LAPORAN PRAKTIK KERJA LAPANGDI BADAN PUSAT STATISTIK (BPS) KABUPATEN

PASURUAN

oleh:SUPRIANTO

0910950069-95

PROGRAM STUDI STATISTIKAJURUSAN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAMUNIVERSITAS BRAWIJAYA

MALANG2013

Latar BelakangKabupaten Pasuruan merupakan salah satu daerah industri yang menopang kegiatan perekonomian di Jawa Timur. Namun selain terkenal dengan daerah industri, sebenarnya Kabupaten Pasuruan memiliki potensi-potensi di bidang lain seperti perdagangan, pertanian, perkebunan, peternakan, perikanan, dan pariwisata. Oleh karena itulah diperlukan perhatian pemerintah daerah setempat untuk memajukan bidang-bidang tersebut agar semua potensi yang ada dapat dimanfaatkan terutama untuk kesejahteraan masyarakat Kabupaten Pasuruan.

TujuanTujuan UmumMemperluas wawasan dan pengetahuan serta membantu kegiatan BPS menjalankan tugasnya dalam kegiatan Statistika. Tujuan khususMengelompokkan kecamatan berdasarkan hasil pertanian dan perkebunan di Kabupaten Pasuruan dengan menggunakan analisis klaster.

ManfaatMahasiswa mampu meningkatkan dan mengembangkan wawasan, pengetahuan, dan pengalaman dalam mempersiapkan diri untuk memasuki dunia kerja sehingga dapat menerapkan Statistika baik secara teoritis maupun aplikatif.

Badan Pusat Statistik mendapatkan informasi daerah-daerah potensial di bidang pertanian dan perkebunan untuk dijadikan referensi dalam membangun kesejahteraan masyarakat terutama di bidang pertanian dan perkebunan.

Jurusan Matematika Universitas Brawijaya khususnya Program Studi Statistika dapat menjalin kerja sama yang baik dengan pihak BPS.

Batasan masalahDalam laporan Praktek Kerja Lapang ini, data hanya dibatasi pada data produksi pertanian dan perkebunan menurut kecamatan tahun 2011 yang terdapat dalam buku “Kabupaten Pasuruan Dalam Angka 2012” dengan menggunakan analisis klaster non-hierarki.

Tinjauan umum dan PermasalahanSejarah BPS1. Masa Hindia Belanda Didirikan di Bogor pada tahun 1920 24 September 1924 pindah ke Jakarta dengan nama Centraal Kantoor voor

de Statistiek (CKS).2. Masa Pemerintahan Jepang Tahun 1942 -1945, CKS Di bawah naungan Gubernur Militer (Gunseikanbu), CKS diubah menjadi Chosasitsu Gunseikanbu (CG).

3. Masa Pemerintahan RI 1945 – 1965 17 Agustus 1945, CG diubah menjadi Kantor Penyelidik Perangkaan Umum Republik Indonesia (KAPPURI)

12 Juni 1950 menjadi Kantor Pusat Statistik (KPS) Kemudian tahun 1957 menjadi Badan Pusat Statistik (BPS) dan Tahun 1960 diubah menjadi Biro Pusat Statistik (BPS)

4. Masa Pemerintahan RI 1966 – Sekarang Berdasarkan UU Nomor 16 Tahun 1997 tentang Statistik. Secara formal Biro Pusat Statistik diganti menjadi Badan Pusat Statistik

Visi BPS Pelopor data statistik terpercaya untuk semuaMisi BPS Memperkuat landasan konstitusional dan operasional lembaga Statistika untuk penyelenggaraan statistik yang efektif dan efisien.

Menciptakan insan Statistika yang kompeten dan profesional, didukung pemanfaatan teknologi informasi mutakhir untuk kemajuan perstatistikan Indonesia.

Meningkatkan penerapan standar klasifikasi, konsep dan definisi, pengukuran, dan kode etik yang bersifat universal dalam setiap penyelenggaraan statistik.

Meningkatkan kualitas pelayanan informasi statistik bagi semua pihak.

Meningkatkan koordinasi, integrasi, dan sinkronisasi kegiatan Statistika yang diselenggarakan pemerintah dan swasta dalam kerangka Sistem Statistik Nasional (SSN) yang efektif dan efisien.

Core Values BPS1. Profesional Kompeten Efektif Efisien Inovatif Sistemik2. Integritas Dedikasi Disiplin Konsisten Terbuka Akuntabel3. Amanah Terpercaya Jujur Tulus Adil

Kedudukan, Tugas, Fungsi, dan Kewenangan BPS Kabupaten/Kota

Kedudukan BPS Kabupaten/Kota adalah perwakilan BPS di daerah yang berada di bawah dan bertanggung jawab kepada BPS Provinsi.

BPS Kabupaten/Kota dipimpin oleh seorang Kepala.Tugas Pokok BPS Kabupaten/Kota mempunyai tugas melaksanakan penyelenggaraan Statistika dasar di Kabupaten/Kota sesuai dengan ketentuan perundang-undangan yang berlaku.

Fungsi Penyelenggaraan statistik dasar di Kabupaten/Kota. Koordinasi kegiatan fungsional dalam pelaksanaan tugas BPS Kabupaten/Kota. Penyelenggaraan pembinaan dan pelayanan administrasi umum di bidang perencanaan umum, ketatausahaan, organisasi dan tata laksana, kepegawaian, keuangan, kearsipan, persandian, perlengkapan dan rumah tangga BPS Kabupaten/Kota.

Kewenangan Penyusunan rencana daerah di Kabupaten/Kota secara makro di bidang Statistika. Perumusan kebijakan di bidang Statistika untuk mendukung pembangunan daerah di Kabupaten/Kota.

Penetapan sistem informasi statistik di Kabupaten/Kota. Penetapan dan penyelenggaraan statistik nasional di Kabupaten/Kota. Kewenangan lain yang melekat dan telah dilaksanakan sesuai ketentuan peraturan perundang-undangan yang berlaku.

Struktur Organisasi BPS Kabupaten/KotaKepalaSubbagian Tata UsahaSeksi Statistik SosialSeksi Statistik ProduksiSeksi Statistik DistribusiSeksi Neraca Wilayah dan Analisis Statistik

Seksi Integrasi Pengolahan dan Diseminasi Statistik

Kelompok Jabatan Fungsional

Kegiatan BPS Kabupaten/KotaSensusSurvei Antar SensusSurvei sektoral/lintas sektoralData SekunderStudi Khusus

PermasalahanMasalahBagaimana cara mempermudah pemerintah daerah setempat untuk mengetahui kelompok daerah yang memiliki kesamaan potensi di bidang pertanian dan perkebunan demi meningkatkan kesejahteraan masyarakat kabupaten Pasuruan.

Ide Pemecahan MasalahPenggunaan analisis klaster non-hierarkhi dengan 3 klaster yaitu kelompok daerah berpotensi tinggi, berpotensi sedang dan berpotensi rendah.

Tinjauan StatistikaAnalisis Deskriptif Statistika deskriptif adalah bidang statistika yang mempelajari tata cara penyusunan dan penyajian data yang dikumpulkan dalam suatu kegiatan penelitian. Data statistik dapat disajikan dalam bentuk tabel atau daftar, grafik atau diagram.

Analisis Korelasi Analisis korelasi adalah metode statistik yang digunakan untuk menentukan kuat tidaknya (derajat) hubungan linier antara 2 variabel atau lebih.

Ukuran yang digunakan untuk mengukur derajat hubungan (korelasi) linier disebut koefisien korelasi yang dinyatakan dengan notasi “r” dan secara sederhana dapat dituliskan sebagai berikut:

Nilai r selalu terletak antara -1 dan +1 (-1 < r < 1)

Analisis Komponen Utama (AKU) AKUmerupakan suatu teknik analisis statistik untuk mentransformasi peubah-peubah asli yang masih saling berkorelasi satu dengan yang lain menjadi satu set peubah baru yang tidak berkorelasi lagi.

Kegunaan Analisis Komponan Utama antara lain:1. Membentuk peubah komposit, sehingga jumlah peubah lebih sedikit

dan lebih mudah dalam interpretasi hasil analisis.2. Transformasi peubah X yang saling berkorelasi menjadi peubah

komposit yang dijamin saling bebas. Mengatasi masalah multikolinieritas pada analisis regresi berganda dengan regresi komponen pokok.

3. Pengelompokan objek berdasarkan ciri atau sifat yang terkandung di dalam peubah komposit.

4. Pengujian normalitas ganda secara eksploratif, yaitu asumsi yang seringkali melandasi analisis multivariat.

Ciri Komponen Utama:1. Merupakan kombinasi linier peubah-peubah asal.2. Jumlah kuadrat koefisien dalam kombinasi linier tersebut

bernilai satu.3. Menghilangkan peubah-peubah asal yang mempunyai sumbangan

informasi yang relatif kecil.

Analisis komponen utama dari peubah p buah bebas, dalam bentuk vektor dituliskan: X = (X1, X2, X3, ..., Xp) ditransformasi menjadi vektor peubah K = (K1, K2, K3, …, Kq) di mana q < p dalam bentuk persamaan sebagai berikut:

Di mana:

untuk i= 1, 2, 3, …,qSedemikian sehingga peubah-peubah K1, K2, K3, …, Kq bebas satu dengan yang lain dan vektor peubah baru K = (K1, K2, K3, …, Kq) menjelaskan sebesar mungkin proporsi dari variasi vektor peubah semula X = (X1, X2, X3, ..., Xp).

Misalkan X’ = (X1, X2, X3, ..., Xp) merupakan vektor p peubah asal yang diamati, menyebar normal peubah ganda dengan vektor rataan µ dan matriks peragam . Komponen Utama merupakan ∑kombinasi linier dari p peubah asal, atau dapat ditulis

A’ = [a1, a2, …, ap] adalah matriks ortogonal, yang merupakan matriks skor komponen.

ai’ = [ai1, ai2, …, aip]

Keragaman masing-masing adalah Var (Yi) = a'i ai = λi, dimana i = 1,2,...,p dan λi = akar ciri dari komponen utama ke-i dan keragaman totalnya adalah:

dimana: adalah akar ciri dari komponen utama.Besarnya proporsi dari keragaman total populasi yang dapat diterangkan oleh komponen utama ke-i adalah:

sehingga nilai proporsi dari keragaman total yang dapat diterangkan oleh komponen utama, kedua atau sampai sejumlah komponen utama secara bersama adalah semaksimal mungkin dengan meminimalisasi informasi yang hilang. Meskipun jumlah komponen utama berkurang dari peubah asal tetapi informasi yang diberikan tidak berubah.

Analisis Klaster Analisis klaster merupakan metode pengelompokan multivariat yang tujuan utamanya mengelompokkan objek berdasarkan karakteristik yang dimiliki.

Analisis ini akan menghasilkan kelompok yang memiliki homogenitas yang tinggi di dalamnya dan heterogenitas yang tinggi antar kelompok.

Analisis klaster dapat dikatakan sebagai analisis yang primitif karena tidak ada asumsi di dalamnya mengenai banyaknya kelompok yang terbentuk. Pengelompokan dilakukan atas dasar persamaan jarak.

Persamaan umum digunakan untuk menghitung jarak antara item x dengan item y adalah sebagai berikut:

Persamaan jarak di atas pada umumnya disebut juga sebagai jarak Euclidean.

Metode Non-Hierarki Metode ini tidak memerlukan proses iterasi seperti dalam metode hierarki. Banyaknya kelompok telah ditentukan sebelumnya. Sehingga tidak ada pembentukan diagram. Selama proses pengelompokkan tujuannya hanya untuk menempatkan obyek-obyek ke dalam k kelompok yang telah ditetapkan. Metode yang sering digunakan untuk proses ini adalah metode k-means (k-rataan).

Algoritma metode k-means (k-rataan):1. Membagi obyek-obyek ke dalam kelompok yang diinginkan

(kelompok inisial).2. Tentukan rata-rata untuk setiap kelompok yang telah

terbentuk.3. jarak terdekat (jarak Euclidean) setiap obyek dengan setiap

pusat kelompok yang telah dibentuk di awal.4. Masukkan setiap obyek ke dalam kelompok yang memiliki jarak

terdekat.5. Hitung kembali rata-rata setiap kelompok yang baru

terbentuk.6. Ulangi kembali dari langkah 2 sampai tidak ada lagi

pemindahan obyek dari satu kelompok ke kelompok lain.

Hasil dan PembahasanKegiatan PKL di BPS Kabupaten Pasuruan Tanggal 27 Agustus - 14 September 2012. Kantor BPS Kabupaten Pasuruan beralamatkan di Jalan Sultan Agung nomor 42 Pasuruan.

Selama pelaksanaan Praktek Kerja Lapang, penulis ditempatkan pada Seksi Neraca Wilayah dan Analisis Statistik. Seksi ini bertugas melakukan pengumpulan, kompilasi data, pengolahan, analisis, evaluasi, dan pelaporan neraca wilayah dan analisis statistik lintas sektor.

Kegiatan selama PKL antara lain membantu entry data SAKERNAS 2012 Kabupaten Pasuruan Triwulan III, editing buku Updating Database Kabupaten Pasuruan 2012, dan entry data buku-buku koleksi perpustakaan BPS Kabupaten Pasuruan dengan software Pelayanan Statistik Terpadu (PST).

Pemecahan Masalah Digunakan analisis klaster non-hierarkhi dengan metode k-means (k-rataan) untuk mengelompokkan kecamatan-kecamatan yang ada di Kabupaten Pasuruan.

Terdapat 8 variabel di bidang pertanian dan 6 variabel di bidang perkebunan yang digunakan sebagai dasar pengelompokan 24 kecamatan di kabupaten Pasuruan tahun 2011, yaitu:X1 : Produksi padi sawah (ton)X2 : Produksi padi ladang (ton)X3 : Produksi jagung (ton)X4 : Produksi ubi kayu (ton)X5 : Produksi ubi jalar (ton)X6 : Produksi kacang tanah (ton)X7 : Produksi kacang kedelai (ton)X8 : Produksi kacang hijau (ton)X9 : Produksi perkebunan jambu mente (ton)X10 : Produksi perkebunan kelapa (ton)X11 : Produksi perkebunan kopi (ton)X12 : Produksi perkebunan cengkeh (ton)X13 : Produksi perkebunan kapuk randu (ton)X14 : Produksi perkebunan tebu (ton)

Analisis Deskriptif

Padi Sawah

Padi Ladang

Jagung

Ubi Kayu

Ubi Jalar

Kacang Tanah

Kacang Kedelai

Kacang Hijau

0

100000

200000

300000

400000

500000

600000 556031

2630

Hasil Produksi Pertanian Kabupaten Pasuruan (Ton) berdasarkan jenis

produksi

Jambu Mente

Kelapa Kopi Cengkeh Kapuk Randu

Tebu0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

16000

18000

20000

271

18786.18

Hasil Produksi Perkebunan Kabupaten Pasuruan (Ton) berdasarkan jenis produksi

Purwodadi

Puspo

Lumbang

Kejayan

Purwosari

Sukorejo

Gempol

Bangil

Kraton

Gondangwetan

Winongan

Lekok

0

20000

40000

60000

80000

5653

81476

Hasil Produksi Pertanian Kabupaten Pasuruan (Ton) berdasarkan kecamatan

Purwodadi

Puspo

Lumbang

Kejayan

Purwosari

Sukorejo

Gempol

Bangil

Kraton

Gondangwetan

Winongan

Lekok

0200040006000800010000

33

8736.52

Hasil Produksi Perkebunan Kabupaten Pasuruan (Ton) berdasarkan kecamatan

Analisis KlasterData hasil pertanian dan perkebuan tersebut memiliki satuan yang sama namun juga memiliki keragaman yang besar, maka standardisasi terhadap variabel ke bentuk z-score. Selanjutnya data standarisasi ini yang digunakan dalam analisis berikutnya.

Terdapat sebuah asumsi yang harus terpenuhi sebelum dilakukan analisis klaster, yaitu tidak terdapat dependensi (korelasi) antar variabel.

Berdasarkan hasil analisis korelasi data hasil produksi pertanian dan perkebunan Kabupaten Pasuruan 2011, dapat diketahui bahwa terdapat beberapa variabel-variabel yang saling berkorelasi. Maka digunakan Analisis Komponen Utama. Hasil AKU ditampilkan pada Tabel berikut.

Berdasarkan tabel Total Variance Explained data hasil produksi pertanian dan perkebunan Kabupaten Pasuruan 2011 dapat diketahui bahwa terdapat 6 komponen utama yang terbentuk, dengan kumulatif ragam sebesar 86.226%, artinya sebesar 86.226% menjelaskan keragaman dari keenam komponen utama tersebut.

6 komponen utama yang terbentuk akan digunakan dalam pembentukan klaster yaitu menggunakan skor komponen utama yang disajikan dalam tabel di samping.

Berdasarkan Cluster Membership dapat diketahui bahwa : - Klaster 1 beranggotakan 11

kecamatan yaitu Pasrepan, Kejayan, Wonorejo, Purwosari, Sukorejo, Pandaan, Gempol, Beji, Rembang, Kraton, dan Lekok.

- Klaster 2 beranggotakan 7 kecamatan yaitu Purwodadi, Tutur, Puspo, Tosari, Bangil, Prigen, dan Pohjentrek.

- Klaster 3 beranggotakan 6 kecamatan yaitu Lumbang, Gondangwetan, Rejoso, Winongan, Grati, dan Nguling

Setelah mengidentifikasi anggota masing-masing klaster, langkah selanjutnya adalah mengidentifikasi karakteristik dari masing-masing klaster.

- Klaster 1 memiliki karaketristik dominan sebagai daerah penghasil padi sawah, kacang tanah, kacang kedelai, dan kacang hijau serta kapuk randu.

- Klaster 2 memiliki karaketristik dominan sebagai daerah penghasil ubi jalar serta kopi dan cengkeh.

- Klaster 3 memiliki karaketristik dominan sebagai daerah penghasil padi ladang, jagung, dan ubi kayu serta jambu mente, kelapa, dan tebu.

Kesimpulan dan SaranKesimpulanHasil produksi pertanian dan perkebunan paling dominan di Kabupaten Pasuruan tahun 2011 yaitu produksi padi sawah sebesar 60% dan perkebunan tebu sebesar 59%.

Klaster yang terbentuk yaitu:

Saran Penggunaan Statistika dalam pengolahan data di Badan Pusat Statistik Kabupaten Pasuruan hendaknya lebih ditingkatkan agar informasi yang dapat disampaikan baik kepada masyarakat maupun instansi-instansi yang terkait di dalamnya menjadi lebih bermakna dan bisa dijadikan sebagai acuan dalam menindaklanjuti permasalahan yang ada.

Terima Kasih