Estimasi: Journal of Statistics and Its Application e-ISSN: 2721-3803, p-ISSN: 2721-379X http://journal.unhas.ac.id/index.php/ESTIMASI
Penerapan Metode Median Clustering untuk Clusterisasi Peternakan di Provinsi Maluku
M. Y. Matdoan 1 * , A. M. Balami 2 , F. Kondolembang 3 , S. J. Latupeirissa 4
1234 Program Studi Statistika, FMIPA Universitas Pattimura, Ambon, 97233, Indonesia * Corresponding author, email: keepyahya@gmail.com

## Abstract
Livestock in Maluku Province is one of the sectors that is the main priority in the context of increasing people's welfare. The potential for livestock in Maluku Province is increasing every year. However, there needs to be integrated processing and identification of potential commodities in each region. One method that is a reliable statistical method is to use the median clustering method. Median clustering is a method of  grouping based on  the  median  value. The median clustering algorithm selects  K cluster  centers with the aim of minimizing the sum of the measurement distances between each point cluster and the closest cluster center. The data used in this study came from the Maluku Province Central Bureau of Statistics (BPS)  in  2022.  The  results  of  this  research  were  that  there  were  3  clusters  formed  in  livestock clusterization  in  regencies  and  cities  in  Maluku  Province.  Clus  ter  1  consists  of  Southwest  Maluku Regency.  Cluster  2  consists  of  the  Regencies  of  Central  Maluku,  Buru  and  West  Seram.  Furthermore, Cluster 3 consists of the Tanimbar Islands, Southeast Maluku, Aru Islands, Eastern Seram, South Buru, Ambon and Tual City.
Keywords: Maluku, Median Clustering, Animal Husbandr.

## Abstrak
Peternakan di Provinsi Maluku merupakan salah satu sektor yang menjadi unggulan utama dalam rangka peningkatan  kesejahteraan  masyarakat.  Potensi  peternakan  di  Provinsi  Maluku  semakin  meningkat  di setiap tahunnya. Namun, perlu ada pengolahan yang terpadu serta identifikasi potensi komoditas di setiap daerah.  Salah  satu  metode  yang  metode  statistik  yang  dapat  diandalkan  yaitu  dengan  menggunakan metode median  clustering . Median  clustering merupakan  salah  satu  metode  dalam  pengelompokan berdasarkan  nilai  mediannya.  Algoritma median  clustering memilih  pusat  cluster  K  dengan  bertujuan untuk  meminimalkan  jumlah  jarak  pengukuran  antara  masing-masing  cluster  titik  dan  pusat  cluster terdekat. Data yang digunakan dalam penelitian ini bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Maluku  Tahun  2022.  Penelitian  ini  diperoleh  hasil  bahwa  terdapat  3  cluster  yang  terbentuk  dalam clusterisasi  peternakan  pada  kabupaten  dan  kota  di  Provinsi  Maluku.  Cluster  1  terdiri  dari  Kabupaten Maluku  Barat  Daya.  Cluster  2  terdiri  dari  Kabupaten  Maluku  Tengah,  Buru  dan  Seram  Bagian  Barat. Selanjutnya  Cluster  3  terdiri  dari  Kabupaten  Kepulauan  Tanimbar,  Maluku  Tenggara,  Kepulauan  Aru, Seram Bagian Timur, Buru Selatan, Ambon dan KotaTual .
Kata Kunci : Maluku, Median Clustering, Peternakan.
Penerapan Metode Median Clustering untuk Clusterisasi ... M. Y. Matdoan, A. M. Balami, F. Kondolembang, S. J. Latupeirissa

## 1. Pendahuluan
Peternakan merupakan suatu sektor yang sangat potensial untuk dijadikan sebagai sumber  mata  pencarian  masyarakat.  Sektor  ini  diharapkan  mampu  menopang  kegiatan perekonomian masyarakat. Usaha peternakan mempunyai prospek untuk dikembangkan karena tingginya permintaan akan produk peternakan. Usaha peternakan juga memberi keuntungan yang cukup tinggi dan menjadi sumber pendapatan bagi banyak masyarakat di perdesaaan[1].
Provinsi Maluku merupakan salah satu provinsi di Indonesia Bagian Timur dengan tingkat  peternakan  yang  begitu  pesat.  Secara  geografis,  Provinsi  Maluku  berbatasan dengan Provinsi Maluku Utara di bagian Utara, Provinsi Papua Barat di bagian Timur, Negara  Timor  Leste  dan  Negara  Australia  di  bagian  Selatan,  serta  Provinsi  Sulawesi Tenggara  dan  Sulawesi  Tengah  di  bagian  Barat.  Sebagai  daerah  kepulauan,  maka Provinsi Maluku memiliki luas wilayah 712.480 Km2, terdiri dari sekitar 92,4% lautan dan  7,6%  daratan  dengan  jumlah  pulau  yang  mencapai  1.412  buah  pulau  dan  panjang garis  pantai  10.662  Km.  serta  terbagi    dalam  11  kabupaten  dan  kota  diantaranya  yaitu Kabupaten Kepulauan Tanimbar, Maluku Tenggara (Malra), Maluku Tengah (Malteng), Buru, Kepulauan Aru, Seram Bagian Barat (SBB), Seram Bagian Timur (SBT), Maluku Barat Daya (MBD), Buru Selatan (Bursel), Kota Ambon dan Kota Tual[2].
Potensi  peternakan  di  Provinsi  Maluku  sangat  baik,  hal  ini  disebabkan  karena kondisi sektor dan kebutuhan masyarakat mendukung. Letak geografis pun mendukung untuk  bidang  peternakan  dikarenakan  wilayah    daratan  dan  pegunungan    masih dikategorikan  sangat  luas.  Peternakan  yang  ada  di  Provinsi  Maluku  terdiri  dari peternakan sapi potong, kerbau, kuda, kambing, domba dan babi.  Potensi peternakan di Provinsi  Maluku  semakin  meningkat  di  setiap  tahunnya.  Berdasarkan  data  dari  BPS Provinsi Maluku, peningkatan jumlah pemotongan ternak pada tahun 2021 terjadi pada jenis ternak sapi dan babi. Jenis ternak sapi mengalami peningkatan paling banyak yaitu naik  3.207  ekor  (83,47%),  dan  ternak  babi  naik  320  ekor  (12,64%).  Sementara penurunan terjadi pada ternak kerbau turun 6 ekor (-66,67%), dan ternak kambing turun 60 ekor (-13,04%)[3].
Sektor  peternakan  dengan  segala  potensi  komoditasnya  tentu  membutuhkan  suatu pengeolahan  yang  terpadu.  Sebagai  langkah  awal  pengelolahan,  tentunya  dibutuhkan identifikasi  potensi  komoditas  di  setiap  daerah.  Salah  satu  upaya  dalam  rangka identifikasi  tersebut  tersebut  bisa  dilakukan  dengan  analisis  cluster.  Analisis  cluster yaitu suatu metode dalam   multivariat dalam ilmu analisis statistik yang berguna untuk mengelompokkan  objek-objek  yang  terdapat  keunikan  yang  serupa  dengan  kelompok yang  lebih  kecil.  Terdapat  dua  metode  yang  umum  yaitu hierarki dan non-hierarki . Metode hierarki terbagi  atas  metode  pautan  tunggal  ( single  linkage ),  pautan  rata-rata ( average  linkage ),  pautan  lengkap  ( complete  linkage ), centroid,  ward dan median . Kemudian metode non-hierarki terbagi atas metode k-means [4].
Penerapan Metode Median Clustering untuk Clusterisasi ... M. Y. Matdoan, A. M. Balami, F. Kondolembang, S. J. Latupeirissa
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan,  menunjukkan  bahwa  data  sebaran jumlah peternakan di Provinsi Maluku mengandung pencilan ( outlier ). Oleh karena itu, metode clusterisasi yang sesuai  untuk mengelompokkan data  yang mengandung oulier yaitu dengan menggunakan metode median clustering . Hal ini sesuai dengan penelitian yang  dilakukan  oleh  Nurani  tahun  2015  tentang  perbandingan  metode  pengelompokan terbaik  berdasarkan  algoritma K-Means  clustering dan median  clustering pada  data yang mengandung pencilan. Diperoleh hasil bahwa metode median clustering lebih baik digunakan jika data mengandung outlier [5].
Median  Clustering merupakan  salah  satu  metode  dalam  pengelompokan  yang berdasarkan  nilai  mediannya  [6].  Algoritma  Median  memilih  pusat  cluster  K  dengan bertujuan untuk meminimalkan jumlah jarak pengukuran antara masing-masing cluster titik dan pusat cluster terdekat. Algoritma median dapat dengan cepat menemukan titik stationer  yang  berguna  dan  kemampuan  algoritma  ini  dapat  menangani  database  besar [7].  Sebelum  dilakukan  analisis median  clustering ,  perlu  diketahui  berapa  banyak cluster  yang  akan  dibentuk  dari  data.  Tidak  berbeda  jauh  dengan  analisis  klaster non- hierarki lain. Pada median clustering jumlah cluster ditetapkan sebelum pengelompokan dilakukan.  Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  menentukan  jumlah  cluster adalah metode silhoutte . Nilai average silhouette width paling besar menunjukan bahwa jumlah cluster yang diperoleh merupakan jumlah cluster optimum[8].

## 2. Material dan Metode
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  bersumber  dari  publikasi  Badan  Pusat Statistik  (BPS)  Provinsi  Maluku  pada  Maluku  Dalam  Angka  Tahun  2022[3].  Adapun yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari variabel peternakan sapi potong, kerbau, kuda, kambing, domba dan babi.
Analisa  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  median clustering.  Metode  K-Medians  adalah  pengembangan  dari  metode  K-Means.  Keduanya menghasilkan k klaster yang dibentuk dengan mengukur jarak antara titik pusat dengan setiap  objek,  kemudian  setiap  objek  dikelompokkan  berdasarkan  titik  pusat  terdekat. Kedua metode ini mempunyai beberapa perbedaan, salah satunya pada titik pusat klaster. Sesuai  dengan  namanya,  K-Means  menggunakan  mean  yang  meminimalkan  jarak  2 norm, dan K-Medians menggunakan median yang meminimalkan jarak 1-norm [9].
Pada  dasarnya,  mean  adalah  pengukuran  yang  sangat  rentan  terhadap  pencilan. Sebuah pencilan yang bernilai ekstrim dapat menggeser rata-rata dari sebagian besar data yang kemudian menjadi tidak seimbang. Menurut Kaufmann & Rosseuw (1993) metode K  means  akan  lebih  sensitif  terhadap  data  yang  mengandung  pencilan  karena menggunakan  mean  sebagai  ukuran  nilai  tengahnya[9].  Di  sisi  lain,  median  adalah statistik  deskriptif  yang  cenderung  lebih  tahan  terhadap  outliers.  Oleh  karena  itu, penggunaan  metode  Median  akan  meminimalkan  error  pada  cluster.  Secara  umum, algoritma dari teknik pengklasteran dengan metode Medians adalah sebagai berikut:
Penerapan Metode Median Clustering untuk Clusterisasi ... M. Y. Matdoan, A. M. Balami, F. Kondolembang, S. J. Latupeirissa
1. Diberikan 𝑘 sebagai banyaknya klaster yang akan dibentuk.
2. Tentukan centroid (elemen pusat) awal pada setiap klaster.
3. Masing-masing  observasi  dihitung  jaraknya  ke  setiap  centroid  menggunakan  jarak Manhattan atau dapat ditulis sebagai berikut.
𝑑(𝑥 𝑖𝑗 , 𝑐 𝑖𝑗 ) = ∑|𝑥 𝑖𝑗 − 𝑐 𝑖𝑗 |,          𝑖 = 1,2, … 𝑘 𝑝 𝑗=1 (1)
4. Setiap  observasi  dikelompokkan  berdasarkan  jarak  terdekat  antara  data dengan pusatnya.
5. Perbaharui centroid masing-masing  klaster  dengan  cara  menghitung  nilai  tengah (median) dari observasi-observasi yang ada pada centroid yang sama.
6. Ulangi dari langkah 3, lakukan hingga centroid awal dan centroid akhirnya bernilai sama.

## 3. Hasil dan Diskusi

## 3.1 Gambaran Umum Variabel Penelitian
Tabel 1. Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Sapi potong 11 382 Kep.  Aru 30947 Malteng 10073,4545 Kerbau 11 0 Malra Malteng Kep. Aru Ambon Tual 11099 MBD 1453,9091 Kuda 11 0 Malra Kep. Aru Bursel Ambon 1279 MBD 131,2727 Kambing 11 816 Ambon 45207 MBD 9524,0909
Penerapan Metode Median Clustering untuk Clusterisasi ... M. Y. Matdoan, A. M. Balami, F. Kondolembang, S. J. Latupeirissa
Domba 11 0 Kep.Tanimbar Malra Malteng Buru Kep. Aru SBB SBT Bursel Ambon Tual 11321 MBD 1029,1818 Babi 11 .0 SBT 45662 MBD 7730,8182

## 3.2 Merancang/Mendesain Penelitian

## a. Standarisasi Data
Standarisasi  data  dilakukan  apabila  terdapat  perbedaan  satuan  yang  signifikan diantara  variabel-variabel  yang  diteliti.  Barikut  merupakan  hasil  standarilisasi  variabel yang digunakan dalam penelitian.

## Tabel 2. Standarilisasi Variabel Penelitian
X1 X2 X3 X4 X5 X6 Kepulauan Tanimbar 10700.00 -.71138 -.38437 -.23412 -.58465 .22646 Maluku Tenggara 6054.00 -.66006 -.41801 -.34427 -.52058 -.12789 Maluku Tengah 3263.00 4.81540 -.41801 -.23412 -.42298 -.34075 Buru 412.00 3.17051 .89963 -.17905 .41211 -.55820 Kepulauan Aru 2920.00 -.84288 -.41801 -.34427 -.59756 -.36691 Seram Bagian Barat 3901.00 1.42064 -.41283 -.33378 -.11996 -.29210 Seram Bagian Timur .00 -.12806 -.41168 -.31280 .28027 -.58962 Maluku Barat Daya 45662.00 .14059  4.77303  3.00999  3.80853 3.89296 Buru Selatan 1663.00 -.71894 -.37373 -.34427 -.46989 -.46278 Ambon 10147.00 -.68381 -.41801 -.34427 -.68540 .18428 Tual 317.00 -.80200 -.41801 -.33903 -.09989 -.56544

## b. Deteksi Outlier
Bedasarkan  data  penelitian  yang  telah  distandarisasi,  jika  ada  data  yang  nilainya tidak  berada  diantara  ±  2,5  berarti  data  tersebut outlier .  Berdasarkan  Tabel  2,    dapat dilihat bahwa tidak ada nilai yang melebihi ± 2,5. Maka dapat disimpulkan bahwa data yang digunakan dalam penelitian ini tidak mengandung outlier .
Gambar 1. Boxplot uji oulier

## 3.3  Uji Asumsi-asumsi
Terdapat asumsi-asumsi yang harus dipenuhi dalam analisis cluster, yaitu :

## a. Asumsi Kecukupan Sampel
Untuk  mengetahui  apakah  sampel  yang  digunakan  cukup  untuk  dianalisis  ,  dapat dilihat dari nilai Kaiser Meyer Olkin (KMO). Hasil uji KMO dapat dilihat pada Tabel 3 berikut:
Tabel 3. Uji KMO and Barlett’s Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .613 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 33.510 Df 10 Sig. .000
Berdasarkan Tabel 3, uji KMO dan Barlett’s berguna untuk mengetahui kelayakan suatu variabel, apakah dapat di proses lebih lanjt mengguakan teknik analisis cluster ini atau tidak. Caranya dengan melihat nilai KMO MSA. Jika nilai KMO MSA lebih besar dari 0,50 maka teknik analisis cluster dapat dilanjutkan. erdasarkan Tabel di atas, dapat dilihat bahwa nilai KMO MSA sebesar 0,613 > 0,50 dan nilai Barlett’s Tes of Sphericty (Sig.) 0,000 < 0,05, maka analisis cluster dalam penelitian ini dapat dilanjutkan karena sudah memenuhi persyaratan pertama.
30000 20000 10000 0 10000 7500 5000 2500 0 1200 900 600 300 0 40000 30000 20000 10000 0 10000 7500 5000 2500 0 40000 30000 20000 10000 0 Sapi potong Kerbau Kuda Kambing Domba Babi
Penerapan Metode Median Clustering untuk Clusterisasi ... M. Y. Matdoan, A. M. Balami, F. Kondolembang, S. J. Latupeirissa

## b. Asumsi Multikolinieritas
Asumsi  yang  kedua  adalah  multikolinearitas.  Untuk  mengetahui  ada  tidaknya multikolinearitas dapat dilihat dari nilai-nilai korelasi pada matriks korelasi. Dikatakan multikolinearitas  apabila  nilai  korelasinya  lebih  besar  dari  0,80.  Selanjuntya  hasil  uji multiolinieritas dapat dilihat pada Tabel 4 berikut.
Tabel 4. Uji Multikolinieritas X1 X2 X3 X4 X5 X1 1 .708 .712 .422 .192 X2 .708 1 .323 .359 .210 X3 .712 .323 1 .696 .733 X4 .422 .278 .696 1 .504 X5 .192 .210 .733 .504 1
Berdasarkan  Tabel  4,  menunjukan  untuk  semua  variabel    memiliki  nilai pearson correlation kurang  dari  0,80  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  terdapat  kasus multikolinieritas dalam variabel penelitian.

## 3.4  Clusterisasi Sebaran Peternakan di Provinsi Maluku
Median  clustering merupakan  salah  satu  metode  dalam  pengelompokan  yang berdasarkan  nilai  mediannya.  Algoritma median  clustering memilih  pusat  cluster  K dengan bertujuan untuk meminimalkan jumlah jarak pengukuran antara masing-masing cluster  titik  dan  pusat  cluster  terdekat.  Beriktut  Tabel  5  merupakan  hasil  clusterisasi yang terbentuk.
Tabel 5. Cluster Kabupaten/Kota Case 3 Clusters Kepulauan Tanimbar 3 Maluku Tenggara 3 Maluku Tengah 2 Buru 2 Kepulauan Aru 3 Seram Bagian Barat 2 Seram Bagian Timur 3 Maluku Barat Daya 1 Buru Selatan 3 Ambon 3 Tual 3
M. Y. Matdoan, A. M. Balami, F. Kondolembang, S. J. Latupeirissa
Gambar 2. Visualisasi Sebaran Clusterisasi Peternakan di Provinsi Maluku
Berdasarkan  Tabel  5  dan  Gambar  2,  menunjukan  bahwa  terdapat  3  cluster  yang terbentuk  dalam  Clusterisasi  Peternakan  di  Provinsi  Maluku  dengan  rinrican  sebagai berikut.
Cluster 1 terdiri atas Kabupaten Maluku Barat Daya,
Cluster 2 terdiri atas Kabupaten Maluku Tengah, Buru dan Seram Bagian Barat,
Cluster 3 terdiri atas Kabupaten Kepulauan Tanimbar, Maluku Tenggara, Kepulauan Aru, Seram Bagian Timur, Buru Selatan, Kota Ambon dan KotaTual.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan,  maka  diperoleh  kesimpulan  yaitu  terdapat  3 cluster  yang  terbentuk  dalam  clusterisasi  Peternakan  di  Provinsi  Maluku.  Cluster  1 terdiri  atas  Kabupaten  Maluku  Barat  Daya,  Cluster  2  terdiri  atas  Kabupaten  Maluku Tengah,  Buru  dan  Seram  Bagian  Barat.  Selanjutnya  Cluster  3  terdiri  atas  Kabupaten Kepulauan  Tanimbar,  Maluku  Tenggara,  Kepulauan  Aru,  Seram  Bagian  Timur,  Buru Selatan, Kota Ambon dan Kota Tual.

## Daftar Pustaka
[1]  Siagian,  H.  (2011).  Konstribusi  Usaha  Peternakan  dalam  Pengembangan Wilayah. Jurnal Wira Ekonomi Mikroskil , 1 (1), 31-35.
Penerapan Metode Median Clustering untuk Clusterisasi ... M. Y. Matdoan, A. M. Balami, F. Kondolembang, S. J. Latupeirissa
[2]  Salakorry,  M.  (2022).  Maluku  Dominan  Pulau  Pulau  Kecil,  Permasalahannya, dan Solusi Peran Lulusan Geografer Universitas Pattimura. Geoforum , 1 (1), 1-19.
[3]  Statistik, B. P. (2012). Maluku Dalam Angka Tahun 2012. BPS Provinsi Maluku .
[4]  Nugroho, S. (2008). Dasar Dasar Metode Statistika . Grasindo.
[5]  Nuraini, U. (2015). Perbandingan Metode Pengelompokan Terbaik Berdasarkan Algoritma  K-Means  Dan  K-Medians  Pada  Data  Yang  Mengandung  Pencilan (Doctoral dissertation, Universitas Brawijaya).
[6]  Kumar,  M.,  &  Patel,  N.  R.  (2007).  Clustering  data  with  measurement  errors. Computational Statistics & Data Analysis , 51 (12), 6084-6101.
[7]  Bradley,  P.,  Mangasarian,  O.,  &  Street,  W.  (1996).  Clustering  via  concave minimization. Advances in neural information processing systems , 9 .
[8]  Kaufman, L., & Rousseeuw, P. J. (2009). Finding groups in data: an introduction to cluster analysis . John Wiley & Sons.
[9]  Whelan,  C.,  Harrell,  G.,  &  Wang,  J.  (2015).  Understanding  the  k-medians problem. In Proceedings of the International Conference on Scientific Computing (CSC) (p.  219).  The  Steering  Committee  of  The  World  Congress  in  Computer Science, Computer Engineering and Applied Computing (WorldComp).