## ANALISIS STATISTIKA TERHADAP PERUBAHAN STRUKTUR SOSIAL, EKONOMI, DAN PERTANIAN DALAM MENGUBAH PERTUMBUHAN DAN PEMBANGUNAN PROVINSI JAWA TIMUR
Sulistya Umie Ruhmana Sari 1
1 Program Studi Tadris Matematika, Fakultas Ilmu Tarbiyah dan Keguruan, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang Alamat e-mail : sulistyaumiers@uin-mlg@ac.id

## ABSTRAK
Pertumbuhan dan pembangunan Provinsi Jawa Timur diukur melalui perubahan struktur sosial, ekonomi dan pertanian. Penelitian ini menggunakan empat sektor utama dengan total  sebanyak  61  variabel  dengan  menggunakan  data  pada  tahun  2016  hingga  2018. Perubahan  struktur  melibatkan  kondisi  perubahan  kabupaten/kota  di  Jawa  Timur. Beberapa  kabupaten/kota  memiliki  karakteristik  sama  dan  berbeda-beda.  Perubahan struktur  dapat  diketahui  dengan  melakukan  pengelompokan  (cluster)  kabupaten/kota untuk  melihat  potensi  dan  perubahan  berdasarkan  variabel  yang  paling  dominan  yang diperoleh dari analisis faktor. Hasil analisis menunjukkan bahwa telah terjadi penurunan distribusi produk domestik Bruto sektor pertanian dari 42,90% (Th.2014) turun menjadi 15,42%  (Th.  2018).  Penurunan  dipicu  oleh  naiknya  sektor  industri  dari  11,70% (Th.2012)  naik  menjadi  27,11%  (Th.  2018)  dan  naiknya  sektor  perdagangan  dari 20,70%  (Th.2014)  menjadi  30,40%  (Th.2018).  Sektor  pendidikan  merupakan  sektor yang  mendominasi  pada  tahun  2016  dengan  variabilitas  sebesar  37,465%.  Sektor keuangan,  industri  dan  perdagangan  merupakan  sektor  yang  mendominasi  pada  tahun 2017  dengan  variabilitas  sebesar  37,433%  dan  pada  tahun  2018  dengan  variabilitas sebesar 41,661%.
Kata kunci : Perubahan Struktur, Analisis Faktor, Analisis Cluster

## PENDAHULUAN
Perubahan pertumbuhan dan
pembangunan suatu wilayah dapat dilihat  dari  berbagai  sektor,  diantaranya yaitu  sektor  sosial,  sektor  ekonomi  dan sektor  pertanian.  Indeks  pembangunan manusia merupakan salah satu pengukur berhasilnya pertumbuhan dan pembangunan, karena indeks pembangunan manusia merupakan indikator  yang  jauh  lebih  bermanfaat untuk melihat pertumbuhan yang berpusat  pada  apa  yang  dialami  dan dinikmati oleh orang per-orang dan tidak
sekedar hasil dan kumpulan dari besaran ekonomi  serta  dunia  usaha  yang  pada dasarnya  belum  menggambarkan  realita sesungguhnya.
Akan  tetapi  terdapat  aspek  lain  yang menunjang pertumbuhan dan
pembangunan  di  suatu  wilayah.  Aspek tersebuat  seperti  kondisi  ekonomi  yang dapat  diukur  melalui  produk  domestik regional  bruto  atas  dasar  harga  konstan (PDRB ADHK) maupun anggaran pemerintah belanja daerah (APBD) yang ikut  mendongkrak  pertumbuhan  dan pembangunan  suatu  wilayah.  Data  Jawa Timur dalam Angka menunjukkan
adanya  peningkatan  APBD  dari  tahun 2002  hingga  tahun  2012.  Tahun  2002 APBD  Provinsi  Jawa  Timur  sebesar 3,535  Triliun  rupiah  dan  pada  tahun 2003  mencapai  3,976  Triliun  rupiah, jumlah  tersebut  terus  meningkat  hingga tahun  2012  yang  mencapai  12,214 Triliun rupiah.
Salah  satu  provinsi  yang  mengalami perubahan  struktural  berbagai  aspek pembangunan  adalah  provinsi  Jawa Timur.
Kabupaten/kota  di  Jawa  Timur  yang memiliki  keragaman  sumber  daya, potensi dan kondisi sosial ekonomi akan digambarkan dengan menggunakan statistika deskriptif. Penelitian menggunakan  analisis faktor dan cluster analysis pernah dilakukan oleh
Harmanto  [1]  yang  diterapkan  pada pengelompokan  kabupaten/kota  di  Jawa Timur  berdasarkan  indikator  pendidikan dengan  metode cluster  analysis serta penelitian terhadap sektor sosial,
ekonomi  dan  pertanian  juga  pernah dilakukan  oleh  Abdi  [2]  yaitu  analisis statistika mengenai potensi
pengembangan Madura berdasarkan sektor  demografi,  sosial  dan  pertanian sebelum dan setelah berdirinya jembatan
Suramadu . Penelitian sebelumnya
mengenai  analisis  biplot  juga  pernah dilakukan  oleh  Mayasari  [3]  mengenai analisis  biplot  pada  kabupaten/kota  di
Provinsi
Jawa Timur berdasaran variabel-variabel  komponen  penyusun indeks pembangunan manusia.
Analisis  faktor  merupakan  suatu metode  untuk  menganalisis  sejumlah observasi, dipandang dari sisi
interkorelasinya untuk mendapatkan apakah  variasi-variasi  yang  nampak dalam observasi
itu
mungkin berdasarkan atas sejumlah kategori dasar yang  jumlahnya  lebih  sedikit  dari  yang nampak [4]. Maksud dan kegunaan dasar analisis  faktor  ada  dua  yang  pertama yaitu  mengeksplorasi  wilayah-wilayah
variabel guna mengetahui dan menunjukkan  faktor-faktor  yang  diduga melandasi variabel-variabel itu, dan yang kedua  adalah  menguji   hipotesis  tentang relasi-relasi  antar  variabel.  Variabel- variabel  sektor  sosial,  ekonomi  dan pertanian  akan  dikelompokkan  melalui metode analisis faktor untuk mengetahui variabel  yang  paling  dominan  dalam meningkatkan pertumbuhan dan
pembangunan  Provinsi  Jawa  Timur  [5].
Kabupaten/kota  akan  dikelompokkan menggunakan hierarchical  clustering dengan  metode Ward untuk  mengetahui daerah  atau  wilayah  yang  mengalami perubahan  sektor  sosial,  ekonomi  dan pertanian  dalam  kurun  waktu  2016 hingga 2018.

## METODELOGI PENELITIAN Analisis Faktor
Analisis  faktor  digunakan  untuk mereduksi  data  dari  beberapa  variabel diubah  menjadi  beberapa  variabel  baru yang lebih sedikit. Johnson dan Wichern [6] menyebutkan bahwa  melalui analisis faktor, dapat ditentukan variabel- variabel  yang  saling  berkorelasi  dengan kualitas  random  yang  disebut  sebagai faktor.
Variabel    random  X  dengan  variabel komponen sebanyak p ,    yang  memiliki rata-rata  dan  matriks kovarian  ,  maka model  faktor  dari  X  yang  merupakan kombinasi linier  beberapa  variabel saling bebas yang tidak teramati adalah
m F F F ,..., , 2 1 disebut  sebagai common factors dan    ditambahkan  dengan
p    ,..., , 2 1 disebut specific  factor , sehingga  secara  khusus  dapat  ditulis sebagai berikut. (1) dimana Common factor ke-m
Loading factor ke-j dan variabel ke-p
Specific factor ke-p p = 1, 2, ..., p dan m = 1, 2, ..., m Analisis faktor dapat dilakukan jika data telah  memenuhi  asumsi  korelasi  dan kecukupan data.
Analisis Biplot Suatu matriks X nxp dengan rank X nxp ≥ 2,  dapat  diuraikan  menjadi X nxp = G nx2 H ’ 2xp .  Kemudian  untuk  menghitung biplot  dapat  diketahui  dengan  mencari matriks X c yang merupakan matriks data yang  telah  terkoreksi  terhadap  nilai tengahnya yaitu X c = X –( JX )/ n . Pendekatan langsung untuk mendapatkan  biplot  dimulai  dari  nilai Singular  Value  Decomposition yang diperoleh melalui rumus berikut :
X c (nxp) = U nxr L rxr A’ rxp (2)
Jarak  antara  titik-titik  pada  biplot dapat  dihitung  berdasarkan  titik-titik tersebut, dengan rumus sebagai berikut: (3)
dimana  : = √ dan = √ dan [ ] dan [ ]
Setelah  melakukan  analisis,  perlu dilakukan  pengujian Levene  Test untuk meyakinkan  bahwa  memang  terdapat perbedaan antar cluster yang terbentuk.
Analisis Hierarchical Clustering
Menurut  Johnson  dan  Wichern  [6] analisis Cluster merupakan  metode pengelompokan objek-objek pengamatan menjadi beberapa kelompok yang memiliki  kesamaan  karakteristik  dalam satu  kelompok,  sedangkan  objek  pada kelompok yang lain memiliki perbedaan. Metode Hierarchical  Clustering yaitu hasil pengelompokannya disajikan secara hirarkhi atau berjenjang dari n, (n- 1)  sampai  1  kelompok.  Kesamaan karakter  pada  analisis  pengelompokan menggunakan  fungsi  jarak,  dengan kriteria tak negatif ( d ij  0, untuk setiap i dan j ), tak negatif ( d ij = 0, untuk setiap i =
j ),  simetri  ( d ij =  d ji )  dan d ij  d ik + d jk , untuk setiap i, j dan k.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis  Faktor  Sektor  Penduduk, Ekonomi,  Tenaga  Kerja  dan  Industri Tahun 2016 - 2018
Tujuan  dari  analisis  faktor  adalah untuk  mereduksi  sejumlah  variabel menjadi  beberapa  variabel  baru  yang lebih  sedikit  yang  dinamakan  sebagai faktor  dan  variabel-variabel  yang  ada didalam satu faktor memiliki
karakteristik  yang  sama  atau  variabel- variabel  tersebut  saling  berkorelasi.
Korelasi  antar  variabel  dapat  diketahui melalui  nilai  signifikansi pada Bartlett's
Test  of  Sphericity, dimana  asumsi korelasi terpenuhi jika nilai menunjukkan angka < 0,05. Berdasarkan asumsi korelasi telah terpenuhi.
Jika  dibandingkan  dengan  kondisi pada  tahun  2017  terdapat  pergeseran variabel  seperti  jumlah  penduduk  usia belum  produktif  dan  usia  produktif dimana  pada  tahun  2007  variabel  ini masuk  pada  faktor  kedua  namun  pada tahun  2018  variabel  tersebut  masuk kedalam faktor pertama. Variabel- variabel  yang  masuk  kedalam  faktor pertama  pada  tahun  2018  yaitu  APBD, PDRBADHKDAGANG,PDRBADHKU ANG, PEND1564, INDUSTRI, PDRBADHKIND,  PEND014.  Variabel yang  paling  dominan  pada  faktor pertama yaitu APBD, hal ini menunjukkan bahwa beragamnya jumlah APBD  di  setiap  Kabupaten/kota.  Untuk variabel  PPP  dan  IPM  bergesar  dari faktor  ketiga  (tahun  2017)  menjadi faktor  kedua  (tahun  2018),  hal  ini disebabkan oleh variabilitas kedua variabel  tersebut  meningkat.  Namun variabel  TPAK  dan  TPT  tetap  masuk kedalam  faktor  terakhir  atau  faktor  ke tiga,  hal  ini  berarti  partisipasi  angkatan
kerja  serta  tingkat  pengangguran  masih merata  di  setiap  kabupaten/kota.  Akan tetapi  nilai  negatif  menunjukkan  adanya penurunan  partisipasi  angkatan  kerja yang berdampak
pada tingkat pengangguran  terbuka  yang  mengalami kenaikan.

## Analisis  Faktor  Sektor  Kesehatan Tahun 2016 - 2018
Untuk  melakukan  analisis  faktor Kesehatan  tahun  2016  –  2018  terlebih dahulu dilakukan analisis korelasi terhadap beberapa variabel yang
digunakan. Korelasi  antar variabel  dapat diketahui  melalui  nilai  signifikansi pada Bartlett's  Test  of  Sphericity, dimana asumsi  korelasi  terpenuhi  jika  nilai menunjukkan angka < 0,05. Berdasarkan asumsi  korelasi  telah  terpenuhi.  Jika dibandingkan dengan kondisi pada tahun 2017  jumlah  faktor  yang  terbentuk  pada tahun  2018  lebih  sedikit  yaitu  sebanyak tiga  faktor  dan  juga  terjadi  pergeseran posisi  variabel.  Variabel  MEDRSU, MEDPUS  dan  RSU  merupakan  variabel yang  masuk  kedalam  faktor  pertama dengan MEDRSU menjadi variabel yang paling  dominan  pada  faktor  pertama dengan  nilai loading  factor sebesar 0,963.  Faktor  kedua  ditempati  oleh variabel PUSPEM, PUSKEL, POSY dan PUSPUSAT  dengan  PUSPEM  menjadi variabel  yang  paling  dominan  dengan nilai loading  factor sebesar  0,904. Sedangkan variabel AKB, AHH,
KBAKTIF,  AKI  dan  MEDDINKES masuk  kedalam  faktor  keempat.  Jika dilihat  pada  faktor  pertama,  jumlah tenaga  medis  di  rumah  sakit  umum  dan puskesmas  memiliki  keragaman  tinggi. Berikut Gambar 4.26 yang menunjukkan adanya  keragaman  tinggi  pada  faktor pertama  yang  diwakili  oleh  jumlah jumlah  tenaga  medis  di  rumah  sakit umum  dan  puskesmas  di  Provinsi  Jawa Timur pada tahun 2018.

## Analisis  Faktor  Sektor  Pendidikan Tahun 2016 – 2018
Untuk  melakukan  analisis  faktor Pendidikan  tahun  2016  –  2018  terlebih dahulu dilakukan analisis korelasi terhadap beberapa variabel yang digunakan. Korelasi antar variabel  dapat diketahui  melalui  nilai  signifikansi pada
Bartlett's  Test  of  Sphericity, dimana asumsi  korelasi  terpenuhi  jika  nilai menunjukkan angka < 0,05. Berdasarkan asumsi  korelasi  telah  terpenuhi.  Angka putus  sekolah  untuk  ketiga  jenjang pendidikan  SD,  SMP,  dan  SMA  begitu beragam pada tahun 2018, jika dibandingkan dengan kondisi pada tahun 2017,  angka  putus  sekolah  terdapat  di dalam  faktor  ketiga  dan  kelima  namun pada  tahun  2018  berada  di  faktor pertama,  akan  tetapi  nilainya  negatif yang  berarti  telah  terjadi  penurunan angka  putus  sekolah  baik  SD,  SMP, maupun SMA. Faktor pertama merupakan faktor yang memiliki variabilitas tinggi dengan anggota variabel  yaitu  ALSMP,  PUTUSSMA, PUTUSSD, PUTUSSMP, ALSD, AMH, APS712,  APS1315,  APS1618,  ALSMA dengan  ALSMP  menjadi  variabel  yang paling  dominan  pada  faktor  pertama dengan  nilai loading  factor sebesar 0,907. RMGSMP dan RMGSMA masuk kedalam  faktor  ketiga  dan  satu-satunya variabel  yang  masuk  kedalam  faktor  ke empat  yaitu  RMGSD  yang  memiliki tingkat  variabilitas  terendah.  Hal  ini mnegindikasikan bahwa telah meratanya rasio  jumlah  guru  terhadap  murid sekolah  dasar  di  tiap  kabupaten/kota Provinsi Jawa Timur pada tahun  2018.

## Analisis  Faktor  Sektor  Pertanian Tahun 2016
Untuk  melakukan  analisis  faktor Pertanian  tahun  2016  –  2018  terlebih dahulu dilakukan analisis korelasi terhadap beberapa variabel yang digunakan. Korelasi antar variabel  dapat http://jurnal.unimus.ac.id
diketahui  melalui  nilai  signifikansi pada Bartlett's  Test  of  Sphericity, dimana asumsi  korelasi  terpenuhi  jika  nilai menunjukkan angka < 0,05. Berdasarkan asumsi korelasi telah terpenuhi. Terdapat perubahan  pergeseran  variabel  pada tahun  2018  jika  dibandingkan  dengan tahun 2017. Jumlah populasi SAPIPOTONG  dan  jumlah  produksi TEMBAKAU, JAGUNG, KELAPA serta,  KAPUKRANDU  masuk  kedalam faktor  pertama  dengan  SAPIPOTONG sebagai  variabel  yang  paling  dominan yang  memiliki  nilai loading  factor sebesar  0,802.  Variabel  SAPIPOTONG perlu  dikaji  secara  mendalam  karena variabilitas  variabel  ini  paling  tinggi diantara  variabel  yang  lain.  Sedangkan untuk  jumlah  produksi  CENGKEH, UBIKAYU dan jumlah populasi
KAMBING  masuk  kedalam  faktor kedua dengan CENGKEH sebagai variabel  yang  paling  dominan  pada faktor kedua dengan  nilai loading factor sebesar  0,899.  Jika  dilihat  pada  faktor terakhir  (faktor  kelima)  bahwa  jumlah produksi
KACANGTANAH
dan UBIJALAR  masuk  kedalam  faktor  ini dengan  tingkat variabilitas rendah. Kondisi  ini  berbeda  pada  tahun  2017, dimana  faktor  kelima  ditempati  oleh variabel  PADI,  KACANGKEDELAI dan KAPUKRANDU.

## Analisis  Faktor  Variabel  Pilihan Seluruh Sektor
Analisis  Faktor  berdasarkan  variabel pilihan merupakan analisis yang
dilakukan  untuk  melihat  hasil  reduksi yang  melibatkan  keempat  sektor  yang ada  dengan  menggunakan  variabel pilihan  berdasarkan  faktor  pertama  dari seluruh  sektor,  faktor  pertama  dipilih dikarenakan  faktor  ini  memiliki  nilai variabilitas paling tinggi disetiap sektor.
Analisis  Faktor  Variabel  Pilihan Tahun 2016 – 2018
Untuk  melakukan  analisis  faktor variabel  pilihan  tahun  2016  –  2018 terlebih dahulu dilakukan analisis korelasi terhadap beberapa variabel yang digunakan. Korelasi antar variabel  dapat diketahui  melalui  nilai  signifikansi pada Bartlett's  Test  of  Sphericity, dimana asumsi  korelasi  terpenuhi  jika  nilai menunjukkan angka < 0,05. Berdasarkan asumsi  korelasi  telah  terpenuhi.  Pada tahun 2018 hasil analisis faktor menunjukkan  bahwa  faktor  pertama memuat variabel PDRBADHKDAGANG, MEDPUS, APBD, MEDRSU, PDRBADHKUANG, RSU,  PDRBADHKIND,  PEND1564,
INDUSTRI  dan  PEND014.  Variabel yang  paling  dominan  pada  faktor pertama yaitu variabel PDRBADHKDAGANG  dengan  nilai loading factor sebesar 0,970. Pada tahun 2018  kegiatan  perdagangan  di  Jawa Timur  sangat  berkembang  dan  maju namun  masih  didominasi  oleh  wilayah dengan  keadaan  ekonomi  yang  tinggi. Dan  untuk  sektor  pertanian  tetap  berada di  faktor  terakhir  (faktor  keempat  dan kelima).  Hasil  analisis  faktor  variabel pilihan tahun 2018 menunjukkan variabel  yang  memiliki  variabilitas tertinggi  pada  faktor  pertama  yaitu PDRBADHKDAGANG, yang sebelumnya  pada  tahun  2017  posisi  ini ditempati oleh APBD, kondisi beragamnya PDRBADHKDAGANG turut  dipengaruhi  oleh  majunya  sektor perdagangan  di  Provinsi  Jawa  Timur, untuk  itu  perlu  dilihat  secara  rinci keadaan perdagangan di tiap
kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa  Timur tahun 2018.
Gambar 1. PDRB-ADHK Sektor Perdagangan Provinsi Jawa Timur 2018
Gambar  1  menunjukkan  keadaan PDRB-ADHK  sektor  perdagangan  di tiap  kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa Timur  pada  tahun  2018  jika  dilihat secara grafik dengan diagram batang.
Gambar 2. PDRB-ADHK Sektor Perdagangan Tiap Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Timur Tahun 2018
Berdasarkan Gambar 2 terlihat bahwa Kota  Surabaya  menjadi trade  leading sector, karena Kota Surabaya merupakan satu-satu  kota  dengan  penyumbang sektor  perdagangan  tertinggi  di  Provinsi Jawa  Timur,  kontribusi  Kota  Surabaya memiliki  kontribusi  yang  mencapai 29,54%.  Angka  ini  berada  jauh  diatas kabupaten dibawahnya yaitu Kab.Sidoarjo  dengan  kontribusi  yang hanya  mencapai  7,83%.  Tingginya PDRB-DHK  sektor  perdagangan  turut dipicu  oleh  naiknya  jumlah  penduduk usia  15  tahun  keatas  yang  telah  bekerja di  berbagai  sektor  pekerjaan  utama, salah satunya yaitu
di sektor perdagangan yang mengalami
peningkatan jumlah pekerja.

## Analisis Biplot
Setelah  mendapatkan  hasil  analisis faktor  berdasarkan  variabel  pilihan  pada
tahun  2016,  2017  dan  2018,  maka analisis  selanjutnya  yaitu  dilakukan analisis  biplot  untuk  mengetahui  faktor yang terbentuk yang memiliki kedekatan dengan kabupaten/kota.
Gambar 3. Hasil Analisis Biplot Tahun 2016
Berdasarkan  Gambar  3  hasil  dari analisis  biplot  pada  tahun  2016  terdapat daerah  kabupaten/kota  yang  memiliki kedekatan dengan faktor yang terbentuk, namun  posisi  beberapa  variabel  tidak tampak pada gambar diatas, dikarenakan memiliki  nilai  yang  hampir  sama. Sehingga  untuk  lebih  mempertegas kedekatan variabel terhadap tiap kabupaten/kota,  berikut  disajikan  uraian dalam bentuk Tabel 1. Tabel 1. Kedekatan Faktor dengan Kabupaten/Kota Tahun 2016 F aktor Variabel
Kabupaten/
Kota
F
1 APS1315, APS712, APS1618, APKSMP, APMSMP, AMH, PUTUSSD, APMSMA
Kota
Mojokerto F 2 PDRBADHKDAGANG, PDRBADHKUANG, PDRBADHKIND, APBD, INDUSTRI, PEND1564 Kota Surabaya, Kab.Sampang, Kab.Pamekasan , Kab.Pacitan F 3 POSY, USKEL, PUSPEM, PUSPUSAT, APKSMA - F 4 CENGKEH, UBIKAYU,
KAMBING Kab.Treng galek Analisis Biplot Tahun 2017 0.00% 10.00% 20.00% 30.00% 40.00% Kota… Kota… Kab. … Kab. … Kab. … Kab. … Kab. … Kab. … Kab. … Kab. … Kab. … Kab. … Kota… Kab. … Kota… Kab. … Kota Batu Kota… Kota… IAKU1 -2 -1 0 1 2 Rataan -1 0 1 2 3 IAKU1 -2 -1 0 1 2 Rataan -2 -1 0 1
2
Gambar 4. Hasil Analisis Biplot Tahun 2017 Berdasarkan  Gambar  4  hasil  dari analisis  biplot  pada  tahun  2017  juga terdapat  daerah  kabupaten/kota  yang memiliki  kedekatan  dengan  faktor  yang terbentuk, namun posisi beberapa variabel  tidak  tampak  pada  gambar diatas,  dikarenakan  memiliki  nilai  yang hampir  sama.  Sehingga  untuk  lebih mempertegas kedekatan variabel terhadap  tiap  kabupaten/kota,  berikut disajikan uraian dalam bentuk Tabel 2.
Tabel 2. Kedekatan Faktor dengan Kabupaten/Kota Tahun 2017 Faktor Variabel
Kabupaten/Kota
F1 APBD, MEDPUS, PDRBADHKDAGANG,
POSY, PDRBADHKUANG, INDUSTRI, PUSPUSAT, MEDDINKES, PDRBADHKIND, PUSPEM Kota Surabaya F2 APS1315, AMH, APS712, APS1618, SAPIPOTONG, APMSMA
-
F3 APKSMP, APMSMP, APKSMA Kab.Lumajang, Kab.Bangkalan,
Kab.Probolinggo, Kab.Situbondo,
Kab.Bondowoso F4 KELAPA, KACANGHIJAU, JAGUNG, TEMBAKAU Kab.Sumenep
Gambar 5. Hasil Analisis Biplot Tahun 2018 Berdasarkan  Gambar  5  hasil  dari analisis  biplot  pada  tahun  2018  terdapat daerah  kabupaten/kota  yang  memiliki kedekatan dengan faktor yang terbentuk, namun  posisi  beberapa  variabel  tidak tampak pada gambar diatas, dikarenakan memiliki  nilai  yang  hampir  sama. Sehingga  untuk  lebih  mempertegas kedekatan variabel terhadap tiap
kabupaten/kota,  berikut  disajikan  uraian dalam bentuk Tabel 3.
Tabel 3 Kedekatan Faktor dengan Kabupaten/Kota Tahun 2018 Fak tor Variabel Kabupaten/
Kota
F1
PDRBADHKDAGANG, MEDPUS, APBD, MEDRSU, PDRBADHKUANG, RSU, PDRBADHKIND, PEND1564, INDUSTRI, PEND014 Kota Surabaya,
Kab.Jember
F2
PUTUSSD, PUTUSSMP, ALSMP, ALSD, AMH, APS1315, PUTUSSMA, APS1618, APS712 - F3 JAGUNG, SAPIPOTONG, KAPUKRANDU, KELAPA,
ALSMA
Kota Surabaya,
Kab.Jember F4 TEMBAKAU Kab.Pa mekasan, Kab.Sumene p
Analisis Cluster (Pengelompokan)
Analisis Cluster dalam  penelitian  ini menggunakan acuan pembentukan
Cluster pada tahun 2018, kemudian hasil cluster debandingkan dengan tahun 2016 dan  2017  dengan  melibatkan  variabel yang termasuk dalam faktor satu dan dua berdasarkan  hasil  dari  analisis  faktor tahun 2018.
Analisis Cluster
Analisis Cluster dilakukan  terhadap variabel  pilihan  yang  masuk  kedalam faktor pertama dan faktor kedua menggunakan  Metode Ward’s. Metode Ward’s digunakan  karena  metode  ini memiliki kinerja yang lebih baik diantara metode-metode di dalam Hierarki Cluster  Analysis. Faktor  pertama  dan faktor  kedua  dipilih  dikarenakan  jumlah persentase  kumulatif  keragaman  sudah mencapai 60%. Sehingga, perubahan dan karakteristik  kelompok  yang  terbentuk tahun  2016  maupun  2017  dan  2018 nantinya  mudah  untuk  diamati  dan diinterpretasikan.
Analisis Cluster dilakukan  dengan  menggunakan  jumlah kelompok sebanyak lima, agar karakteristik  kelompok  dapat  terlihat dengan  jelas.  Gambar  6  menunjukkan hasil bentukan lima kelompok berdasarkan unit pengamatan kabupaten/kota.
IAKU1 -2 -1 0 1 2 Rataan -2 -1 0 1 2
Ko ta Su rab ay a Ka b. Sa mp an g Ka b. Ba ng ka lan Ka b. Pr ob oli ng go Ka b. Si tu bo nd o Ka b. Bo nd ow os o Ko ta Ma lan g Ko ta Ke dir i Ka b. Gr esi k Ka b. Sid oa rjo Ka b. La mo ng an Ka b. Ma ge tan Ko ta Bli tar Ka b. Ng aw i Ko ta Ma diu n Ka b. M ad iun Ko ta Mo jok er to Ka b. Po no ro go Ka b. Su me ne p Ka b. Pa me k a sa n Ka b. Lu ma jan g Ka b. Je mb er Ka b. Ma lan g Ka b. Jo mb an g Ka b. Ba ny uw an gi Ka b. Bo jo ne go ro Ka b. Ke dir i Ka b. Tu lun ga gu ng Ka b. M oj ok er to Ka b. Pa su ru an Ka b. Tu ba n Ka b. Ng an ju k Ka b. Bli tar Ka b. Tr en gg ale k Ko ta Ba tu Ko ta Pr ob oli ng go Ko ta Pa su ru an Ka b. Pa cit an -113,44 -42,30 28,85 100,00 Observations Si m ila ri ty Dendrogram Ward Linkage; Euclidean Distance
Gambar 6. Dendogram hasil pengelompokan
Kabupaten/kota yang terbentuk terkelompok menjadi lima bagian wilayah  kelompok.  Adapun  pembagian kabupaten/kota  kedalam  lima  kelompok tersebut  ditunjukkan  oleh  Tabel  4 sebagai berikut.
Tabel 4. Anggota Kelompok Tahun 2018 Kelompok Anggota Kelompok 1 Kab.Pacitan, Kota Pasuruan, Kota Probolinggo, Kota Batu, Kab.Trenggalek, Kab.Blitar, Kab.Nganjuk, Kab.Tuban, Kab.Pasuruan, Kab.Mojokerto, Kab.Tulungagung, Kab.Kediri, Kab.Bojonegoro, Kab.Banyuwangi, Kab.Jombang, Kab.Malang, Kab.Jember, Kab.Lumajang, Kab.Pamekasan, Kab.Sumenep 2 Kab.Ponorogo, Kota Mojokerto, Kab.Madiun, Kota Madiun, Kab.Ngawi, Kota Blitar, Kab.Magetan, Kab.Lamongan 3 Kab.Sidoarjo, Kab.Gresik, Kota Kediri, Kota Malang 4 Kab.Bondowoso, Kab.Situbondo, Kab.Probolinggo, Kab.Bangkalan, Kab.Sampang 5 Kota Surabaya Gambar 7 menunjukkan hasil pengelompokan  secara  visual  dengan membagi wilayah kedalam lima kelompok  menggunakan  peta  wilayah kabupaten/kota Provinsi Jawa Timur.
Gambar 7. Hasil Pengelompokan secara visual
Pengujian  terbentuknya  hasil cluster secara  statistik  menggunakan One-Way ANOVA menunjukkan  bawa  nilai P- Value sebesar  0,000,  hal  ini  berarti bahwa Cluster yang  terbentuk  untuk pengelompokan pada tahun 2012 memiliki  perbedaan  secara  signifikan antara cluster yang  satu  dengan cluster yang  lainnya,  sehingga  karakteristik kelompok yang terbentuk berbeda antara masing-masing kelompok ( cluster ). Berikut  adalah  penjelasan  mengenai perubahan  kontribusi  masing-masing variabel  pada  masing-masing  kelompok yang  menunjukkan  karakteristik  tiap cluster yang  terbentuk  pada  tahun  2016, 2017, dan 2018

## KESIMPULAN
Berikut kesimpulan yang dapat diambil  berdasarkan  hasil  dari  analisis dan pembahasan yang telah dilakukan.
1. Perubahan  struktural  terjadi  di beberapa  sektor  utama,  diantaranya yaitu  sektor  pertanian  mengalami penurunan distribusi produk domestik  bruto  dari  42,90%  pada tahun  1975  hingga  terus  merosot sebesar  15,42%  pada  tahun  2012. Penurunan  sektor  pertanian  turut dipicu  oleh  naiknya  sektor  industri dan sektor perdagangan. Pada tahun 1990  sektor  pertanian  berada  diatas sektor industri dan sektor perdagangan, namun berbalik kondisi  pada  tahun  1995  dimana http://jurnal.unimus.ac.id
sektor  pertanian  berada  dibawah sektor industri dan sektor perdagangan.  Dari  segi  demografi persentase  jumlah  penduduk  usia produktif  tahun  2007  turun  sebesar 1,29%  dari  tahun  2002,  kemudian meningkat  kembali  sebesar  1,27% pada tahun 2012. Indeks pembangunan manusia menunjukkan tingkat kualitas sumber  daya  penduduk,  dimana pada tahun 2002 terdapat 4 kabupaten yang memiliki status IPM menengah bawah dan sisanya berada di status IPM menengah atas,
namun  pada  tahun  2007  dan  2012 semua  kabupaten/kota  telah  berada di  status  IPM  menengah  atas. Namun masih belum ada kabupaten/kota yang memiliki status IPM tinggi. Dari segi ekonomi pada tahun  2002,  2007  dan  2012  Kota
Surabaya  selalu  menjadi leading secctor baik  dalam  sektor  industri maupun  perdagangan,  kontribusi industri  mencapai  28,12%  (2002), 22,53%  (2007)  dan  23,16%  (2012) sedangkan  kontribusi  perdagangan mencapai  24,99%  (2002),  29,47% (2007)  dan  29,54  (2012).  Angka kematian ibu menggambarkan kondisi derajat kesehatan, AKI terus mengalami peningkatan, terlihat pada tahun 2002 AKI Provinsi Jawa Timur berada di  angka 68,57, tahun 2007  meningkat  diangka  92,83,  dan meningkat  kembali  sebesar  107,51 pada  tahun  2012.  APK-SMA  untuk sektor  pendidikan  memiliki  kondisi cukup baik dikarenakan meningkatnya APK-SMA di Provinsi  Jawa  Timur  yaitu  sebesar 57,29  pada  tahun  2002,  meningkat menjadi  69,18  pada  tahun  2007  dan meningkat  kembali  menjadi  80,77 pada  tahun  2012.  Untuk  sektor pertanian jumlah
produksi mengalami penurunan dan kenaikan,
penurunan  terjadi  pada  tahun  2007 dengan  produksi  jumlah  padi  hanya sebesar  7.931.751  ton  dan  jagung sebesar 3.099.905 ton, penurunan ini diakibatkan  oleh  kondisi  curah hujan  eratik  (tak  menentu),  namun produksi padi dan jagung mengalami peningkatan tahun 2012, jumlah  produksi  padi  mencapai 8.699.547  ton  dan  jagung  mencapai 3.585.140 ton. Meningkatnya produksi  padi  ternyata  berbanding terbalik  dengan  kondisi  distribusi PDRB-ADHK nya, dikarenakan PDRB-ADHK untuk sektor pertanian mengalami penurunan terus  menerus  dan  pada  tahun  2012 angka  distribusi  sektor  pertanian hanya sampai di angka 15%.
2. Analisis cluster menghasilkan  lima kelompok  kabupaten/kota  dimana setiap kelompok memiliki karaketeristik  yang  berbeda-beda. Acuan perubahan menggunakan tahun  2018  sebagai  dasar  melihat perubahan  untuk  tahun  2016  dan 2017.  Kelompok  yag  terbentuk memiliki karakteristik dan perubahan pada tiab variabelnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Harmanto, M.N. 2013. Pengelompokkan  Kabupaten/Kota  di Jawa  Timur  berdasarkan  Indikator
Pendidikan  dengan  Metode  Cluster Analysis .  Tugas  Akhir,  Jurusan Statistika, ITS.
[2] Abdi, G.M. 2013. Analisis Statistika
Mengenai  Potensi  Pengembangan Madura Berdasarkan Sektor Demografi,  Sosial  dan  Pertanian Sebeulm  dan  Setelah  Berdirinya
Jembatan  Suramadu .  Tugas  Akhir, Jurusan Statistika, ITS.
[3] Mayasari,  W,  O.  2012. Analisis Biplot  pada  Kabupaten/Kota  di
Provinsi  Jawa  Timur  berdasarkan variabel-variabel Komponen Penyusun Indeks Pembangunan Manusia (IPM) . Tugas Akhir,
Jurusan Statistika, ITS.
[4] Kerlingerm  F.  N.  1990. Asas-asas Penelitian  Behavioral. Edisi  3. Yogyakartam Gadjah Mada University Press.
[5] Fruchter,  B.  1954.  Introduction  to Factor  Analysis.  New  Tork  :  D.van Nostrand Company,Ltd.
[6] Johnson,  Richard  A.  and  D.  W. Wichern. 1992. Applied Multivariate Analysis, Fifth Edition. New Jersey :
Prentice Hall Inc.