Vol. 17, No. 2,  325-338,  January, 2021 DOI: 10.20956/jmsk.v17i2.12057
1* Dept. Pascasarjana Statistika, FSAD- ITS, 2* Dept. Pascasarjana Statistika, FMIPA- IPB Email : 1* radit@bps.go.id, 2* rini.irfani@bps.go.id
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License

## Bicluster CC Algoritm Analysis to Identify Patterns of Food Insecurity in Indonesia

## Analisis Bicluster Algoritma CC untuk Mengidentifikasi Pola Rawan Pangan di Indonesia
Raditya Novidianto 1* , Rini Irfani 2*

## Abstract
Indonesia is known as an agricultural country. This  means that  most of the population  work in the agricultural  sector  related  to  food.  However,  food  insecurity  still  occurs  in  Indonesia.  With  the COVID-19 pandemic, the Food and Agriculture Organization (FAO) stated that there was a threat of food scarcity which had an impact on food insecurity conditions. This would undermine the second goal  of  the  SDGs,  which  is  to  end  hunger  and  create  sustainable  agriculture.  The  purpose  of  this study was to determine the spatial pattern of food insecurity in each province in Indonesia using the bicluster method. The data used are data from Susenas and Sakernas by BPS in 2019. Several studies show that the bicluster method with the CC algorithm shows that each province group has a different characteristic  pattern.  In  the  bicluster  approach,  the  researcher  runs  parameter  tuning  to  select  the best parameter based on the Mean Square Residual in Volume (MSR / V). The CC algorithm tries to get  a  bicluster  with  a  low  MSR  value,  therefore  the  best  parameter  is  the  one  that  produces  the smallest  MSR  /  V  value,  in  this  study  the  smallest  MSR  /  V  is  0,01737  with  δ  =  0,01.  The application of the CC biclustering algorithm to the food insecurity structure in Indonesia results in 5 bicluster. Bicluster 1 consists of 15 provinces with 8 variables, Bicluster 2 consists of 10 provinces with  5  variables,  Bicluster  3  consists  of  3  provinces  with  7  variables,  Bicluster  4  consists  of  4 provinces  with  4  variables  and  Bicluster  5  consists  of  2  provinces  with  5  variables.  Biculster  4 represents a cluster of  food insecurity areas  with the characteristics of the bicluster P0, P1, P2 and calorie consumption of less than 1400 KKAL.
Keywords: Biclustering, CC, Algoritm, Food Insecurity.

## Abstrak
Indonesia  dikenal  sebagai  negara  agraris.  Artinya,  sebagian  besar  penduduknya  bekerja  di  sektor pertanian  yang  berkaitan  dengan  pangan.  Namun  kerawanan  pangan  masih  terjadi  di  Indonesia. Adanya pandemi COVID-19, Organisasi Pangan dan Pertanian (FAO) menyatakan adanya ancaman kelangkaan  pangan  yang  berimbas  kepada  kondisi  rawan  pangan.  Hal  tersebut  akan  mengganggu tujuan  kedua  SDGs  yaitu  untuk  mengakhiri  kelaparan  dan  menciptakan  pertanian  berkelanjutan. Tujuan  penelitian  ini  untuk  mengetahui  pola  kerawanan  pangan  di  setiap  Provinsi  di  Indonesia secara spasial dengan menggunakan metode bicluster. Data yang digunakan adalah data dari Susenas dan  Sakernas  oleh  BPS  tahun  2019.  Beberapa  hasil  studi  menunjukkan  bahwa  dengan  metode bicluster  dengan  algoritma  CC  terlihat  setiap  kelompok  Provinsi  memiliki  pola  karakteristik  yang

## Raditya Novidianto, Rini Irfani

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
berbeda-beda.  Pada  pendekatan  bicluster,  peneliti  menjalankan tuning parameter  untuk  memilih parameter  terbaik  berdasarkan Mean  Square  Residual dalam  Volume  (MSR  /  V).  Algoritma  CC berusaha  mendapatkan  bicluster  dengan  nilai  MSR  yang  rendah,  oleh  karena  itu  parameter  yang terbaik  adalah  yang  menghasilkan  nilai  MSR/V  terkecil,  dalam  penelitian  ini  MSR/V  terkecil 0,01737 dengan δ = 0,01. Penerapan algoritma CC biclustering pada struktur  kerawanan pangan di Indonesia menghasilkan 5 bicluster. Bicluster 1 Terdiri dari 15 provinsi dengan 8 variabel, bicluster 2  terdiri  dari  10  provinsi  dengan  5  variabel,  bicluster  3  terdiri  dari  3  provinsi  dengan  7  variabel, bicluster 4 terdiri dari 4  provinsi dengan 4  variabel dan  bicluster 5 terdiri dari 2  provinsi dengan 5 variabel.  Biculster  4  merepresentasikan  cluster  daerah  rawan  pangan  dengan  karakteristik pembentuk bicluster yaitu P0, P1, P2 dan konsumsi kalori kurang dari 1400 KKAL.
Kata kunci: Biclustering, CC, Algoritma, Rawan Pangan .

## 1.  Pendahuluan
Indonesia  sering  dikenal  dengan  sebutan  negara  agraris  karena  sebagian  besar  penduduknya memiliki  mata  pencaharian  sebagai  petani  [13].  Sebagian  besar  petani  di  Indonesia  merupakan petani  tanaman  pangan,  sehingga  akses  terhadap  pangan  cukup  mudah.  Namun  beberapa  data mengungkapkan  bahwa  kasus  rawan  pangan  di  Indonesia  masih  cukup  besar.  Tahun  2018  di Indonesia  memiliki  prevalensi  penduduk  dengan  status  rawan  pangan  sedang  atau  berat  sebesar 6,86 persen turun 1,42 persen ditahun 2019 menjadi sebesar 5,42 persen. Selain itu terdapat sekitar 7,95 persen prevalensi penduduk Indonesia di tahun 2018 mengalami ketidakcukupan pangan serta terdapat sekitar 22,26 persen kelompok pengeluaran kuintil I yang asupan kalorinya dibawah 1400 KKAL,  sehingga  hal  tersebut  dijadikan  sebuah  indikator  untuk  melihat  target  tujuan  2  SDGs  di Indonesia [3]. Data tersebut mengindikasikan masih besarnya kasus rawan pangan di Indonesia, hal tersebut  perlu  diidentifikasi  dan  diantisipasi  terlebih  adanya  pandemi Corona  Virus  Disease 2019 (COVID-19) yang sedang melanda di berbagai negara di dunia. Indikator  2.1.2  SDGs  menunjukkan  bahwa  salah  satu  pengukuran  keberhasilan  mengatasi kerawanan  pangan  digunakan  variabel  konsumsi  kalori  kurang  dari  1400  KKAL  [4].  Pengukuran rawan  pangan  secara  mikro  juga  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  variabel  kemiskinan, kondisi perumahan, status bekerja anggota rumah tangga, kebiasaan merokok, pengeluaran rumah tangga,  demografi  rumah  tangga,  status  bencana,  status  daerah  dan  ketenagakerjaan  bidang pertanian  [10].  Di  sisi  lain,  masalah  kesehatan  berhubungan  erat  dengan  kondisi  rawan  pangan, dengan  adanya  permasalahan  terhadap  kesehatan  berawal  dari  adanya  kasus  rawan  pangan  [9]. Pendekatan  tak  langsung  biasa  dilakukan  dengan  menggunakan  variabel  makro  seperti Gross Domestic  Product (GDP),  gini  rasio,  rata-rata  kematian  bayi  untuk  melihat  fenomena  yang menunjukkan  bahwa  rawan  pangan  memiliki  asosiasi  yang  kuat  dengan  kondisi  kemiskinan  pada suatu negara [8].
Badan  Ketahanan  Pangan  menyusun  sebuah proxy pendekatan  menghitung  indeks  komposit melalui  variabel  rawan  pangan  atau  biasa  yang  disebut  indikator Food  Security and  Vulnerability Atlas (FSVA)  yang  dijadikan proxy mengukur  tingkat  kerawanan  pangan  suatu  daerah. Pengukurannya menggunakan 12 indikator yaitu konsumsi kalori perkapita, persentase penduduk di bawah  garis  kemiskinan,  proporsi  pengeluaran  makanan,  persentase  penggunaan  rumah  tangga tanpa akses listrik, rata-rata lama sekolah, persentase rumah tangga tanpa akses ke air bersih, rasio jumlah penduduk, persentase balita dengan tinggi badan di bawah standar, Angka Harapan Hidup (AHH),  bencana  alam  terkait  iklim,  variabilitas  curah  hujan  dan  rata-rata  hilangnya  produksi tanaman  pangan  [1].    Indikator  FSVA  2019  menunjukkan  terdapat  76  kabupaten/kota  (71 kabupaten dan 5 kota) yang rentan rawan pangan di Indonesia.
COVID-19 telah ditetapkan sebagai pandemi oleh World Health Organization (WHO) tanggal 11 Maret 2020, sehingga dalam penanganannya diperlukan cara khusus. Beberapa negara termasuk Indonesia telah menerapkan beberapa skema agar penularan COVID-19 dapat dikendalikan. Salah
Raditya Novidianto, Rini Irfani

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
satu kebijakan pengendalian COVID-19 di Indonesia yaitu dengan melakukan PSBB (Pembatasan Sosial  Berskala  Besar), Work  From  Home (WFH), School  From  Home (SFH), social  distancing , pemberlakuan protokol kesehatan di fasilitas-fasilitas umum seperti kendaraan umum, perkantoran dan lain sebagainya. Kebijakan tersebut pasti memiliki dampak terhadap indikator strategis  secara makro  di  Indonesia.  BPS  melaporkan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  mengalami  resesi pada kuartal III-2020 minus 3,49 persen ( year on year/yoy ) [4]. Jumlah pengangguran dan jumlah penduduk  miskin  juga  mulai  meningkat  akibat  adanya  pandemi.  BPS  mencatat  adanya    kenaikan persentase pengangguran yaitu sebesar 4,94 persen di bulan Februari 2020 menjadi 7,07 persen di bulan  Agustus  2020.  Senada  dengan  itu,  persentase  penduduk  miskin  mengalami  kenaikan  dari bulan  September  2020  sebesar  9,22  persen  menjadi  9,78  persen  [5].  Indikator-indikator  tersebut merupakan pemicu adanya rawan pangan yang terjadi di saat pandemi berlangsung.
Pandemi  COVID-19  tentunya  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  kekurangan  pangan sehingga  dampaknya  pada  kondisi  rawan  pangan  dan  kenaikan  harga  pangan  [14].  Keberadaan kasus  rawan  pangan  menunjukkan  bahwa  perlunya  perhatian  khusus  bagi  pemerintah  dalam penanganan  kasus  tersebut.  Dalam  mewujudkan  tujuan  kedua  SDGs  yaitu  mengakhiri  kelaparan, mencapai  ketahanan  pangan  dan  meningkatkan  gizi  serta  mempromosikan  pertanian  yang berkelanjutan  pada  tahun  2030,  maka  perlu  adanya  strategi  khusus  agar  rawan  pangan  di  masa pandemi COVID-19 tidak semakin parah. Cara mengidentifikasi pola variabel penyebab terjadinya rawan  pangan  yaitu  melalui  analisis  bicluster  algoritma  Cheng  dan  Chruch  (CC)  untuk  melihat karakteristik setiap daerah berdasarkan kesamaan peubah bebas dari rawan pangan.
Teknik  analisis  cluster  yang  umumnya  digunakan  adalah  metode  cluster  satu  arah.  Metode tersebut  hanya  mempertimbangkan  nilai  dari  setiap  obsevasi  yang  mirip  satu  sama  lain  tanpa mempertimbangkan  nilai  dari  setiap  observasinya  [12].  Pada  proses  pembentukan  cluster  perlu adanya  teknik  agar  setiap  cluster  yang  terbentuk  memiliki  karakteristik  yang  berbeda  dari  cluster lainnya  berdasarkan  variabel  pembentuk,  salah  satunya  dengan  cara  melakukan  teknik pengelompokan secara dua arah. Analisis cluster dapat digunakan untuk mengidentifikasi kelompok subjek yang homogen berdasarkan pengukuran kesamaan [16]. Hal yang menjadi perhatian terkait penggunaan  pengelompokan  satu  arah  adalah  adanya  batasan  dalam  cara  mendeteksi  kinerja  data hanya  pada  satu  sisi.  Oleh  karena  itu,  dalam  mengatasi  hal  tersebut  penelitian  ini  menggunakan metode biclustering algoritma CC dalam menentukan daerah pada dimensi variabel rawan pangan. Metode  biclustering  menghubungkan  data  yang  sesuai  dalam  pengelompokan  secara  bersamaan antara  provinsi  dan  karakteristik  daerah  rawan  pangan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui pola  rawan  pangan  di  Indonesia  menurut  wilayah  dan  variabel  dimensi  rawan  pangan  secara simultan menggunakan analisis biclustering algoritma CC.

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1 Rawan Pangan
Kerawanan pangan adalah suatu ketidakmampuan mengakses makanan dalam kondisi tertentu, yang  dikelompokkan  menjadi  dua  kategori,  yaitu  kondisi  rawan  pangan  dan  tidak  rawan  pangan [15].  Klasifikasi  kerawanan  pangan Food  Insecurity  Experience  Scale (FIES)  dapat  dinyatakan dalam  skala  ordinal,  yaitu  tidak  rawan,  ringan,  sedang  dan  parah.  Tingkat  kerawanan  tersebut didasarkan banyaknya jawaban ya tanpa menghiraukan pengalaman spesifik mana yang diafirmasi [6]. Dalam melakukan pengukuran indikator tujuan kedua SDGs yaitu mengakhiri kelaparan yaitu dengan  pendekatan  pengukuran  rawan  pangan  dengan  menggunakan  FIES,  dimana  rawan  pangan dianggap  sebagai  ketidakmampuan  seseorang  dalam  mengakses  pangan  dapat  dilihat  dari pengalaman  selama  setahun  terakhir  terhadap  kasus  rawan  pangan  [8].  Indikator  tersebut  yang dijadikan  dasar  dalam  mengukur  keberhasilan  pemerintah  dalam  menangani  permasalahan kelaparan atau kondisi rawan pangan.
Karakteristik rawan pangan suatu daerah selain diukur menggunakan FIES dapat juga didekati dengan  cara  menggunakan  variabel  penjelas  yaitu  variabel  yang  berhubungan  dengan  kemiskinan
Raditya Novidianto, Rini Irfani

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
absolut, status rumah tangga pertanian, sumber air minum utama, banyaknya anggota rumah tangga dan persentase pengeluaran untuk makanan [10].

## 2.2 Analisis Biclustering
Bicluster didefinisikan sebagai bagian dari sebuah baris dan bagian dari kolom yang memiliki nilai kesamaan yang tinggi berdasarkan algoritma Cheng dan Church (CC). Tujuan dari algoritma ini adalah untuk menemukan bicluster dengan Mean Square Residual (MSR) lebih kecil dari batas yang ditentukan [11].
Menurut  definisi,  biclustering  mengacu  pada  algoritma  pengelompokan  yang  melakukan pengelompokan baris dan kolom secara bersamaan. Metode biclustering awalnya diterapkan untuk menganalisis data microarray ekspresi dari gen. Pada 20 tahun terakhir, biclustering telah menjadi populer sehingga tidak hanya di bidang analisis data biologis tetapi juga dalam aplikasi lain dengan dataset dua arah berdimensi tinggi. Teknik ini mengelompokkan baris dan kolom secara bersamaan, bukan  hanya  mengelompokkan  baris  atau  kolom  secara  parsial.  Biclustering  mengambil  subgrup objek yang serupa dalam satu subgrup variabel dan berbeda dalam variabel lainnya. Dalam analisis cluster, dapat dituliskan sebagai matriks A dengan ukuran n x m sebagai berikut [8].
Didefinisikan  data  dengan  matriks  Axy,  X  sebagai  baris  dan  Y  sebagai  kolom.  Bicluster disimbolkan dengan sub-matriks (I,J), dengan I ⸦ X dan J ⸦ Y, dan memiliki nilai MSR di bawah batasan tertentu (δ), dimana δ ≥ 0. Nilai dari adalah
(1)
dan nilai MSR adalah:
(    ) | || | ∑ ( ) (2)
dimana adalah  rata-rata  dari  baris  ke-i, adalah  rata-rata  dari  baris  ke-j  dan merupakan rata-rata dari seluruh elemen dalam bicluster.
| | ∑ | | ∑ (3)
| || | ∑ (4)
A =
Raditya Novidianto, Rini Irfani

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Dalam  algoritma  CC,  semakin  kecil  nilai  residual  maka  akan  semakin  baik  kualitas  bicluster tersebut, menggunakan rasio dari rata-rata residual terhadap volume untuk membandingkan kualitas bicluster [7]
∑
(5)

## 3.  Metode Penelitian

## 3.1 Sumber Data dan Variabel Penelitian
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  hasil  Survei  Sosial  Ekonomi Nasional  (SUSENAS)  dan  Survei  Angkatan  Kerja  Nasional  (SAKERNAS)  yang  telah terpublikasikan  melalui website resmi  BPS.  Seleksi  variabel  dilakukan  berdasarkan  penelitian terdahulu  mengenai  rawan  pangan  baik  secara  mikro  atau  makro.  Variabel  yang  digunakan merupakan  data cross  section di  tahun  2019  di  Indonesia.  Faktor-faktor  yang  mencirikan  status rawan pangan berdasarkan penelitian terdahulu sebagai berikut [10].
Tabel 3.1 Variabel Penelitian Indikator Variabel Kode Kemiskinan absolut Persentase kemiskinan P0 Indeks kedalaman kemiskinan P1 Indeks keparahan kemiskinan P2 Akses terhadap keuangan Gini rasio X1 Persentase pengeluaran makanan X2 Status kesehatan Persentase penduduk konsumsi kalori dibawah 1400 KKAL X3 Angka Harapan Hidup (AHH) X4 Demografi Banyaknya anggota rumah tangga X5 Dependensi rasio X6 Karakteristik perumahan Persentase penduduk menggunakan sumber air minum bersih X7 Persentase sumber penerangan tidak menggunakan listrik X8 Ketenagakerjaan Persentase pekerja informal pertanian X9

## 3.2 Langkah Analisis
Penelitian ini menggunakan  bantuan software R-4.0.3 for Windows 64 bit dalam menentukan cluster  dan  Microsoft  Excel  untuk  menghitung  MSR/V.  Berikut  merupakan  langkah-langkah pengelompokan provinsi di Indonesia berdasarkan variabel penciri rawan pangan
1. Melakukan eksplorasi dan scaling data terhadap data awal sehingga dapat diketahui gambaran deskriptif  mengenai  karakteristik  pola  hubungan  antar  variabel  penciri  rawan  pangan  di Indonesia tahun 2019.
Raditya Novidianto, Rini Irfani

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
2. Menghitung MSR/V pada setiap cluster yang terbentuk pada bicluster hasil algoritma CC.
3. Menentukan  bicluster  berdasarkan  algoritma  CC  dengan  melakukan tuning parameter  δ ( gamma ).
4. Memilih  bicluster  terbaik  dengan  melihat  dari  MSR/V  yang  paling  kecil  dan profiling model terbaik bicluster.
5. Menarik  kesimpulan  dan  saran  berdasarkan  bicluster  terbaik  untuk  mitigasi  kebijakan penanggulangan rawan pangan masa pandemi COVID-19.

## 4.  Hasil dan Pembahasan

## 4.1 Statistik Deskriptif
Pada tahapan ini dilakukan proses scaling dengan menggunakan rumus standardization dengan rata-rata  0  dan  standard  deviasi  1  untuk  menghilangkan  efek  satuan  yang  berbeda-beda  dalam penggunaan  variabel.  Proses ini  merupakan  suatu  teknik  pendekatan  dalam  analisis  peubah  ganda yang berupaya untuk memvisualisasikan kemiripan atau ketidakmiripan antara objek dalam bentuk warna berdimensi dua. Dalam penelitian dilakukan penyajian statistik deskriptif secara visual untuk melihat  keterkaitan  antar  variabel  untuk  menggambarkan  variabel  penciri  rawan  pangan  di Indonesia  secara  umum.  Pola  hubungan  tersebut  digunakan  dasar  dalam  pembentukan  bicluster secara  visual  dengan  menggunakan heatmap ,  sehingga  bisa  diketahui signal dari  setiap  variabel menunjukkan kekuatannya secara visual.
Gambar 4.1 Heatmap variabel penciri rawan pangan di Indonesia
Gambar  di  atas  menunjukkan heatmap variabel  penciri  rawan  pangan  secara  visual  antara variabel  dan  objek  berdasarkan  nilai  korelasi  menggunakan  dendrogram.  Provinsi  atau  variabel yang mempunyai korelasi akan dimasukkan kedalam satu grup. Dari heatmap di atas menunjukkan bahwa terdapat  dua  kelompok  besar  yaitu  variabel  persentase  kemiskinan  (P0), indeks  kedalaman kemiskinan  (P1),  indeks  keparahan  kemiskinan  (P2)  dan  persentase  sumber  penerangan  tidak menggunakan  listrik  (X8)  merupakan  kelompok  pertama,  selebihnya  yaitu  merupakan  variabel kelompok  kedua. Heatmap juga  menunjukkan  bahwa cell yang  lebih  gelap  menujukkan  area
Raditya Novidianto, Rini Irfani

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
dengan  nilai  variabel  yang  tinggi,  sehingga  daerah  di  atas  merupakan  nilai  variabel  dengan  nilai tinggi  sebagai  penciri  rawan  pangan  dan  kelompok  bawah  yang  memiliki  warna  lebih  cerah memiliki nilai variabel rawan pangan yang rendah.

## 4.2 Analisis Bicluster
Analisis  bicluster  memiliki  pendekatan  yaitu  dengan  cara  menjalankan  algoritma  di  beberapa parameter  dan  dilakulan  dengan tuning secara  manual.  Nilai  rata-rata  MSR/V  yang  terkecil  hasil analisis  bicluster  merupakan  hasil  pengelompokan  objek  terbaik.  Dalam  algoritma  CC  akan menghasilkan bicluster yang sebesar mungkin dengan nilai MSR yang rendah, sehingga parameter terbaik yaitu menghasilkan nilai MSR/V terkecil.
Tabel 4.1 Hasil penyetelan parameter ( Tuning Parameter ) δ Jumlah Bicluster MSR/V 0,1 5 0,01737 0,2 3 0,02258 0,3 3 0,01790 0,4 2 0,02451 0,5 1 0,00000 0,6 1 0,00000 0,7 1 0,00000 0,8 1 0,00000 0,9 1 0,00000 1 1 0,00000
Tabel  4.1  menujukkan  bahwa  tidak  terdapat  hubungan  linear  antara tuning  parameter dengan hasil  MSR/V  dari  biscluster.  Pada tuning  parameter dengan    δ  lebih  dari  0,5  maka  cluster  yang terbentuk  hanya  satu  dan  memiliki  MSR/V  sebesar  nol,  sehingga  tidak  memiliki  arti.  Sehingga dalam pemilihan parameter sebaiknya memilih parameter yang membentuk bicluster minimal dua. Bentuk  bicluster  yang  terbaik  yaitu  yang  memiliki  nilai  MSR/V  terkecil  yaitu  pada tuning parameter δ  sama  dengan  0,1  dengan  nilai  MSR/V  yaitu  sebesar  0,01737  dengan  membentuk bicluster sebanyak 5 dengan rincian sebagai berikut
Tabel 4.2 Banyaknya provinsi dan variabel dari bicluster terbaik Bicluster Banyaknya Provinsi Banyaknya Variabel 1 15 8 2 10 5 3 3 7 4 4 4 5 2 9
Tabel 4.2 menunjukkan banyaknya bicluster terbaik yaitu pada bicluster 1 adalah sebanyak 15 provinsi dan 8 variabel pembentuk, bicluster 2 terdapat 10 provinsi dengan 5  variabel pembentuk, bicluster 3 terdapat 3 provinsi dengan 7 variabel pembentuk, bicluster 4 terdapat 4 provinsi dan 4 variabel  pembentuk  dan  bicluster  5  terdapat  2  provinsi  dengan  9  variabel  pembentuk.  Dalam pembentukan  bicluster  dimungkinkan  untuk  terdapat  variabel  yang  beririsan  antar  bicluster  dan memungkinkan juga terdapat objek atau provinsi yang bisa tidak terkategori dalam bicluster, namun pada bicluster dengan δ = 0,1 semua provinsi masuk ke dalam masing-masing bicluster yang ada.
Raditya Novidianto, Rini Irfani

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Tabel 4.3 Rincian setiap anggota bicluster Bicluster 1 Bicluster 2 Bicluster 3 Bicluster 4 Bicluster 5 Variabel: P0 P1 P2 X2 X3 X4 X7 X8 Variabel: P0 P1 P2 X7 X9 Variabel: P0 P1 P2 X3 X5 X6 X8 Variabel: P0 P1 P2 X3 Variabel: P0 P1 P2 X2 X4 X6 X7 X8 X9 Sumatera Utara, Sumatera Barat, Riau, Jambi, Sumatera Selatan, Lampung,
Kep. Bangka Belitung, Jawa Barat, Jawa Timur, Banten, Kalimantan Tengah, Kalimantan Selatan, Sulawesi Utara,
Sulawesi Tengah, Sulawesi Selatan Aceh, Kep. Riau, Jawa Tengah, Nusa Tenggara Barat, Nusa Tenggara Timur, Kalimantan Timur, Kalimantan Utara, Sulawesi Tenggara, Gorontalo, Maluku DKI Jakarta, Bali, Kalimantan Barat Bengkulu, DI Yogyakarta, Papua Barat , Papua Sulawesi Barat, Maluku Utara
Tabel 4.3 menunjukkan rangkuman pembentukan bicluster berdasarkan perhitungan kemiripan karakteristik dari variabel rawan pangan dan provinsi di Indonesia. Proses visualisasi pembentukan bicluster  terdapat  pada  lampiran  2,  dimana  terdapat  kemiripan  variabel  kerawanan  pangan  dan provinsi  dijadikan  kelompok  tersendiri. Parallel  coordinate pada  lampiran  3  hingga  lampiran  7 digunakan untuk memeriksa hasil bicluster yang terbentuk berdasarkan variabel rawan pangan dan provinsi,  dimana  tidak  terlihat  adanya  nilai  ekstrem  didalamnya.  Hal  yang  menarik  terdapat  pada bicluster 5 terdapat  variabel rawan pangan yang dominan kecuali variabel X1, X3 dan X5.
Gambar 4.2 Peta bicluster rawan pangan di Indonesia
Gambar  4.2  menggambarkan  secara  visual  bicluster  menjadi  beberapa  warna  yang menunjukkan  karakteristik  bicluster  berdasarkan  variabel  rawan  pangan.  Indikator  ketahanan  dan kerentanan  pangan  dihitung  berdasarkan  variabel Food  Security  and  Vulneralbilty  Atlas (FSVA)
Raditya Novidianto, Rini Irfani

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
bahwa daerah Papua dan Papua Barat memiliki daerah dengan tingat rawan pangan yang tinggi [1]. Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  yang  menunjukkan  wilayah  Papua  dan  Papua  barat  berada  satu bicluster  yaitu  bicluster  4,  sedangkan  Provinsi  Bengkulu  dan  DI  Yogyakarta  terkategori  karena didapatkan kemiskinan absolut dan konsumsi pangan di bawah 1400 KKAL yang tinggi dibanding daerah dalam satu pulau. Pulau Sumatera menunjukkan dominasinya mengikuti bicluster 1, kecuali Provinsi  Aceh  dan  Bengkulu  berada  pada  bilcuster  2  dan  bicluster  4.  Pulau  Jawa  dari  6  provinsi terdapat  3  diantaranya  terdapat  pada  bicluster  1,  selebihnya  Jawa  tengah,  DKI  Jakarta  dan  DI Yogyakarta berada pada bicluster 2, bicluster 3 dan bicluster 4. Pulau Kalimantan merupakan satu- satunya  pulau  yang  memiliki  karakteristik  rawan  pangannya  berbeda-beda  seperti  gambar  di  atas. Pulau  Sulawesi  yang  memiliki  dominan  berada  pada  bicluster  1  kecuali  Provinsi  Sulawesi  Barat dan Provinsi Sulawesi Tenggara yang berada pada bicluster 5 dan bicluster 2. Wilayah kepulauan Bali,  Nusa  Tenggara  dan  Maluku  cenderung  berada  pada  bicluster  2  kecuali  Maluku  Utara  yang berada pada bicluster 5.
Gambar 4.3 Radar chart bicluster (1, 2, 3, 4 dan 5) dan Nasional
Gambar  di  atas  berdasarkan  pada  lampiran  1,  gambaran  data  setelah  terbentuk  bicluster menunjukkan  bahwa  bicluster  1  berisikan  15  provinsi  dan  8  variabel  pembentuk  dengan  rata-rata variabel mendekati angka nasional maka bicluster 1 merupakan representasi dari kondisi nasional. Dalam pemilihan variabel diketahui bahwa semakin besar nilai variabel maka semakin  mendekati kondisi rawan pangan sehingga pada bicluster 3 berisikan 3 provinsi dengan 7 variabel pembentuk nilai  variabel  didalamnya  memiliki  nilai  yang  jauh  di  bawah  angka  nasional  sehingga  merupakan daerah yang memiliki kondisi rawan pangan dengan resiko rendah. Bicluster 2 dan bicluster 5 jika dalam radar  chart terlihat masih  terdapat  rata-rata  variabel  yang  berada  diatas  nasional,  misalnya variabel P0 dan P1 pada bicluster 2 serta variabel X6 dan X8 pada bicluster 5. Bicluster 4  berisikan 4  provinsi  dan  4  variabel  pembentuk  dengan  rata-rata  di  atas  nasional,  hal  ini  sejalan  dengan penelitian  sebelumnya  yang  menyatakan  bahwa  variabel  penciri  tingkat  kerawanan  pangan diantaranya adalah variabel kemiskinan.

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi

## 5. Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan hasil analisis, diperoleh beberapa kesimpulan dari penelitian ini yaitu
1. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dengan menggunakan algoritma CC terbentuk 5 bicluster dari variabel penciri rawan pangan di Indonesia.
2. Setiap  provinsi  dalam  bicluster  yang  terbentuk  memiliki  karakteristik  yang  berbeda-beda, sehingga  perlunya  penanganan  rawan  pangan  berdasarkan  karakteristik  kesamaan  daerah dengan daerah lainnya.
3. Variabel pada bicluster empat merupakan bicluster yang memiliki nilai variabel di atas rata-rata nasional, sehingga perlu perhatian khusus dalam penanganan rawan pangan.
4. Variabel P0, P1 dan P2 merupakan variabel kemiskinan absolut yang muncul di setiap cluster sebagai  pola  penentu terbentuknya  bicluster  rawan pangan,  sehingga  perlunya  kebijakan  yang berhubungan  dengan  kemiskinan  absolut  seperti  bantuan  sosial  sehingga  rawan  pangan  dapat terkendali di masa Pandemi Covid-19.
Berdasarkan penelitian diatas didapatkan saran sebagai berikut
1. Perbedaan karakteristik merupakan rujukan kepada pemerintah untuk memperhatikan kebijakan yang bersifat spasial berdasarkan similarity daerah berdasarkan variabel penciri rawan pangan khususnya pada saat pandemi COVID-19 berlangsung dan tidak semua daerah dianggap sama penanganannya.
2. Perlunya  penelitian  lanjutan  untuk  mendeteksi  rawan  pangan  ketingkat  kabupaten/kota  guna melihat  efek  spasial  dalam  penangganan  rawan  pangan  yang  berada  di  daerah  pada  masa pandemi COVID-19.
3. Perlunya instrumen khusus berdasarkan variabel penciri kepada daerah yang terkelompok pada cluster dengan nilai variabel di atas nasional untuk menjadi prioritas utama.

## Daftar Pustaka
[1]  Badan  Ketahanan  Pangan.  2019. Peta  Ketahanan  Pangan  (Food  Security  and  Vulnerability Atlas) . Publikasi. Kementerian Pertanian. Jakarta. Sumber: http://bkp.pertanian.go.id/
[2]  Badan  Pusat  Statistik.  2016. Potret  Awal  Tujuan  Pembangunan  Berkelanjutan  (Sustainable Development Goals) di Indonesia . Jakarta. Sumber: www.bps.go.id/publication/
[3]  Badan Pusat Statistik. 2019. Indikator Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (TPB) Indonesia . Jakarta. Sumber: https://www.bps.go.id/indicator.
[4]  Badan  Pusat  Statistik.  2020. BRS  Pertumbuhan  Ekonomi  Indonesia  Triwulan  III-2020 . Jakarta. Sumber: https://www.bps.go.id/pressrelease/2020/11/05/1738/ ekonomi-indonesia- triwulan-iii-2020-tumbuh-5-05-persen--q-to-q-.html.
[5]  Badan  Pusat  Statistik.  2020. BRS Profil  Kemiskinan  Di  Indonesia  Maret  2020 .  Jakarta. Sumber: https://www.bps.go.id/pressrelease/2020/07/15/1744/persentase-penduduk-miskin- maret-2020-naik-menjadi-9-78-persen.html.
[6] Cafiero, C., Viviani, S. and Nord, M., 2018. Food security measurement in a global context: The food insecurity experience scale . Measurement, 116, pp.146-152.
[7] Chakraborty,  A.  and  Maka,  H.  2005. Biclustering  of  gene  expression  data  using  genetic algorithm .  In 2005  IEEE  Symposium  on  Computational  Intelligence  in  Bioinformatics  and Computational Biology (pp. 1-8). IEEE.
[8]  Frongillo, E.A., Nguyen, H.T., Smith, M.D. and Coleman-Jensen, A., 2019. Food Insecurity Is
Raditya Novidianto, Rini Irfani

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
More  Strongly  Associated  with  Poor  Subjective  Well-Being  in  More-Developed  Countries than in Less-Developed Countries. The Journal of Nutrition , 149 (2), pp.330-335.
[9] Gundersen,  C.  and  Ziliak,  J.P.,  2015.  Food  insecurity  and  health  outcomes. Health affairs , 34 (11), pp.1830-1839.
[10]  Irawan,  Heru.  2019. Faktor-Faktor  Rumah  Tangga  Yang  Mencirikan  Tingkat  Kerawanan Pangan . Thesis. IPB University. Bogor. Sumber : https://repository.ipb.ac.id/
[11] Kaban, Puspita Anggraini, Robert Kurniawan, Rezzy Eko Caraka, Bens Pardamean, and Budi Yuniarto. 2019. Biclustering Method to Capture the Spatial Pattern and to Identify the Causes of Social Vulnerability in Indonesia: A New Recommendation for Disaster Mitigation Policy. Procedia Computer Science 157:31–37.
[12] Kaiser,  S.,  2011. Biclustering:  methods,  software  and  application .  Doctoral  dissertation. Universitas Ludwig Maximilian. Munich.
[13]  Lailatusysyukriyah,  L.  2015. Indonesia  dan  Konsepsi  Negara  Agraris .  Junrnal  Seuneubok Lada 2(1):1–8. Universitas Samudra. Langsa.
[14]  Paslakis,  Georgios,  Gina  Dimitropoulos,  and  Debra  K.  Katzman.  2020. A  Call  to  Action  to Address  COVID-19–Induced  Global  Food  Insecurity  to  Prevent  Hunger,  Malnutrition,  and Eating Pathology . Nutrition Reviews. Sumber : https:// doi: 10.1093/nutrit/nuaa069
[15]  Purwantini, Tri Bastuti. 2016. Pendekatan Rawan Pangan Dan Gizi: Besaran, Karakteristik, Dan  Penyebabnya .  Jurnal  Kementerian  Pertanian  Republik  Indonesia.  Jakarta.  Sumber  : https://repository.pertanian.go.id
[16]  Putri,  Christiana  Anggraeni  dan  Rini  Irfani.  2020. Recognizing  Poverty  Pattern  In  Central Java  Using  Biclustering  Analysis .  International  Conference  On  Mathematics,  Statistics  and Data Science (ICMSDS). IPB University. Bogor.
[17]  Smith,  Michael  D.,  Woubet  Kassa,  and  Paul  Winters.  2017. Assessing  Food  Insecurity  in Latin  America  and  the  Caribbean  Using  FAO’s  Food  Insecurity  Experience  Scale .  Food Policy 71:48–61.
[18]  Yuniarto,  Budi,  and  Robert  Kurniawan.  2017. Understanding  Structure  of  Poverty Dimensions  in  East  Java:  Bicluster  Approach .  Signifikan:  Jurnal  Ilmu  Ekonomi  6(2):289– 300.

## LAMPIRAN
Lampiran 1 Rata-rata dan standard deviasi antar bicluster dan Nasional
Variabel Bicluster 1 Bicluster 2 Bicluster 3 Bicluster 4 Bicluster 5 Nasional Rata- rata Stdev Rata- rata Stdev Rata- rata Stdev Rata- rata Stdev Rata- rata Stdev Rata- rata Stdev P0 8.11 3.00 12.47 5.24 4.92 2.23 19.16 3.01 8.90 3.01 10.46 5.68 P1 1.28 0.55 2.16 1.10 0.72 0.36 4.25 0.61 1.32 0.61 1.84 1.44 P2 0.32 0.16 0.56 0.31 0.15 0.07 1.29 0.19 0.35 0.19 0.49 0.47 X2 50.68 1.73 49.58 4.62 45.52 5.79 48.46 2.01 51.54 2.01 49.69 3.83 X3 7.98 2.07 11.47 7.37 8.36 6.04 14.77  12.91 18.82  12.91 10.48 6.52 X4 70.25 1.26 69.85 3.13 71.78 1.13 68.92 2.38 66.50 2.38 69.89 2.55 X5 4.01 0.23 4.18 0.40 3.97 0.29 4.03 0.21 4.65 0.21 4.10 0.35 X6 48.01 3.68 51.60 6.57 45.00 4.12 45.65 1.56 54.90 1.56 48.93 5.12 X7 72.37 6.81 79.04 8.78 71.49  29.55 58.51 0.90 64.19 0.90 72.14  12.69 X8 1.04 1.02 2.33 4.34 1.79 2.98 8.67 1.77 3.23 1.77 2.51 5.19 X9 82.31 8.37 87.09 9.12 71.18  28.74 92.56 1.00 92.64 1.00 84.55  11.73

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Lampiran 2 . Grafik pembentuk cluster bantuan software R-4.0.3 for Windows 64 bit
Lampiran 3 Parallel coordinate Bicluster 1
Raditya Novidianto, Rini Irfani

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Lampiran 4 Parallel coordinate Bicluster 2
Lampiran 5 Parallel coordinate Bicluster 3
Raditya Novidianto, Rini Irfani

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Lampiran 6 Parallel coordinate Bicluster 4
Lampiran 7 Parallel coordinate Bicluster 5