Analisis Multidimensional Scaling pada Pemetaan Kabupaten/Kota di Jawa Barat Berdasarkan Indikator Kesejahteraan Rakyat
Authors: Salsabila Tsaniya Ahda , Wachidah Lisnur 
Published: September 2022

Abstract. To identify a number of variables, it can be done by mapping or grouping variables, such as factor analysis or cluster analysis. However, sometimes there are some assumptions that must be fulfilled. Multidimensional Scaling analysis is an analysis that does not require some assumptions in the process. Multidimensional Scaling (MDS) analysis is one of the multiple variable techniques to map or group a set of objects based on several variables. The data used in this study is an indicator of the welfare of the people in West Java in 2020 which consists of 8 variables, there are the number of poor people, household per capita expenditure on food, expected years of schooling, average length of schooling, open unemployment rate, labor force participation rate, life expectancy, and the percentage of the population with health insurance. The results of the mapping consisted of four groups. Group 1 consists of 5 regions and is a good group in terms of employment and health. Group 2 consists of 6 regions and is a good group in terms of education and health, and has the highest average HDI score. Group 3 consists of 5 regions and is a good group in terms of education, health, and low poverty. Group 4 consists of 11 regions and is an area with poor people's welfare indicators compared to other groups because it has a high poor population, and is low in aspects of education, employment, health, and has the lowest average HDI score. From the mapping results, obtained a STRESS value of 6.49%, which means that the mapping is included in the very good category and an RSQ value of 99.21%, which means that the data used can be mapped well.
Abstrak. Untuk mengidentifikasi sejumlah variabel dapat dilakukan dengan cara pemetaan atau pengelompokkan variabel, seperti analisis faktor atau analisis kluster. Namun, terkadang terdapat beberapa asumsi yang harus terpenuhi. Analisis Multidimesional Scaling merupakan analisis yang tidak memerlukan asumsi khusus dalam prosesnya. Analisis Multidimensional Scaling (MDS) merupakan salah satu teknik peubah ganda untuk memetakan atau mengelompokkan sekumpulan objek berdasarkan beberapa variabel. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah indikator kesejahteraan rakyat di Jawa Barat tahun 2020 yang terdiri dari 8 variabel yaitu jumlah penduduk miskin, pengeluaran perkapita rumah tangga untuk makanan, harapan lama sekolah, rata-rata lama sekolah, tingkat pengangguran terbuka, tingkat partisipasi angkatan kerja, angka harapan hidup, dan persentase penduduk yang memiliki jaminan kesehatan. Hasil pemetaan terdiri dari empat kelompok. Kelompok 1 terdiri dari 5 wilayah dan merupakan kelompok yang baik dari aspek ketenagakerjaan dan kesehatan. Kelompok 2 terdiri dari 6 wilayah dan merupakan kelompok yang baik dari aspek pendidikan dan kesehatan, serta mempunyai nilai rata-rata IPM tertinggi. Kelompok 3 terdiri dari 5 wilayah dan merupakan kelompok yang baik dari aspek pendidikan, kesehatan, dan penduduk miskin yang rendah. Kelompok 4 terdiri dari 11 wilayah dan merupakan wilayah dengan indikator kesejahteraan rakyat yang kurang baik dibandingkan dengan kelompok lainnya karena memiliki penduduk miskin yang tinggi, serta rendah dari aspek pendidikan, ketenagakerjaan, kesehatan, dan memiliki nilai rata-rata IPM terendah. Dari hasil pemetaan, diperoleh nilai STRESS sebesar 6,49% yang artinya pemetaan termasuk dalam kategori sangat baik dan nilai RSQ sebesar 99,21% yang artinya data yang digunakan dapat dipetakan dengan baik.