Dr. Vita Ratnasari, S. Si, M. Si Kresnayana Yahya, M. Sc Madu Ratna, M. Si

(1)

(2)

(3)

L/O/G/O

Gilang Maulana Abdi (1309100030)

Dosen Pembimbing : Kresnayana Yahya, M. Sc

Analisis Statistika Mengenai Potensi Pengembangan Madura

Berdasarkan Sektor Demografi, Sosial Dan Pertanian Sebelum Dan

(4)

(5)

(6)

Latar Belakang

Banyak orang memandang

Pulau Madura

sebagai

kawasan yang

relatif tertinggal

dan mempunyai

daya tarik investasi yang rendah dibandingkan

Kabupaten/Kota lain di sekitar Kota Surabaya.

Namun saat ini pandangan tersebut menjadi

berbalik

arah

setelah

Jembatan

Suramadu

diresmikan.

Madura menjadi daerah yang sangat

(7)

-1.000.000,00 2.000.000,00 3.000.000,00 4.000.000,00 5.000.000,00 6.000.000,00 7.000.000,00 Bangkalan Sampang Pamekasan Sumenep

(8)

PDRB ADHK 2000 KABUPATEN DI MADURA TAHUN 2011

-500.000,00 1.000.000,00 1.500.000,00 2.000.000,00 2.500.000,00 3.000.000,00

(9)

1.154,59 _749,44 _982,75 1.092,44

11.684,56

Bangkalan Sampang Pamekasan Sumenep Jawa Timur

APBD Kabupaten/Kota di Madura

6,4%

8,4%

(10)

mempelajari kesamaan dan kedekatan

masalah setiap kecamatan

pendekatan yang spesifik untuk setiap

kelompok kecamatan di Madura

Cluster Analysis

Hierarchical Methods

Ward’s Method

(11)

Pengelompokan di Jawa Timur menggunakan metode hirarki dan non hirarki dilakukan oleh Arinda Rochmi Lailiya (2011) berdasarkan kesamaan faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat pengangguran terbuka

Padmi Ganifandari (2011) melakukan analisis

Hierarchical Clustering

via Minimax Linkage

untuk mengelompokkan Kecamatan di Pulau

Madura berdasarkan Indikator Pemerataan Pendidikan

Nugroho (2010) dalam penelitiannya mengelompokkan kecamatan-kecamatan di Surabaya berdasarkan variabel sosial demografi dan perekonomian.

(12)

Bagaimana karakteristik Kecamatan di Madura berdasarkan

sektor demografi, sosial dan pertanian sebelum dan setelah

berdirinya Jembatan Suramadu?

1

2

3 Rumusan Masalah

Bagaimana

pengelompokan

Kecamatan

di

Madura

menggunakan

hierarchy cluster analysis

berdasarkan sektor

demografi, sosial dan pertanian sebelum dan setelah

berdirinya jembatan Suramadu?

Bagaimana klasifikasi potensi Kecamatan di Madura

berdasarkan analisis kelompok?

(13)

Mendeskripsikan karakteristik Kecamatan di Madura

berdasarkan sektor demografi, sosial dan pertanian

sebelum dan setelah berdirinya Jembatan Suramadu

Menentukan

kelompok

Kecamatan

di

Madura

menggunakan

hierarchy cluster analysis

berdasarkan sektor

demografi, sosial dan pertanian sebelum dan setelah

berdirinya jembatan Suramadu

Menyusun analisis klasifikasi potensi Kecamatan di Madura

berdasarkan hasil analisis kelompok

1

2

3

(14)

(15)

Batasan Masalah

Data yang digunakan

pada penelitian ini

adalah data sekunder

yang diperoleh dari

buku “Kabupaten di

Madura Dalam Angka”

tahun

2009, 2010, 2011 dan

2012

(16)

(17)

Statistika Deskriptif dapat didefinisikan sebagai metode-metode

yang berkaitan dengan pengumpulan dan penyajian suatu gugus

data

sehingga

memberikan

informasi

yang

berguna

(Walpole, 1995). Penyusunan tabel, diagram dan grafik merupakan

beberapa bagian dari statistika deskriptif.

(18)

Analisis Faktor

Analisis faktor adalah analisis statistika yang bertujuan untuk mengelompokkan variabel-variabel yang banyak dan berbeda menjadi kumpulan-kumpulan variabel yang lebih kecil didasarkan pada kesamaan karakteristik variabel tersebut

Melalui analisis faktor, dapat ditentutakn variabel-variabel yang saling berkorelasi dengan kualitas random yang disebut sebagai faktor

Variabel-variabel yang berada di dalam satu faktor dan mempunyai kemiripan karakteristik antara satu dengan yang lainnya akan menjadi satu setelah dilakukan pengklasifikasian Hair, Black, Babin,

& Anderson (2007)

Johnson dan Wichern (2002)

(19)

Analisis Faktor

Variabel random X dengan variabel komponen

sebanyak

p

, yang memiliki rata-rata

µ

dan matriks

kovarian

∑

, maka model faktor dari X yang merupakan

kombinasi linier beberapa variabel saling bebas yang

tidak teramati adalah

F

₁

,

F

₂

,...,

F

_m

disebut sebagai

common factors

dan ditambahkan dengan

ε

₁,

ε

₂,...,

ε

_p

disebut

specific factor

, sehingga secara khusus dapat

ditulis sebagai berikut.

𝑋𝑋

1

− 𝜇𝜇

1

=

𝑙𝑙

11

𝐹𝐹

1

+ 𝑙𝑙

12

𝐹𝐹

2

+ …

+𝑙𝑙

1𝑚𝑚

𝐹𝐹

𝑚𝑚

+ 𝜀𝜀

1

𝑋𝑋

2

− 𝜇𝜇

2

=

𝑙𝑙

21

𝐹𝐹

1

+ 𝑙𝑙

22

𝐹𝐹

2

+ …

+𝑙𝑙

2𝑚𝑚

𝐹𝐹

𝑚𝑚

+ 𝜀𝜀

2

⋮

𝑋𝑋

𝑝𝑝

− 𝜇𝜇

𝑝𝑝

=

⋮ …

𝑙𝑙

_𝑝𝑝1

𝐹𝐹

₁

+ 𝑙𝑙

_𝑝𝑝2

𝐹𝐹

₂

+ …

+𝑙𝑙

𝑝𝑝𝑚𝑚

𝐹𝐹

⋮

𝑚𝑚

+ 𝜀𝜀

𝑝𝑝

)

1 (

)

1 (

)

(

)

1 (

)

1 (

px

L

pxm

F

mx

px

X

−

µ

=

+

ε

(20)

Hal-hal yang harus dipenuhi . . .

Barlett Test of Spericity

[ ]













₋

+

=

6

5

2

1 R

ln

Bartlett

n

p

Kaiser-Meyer-Olkin (KMO)

∑ ∑

= = = = = =

+

=

_p i p j p i p j ij ij p i p j ij

a

r

KMO

1 1 1 1 1 1 2 2 2

Measure of Sampling

Adequency (MSA)

∑

= = =

+

=

_p j p j ij ij p j ij

a

r

MSA

1 1 1 2 2 2

(21)

Analisis Pengelompokan

Analisis Kelompok

merupakan sebuah metode analisis untuk

mengelompokkan obyek-obyek pengamatan menjadi beberapa

kelompok sehingga akan diperoleh kelompok dimana obyek-obyek

dalam satu kelompok mempunyai banyak persamaan sedangkan

dengan anggota kelompok yang lain mempunyai banyak perbedaan

(Johnson dan Wichern, 2002)

METODE

(22)

(23)

(24)

Kependudukan atau demografi adalah ilmu yang mempelajari dinamika kependudukan manusia. Demografi meliputi ukuran, struktur, dan distribusi penduduk, serta bagaimana jumlah penduduk berubah setiap waktu akibat kelahiran, kematian, migrasi, serta penuaan

Sektor pendidikan merupakan salah satu sektor terpenting dalam pembangunan sebuah Negara. Dalam

Education For AII (EFA)

Global Monitoring

2011 yang dikeluarkan oleh UNESCO, indeks pembangunan pendidikan Indonesia berada di posisi ke-69 dari 127 negara di dunia

Peningkatan derajat kesehatan masyarakat dapat dilaksanakan dengan tindakan nyata misalnya melalui penyediaan berbagai fasilitas kesehatan dilengkapi dengan peralatan medis yang memadai beserta tenaga medis berkualitas.

(25)

Pertanian adalah kegiatan pemanfaatan sumber daya hayati

yang

dilakukan

manusia

untuk

menghasilkan

bahan

pangan, bahan bakuindustri, atau sumber energi, serta untuk

mengelola lingkungan hidupnya.

Di Madura, umumnya kegiatan ekonomi bertumpu pada

sektor

pertanian

primer

(tanaman

pangan, peternakan, perikanan, perkebunan dan kehutanan).

(26)

(27)

Sumber Data

Makro Sosial

Ekonomi Jawa

Timur 2007-2011

dan data PDRB

tahun 2006-2011

(28)

Wilayah Administratif Pulau Madura

KABUPATEN KECAMATAN

Bangkalan Kamal, Labang, Kwanyar, Modung, Blega, Konang, Galis, Tanah Merah,_{Tragah, Socah, Bangkalan, Burneh, Arosbaya, Geger, Kokop, Tanjung Bumi,}

Sepulu, Klampis

Sampang Sreseh, Torjun, Pangarengan, Sampang, Camplong, Omben, Kedungdung,_{Jrengik, Tambelangan, Banyuates, Robatal, Karang Penang, Ketapang,}

Sakobanah

Pamekasan Tlanakan, Pademawu, Galis, Larangan, Pamekasan, Proppo, Palengan,_{Pegantenan, Kadur, Pakong, Waru, Batumarmar, Pasadean}

Sumenep

Pragaan, Bluto, Saronggi, Giligenting, Talango, Kalianget, Kota Sumenep, Batuan, Lenteng, Ganding, Guluk-guluk, Pasongsongan, Ambunten, Rubaru,

Dasuk, Manding, Batuputih, Gapura, Batang-batang, Dungkek,

(29)

Variabel Gambaran Umum 4 Kabupaten di Madura

No

Variabel

1 Indeks Pembangunan Manusia (IPM) tahun 2007-2011

2 Angka Buta Huruf (ABH) tahun 2007-2011

3 PDRB Atas Dasar Harga Berlaku (ADHB) tahun 2008 dan 2010

4 PDRB Atas Dasar Harga Konstan 2000 (ADHK) tahun 2008 dan 2010

5 TPAK (Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja)

tahun 2007-2012

6 TPT (Tingkat Pengangguran Terbuka)

tahun 2007-2012

(30)

Variabel Penelitian Untuk Unit Penelitian Kecamatan

No

Variabel

Definisi Operasional

1 KP

Kepadatan Penduduk yang diperoleh dari perbadingan

antara jumlah penduduk dan luas daerah yang didiami tiap

Kecamatan

2 LK

Jumlah penduduk laki-laki di tiap Kecamatan

3 PR

Jumlah penduduk perempuan di tiap Kecamatan

(31)

Variabel Penelitian Untuk Unit Penelitian Kecamatan

No Variabel

Definisi Operasional

4 RMSSD Rasio antara jumlah murid dengan jumlah sekolah di tingkat SD tiap Kecamatan

5 RMGSD Rasio antara jumlah murid dengan jumlah guru di tingkat SD tiap Kecamatan

6 RMSSMP Rasio antara jumlah murid dengan jumlah sekolah di tingkat SMP tiap Kecamatan

7 RMGSMP Rasio antara jumlah murid dengan jumlah guru di tingkat SMP tiap Kecamatan

8 RMSSMA Rasio antara jumlah murid dengan jumlah sekolah di tingkat SMA tiap Kecamatan

9 RMGSMA Rasio antara jumlah murid dengan jumlah guru di tingkat SMA tiap Kecamatan

(32)

Variabel Penelitian Untuk Unit Penelitian Kecamatan

No Variabel

Definisi Operasional

10 DPT Persentase rasio jumlah bayi dengan banyaknya bayi yang imunisasi DPT 11 BCG Persentase rasio jumlah bayi dengan banyaknya bayi yang imunisasi BCG 12 POLIO Persentase rasio jumlah bayi dengan banyaknya bayi yang imunisasi POLIO 13 CAMPAK Persentase rasio jumlah bayi dengan banyaknya bayi yang imunisasi CAMPAK 14 KBAKTIF Banyaknya seluruh akseptor KB aktif berdasarkan alat kontrasepsi yang

digunakan tiap Kecamatan

15 PPKB Banyaknya petugas pelayanan keluarga berencana tiap Kecamatan 16 PUSK Banyaknya pusekesmas pusat tiap Kecamatan

17 PUSKP Banyaknya puskesmas pembantu tiap Kecamatan 18 PUSKK Banyaknya puskesmas pembantu tiap Kecamatan 19 POSY Banyaknya puskesmas keliling tiap Kecamatan

(33)

Variabel Penelitian Untuk Unit Penelitian Kecamatan

No Variabel Definisi Operasional

20 PADI Jumlah produksi padi (ton) tiap Kecamatan 21 JAGUNG Jumlah produksi jagung (ton) tiap Kecamatan 22 KEDELAI Jumlah produksi kedelai (ton) tiap Kecamatan 23 KACTAN Jumlah produksi kacang tanah (ton) tiap Kecamatan 24 KACHIJ Jumlah produksi kacang hijau (ton) tiap Kecamatan 25 UBIKAYU Jumlah produksi ubi kayu (ton) tiap Kecamatan 26 KELAPA Jumlah produksi kelapa (ton) tiap Kecamatan 27 TEMB Jumlah produksi tembakaui (ton) tiap Kecamatan 28 KARAND Jumlah produksi kapuk randu (ton) tiap Kecamatan 29 AYAM Jumlah ayam ternak (ekor) tiap kecamatan

30 SAPI Jumlah sapi ternak (ekor) tiap kecamatan 31 KAMB Jumlah kambing ternak (ekor) tiap kecamatan 32 PLAUT Jumlah hasil perikanan air laut (ton) tiap Kecamatan

(34)

Langkah Analisis

Mengumpulkan

dan memilah

data yang sesuai

Analisis faktor

untuk perubahan

struktur

Visualisasi hasil

pengelompokan dan

deskripsi kelompok

5 3 1 2

Analisis deskriptif

untuk melihat

perubahan umum

4

Melakukan

analisis

pengelompokan

(35)

(36)

62,97 63,40 64,00 64,51 65,36 56,99 57,66 58,68 59,70 60,49 62,49 63,13 63,81 64,60 65,16 63,71 64,24 64,82 65,60 66,32 52,00 54,00 56,00 58,00 60,00 62,00 64,00 66,00 68,00 2007 2008 2009 2010* 2011* *

Sumenep Pamekasan Sampang Bangkalan

Keterangan: *) = angka diperbaiki ; **) = angka sementara

(37)

(38)

Variable

Mean StDev

Minimum Maximum

KP

51.3

101 -91.9

412 LK

1603

3358

-2575

11123

PR

4305

6617

-2776

30766

(39)

50000 40000 30000 20000 10000 0 3000 2500 2000 1500 1000 500 0 PADI KP 10205 794 M asalembu Kangay an A rjasa Sapeken Raas Gay am Nonggunong

DungkekBatang-BatangGapura BatuputihDasukRubaru M anding

A mbunten P asongsongan Guluk-Guluk GandingLenteng Batuan Sumenep Kalianget Talango Giligenting Saronggi Bluto P ragaan

P asean BatumarmarWaru P akong Kadur P egantenan P alengaan P roppo P amekasan Larangan Galis P ademaw u Tlanakan SakobanahKetapang

Karang P enang _Robatal

Bany uatesTambelanganKedungdungJrengik

O mben C amplong Sampang P angarengan Torjun Sreseh Klampis Sepulu Tanjung Bumi Kokop Geger A rosbay a Burneh Bangkalan Socah Tragah Tanah M erah Galis _{M odung}_KonangBlega

Kw any ar Labang

Kamal

Scatterplot of KP vs PADI Sebelum Berdirinya Jembatan Suramadu

40000 30000 20000 10000 0 3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 0 PADI KP 10682 846 M asalembu Kangay an A rjasa Sapeken Raas Gay am Nonggunong

DungkekBatang-Batang Gapura BatuputihDasukRubaru M anding

A mbunten P asongsongan Guluk-Guluk GandingLenteng Batuan Sumenep Kalianget Talango Giligenting Saronggi Bluto P ragaan

P aseanBatumarmar Waru P akong Kadur P egantenan P alengaan P roppo P amekasan Larangan Galis P ademaw u Tlanakan

SakobanahKarang P enangKetapang Robatal

Bany uatesTambelangan Kedungdung Jrengik O mben C amplong Sampang P angarengan Torjun Sreseh Klampis Sepulu Tanjung Bumi Kokop Geger A rosbay a Burneh Bangkalan Socah Tragah Tanah M erah Galis

KonangM odung Blega Kw any ar

LabangKamal

Scatterplot of KP vs PADI Setelah Berdirinya Jembatan Suramadu

(40)

(41)

17,24 35,88 20,55 21,38 2,06 12,58 17,24 35,88 20,43 21,38 2,06 12,57 17,18 35,19 19,79 21,37 2,00 12,20 17,16 33,97 19,16 21,36 1,94 11,66 15,54 33,24 18,89 20,06 1,60 11,21 2011 2010 2009 2008 2007

Jawa Timur

Surabaya

Pamekasan

Sumenep

Bangkalan

Sampang

Gambar 4.6 Angka Buta Huruf Tahun 2007-2011

(42)

Variable Mean StDev Minimum Maximum RMSSD -13.17 28.64 -106.1 43.38 RMGSD -1.34 7.246 -12.525 51.392 RMSSMP -136.6 162.5 -663.4 80.3 RMGSMP -2.327 4.729 -29.419 4.373 RMSSMA 14.9 96.7 -280 303.3 RMGSMA -2.79 17.75 -111.43 29.93

(43)

300 250 200 150 100 50 250 200 150 100 50 RMSSD (sebelum) R M SS D ( se te la h) Masalembu Kangay an A rjasa Sapeken Raas Gay am Nonggunong Dungkek Batang-Batang Gapura Batuputih Manding Dasuk Rubaru A mbunten Pasongsongan Guluk-Guluk Ganding Lenteng Batuan Sumenep Kalianget Talango Giligenting Saronggi Bluto Pragaan Pasean Batumarmar Waru Pakong Kadur Pegantenan Palengaan Proppo Pamekasan Larangan Galis Pademaw u Tlanakan Sakobanah Ketapang Karang Penang Robatal Bany uates Tambelangan Jrengik Kedungdung_{O mben} C amplong Sampang Pangarengan Torjun Sreseh Klampis Sepulu Tanjung Bumi Kokop Geger A rosbay a Burneh Bangkalan

SocahTragahTanah Merah Galis Konang Blega Modung Kw any ar Labang Kamal

Scatterplot of RMSSD (setelah) vs RMSSD (sebelum)

(44)

Gambar 4.5 Perubahan Secara Umum RMGSD

50 40 30 20 10 0 70 60 50 40 30 20 10 0 RMGSD (sebelum) R M G SD ( se te la h) Masalembu Kangay an A rjasa Sapeken Raas Gay am NonggunongDungkek Batang-Batang

GapuraBatuputihManding Dasuk Rubaru A mbunten PasongsonganGuluk-Guluk Ganding Lenteng Batuan Sumenep Kalianget Talango Giligenting Saronggi Bluto Pragaan Pasean Batumarmar Waru Pakong

Kadur PegantenanPalengaan

Proppo Pamekasan LaranganGalis Pademaw uTlanakan Sakobanah Ketapang Karang Penang Robatal Bany uates Tambelangan Jrengik Kedungdung O mben C amplongSampang Pangarengan Torjun Sreseh Klampis Sepulu Tanjung Bumi Kokop Geger

A rosbay aBangkalanBurneh Socah

TragahTanah Merah

Galis Konang Blega Modung Kw any ar Labang Kamal

(45)

Variable Mean StDev Minimum Maximum DPT 1.6 23.41 -82.81 113.33 BCG 1.49 21.01 -78.69 90.2 POLIO 3.93 21.99 -41.89 134.13 CAMPAK 5.18 53.29 -71.85 415.09 KBAKTIF 1852 2649 -2846 9128 PPKB 0.708 2.724 -5.5 8 PUSK -0.0139 0.1447 -1 0.5 PUSKP -0.0208 0.4063 -1 1 PUSKK 0.667 1.536 -0.5 6.5 POSY 7.22 12.29 -21 51 32,93 32,20 31,41 _29,99 29,24 2007 2008 2009 2010 2011*

Bangkalan Sampang Pamekasan Sumenep Jawa Timur

Tabel 4.3 Statistika Deskriptif Pertumbuhan Sektor Kesehatan Gambar 4.7 Angka Kematian Bayi (AKB) di Madura dan Jawa Timur

(46)

(47)

Variable Mean StDev Minimum Maximum PADI 477 2325 -6912 8934 JAGUNG 489 4497 -11056 18888 KEDELAI 331 691.6 -673.5 3591 KACTAN -277 1263 -7815 2575 KACHIJ 63.5 422.8 -1322.4 2455.2 UBIKAYU -269 6637 -26663 40167 KELAPA 255.3 405 -218 1319.4 TEMB -100.7 294.2 -1232.5 529.5 KARAND 22.5 58.73 -9.94 439.62 AYAM 249 29826 -208270 62352 SAPI 1461 2089 -4606 7355 KAMB 617.9 822.4 -1728.5 3232.5 PLAUT -143 575.3 -2002 1031.6 PTAWAR 122 729.8 -4250 2583.5 JATI -5.1 12.97 -56.44 0.52

(48)

40000 30000 20000 10000 0 40000 30000 20000 10000 0 Jagung (sebelum) Ja gu ng ( se te la h) Masalembu Kangay an A rjasa Sapeken Raas Gay am Nonggunong Dungkek Batang-Batang Gapura Batuputih Manding Dasuk Rubaru A mbunten Pasongsongan Guluk-Guluk Ganding Lenteng Batuan Sumenep Kalianget Talango Giligenting Saronggi Bluto Pragaan Pasean Batumarmar Waru Pakong Kadur Pegantenan Palengaan Proppo Pamekasan Larangan Galis Pademaw u Tlanakan Sakobanah Ketapang Karang Penang Robatal Bany uates Tambelangan Jrengik Kedungdung O mben C amplong Sampang Pangarengan Torjun Sreseh Klampis Sepulu Tanjung Bumi Kokop Geger A rosbay a Burneh Bangkalan Socah Tragah Tanah Merah Galis Konang Blega Modung Kw any ar LabangKamal

Scatterplot of Jagung (setelah) vs Jagung (sebelum)

(49)

90000 80000 70000 60000 50000 40000 30000 20000 10000 0 70000 60000 50000 40000 30000 20000 10000 0

Ubi Kayu (sebelum)

U bi K ay u (s et el ah ) Masalembu Kangay an A rjasa Sapeken Raas Gay am Nonggunong Dungkek Batang-BatangGapura Batuputih MandingDasuk Rubaru A mbunten PasongsonganGuluk-Guluk Ganding Lenteng Batuan

SumenepKalianget Talango Giligenting

Saronggi

Bluto Pragaan Pasean Batumarmar_WaruKadurPakong Pegantenan

Palengaan Proppo

PamekasanGalisLarangan Pademaw u Tlanakan

Sakobanah

Ketapang

Karang PenangRobatal _{Bany uates} Tambelangan Jrengik Kedungdung O mben C amplong Sampang PangarenganTorjunSreseh

Klampis Sepulu

Tanjung Bumi

Kokop Geger

A rosbay aBurneh BangkalanTragahSocah Tanah Merah

Galis KonangModungBlega Kw any arKamalLabang

Scatterplot of Ubi Kayu (setelah) vs Ubi Kayu (sebelum)

(50)

68,99

69,31 _69,25

69,08 69,49

2007 2008 2009 2010 2011

Bangkalan Sampang Pamekasan Sumenep Jawa Timur

Gambar 4.10 Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK) di Madura

6,79

6,42

5,08

4,25 _4,16

2007 2008 2009 2010 2011

Bangkalan Sampang Pamekasan Sumenep Jawa Timur

Gambar 4.11 Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) di Madura

(51)

Nilai Kaiser-Meyer-Olkin untuk Kelayakan Sampel

0.586

Uji Bartlett's

Perkiraan Chi-Square

275.000

Derajat bebas

3

Signifikansi

0.000 Tabel 4.5 KMO's dan Uji Bartlett Sektor Demografi (Sebelum)

Eigenanalysis of the Correlation Matrix

Komponen 1 2 3

Eigenvalue 2.302 0.6862 0.0119

Proporsi 0.767 0.229 0.004

Komulatif 0.767 0.996 1

Tabel 4.6 Nilai

Eigenvalue

s Sektor Demografi (Sebelum)

Variabel

Faktor

1 KP

0.669 LK

0.962 PR

0.964

Tabel 4.7 Loading Factor Sektor Demografi (Sebelum)

Analisis Faktor untuk Sektor Demografi (Sebelum-Setelah)

Variabel Faktor 1 KP 0.652 LK 0.964 PR 0.919

Tabel 4.13 Loading Factor

(52)

Variabel Faktor 1 2 3 RMSSD 0.894 0.097 0.145 RMGSD 0.945 -0.124 -0.042 RMSSMP 0.112 0.864 -0.177 RMGSMP 0.846 0.091 0.018 RMSSMA -0.060 0.846 0.245 RMGSMA 0.075 0.032 0.973

Tabel 4.8 Loading Factor Sektor Pendidikan (Sebelum)

Analisis Faktor untuk Sektor Sosial (Sebelum-Sestelah)

Variabel Faktor 1 2 RMSSD 0.867 0.198 RMGSD 0.829 -0.189 RMSSMP 0.070 0.869 RMGSMP 0.726 0.319 RMSSMA 0.035 0.871 RMGSMA 0.471 0.546

(53)

Variabel Faktor 1 2 3 DPT 0.946 -0.069 -0.134 BCG 0.956 -0.086 -0.098 POLIO 0.948 -0.112 -0.159 CAMPAK 0.761 -0.080 -0.135 KBAKTIF -0.068 0.725 0.454 PPKB -0.215 0.014 0.862 PUSK -0.065 0.754 0.286 PUSKP -0.102 0.275 0.669 PUSKK -0.091 0.907 -0.142 POSY -0.232 0.654 0.601

Sektor Kesehatan (Setelah)

Analisis Faktor untuk Sektor Kesehatan (Sebelum-Setelah)

Variabel Faktor 1 2 3 DPT 0.940 -0.127 -0.032 BCG 0.871 -0.090 0.007 POLIO 0.925 -0.010 -0.032 CAMPAK 0.906 -0.024 -0.050 KBAKTIF -0.275 0.787 -0.181 PPKB 0.152 0.695 0.300 PUSK -0.051 0.253 0.873 PUSKP -0.051 0.602 0.235 PUSKK -0.026 0.171 0.915 POSY -0.092 0.651 0.399

(54)

Variabel Faktor 1 2 3 4 5 6 PADI .067 -.234 .834 .005 -.246 -.108 JAGUNG -.126 .587 .059 -.292 .336 .414 KEDELAI -.036 -.016 -.021 -.073 -.014 .881 KACTAN -.219 .257 .515 .354 -.093 .169 KACHIJ -.174 .444 .168 -.306 .368 -.172 UBIKAYU -.075 .128 .806 -.195 .234 .019 KELAPA .393 -.160 .045 .713 -.004 -.139 TEMB .837 .015 -.101 -.187 .058 .116 KARAND -.142 .046 -.087 .801 .047 -.027 AYAM .636 .282 .102 .300 -.099 -.049 SAPI .094 .842 .146 .078 .057 .155 KAMB .082 .774 -.211 .015 -.056 -.209 PLAUT -.330 .058 -.106 -.170 .656 -.314 PTAWAR -.216 -.037 .005 -.209 -.720 -.218 JATI .907 -.089 -.096 .067 -.035 -.127

Tabel 4.10 Loading Factor Sektor Pertanian (Sebelum)

Analisis Faktor untuk Sektor Pertanian (Sebelum-Setelah)

Variabel Faktor 1 2 JAGUNG 0.754 -0.252 KACHIJ 0.652 -0.173 AYAM 0.049 0.869 SAPI 0.745 0.257 JATI -0.210 0.784

(55)

Nilai Kaiser-Meyer-Olkin untuk Kelayakan Sampel 0.585

Uji Bartlett's

Perkiraan Chi-Square 161.558 Derajat bebas ₁₅ Signifikansi _0.000

Tabel 4.11 KMO's dan Uji Bartlet Berdasarkan Variabel Asli (Sebelum)

Faktor Anggota Variabel Dalam Faktor

(Setelah Dibangunnya Jembatan Suramadu) 1 KP, LK, PR, PPKB, PUSK, PUSKP, PUSKK, POSY

2 DPT, BCG, POLIO, CAMPAK

3 RMSSD, RMGSD, RMGSMP, KELAPA, KARAND 4 KBAKTIF, TEMB, AYAM, PLAUT, JATI

5 RMGSMA, JAGUNG, KACHIJ, SAPI, KAMB 6 PADI, UBIKAYU

7 RMSSMP, RMSSMA 8 KACTAN

9 KEDELAI, PTAWAR

Tabel 4.12 Hasil Analisis Faktor Berdasarkan Variabel Asli (Sebelum)

(56)

Nilai Kaiser-Meyer-Olkin untuk Kelayakan Sampel 0.650

Uji Bartlett's

Perkiraan Chi-Square 1776.638 Derajat bebas 561 Signifikansi 0.000

Tabel 4.17 KMO's dan Uji Bartlett Berdasarkan Variabel Asli (Setelah)

Faktor Anggota Variabel Dalam Faktor

(Setelah Dibangunnya Jembatan Suramadu) 1 KP, LK, PR, KBAKTIF, PUSK, PUSKP, PUSKK, POSY 2 DPT, BCG, POLIO, CAMPAK

3 RMSSMP, RMSSMA, RMGSMA

4 RMGSMP, JAGUNG, TEMB, PTAWAR 5 KEDELAI, AYAM, JATI

6 RMSSD, RMGSD 7 KELAPA, PLAUT 8 KACTAN, KACHIJ 9 SAPI, KAMBING

10 PPKB, PADI, UBI KAYU 11 KARAND

Tabel 4.18 Hasil Analisis Faktor Berdasarkan Variabel Asli (Setelah)

(57)

SEKTOR Sebelum berdirinya Jembatan Suramadu Setelah Berdirinya Jembatan Suramadu DEMOGRAFI KP KP LK LK PR PR PENDIDIKAN RMSSD RMSSD RMGSD RMGSD RMGSMP RMGSMP KESEHATAN DPT DPT BCG BCG POLIO POLIO CAMPAK CAMPAK PERTANIAN TEMB JAGUNG AYAM KACHIJ JATI SAPI Kelom

pok Sebelum Berdirinya Suramadu Setelah Berdirinya Suramadu

1

Kamal, Burneh, Socah, Labang, Kalianget, Arosbaya, Blega, Tragah, Kwanyar, Sepulu, Tanjung Bumi, Klampis, Omben, Konang, Geger, Kokop

Kamal, Burneh, Socah, Tlanakan, Pademawu, Proppo, Palengaan, Tambelangan, Larangan, Pegantenan, Batang-Batang, Kadur, Pragaan, Modung, Blega, Robatal, Karang Penang, Sakobanah, Batumarmar, Sampang, Camplong, Omben, Kedungdung, Banyuates, Ketapang

2

Galis, Banyuates, Ketapang, Tanah Merah, Sakobanah, Camplong, Sampang, Kedungdung, Karang Penang, Tambelangn, Robatal, Bangkalan, Pamekasan, Sumenep

Labang, Arosbaya, Kalianget, Tragah, Kwanyar, Tanjung Bumi, Sepulu, Klampis, Konang, Kokop, Galis, Geger, Tanah Merah, Waru

3

Modung, Torjun, Sreseh, Sarongghi, Rubaru, Batu Putih, Galis, Nonggunong, Giligenting, Pangarengan, Gayam, Jrengik, Ambunten, Dasuk, Bluto, Talango, Gapura, Dungkek, Raas, Manding, Sapeken, Kangayan, Pragaan, Lenteng, Batang-batang, Arjasa, Ganding, Pasongsongan, Guluk-guluk

Bangkalan, Sumenep, Pamekasan

4 Batuan, Masalembu

Sreseh, Jrengik, Torjun, Pangarengan, Masalembu, Galis, Pakong, Giligenting, Raas, Pasean, Rubaru, Bluto, Ambunten, manding, Talango, Ganding, Gapura, Dungkek, Kangayan, Saronggi, Pasongsongan, Dasuk, Lenteng, Guluk-Guluk, Batuputih, Gayam, Sapeken, Arjasa

5 Tlanakan, Kadur, Pademawu, Pegantenan,Waru, Proppo, Batumarmar, Larangan, Palengaan

Batuan, Nonggunong

Tabel 4.20 Hasil Pengelompokan Berdasarkan Analisis Faktor Tabel 4.19 Variabel-variabel

Berdasarkan Analisis Faktor

(58)

Arj asa Len ten g Ket apan g Ban yuat es Om ben Ke dun gdun g Cam plon g Sam pan g Sako bana h Kara ng Pen ang Rob ata l Tam bel anga n Pang aren gan Geg er Koko p Kon ang Tana h M era h Ga lis Kwa nyar Pale ngaa n Lar anga n Pak ong Ga lis Pro ppo Pad em awu Kad ur Peg ante nan Pas ean Batu ma rmar Wa ru Tla naka n Ga yam Raa s Bata ng-B ata ng Ga pura Da suk Am bunt en Du ngke k Tala ngo Non ggun ong Bat uput ih Ru baru Ma ndin g Ga ndin g Gili gen t ing Saro ngg i Paso ngs onga n Gu lu k-Gu luk Blu to Pra gaa n Ma sale mb u Batu an Sap eke n Kan gay an Jre ngi k Sre seh Mod ung Ble ga Burn eh Aro sba ya So cah Tra gah Kla mpi s Sep ulu Lab ang Torju n Sum ene p Pam eka san Bang kala n Tanj ung Bum i Kal iang et Kam al -133.77 -55.85 22.08 100.00 S im il a ri ty

Dendrogram Sebelum Berdirinya Jembatan Suramadu k=10

Ward Linkage, Euclidean Distance

(59)

No nggu non g Bat uan Kan gay an Das uk Paso ngso nga n Sar ongg i Sap eke n Mas alem bu Dun gke k Bata n g-Bat ang Tala ngo Raa s Gili gent ing Gap ura Am bun ten Blu to Pra gaa n Bat upu tih Ma ndin g Rub aru Pase an Gu luk-G ulu k Ga ndin g Ka dur Batu ma rma r Pal enga an Sak oban ah Kara ng Pena ng Ro bata l Ket apa ng Ban yua tes Kedu ngdu ng Om ben Ca mpl ong Sam pan g Pang are nga n Jren gik Tam bela nga n Tor jun Sre seh Kla mpi s Sep ulu Tanj ung Bum i Kw any ar War u Kok op Ge ger Kona ng Bur neh Ble ga Mo dun g Aro sbay a Soc ah Tra gah Laba ng Arja sa Ga yam Lent eng Tana h M era h Ga lis Pako ng Lar ang an Ga lis Pad em awu Pro ppo Peg ante nan Tlan aka n Sum ene p Pam ekas an Ban gka lan Kalia nge t Kam al -135.39 -56.93 21.54 100.00 S im il a ri ty

Dendrogram Setelah Berdirinya Jembatan Suramadu k=10

Ward Linkage, Euclidean Distance

(60)

Kelom

pok

Anggota Nama Kecamatan

1 Kamal, Kalianget, Bangkalan, Pamekasan, Sumenep

2 Tlanakan, Pegantenan, Proppo, Pademawu, Galis, Larangan, Pakong

3 Galis, Tanah Merah, Lenteng, Gayam, Arjasa

4 Labang, Tragah, Socah, Arosbaya, Modung, Blega, Burneh, Konang, Geger, Kokop, Waru

5 Kwanyar, Tanjung Bumi, Sepulu, Klampis

6 Sreseh, Torjun, Tambelangan, Jrengik, Pangarengan

7 Sampang, Camplong, Omben, Kedungdung, Banyuates, Ketapang

8 Robatal, Karang Penang, Sakobanah

9

Palengaan, Batumarmar, Kadur, Ganding, Guluk-Guluk, Pasean, Rubaru, Manding, Batuputih, Pragaan, Bluto, Ambunten, Gapura, Giligenting, Raas, Talango, Batang-Batang, Dungkek, Masalembu, Sapeken, Saronggi, Pasongsongan, Dasuk, Kangayan

10 Batuan, Nonggunong Kelom

pok

Anggota Nama Kecamatan

1 Kamal, Kalianget, Tanjung Bumi, Bangkalan, Pamekasan, Sumenep

2 Torjun 3

Labang, Sepulu, Klampis, Tragah, Socah, Arosbaya, Burneh, Blega, Modung, Sreseh, Jrengik, Kangayan, Sapeken

4 Batuan, Masalembu

5

Pragaan, Bluto, Guluk-Guluk, Pasongsongan, Saronggi, Giligenting, Gandhing, Manding, Rubaru, Batuputih, Nonggunong, Talango, Dungkek, Ambunten, Dasuk, Gapura, Batang-Batang, Raas, Gayam

6

Tlanakan, Waru, Batumarmar, Pasean, Pegantenan, Kadur, Pademawu, Proppo, Galis, Pakong, Larangan, Palengaan

7 Kwanyar, Galis, Tanah Merah, Konang, Kokop, Geger 8 Pangarengan, Tambelangan, Robatal, Karang Penang,

Sakobanah

9 Sampang, Camplong, Kedungdung, Omben, Banyuates, Ketapang, Lenteng

10 Arjasa

(61)

(62)

(63)

19,6 10,4 10,511,1 9,0 18,7 9,7 23,4 10,8 8,4 8,6 8,3 8,5 8,8 8,4 8,5 9,9 9,2 8,5 3,3 1,7 1,7 1,8 1,5 3,1 1,6 3,9 1,8 1,4 1,4 1,4 1,4 1,5 1,4 1,4 1,6 1,5 1,4

(64)

5,8 2,6 0,2 1,6 1,9 1,6 11,6 3,4 2,5 7,5 2,7 5,0 10,5 8,9 4,7 1,0 0,4 0,0 0,3 0,3 0,3 1,9 0,6 _0,4 1,3 _0,5 0,8 1,7 _1,5 0,8

(65)

Kelom

pok Anggota Nama Kecamatan

19,6 10,4 10,5 11,1 9,0 18,7 9,7 23,4 10,8 8,4 8,6 8,3 8,5 8,8 8,4 8,5 9,9 9,2 8,5 3,3 1,7 1,7 1,8 1,5 3,1 1,6 3,9 1,8 1,4 1,4 1,4 1,4 1,5 1,4 1,4 1,6 1,5 1,4 JUMLAH KONTRIBUSI CLUSTER RATA-RATA KONTRIBUSI TIAP ANGGOTA CLUSTER

5,8 2,6 0,2 1,6 1,9 1,6 11,6 3,4 2,5 7,5 2,7 5,0 10,5 8,9 4,7 1,0 0,4 _0,0 _0,3 0,3 0,3 1,9 0,6 0,4 1,3 0,5 0,8 1,7 _1,5 0,8 JUMLAH KONTRIBUSI CLUSTER RATA-RATA KONTRIBUSI TIAP ANGGOTA CLUSTER

Kelompok ini terdiri dari kecamatan-kecamatan yang kepadatan penduduknya cukup tinggi dibandingkan kecamatan lainnya dengan jumlah kontribusi

cluster

sebesar 19,6% di Madura. Namun sayangnya, RMSSD, RMSSMP dan RMSSMA masih tinggi. Artinya, daya tampung sekolah tingkat SD dan SMP masih kurang dikarenakan jumlah murid yang cukup banyak.

(66)

Kelom

2 Torjun

Kelompok ini hanya beranggotakan Kecamatan Torjun, dengan jumlah kontribusi

cluster

sebesar 53,8% untuk variabel hasil perikanan air tawar (paling tinggi

dibandingkan kecamatan lainnya di Madura).

Kelom

3 Labang, Sepulu, Klampis, Tragah, Socah, Arosbaya, Burneh,

Blega, Modung, Sreseh, Jrengik, Kangayan, Sapeken

Anggota kelompok ini sebagian besar merupakan kecamatan-kecamatan pesisir

dan perbatasannya. Sektor pertaniannya merata dan memiliki potensi yang besar

untuk sub sektor perikanan, masing-masing berkontribusi sebesar, 17,4% untuk

variabel perikanan air laut dan 21,7% untuk perikanan air tawar

(67)

Kelom

4 Batuan, Masalembu

Kelom

5

Pragaan, Bluto, Guluk-Guluk, Pasongsongan, Saronggi, Giligenting, Gandhing, Manding, Rubaru, Batuputih, Nonggunong, Talango, Dungkek, Ambunten, Dasuk, Gapura, Batang-Batang, Raas, Gayam

Jumlah penduduk perempuan di kelompok ini sangat sedikit. Hal ini berdampak pada jumlah peserta KB aktif, jumlah petugas pelayanan KB dan jumlah posyandu yang sangat sedikit, yakni masing-masing hanya berkontribusi sebesar 1,3%, 1,6% dan 1,4%. Sedangkan pada sektor pendidikan, rasio murid sekolah SMA masih tinggi dalam kelompok ini, dengan rata-rata kontribusi tiap anggota kelompok sebesar 4%. Selain itu, jumlah ayam dan kambing di kelompok ini paling rendah dibandingkan dengan kecamatan-kecamatan lainnya di Madura. Sisi positifnya, hasil pelayanan imunisasi DPT, BCG, Polio dan Campak yang paling tinggi dibandingkan kecamatan lainnya. Artinya, kesadaran masyarakat akan kesehatan bayi semakin baik.

Kelompok ini memiliki anggota yang paling banyak dan merupakan kecamatan-kecamatan di Kabupaten Sumenep yang saling berdekatan. JAGUNG, KACHIJ dan TEMB menjadi komoditi utama dalam kelompok ini, yakni masing-masing jumlah kontribusi cluster sebesar 45,3%, 60,9% dan 29,7% di Madura. Salah satu anggota kelompok ini, yakni Kecamatan Nonggunong merupakan kecamatan dengan jumlah ternak kambing yang paling banyak (berkontribusi sebesar 39,4% di Madura).

(68)

Kelom

6

Tlanakan, Waru, Batumarmar, Pasean, Pegantenan, Kadur,

Pademawu, Proppo, Galis, Pakong, Larangan, Palengaan

Kelom

7

Kwanyar, Galis, Tanah Merah, Konang, Kokop, Geger

Kelompok ini beranggotakan seluruh kecamatan yang ada di Kabupaten Pamekasan, kecuali Kecamatan Pamekasan. Rata-rata kontribusi tiap anggota

cluster

untuk variabel KBAKTIF paling rendah, yakni sebesar 4,7%. Produksi tembakau dan jumlah ayam ternak cukup tinggi pada kelompok ini, masing-masing berkontribusi sebesar 61,4% dan 34% di Madura. Pada sub sektor kehutanan, komoditi jati merupakan komoditi utama dalam kelompok ini dengan kontribusi sebesar 95,3% di Madura.

Pemerataan pendidikan di kecamatan-kecamatan ini tidak merata. Terbukti dari nilai RMSSD, RMGSD dan RMGSMP yang cukup tinggi, masing-masing rata-rata kontribusi tiap anggota kelompok adalah 2,1% untuk variabel RMSSD, 3% untuk variabel RMGSD dan 2,4% untuk variabel 2,4%. Komoditi utamanya adalah kapuk randu dan kelapa, masing-masing jumlah kontribusi

cluster

sebesar 76,1% dan 24.4% di Madura.

(69)

Kelom

8 Pangarengan, Tambelangan, Robatal, Karang Penang, Sakobanah

Kelom

9

Sampang, Camplong, Kedungdung, Omben, Banyuates, Ketapang,_Lenteng

RMGSMA kelompok VIII ini cukup tinggi dengan kontribusi sebesar 29,2% dengan rata-rata kontribusi tiap anggota sebesar 5,8%. Komoditi utamanya adalah KEDELAI dengan rata-rata kontribusi tiap anggota kelompok sebesar 12,9%.

Sektor pertanian salah satu sektor unggulan dalam kelompok ini. Rata-rata kontribusi tiap anggota kelompok adalah 3,9% untuk kedelai, 2,6% untuk kacang tanah, 4% untuk kacang hijau dan 0,7% untuk ubi kayu.

(70)

Kelom

10 Arjasa

Jumlah petugas pelayanan KB dalam kelompok ini paling

banyak dibandingkan kecamatan lainnya di Madura.

Kecamatan Arjasa bisa dibilang kecamatan penghasil padi

dan ubi kayu tertinggi di Madura, kontribusinya sebesar

6,3% untuk padi dan 16,7% untuk ubi kayu.

(71)

(72)

Kelom

2 Tlanakan, Pegantenan, Proppo, Pademawu, Galis, Larangan, Pakong

Kecamatan Tanjung Bumi keluar dari kelompok I ini. Rata-rata kontribusi tiap anggota

cluster

untuk variabel kepadatan penduduk dalam kelompok ini meningkat 0,2% dibandingkan kondisi sebelum dibangunnya Jembatan Suramadu. Tidak hanya itu, perubahan secara umum dialami pula pada sektor pendidikan. Jumlah kontribusi

cluster

untuk variabel RMSSD, RMSSMP dan RMSSMA masing-masing turun sebesar 0,6%, 2,5% dan 6,8%. Angka-angka ini menunjukkan bahwa pemerataan pendidikan semakin membaik dibandingkan kondisi sebelum dibangunnya Jembatan Suramadu. Jumlah kontribusi

cluster

pada variabel perikanan laut dan perikanan air tawar yang masing-masing meningkat sebesar 2,7% dan 6,7%.

Rata-rata kontribusi semua variabel dalam kelompok ini hampir semua merata berdasarkan sektor demografi, pendidikan dan kesehatan. Subsektor kehutanan menjadi andalan dalam kelompok ini. Terbukti dengan rata-rata kontribusi tiap anggota

cluster

yang meningkat 2,4% dibandingkan kondisi kelompok sebelum dibangunnya Jembatan Suramadu (kelompok VI).

(73)

Kelom

3

Galis, Tanah Merah, Lenteng, Gayam, Arjasa

Kelom

4 Labang, Tragah, Socah, Arosbaya, Modung, Blega, Burneh, Konang, Geger, Kokop, Waru

Pada kelompok ini, jumlah petugas pelayanan KB cukup banyak dibandingkan kecamatan lainnya di Madura. komoditi kapuk randu memberikan kontribusi yang paling besar dalam kelompok ini untuk sektor pertanian. Jumlah kontribusi

cluster

sebesar 46,2% dengan rata-rata kontribusi tiap anggota

cluster

sebesar 9,2%.

Beberapa kecamatan yang masuk dalam kelompok ini sebelumnya terkelompok dalam kelompok III untuk kondisi sebelum dibangunnya Jembatan Suramadu. Jumlah kontribusi

cluster

sebesar 27,2% untuk variabel RMGSD dan 27,7% untuk variabel RMGSMA. Komoditi PADI dan KACTAN masih mendominasi untuk sektor pertanian. Jumlah rata-rata kontribusi tiap anggota

cluster

untuk variabel PADI dan KACTAN mengalami kenaikan masing-masing sebesar 0,2% dan 0,5%.

(74)

Kelom

5 Kwanyar, Tanjung Bumi, Sepulu, Klampis

Kelom

6 Sreseh, Torjun, Tambelangan, Jrengik, Pangarengan

Rata-rata kontribusi tiap anggota

cluster

untuk variabel RMGSMP sebesar 2,9%. Angka ini menunjukkan bahwa jumlah guru tidak sebanding dengan jumlah murid tingkat SMP. Sedangkan rata-rata kontribusi tiap anggota untuk hasil perikanan air laut dan perikanan air tawar cukup tinggi dalam kelompok ini masing-masing sebesar 4,2% dan 11,5%.

Pemerataan pendidikan tingkat SD sangat baik untuk kelompok ini. Untuk sektor kesehatan, jumlah kontribusi

cluster

terbesar terdapat pada variabel jumlah puskesmas keliling dengan jumlah kontribusi

cluster

sebesar 9,6%. Kontribusi variabel PADI cukup tinggi dalam kelompok ini, dengan jumlah kontribusi

cluster

sebesar 9,8%. Komoditi KACTAN juga merupakan komoditi utama dalam kelompok ini dengan jumlah kontribusi

cluster

sebesar 9%.

(75)

Kelom

7 Sampang, Camplong, Omben, Kedungdung, Banyuates, Ketapang

Kelom

8 Robatal, Karang Penang, Sakobanah

Sebelumnya, kecamatan Lenteng tergabung dalam kelompok yang anggotanya kecamatan-kecamatan dalam kelompok ini. Namun, pada kondisi setelah dibangunnya Jembatan Suramadu, Kecamatan Lenteng keluar dari kelompok. Produktivitas KACTAN, KACHIJ dan UBIKAYU cukup tinggi dalam kelompok ini, dengan jumlah kontribusi

cluster

untuk ketiga variabel tersebut masing-masing sebesar 4,6%, 3% dan 3,9%. Subsektor perkebunan pada kelompok ini memiliki kontribusi yang paling kecil.

Sebelumnya kecamatan-kecamatan yang masuk kelompok ini bersama dengan Kecamatan Pangarengan dan Tambelanggan. Namun pasca Suramadu, Kecamatan Robatal, Karang Penang dan Sakobanah terkelompok menjadi satu tanpa kedua kecamatan tersebut. Pemerataan pendidikan tingkat SD di kelompok ini masih kurang. Jjumlah kontribusi

cluster

untuk variabel KEDELAI mengalami penurunan, namun rata-rata kontribusi tiap anggota

cluster

mengalami peningkatan sebesar 3%. Komoditi KEDELAI ini merupakan komoditi utama dalam kelompok ini.

(76)

Kelom

9

Palengaan, Batumarmar, Kadur, Ganding, Guluk-Guluk, Pasean, Rubaru, Manding, Batuputih, Pragaan, Bluto, Ambunten, Gapura, Giligenting, Raas, Talango, Batang-Batang, Dungkek, Masalembu, Sapeken, Saronggi, Pasongsongan, Dasuk, Kangayan

Kelom

10 Batuan, Nonggunong

Jumlah anggota kecamatan kecamatan dalam kelompok ini paling banyak, yakni sebanyak 24 kecamatan. Kekuatan kelompok ini terletak pada sub sektor bahan makanan dan sub sektor peternakan. jumlah kontribusi

cluster

terbesar untuk subsektor bahan makanan adalah komoditi kacang hijau dengan rata-rata kontribusi tiap anggota

cluster

sebesar 2,4%, mengalami penurunan sebesar 0,8% dari kelompok dengan anggota kecamatan yang hampir sama untuk kondisi sebelum dibangunnya Suramadu.

Kelompok ini beranggotakan kecamatan dengan kepadatan penduduk yang rendah. Namun layanan imunisasi sangat baik dan bisa dibilang sukses karena hasil pelayanan imunisasi DPT, BCG, Polio dan Campak melebihi target realisasi layanan imunisasi dinas kesehatan di wilayah tersebut. Subsektor peternakan memberikan kontribusi yang cukup tinggi dalam kelompok ini. Hal yang paling mencolok adalah komoditi kelapa dengan jumlah kontribusi