Pembangunan ibukota negara memiliki dampak sosial, ekonomi, dan lingkungan yang positif dan negatif. Pemerintah mengantisipasi peralihan ke IKN akan meningkatkan pertumbuhan ekonomi nasional sebesar 0,1% dengan mendongkrak PDB. Akan tetapi jika keterampilan dan pendidikan lokal tidak meningkat, pemindahan ibu kota akan berdampak negatif terhadap ekosistem dan masyarakat zona penyangga IKN. Kesenjangan pendidikan, ekonomi, dan kesehatan antara penduduk asli dan imigran akan semakin meningkat sehingga pemerintah harus mengembangkan solusi lingkungan, sosial, dan ekonomi. Perekonomian kawasan penyangga IKN dapat ditingkatkan dengan mengidentifikasi dan mengklasifikasikan sektor-sektor PDB utama. PDRB adalah indikator ekonomi makro yang menghitung output barang dan jasa tahunan suatu wilayah untuk mengukur produktivitas. PDRB meningkatkan indeks pembangunan manusia (IPM) suatu daerah. Pemerintah daerah harus meningkatkan PDRB untuk meningkatkan kesejahteraan. Latar belakang tersebut menginisiasi penelitian yang dilakukan dosen Statistika dengan ketua Mega Silfiani, S.Si., M.Si., M.Sc. dengan anggota Diana Nurlaily, S.Si., M.Stat dan Irma Fitria, S.Si., M.Si.
Ketiga dosen tersebut kemudian melakukan penelitian yang didanai oleh hibah internal Institut Teknologi Kalimantan (ITK) dengan skema Penelitian Dasar Unggul (PDU). Penelitian tersebut menggunakan analisis Location Quotient Index (LQ Index) dan cluster analisis dari K-Means Cluster dan SOM (Self Organizing Map). Pemilihan ketiga metode tersebut didasarkan pada beberapa alasan. Analisis LQ Indeks memungkinkan identifikasi sektor unggulan suatu wilayah. Sementara K-Means Cluster dan SOM (Self Organizing Map) digunakan untuk mengelompokkan objek sesuai dengan atributnya. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan mengelompokkan potensi ekonomi kabupaten/kota Kalimantan Timur sebagai mitra IKN menggunakan analisis LQ, K-means cluster, dan SOM.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengelompokan k-means menghasilkan hasil yang lebih baik daripada SOM karena nilai Rata-rata Silhouette Coefficient tertinggi sebesar 0,5768. Nilai ini menandakan pembentukan cluster yang lebih baik. Selanjutnya, jumlah cluster optimal yang dihasilkan oleh clustering k-means ditentukan menjadi 2 cluster. Akibatnya, dapat disimpulkan bahwa k-means clustering merupakan pendekatan clustering yang lebih disukai untuk menentukan klaster sektor PDRB.
Setelah mendapatkan jumlah cluster optimal sesuai dengan lebar rata-rata siluet, kita dapat menggambarkan posisi distrik sesuai dengan cluster k-means. Ada sepuluh kabupaten di provinsi Kalimantan Timur, yaitu (1) Berau, (2) Kutai Barat, (3) Kutai Kartanegara, (4) Kutai Timur, (5) Mahakam Ulu, (6) Paser, (7) PPU, (8) Balikpapan, (9) Bontang dan (10) Samarinda.
Gambar 1. Kavling klaster berbasis k-means untuk Kabupaten Kalimantan Timur
Kami mengilustrasikan cluster menggunakan fviz_cluster di R yang menunjukkan cluster menggunakan dua komponen utama pertama untuk menentukan koordinat X-Y dari setiap kota. Gambar 1 menjelaskan bahwa ada 2 cluster. Klaster pertama terdiri dari 2 kecamatan yaitu, Samarinda dan Balikpapan, sedangkan klaster kedua terdiri dari 8 kecamatan yaitu, Berau, Kutai Barat, Kutai Kartanegara, Kutai Timur, Mahakam Ulu, Paser dan PPU.
Untuk pemahaman yang lebih komprehensif tentang pengelompokan kabupaten di Kalimantan Timur berdasarkan sektor PDRB, penting untuk memeriksa hasil klaster yang digambarkan pada Gambar 1. Gambar 2 dapat disimpulkan bahwa klaster pertama, yang terdiri dari Samarinda dan Balikpapan, menunjukkan jumlah kabupaten tertinggi dengan sektor yang menonjol. 3 sektor unggulan terbesar untuk klaster pertama adalah Penyediaan akomodasi dan makanan dan minuman (X11), Jasa Keuangan (X9), dan Jasa Lainnya (X17). Khususnya, anggota klaster dalam kelompok ini tidak terlalu bergantung pada input PDRB dari Pertanian, Kehutanan, dan Perikanan (X1) dan Pertambangan dan Penggalian (X2). Sebaliknya, klaster kedua, yang terdiri dari delapan kabupaten, sebagian besar berbagi sektor unggulan Pertanian, Kehutanan, dan Perikanan (X1) dan Pertambangan dan Penggalian (X2) dalam hal PDRB, kecuali Bontang.
Untuk pengembangan potensi wilayah penyangga IKN