JURNAL GAUSSIAN, Volume 9, Nomor 4, Tahun 2020, Halaman 464 - 473 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/

## PENGELOMPOKAN KABUPATEN-KOTA DALAM PRODUKSI DAGING TERNAK DI JAWA TENGAH TAHUN 2016 -2018 MENGGUNAKAN METODE

## MULTIDIMENSIONAL SCALING
Imam Desla Siena 1 , Agus Rusgiyono 2 , Dwi Ispriyanti 3
1 Mahasiswa Jurusan Statistika  FSM Universitas  Diponegoro
2,3 Staff Pengajar Jurusan Statistika  FSM Universitas  Diponegoro Email: agus.rusgi@gmail.com

## ABSTRACT
Animal  husbandry  is  very  important  for  the  development  of  the  welfare  of  the  people  of Central  Java.the  geographical  conditions,  Central  Java  is  a  suitable  place  to  do  livestock activities.Because  of  the  increasing  needs  of  livestock  meat  on  the  market,  empowerment of  livestock  can  be  used as a livelihood to improve the economy of Central Java  Comunity. This  research  is  aimed at mapping the production of livestock meat in cities in Central Java both  rural  and  urban  areas.  This  study  aimed  to  map  existing  health  facilities  in  cities  in West  Java.  The  results  of  the  analysis  conducted  by  using  Multidimensional  Scaling analysis  shows  how  grouping  the  cities  in  Central  Java  by its production of livestock meat. From  the  mapping  of  the  cities  there  are  three  groups  that  have  similarities  among  its members  but  different  from  the  other  groups.Each  group  formed  have  similar characteristics of a number of production  of livestock  meat.
Keywords: Multidimensional  Scaling,  mapping,  Animal  husbandry.

## 1. PENDAHULUAN
Jawa  Tengah  (disingkat  Jateng)  adalah  sebuah  provinsi  di  Indonesia  yang  terletak di  bagian  tengah  Pulau  Jawa.  Ibu  kotanya  adalah  Semarang.  Provinsi  ini  berbatasan dengan  Provinsi  Jawa  Barat  di  sebelah  barat,  Samudra  Hindia  dan  Daerah  Istimewa Yogyakarta  di  sebelah  selatan,  Jawa  Timur  di  sebelah  timur,  dan  Laut  Jawa  di  sebelah utara.  Letaknya  antara  5°40'  dan  8°30'  Lintang  Selatan  dan  antara  108°30'  dan  111°30' Bujur  Timur  (termasuk  Pulau  Karimunjawa).  Jarak  terjauh  dari  Barat  ke  Timur  adalah 263  km  dan  dari  Utara  ke  Selatan  226  km  (tidak  termasuk  Pulau  Karimunjawa).  Luas wilayahnya  32.548  km²,  atau  sekitar  28,94%  dari  luas  pulau Jawa. Provinsi Jawa Tengah juga  meliputi  Pulau  Nusakambangan  di  sebelah  selatan  (dekat  dengan  perbatasan  Jawa Barat),  serta  Kepulauan  Karimun  Jawa  di  Laut  Jawa.  Jawa  tengah  terdiri  dari  35 kabupaten/kota.Dengan  jumlah  29  pemerintahan  Kabupaten  dan  6  pemerintahsn  kota. Jawa  tengah  mempunyai  jumlah  penduduk  sebesar  34.490,84  ribu  jiwa  dan  sebesar 42,34%  penduduk  ber  mata  pencaharian  yang  mengandalkan  sektor  pertanian  dan peternakan.  Pertanian  dan  peternakan  merupakan  sektor  utama  perekonomian  Jawa Tengah,  di  mana  mata  pencaharian  di  bidang  ini  digeluti  hampir  separuh  dari  angkatan kerja.  Peternakan  merupakan  sektor  yang  memiliki  peluang  besar  untuk  dikembangkan sebagai  usaha  di  masa  depan.  Kebutuhan  masyarakat  akan  produk  produk  peternakan semakin  meningkat  setiap tahunnya.
terdapat  4  hewan  yang  mendominasi  Produktivitas  ternak  di  jawa  tengah,  yaitu  Sapi potong,  kambing,  ayam  pedaging,  itik.Dalam  kurun  waktu  antara  tahun  2016  –  2018  rata- rata  terjadi  peningkatan  produktivitas  hewan  ternak  di  Jawa  Tengah.Untuk  produktivitas Sapi  pada  tahun  2016  mencapai  58.168.389  ekor  dan  mengalami  peningkatan  sebesar  2,98 %  ditahun  2017  sedangkan  di  tahun  2018  mengalami  peningkatan  sebasar  8,1%  dari  tahun sebelumnya.  Untuk  produktivitas  Kambing    pada  tahun  2016  mencapai  11.668.904  ekor  dan mengalami  peningkatan  sebesar  1,62  %  ditahun  2017  sedangkan  di  tahun  2018  mengalami penurunan  sebasar  0,32%  dari  tahun  sebelumnya.  Untuk  produktivitas  Ayam  pedaging  pada tahun  2016  mencapai  187.965.015ekor  dan  mengalami  peningkatan  sebesar  8,76  %  ditahun 2017  sedangkan  di  tahun  2018  mengalami  peningkatan  sebasar  10,09%  dari  tahun sebelumnya.Untuk  produktivitas  itik  pada  tahun  2016  mencapai  3.379.730  ekor  dan mengalami  peningkatan  sebesar  7,1  %  ditahun  2017  sedangkan  di  tahun  2018  mengalami peningkatan  sebasar  1,1%  dari  tahun  sebelumnya. [1] Oleh  karena  itu,  sebagai  pelaku  dan penentu  kebijakan  peternak,  pemerintah  harus  berupaya  bersama  dalam  rangka meningkatkan  dan  memelihara  produktivitas  di  sektor  peternakan.  Salah  satu  upaya  yang dapat  dilakukan  dalam  rangka  meningkatkan  dan  memelihara  produktivitas  di  sektor peternakan  yaitu  dengan  mengelompokkan  wilayah  kabupaten/kota    ke  dalam  kelompok- kelompok  berdasarkan  kesamaan  karakteristik  yang  dimiliki.  Pengelompokan  ini  bertujuan agar  informasi  terkait  jenis  ternak  yang  tersebar  di  tiap-tiap  wilayah  kabupaten/kota  yang ada  menjadi  lebih  efisien  dan  spesifik.  Sehingga  dalam  melakukan  pembinaan  di  setiap kelompok  daerah  dibidang  peternakan  akan  lebih  fokus,  terarah  dan  tepat.  Salah  satu  cara untuk  pengelompokan  ini  dapat  di  identifikasi  menggunakan  analisis Multidimensional Scaling. Analisis Multidimensional  Scalling (MDS)  merupakan  salah  satu  teknik  statistika yang  dapat  digunakan  untuk  menentukan  posisi  suatu  obyek  berdasarkan  penilaian kemiripannya,  juga  untuk  mengetahui  hubungan  saling  ketergantungan  antar  variabel  atau data.  Hubungan  ini  tidak  diketahui  melalui  pengelompokan  variabel,  melainkan  dengan membandingkan  variabel  yang  ada  pada  setiap  obyek  yang  bersangkutan  dengan menggunakan  perceptual  map.  MDS  berhubungan  dengan  pembuatan  peta  untuk menggambarkan  posisi  sebuah  obyek  dengan  obyek  lainnya  berdasarkan  kemiripan  obyek- obyek tersebut. [2

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Peternakan
Peternakan  adalah  kegiatan  mengembangbiakkan  dan  membudidayakan  hewan ternak  untuk  mendapatkan  manfaat  dan  hasil  dari  kegiatan  tersebut.  Kegiatan  di  bidang peternakan  dapat  dibagi  atas  dua  golongan,  yaitu  peternakan  hewan  besar  seperti  sapi, kambing,  domba  dan  babi.  Sedangkan,  kelompok  kedua  yaitu  peternakan  hewan  kecil seperti  ayam,  itik  dan  lain-lain.  Kementerian  Pertanian  terus  berupaya  dalam  mewujudkan kemandirian  pangan  berbasis  agrobisnis  rakyat  melalui  berbagai  program  unggulan subsektor  peternakan.  Menyasar  peternakan  rakyat,  pemerintah  berupaya  meningkatkan produktivitas  ternak  dengan  memperkuat  sistem  pemeliharaan  dan  manajemen  peternakan secara  umum.  Berbagai  aspek  menjadi  titik  pengendalian  program,  diantaranya  adalah peningkatan  kulitas  pakan,  bibit,  kesehatan  hewan,  pengolahan  produk  dari  hewan  serta manajemen  usaha.  Pembangunan  peternakan  dan  kesehatan  hewan  telah  memberikan pengaruh  yang  cukup  besar  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  di  Jawa  Tengah.Hal  tersebut dapat  dilihat  dari  beberapa  indikator,  diantaranya penyerapan tenaga kerja sektor peternakan sebanyak  1.2267  orang  lebih,  kontribusi  subsektor peternakan terhadap PDRB Propinsi Jawa Tengah  Tahun  2017  mencapai  2,51  persen,  dan  Nilai  Tukar  Petani  (NTP)  subsektor
peternakan   tahun  2018  berdasarkan  Statistik  BPS  Propinsi  jawa  Tengah  selalu  diatas  nilai 100. [1]
Pada  tahun  2018  produksi  daging  ternak  besar  di  Jawa  Tengah  untuk  sapi,  kerbau dan  kuda  masing-masing  sebanyak  64.755,61  ribu,  1.642,74  ribu  kg,  dan  1,63  ribu  kg. Sedangkan  produksi  daging  ternak  kecil  untuk  kambing,  domba  dan  babi  masing-masing sebanyak  11.819,85  ribu  kg,  5.933,90  ribu  kg  dan  560,70  ribu  kg.  Produksi  unggas  yaitu ayam  kampung  31,40  juta  kg,  ayam  petelur  11,45  juta  kg,  ayam  pedaging  225,05  juta  kg, dan itik/itik  manila  3,66  juta kg. [1]

## 2.2. Analisis Multivariat
Analisis  multivariat  adalah  teknik  statistik  yang  secara  bersamaan  manganalisis beberapa  pengukuran  pada  individu  atau  objek  yang  diselidiki.  Analisis  multivariat merupakan  metode  pengolahan  variabel  dalam  jumlah  yang  banyak,  dimana  tujuannya adalah  untuk  mencari  pengaruh  variabel-variabel  tersebut  terhadap  suatu  objek  secara serentak. [3] Berdasarkan  hubungan  antar  variabel,  analisis  multivariat  dapat  dibedakan menjadi  analisis  dependensi  dan  analisis  interdepedensi.  Analisis  dependensi  bertujuan untuk  menjelaskan  nilai  variabel  tak  bebas  berdasarkan  lebih  dari  suatu  variabel  bebas  yang mempengaruhi,  contoh:  regresi  berganda,  diksriminan,  analisis  konjoin.  Sedangkan  analisis interdependensi  bertujuan  untuk  memberikan  arti  kepada  suatu  kelompok  variabel  atau mengelompokkan  suatu  kelompok  variabel  menjadi  kelompok  yang  lebih  sedikit  jumlahnya dan  masing-masing  kelompok  membentuk  variabel  baru  yang  disebut  faktor  (mereduksi jumlah  variabel).  Contoh:  analisis  faktor,  analisis  klaster  dan  Penskalaan  multidimensional scaling. [4]

## 2.3. Jarak Euclid
Menurut  Wikipedia  Indonesia  jarak  Euclid  adalah  perhitungan  jarak  dari  2  buah  titik dalam  ruang  euclidean.  Metode  Euclidean  adalah suatu metode pencarian nilai jarak terdekat dari  2  buah  variabel,  selain  mudah  proses  ini  juga  cepat. [2] Kedekatan  antar  objek  pada perceptual  map  dapat  dihitung  dengan  menggunakan  jarak  Euclid  data  rasio  dapat  dihitung dengan rumus sebagai berikut:
𝑑 (𝑥,𝑦) = √∑(𝑥 𝑗 − 𝑦 𝑗 ) 2 𝑛 𝑗=1
dimana  :
𝑑 𝑥,𝑦 : jarak antar objek  ke-x dan objek  ke-y (jarak euclid ) 𝑥 𝑗 : hasil  pengukuran  objek  x  pada variabel  ke-j (j = 1,2,3,4)  titik  di 𝑅 4 𝑦 𝑗 : hasil  pengukuran  objek  y pada variabel  ke-j (j = 1,2,3,4)  titik  di 𝑅 4

## 2.4. Analisis Multidimensional scaling
Analisis  Multidimensional  Scalling  (MDS)  adalah  metode  analisis  multivariat  yang menggunakan  representasi  grafis  untuk  mendapatkan  informasi  dari  data.Tujuan  utama (MDS)  adalah  memetakan  objek  objek  dalam  suatu  bidang  multidimensi  sehingga  posisi relatif  obyek-obyek  dalam  bidang  tersebut  menggambarkan  tingkat  kedekatan  antar  obyek yang  sebenarnya. Menurut  Hair  dkk  (1998),  penskalaan  dimensi  ganda  sering  digunakan  di bidang  pemasaran  untuk  mengidentifikasi  ukuran  pokok  yang  mendasari  penilaian konsumen  terhadap  sebuah  produk  dan  tehadap  pelayanan. Pada  akhirnya,  analisis  ini menghasilkan  suatu  strategi  yang  dilakukan  untuk  memasarkan  produk  dalam  kerangka persaingan  dengan produk  lain.

## 2.5. Jenis-jenis Multidimensional scaling
Menurut  Ahmad  (2011)  tipe  data  berdasarkan  skala  pengukuran  dibagi  menjadi  4 (empat)  tipe,  yaitu  skala  nominal,  ordinal,  interval  dan  rasio.  Berdasarkan  tipe  data  tersebut, Multidimensional  Scaling  dibagi  menjadi  2  (dua)  jenis,  yaitu  Multidimensional  Scaling Metrik  dan  Multidimensional  scaling  non  Metrik.

## 1. Multidimensional Scaling Metrik
Skala  yang  digunakan  dalam  multidimensional  scaling  metrik  adalah  skala  data interval  dan  skala  data  rasio.  multidimensional  scaling  metrik  mengasumsikan  bahwa  data adalah  kuantitatif  (interval  atau  rasio).  Dalam  prosedur  multidimensional  scaling  metrik hanya  menyusun  bentuk  geometri  dari  titik-titik  objek  yang  diupayakan  sedekat  mungkin dengan  input  jarak  yang  diberikan.  Pada  dasarnya,  MDS  metrik  adalah  mengubah  input jarak kedalam bentuk  geometrik  sebagai outputnya.

## 2. Multidimensional Scaling non Metrik
Multidimesional  scaling  nonmetrik  mengasumsikan  bahwa  datanya  adalah  kualitatif (nominal  dan  ordinal). Pada  kasus  ini  perhitungan  kriteria  adalah  untuk  menghubungkan nilai  ketidaksamaan  suatu  jarak  ke  nilai  ketidaksamaan  yang  terdekat.  Program  MDS  non metrik  menggunakan  transformasi  monoton  (sama)  kedata  yang  sebenarnya  sehingga  dapat dilakukan  operasi  aritmatika  terhadap  nilai  ketidaksamaannya,  untuk  menyesuaikan  jarak dengan  nilai  urutan  ketidaksamaanya.  Transformasi  monoton  akan  memelihara  urutan  nilai ketidaksamaannya  sehingga  jarak  antara  objek  yang  tidak  sesuai  dengan  urutan  nilai ketidaksamaan  dirubah  sedemikian  rupa  sehingga  akan  tetap  memenuhi  urutan  nilai ketidaksamaan  tersebut  dan  mendekati  jarak  awalnya.  Hasil  perubahan  ini  disebut disparities.  Disparities  ini  digunakan  untuk  mengukur  tingkat  ketidaktepatan  konfigurasi objek-objek  dalam  peta berdimensi  tertentu dengan  input  data ketidaksamaannya.

## 2.6. Nilai STRESS(Standardized  Residual Sum of Square )
Menurut  Bilson  (2005)  Untuk  mendapatkan  model  MDS  yang  cocok,  perlu  dilakukan uji  validitas  MDS.  Uji  validitas  MDS  pada  hakikatnya  adalah  proses  optimasi  dimana validitas  tak  hanya  diuji  tapi  juga  di  koreksi  melalui  beberapa  kali  iterasi  sampai  nilai validitasnya  relatif  terpenuhi.  terdapat  beberapa  kriteria  atau  pedoman  agar  hasil  yang didapatkan  layak  dan  dapat  digunakan  untuk  interpretasi  sesungguhnya  yaitu  menghitung nilai  STRESS  (Standardized  Residual  Sum  of  Square).  Untuk  menemukan  tingkat ketidakcocokan  tersebut  maka  kita  dapat  mencari  dengan  menggunakan  rumus  nilai STRESS sebagai berikut  :
𝑆𝑇𝑅𝐸𝑆𝑆 = √ (𝑑 𝑥𝑦 −  𝑑̂ 𝑥𝑦 ) 2 (𝑑 𝑥𝑦 − 𝑑̅) 2
dimana, 𝑑 𝑥𝑦 : jarak antar objek  ke-x dan objek  ke-y (jarak euclidean )
𝑑̂ 𝑥𝑦 : jarak yang diperoleh  dari peta presepsi
𝑑̅ : Rata-rata jarak dalam  peta

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Data  yang  digunakan  dalam  tugas akhir ini merupakan data sekunder yaitu data  Dalam hal  ini  kita  menggunakan  data  jumlah  produksi  daging  ternak    tahun  2016  sampai  dengan
tahun  2018  diambil  dari  http://jateng.bps.go.id      yang  tercatat  dalam  buku  “Jawa  Tengah dalam  Angka”    tahun  2017  sampai  tahun  2019.  Berdasarkan  data  yang  diperoleh  terdapat variabel  penelitian  yang digunakan  yaitu  variabel  Produksi  daging  ternak.yaitu   terdiri  dari:
X1 : Jumlah  produksi  daging  sapi potong X2 : Jumlah  produksi  daging  kambing X3 : Jumlah  produksi  daging  ayam pedaging X4 : Jumlah  produksi  daging  itik
Software yang  digunakan  sebagai  alat  hitung  adalah  SPSS, Microsoft  Excel dan Matlab. Adapun langkah-langkah  dalam analisis  data adalah sebagai berikut:
1. Menentukan  nilai  kemiripan  antar objek  ke dalam  bentuk matriks  jarak D dengan menggunakan  rumus jarak euclid
2. Mencari  nilai  eigen  value  dan  eigen  vector  dari  matriks B ,  lalu  dipiih  2  nilai  eigen value terbesar yang bernilai  positif
3. Membuat  m  dimensi  spasial  dengan  n  objek  dari  koordinat  matriks X dimana 𝑿 = 𝑬 𝒎 𝛌 𝒎 𝟏/𝟐 dimana  E m adalah  matriks m eigen  vectors  dan 𝛌 𝑚 merupakan  matriks m buah eigenvalues  dari B .
4. Mengelompokan  hasil  dari  peta presepsi yang telah terbentuk.
5. Menghitung  nilai  STRESS
4. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Titik koordinat pemetaan

##  Data tahun 2016
Dari hasil  perhitungan  pada MATLAB, diperoleh  titik-titik  stimulus  koordinat  dalam peta persepsi 2 dimensi.  Dapat dilihat  pada tabel 1 sebagai berikut:
Tabel 1 Hasil koordinat pemetaan data 2016
KOTA/KABUPATEN KOORDINAT 1 2 Kab_Cilacap -1,4845 0,3084 Kab_Banyumas -0,5951 -0,113 Kab_Purbalingga -0,1123 0,1069 Kab_Banjarnegara 0,1007 0,0183 ⋮ ⋮ ⋮ Kota_Pekalongan 0,4187 -0,083 Kota_Tegal 0,3879 0,0945

##  Data tahun 2017
Dari hasil  perhitungan  pada MATLAB, diperoleh  titik-titik  stimulus  koordinat  dalam peta persepsi 2 dimensi.  Dapat dilihat  pada tabel 2 sebagai berikut:
Tabel 2 Hasil koordinat pemetaan data 2017
KOTA/KABUPATEN KOORDINAT 1 2 Kab_Cilacap -0,7811 0,1926 Kab_Banyumas -0,731 -0,0069 Kab_Purbalingga 0,1301 0,0426 Kab_Banjarnegara 0,1332 0,003 ⋮ ⋮ ⋮
Kota_Pekalongan 0,4619 -0,0935 Kota_Tegal 0,4343 0,0958

##  Data tahun 2018
Dari hasil  perhitungan  pada MATLAB, diperoleh  titik-titik  stimulus  koordinat  dalam peta persepsi 2 dimensi.  Dapat dilihat  pada tabel 3 sebagai berikut:
Tabel 3 Hasil koordinat pemetaan data 2018
KOTA/KABUPATEN KOORDINAT 1 2 Kab_Cilacap 0,048 0,0502 Kab_Banyumas -0,5678 -0,0648 Kab_Purbalingga 0,3223 0,0049 Kab_Banjarnegara 0,2041 -0,012 ⋮ ⋮ ⋮ Kota_Pekalongan 0,524 -0,0791 Kota_Tegal 0,4962 0,0823

## 4.2. Hasil Grafik  Pemetaan

##  Data tahun 2016
Berdasarkan  grafik  koordinat  stimulus  dapat  dihasilkan  output  grafik  pemetaan  untuk pemetaan  produksi  daging  ternak  di  seluruh  kota/kabupaten  di  Jawa  Tengah  adalah sebagai berikut:

## Gambar  1 Grafik pemetaan produksi daging ternak tahun 2016
Berdasarkan  Gambar  1  di  atas  menunjukan  posisi  dari  35  Kota/Kabupaten  di  Jawa Tengah  berdasarkan  jumlah  Produksi  daging  ternak  yang  ada  pada  kota/kabupaten tersebut  yaitu  produksi  daging  sapi,  produksi  daging  kambing,  produksi  daging  ayam pedaging  dan  produksi  daging  itik  pada  tahun  2016.  Apabila  dilihat  dari  plot  secara keseluruhan  terdapat  empat  kelompok  kota/kabupaten  yang  memiliki  kemiripan  antar anggotanya  namun  berbeda  dengan  kelompok  lainnya.  Keempat  kelompok  tersebut adalah:
Kelompok  1/Kuadran  I  (kiri  atas):  Terdiri  dari  11  kota-kabupaten    yaitu  Kabupaten Cilacap,  Kabupaten  purbalingga,  Kabupaten  Wonosobo,  Kabupaten  Magelang, Kabupaten  Demak,  Kabupaten  Kendal,  Kabupaten  Batang,Kabupaten  Tegal, Kabupaten  Brebes,Kota  Semarang  dan  Kota  Salatiga.  11  Kabupaten/kota  tersebut dipandang  memiliki  persamaan  karakteristik  dalam  produksi  daging  ternak  yaitu produksi  daging  itik  dan daging  kambing  karena berada dalam 1 kuadran.
Kelompok  2/Kuadran  II  (kanan  atas):  Terdiri  dari  10 kota-kabupaten  yaitu Kabupaten Banjarnegara,  Kabupaten  Kebumen,  Kabupaten  Purworejo,  Kabupaten  Sukoharjo, Kabupaten  Kudus,  Kabupaten  Temanggung,  Kabupaten  Pekalongan,  Kabupaten Pemalang,  Kota  Magelang  dan  Kota  Tegal.  10  Kabupaten/kota  tersebut  dipandang memiliki  persamaan  karakteristik  dalam  produksi  daging  ternak  yaitu  produksi  ayam potong  karena berada dalam 1 kuadran.
Kelompok  3/Kuadran  III  (kiri  bawah):  Terdiri  dari  2  kabupaten    yaitu  Kabupaten Banyumas  dan  Kabupaten  Boyolali.  2  Kabupaten  tersebut  dipandang  memiliki persamaan  karakteristik  dalam  produksi  daging  ternak  yaitu  produksi  daging  sapi karena berada dalam 1 kuadran.
Kelompok  4/Kuadran  IV  (kanan  bawah):  Terdiri  dari  12  kota-kabupaten    yaitu Kabupaten  Klaten,  Kabupaten  Wonogiri,  Kabupaten  Karanganyar,  Kabupaten  Sragen, Kabupaten  Grobogan,  Kabupaten  Blora,  Kabupaten  Rembang,Kabupaten  Pati, Kabupaten  Jepara,Kabupaten  Semarang,  Kota  Surakarta  dan  Kota  Pekalongan.  12 Kabupaten/kota  tersebut  dipandang  memiliki  persamaan  karakteristik  dalam  produksi daging  ternak  yaitu  tidak  memproduksi  daging  sapi,  daging  itik,  daging  kambing  dan daging  ayam potong  karena berada dalam 1 kuadran.

##  Data tahun 2017
Berdasarkan  grafik  koordinat  stimulus  dapat  dihasilkan  output  grafik  pemetaan  untuk pemetaan  produksi  daging  ternak  di  seluruh  kota/kabupaten  di  Jawa  Tengah  adalah sebagai berikut:

## Gambar  2 Grafik pemetaan produksi daging ternak tahun 2017
Berdasarkan  Gambar  2  di  atas  menunjukan  posisi  dari  35  Kota/Kabupaten  di  Jawa Tengah  berdasarkan  jumlah  Produksi  daging  ternak  yang  ada  pada  kota/kabupaten tersebut  yaitu  produksi  daging  sapi,  produksi  daging  kambing,  produksi  daging  ayam pedaging  dan  produksi  daging  itik  pada  tahun  2017.  Apabila  dilihat  dari  plot  secara keseluruhan  terdapat  empat  kelompok  kota/kabupaten  yang  memiliki  kemiripan  antar anggotanya  namun  berbeda  dengan  kelompok  lainnya.  Keempat  kelompok  tersebut adalah:
Kelompok  1/Kuadran  I  (kiri  atas):  Terdiri  dari  11  kota-kabupaten    yaitu  Kabupaten Cilacap,  Kabupaten  Magelang,  Kabupaten  Demak,  Kabupaten  Kudus,  Kabupaten Pemalang,  Kabupaten  Batang,  Kabupaten  Temanggung,  Kabupaten  Tegal,  Kabupaten Brebes,Kota  Semarang  dan  Kota  Salatiga.  11  Kabupaten/kota  tersebut  dipandang memiliki  persamaan  karakteristik  dalam  produksi  daging  ternak  yaitu  produksi  daging itik  dan daging  kambing  karena berada dalam 1 kuadran.
Kelompok  2/Kuadran  II  (kanan  atas):  Terdiri  dari  10 kota-kabupaten  yaitu Kabupaten purbalingga,  Kabupaten  Wonosobo,  Kabupaten  Banjarnegara,  Kabupaten  Kebumen, Kabupaten  Purworejo,  Kabupaten  Blora,  Kabupaten  Rembang,  Kabupaten  Kendal, Kota  Magelang  dan  Kota  Tegal.  10  Kabupaten/kota  tersebut  dipandang  memiliki persamaan  karakteristik  dalam  produksi  daging  ternak  yaitu  produksi  ayam  potong karena berada dalam 1 kuadran.
Kelompok  3/Kuadran  III  (kiri  bawah):  Terdiri  dari  3  kabupaten    yaitu  Kabupaten Banyumas,  Kabupaten  Semarang  dan  Kabupaten  Boyolali.  2  Kabupaten  tersebut dipandang  memiliki  persamaan  karakteristik  dalam  produksi  daging  ternak  yaitu produksi  daging  sapi karena berada dalam 1 kuadran.
Kelompok  4/Kuadran  IV  (kanan  bawah):  Terdiri  dari  11  kota-kabupaten    yaitu Kabupaten Klaten, Kabupaten Wonogiri, Kabupaten Sukoharjo, Kabupaten Karanganyar,  Kabupaten  Sragen,  Kabupaten  Grobogan,  Kabupaten  Blora,  Kabupaten Pekalongan,  Kabupaten  Pati,  Kabupaten Jepara, Kota Surakarta dan Kota Pekalongan. 12  Kabupaten/kota  tersebut  dipandang  memiliki  persamaan  karakteristik  dalam produksi  daging  ternak  yaitu  tidak  memproduksi  daging  sapi,  daging  itik,  daging kambing  dan daging  ayam potong  karena berada dalam 1 kuadran.

##  Data tahun 2018
Berdasarkan  grafik  koordinat  stimulus  dapat  dihasilkan  output  grafik  pemetaan  untuk pemetaan  produksi  daging  ternak  di  seluruh  kota/kabupaten  di  Jawa  Tengah  adalah sebagai berikut:

## Gambar  3 Grafik pemetaan produksi daging ternak tahun 2018
Berdasarkan  Gambar  3  di  atas  menunjukan  posisi  dari  35  Kota/Kabupaten  di  Jawa Tengah  berdasarkan  jumlah  Produksi  daging  ternak  yang  ada  pada  kota/kabupaten tersebut  yaitu  produksi  daging  sapi,  produksi  daging  kambing,  produksi  daging  ayam pedaging  dan  produksi  daging  itik  pada  tahun  2018.  Apabila  dilihat  dari  plot  secara keseluruhan  terdapat  tiga  kelompok  kota/kabupaten  yang  memiliki  kemiripan  antar anggotanya  namun  berbeda  dengan  kelompok  lainnya.  Ketiga  kelompok  tersebut adalah:
. Kelompok  1/Kuadran  I  (kiri  atas):  Terdiri  dari  11  kota-kabupaten    yaitu  Kabupaten Wonosobo, Kabupaten  Magelang,  Kabupaten  Sukoharjo,  Kabupaten  Kudus, Kabupaten  Demak,  Kabupaten  Semarang,  Kabupaten  Batang,  Kabupaten  Pemalang, Kabupaten  Tegal,  Kota  Semarang  dan  Kota  Salatiga.  11  Kabupaten/kota  tersebut dipandang  memiliki  persamaan  karakteristik  dalam  produksi  daging  ternak  yaitu produksi  daging  itik  dan daging  kambing  karena berada dalam 1 kuadran. Kelompok  2/Kuadran  II  (kanan  atas):  Terdiri  dari  8  kota-kabupaten    yaitu  Kabupaten Cilacap,  Kabupaten  Purbalingga,  Kabupaten  Purworejo,  Kabupaten  Blora,  Kabupaten
Kendal,  Kabupaten  Brebes,  Kota  Magelang  dan  Kota  Tegal.  8  Kabupaten/kota tersebut  dipandang  memiliki  persamaan  karakteristik  dalam  produksi  daging  ternak yaitu  produksi  ayam potong  karena berada dalam 1 kuadran.
Kelompok  3/Kuadran  III  (kiri  bawah):  Terdiri  dari  3  kabupaten    yaitu  Kabupaten Banyumas,  Kabupaten  Temanggung  dan  Kabupaten  Boyolali.  3  Kabupaten  tersebut dipandang  memiliki  persamaan  karakteristik  dalam  produksi  daging  ternak  yaitu produksi  daging  sapi karena berada dalam 1 kuadran.
Kelompok  4/Kuadran  IV  (kanan  bawah):  Terdiri  dari  13  kota-kabupaten    yaitu Kabupaten  Banjarnegara,  Kabupaten  Kebumen,  Kabupaten  Klaten,  Kabupaten Wonogiri,  Kabupaten  Karanganyar,  Kabupaten  Sragen,  Kabupaten  Grobogan, Kabupaten  Rembang,  Kabupaten  Pati,  Kabupaten  Jepara,  Kabupaten  Pekalongan, Kota  Surakarta  dan  Kota  Pekalongan.  13  Kabupaten/kota  tersebut  dipandang  memiliki persamaan  karakteristik  dalam  produksi  daging  ternak  yaitu  tidak  memproduksi daging  sapi,  daging  itik,  daging  kambing  dan  daging  ayam  potong  karena  berada dalam 1 kuadran.

## 4.3. Menghitung Nilai STRESS
Untuk  mendapatkan  model  MDS  yang  cocok,  perlu  dilakukan  uji  validitas  MDS. Terdapat  beberapa  pedoman  agar  hasil  yang  didapatkan  layak  dan  dapat  digunakan untuk  interpretasi  sesungguhnya  yaitu  menghitung  nilai  STRESS  (Standardized Residual  Sum  of  Square).    Nilai  STRESS  dapat  dicari  menggunakan  bantuan  SPSS dengan hasil  sebagai berikut:

##  Data tahun 2016
Dari  hasil  output  di  atas  di  dapat  nilai  stress  adalah  sebesar  0,00910  atau  0,91% berdasarkan  pedoman  kriteria  masuk  ke  dalam  sempurna.  Artinya  bahwa  model dapat diterima  untuk  mengambarkan  pemetaan  35  Kota/Kabupaten  di  Jawa  Tengah berdasarkan jumlah  produksi  daging  ternak  pada tahun 2016.

##  Data tahun  2017

## For  matrix
Stress  =   ,00942      RSQ =  ,99983
Dari  hasil  output  di  atas  di  dapat  nilai  stress  adalah  sebesar  0,00942  atau  0,942% berdasarkan  pedoman  kriteria  masuk  ke  dalam  sempurna.  Artinya  bahwa  model dapat diterima  untuk  mengambarkan  pemetaan  35  Kota/Kabupaten  di  Jawa  Tengah berdasarkan jumlah  produksi  daging  ternak  pada tahun 2017

##  Data tahun 2018
For  matrix Stress  =   ,00711       RSQ =  ,99991
Dari  hasil  output  di  atas  di  dapat  nilai  stress  adalah  sebesar  0,00711  atau  0,711% berdasarkan  pedoman  kriteria  masuk  ke  dalam  sempurna.  Artinya  bahwa  model dapat diterima  untuk  mengambarkan  pemetaan  35  Kota/Kabupaten  di  Jawa  Tengah berdasarkan jumlah  produksi  daging  ternak  pada tahun 2018

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  penerapan  Multidimensional  Scalling  pada Produksi  daging  ternak  di  Jawa  Tengah  pada  tahun  2016  -  2018,  dapat  disimpulkan bahwa :
1. Berdasarkan  data  Pada  tahun  2016  dapat  disimpulkan  bahwa  tiap  Kabupaten/Kota ada  kesamaan  karakteristik  dalam  hal  produksi  daging  ternak  yang  terbagi  menjadi 4  kelompok.  Sedangkan  untuk  nilai  STRESS  adalah  sebesar  0,00910  atau  0,91% berdasarkan  pedoman  kriteria  masuk  ke  dalam  sempurna.  Artinya  bahwa  model dapat  diterima  untuk  mengambarkan  pemetaan  35  Kota/Kabupaten di Jawa Tengah berdasarkan jumlah  produksi  daging  ternak  pada tahun 2016.
2. Berdasarkan  data  pada  tahun  2017 dapat  disimpulkan  bahwa  tiap  Kabupaten/Kota  ada kesamaan  karakteristik  dalam  hal  produksi  daging  ternak  yang  terbagi  menjadi  4 kelompok. Sedangkan  untuk  nilai  STRESS  adalah  sebesar  0,00942  atau  0,942% berdasarkan  pedoman  kriteria  masuk  ke  dalam  sempurna.  Artinya  bahwa  model dapat  diterima  untuk  mengambarkan  pemetaan  35  Kota/Kabupaten di Jawa Tengah berdasarkan jumlah  produksi  daging  ternak  pada tahun 2017.
3. Berdasarkan  data  Pada  tahun  2018  dapat  disimpulkan  bahwa  tiap  Kabupaten/Kota ada  kesamaan  karakteristik  dalam  hal  produksi  daging  ternak  yang  terbagi  menjadi 4  kelompok.  Sedangkan  untuk  nilai  STRESS  adalah  sebesar  0,00711  atau  0,711% berdasarkan  pedoman  kriteria  masuk  ke  dalam  sempurna.  Artinya  bahwa  model dapat  diterima  untuk  mengambarkan  pemetaan  35  Kota/Kabupaten di Jawa Tengah berdasarkan jumlah  produksi  daging  ternak  pada tahun 2018.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] [BPS].Badan Pusat Statistik  Kota Semarang. 2018.”Semarang  Barat dalam angka 2015”.Semarang http://semarangkota.bps.go.id/index.php/en/Jawatengahdalamangka2019.  (diakses 25
November 2019  pukul  19.00 WIB).
[2] Ginanjar,  I. 2008. Aplikasi  Multidimensial  Scaling  untuk  Produk Pada Masalah  Product  Existing.  Di  dalam:  Prosiding  Seminar  Nasional Matematika  dan Statistika 2008, Surabaya
[3] Jhonson,  R ,and Dean W. 2007. Applied Multivariate Data Analysis 7th Edition.  Upper Saddle River. New jersey. Prentice-Hall .
[4] Mardia K, Kent J ,and Bibby  J. 1979. Multivariate Analysis .London: ACADEMIC PRESS Harcourt Brace & Company.
[5] Nahar, J. 2016. Penerapan Metode Multidimensial  Scaling  dalam  Pemetaan Sarana Kesehatan di Jawa Barat, Bandung.
[6] Supranto,  J. 2010. Analisis  Multivariat  Arti dan Interpretasi. Jakarta: Rineka  Cipta.
[7] Simamora,  B. 2005. Analisis  Multivariat  Pemasaran. Jakarta: PT Gramedia  Pustaka Utama.
[8] Timm,  N. H. , 2002. Applied Multivariate Analysis . New York : Springer-Verleg.