e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26016 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26016

## Pengelompokan Produksi Padi dan Beras Provinsi Jawa Timur dengan Metode Agglomerative Hierarchical Clustering
Hasim Azari 1* , Dwi Hartanti 2 , Aprilisa Arum Sari 3 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Duta Bangsa Surakarta *hasimazari24@gmail.com

## Abstrak
Padi merupakan tanaman pangan penghasil beras yang banyak dikonsumsi untuk kebutuhan pokok dan menjadi sumber  penghasilan  bagi  masyarakat  Indonesia.  Sering  kali  kebutuhan  beras  terus  meningkat  dan  tidak  bisa hanya  mengandalkan  produksi  dalam  negeri  sehingga  perlu  optimalisasi  wilayah  penghasil  padi.  Jawa  Timur merupakan salah satu provinsi penghasil padi terbesar di Indonesia.  Pengelompokan daerah penghasil padi perlu dilakukan guna mengetahui potensi produksi dan daerah yang memerlukan peningkatan. Penelitian ini bertujuan mengelompokkan produksi padi dan beras berdasarkan kabupaten/kota di Provinsi Jawa Timur. Metode yang digunakan adalah Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) dengan algoritma terbaik yaitu average linkage berdasarkan  korelasi  cophenetic  tertinggi  sebesar  0.8478.  Hasil  penelitian  menunjukkan  4  cluster  :  cluster  1 (tinggi)  sebanyak  4  kabupaten,  cluster  2  (rendah)  sebanyak  18  kabupaten,  cluster  3  (sedang)  sebanyak  7 kabupaten, dan cluster 4 (sangat rendah) sebanyak 9 kota. Uji silhouette coefficient sebesar 0.6347, mendekati 1 sehingga  menunjukkan  clustering  yang  baik.  Hasil  ini  dapat  digunakan  sebagai  acuan  bagi  pemerintah  dan masyarakat dalam optimalisasi produksi padi dan beras guna menjaga ketahanan pangan negara.
Kata kunci: agglomerative hierarchical clustering, beras, cluster, clustering, data mining, padi

## Abstract
Paddy is a food crop that produces rice which is widely consumed for basic needs and has become a source of income for the Indonesian people. Often the need for rice continues to increase and cannot only rely on domestic production, so it is necessary to optimize paddy producing areas. Grouping rice-producing areas needs to be done to identify production potentials and areas that require improvement. This research aims to group paddy and rice production  based  on  districts/cities  in  East  Java  Province.  The  method  used  is  Agglomerative  Hierarchical Clustering (AHC) with the best algorithm, namely average linkage based on the highest cophenetic correlation of 0.8478. The research results showed 4 clusters: cluster 1 (high) with 4 districts, cluster 2 (low) with 18 districts, cluster 3 (medium) with 7 districts, and cluster 4 (very low) with 9 cities. The silhouette coefficient test is 0.6347, close to 1, thus indicating good clustering. These results can be used as a reference for the government and society in optimizing paddy and rice production to maintain the country's food security.
Keywords: agglomerative hierarchical clustering, rice, cluster, clustering, data mining, paddy

## 1. Pendahuluan
Padi  merupakan  tanaman  pertanian  penghasil beras yang kemudian diolah menjadi nasi untuk memenuhi  kebutuhan  pokok  sehari-hari  [1]. Selain  dapat  memenuhi  kebutuhan  pokok,  padi juga  menjadi  sumber  penghasilan  utama  bagi sebagian  masyarakat  Indonesia.  Hal  ini
dikarenakan  kondisi  geografis  dan  iklim  di Indonesia,  dimana  sebagian  besar  wilayahnya memiliki lahan subur dan curah hujan yang cukup untuk mendukung pertumbuhan tanaman padi [2]. Pertanian padi telah memberikan kontribusi besar terhadap  perekonomian  nasional  dan  hampir diproduksi di seluruh wilayah Indonesia. Namun,
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26016 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26016
sering  kali  konsumsi  beras  terus  meningkat hingga tidak cukup mengandalkan hasil produksi padi  dalam  negeri,  akibatnya  harus  mengimpor beras  agar  ketahanan  pangan  terjaga. Pemerintah perlu mengoptimalkan produksi padi dan beras untuk mencapai kebutuhan masyarakat sehingga  mampu  mengurangi  ketergantungan impor beras [3].
Provinsi  Jawa  Timur  merupakan  salah  satu wilayah  penghasil  padi  terbesar  di  Indonesia. Menurut Badan Pusat Statistik Jawa Timur pada tahun 2023, produksi padi kualitas GKG (Gabah Kering Giling) di Jawa Timur mencapai 9,71 ton. Produksi ini meningkat dari tahun 2022 sebanyak 9,52  ton  tetapi  menurun  dari  tahun  sebelumnya sebesar  9,78  ton.  Sedangkan  produksi  beras  di Jawa Timur pada tahun 2023 mencapai 5,60 ton sama  seperti  produksi  padi  mengalami peningkatan dari tahun 2022 namun menurun dari tahun  sebelumnya.  Sebagai  upaya  dalam mengoptimalkan  agar  stabil  produksi  padi  dan beras, pemerintah daerah perlu melakukan kajian dalam pengelompokan daerah-daerah penghasil padi untuk mengetahui potensi produksinya serta daerah yang masih perlu peningkatan [4].
Metode dalam data mining dapat digunakan untuk mengelompokkan data yang memiliki kesamaan ke  dalam  sejumlah  kelompok  atau cluster [5].
Salah  satu  metode clustering yang  dapat digunakan  adalah Agglomerative  Hierarchical Clustering (AHC).  Metode  ini  mengelompokkan
data menjadi cluster sendiri lalu digabung dengan cluster yang lebih besar hingga mencapai jumlah cluster yang ingin dibentuk [6].
Dari  uraian  diatas,  maka  peneliti  tertarik  untuk melakukan  pengelompokan  produksi  padi  dan beras  berdasarkan  kabupaten/kota  di  Provinsi Jawa Timur menggunakan metode Agglomerative Hierarchical  Clustering (AHC).  Adapun  manfaat dari penelitian ini dapat dijadikan acuan baik bagi pemerintah  maupun  masyarakat  umum  dalam menyukseskan  optimalisasi  wilayah  penghasil padi  khususnya  di  Jawa  Timur  yang  dipetakan dalam  sejumlah cluster ,  sehingga  dapat  turut berperan menjaga ketahanan pangan negara.

## 2. Tinjauan Pustaka
2.1. Penelitian Terkait
Beberapa  penelitian  terkait  yang  mendukung penelitian ini adalah :
- Penelitian  pertama  oleh  NP  Dharshinni  dan Ciok Fandi (2022) dengan judul “Penerapan Metode K-Medoids  Clustering Untuk Mengelompokkan  Ketahanan  Pangan”  telah disampaikan  bahwa  Sumatera  Utara mengalami  penurunan  dan  kenaikan  tidak stabil  dalam  ketersediaan  hasil  pangan. Maka,  dilakukan  pengelompokan  hasil tanaman pangan di Sumatera Utara dengan K-Medoids . Dari penelitian tersebut menghasilkan sebanyak 3 cluster [7].
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26016 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26016
- Penelitian  kedua  oleh  Irma  Sanela  dan kawan-kawan (2023) dengan judul
“Penerapan  Metode Clustering dengan K- Means untuk  Memetakan  Potensi  Tanaman
Padi di Sumatera” telah disampaikan bahwa perlu adanya pemetaan potensi tanaman padi di  Sumatera  untuk  membantu  upaya mengoptimalkan  produksi  padi  di  setiap provinsi. Dalam penelitian tersebut menggunakan  metode K-Means telah
dihasilkan sebanyak 3 cluster untuk kategori produksi  padi  dari  tinggi,  sedang,  hingga rendah [8] .
- Penelitian ketiga oleh Nur Mutmainnah Djafar, dkk  (2021)  dengan  judul  “Pengelompokan Produksi
Perkebunan Menurut Kabupaten/Kota  Jawa  Tengah  Tahun  2020 Menggunakan Hierarchical Clustering ” disampaikan bahwa perkebunan di Indonesia memiliki peranan penting dalam peningkatan ekonomi nasional dan produktivitas perkebunan  perlu  dioptimalkan  terutama  di wilayah  Jawa  Tengah.  Oleh  sebab  itu, dilakukan  penerapan data  mining berupa
pengelompokan produksi perkebunan
Provinsi  Jawa  Tengah.  Hasil  dari  penelitian memperoleh 3 cluster untuk memetakan hasil produksi  perkebunan  dari  tinggi,  sedang, hingga rendah [9].
- Penelitian keempat oleh Ardiana Fatma Dewi dan  Kurnia  Ahadiyah  (2022)  dengan  judul
“ Agglomerative  Hierarchy  Clustering Pada Penentuan  Kelompok  Kabupaten/Kota  di
Jawa Timur Berdasarkan Indikator
Pendidikan” bertujuan menemukan algoritma analisis  hierarki cluster terbaik  dan didapatkan  algoritma average  linkage dipilih sebagai algoritma terbaik karena menghasilkan  nilai  korelasi cophenetic terbesar  dibandingkan  algoritma  lainnya. Hasil penelitian tersebut menetapkan jumlah cluster optimal sebanyak 2 cluster [10].
- Penelitian  yang  terakhir  oleh  Della  Tri Cahaya,  Desi  Puspita,  dan  Riduan  Syahri (2024) berjudul “Penerapan Metode K-Means
Clustering untuk  Pengelompokan  Potensi Padi  di  Kota  Pagar  Alam”  bertujuan  untuk mengklasifikasikan potensi padi menggunakan  Algoritma K-Means di  Kota
Pagar  Alam.  Hasil  penelitian  tersebut diperoleh sebanyak 3 cluster potensi padi dari tinggi, sedang, hingga rendah [11].
2.2. Landasan Teori
1. Data Mining
Data mining adalah serangkaian teknik ekstraksi pengetahuan  yang  berguna  untuk  menemukan pola  khusus  dari  kumpulan  data  sehingga menghasilkan  informasi  nilai  tambah  yang sebelumnya tidak diketahui [12][13].
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26016 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26016

## 2. Pengelompokan Data
Pengelompokan data atau clustering merupakan salah  satu  metode  dalam data  mining yang digunakan  untuk  mengidentifikasi  kelompok ( cluster ) dengan cara mengelompokkan sejumlah data  berdasarkan  kemiripan  serupa. Clustering bermanfaat  untuk  menemukan  kelompok  data yang  sebelumnya  tidak  diketahui  dan  dapat diidentifikasi  karakteristik  dari  masing-masing kelompok data. [14].
3. Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC)
Agglomerative  Hierarchical  Clustering (AHC) merupakan metode pengelompokan data hierarki dengan menggabungkan dua kelompok atau lebih berdasarkan kemiripan melalui perhitungan jarak antar data [15]. Berikut ini algoritma yang banyak digunakan dalam agglomerative [10] :
a. Single Linkage
Pada single  linkage, pengelompokan  diperoleh berdasarkan  jarak  antar  data  terkecil  atau terdekat . Berikut ini persamaan single linkage :
𝑑 (𝑈𝑉)𝑊 =  𝑚𝑖𝑛 {𝑑 𝑈𝑊 , 𝑑 𝑉𝑊 } (1)
Dengan 𝑑 𝑈𝑊 adalah jarak terkecil dari U dan W,
d VW adalah  jarak  terkecil  dari  V  dan  W, sedangkan 𝑑 (UV)W adalah  jarak  antara cluster UV dan W.
b. Complete Linkage
Pada complete  linkage adalah  kebalikan  dari single linkage, dimana pengelompokan diperoleh berdasarkan  jarak  maksimum . Berikut  ini persamaan dari complete linkage :
𝑑 (𝑈𝑉)𝑊 =  𝑚𝑎𝑥 {𝑑 𝑈𝑊 , 𝑑 𝑉𝑊 } (2)
c. Average Linkage
Pada average  linkage, hasil pengelompokan diperoleh berdasarkan jarak rata-rata dari semua data . Berikut ini persamaan dari average linkage :
d (UV)W = d UW + d VW N (UV) N W (3)
Dengan N (UV) dan N W adalah banyaknya data pada cluster (UV) dan W.
4. Jarak Euclidean
Jarak Euclidean merupakan matriks perhitungan jarak  antar  data  dimana  semakin  kecil  nilai jaraknya  maka  semakin  dekat  kemiripan  data tersebut. Berikut ini persamaannya [16] :
𝑑 𝑖𝑗 =   √∑ (𝑋 𝑖𝑘 −   𝑋 𝑗𝑘 ) 2 𝑝 𝑘=1 (4)
Keterangan :
𝑑 𝑖𝑗 : Jarak antar data ke-i dan ke-j.
p
: Jumlah variabel yang digunakan.
𝑋 𝑖𝑘 : Nilai data ke-i pada variabel ke-k.
𝑋 𝑗𝑘 : Nilai data k-j pada variabel ke-k.
5. Koefisien Korelasi Cophenetic Koefisien Korelasi
Cophenetic adalah pengukuran  seberapa  baik  hierarki cluster memiliki hubungan dengan data asli pada matriks jarak euclidean .  Korelasi Cophenetic dapat digunakan  untuk  uji  validasi  tingkat  keoptimalan algoritma clustering dalam menghasilkan cluster.
Berikut ini persamaannya [17] :
𝑟 𝑐𝑜𝑝ℎ = ∑ 𝑖<𝑘 (𝑑 𝑖𝑘 − 𝑑̅ )(𝑑 𝑐𝑖𝑘 − 𝑑̅ 𝑐 ) √[∑ 𝑖<𝑘 (𝑑 𝑖𝑘 − 𝑑̅ ) 2 ] [∑ 𝑖<𝑘 (𝑑 𝑐𝑖𝑘 − 𝑑̅ 𝑐 )] (5)
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26016 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26016

## Keterangan :
𝑟 𝑐𝑜𝑝ℎ : Korelasi Cophenetic .
𝑑 𝑖𝑘 : Jarak Euclidean antar objek 𝑖 dan 𝑘 𝑑̅ : Rata-rata 𝑑 𝑖𝑘 𝑑 𝑐 𝑖𝑘 : Jarak cophenetic antara objek 𝑖 dan 𝑘 𝑑̅ 𝑐 : Rata-rata 𝑑 𝑐 𝑖𝑘 6. Koefisien Silhouette Koefisien Silhouette adalah  metode  yang digunakan  untuk  menguji  seberapa  baik  hasil pengelompokan data. Berikut ini persamaan dari Silhouette Coefficient [18] :
𝑆𝑖 = (𝑏𝑖−𝑎𝑖) 𝑀𝑎𝑥(𝑎𝑖,𝑏𝑖)
(6)
Dengan 𝑎𝑖 adalah rata-rata jarak i terhadap objek dalam  klaster  sama, 𝑏𝑖 adalah  rata-rata  jarak  i terhadap objek pada klaster lain. Nilai silhouette berada antara -1 hingga 1, pengelompokan data semakin baik jika nilainya mendekati 1..
.
3. Metode Penelitian
3.1. Tahapan Penelitian
Berikut  ini  adalah  tahapan  penelitian  yang dilakukan  dengan  metode Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) :

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
1. Preprocessing data merupakan  tahap persiapan  data  agar  layak  diproses  seperti
pemilihan  data  dan  variabel  serta pengubahan  format  data  agar  dapat dilakukan proses perhitungan.
2. Analisis  deskriptif  sebagai  gambaran  umum data  berupa  statistik  dasar  mulai  dari  nilai terendah, nilai tertinggi hingga rata-rata.
3. Menghitung  matriks euclidean yang  akan digunakan  dalam  algoritma clustering untuk mencari kemiripan antar data.
4. Menentukan algoritma Agglomerative terbaik berdasarkan korelasi cophenetic tertinggi.
5. Setelah  menemukan  algoritma  terbaik, berikutnya  melakukan  analisis cluster untuk menentukan  jumlah cluster .  Kemudian, dilakukan  uji silhouette  coefficient untuk menentukan cluster yang  optimal.  Proses pembentukan cluster dilakukan  dengan memotong dendogram sehingga  jumlah anggota pada setiap cluster dapat ditentukan.
6. Profilisasi cluster sebagai  langkah  terakhir untuk mengetahui karakteristik cluster .

## 3.2. Jenis dan Sumber Data
Jenis data yang digunakan adalah data sekunder yang bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) Jawa  Timur  berupa  produksi  padi  (GKG)  dan beras menurut kabupaten/kota pada tahun 2023

## 3.3. Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  ini  berfokus  pada  wilayah kabupaten/kota  di  Jawa  Timur.  Pemilihan  lokasi
Preprocessing Data Analisis Deskriptif Matriks Euclidean Menentukan Algoritma Analisis Cluster Profilisasi Cluster
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26016 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26016
tersebut  dikarenakan  Jawa  Timur  merupakan salah  satu  provinsi  dengan  hasil  produksi  padi dan beras terbesar di Indonesia

## 4. Hasil dan Pembahasan
4.1. Hasil Penelitian
1. Preprocessing Data
Pada  tahap preprocessing data , diperoleh  hasil berupa data yang siap untuk diproses. Berikut ini hasil dari preprocessing data :
Tabel 1. Hasil Preprocessing Data
No.  Kabupaten / Kota Produksi Padi Produksi Beras 1  Pacitan 92993 53695.84 2  Ponorogo 392994  226922.69 3  Trenggalek 114875 66330.87 -- -- -- 38  Kota Batu 4863 2807.87

## 2. Analisis Deskriptif
Dengan  melakukan  analisis  deskriptif  dapat diperoleh  gambaran  umum  produksi  padi  dan beras  di  Provinsi  Jawa  Timur  pada  tahun  2023 yang ditampilkan pada tabel statistik berikut ini : Tabel 2. Statistik Deskriptif
Produksi Min Max Rata-rata Padi 3293 798705 255543,74 Beras 1901,31  461188,28  147556,09
Berdasarkan  statistik  deskriptif,  dapat  diketahui bahwa produksi padi terendah sebesar 3293 ton yaitu  Kota  Mojokerto.  Sedangkan  produksi  padi tertinggi  sebanyak  798705 ton  yaitu  Kabupaten Lamongan.  Selanjutnya  hasil  produksi  beras
terendah  juga  terdapat  di  Kota  Mojokerto sebanyak 1901,31 ton sedangkan produksi paling tinggi  masih  di  Kabupaten  Lamongan  sebesar 461188,28 ton.

## 3. Matriks Euclidean
Perhitungan  jarak  antar  data  menggunakan persamaan  (4)  untuk  menentukan  bagaimana data dikelompokkan dengan metode agglomerative .  Berikut  ini  hasil  perhitungan matriks Euclidean :
Tabel 3. Matriks Euclidean Data 1 2 3 2 346421.91 3 25267.88  321154.03 4 164560.33  181861.58  139292.45 -- -- -- --
Berdasarkan  matriks Euclidean diatas,  dapat diketahui bahwa jarak antara data ke-1 dan data ke-2 adalah 346421.91, antara data ke-1 dan data ke-3  adalah  25267.88,  dan  seterusnya  untuk seluruh pasangan jarak antar data.
4. Menentukan Algoritma Terbaik
Setelah  perhitungan  jarak  antar  data  selesai, selanjutnya mempertimbangkan algoritma agglomerative untuk pembentukan cluster melalui koefisien  korelasi cophenetic. Algoritma  yang memberikan  nilai  koefisien  korelasi cophenetic tertinggi  dianggap  sebagai  algoritma  terbaik. Berikut ini hasil koefisien korelasi cophenetic : Tabel 4. Hasil Koefisien Korelasi Cophenetic
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26016
Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26016
Algortima Nilai Koefisien Cophenetic Single linkage 0.7990 Complete linkage 0.8052 Average linkage 0.8478
Berdasarkan hasil koefisien korelasi cophenetic, diketahui  bahwa  algoritma average  linkage memiliki  hasil  tertinggi  dibandingkan  dengan algoritma  lainnya.  Oleh  karena  itu, average linkage dipilih  sebagai  algoritma  terbaik  untuk pengelompokan  produksi  padi  dan  beras berdasarkan  kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa Timur  menggunakan  metode agglomerative hierarchical clustering.

## 5. Analisis Pembentukan Cluster
Pada  langkah  sebelumnya  telah  diterapkan algoritma average  linkage sebagai  algoritma terbaik  dalam  pengelompokan  data.  Langkah selanjutnya  adalah  menentukan  jumlah cluster yang  optimal  melalui  uji silhouette  coefficient dimana  semakin  tinggi  hasil  nilai silhouette coefficient maka  semakin optimal  jumlah cluster yang  diperoleh.  Berikut  ini  hasil  uji silhoutte coeficient :
Tabel 5. Hasil Uji Silhoutte Coeficient
Jumlah Cluster Nilai Silhoutte Coeficient 2 0.6279 3 0.5328 4 0.6347 5 0.5944
Dari tabel 4, diketahui bahwa jumlah cluster yang memiliki nilai silhouette coefficient tertinggi dari 2 sampai 5 cluster adalah 4 cluster sebesar 0,6347.
Nilai ini mendekati 1, berdasarkan penelitian [10] hasil pengelompokan data sudah baik. Sehingga, pengelompokan  produksi  padi  dan  beras berdasarkan kabupaten/kota di Jawa Timur akan dikelompokkan  menjadi  4 cluster. Berikut  ini analisis  pembentukan  4 cluster melalui dendogram :
Gambar 2. Dendogram Analisis Cluster Penggambaran dendogram di  atas  merupakan visualisasi  pembentukan  4 cluster yang  optimal berdasarkan algoritma average linkage. Pemotongan dendogram pada  garis  berwarna hijau ditandai sebagai cluster 1, garis biru sebagai cluster 2, garis abu-abu untuk cluster 3, dan garis kuning untuk cluster 4 . Dengan pembagian garis potong tersebut dapat diperoleh jumlah anggota kabupaten/kota  pada  masing-masing cluster yang disajikan dalam tabel di bawah ini :
Tabel 6. Jumlah Anggota Cluster
Cluster Jumlah Anggota 1 4 2 18 3 7 4 9
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26016 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26016
Adapun  daftar  anggota  kabupaten/kota  pada setiap cluster dapat dilihat pada tabel berikut ini :
Tabel 7. Daftar Anggota Cluster
Cluster Anggota Cluster 1 Lamongan, Ngawi, Bojonegoro, dan Jember.
2 Pacitan, Trenggalek, Tulungagung, Blitar, Kediri, Malang, Lumajang, Bondowoso, Situbondo, Probolinggo, Pasuruan, Sidoarjo, Mojokerto, Magetan, Bangkalan, Sampang, Pamekasan, dan Sumenep.
3 Ponorogo, Banyuwangi, Jombang, Nganjuk, Madiun, Tuban, dan Gresik.
4 Kota Kediri, Kota Blitar, Kota Malang, Kota Probolinggo, Kota Pasuruan, Kota Mojokerto, Kota Madiun, Kota Surabaya, dan Kota Batu
6. Profilisasi Cluster
Setelah  analisis  pembentukan cluster selesai dilakukan, maka tahap terakhir adalah profilisasi cluster untuk memahami bagaimana karakteristik dari masing-masing cluster yang telah terbentuk.
Berikut ini adalah hasil dari profilisasi cluster :
Tabel 8. Profilisasi Cluster Cluster Rata-rata produksi padi Rata-rata produksi beras 1 723161.25 417567.82 2 210021.00 121005.81 3 424213.43 244949.45 4 7571.67 4371.91 Keterangan Tinggi Rendah Sedang
Sangat Rendah
Berdasarkan  profilisasi cluster di  atas,  dapat diketahui  bahwa  semakin  tinggi  hasil  produksi padi  maka  produksi  beras  juga  semakin  tinggi karena pada dasarnya kedua variabel ini berasal dari hasil tanaman pangan yang sama.
Pada tabel 8 dapat diketahui karakteristik masing- masing cluster berdasarkan  rata-rata  produksi padi dan beras. Pada cluster 1 memiliki rata-rata hasil  produksi  padi  dan  beras  paling  tinggi dibandingkan cluster lain  sebanyak  723161.25 ton untuk produksi padi dan 417567.82 ton untuk produksi  beras.  Adapun  pada cluster 2 merupakan kelompok dengan hasil produksi yang rendah  dengan  rata-rata  produksi  padi  sebesar 210021 ton dan rata-rata produksi beras sebesar 121005.81  ton. Cluster 3  merupakan cluster sedang dengan rata-rata produksi padi sebanyak 424213.43  ton  dan  rata-rata  produksi  beras sebanyak  244949.45  ton.  Sedangkan cluster terakhir  yaitu cluster 4  memiliki  rata-rata  hasil produksi  padi  sebanyak  7571.67  ton  dan  beras sebanyak  4371.91  ton. Cluster 4 merupakan cluster dengan  produksi  padi  dan  beras  paling rendah dibandingkan cluster lainnya.
Profilisasi cluster juga ditampilkan dalam bentuk visualisasi  pemetaan cluster. Berikut  ini merupakan pemetaan dari hasil pengelompokan produksi  padi  dan  beras  berdasarkan kecamatan/kota  di  Provinsi  Jawa  Timur  pada tahun 2023 :
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26016 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26016
Gambar 3. Visualisasi pemetaan cluster

## 4.2. Pembahasan
Berdasarkan  hasil clustering yang  dilakukan, diperoleh  sejumlah cluster produksi  padi  dan beras  di  Provinsi  Jawa  Timur  berdasarkan kabupaten/kota  pada  tahun  2023.  Berikut  ini interpretasi hasil clustering :
- Pada cluster 1  sebanyak  4  kabupaten merupakan cluster tinggi dalam memproduksi padi dan beras dimana yang tertinggi adalah Kabupaten  Lamongan  kemudian  Kabupaten Ngawi, Kabupaten Bojonegoro dan Kabupaten Jember.
- Pada cluster 2  merupakan cluster dengan produksi padi dan beras rendah sebanyak 18 kabupaten diantaranya : Pacitan, Trenggalek, Tulungagung,  Blitar,  Kediri,  Malang, Lumajang, Bondowoso, Situbondo,
Probolinggo,  Pasuruan,  Sidoarjo,  Mojokerto,
Magetan, Bangkalan, Sampang, Pamekasan,
dan Sumenep. Pada cluster ini dapat menjadi perhatian  yang  lebih  terkait  optimalisasi wilayah  karena  memiliki  jumlah  anggota
paling  banyak  dibandingkan cluster lainnya dan hasil produksinya juga rendah
- Adapun cluster 3 dengan produksi padi dan beras sedang sebanyak 7 kabupaten meliputi Ponorogo,  Banyuwangi,  Jombang,  Nganjuk, Madiun, Tuban, dan Gresik.
- Terakhir, cluster 4 merupakan cluster sangat rendah  karena  seluruh  anggotanya  yang berjumlah  9  didominasi  oleh  wilayah perkotaan  diantaranya  :  Kota  Kediri,  Kota Blitar,  Kota  Malang,  Kota  Probolinggo,  Kota Pasuruan, Kota Mojokerto, Kota Madiun, Kota Surabaya,  dan  Kota  Batu.  Kota  Mojokerto merupakan  wilayah  paling  rendah  dalam memproduksi  padi  dan  beras  dibandingkan wilayah lainnya.
Hasil clustering tersebut  dapat  mendukung optimalisasi  ketahanan  pangan  khususnya  hasil produksi padi dan beras di Provinsi Jawa Timur. Pemerintah  dapat  menggunakan  hasil  ini  untuk menerapkan kebijakan yang lebih tepat sasaran. Misalnya,  menerapkan  program  yang  dapat menjaga  kestabilan  produksi  di  wilayah  dengan produksi  tinggi  dan  meningkatkan  produksi  di wilayah dengan produksi rendah

## 5. Kesimpulan
Dari  penelitian  yang  dilakukan  telah  berhasil mengelompokkan  produksi  padi  dan  beras  di Provinsi  Jawa  Timur  Tahun  2023.  Algoritma average  linkage dengan  korelasi cophenetic
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26016
Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26016
tertinggi  dipilih  sebagai  algoritma  terbaik. Diperoleh 4 cluster optimal dengan uji silhouette coefficient sebesar  0.6347  dimana cluster 1 (tinggi) sebanyak 4 kabupaten, cluster 2 (rendah) sebanyak  18  kabupaten ,  cluster 3  (sedang) sebanyak  7  kabupaten  dan  c luster 4  (sangat rendah) sebanyak 9 kota.
Hasil dari penelitian ini dapat berkontribusi dalam memberikan wawasan terkait pola produksi padi dan beras di Jawa Timur yang dipetakan dalam sejumlah cluster. Selain itu, hasil penelitian dapat digunakan  oleh  pemerintah  daerah  Jawa  Timur untuk mengidentifikasi wilayah yang memerlukan tindakan khusus, seperti daerah dengan produksi padi dan beras yang rendah.
Adapun  keterbatasan  dalam  penelitian  ini terdapat  pada  data  yang  digunakan  hanya mencakup  variabel  produksi  padi  dan  beras  di Jawa Timur sehingga diperlukan pengembangan berikutnya. Misalnya, menambah variabel penting yang  mempengaruhi  produksi  padi  dan  beras seperti luas panen dan faktor lainnya. Selain itu dapat menggunakan metode clustering lain untuk membandingkan hasil yang lebih akurat.

## 6. Daftar Pustaka
[1] P.  Trisnawati  and  A.  I.  Purnamasari,
“Penerapan Pengelompokkan Produktivitas Hasil Pertanian Menggunakan Algoritma K-Means,” Infotek : Jurnal Informatika dan Teknologi , vol. 6, no. 2, pp. 249–257, Jul. 2023, doi: 10.29408/jit.v6i2.10198.
[2] S.  Wijayanto  and  M.  Yoka  Fathoni, ‘Pengelompokkan  Produktivitas  Tanaman Padi  di  Jawa  Tengah  Menggunakan Metode  Clustering  K-Means’, JUPITER: Jurnal  Penelitian  Ilmu  dan  Teknologi Komputer , vol. 13, no. 2, pp. 212–219, Oct. 2021, doi: 10.5281/3918.jupiter.2021.10.
[3] Luth Fimawahib, Imam Rangga Bakti, and Asep  Supriyanto,  “Algoritma  K-Medoids untuk  Pengelompokan  Produksi  Padi  dan Beras  sebagai  Upaya  Optimalisasi Ketahanan  Pangan  di  Provinsi  Riau,” SATIN - Sains dan Teknologi Informasi , vol. 8,  no.  2,  pp.  13–24,  Dec.  2022,  doi: 10.33372/stn.v8i2.877.
[4] Syahla  Anisah  and  Lisnur  Wachidah,
“Penerapan  Metode  Non-Hierarchical Clustering K-Means untuk
Pengelompokkan  Kabupaten/Kota  di Provinsi  Jawa  Barat  Berdasarkan  Faktor Produksi  Padi  Tahun  2021,” Bandung Conference Series: Statistics , vol. 3, no. 2, pp. 323–332, Jul. 2023, doi: 10.29313/bcss.v3i2.8148.
[5] P.  A.  Wisnuadi,  B.  I.  A.  Nugraha,  H.  K. Setiawan, and D. Hartanti, “Penerapan K- means  Clustering  pada  Penjualan  dan Pajak  BBM  di  DKI  Jakarta,”  in Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2023 , 2023.
[6] A. Rozaq, “Implementation of K-Means and Agglomerative  Hierarchical  Methods  to House  Clusterization,” Jurnal  Media Informatika Budidarma , vol. 6, no. 2, p. 933, Apr. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i2.3573.
[7] N. P. Dharshinni and C. Fandi, “Penerapan Metode  K-Medoids  Clustering  Untuk Mengelompokkan  Ketahanan  Pangan,” Jurnal Media Informatika Budidarma , vol. 6, no.  4,  p.  2301,  Oct.  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i4.4939.
[8] I. Sanela, A. Nazir, F. Syafria, E. Haerani, and  L.  Oktavia,  “Penerapan  Metode Clustering  Dengan  K-Means  Untuk Memetakan  Potensi  Tanaman  Padi  di Sumatera,” Journal  of  Computer  System
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26016 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26016
and Informatics (JoSYC) , vol. 5, no. 1, pp.
82–92, Nov. 2023, doi:
10.47065/josyc.v5i1.4523.
[9] N. M. Djafar, L. N. Wijayanti, A. R. Elprilita, and E. Widodo, “Pengelompokan Produksi Perkebunan  Menurut  Kabupaten/Kota Jawa  Tengah  Tahun  2020  Menggunakan Hierarchical  Clustering,” Journal  of Mathematics  Education  and  Science ,  vol. 4,  no.  2,  pp.  59–66,  Oct.  2021,  doi: 10.32665/james.v4i2.230.
[10] A.  F.  Dewi  and  K.  Ahadiyah, “Agglomerative Hierarchy Clustering Pada Penentuan  Kelompok  Kabupaten/Kota  di Jawa  Timur  Berdasarkan  Indikator Pendidikan,” Zeta - Math Journal , vol. 7, no. 2,  pp.  57–63,  Nov.  2022,  doi: 10.31102/zeta.2022.7.2.57-63.
[11] D. Tri Cahaya, D. Puspita, and R. Syahri, “Penerapan  Metode  K-Means  Clustering untuk Pengelompokan Potensi Padi di Kota Pagar  Alam,” JATI  (Jurnal  Mahasiswa Teknik Informatika) , vol. 8, no. 2, pp. 2187–
2193, Apr. 2024, doi:
10.36040/jati.v8i2.9432.
[12] R.  W.  Abdullah,  D.  Hartanti,  H. Permatasari,  A.  W.  Septyanto,  and  Y.  A. Bagaskara, “Penerapan Data Mining untuk Memprediksi  Jumlah  Produk  Terlaris Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes Studi  Kasus  (Toko  Prapti),” Jurnal  Ilmiah Informatika  Global ,  vol.  13,  no.  1,  Mar. 2022, doi: 10.36982/jiig.v13i1.2060.
[13] A.  Arum  and  P.  Pramono,  “Penerapan Algoritma  Deep  Belief  Networks  (DBNs) Untuk Prediksi Kanker Serviks,” DutaCom , vol. 17, no. 1, pp. 50–57, Feb. 2023, doi:
10.47701/dutacom.v17i1.3790.
[14] T.  P.  Sari,  A.  L.  Hananto,  E.  Novalia,  T. Tukino,  and  S.  S.  Hilabi,  ‘Implementasi Algoritma  K-Means  dalam  Analisis Klasterisasi
Penyebaran Penyakit Hiv/Aids’, Infotek :  Jurnal  Informatika  dan Teknologi , vol. 6, no. 1, pp. 104–114, Jan.
2023, doi: 10.29408/jit.v6i1.7423.
[15] Z.  Muttaqin,  “Implementasi  Unsupervised Learning pada Nilai Jasmani Kesamaptaan Sekolah  Polisi  Negara  dengan  Metode Clustering  Analysis,” PROSISKO:  Jurnal Pengembangan  Riset  dan  Observasi Sistem Komputer , vol. 10, no. 1, pp. 18–23,
Apr. 2023, doi:
10.30656/prosisko.v10i1.6269.
[16] L.  P.  W.  Adnyani  and  P.  R.  Sihombing, “Analisis  Cluster  Time  Series  dalam Pengelompokan  Provinsi  di  Indonesia Berdasarkan Nilai PDRB,” Jurnal Bayesian :  Jurnal  Ilmiah  Statistika  dan Ekonometrika , vol. 1, no. 1, pp. 47–54, Mar. 2021, doi: 10.46306/bay.v1i1.5.
[17] A.  Septianingsih,  “Pemetaan  Kabupaten Kota di Provinsi Jawa Timur Berdasarkan Tingkat  Kasus  Penyakit  Menggunakan Pendekatan  Agglomeratif  Hierarchical Clustering,” Jurnal Lebesgue : Jurnal Ilmiah Pendidikan  Matematika,  Matematika  dan Statistika , vol. 3, no. 2, pp. 367–386, Aug. 2022, doi: 10.46306/lb.v3i2.139.
[18] C. Dewi, E. P. . Siam, G. A. . Wijayanti, M. .  Putri,  N.  .  Aulia,  and  R.  .  Nooraeni, “Comparison  of  DBSCAN  and  K-Means Clustering for Grouping the Village Status in Central Java 2020 ”, Jurnal Matematika, Statistika dan Komputasi (JMSK), vol. 17, no. 3, pp. 394-404, May 2021