Jurnal Ilmu dan Industri Peternakan pISSN 2355-0732, eISSN 2716-2222 http://journal.uin-alauddin.ac.id/index.php/jiip/index Volume 8 Nomor 2: 130-141, Desember 2022 DOI: https://doi.org/10.24252/jiip.v8v2.25269

## Analisis Klaster Sapi Bali di Kabupaten Barru, Provinsi Sulawesi Selatan
Analysis of Bali Cattle Clusters in Barru Regency, South Sulawesi Province
Putra Astaman 1 , , Ahmad Ramadhan Siregar 2* , Ikrar Mohammad Saleh 2 , Tanri Giling Rasyid 2 , Amrullah 2 , Muh. Hatta 2 , Muhammad Darwis 3 , , dan Khaifah Asgaf 4 1 Program Doktoral Ilmu Pertanian, Sekolah Pascasarjana Universitas Hasanuddin.
2 Fakultas Peternakan, Universitas Hasanuddin, Makassar.
3 Pusat Penelitian dan Pengembangan Demokrasi, Konflik, Budaya dan Humaniora Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM)  Universitas
Hasanuddin, Jl. Perintis Kemerdekaan Km. 10, Makassar-90245,
Sulawesi Selatan, Indonesia.
4 Jurusan Ilmu Peternakan, Fakultas Sains dan Teknologi, Univeritas Islam Negeri Alauddin Makassar, Jl. H. M. Yasin Limpo No. 36, Gowa- 92113, Sulawesi Selatan, Indonesia *Korespondensi E-mail: aramadhan@unhas.ac.id
Diterima 23 Ferbruari 2022; Disetujui 31 Mei 2022

## ABSTRAK
Sapi  Bali  memiliki  arti  strategis,  peran  penting  dan  peluang  pasar  yang menjanjikan.  Sapi  bali  merupakan  ternak  unggulan  lokal  yang  harus  menjadi perhatian  serius  karena  merupakan  ternak  penghasil  daging  nasional  untuk menunjang program pemerintah melalui swasembada daging sapi. Penelitian ini bertujuan  untuk  menganalisis  klaster  sapi  bali  di  Kecamatan  Tanete  Riaja Kabupaten  Barru.  Metode  pengambilan  sampel  yaitu  menggunakan  metode multistage-  quoted  sampling yaitu  anggota  kelompok  tani  ternak  sipurennue, leppangeng,  lempang,  makkawaru,  dan  botto  tawang  yang  berjumlah  141 responden.  Data  dianalisis  menggunakan K-means  cluster  anaysis  dan  cluster hierarchy . Hasil penelitian menunjukkan bahwa terbentuk tiga kelompok entitas sesuai  karakteristik  homogenitasnya.  Hubungan  entitas  terhadap  manfaat corporate  social  responsibility dan  Gerakan  Optimalisasi  Sapi  (GOS)  diperoleh hubungan entitas; rendah terdiri dari 60 anggota, sedang terdiri dari 30 anggota dan  tinggi  terdiri  dari  51  anggota.  Klaster  hirarki  yang  terbentuk  memberikan indikasi  anggota  kelompok  tani  ternak  memperoleh  manfaat  dari  bantuan corporate  social  responsibility dan  bantuan  pemerintah  Provinsi  Sulawesi  Selatan melalui Gerakan Optimalisasi Sapi (GOS).
Kata kunci : Kabupaten Barru, Kelompok Tani Ternak, Klaster, Sapi Bali

## ABSTRACT
Bali cattle have a strategic meaning, an important role and a promising market opportunity.  Bali  cattle  are  superior  local  livestock  that  must  be  of  serious concern  because  they  are  national  meat-producing  livestock  to  support government programs through beef self-sufficiency. This study aimed to analyze the  bali  cattle  cluster  in  Tanete  Riaja  District,  Barru  Regency.  The  sampling method used was the multistage-quoted sampling method, namely members of
the  sipurennue,  leppangeng,  lempang,  makkawaru,  and  botto  tawang  farmer groups  totaling  141  respondents.  Data  were  analyzed  using  K-means  cluster analysis and  cluster  hierarchy.  The  results  showed  that  three  groups  of  entities were  formed  according  to  their  homogeneity  characteristics.  The  relationship between  the  entity  and  the  benefits  of  corporate  social  responsibility  and  the Optimization of Cattle Movement (GOS) was obtained by an entity relationship; low consists of 60 members, medium consists of 30 members and high consists of 51  members.  The  hierarchical  cluster  formed  indicates  that  members  of  the livestock  farmer  group  have  benefited  from  corporate  social  responsibility assistance and assistance from the South Sulawesi Province government through the Optimization of Cattle Movement (GOS).
Keywords : Bali Cattle, Barru Regency, Cluster, Livestock Farmer Group

## PENDAHULUAN
Pengembangan usaha peternakan sapi rakyat pada saat ini sangat berpotensi untuk dikembangkan,  untuk  menunjang  program  pemerintah  melalui  swasembada  daging  sapi. Kegiatan  tersebut  bertujuan  sebagai  upaya  mengurangi  jumlah  impor  daging  sapi  yang sudah dilakukan sejak tahun 2014 sampai sekarang.  Semua kegiatan tersebut dimaksudkan untuk  menyediakan  daging  sapi  bagi  masyarakat  seiring  dengan  bertambahnya  jumlah penduduk  di  Indonesia,  273.879.750  jiwa  dengan  laju  pertumbuhan  1,25%  (BPS  2021). Pemeliharaan sapi rakyat yang dilakukan peternak sebenarnya masih banyak kendala yang dihadapi  yaitu  kemampuan  yang  dimilki  peternak  masih  dilakukan  sebagai  usaha sampingan  dengan  sistem  pemeliharaan  yang  tradisional,  baik  dalam  produksi, pemeliharaan dan pemasaran, sehingga keuntungan usaha yang diterima kurang maksimal. Akibat  ketidaktahuan  cara (manajemen peternakan)   sehingga peternak bertahan beternak sapi    potong    pada  skala  kepemlikan 1  sampai  4    ekor,  serta  dianggap    bukanlah    sebagai usaha  pokok  melainkan hanya  usaha  sampingan atau tabungan (Rasyid dkk., 2018). Maka pembentukkan kelompok perlu dilakukan untuk memotivasi peternak dalm meningkatkan kemampuan, produksi dan pemeliharaan sapi yang jauh lebih efektif. Terutama dalam hal pemasaran  maka  kelompok  harus  lebih  banyak  bergaul  serta  aktif  dalam  mengenal  serta mencari  pembeli  yang  lebih  dekat  dengan  konsumen  sehingga  nilai  jual  sapi  serta keuntungan  yang  di dapat  jauh  lebih  banyak,  daripada  penjualan yang  dilakukan  melalui perantaraan/agen sapi.
Pengembangan peternakan sapi tentunya tidak terlepas dari peranan kelompok tani ternak sapi dalam mengupayakan ternaknya agar mendapat nilai tambah serta efisien dalam pengelolaannya  di  pasaran.    Upaya  yang  perlu  dilakukan  untuk  mengembangkan  dalam
Analisis Klaster Sapi Bali di Kabupaten Barru
membina  dan  memantapkan  kelompok  peternak  tersebut  yaitu  dengan  memperkuat kelembagaan kelompok petani peternak di pedesaan.  Nilai sosial masyarakat sangat perlu dijaga dalam menjalin  hubungan  kelompok,  nilai  yang dimaksud  ialah  adanya rasa  saling percaya,  jujur  dan  transparan  diantara  individu  dan  tidak  saling  mencurigai  di  dalam kelompok  tersebut.  Setiap  pelaku  ekonomi  dalam  berbagai  kegiatan  baik  level  produksi maupun  pemasaran  output  mengharapkan  nilai  balas  jasa  yang  layak  dari  seluruh pengorbanan yang telah dicurahkan pada kegiatan usahanya (Heatubun dkk., 2020).
Usaha  ternak  merupakan  suatu  proses  mengkombinasikan  faktor-faktor  produksi berupa lahan, ternak, tenaga kerja dan juga modal untuk menghasilkan produk peternakan. Usaha ternak sapi potong dapat memberikan kontribusi dalam meningkatkan kesejahteraan, pendapatan, meningkatkan lapangan kerja, dan tabungan bagi keluarga peternak (Hoddi et al., 2011)  Keberhasilan  usaha  ternak  sapi  potong  bergantung  pada  tiga  unsur  yaitu  bibit, pakan,  dan  manajemen atau  pengelolaan.  Manajemen  mencakup  pengelolaan  perkawinan, pemberian  pakan,  perkandangan,  dan  kesehatan  ternak.  Selain  itu  pengelolaan  maupun manajemen  dalam  usaha  ternak  tidak  terlepas  dari  karakteristik  sosial  ekonomi  peternak sehingga  nantinya  akan  mempengaruhi  hasil  yang  akan  diperoleh  oleh  peternak.  Namun skala kepemilikan peternak rakyat sebagian besar tergolong kecil yaitu antara 5 sampai 10 ekor.  Bentuk  usaha  peternakan  sapi  potong  rakyat  yang  pengelolaaannya  masih  bersifat tradisional  dan  skala  usaha  rumah  tangga  dengan  ciri  kepemilikan  ternak  yang  sedikit (Suherman  dan  Novan,  2020).  Pada  usaha  peternakan  rakyat,  biasanya  peternak  berfungsi sebagai  pembuat  keputusan  yang  berusaha  mengambil  keputusan  yang  efektif  dan  efisien dalam menjalankan dan mengelola usaha ternaknya.
Pembibitan  sapi  potong  memiliki  nilai  tambah  berupa  indukan  sapi  yang  unggul agar pada usaha penggemukan bibit bakalan tersebut dapat memberikan hasil pertambahan bobot  berat  badan  sapi  yang  tinggi.  Usaha  pembibitan  sapi  potong  sejauh  ini  memang kurang  memberikan  keuntungan  yang  memadai,  lambannya  perputaran  uang  serta rendahnya  sumber  modal  yang  diperoleh  karena  investor  belum  sepenuhnya  menaruh perhatian  khusus  pada  subsektor  sapi  potong.  Besarnya  modal  yang  dibutuhkan  untuk usaha pembibitan juga menjadi penyebab lain rendahnya minat pengusaha untuk investasi di usaha pembibitan sapi potong. Hal ini tidak sebanding dengan usaha penggemukan yang memberikan keuntungan berlipat ganda (Rianto dan Endang, 2011).
Faktor- faktor dari karakteristik sosial ekonomi peternak memiliki peran yang sangat
penting  di  dalam  usaha  ternak  sapi  potong.  Karakteristik  peternak  tersebut  nantinya akan membentuk  suatu  pola  pikir  peternak  dalam  menangani  proses  budidaya  ternak  sapi potong, sehingga dari karakteristik peternak dapat mencerminkan hasil yang akan diperoleh peternak nantinya. Keberhasilan usaha ternak sapi potong (sapi bali) bisa diketahui apabila usaha  tersebut  telah  memberikan  kontribusi  pendapatan  dan  dapat  memenuhi  kebutuhan hidup  peternak  sehari-hari,  hal  ini  dapat  dilihat  dari  berkembangnya  populasi  ternak  dan peternak,  pertumbuhan  ternak,  serta  pendapatan  peternak  itu  sendiri.  Berkaitan  dengan peningkatan pendapatan rumah tangga peternak, peningkatan kesejahteraan peternak hanya akan dapat diwujudkan apabila pendapatan meningkat, namun kendala yang ditemui ialah kurangnya kemampuan peternak dalam memproyeksikan aspek penting yaitu nilai tambah, yang  dapat  menambah  keuntungan  dari  usaha  peternakan  yang  mereka  jalankan. Berdasarkan  dasar pemikiran  yang  telah  dikemukakan  diatas, penulis  tertarik untuk melakukan  klasterisasi  pada  usaha  peternakan  sapi  Bali  agar  arah  pengembangan peternakan sapi potong dapat terorganisir  dengan baik menggunakan analisis klaster dan mendukung ketersediaan daging sapi nasional.

## MATERI DAN METODE

## Materi
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  Kecamatan  Tanete  Riaja  Kabupaten  Barru.  Jumlah sampel  yang  diambil  secara  acak  sebanyak 141  orang yang  merupakan  anggota kelompok tani  ternak  yaitu:  Kelompok  sipurennue (29  responden);  kelompok  l eppangeng (28 responden); kelompok botto tawang (30 responden): kelompok makkawaru (30 responden); dan  kelompok  lempang (24  responden)  dengan  menggunakan  metode multistage-quoted sampling .

## Metode
Pengelompokkan  hierarki  ( hierarchical  clustering )  adalah  metode  analisis cluster dengan  cara  membangun  sebuah  hierarki  kelompok,  strategi  untuk  pengelompokkan hierarki  pada  umumnya  dibagi  menjadi  dua  jenis  yaitu  agglomerative  (pemusatan)  dan divisive (penyebaran) (Dani, dkk. 2019).
Analisis Klaster Sapi Bali di Kabupaten Barru

## Prosedur Penelitian
Tipe  dasar  dalam  metode  ini  adalah  aglomerasi  dan  pemecahan.  Dalam               metode aglomerasi  tiap  observasi  pada  mulanya  dianggap  sebagai  klaster  tersendiri  sehingga terdapat  klaster  sebanyak  jumlah  observasi.  Kemudian  dua  klaster  yang  terdekat kesamaannya digabung menjadi suatu klaster baru, sehingga jumlah klaster berkurang satu pada  tiap  tahap.  Sebaliknya  pada  metode pemecahan dimulai dari  satu  klaster besar  yang mengandung  seluruh  observasi,  selanjutnya  observasi-observasi  yang  paling  tidak  sama dipisah  dan  dibentuk  klaster-klaster  yang  lebih  kecil.  Proses  ini  dilakukan  hingga  tiap observasi menjadi klaster sendiri-sendiri. Hal penting dalam metode hirarki adalah bahwa hasil  pada  tahap  sebelumnya  selalu  bersarang  di  dalam  hasil  pada  tahap  berikutnya, membentuk sebuah pohon.
Ada lima metode aglomerasi dalam pembentukan klaster, yaitu:

## 1. Pautan Tunggal (Single Linkage)
Metode  ini  didasarkan  pada  jarak  minimum.  Dimulai  dengan  dua  objek  yang dipisahkan  dengan  jarak  paling  pendek  maka  keduanya  akan  ditempatkan  pada  klaster pertama,  dan  seterusnya.  Metode  ini  dikenal  pula  dengan  nama  pendekatan  tetangga terdekat.
2.

## 2.  Pautan Lengkap (Complete Linkage)
Disebut juga pendekatan tetangga terjauh. Dasarnya adalah  jarak maksimum. Dalam metode  ini  seluruh  objek  dalam  suatu  klaster  dikaitkan  satu  sama  lain  pada  suatu  jarak maksimum atau dengan kesamaan minimum.

## 3. Pautan Rata-rata (Average Linkage)
Dasarnya  adalah  jarak  rata-rata  antar  observasi.  pengelompokan  dimulai dari tengah atau pasangan observasi dengan jarak paling mendekati jarak rata-rata.

## 4. Metode Ward (Ward’s Method)
Dalam metode ini jarak antara dua klaster adalah jumlah kuadrat antara dua klaster untuk  seluruh  variabel.  Metode  ini  cenderung  digunakan  untuk  mengkombinasi  klaster- klaster dengan jumlah kecil.

## 5. Metode Centroid
Jarak antara dua klaster adalah jarak antar centroid klaster tersebut. Centroid klaster adalah  nilai  tengah  observasi  pada  variabel  dalam  suatu  set  variabel  klaster. Keuntungannya adalah outlier hanya sedikit berpengaruh jika dibandingkan dengan metode lain.

## Variabel Penelitian
Variabel  yang  diukur  dalam  penelitian  ini  untuk  klasterisasi  wilayah penegembangan  sapi  bali  yaitu  Kelompok  tani  ternak  disupport  CSR,  Kelompok  tani ternak  disupport  pemerintah  (GOS),  Kelompok  tani  ternak  dengan  sistem  teseng, kelompok tani ternak dengan wanita aktif non kelompok dengan sistem teseng.

## Analisis Data
Data  dikumpulkan  melalui  wawancara  dengan  bantuan  kuisioner  dan  dianalisis dengan  menggunakan K-Means  Cluster  Anaysis  dan  Cluster  Hierarchy dan  interpretasi  data secara  deskriptif. K-Means merupakan  salah  satu  metode  data clustering  non hierarki yang berusaha mempartisi data yang ada ke dalam bentuk satu atau lebih cluster atau kelompok sehingga data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan ke dalam satu cluster yang sama dan data yang mempunyai karakteristik yang berbeda dikelompokkan ke dalam kelompok yang lainnya (Metisen dan Sari, 2015).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisys  clustering pertama  kali  dipublikasikan  oleh  Llyod  (1982).  Forgey  (1965) mempublikasikan  teknik  yang  sama  sehingga  terkadang  dikenal  dengan  sebagai  Llyod- Forgey dan Wu (2012). Analisis klaster ini adalah metode multivariat memiliki tujuan utama mengelompokkan  objek  sifat  yang  dimilikinya  (Kurniawan  dkk.,  2021).  Prosedur pembentukan cluster terbagi menjadi 2, yaitu hierarki dan non hierarki. Pembentukan cluster hierarki  mempunyai  sifat  sebagai  pengembangan  suatu  hierarki.  Metode  hierarki  bisa agglomerative atau devisive . Metode agglomerative terdiri dari linkage method , variance  methods , dan centroid  method . Linkage  method terdiri  dari single  linkage , complete  linkage dan average linkage . Metode non hierarki sering disebut meode K-means (Supranto, 2004).
Johnson  dan  Wichern  (2007)  menyarankan K-Means untuk  menguraikan     algoritma yang  menetapkan  suatu  obyek  ke  dalam  suatu  cluster  yang  mempunyai centroid (mean) terdekat. Dalam bentuk yang paling sederhana, proses ini terdiri dari tiga tahap: 1). Partisi
Analisis Klaster Sapi Bali di Kabupaten Barru
obyek-obyek  ke  dalam cluster awal K-means ;  2). Dimulai  dengan  mencatat  obyek-obyek, menetapkan  suatu  obyek  ke  dalam  suatu  cluster  yang  yang  mempunyai centroid ( mean ) terdekat. Jarak biasanya dihitung dengan  menggunakan  jarak euclid dengan  pengamatan yang  distandarkan  atau  yang  tidak  distandarkan.  Hitung  kembali  centroid  untuk  cluster yang  mendapatkan obyek  baru  dan  untuk  cluster  yang  kehilangan  obyek;  3).  Langkah  2 diulangi sampai tidak ada lagi pemindahan obyek. Metoda K–means dapat digunakan untuk menjelaskan algoritma dalam penentuan suatu objek ke dalam klaster tertentu berdasarkan rataan  terdekat  dan  mudah  diimplementasikan  dan  berdasarkan  hasil  (Febianto  dan Palasara, 2019).
Pengolahan  data  dilakukan  dengan  memakai  K-meas  cluster  dengan  bantuan software SPSS  17.0 for  Windows .  Interpretasi  data  dilakukan  untuk  menghasilkan outcomes . Teknik sampling yang digunakan dalam penelitian ini adalah multi stage sampling sebanyak 141 responden yang berasal dari 5 masing-masing mempunyai karakteristik yang unik baik anggotanya  maupun  kelompoknya.  Mengingat  data  yang  terkumpul  mempunyai variabilitas  satuan,  maka  perlu dilakukan  langkah  standarisasi atau  transformasi  terhadap variabel  yang relevan ke bentuk z-score pada Tabel 1.
Tabel 1. Statistik Deskriptif K-Means Klaster Sapi Bali (n=141)
N Min Max Rataan Std. Deviasi Kelompok tani ternak disupport CSR 141 1 3 1,83 0,66 Kelompok tani ternak disupport pemerintah (GOS) 141 1 3 1,99 0,75 Kelompok tani ternak dengan sistem teseng 141 1 3 1,74 0,70 Kelompok tani ternak dengan wanita aktif 141 1 3 2,00 0,72 Non kelompok dengan sistem teseng 141 1 3 2,53 0,55 Valid N (listwise) 141
Berdasarkan  Tabel  1,  dapat  terlihat  bahwa  kelompok  tani  ternak  dengan  sistem teseng memiliki nilai rataan terendah yaitu 1,74, sedangkan nilai rataan tertinggi diperoleh oleh Non kelompok dengan sistem teseng dengan nilai rataan 2,53, namun nilai rataan tiap kelompok baik kelompok hierarki maupun kelompok non hierarki menunjukkan jarak nilai yang  tidak  jauh  berbeda. K-Means  clustering mengharuskan  pengguna  agar  menentukan jumlah cluster yang akan dibuat (Utari, 2021).
Tabel 2. Pusat Klaster Awal
Zscore Klaster 1 2 3 Kelompok tani ternak disupport CSR -1,25 0,25 1,76 Kelompok tani ternak disupport pemerintah (GOS) -1,32 -1,32 1,34 Kelompok tani ternak dengan sistem teseng 0,37 -1,05 1,79 Kelompok tani ternak dengan wanita aktif -1,39 0,00 1,39 Non kelompok dengan sistem teseng 0,84 -2,76 0,84
Tabel  2  merupakan  tampilan  pertama  proses clustering data  sebelum dilakukan iterasi. Clustering sering  dilakukan  sebagai  langkah  awal  dalam  proses  pengambilan  data dalam melakukkan metode analisis (Sindi dkk, 2020). Untuk mendeteksi berapa kali proses iterasi yang dilakukan dalam proses clustering dari 141 obyek yang diteliti, dapat dilihat dari tampilan output pada Tabel 3.
Tabel 3. Iterasi/Pengulangan Pengelompokan Data
Iteration Klaster 1 2 3 1 1,75 1,87 1,80 2 0,25 0,26 0,18 3 0,08 0,11 0,00 4 0,00 0,00 0,00
Konvergensi  dicapai  karena  tidak  ada  atau  perubahan  kecil  dalam  pusat  klaster.
Maksimum  absolut  koordinat  perubahan  untuk  pusat  apapun,  000.  Iterasi  saat  ini  4  Jarak minimum  antara  pusat  awal  4,38.  Proses  penentuan  titik  pusat  dan  keanggotaan  klaster harus  dilakukan  dalam  iterasi  (perulangan)  hingga  posisi  titik  pusat  dan  angota-anggota klaster benar-benar stabil (Rivani, 2009).
Ternyata  proses clustering yang  dilakukan  melalui  4  tahapan  iterasi  untuk mendapatkan cluster yang tepat. Tabel 3 dijelaskan bahwa jarak minimum antar pusat cluster yang  terjadi  dari  hasil  iterasi  adalah  4,38.  Hasil  akhir  dari  proses clustering disajikan  pada Tabel 4.
Tabel 4. Pusat Klaster Akhir/ Final Cluster Centers
Zscore Klaster 1 2 3 Kelompok tani ternak disupport CSR -0,54 -0,65 0,78 Kelompok tani ternak disupport pemerintah (GOS) -0,20 -0,83 0,59 Kelompok tani ternak dengan sistem teseng -0,49 -0,53 0,68 Kelompok tani ternak dengan wanita aktif -0,90 0,56 0,49 Non kelompok dengan sistem teseng 0,17 -1,14 0,42
Analisis Klaster Sapi Bali di Kabupaten Barru
Tabel 4 menunjukkan output final cluster centers pada Tabel 4 masih terkait dengan proses standarisasi data sebelumnya, yang mengacu pada ketentuan nilai z score berikut:
• Nilai negatif (-) berarti data berada di bawah rata-rata total.
• Nilai positif (+) berarti data berada di atas rata-rata total.
Dari Tabel 4 final cluster centers , dengan ketentuan yang telah dijabarkan di atas pula, dapat didefinisikan sebagai berikut:
• Cluster -1; Pada cluster -1 ini beranggotakan responden/peternak yang mempunyai tingkat kepuasan yang rendah terhadap program bantuan pemerintah maupun bantuan CSR. Dapat dilihat angka z-score Non kelompok dengan sistem teseng diatas rata-rata dengan total nilai 0,17,  sedangkan  nilai z-score pada  kelompok  lain  menunjukkan  nilai  dibawah  rata-rat dengan total nilai yang dihasilkan negatif (-).
• Cluster -2; Pada cluster-2 ini beranggotakan responden/peternak yang mempunyai  tingkat kepuasan yang sedang terhadap program bantuan pemerintah maupun  bantuan CSR. Hal ini ditunjukkan kelompok wanita aktif bernilai positif yaitu 0,53, sedangkan nilai total dari kelompok lainnya bernilai negatif (-).
• Cluster -3; Pada cluster -3 ini beranggotakan responden/peternak yang mempunyai  tingkat kepuasan yang tinggi  terhadap program maupun bantuan CSR. Berdasarkan nilai total yang dihasilkan bahwa semua kelompok memperoleh nilai yang positif (+), namun nilai tertinggi diperoleh oleh kelompok tani ternak yang disupport CSR, sedangkan nilai terendah dari non kelompok dengan sistem teseng dengan nilai 0,42.
Berdasarkan  hasil  klasterisari  final  yang  diperoleh  menunjukkan  bahwa  arah pengembangan klasterisasi dapat direalisasikan melalui pada kelompok klaster 3 yang telah terbentuk.  Talakua  dkk.  (2017)  menjelaskan  bahwa  Pusat cluster ( cluster  centers ),  ialah  titik awal di mulai pengelompokan dalam cluster non hierarki.
Tabel 5. Data Laporan Anova
Zscore Klaster Error Mean Square Df Mean Square Df F Sig. Kelompok tani ternak disupport CSR 32,06 2 0,55 138 0,31 0,00 Kelompok tani ternak disupport pemerintah (GOS) 21,75 2 0,70 138 31,11 0,00 Kelompok tani ternak dengan sistem teseng 24,23 2 0,66 138 36,53 0,00 Kelompok tani ternak dengan wanita aktif 32,57 2 0,54 138 60,05 0,00 Non kelompok dengan sistem teseng 25,58 2 0,64 138 39,73 0,00
Tahapan  selanjutnya  yang  perlu  dilakukan  yaitu  melihat  perbedaan  variabel  pada klaster yang terbentuk. Hal ini dapat dilihat dari nilai F dan nilai probabilitas (sig.) masing- masing  variabel.  Pada  Tabel  5  ANOVAMS between ditunjukkan  oleh means  square dalam kolom cluster, sedangkan MS within ditunjukkan oleh means square dalam kolom error . Test F harus digunakan untuk tujuan deskriptif karena klaster telah dipilih untuk memaksimalkan perbedaan  antara kasus  dalam kelompok  yang  berbeda.  Tingkat  signifikansi  yang  diamati tidak dikoreksi untuk  ini dan dengan demikian tidak dapat diartikan sebagai test hipotesis bahwa cara klaster yang sama. Hasil penelitian Bangun (2016) bahwa semakin besar nilai F, maka  semakin  besar  perbedaan  kluster1,  kluster  2,  dan  kluster  3  untuk variable yang bersangkutan.
Hasil  analisa cluster yang  diperoleh  dalam  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa instrumen  kelompok  tani  ternak  dengan  wanita  aktif  (kelompok  tani  ternak  botto  tawang) dengan  wanita  aktif  menunjukkan  adanya  perbedaan  diantara  instrumen  lain  pada  ketiga cluster yang terbentuk, hal ini ditunjukkan dengan nilai F = 60,05 dan sig = 0,00.
Selanjutnya  untuk  mengetahui  jumlah  anggota  masing-masing  kluster  yang terbentuk dapat dilihat pada Tabel 6 output.
Tabel 6. Output Jumlah Klaster yang Terbentuk
1 51,00 Cluster 2 30,00 3 60,00 Valid 141,00 Missing 0,00
Pada  Tabel 6  dapat  diketahui  bahwa, kluster-1  beranggotakan  51  orang  responden, kluster-2  beranggotakan  30  orang  responden,  dan  kluster-3  beranggotakan  60  orang responden.  Berdasarkan  hasil  penelitian  dengan  menggunakan  analisis K-means  cluster sebagai  dasar  penggelompokan  responden  terhadap  nilai  manfaat  dari  bantuan corporate social  responsibility dan  bantuan  pemerintah  seharusnya  penggelompokan  peternak didasarkan  homogenetitas  responden,  diperoleh  penggelompokan  ke  dalam  kelompok ententitas rendah, sedang dan tinggi. K-means clustering merupakan salah satu metode data clustering non hirarki yang berusaha mempartisi data yang ada ke dalam bentuk satu atau lebih  cluster/kelompok  (Devi,  dkk.  2018).  Seharusnya  pengelompokan  peternak  hanya
Analisis Klaster Sapi Bali di Kabupaten Barru
dibagi  dalam  tiga  kelompok  tani  ternak  sesuai  kecocokan  homogenitas  karakteristik  tidak sebagaimana  kelompok  tani  ternak  didasarkan  atas  wilayah  pemerintahan  desa.  Hasil penelitian    menunjukkan  bahwa  semua  kelompok  tani-ternak  di  daerah  penelitian memperoleh  manfaat  dengan  dilagsirnya  kedua  program  bantuan  terhadap  peternak tersebut di atas.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  dapat  disimpulkan  bahwa:  (1)  hasil  analisis K-means klaster  membentuk  tiga  kelompok  entitas  sesuai  karakteristik  homogenitasnya;  (2) hubungan  entitas  terhadap  manfaat corporate  social  responsibility dan  Gerakan  Optimalisasi Sapi (GOS) diperoleh hubungan entitas; rendah terdiri dari 60 anggota, sedang terdiri dari 30 anggota  dan  tinggi  terdiri  dari  51  anggota;  dan  (3)  klaster  hirarki  yang  terbentuk memberikan  indikasi  anggota  kelompok  tani  ternak  memperoleh  manfaat  dari  bantuan corporate  social  responsibility dan  bantuan  pemerintah  Provinsi  Sulawesi  Selatan  melalui Gerakan Optimalisasi Sapi (GOS).

## DAFTAR PUSTAKA
Bangun,  R.  H.  Br.  2016.  Analisis  klaster  non-hierarki  dalam  pengelompokan Kabupaten/Kota Di  Sumatera Utara  berdasarkan  faktor  produksi  padi. Agrica:  Jurnal Agribisnis Sumatera Utara , 4 (1).
Dani,  A.T.R.,  Wahyuningsih,  S.,  dan  Rizki,  N.A.  2019.  Penerapan  hierarchical  clustering metode  agglomerative  pada  data  runtun  waktu. Jambura: Journal  of  Mathematics .  1(2), 64-78.
Devi,  F.R.,  Sugiharti,  E.,  dan  Arifudin,  R.  2018.  Sistem  Klasifikasi  Kualitas  Sapi  Potong  di Kabupaten Semarang Menggunakan Algoritma K-Means Clustering dan Naive Bayes Classifier  Berbasis  Web. Prosiding  Seminar  Nasional  Ilmu  Komputer  (SNIK). Volume  2. Semarang, 13 Oktober 2018.
Febianto,  N.I.  dan  Palasara,  N.D.  2019.  Analisis  clustering  K-means  pada  data  informasi kemiskinan di Jawa Barat Tahun 2018. Jurnal SISFOKOM, 8 (02), 130 -140. Forgey,  E.,  1965. Cluster  Analysis  of  Multivariate  Data:  Eciency  vs.  Interpretability  of Classication". In: Bio-metrics.
Heatubun, A.B., Veerman, M., dan Matatula, M.J. 2020. Analisis nilai tambah peternak dan pejagal atas biaya yang diciptakan pada pemasaran sapi potong di Kecamatan Lolong Guba. Agrinimal Jurnal Ilmu Ternak dan Tanaman , 8 (2), 65-73.
Hoddi,  A.H.R.  dan  Fahrul,  M.B.  2011.  Analisis  pendapatan  peternakan  sapi  potong  di kecamatan Tanete Rilau, Kabupaten Barru. Jurnal Agribisnis . 10 (3), 100- 110. Johnson,  R.A.,  and  Wichern,  D.W.  2007. Applied  multivariate  statistical  analysis  (6th  ed.) .  NJ: Pearson, Upper Saddle River.
Kurniawan, R., Mukarobbin, M., dan Mahradianur. 2021. Klasterisasi tingkat pendidikan di DKI  Jakarta  pada  tingkat  kecamatan  menggunakan  algoritma  K-means. Jurnal  Ilmiah Technologia , 12(4).
Llyod, S.P. 1982. Least squares quantization in PCM. Technical Note, Bell Laboratories. Published in 1982 in IEEE Transactions on Information Theory 28, 128–137.
Metisen, B.M. dan Sari, H.L. 2015. Analisis clustering menggunakan metode k-means dalam pengelompokkan penjualan produk pada swalayan fadhila. Jurnal  Media  Infotama , 11(2), 110 – 118.
Purwantara B., Anderson, N.R. and Martized, R. 2012. Banteng and bali cattle in Indonesia. Reprodoction  in  Domestic  Animals, 47  (1),  2-6.  DOI:  https://doi.org/10.1111/j.1439- 0531.2011.01956.x
Rasyid, T.G., Amrullah, T., Kasim, S.N., dan Fatmawati. 2018. Pengetahuan peternak tentang analisis  finansial  usaha  pembibitan    d  an    pengelolaan  kotoran  sapi  potong  berbasis pendampingan pelatihan  di Kabupaten Polewali Mandar, Sulawesi Barat. Jurnal Ilmu dan Industri Peternakan , 4 (1), 1-9. Rianto, E. dan Endang P. 2011. Sapi Potong . Penebar Swadaya, Jakarta.
Rivani,  E.  2009.  Aplikasi  K-means  cluster  untuk  pengelompokkan  provinsi  berdasarkan produksi  padi,  jagung,  kedelai,  dan  kacang  hijau  tahun  2009. Jurnal  Matematika  dan Statatisk , 10(2), 122-134.
Sindi,  S.,  Ningse,  W.R.O.,  Sihombing,  I.R.,  Fikrul  Ilmi  R.H.Zer.,  dan  Hartama,  D.  2020. Analisis  algoritma  k-medoids  clustering  dalam  pengelompokan  penyebaran  covid-19 di Indonesia. Jurnal Teknologi Informasi , 4(1), 166 – 173.
Suherman,  D.  dan  Novan,  M.  2020.  Pendapatan  dan  curahan  tenaga  kerja  keluarga berdasarkan  skala  kepemilikan  ternak  sapi  potong  rakyat  di  Kabupaten  Bengkulu Utara. Seminar Nasional Virtual .
Supranto, J. 2004. Statistik: Analisis Multivariat, Arti dan Interpretasi Edisi  ke 7 . Rineka Cipta, Jakarta.
Talakua, M.W., Leleury, Z.A., dan Talluta, A.W. 2017. Analisis cluster dengan menggunakan metode k-means untuk  pengelompokkan  kabupaten/kota  di  Provinsi  Maluku berdasarkan  indikator  indeks  pembangunan  manusia  tahun  2014. Jurnal  Ilmu Matematika dan Terapan , 11(2), 119–128.
Utari,  D.  T.  2021.  Analisis  karakteristik  wilayah  transmisi  covid-19  dengan  menggunakan metode k-means clustering. Jurnal Media Teknik & Sistem Industri , 5(1), 25–32. Wu,  J.  2012. Advances  in  K-Means  Clustering .  Springer  Heidelberg  New  York  Dordrecht, London.