Implementasi Importance Performance Analysis dan
Algoritme K-means untuk Wilayah Indonesia
(Studi kasus : Data Presentase Rumah Tangga Menurut Sumber Air Minum Bersih dan Air Minum Layak Tahun 2016)
Bayu Pratama 1 , Hawila Sonya Savitri 2 , Mega Ayu Pramusinta 3 , Muhammad Duhan 4 , Nurlina Tri Wulandari 5 , Edy Widodo 6
Mahasiswa Program Studi Statistika Fakultas MIPA Universitas Islam Indonesia 12345 , Dosen Pengampu Mata Kuliah Statistical Consulting 6
Email : 14611176@students.uii.ac.id 2

## Abstrak
Air  minum  bersih  dan  air  minum  layak  merupakan  infrastruktur  dasar  yang seharusnya  memperoleh  perhatian  khusus  dari  pemerintah  Indonesia,  akan  tetapi sebagian besar pemerintah provinsi belum menganggap sumber air bersih dan layak sebagai  prioritas  pembangunan  di  daerahnya.  Berdasarkan  kondisi  tersebut,  pada penelitian  ini  akan  dilakukan  pengelompokkan  provinsi  di  Indonesia  menjadi  empat bagian  untuk  mengetahui  provinsi  yang  perlu  mendapatkan  penyediaan  akses  air minum  bersih  dan  air  minum  layak.    Analisis  yang  digunakan  adalah  Importance Performance  Analysis  (IPA)  dan  metode  K-means  clustering  sebagai  pembanding. Setelah  diperoleh  pengelompokan  dari  masing-masing  metode,  dapat  disimpulkan bahwa provinsi Bengkulu dan Papua perlu menjadi perhatian lebih bagi pemerintah karena  merupakan  provinsi  dengan  penggunaan  air  minum  bersih  dan  layak  yang rendah .
Kata  Kunci: Air  Bersih,  Air  Layak,  Indonesia,  Importance  Performance  Analysis, K-Means Clustering, Provinsi

## 1. Pendahuluan
Air  menjadi  kebutuhan  primer  yang  digunakan  untuk  kebutuhan  sehari-hari, seperti  minum,  masak,  mandi  dan  lain  sebagainya.    Dilihat  dari  jumlahnya  yang melimpah, hanya lima persen yang dapat diminum dan sisanya adalah air laut.  Menurut sumber dari Liputan 6 bahwa sebanyak 72 juta penduduk Indonesia belum mempunyai akses minum  air minum layak. Permasalahan ini seharusnya  menjadi perhatian khusus dari pemerintah Indonesia karena akses air minum bersih dan layak belum mencakup ke berbagai  wilayah.  Organisasi  kesehatan  WHO  atau World  Health  Organization menyatakan  bahwa  dalam  satu  dekade  terakhir,  rata-rata  perhari  50.000  orang meninggal karena penyakit yang berkaitan dengan air tak bersih (Cahyu, 2017).
Berdasarkan  kondisi  tersebut  maka  dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan pengelompokkan  wilayah  provinsi  di  Indonesia  dengan  menggunakan  analisis  untuk mengetahui provinsi yang perlu mendapatkan penanganan  penyediaan akses air minum bersih  yang  layak.  Analisis  yang  digunakan  adalah Importance  Performance  Analysis (IPA)  yang  digunakan  untuk  mengelompokkan  provinsi-provinsi  di  Indonesia  dalam empat  kuadran.  Selanjutnya  digunakan  analisis k-means untuk  melihat  perbedaan pengelompokan yang telah dilakukan dengan analisis IPA. Sebelumnya telah dilakukan

## Implementasi Importance Performance Analysis dan Algoritme K-means untuk Wilayah Indonesia
(Studi kasus : Data Presentase Rumah Tangga Menurut Sumber Air Minum Bersih dan Air Minum Layak Tahun 2016)
penelitian  menggunakan  metode k-means untuk  mengelompokkan  kemampuan keuangan daerah Pemkab dan Pemkot di Indonesia dengan membentuk 4 cluster (Fajar, 2013).
Berdasarkan  penjabaran  di  atas,  maka  diketahui  bahwa  tujuan  dari  penelitian  ini adalah  mengetahui  gambaran  penggunaan  sumber  air  minum  bersih  dan  air  minum layak  tertinggi  serta  terendah  di  seluruh  provinsi  di  Indonesia.  Selanjutnya  akan diketahui  pula  pengelompokkan  wilayah  tiap  provinsi  di  Indonesia  berdasarkan  data presentase rumah tangga menurut sumber air minum bersih dan air minum layak.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1 Populasi
Populasi  dari  penelitian  ini  adalah  provinsi-provinsi  yang  ada  di  Indonesia  yaitu sebanyak 34 provinsi.

## 2.2 Variabel Bebas (Independent Variable)
Variabel bebas adalah variabel yang mempengaruhi serta menyebabkan timbulnya atau  berubahnya  variabel  terikat.  Variabel  bebas  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  data  presentase  rumah  tangga  berdasarkan  sumber  air  minum  bersih  dan  air minum layak.

## 2.3 Devinisi Operasional Penelitian
Definisi operasional penelitian ini dapat dilihat pada tabel berikut ini :
Tabel 2.1 Definisi Operasional Penelitian Jenis Variabel Definisi Presentase Rumah Tangga menggunakan Air Bersih Air  minum  berkualitas  bersih adalah  air  minum  yang  terlindung  meliputi  air ledeng (keran), keran umum, hydrant umum, terminal air, penampungan air hujan (PAH)  atau  mata  air  dan  sumur  terlindung,  sumur  bor  atau  sumur  pompa,  yang jaraknya minimal 10 meter dari pembuangan kotoran, penampungan limbah, dan pembuangan sampah.  Termasuk air kemasan dan air isi ulang.
Rumus yang digunakan :
𝑋 1 𝑁 𝑥 100%
Keterangan : X 1 =  Jumlah  penduduk  atau  rumah  tangga  di  wilayah  tertentu  dengan  akses terhadap sumber air minum bersih pada periode tertentu.
N   =  Jumlah penduduk atau rumah tangga pada wilayah dan periode tertentu.
Presentase Rumah Tangga menggunakan Air Layak
Air  minum  yang  layak adalah  air  minum  yang  terlindung  meliputi  air  ledeng (keran),  air  hujan,  keran  umum, hydrant umum,  terminal  air,  penampungan  air hujan  (PAH)  atau  mata  air  dan  sumur  terlindung,  sumur  bor  atau  sumur  pompa, yang jaraknya minimal 10 meter dari pembuangan kotoran, penampungan limbah dan pembuangan sampah.  Tidak termasuk air kemasan.
Rumus yang digunakan :
𝑋 2 𝑁 𝑥 100%
Keterangan : X 2 =  Jumlah  penduduk  atau  rumah  tangga  di  wilayah  tertentu  dengan  akses terhadap sumber air minum layak pada periode tertentu.
N =  Jumlah penduduk atau rumah tangga pada wilayah dan periode tertentu.
2.4 Analisis

## a. Importance Performance Analysis (IPA)
Setelah mengetahui gambaran data presentase rumah tangga berdasarkan  sumber air minum bersih dan layak, selanjutnya peneliti melakukan analisis  IPA. Pada analisis ini  peneliti  akan  membagi  provinsi-provinsi  di  Indonesia  menjadi  empat  kelompok dengan  menggunakan  diagram  kartesius.  Visualisasi  dari  kuadran  IPA  dalam  bentuk diagram kartesius dapat dilihat pada Gambar 2.1 .
Gambar 2.1 Kuadran Importance Performance Analysis Diketahui: 𝑋 ̅ = Nilai rata-rata tingkat air minum layak 𝑌 ̅ = Nilai rata-rata tingkat air minum bersih
Diagram kartesius dibatasi oleh dua buah garis yang berpotongan tegak lurus pada titik 𝑋 ̅ dan 𝑌̅. Perpotongan tersebut  membentuk empat  kuadran. Kuadran  I  merupakan tingkat air minum bersih tinggi dan air minum layak rendah, kuadran  II adalah tingkat air  minum  bersih  tinggi  dan  air  minum  layak  tinggi,  kuadran  III  adalah  tingkat  air minum  bersih  rendah  dan  air  minum  layak  rendah,  dan  kudran  IV  ialah  tingkat  air minum bersih rendah dan air minum layak tinggi.

## b. K-Means
Sebelum  dilakukan  analisis cluster ,  terlebih  dahulu  peneliti  perlu  melakukan  uji asumsi  agar  dapat  memenuhi  syarat  analisis cluster .    Uji  asumsi  yang  perlu  dilakukan yaitu melakukan uji normailtas, outlier serta uji non-multikolinieritas.  Menurut Giyanto dalam  tulisan  Utari  (2016), k-means merupakan  salah  satu  metode  data clustering non hirarki  yang  mempartisi  ke dalam cluster atau kelompok sehingga data  yang memiliki karakteristik  yang  sama  ( Low  inter  class  similarity )  dikelompokkan  ke  dalam  satu cluster yang  sama  dan  yang  memiliki  karakteristik  yang  berbeda  ( High  intra  class similarity )  dikelompokkan  pada  kelompok  yang  lain.    Secara  umum  langkah-langkah dari k-means clustering adalah sebagai berikut :
1. Tentukan jumlah cluster .
2. Alokasikan data ke dalam cluster secara random.
3. Hitung centroid atau  rata-rata  dari  data  yang  ada  di  masing-masing cluster , dengan menggunakan rumus :
𝑣 =   ∑ 𝑥𝑖 𝑛 ; 𝑖 = 1, 2, 3, … , 𝑛 𝑛 𝑖=1 (2.1)
Air Minum Bersih Air Minum Layak Kuadran I Kuadran III Kuadran II Kuadran IV 𝑋̅ 𝑌̅
4. Alokasikan masing-masing data ke centroid atau rata-rata terdekat.
5. Kembali  ke step 3,  apabila  masih  ada  data  yang  berpindah cluster atau  apabila perubahan  nilai centroid ,  ada  yang  diatas  nilai threshold yang  ditentukan  atau apabila  perubahan  nilai  pada objective  function yang  digunakan  diatas  nilai threshold yang ditentukan.
6. Menghitung jarak setiap objek, distance space digunakan untuk menghitung jarak antara data dan centroid .  Adapun persamaan yang dapat digunakan salah satunya yaitu Euclidean  Distance  Space.  Euclidean  Distance  Space sering  digunakan dalam  perhitungan  jarak,  hal  ini  dikarenakan  hasil  yang  diperoleh  merupakan jarak  terpendek  antara  dua  titik  yang  diperhitungkan.  Adapun  persamaannya adalah sebagai berikut :
𝑑 𝑖𝑗 =   √∑ {𝑋 𝑖𝑘 − 𝑋 𝑗𝑘 } 𝑝 𝑘=1 2 (2.2)
7. Setelah  didapat  jumlah  anggota  dari  tiap-tiap cluster maka  dapat  dilihat karakteristik dari cluster yang terbentuk, dengan menggunakan rumus:
𝑥 = 𝜇 + (𝑧. 𝜎)
(2.3)
(Muliadinata, 2013)

## 3. Hasil dan Pembahasan
Tabel 3.1 Summary Data Air Bersih Air Layak Frekuensi (%) Provinsi Frekuensi (%) Provinsi Minimum 30,39 Kalimantan Barat 17,24 Kepulauan Riau Maksimum 93,05 DKI Jakarta 57,93 DI Yogyakarta
Data  presentase  rumah  tangga  menurut  sumber  air  minum  bersih  tahun  2016 seperti  pada Tabel  3.1 memiliki  nilai  minimum  30,39%  yaitu  untuk  provinsi Kalimantan Barat dan nilai maksimal sebesar 93,05%, yaitu untuk provinsi DKI Jakarta. Artinya 30 dari 100 rumah tangga di provinsi Kalimantan Barat dan 93 dari 100 rumah tangga  di  provinsi  DKI  Jakarta  mengkonsumsi  air  minum  bersih.    Kemudian  nilai terendah  pada  data  presentase  rumah  tangga  menurut  sumber  air  layak  tahun  2016 adalah  17,24%  yang  diperoleh  provinsi  Kepulauan  Riau  dan  tertinggi  adalah  provinsi Daerah  Istimewa  Yogyakarta  dengan  nilai  sebesar  57,93%.    Hal  ini  membuktikan bahwa  terjadi  kesenjangan  antar  provinsi  karena  presentase  penggunaan  air  minum bersih maupun air minum layak  yang berbeda jauh.   Oleh karena itu, diperlukan suatu pengelompokkan untuk memisahkan provinsi-provinsi dengan frekuensi penggunaan air minum yang rendah dan tinggi sehingga peneliti mudah dalam pengambilan kebijakan.
Salah  satu  caranya  yaitu  dengan  menggunakan  analisis  IPA.  Peneliti menggunakan  analisis  IPA,  bertujuan  untuk  membagi  provinsi-provinsi  di  Indonesia menjadi empat kuadran berdasarkan penggunaan air minum bersih dan air minum layak. Diketahui bahwa nilai rata-rata dari data penggunaan air minum layak tiap provinsi ( 𝑋̅ ) adalah  39,58.    Sedangkan  nilai  rata-rata  dari  data  penggunaan  air  minum  bersih  tiap provinsi ( 𝑌̅ ) sebesar 67,49. Maka titik perpotongan kuadran adalah (39,58 : 67,49).
Gambar 3.1 Hasil Importance Performance Analysis
Diketahui bahwa pada rata-rata nilai penggunaan air minum layak yaitu 39,58 < 𝑋̅ <  39,58.    Artinya  pendistribusian  air  layak  kepada  masyarakat  tiap  provinsi  akan dikatakan baik ketika nilainya telah melebihi rata-rata.  Begitu pula dengan penggunaan air  minum  bersih,  yaitu  dengan  nilai  rata-rata  nilai  penggunaan  air  minum  bersih sebesar  67,49  < 𝑋̅ <  67,49.    Sehingga  didapatkan  pemetaan  atribut  provinsi  pada masing-masing kuadran adalah sebagai berikut :
a. Kuadran I
Kuadran  I  merupakan  daerah  provinsi  dengan  tingkat  penggunaan  air  minum layak rendah dan  air minum  bersih tinggi.   Provinsi-provinsi  yang ada pada kuadran  I yaitu  Banten,  Jawa  Barat,  Sumatera  Barat,  Sulawesi  Utara,  Kalimantan  Utara, Kepulauan Bangka Belitung, Kepuauan Riau, Kalimantan Timur dan DKI Jakarta.
b. Kuadran II
Kuadran  II  merupakan  daerah  provinsi  dengan  tingkat  penggunaan  air  minum layak  tinggi  dan  air  minum  bersih  tinggi.    Provinsi-provinsi  yang  ada  pada  kuadran  II diantaranya yaitu provinsi Sumatera Utara, Gorontalo, Sulawesi Selatan, Nusa Tenggara Barat,  Jawa  Timur,  Sulawesi  Tenggara,  Jawa  Tengah,  Daerah  Istimewa  Yogyakarta, dan Bali.
c. Kuadran III
Kuadran  III  merupakan  daerah  provinsi  dengan  tingkat  penggunaan  air  minum layak rendah dan air minum bersih rendah.  Provinsi-provinsi yang ada pada kuadran III adalah Papua, Bengkulu, Lampung, Papua Barat, Sulawesi Tengah, Kalimantan Tengah, Riau, dan Aceh.  Provinsi yang ada pada kuadran ini perlu perhatian khusus karena air minum  bersih  maupun  air  minum  layaknya  mimiliki  tingkat  presentase  rendah.    Oleh karena  itu,  perlu  dilakukan  evaluasi  kerja  pemerintah  terhadap  penyaluran  air  bersih kepada masyarakat.
d. Kuadran IV
Kuadran  IV  merupakan  daerah  provinsi  dengan  tingkat  penggunaan  air  minum layak  tinggi  dan  air  minum  bersih  rendah.    Terdapat  delapan  provinsi  yang  ada  pada kuadran  IV,  yaitu  Kalimantan  Barat,  Nusa  Tenggara  Timur,  Sulawesi  Barat,  Jambi, Maluku, Maluku Utara, Sumatera Selatan dan Kalimantan Selatan.
Setelah  diketahui  hasil  pengelompokan  dengan  menggunakan  analisis  IPA, peneliti  akan  menggunakan  metode k-means sebagai  pembanding.  Dibentuk  empat cluster untuk  mengetahui  hasil  pengelompokkan  provinsi  di  Indonesia  berdasarkan penggunaan air minum bersih dan layak.  Iterasi  yang dihasilkan menggunakan metode k-means adalah  sebanyak  2  kali  iterasi.  Hasil cluster provinsi-provinsi  yang  berada dalam  satu  kelompok  berdasarkan  data  air  minum  layak  dan  air  minum  bersih  adalah sebagai berikut:
Tabel 3.4 Hasil Pengelompokan Menggunakan Analisis Cluster Cluster Banyak Anggota Anggota 1 7 Jawa  Tengah,  Daerah  Istimewa  Yogyakarta,  JawaTimur, Bali,  Nusa  Tenggara  Barat,  Sulawesi  Selatan,  Sulawesi Tenggara. 2 18 Aceh,  Sumatera  Utara,  Sumatera  Barat,  Riau,  Jambi, Sumatera  Selatan,  Lampung,  Jawa  Barat,  Nusa  Tenggara Timur,  Kalimantan Tengah,  Kalimantan  Selatan,  Sulawesi Utara,  Sulawesi  Tengah,  Gorontalo,  Sulawesi  Barat, Maluku, Maluku Utara, Papua Barat. 3 3 Bengkulu, Kalimantan Barat, Papua. 4 6 Kep.  Bangka  Belitung,  Kep.  Riau,  DKI  Jakarta,  Banten, Kalimantan Timur, Kalimantan Utara.
Setelah didapatkan hasil pengelompokan menggunakan metode IPA dan k-means , peneliti dapat membedakan hasil pengelompokan wilayah pada masing-masing metode. Pengelompokkan pada kuadran I menggunakan metode IPA memiliki hasil yang hampir sama  dengan cluster keempat.    Seluruh  provinsi  yang  ada  di cluster keempat  berada pada  kuadran  I,  namun  beberapa  provinsi  pada  kuadran  I  tidak  ada  pada cluster keempat.  Oleh karena itu dapat dikatakan bahwa cluster keempat merupakan provinsi dengan penggunaan air minum layak rendah dan air minum bersih tinggi.
Selanjutnya pengelompokan wilayah pada kuadran II hampir sama dengan cluster pertama.    Jadi, cluster pertama  merupakan  provinsi  dengan  tingkat  penggunaan  air minum  layak  tinggi  dan  air  minum  bersih  tinggi.    Pengelompokan  wilayah  ini  adalah provinsi-provinsi  dengan  nilai  presentase  penggunaan  air  minum  bersih  maupun  layak berada  di  atas  rata-rata  atau  dapat  dikatakan  baik.    Berikutnya  beberapa  provinsi  pada kuadran    IV  memiliki  hasil  yang  sama  seperti cluster kedua.  Pada cluster kedua  ini memiliki  hasil  yang  lebih  beragam  karena  setiap  hasil cluster yang  tidak  ada  pada kuadran  sebelumnya  akan  masuk  pada cluster kedua.    Pengelompokan  wilayah  ini merupakan provinsi dengan tingkat penggunaan air minum layak tinggi dan air minum bersih rendah.
Kemudian  pada  kuadran  III  terdapat  dua  provinsi  yang  sama  dengan cluster ketiga,  yaitu  Bengkulu  dan  Papua.    Pada cluster ketiga  ini  terdapat  satu  provinsi  yang tidak  berada  pada  kuadran  III,  yaitu  Kalimantan  Barat.    Kuadran  III  maupun Cluster ketiga  adalah  provinsi  dengan  tingkat  penggunaan  air  minum  layak  rendah  dan  air minum  bersih  rendah.  Oleh  karena  itu,  pada  kasus  ini  provinsi  Bengkulu  dan  Papua perlu menjadi perhatian lebih bagi pemerintah dalam pendistribusian air bersih maupun air  layak.  Hal  ini  dibuktikan  dengan  hasil  analisis  menggunakan  IPA  dan k-means clustering yang  menunjukkan  letak  klasifikasi  provinsi  Papua  dan  Bengkulu  berada pada  tingkat  penggunaan  air  minum  bersih  rendah  dan  air  minum  layak  rendah.  Hasil penelitian  ini  dapat  digunakan  sebagai  bahan  evaluasi  bagi  pemerintah  dalam memfokuskan  daerah  dengan  tingkat  penggunaan  air  minum  bersih  dan  layak  yang rendah, karena hal ini akan berpengaruh kepada kesehatan masyarakat.

## 4. Kesimpulan
Presentase rumah tangga menurut sumber air minum bersih tahun 2016 memiliki nilai  terendah  30.39%  yaitu  di  provinsi  Kalimantan  Barat  dan  nilai  tertinggi  sebesar 93,05%,  yaitu  provinsi  DKI  Jakarta.  Presentase  rumah  tangga  menurut  sumber  air minum  layak  tahun  2016  memiliki  nilai  terendah  sebesar  17,24%  yang  diperoleh provinsi  Kepulauan  Riau  dan    nilai  tertinggi  adalah  provinsi  Daerah  Istimewa Yogyakarta  dengan  nilai  sebesar  57,93%.  Berikutnya  pengelompokan  menggunakan metode  IPA  dan  algoritma k-means ,  memiliki  hasil  yang  hampir  sama.  Setelah menggunakan  kedua  metode  tersebut,  diperoleh  hasil  bahwa  provinsi  Bengkulu  dan Papua  perlu  menjadi  perhatian  lebih  karena  merupakan  provinsi  dengan  tingkat penggunaan air minum bersih dan layak yang rendah.

## Daftar Pustaka
[1]  Cahyu. 2017. Kementrian PUPR Dukung Kota Pontianak Capai Akses Aman Air Minum. http://news.liputan6.com/read/3144305/kementerian-pupr-dukung-kota- pontianak-capai-akses-aman-air-minum . Diakses pada 8 November 2017.
[2] Fajar,  Muhamad.  2013. Pemetaan  Kemampuan  Keuangan  Daerah  Pemkab  dan Pemkot di Indonesia. https://www.academia.edu/21197964/Pemetaan_
Kemampuan_Keuangan_Daerah_Pemkab_dan_Pemkot_di_Indonesia_Pendekatan _Cluster . Diakses pada 22 September 2017.
[3]  Muliadinata,  Saban.  2013. Algoritma  K-Means  Clustering . http://sharewy. blogspot.co.id/2013/04/algoritma-k-means-clustering.html . Diakses pada 25 September 2017.
[4]  Utari,  Prianita.  2016. Aplikasi  Analisis  Cluster  Dalam  Mengetahui  Karakteristik Pengelompokan Menggunakan Metode K-Means dan K-Medoids . Skripsi Program Sarjana Statistika Universitas Islam Indonesia.
[5]  Wiryadi,  Rudi.  2017. Inilah Kriteria  Air  Bersih  dan  Cara  Mengolahnya . https://www.kompasiana.com/rudywiryadi12/kriteria-air-bersih-dan-cara- mengolahnya_59520fab425ce00a1202a152 . Diakses pada 8 November 2017.