e-ISSN 2477 – 0647
MEDIA STATISTIKA 9(1) 2016: 41-49
http://ejournal.undip.ac.id/index.php/media_statistika
[Type here]

## PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA BERDASARKAN KOMODITAS PERTANIAN MENGGUNAKAN METODE K MEDOIDS
Triastuti Wuryandari 1 , Agus Rusgiyono 2 , Etik Setyowati 3 1,2 Staf Pengajar Departemen Statistika FSM UNDIP
3 Alumni Departemen Statistika FSM UNDIP
e-mail : triastuti@undip.ac.id
DOI: 10.14710/medstat.9.1.41-49

## Abstract
The  land  in  Central  Java  have  a  lot  of  nutrients,  so  considered  suitable  for  agriculture. North  Central  Java and  some  areas  in  Central  Java  suitable  agriculture  for  food  crops  of rice and other crops such as corn, soybeans, peanuts, sweet potatoes and cassava. With the diversity of agricultural production of food crops in Central Java it is necessary to facilitate the  grouping  of  government  in  determining  the  specific  policy  in  agriculture  in  order  to achieve national food security. These grouping using cluster analysis with non hierarchical partitioning  methode  k  medoids.  The  cluster  using  a  point  value  from  the  agricultural commodity crops, thereby reducing the sensitivity of the data outliers.
Keywords : Central Java, Agricultural Commodities, Cluster Analysis, Non-Hierarchical, k Medoids, Outlier

## 1. PENDAHULUAN
Menurut  Dinas  Pertanian  Tanaman  Pangan  dan  Holtikultura  (DINPERTANTPH) Jawa  Tengah,  rata-rata  jenis  tanah  di  Jawa  Tengah  sangat  cocok  untuk  pertanian  karena banyak mengandung unsur hara. Jawa Tengah  bagian utara dan beberapa daerah di Jawa Tengah bagian tengah cocok untuk tanaman padi dan palawija. Setiap daerah hanya cocok untuk ditanami beberapa jenis tanaman tertentu sehingga hasil pertanian di masing masing daerah berbeda beda.
Adanya  alih  fungsi  lahan  di  beberapa  daerah  mengakibatkan  semakin  sempitnya lahan  pertanian.  Menurut  Kepala  Badan  Bimbingan  Massal  Ketahanan  Pangan  Jawa Tengah,  setiap  tahun  lahan  pertanian  Jawa Tengah  menyusut  antara  2.000-2.500  hektare. Jika  hal  ini  dibiarkan  akan  mengancam  ketahanan  pangan  Jawa  Tengah  dan  Nasional. Selain faktor alih fungsi lahan,  penurunan hasil pertanian juga dipengaruhi berkurangnya jumlah petani.
Tujuan  dari  penulisan  artikel  ini  adalah  mengelompokkan  kabupaten/kota  di  Jawa Tengah berdasarkan hasil komoditas pertanian tahun 2013. Pengelompokan  ini dilakukan karena  beragamnya  hasil  produksi  pertanian  tanaman  pangan  di  Jawa  Tengah  sehingga dapat  memudahkan  pemerintah  dalam  menentukan  daerah  mana  yang  berpotensi  di optimalkan hasil pertaniannya. Salah satu metode pengelompokan dalam analisis statistika adalah  analisis  cluster.  Penelitian  ini  menggunakan  analisis cluster dengan  metode non- hierarchical  partitioning  k-medoids .  Metode  ini  dimulai  dengan  menentukan  jumlah cluster optimal terlebih dahulu. Obyek yang dianggap mewakili cluster, dijadikan sebagai pusat cluster, sehingga dapat mengurangi sensitifitas terhadap outlier.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Komoditas Tanaman Pangan
Menurut  DINPERTANTPH  Jawa  Tengah,  komoditas  tanaman  pangan  yang  biasa ditanam di Jawa Tengah adalah padi, jagung, kedelai, kacang tanah, kacang hijau, ubi jalar dan ubi kayu. Produksi padi di Jawa Tengah per tahunnya antara 9 juta ton  - 10 juta ton dan  merupakan  provinsi  yang  termasuk  sebagai  penyangga  beras  Nasional.  Produksi jagung di Jawa Tengah  antara 2,5 juta sampai 3 ton per tahun. Produksi kedelai di Jawa Tengah  antara 100 ribu ton  sampai 200 ribu ton per tahun. Produksi kacang tanah Jawa Tengah  per  tahun  antara  90  ribu  sampai  120  ribu  ton.  Produksi  kacang  hijau  di  Jawa Tengah antara 90 ribu ton sampai 120 ribu ton per tahun nya. Produksi ubi kayu di Jawa Tengah  antara  3,3  juta  ton  sampai  3,9  juta  ton  per  tahun.  Produksi  Ubi  Jalar  di  Jawa Tengah antara 120 ribu sampai 170 ribu ton per tahun.

## 2.2. Analisis Cluster
Menurut  Hair et.al .  (2010),  analisis  cluster  adalah  teknik  pengelompokan  obyek berdasarkan  karakteristik  yang  dimiliki  oleh  objek  tersebut.  Dalam  analisis  ini  hubungan dalam  satu  cluster  bersifat  homogen  sedangkan  hubungan antar  cluster  yang  lain  bersifat heterogen. Menurut Han dan Kamber (2006), analisis cluster adalah teknik pengelompokan obyek-obyek  yang  mempunyai  kemiripan  dalam  satu  kelompok.  Adanya  outlier  dalam analisis cluster dapat menyebabkan pengamatan menyimpang dan tidak mewakili keadaan populasi.  Outlier  juga  menyebabkan  struktur  yang  tidak  jelas  sehingga  cluster  yang terbentuk  menjadi  tidak representatif. Salah  satu  cara  untuk  mendeteksi  outlier  adalah dengan  grafik  profile  diagram,  dimana  sumbu  horisontal  menggambarkan  variabel  dan sumbu  vertikal  menggambarkan  nilai  variabel.  Profil  setiap  objek  akan  tergambar  dalam grafik  berupa  suatu  garis.  Garis  yang  terlalu  berbeda  dengan  garis  yang  lain menggambarkan  adanya  outlier.  Menurut  Santoso  (2002),  selain  dengan  menggunakan profile diagram, outlier juga bisa dideteksi dengan menggunakan boxplot .
Dalam melakukan pengelompokan dengan menggunakan analisis  cluster  diperlukan suatu ukuran yang digunakan untuk mengetahui kedekatan suatu objek dengan objek yang lain. Ada tiga ukuran yang dapat dilakukan untuk melakukan pengelompokan, yaitu ukuran korelasi, ukuran jarak, dan ukuran asosiasi (Hair et.al , 2010).
Menurut  Simamora  (2005)  jika  variabel  yang  digunakan  dalam  analisis  cluster menggunakan  skala  yang  berbeda,  variabel  perlu  distandardisasi  terlebih  dahulu  sebelum dilakukan  analisis  cluster.  Asumsi  dalam  analisis  cluster  yang  harus  dipenuhi  adalah kecukupan sampel untuk mewakili populasi dan pengaruh multikolinieritas.

## 2.3. Metode Non-hierarchical Partitioning k-medoids
Menurut Simamora (2005) terdapat dua klasifikasi dasar dalam analisis cluster yaitu metode hierarchical dan non-hierarchical .
a. Metode hierarchical
Tipe dasar dalam metode ini adalah agglomerative dan pemecahan. Dalam metode agglomerative, tiap  observasi  pada  awalnya  dianggap  sebagai  cluster  tersendiri sehingga  terdapat  cluster  sebanyak  jumlah  observasi.  Dua  cluster  yang  terdekat kesamaannya  digabung  menjadi  suatu  cluster  baru,  sehingga  jumlah  cluster berkurang  satu  pada  tiap  tahap.  Pada  metode  pemecahan  dimulai  dari  satu cluster besar  yang  mengandung  seluruh  observasi,  selanjutnya  observasi-observasi  yang tidak  sama  dipisah  dan  dibentuk  cluster-cluster  yang  lebih  kecil.  Proses  ini dilakukan  hingga  tiap  observasi  menjadi  cluster  sendiri-sendiri.  Metode
agglomerative dalam  pembentukan  cluster  antara  lain Single  Linkage,  Complete Linkage, Average Linkage, Ward’s Method dan Metode Centroid.
b. Metode non-hierarchical
Metode  ini  dimulai  dengan  proses  penentuan  jumlah  cluster  terlebih  dahulu.  Ada tiga varian prosedur dalam metode non hiearachical , yaitu:
i. Sequential threshold
Pada metode ini sebuah cluster pusat dipilih dan semua objek yang berada dalam batas  yang  telah  ditentukan  digabungkan,  selanjutnya  pusat  cluster  atau  bakal cluster baru dipilih. Proses ini diulang pada objek yang belum di cluster.
ii. Parallel Threshold
Metode  ini  sama  dengan sequential threshold ,  bedanya  pusat  cluster  dipilih sekaligus. kemudian setiap objek digabungkan pada pusat yang terdekat.
iii. Optimizing partitioning method
Dalam  metode  ini  objek  digabungkan  terakhir  ke  dalam  cluster  untuk mengoptimalkan kesamaan obyek, seperti jarak cluster dalam sejumlah cluster.
Menurut Han dan Kamber (2006), dalam metode partitioning, data yang terdiri dari n objek  dipartisi  menjadi k cluster  dimana  jumlah k ≤ n .  Cluster  dibentuk  untuk mengoptimalkan kriteria penyekatan obyektif yang dilakukan berdasarkan kedekatan jarak antar  objek.  Analisis  cluster  yang  menggunakan  prosedur  partisi  antara  lain  adalah k - medoids . Medoids adalah obyek yang dianggap mewakili cluster sekaligus sebagai pusat cluster.  Algoritma ini menggunakan obyek pada kumpulan obyek untuk mewakili sebuah cluster.  Cluster  ini  dibentuk  dengan  cara  menghitung  kedekatan  yang  dimiliki  antara medoid  dengan  obyek  non  medoids.  Analisis  ini  meminimumkan  ketidaksamaan  setiap objek dalam cluster menggunakan nilai absolute error (E) .
     k c n i c ic c O p E 1 1 |
dengan n c = banyaknya obyek dalam cluster ke- c p ic = obyek non medoids i dalam cluster ke- c O c = nilai medois di cluster ke- c
Dalam  metode  ini, medoids awal  dipilih  secara  acak  sebanyak k obyek,  kemudian obyek  non  medoids  yang  mirip  dengan medoids dikelompokkan  menjadi  satu.  Untuk mendapatkan  kualitas  cluster  yang  baik  dilakukan  proses  pergantian  obyek  medoids dengan  non  medoids  dengan  proses  iterasi.    Kualitas  ini  dihitung  dengan  nilai absolute error  (E) sebelum  dan  sesudah  proses  pergantian  secara  berulang  sampai  tidak  terjadi perubahan pada c O .
Algoritma k medoids adalah sebagai berikut:
a. Memilih k objek untuk menjadi O c , dengan O c adalah objek yang menjadi medoid di cluster ke- c dan c = 1, 2, 3, . . ., k
b. Menghitung kemiripan antara objek medoid dengan objek non-medoid menggunakan jarak euclidean
c. Menempatkan  objek non-medoids ke  dalam  kelompok  yang  paling  dekat  denagan medoids
d. Secara  acak  memilih O random ,  dengan O random adalah  sebuah  objek non-medoids untuk menggantikan O c awal
e. Menghitung  kemiripan  antara  objek non-O random dengan  objek O random menggunakan jarak euclidean
f. Menempatkan  objek non-O random ke  dalam  kelompok  yang  paling  mirip  dengan O random
g. Menghitung  nilai absolut error sebelum dan sesudah pertukaran O c dengan O random, Jika E random < E c maka tukar O j dengan O random tetapi jika E random > E c maka O c tetap .
h. Mengulangi langkah d sampai g  hingga semua objek non-medoids terpilih menjadi O random dan tidak terjadi perubahan pada O c .

## 2.4. Validasi Cluster
Menurut  Hair et.al .  (2010),  validasi  internal  adalah  cara  paling  sederhana  untuk mengevaluasi algoritma pengelompokan data yang didasarkan pada asumsi  bahwa   harus dicari  cluster  yang  anggotanya  dekat  satu  sama  lain  dan  jauh  dari  anggota  kelompok lainnya.  Salah  satu  pengukuran  validasi  internal  adalah Silhouette  Coefisien  (SC) . Silhouette Coefisien mengevaluasi objek secara visual baik di dalam cluster  ataupun tidak berdasarkan koefisien Silhouette nya. Koefisen silhoutte titik tertentu merupakan kedekatan antara kelompok sendiri dengan kelompok lain. Rumus koefisen silhoutte adalah
   N i i x s N SC 1 ) ( 1 dengan ] , max[ ) ( c c c c i a b a b x s   a c =  rata-rata kemiripan obyek i dengan lainnya dalam satu cluster b c =  rata-rata kemiripan obyek i dengan lainnya masing-masing cluster s ( x i )   =  lebar silhoutte cluster ke- i
Jika  SC  > 0,51  maka  struktur  hasil  pengelompokan  dianggap  baik,  jika  SC  > 0,71  maka hasil pengelompokan dikatakan sangat baik (Lewis, 2010).

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Data yang digunakan adalah data hasil pertanian komoditas tanaman pangan dengan variabel produksi, luas dan konsumsi hasil panen untuk setiap Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Tengah  tahun  2013. Data  hasil  pertanian  tanaman  pangan  dianalisis    menggunakan metode  cluster non-hierarki  partitioning  k-medoids untuk  masing-masing  tanaman.  Data diolah dengan menggunakan sofwere R.

## 4. Hasil Dan Pembahasan
Dalam menentukan jumlah cluster yang optimal, dilihat nilai lebar silhoutte tertinggi dari setiap hasil cluster.

## 4.1. Pengelompokan Kabupaten Berdasarkan Produksi Padi Tahun 2013
Nilai rata-rata lebar silhoutte tertinggi berdasarkan komoditas padi pada tahun 2013 menggunakan software R adalah sebagai berikut:
Average silhouette width per cluster: [1] 0.0000000 0.6811700 0.4580446 0.7540846 0.5185702 0.7775666 0.7818790 [8] 0.9149822 Average silhouette width of total data set:
[1] 0.679914
Dari  output  tersebut,  rata-rata  lebar silhoutte tertinggi  pada  8  cluster.  Hasil pengclusterannya disajikan pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Hasil Cluster Berdasarkan Produksi Padi Tahun 2013 Cluster Kabupaten/Kota Rata-rata SC 1 Cilacap 765.170 ton
0,67991465
2 Klaten,  Banyumas,  Tegal,  Purworejo,  Magelang, Wonogiri dan Sukoharjo 350.259 ton 3 Rembang, Purbalingga, Semarang, Kendal, Pekalongan dan Jepara 220.288 ton 4 Temanggung,  Wonosobo,  Kudus,  Batang  dan Banjarnegara 156.654 ton 5 Kebumen dan Pemalang 461.365 ton 6 Karanganyar dan Boyolali 273.372 ton 7 Demak, Brebes, Sragen, Pati dan Grobogan 610.971 ton 8 Kota  Magelang,  Kota  Tegal,  Kota  Pekalongan, Kota Salatiga, Kota Surakarta dan Kota Semarang 9.861 ton
Produksi padi pada tahun 2013 sangat beragam, karena jumlah cluster yang terbentuk cukup  banyak.  Berdasarkan  nilai  SC  nya  maka  struktur  pengelompokannya  sudah  baik karena nilai SC > 0,51

## 4.2. Pengelompokan Kabupaten Berdasarkan Produksi Jagung Tahun 2013
Nilai  rata-rata  lebar silhoutte tertinggi  berdasarkan  komoditas  jagung  pada  tahun 2013 menggunakan software R adalah sebagai berikut:
Average silhouette width per cluster: [1] 0.676662 0.6241254 0.5721583 0.6939073 Average silhouette width of total data set: [1] 0.6417143
Dari  output  tersebut,  rata-rata silhoutte tertinggi  pada  4  cluster.  Hasil  pengclusterannya disajikan pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Hasil Cluster Berdasarkan Produksi Jagung Tahun 2013 Cluster Kabupaten/Kota Rata-rata SC 1 Purbalingga, Purworejo, Pemalang, Sukoharjo,  Batang,  Cilacap,  Semarang, Jepara, Kebumen, Kudus, Pekalongan, Kota Semarang,  Kota  Salatiga,  Kota  Magelang, Kota  Surakarta,  Kota  Pekalongan,  Kota Tegal, Karanganyar, Magelang dan Banyumas 23.092 ton 0,64171426 2 Wonosobo,  Sragen,  Rembang,  Klaten, Boyolali, Demak, Pati, Brebes, Banjarnegara, Temanggung dan Tegal 110.688 ton 3 Wonogiri, Kendal dan Blora 230.655 ton 4 Grobogan 559.543 ton
Produksi  jagung  tahun  2013  tidak  begitu  beragam,  sebagian  besar  kabupaten/kota yang memiliki rata-rata produksi jagung rendah.  Berdasarkan nilai SC nya maka struktur pengelompokannya sudah baik karena nilai SC > 0,51.

## 4.3. Pengelompokan Kabupaten Berdasarkan Produksi Ubi Kayu Tahun 2013
Nilai rata-rata lebar silhoutte tertinggi berdasarkan komoditas  ubi kayu  pada tahun 2013 menggunakan software R adalah sebagai berikut:
Average silhouette width per cluster: [1] 0.5267599  0.8959311 Average silhouette width of total data set: [1] 0.8748356
Dari  output  tersebut,  rata-rata silhoutte tertinggi  pada  2  cluster.  Hasil  pengclusterannya disajikan  pada  Tabel  3.  Dari  tabel  tersebut  terlihat  produksi  ubi  kayu  tahun  2013  tidak begitu  beragam,  sebagian  kecil  kabupaten/kota  memiliki  rata-rata  produksi  besar,  yaitu Wonogiri,  Pati  dan  Jepara  Berdasarkan  nilai  SC  nya  maka  struktur  pengelompokannya sudah baik karena nilai SC > 0,51.
Tabel 3. Hasil Cluster Berdasarkan Produksi Ubi Kayu Tahun 2013 Cluster Kabupaten/Kota Rata-rata SC 1 Cilacap, Klaten, Pemalang, Kebumen,
Banyumas,  Pekalongan,  Grobogan,  Batang, Semarang,  Kendal,  Rembang,  Purbalingga, Brebes,  Blora,  Demak,  Sragen,  Purworejo, Sukoharjo, Mangelang, Karanganyar, Boyolali,  Tegal,  Banjarnegara,  Wonosobo, Kudus, Temanggung, Jepara, Kota Magelang,  Kota  Tegal,  Kota  Pekalongan, Kota  Salatiga,  Kota  Surakarta  dan  Kota Semarang 62.780 ton 0,87483557 2 Wonogiri, Jepara dan Pati 693.557 ton

## 4.4. Pengelompokan Kabupaten Berdasarkan Produksi Ubi Jalar Tahun 2013
Nilai  rata-rata  lebar silhoutte tertinggi  berdasarkan komoditas  ubi  jalar  pada  tahun 2013 menggunakan software R adalah sebagai berikut:
Average silhouette width per cluster: [1] 0.5003020  0.8536989 Average silhouette width of total data set: [1] 0.7830195
Dari  output  tersebut,  rata-rata silhoutte tertinggi  pada  2  cluster.  Hasil  pengclusterannya disajikan  pada  Tabel  4.  Pada  tabel  tersebut  terlihat  produksi  ubi  jalar  pada  tahun  2013, produksi ubi jalar di Jawa Tengah tidak begitu beragam karena hanya terbentuk 2 cluster. Berdasarkan nilai SC nya maka struktur pengelompokannya sudah baik karena nilai SC > 0,51.
Tabel 4. Hasil  Cluster Berdasarkan Produksi Ubi Jalar Tahun 2013 Cluster Kabupaten/Kota Rata-rata SC 1 Brebes,  Pemalang,  Rembang,  Temanggung, Blora,  Jepara,  Purbalingga,  Cilacap,  Tegal, Kota  Pekalongan,  Kota  Surakarta,  Kota Magelang, Sukoharjo, Kota Salatiga, Demak,  Sragen,  Kudus,  Banjarnegara,  Pati, Banyumas,  Kota  Semarang,  Pekalongan, Grobogan,  Kebumen,  Boyolali,  Wonogiri dan Klaten 1.925 ton 0,78301952 2 Wonosobo, Karanganyar, Semarang, Magelang, Batang, Purworejo dan Kendal 18.543 ton

## 4.5. Pengelompokan Kabupaten Berdasarkan Produksi Kedelai Tahun 2013
Nilai  rata-rata  lebar silhoutte tertinggi  berdasarkan  komoditas  kedelai  pada  tahun 2013 menggunakan software R adalah sebagai berikut:
Average silhouette width per cluster: [1] 0.6505314  0.9065066 Average silhouette width of total data set: [1] 0.8918794
Dari  output  tersebut,  rata-rata silhoutte tertinggi  pada  2  cluster.  Hasil  pengclusterannya disajikan pada Tabel 5 berikut.
Tabel 5. Hasil Cluster Berdasarkan Produksi Kedelai Tahun 2013 Cluster Kabupaten/Kota Rata-rata SC 1 Banjarnegara, Cilacap, Kebumen, purbalingga,  Temanggung,  Boyolali,  Kota Tegal,  Kota  Pekalongan,  Kota  Magelang, Kota  Salatiga,  Kota  Surakarta,  Banyumas, Karanganyar, Sukoharjo, Demak,
Wonosobo,  Blora,  Pati,  Jepara  Kendal, Pemalang,  Rembang,  PekalonganMagelang, Purworejo,  Tegal,  Kota  Semarang,  Batang, Klaten, Brebes, Kudus,Sragen dan Semarang 1.495  ton 0,89187945 2 Wonogiri dan Grobogan 24.987 ton
Produksi kedelai cukup beragam pada tahun 2013,  produksi kedelai di Jawa Tengah tidak  begitu  beragam  karena  hanya  terbentuk  2  cluster.  Berdasarkan  nilai  SC  nya  maka struktur pengelompokannya sudah sangat baik karena nilai SC > 0,7.

## 4.6. Pengelompokan Kabupaten Berdasarkan Produksi Kacang Tanah Tahun 2013
Nilai  rata-rata  lebar silhoutte tertinggi  berdasarkan  komoditas  kacang  tanah  pada tahun 2013 menggunakan software R adalah sebagai berikut:
Average silhouette width per cluster: [1] 0.2083312  0.9144784
Average silhouette width of total data set: [1] 0.8539515
Dari  output  tersebut,  rata-rata silhoutte tertinggi  pada  2  cluster.  Hasil  pengclusterannya disajikan pada Tabel 6 berikut.
Tabel 6. Hasil  Cluster Berdasarkan Produksi Kacang Tanah Tahun 2013 Cluster Kabupaten/Kota Rata-rata SC 1 Pati,  Banjarnegara,  Cilacap,  Kebumen, Purbalingga,  Temanggung,  Boyolali,  Kota Tegal,  Kota  Pekalongan,  Kota  Magelang, Kota  Salatiga,  Kota  Surakarta,  Banyumas, Karanganyar,  Demak,  Wonosobo,  Blora, Sukoharjo,  Kendal,  Pemalang,  Rembang, Pekalongan,  Magelang,  Purworejo,  Tegal, Kota  Semarang,  Batang,  Klaten,  Brebes, Kudus, Grobogan dan Semarang 1.652 ton  0,85395146 2 Wonogiri, Sragen dan Jepara 25.060 ton
Produksi  kacang  tanah  tidak  begitu  beragam,  hanya  sebagian  kecil  kabupaten/kota yang  memiliki  rata-rata  produksi  kacang  tanah  besar  yaitu  Wonogiri,  Sukoharjo,  Sragen dan Jepara. Berdasarkan nilai SC nya maka struktur pengelompokannya sangat baik karena nilai SC > 0,7.

## 4.7. Pengelompokan Kabupaten Berdasarkan Produksi Kacang Hijau Tahun 2013
Nilai  rata-rata  lebar silhoutte tertinggi  berdasarkan  komoditas  kacang  hijau  pada tahun 2013 menggunakan software R adalah sebagai berikut:
Average silhouette width per cluster: [1] 0.5372689  0.9229314 Average silhouette width of total data set: [1] 0.8788557
Dari  output  tersebut,  rata-rata  lebar silhoutte tertinggi  pada  2  cluster.  Hasil pengclusterannya disajikan pada Tabel 7 berikut.
Tabel 7. Hasil Cluster Berdasarkan Produksi Kacang Hijau  Tahun 2013
Cluster Kabupaten/Kota Rata-rata SC 1 Banjarnegara, Cilacap, Kebumen, Purbalingga,  Temanggung,  Boyolali,  Kota Tegal,  Kota  Pekalongan,  Kota  Magelang, Kota  Salatiga,  Kota  Surakarta,  Banyumas,
Karanganyar,  Wonosobo,  Blora,  Sukoharjo,
Kendal,  Wonogiri,  Kebumen,  Sragen,  Jepara Pemalang,  Rembang,  Pekalongan,  Magelang, Purworejo,  Tegal,  Kota  Semarang,  Batang, Klaten, Brebes, Kudus, dan Semarang 508 ton  0,8788557 2 Kebumen, Grobogan, Demak dan Pati 12.133 ton
Produksi kacang hijau tidak begitu beragam, sebagian kecil kabupaten/kota memiliki rata-rata  produksi  kacang  hijau  yang  besar  yaitu  Kebumen,  Grobogan,  Demak  dan  Pati sedangkan  sebagian  besar  kabupaten/kota  yang  memiliki  rata-rata  produksi  kacang  hijau rendah.  Berdasarkan  nilai  SC  nya  maka  struktur  pengelompokannya  sangat  baik  karena nilai SC > 0,7.

## 5. KESIMPULAN
Analisis  cluster  dengan  metode  k-medoids,  bisa  digunakan  jika  obyek  yang  akan dikelompokkan  jumlahnya  banyak.  Pada  artikel  ini  obyek  yang  akan  dikelompokkan adalah  kabupaten/kota  di  provinsi  Jawa  Tengah.  Untuk  menentukan  jumlah  kelompok optimal  dengan  melihat  lebar silhoutte untuk  setiap  komoditas.  Dengan  melihat  hasil pengelompokan  diharapkan  pemerintah  bisa  mengambil  kebijakan  seperti  meningkatkan produksi pertanian pada kabupaten/kota yang dianggap produksi pertaniannya masi kurang dibanding kabupaten/kota yan lain

## DAFTAR PUSTAKA
DINPERTANTPH. Potensi  Pertanian  Jawa  Tengah  Menuju  Pertanian  yang  Unggul . URL: http://dinpertantph.jatengprov.go.id/ diakses tanggal 12 Desember 2014
Hair , J.F,  Black,  W.C,  Babin,  B.J,  Anderson,  R.E  and  Tatham,  R.I.  2010. Multivariate Data Analysis , Seventh edition . Prentice Hall.
Han, J and Kamber, M. 2006. Data Mining Conceps and Techniques , Second edition . San Francisco. Elsever.
Johnson,  R.A  and  Wichern,  D.W.  2007. Applied  Multivariate  Statistical  Analysis , Sixth edition . New Jersey. Pearson Prentice Hall. Lewis, P. 2010. For Madicine and Biology. Jones and Bartlett Publiser. Santoso,  S.  2002. Statistik  Multivariat  Konsep  dan  Aplikasi  dengan  SPSS , Edisi  revisi . Jakarta. PT Elex Media Komputindo.
Simamora,  B.  2005. Analisis  Multivariat  Pemasaran. Jakarta.  PT  Gramedia  Pustaka Umum.