti  yang tersaji dalam Gambar 8.
Kelompok  I  merupakan  kelompok kabupaten/kota yang kemiskinannya rendah, terdiri dari:
1. Provinsi  Banten:  Kota  Tangerang  dan Kota Tangerang Selatan.
2. Provinsi  DKI  Jakarta:  Kota  Jakarta Barat,  Kota  Jakarta  Selatan,  Kota Jakarta Timur, Kota Jakarta Pusat, dan Kota Jakarta Utara.
3. Provinsi  Jawa  Barat:  Kota  Bandung, Kota Depok, dan Kota Bekasi.
4. Provinsi Jawa Tengah: Kota Semarang, Kota Salatiga, dan Kota Surakarta.

## Gambar 7. Peta Pengelompokan Wilayah Berdasarkan Faktor-Faktor Kemiskinan
5. Provinsi
Yogyakarta: Kota Yogyakarta,  Kabupaten  Bantul,  dan Kabupaten Sleman. 6. Provinsi  Jawa  Timur:  Kota  Surabaya, Kota  Malang,  Kota  Madiun,  dan Kabupaten Sidoarjo.
Gambar 8. Dendogram using Average Linkage (Between Group)
Rescaled Distance Cluster Combine
Sedangkan  kelompok  2  terdiri  dari kabupaten/kota yang tingkat kemiskinannya lebih tinggi, yaitu sebanyak 99 kabupaten/kota, terdiri dari: 1. Provinsi  Banten:  Kabupaten  Cilegon, Kabupaten Serang, Kabupaten
Tangerang,  Kota  Serang,  Kabupaten Lebak, dan Kabupaten Pandeglang.
2. Provinsi  DKI  Jakarta:  Kabupaten Kepulauan Seribu.
3. Provinsi Jawa Barat: Kabupaten
Bekasi, Kota Bogor, Kabupaten Bandung,  Kota  Cimahi,  Kabupaten Sukabumi,  Kabupaten  Ciamis,  Kota Sukabumi, Kabupaten Bogor, Kabupaten  Purwakarta,  Kota  Cirebon, Kabupaten  Pangandaran,  Kabupaten Karawang, Kabupaten Sumedang, Kabupaten Subang, Kabupaten Tasikmalaya, Kabupaten Garut, Kabupaten Cianjur, Kabupaten Bandung Barat, Kabupaten Majalengka, Kabupaten Cirebon, Kabupaten
Kuningan, Kabupaten Indramayu, dan Kota Tasikmalaya.
4. Provinsi  Jawa  Tengah:  Kota  Banjar, Kota  Pekalongan,  Kabupaten  Kudus, Kabupaten  Semarang,  Kota  Tegal, Kabupaten Jepara, Kabupaten Sukoharjo, Kota Magelang, Kabupaten Tegal,  Kabupaten  Batang,  Kabupaten
Kendal,  Kabupaten  Pati,  Kabupaten Temanggung,  Kabupaten  Boyolali, Kabupaten  Karanganyar,  Kabupaten Magelang,  Kabupaten  Pekalongan, Kabupaten Wonogiri, Kabupaten Blora, Kabupaten Grobogan, Kabupaten Demak, Kabupaten Purworejo, Kabupaten Cilacap, Kabupaten  Sragen,  Kabupaten  Klaten, Kabupaten Banyumas, Kabupaten Banjarnegara,  Kabupaten  Pemalang, Kabupaten Rembang, Kabupaten Purbalingga, Kabupaten Brebes,
Kabupaten  Kebumen,  dan  Kabupaten Wonosobo.
5. Provinsi Yogyakarta: Kabupaten Gunung  Kidul,  dan  Kabupaten  Kulon
Progo.
6. Provinsi Jawa Timur: Kota Batu, Kota
Mojokerto,  Kota  Pasuruan,  Kota Probolinggo,  Kota  Blitar,  Kabupaten
Tulungagung, Kota Kediri, Kabupaten
Banyuwangi,
Kabupaten Blitar, Kabupaten Mojokerto, Kabupaten Pasuruan, Kabupaten Jombang, Kabupaten Magetan, Kabupaten Lumajang, Kabupaten Jember, Kabupaten Malang, Kabupaten Ponorogo, Kabupaten Nganjuk, Kabupaten Kediri, Kabupaten Madiun, Kabupaten Gresik, Kabupaten Trenggalek,  Kabupaten  Situbondo, Kabupaten  Bojonegoro,  Kabupaten
Lamongan,  Kabupaten  Bondowoso,
Kabupaten Ngawi, Kabupaten Pacitan, Kabupaten  Pamekasan,  Kabupaten Tuban,
Kabupaten
Sumenep, Kabupaten  Probolinggo,  Kabupaten
Bangkalan, dan Kabupaten Sampang.
Penyajian  kelompok  kabupaten/kota hasil  clustering  tersaji  dalam  bentuk  peta yang ditunjukkan pada Gambar 7.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  pembahasan  diperoleh kesimpulan  bahwa  dengan  berdasarkan faktor-faktor kemiskinan, kabupaten/kota di Pulau  Jawa  dapat  dibagi  ke  dalam  dua kelompok. Sebanyak 16,8 persen kabupaten/kota di Pulau Jawa masuk dalam kelompok  pertama,  dan  sisanya  sebanyak 83,2  persen  masuk  ke  dalam  kelompok kedua.  Kelompok  pertama  terdiri  dari  20 kabupaten/kota, yaitu:
1. Provinsi  Banten:  Kota  Tangerang  dan Kota Tangerang Selatan.
2. Provinsi  DKI  Jakarta:  Kota  Jakarta Barat,  Kota  Jakarta  Selatan,  Kota Jakarta Timur, Kota Jakarta Pusat, dan Kota Jakarta Utara.
3. Provinsi  Jawa  Barat:  Kota  Bandung, Kota Depok, dan Kota Bekasi.
4. Provinsi Jawa Tengah: Kota Semarang, Kota Salatiga, dan Kota Surakarta.
5. Provinsi Yogyakarta: Kota Yogyakarta,  Kabupaten  Bantul,  dan
Kabupaten Sleman.
6. Provinsi  Jawa  Timur:  Kota  Surabaya, Kota  Malang,  Kota  Madiun,  dan Kabupaten Sidoarjo.
Sedangkan 99 kabupaten/kota lainnya
termasuk dalam kelompok kedua.
Kelompok  I  merupakan  kabupaten/kota yang tingkat kemiskinannya rendah,
sedangkan kelompok II merupakan kabupaten/kota yang tingkat kemiskinannya  tinggi.  Saran,  penelitian berikutnya  dapat  meneliti  lebih  lanjut pengaruh dari masing-masing faktor kemiskinan terhadap tingkat kemiskinan di setiap kelompok.

## DAFTAR PUSTAKA
Bachtiar,  N.,  Rasbi,  M.J.,  dan  Fahmi,  R. (2016). Analisis  Kemiskinan  Anak Balita  pada  Rumah  Tangga  di Provinsi  Sumatera  Barat. Jurnal Kependudukan Indonesia Vol. 11 No.
1 Juni 2016, hal. 29-38.
Barakbah,  A.R.,  dan  Arai,  K.  (2004).
Determining  Constrains  of  Moving Variance  to  Find  Global  Optimum and  Make  Automatic Clustering . Proc.  Industrial  Electronics  Seminar (IES) 2004, pp.409-413, October 12, 2004, Surabaya, Indonesia
Bappenas.  (2014).  Penyusunan  Rencana Pembangunan Jangka Menengah Nasional  2015–2019.  Kementerian Perencanaan Pembangunan Nasional/Badan Perencanaan Pembangunan Nasional. Jakarta. Badan  Pusat  Statistik.  (2017). Data  dan Informasi Kemiskinan Kabupaten/Kota  2017 .  Badan  Pusat Statistik.    Jakarta.  Diakses  pada https://www.bps.go.id/ Chandra,  N.E.,  dan  Nafisah,  Q.  (2017). Analisis  Cluster  Average  Linkage
Berdasarkan Faktor-Faktor
Kemiskinan  di  Provinsi Jawa Timur . Zeta-Math  Journal  Volume  3  No.  2, November 2017. Kurniawan M.DP. (2017). Analisis Faktor- Faktor  Penyebab  Kemiskinan  di Kabupaten  Musi  Banyuasin  (Studi Kasus  di  Kecamatan  Sungai  Lilin) . Jurnal  Ilmu  Ekonomi  Global  Masa Kini Volume 8 No. 01 Juli 2017. Laraswati,  T.F.,  (2014). Perbandingan Kinerja  Metode  Complete  Linkage, Metode Average Linkage, dan Metode K-Means  dalam  Menentukan  Hasil Analisis  Cluster. Skripsi.  Fakultas
Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan Alam. Universitas Negeri Yogayakarta. 2014 Leasiwal, T.C. (2013). Determinan Kemiskinan dan Karakteristik Kemiskinan  di  Provinsi  Maluku .
Jurnal  Ekonomi,  Cita  Ekonomika,
Vol.  VII,  No.  2,  Desember  2013, ISSN: 1978-3612. Ningsih,  S.,  Wahyuningsih,  S.,  dan
Nasution, Y.N. (2016). Perbandingan Kinerja  Metode  Complete  Linkage dan Average Linkage dalam Menentukan  Hasil  Analisis  Cluster . Prosiding Seminar Sains dan
Teknologi FMIPA Unmul, Vol. 1 No.
1 Juli 2016, Samarinda, Indonesia.
Sharma,  S.  (1996).  Applied  Multivariate
Techniques,  New  York:  John  Wiley
& Sons, Inc.
Zuhdiyati,  N.  dan  Kaluge,  D.  (2017). Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kemiskinan di Indonesia Selama Lima Tahun Terakhir  (Studi  Kasus  pada  33 Provinsi) . JIBEKA, Volume 11 No. 2
Februari 2017: 27-31