75
Accepted: 2021/05/10

## PENERAPAN ANALISIS KLASTER HIERARKI UNTUK PENGELOMPOKKAN KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI MALUKU BERDASARKAN KONSUMSI KALORI PENDUDUK
( The Application of Hierarchical Cluster Analysis for Grouping District/City in Maluku Province Based on Population Calories Consumption )
Gabriella Haumahu 1 , Yonlib W. Nanlohy 2 1,2 Universitas Pattimura Jalan Ir. M. Putuhena, Kampus Poka, Kota Ambon, 97233, Provinsi Maluku, Indonesia
e-mail : gbhaumahu@gmail.com 1 , ywa.nanlohy@gmail.com 2
Abstrak: Berdasarkan  hasil  Survei  Sosial  Ekonomi  Nasional  (Susenas)  Maret  2019,  setiap penduduk  di  Provinsi  Maluku  mengonsumsi  rata-rata  1.782,61  kkal  kalori  setiap  harinya.  Untuk mengelompokkan  kabupaten/kota  berdasarkan  konsumsi  kalori  penduduknya  digunakan  analisis klaster  hierarki  dengan  metode single linkage, average linkage, center,  ward’s dan centroid. Dari kelima  metode  ini,  metode average  linkage dipilih  sebagai  metode  terbaik  berdasarkan  nilai koefisien  kolerasi  cophenetic  yakni  0,76  yang  lebih  besar  dibanding  metode-metode  lainnya. Selanjutnya  pengelompokkan  dalam  penelitian  ini  dibagi  menjadi  tiga  kelompok.  Klaster  pertama terdiri  dari  8  kabupaten/kota  yakni  Kepulauan  Tanimbar,  Maluku  Tenggara,  Maluku  Tengah, Kepulauan  Aru, Seram Bagian  Barat, Seram Bagian Timur, Buru Selatan dan Tual.  Klaster kedua terdiri  dari  2  kabupaten/kota  yakni  Kota  Ambon,  dan  Buru,  sedangkan  Maluku  Barat  daya  berada pada klaster ketiga.
Kata Kunci: Analisis Klaster, Hierarki, Konsumsi Kalori Penduduk
Abstract: Based  on  the  results  of  the  March  2019  Susenas,  every  resident  in  Maluku  Province consumes an average of 1,782.61 kcal calories per day. To classify districts /  cities based on their population's  calorie  consumption,  hierarchical  cluster  analysis  was  used  using  the  single  linkage method, average linkage, center, ward's and centroid. From these five methods, the average linkage method  was  chosen  as  the  best  method  based  on  the  cophenetic  correlation  coefficient,  which  is 0.76, which is greater than the other methods. Furthermore, the grouping in this study  was divided into three groups. The first cluster consists of 8 districts/cities namely Tanimbar Islands, Southeast Maluku, Central Maluku, Aru Islands, West Seram, East Seram, South Buru, and Tual. The second cluster consists of 2 districts/cities, namely Ambon City and Buru City, while Southwest Maluku is in the third cluster.
Keywords : Cluster Analysis, Hierarchical, Population Caloric Consumption

## 1. PENDAHULUAN
Tujuan  Pembangunan  Berkelanjutan  atau Sustainable  Development  Goals ( SDGs )  merupakan agenda  internasional  yang  menjadi  kelanjutan  dari  Tujuan  Pembangunan  Milenium  atau Millenium Development Goals ( MDGs ). SDGs disusun  oleh Perserikatan Bangsa-Bangsa (PBB) dengan melibatkan 194 negara, civil society, dan berbagai pelaku ekonomi dari seluruh penjuru dunia. Salah satu tujuan SDGs adalah  menghilangkan  kelaparan,  mencapai  ketahanan  pangan  dan  gizi  yang  baik,  serta  meningkatkan pertanian berkelanjutan  yang menunjukkan keseriusan dan perhatian dunia  global terhadap masalah gizi. Sejalan dengan itu, salah satu agenda prioritas pembangunan pemerintah yang dituangkan dalam Nawacita adalah  peningkatan  status  kesehatan  dan  gizi  masyarakat  untuk  meningkatkan  kualitas  hidup  manusia Indonesia.  Provinsi  Maluku  sebagai  bagian  dari  Negara  Indonesia  dalam  Rencana  Pembangunan  Jangka
Menengah Daerah (RPMJD) Provinsi Maluku 2019-2024 menargetkan peningkatan ketahanan pangan [1]. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  Pemerintah  Provinsi  Maluku  juga  mendorong  perbaikan  kualitas  kesehatan dan gizi masyarakat.
Berdasarkan  hasil  Survei  Sosial  Ekonomi  Nasional  (Susenas)  Maret  2019,  setiap  penduduk  di Provinsi Maluku mengkonsumsi rata-rata 1.782,61 kkal kalori setiap harinya [1]. Rata-rata tersebut masih berada dibawah standar kecukupan berdasarkan standar yang tercantum dalam Pasal 4 Peraturan Menteri Kesehatan  Republik  Indonesia  No.75  Tahun  2013.    Proporsi  konsumsi  kalori  penduduk  dari  daerah perkotaan  dan  pedesaan  jika  dibandingkan  sangat  berbeda.  Untuk  itu  perlu  adanya  pengelompokkan  per kabupaten/kota  sehingga  memudahkan  pemerintah  meningkatkan  standar  kecukupan  dengan  berbasis kabupaten/kota.
Analisis  klaster  merupakan  salah  satu  metode  statistika  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan proses  pengelompokan  objek,  sehingga  setiap  objek  yang  paling  dekat  kesamaannya  dengan  objek  lain berada dalam klaster yang sama [2]. Terdapat dua metode dalam analisis klaster yakni klaster hierarki dan non  hierarki.  Metode  dalam  analisis  klaster  hierarki  terdiri  dari  metode  agglomeratif  dan  devisif. Penggunaan  metode  agglomeratif  dimulai  dengan  menganggap  semua  objek  sebagai  klaster,  kemudian menghitung  jarak  antar  klaster  dan  menggabungkan  objek  dengan  jarak  antar  klaster  yang  paling  dekat, hingga semua objek bergabung menjadi q klaster [3]. Tujuan menggunakan analisis klaster hierarki dalam penelitian  ini  untuk  mengelompokkan  dua  atau  lebih  kabupaten/kota  yang  mempunyai  kesamaan  paling dekat. Kemudian proses diteruskan ke kabupaten/kota lain sehingga membentuk semacam pohon di mana ada hierarki (tingkatan) yang jelas antar kabupaten/kota. Metode analisis klaster hierarki yang digunakan dalam penelitian ini meliputi Single Linkage, Complete Linkage, Average Linkage, Ward’s dan Centroid.
Beberapa  penelitian  terdahulu  terkait  analisis  klaster  hierarki  diantaranya  untuk  pengelompokkan kabupaten/kota  di  Jawa  Tengah  berdasarkan  Indikator  Pembangunan  Manusia  (IPM)  Tahun  2015  [4] maupun berdasarkan IPM di Maluku [5]. Sementara penelitian terkait rata-rata konsumsi kalori pada [6], diperoleh  klaster  rendah  13  provinsi  dan  klaster  tinggi  21  provinsi.  Diharapkan  dari  pengklasteran  yang diperoleh akan menjadi kontribusi bagi pemerintah dalam memperhatikan keseimbangan konsumsi kalori demi tercapai masyarakat sehat ke depannya.

## 2. METODOLOGI

## 2.1. Data dan Variabel Penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari Publikasi Badan Pusat  Statistik  (BPS)  Provinsi  Maluku  tentang  Konsumsi  Kalori  dan  Protein  Penduduk  Maluku  tahun 2019  [1].  Data  dikelompokkan  menurut  11  kabupaten/kota  di  Provinsi  Maluku  dengan  variabel-variabel yang  diteliti  yakni;  Padi-padian  ( X 1 ),  Umbi-umbian  ( X 2 ),  Ikan/Udang/Cumi/Kerang  ( X 3 ),  Daging  ( X 4 ), Telur dan susu ( X 5 ), Sayur-sayuran ( X 6 ).

## 2.2. Langkah Analisa Data
Penelitian  ini  menggunakan  analisis  klaster  hierarki  dengan  metode Single  Linkage,  Complete Linkage,  Average  Linkage,  Ward’s dan Centroid. Pengolahan  data  menggunakan software R  dengan langkah-langkah analisa data sebagai berikut, dan akan diuraikan lebih lanjut pada bab pembahasan.
1. Mengumpulkan data.
2. Menghitung statistika deskriptif variabel-variabel penelitian.
3. Melakukan pengujian asumsi analisis klaster.
a. Keterwakilan populasi dengan menggunakan nilai Kaiser-Mayer-Olkin.
b. Uji multikolinieritas.
4. Melakukan  analisis  klaster  dengan  metode Single  Linkage,  Complete  Linkage,  Average  Linkage, Ward’s dan Centroid.
5. Memilih model terbaik.
6. Menentukan banyaknya klaster.
7. Interpretasi hasil.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Deskriptif Variabel Penelitian
Analisis  deskriptif  berdasarkan  hasil  pengolahan  dengan software R  untuk  konsumsi  kalori perkapita sehari (KKAL) menurut kelompok makanan, Maret 2019 adalah sebagai berikut.
Tabel 1. Statistik Deskriptif Konsumsi Kalori Penduduk Maluku Variabel Maksimum Minimum Mean X 1 941,1 636,9 797,3 X 2 247,93 32,78 111,59 X 3 113,46 54,11 85,87 X 4 63 9,71 25,02 X 5 64,29 16,01 29,67 X 6 44,25 21,05 31,07
Berdasarkan  Tabel  1  terlihat  bahwa  nilai  rata-rata  konsumsi  kalori  terbesar  ada  pada  variable X 1 (Padi-padian) dan konsumsi Daging ( X 4 ) merupakan rata-rata terendah konsumsi kalori penduduk dengan nilai maksimumnya 63 Kkal dan 9,71 Kkal nilai konsumsi minimumnya.

## 3.2 Asumsi Analisis Klaster

## 3.2.1 Asumsi Sampel yang Mewakili
Hasil pengujian asumsi dengan Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy menggunakan software R  adalah  0,526  atau  lebih  dari  0,5  yang  dapat  menunjukkan  bahwa  sampel  yang  diuji  cukup mewakili populasi sehingga dapat dipakai untuk analisis lebih lanjut.

## 3.2.2 Asumsi Multikolinieritas
Hasil pengujian asumsi multikolinieritas ditunjukan dalam matriks korelasi berikut:
(
)
Berdasarkan  hasil output matriks  diatas,  terlihat  bahwa  nilai  korelasi  antar  variabel-variabel  yang diteliti kurang dari 0,8 sehingga dapat disimpulkan bahwa asumsi adanya multikolinieritas tidak terpenuhi sehingga langkah selanjunya dapat dilakukan.

## 3.3 Analisis Klaster dengan Metode Hierarki
Pada  penelitian  ini  analisis  klaster  yang  digunakan  adalah  analisis  klaster  hierarki  dengan  metode Single Linkage, Average Linkage, Complete Linkage, Ward’s dan Centroid . Kelima metode ini kemudian akan  dibandingkan  nilai  korelasi cophenetic [3] yang  ditampilkan  pada  tabel  berikut,  sebagai  hasil pengolahan software R, disajikan pada tabel berikut.
Tabel 3. Nilai Koefisien Korelasi Cophenetic Metode Korelasi cophenetic Single Linkage 0,715 Average Linkage 0,762 Complete Linkage 0,749 Ward’s 0,740 Centroid 0,744
Berdasarkan Tabel 3, terlihat bahwa hasil koefisien cophenetic untuk metode average linkage lebih besar dibanding  metode single  linkage,  complete  linkage,  Ward’s ataupun centroid yakni  0,762.  Dengan demikian metode average linkage lebih baik digunakan dalam penelitian ini.
Tahapan  berikutnya  yaitu  dengan  menggunakan  metode average  linkage pengklasteran  kemudian dibagi menjadi 3 kelompok yang hasilnya terlihat pada Tabel 4 dan Gambar 1.
Tabel 4. Pengelompokkan Kabupaten/Kota dengan Metode Average Linkage Kabupaten/Kota Klaster Kepulauan Tanimbar 1 Maluku Tenggara 1 Maluku Tengah 1 Buru 2 Kepulauan Aru 1 Seram Bagian Barat 1 Seram Bagian Timur 1 Maluku Barat Daya 3 Buru Selatan 1 Kota Ambon 2 Tual 1
Gambar 1. Dendrogram Pengelompokkan Kabupaten/Kota dengan Metode Average Linkage
Berdasarkan  Tabel  4  dan  Gambar  1  terlihat  bahwa  wilayah  pada  klaster  satu  terdiri  dari  8 kabupaten/kota  yakni  Kepulauan  Tanimbar,  Maluku  Tenggara,  Maluku  Tengah,  Kepulauan  Aru,  Seram Bagian  Barat,  Seram  Bagian  Timur,  Buru  Selatan,  dan  Tual.  Klaster  kedua  terdiri  dari  2  kabupaten/kota yakni  Kota  Ambon  dan  Buru  sedangkan  Maluku  Barat  Daya  berada  pada  klaster  ketiga.  Hasil pengklasteran  ini  dapat  dijadikan  perhatian  bagi  pemerintah  dalam  memperhatikan  konsumsi  kalori
penduduk  pada  kabupaten/kota  di  Provinsi  Maluku,  sehingga  mampu  meningkatkan  standar  kecukupan dengan berbasis kabupaten/kota.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan mengenai analisis klaster hierarki untuk pengelompokkan kabupaten/kota berdasarkan konsumsi kalori penduduk Provinsi Maluku dapat disimpulkan bahwa:
a. Metode Average Linkage adalah metode terbaik dengan nilai koefisien korelasi cophenetic terbesar dibanding metode Single Linkage, Central, Ward ataupun Centroid dengan nilai 0,762.
b. Berdasarkan  pengelompokkan  yang  dibatasi  pada  tiga  klaster  pada  penelitian  ini  terdapat  8 kabupaten/kota yang berada pada  klaster 1 yakni Kepulauan Tanimbar, Maluku Tenggara, Maluku Tengah, Kepulauan Aru, Seram Bagian Barat, Seram Bagian Timur, Buru Selatan dan Tual. Klaster kedua  terdiri  dari  2  kabupaten/kota  yakni  Kota  Ambon  dan  Buru  sedangkan  Maluku  Barat  Daya berada pada klaster ketiga.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Badan Pusat Statistik Provinsi Maluku. Konsumsi Kalori dan Protein Penduduk Maluku. Badan Pusat Statistik. Ambon: 2019
[2]  Pratiwi,  S.  I.,  Widiharih,  I.,  &  Hakim,  A.  R. Analisis  Kalster  Metode  Ward  dan  Average  Linkage dengan Validasi Dunn dan Koefisien Cophenetic . Jurnal Gaussian, Vol. 8, No. 4 , 486-495. Semarang: 2019
[3] Johnson, R. A. Applied Multivariate Statistical Analysis Sixth Edition. Prentice Hal, Inc. New Jersey: 2007
[4]  Putri,  R.,  &  Widodo,  E. Analisis  Klaster  Hierarki  untuk  Pengelompokkan  Kabupaten/Kota  di  Jawa Tengah Berdasarkan Indeks Pembangunan Manusia  (IPM) Tahun 2015. SI MaNIs (Seminar Nasional Integrasi Matematika dan Nilai-nilai Islam , 229-239. UIN, Malang: 2015
[5]  Matdoan,  M.  Y.,  &  Noya  Van  Delsen,  M.  S. Penerapan  Analisis  Cluster  dengan  Metode  Hierarki untuk Klasifikasi Kabupaten/Kota di Provinsi Maluku Berdasarkan Indikator Pembangunan Manusia . STATMAT: Jurnal Statistika dan Matematika, 123-130. Unpam, Banten: 2020
[6]  Sinaga,  J.  L.,  Solikhun,  S.,  &  Suhendro, D. Penerapan  Algortima K-Means dalam  Mengelompokkan Rata-rata  Konsumsi  Kalori  Menurut  Provinsi .  Jurasik  (Jurnal  Riset  Sistem  Informasi  dan  Teknik Informatika ) , 75-88. STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar: 2021