## Klasterisasi Wilayah Kabupaten Jember Berdasarkan Tingkat Ketahanan Pangan
Fajrin Nurman Arifin*, Oktalia Juwita**
University of Jember * fajrin.pssi@unej.ac.id, **oktalia@unej.ac.id

## ABSTRACT
Food security is a condition of food proclamation based on the availability of sufficient food to be able to live a healthy, active and productive life in a sustainable manner. Based on data from  the  Global  Food  Security  Index  (GFSI),  Indonesia  is  ranked  69th  with  a  level  of  food availability  with  a  value  of  63.7%  and  a  level  of  ability  or  food  needs  of  74.9%.  Jember Regency as one of the regencies in East Java Province based on TP2AK food security data in 2020  is  in  good  condition  (very  resistant).  However,  in  the  same  year  Jember  Regency experienced  natural  disasters  with  a  total  of  92  incidents The World  Food  Program  in  2009 explained that one of the indicators of food security is vulnerability to food insecurity which is influenced  by  natural  disasters.  Based  on  the  disaster  conditions  experienced  by  Jember Regency, the research carried out is to group food security areas in the Jember Regency area based  on  transient  indicators  using  the  KMeans  method.  The  results  of  the  analysis  of  the optimal  SSE  cluster  formed  in  K4  (4  clusters)  with  an  SSE  value  of  24,809.  Each  of  the  4 clusters formed has a food security category of very resistant, resistant, moderately resistant, and somewhat vulnerable.
Keyword: Ketahanan Pangan, Indikator Transien, Klusterisasi, KMeans

## 1. Pendahuluan
Ketahanan pangan adalah kondisi terpenuhinya pangan berdasarkan kondisi tersedianya pangan yang cukup untuk dapat hidup sehat, aktif, dan produktif secara berkelanjutan  (Undang-undang nomor 18, 2012). Berdasarkan data Global Food Security Index Indonesia berada pada rangking 69 dengan tingkat ketersediaan pangan  dengan  nilai  63,7%  dan  tingkat  kemampuan  atau  kebutuhan  pangan  sebesar  74,9%.  Data  tersebut menunjukkan tingkat capaian pemenuhan ketersediaan pangan yang dibutuhkan masyarakat Indonesia belum terpenuhi.(Global Food Security Index, n.d.)
Kabupaten Jember sebagai salah satu kabupaten yang berada di Provinsi Jawa Timur berdasarkan data ketahanan pangan TP2AK  (Tim Percepatan Pencegahan Anak Kerdil) pada tahun 2020 berada pada kondisi yang baik (sangat tahan). Namun pada tahun yang sama Kabupaten Jember mengalami kejadian bencana alam dengan  jumlah  kejadian  sebesar  92  kejadian(Kabupaten  Jember  Dalam  Angka,  2021.).  Data  peringkat  dan indeks ketahanan pangan Kabupaten Jember memiliki peringkat 201(Indeks Ketahanan Pangan, 2021). Food Security  and  Vulnerability  Atlas (FSVA)  yang  telah  disusun  oleh  pemerintah  Indonesia  dalam  penentuan kategori kerentanan terhadap kerawanan pangan suatu daerah menggunakan 2 indikator yaitu indikator kronis dan transien (Budiawan & Natawidjaja, 2020)
Berdasarkan kondisi bencana yang dialami Kabupaten Jember maka penelitian yang dilakukan adalah melakukan  pengelompokkan  daerah  ketahanan  pangan  di  wilayah  Kabupaten Jember  berdasarkan  indikator transien menggunakan metode KMeans. Hal tersebut dilakukan untuk mengetahui kondisi kerawanan pangan sementara di wilayah Kabupaten Jember dengan tujuan agar kondisi kerawanan pangan sementara yang terjadi dapat  segera  dikendalikan.  Pada  penelitian  yang  dilakukan  menggunakan  indikator  transien  yaitu  jumlah bencana alam yang disebabkan perubahan iklim, variabilitas ketinggian air hujan yang tidak terserap ke dalam tanah, rerata jumlah kehilangan produksi tanaman pangan yang disebabkan perubahan iklim.

## 2. Metode Penelitian
Tahapan-tahapan  penelitian  yang  dilakukan  dalam  proses  penelitian  dijelaskan  dalam  skema metodologi  penelitian.  Tahapan-tahapan  tersebut  menggambarkan  proses  yang  dilakukan  dalam  penelitian hingga menghasilkan produk luaran penenlitian yang diinginkan. Gambar 1 menjelaskan proses penilitian yang dilakukan hingga proses klusterisasi menghasilkan beberapa kelompok data ketahanan pangan dari wilayah di Kabupaten Jember berdasarkan data bencana alam.

## Figure 2.1. Research Method

## 2.1 Problem Identification
Bagian ini menjelaskan model konseptual dalam proses analisis data penentuan wilayah ketahanan pangan pada Kabupaten Jember. Kajian analisis data yang dilakukan  diantaranya adalah melakukan analisis data  yang  diperoleh  dari  penelitian  (Fuadah  et  al.,  2021)  untuk  proses  klusterisasi  ketahanan  pangan. Selanjutnya tahapan yang dilakukan adalah menguji performa hasil proses klusterisasi yang dilakukan.

## 2.2 Data Pre Processing
Dalam penelitian ini data yang digunakan diperoleh dari penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh (Fuadah et al., 2021) menggunakan atribut transien FSVA. Data yang digunakan adalah data hasil normalisasi sebagai dataset awal dalam proses klusterisasi ketahanan pangan pada Kabupaten Jember. Penggunaan data hasil  normalisasi  bertujuan  agar  data  yang  diperoleh  untuk  proses  klasterisasi  telah  memiliki  standarisasi sehingga memudahkan dalam proses perhitungan klusterisasi.

## 2.3 Clustering Data Analysis
Proses  analisis  data  untuk  klusterisasi  ketahanan  pangan  dalam  wilayah  Kabupaten  Jember menggunakan  metode K-Means .  Tahapan  awal  yang  dilakukan  adalah  dengan  menentukan  nilai  K  sebagai acuan dalam penentuan jumlah cluster yang terbentuk. Penyusunan cluster dilakukan dengan melalui beberapa tahapan. Proses tersebut dapat dilihat pada figure 2.2
Figure 2.2 Cluster Data Analysis Process

## 2.3.1 KMeans Cluster
Dalam proses analisis datamining terdapat 2 metode yang sering digunakan dalam analisis data, kedua metode tersebut adalah metode analisis klasifikasi dan klusterisasi data. Clustering adalah metode analisis data yang melakukan pengelompokkan data berdasarkan kemiripan data yang dimiliki (El Abdelkhalki et al., 2017). Terdapat beberapa metode yang dapat digunakan dalam proses clustering antara lain KMeans, KMedoids, dan KMedians. McQuenn dalam (Chen et al., 2019) menjelaskan bahwa metode KMeans adalah suatu metode yang melakukan  pelakukan  pengelompokkan  data  menggunakan  nilai centroids (titik  pusat)  dan  secara  bertahap akan  melakukan  beberapa  proses  perulangan  untuk  mencari  nilai  centroids  yang  paling  optimal.  Bain  et.al dalam (Syakur et al., 2018) menjelaskan bahwa metode KMeans adalah suatu metode yang sering digunakan dalam proses klusterisasi data. Metode KMeans dianggap mampu dalam proses analisis pengelompokkan data dalam jumlah besar dengan efisiensi waktu yang digunakan.
2.3.2 Euclidean Distance
Penggunaan metode Euclidean distance dalam proses analisis data dalam bidang machine learning memiliki  peranan  penting  dalam  penentuan  hasilnya  dalam  proses  tersebut.  Penerapan  metode Euclidean distance seringkali  digunakan  bersama  dengan  implementasi  penerapan  metode  k-Nearest  Neighbour,  K- Means,  dan  Learning  Vector  Quantization  (Mesquita  et  al.,  2017).  Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh (Greche et al., 2017) menunjukkan bahwa penerapan metode Euclidean Distance memberikan hasil yang lebih baik jika dibandingkan dengan metode Manhattan Distance . Persamaan Euclidean distance dapat dilihat pada penjelasan berikut ini, Euclidean distance √∑ 𝑑=1 𝑑 (𝑥 𝑖.𝑑 − 𝑥 𝑗.𝑑 )
2 (Mesquita et al., 2017).

## 2.4 Cluster Performance Analysis
Analisis performa hasil cluster adalah proses yang dilakukan untuk menguji hasil proses klusterisasi. Metode yang digunakan dalam analisis adalah metode elbow . Nilai uji performa yang diperoleh menggunakan uji  perbandingan  nilai  intra  cluster  dengan  inter  cluster  berdasarkan  perhitungan  nilai  metode Euclidean distance. 2.4.1 Elbow Method Metode elbow adalah salah satu metode yang digunakan untuk melakukan proses analisis data dalam bentuk pengujian performa hasil proses klusterisasi. Implementasi metode elbow dalam penentuan performa dari  sebuah  cluster  adalah  dengan  melakukan  perbandingan sum  square  error (SSE)  dari  masing-masing cluster hingga membentuk model elbow . Cluster terbaik dari hasil analisis metode elbow adalah cluster yang memenuhi kondisi model elbow (Nainggolan et al., 2019). Pada gambar 2.3 dapat dilihat implementasi metode elbow dalam penentuan dan optimalisasi cluster .
Figure 2.3 Implementasi Elbow Method (Syakur et al., 2018)

## 2.5 The Cluster Has Been Determined
Pada  bagian  ini  menjelaskan  proses  akhir  dari  klusterisasi  data  ketahanan  pangan.  Bagian  ini menjelaskan  keterangan  ketahanan  pangan  daerah-daerah  dalam  wilayah  Kabupaten  Jember.  Informasi  dan kategori ketahanan pangan diperoleh berdasarkan klusterisasi data atribut yang berasal dari indikator transien FSVA.
3. Analisis dan Hasil

## 3.1.  Problem Identification
Pemerintah Indonesia melalui Badan Pangan Nasional memiliki tujuan untuk menjaga ketersediaan pangan masyarakat di Indonesia. Salah satu langkah yang dilakukan dalam mensukseskan kegiatan tersebut adalah melalui penyusunan peta ketahanan dan kerentanan pangan nasional yang selanjutnya dijadikan acuan dalam  perumusan  peta  ketahanan  dan  kerentanan  pangan  pada  masing-masing  wilayah  atau  provinsi  di Indonesia. Kabupaten Jember berdasarkan data peringkat indeks ketahanan pangan tahun 2021 memperoleh peringkat  201  secara  nasional.  Ketahanan  pangan  menurut World  Food  Programme pada  tahun  2009 menjelaskan terdapat beberapa indikator yang digunakan dalam penentuan tingkatan ketahanan dan kerawanan pangan  pada  suatu  wilayah,  salah  satu  indikator  tersebut  adalah  indikator  kerentanan  terhadap  kerawanan pangan (Budiawan & Natawidjaja, 2020). Dalam tahun tersebut jember mengalami beberapa kejadian bencana alam  sebanyak  92  kejadian.  Menurut  peta  ketahanan  dan  kerentanan  pangan  nasional,  dalam  penentuan kerawanan pangan dalam suatu wilayah dipengaruhi oleh 2 indikator. Indikator tersebut diantaranya adalah indikator kronis dan indikator transien. Indikator transien adalah indikator sementara yang digunakan untuk mengkategorikan kerawanan suatu wilayah terhadap ketahanan dan kerentanan pangan.

## 3.2.  Data Pre-processing
Pre-processing Data  adalah  proses  yang  dilakukan  untuk standarisasi  data  yang  digunakan  dalam proses datamining . Pre-processing data  yang  dilakukan  melakukan  proses  normalisasi  data  yang  diperoleh. Data yang digunakan dalam penelitian ini merujuk pada penelitian yang dilakukan oleh  (Fuadah et al., 2021) Tabel 3.1 Data Pre Processing
Attribute Keterangan x Curah Hujan y Kehilangan Produksi z Jumlah Kejadian Bencana Alam

## 3.3 Clustering Data Analysis
Berikut adalah hasil analisis proses klusterisasi data yang diperoleh. Hasil klusterisasi yang diperoleh menunjukkan terdapat 2 kecamatan yang termasuk dalam cluster 1, 4 kecamatan termasuk dalam cluster 2, 24
kecamatan  termasuk  dalam cluster 3,  dan  1  kecamatan  termasuk  dalam cluster 4.  Proses  penentuan cluster yang  dilakukan  menggunakan  metode  K-Means  dengan  menggunakan  perhitungan  nilai  metode Euclidean distance . Tabel 3.2 Cluster Data Analysis (Fuadah et al., 2021)
Cluster  Jumlah C1 2 C2 4 C3 24 C4 1

## 3.4 Cluster Performance Analysis
Analisis performa hasil cluster diperoleh bahwa jumlah cluster yang terbentuk sebanyak 4 cluster . Hal  tersebut  ditunjukkan  dari  hasi  visualisasi  data  cluster  yang  menggambarkan cluster yang  terbentuk memiliki  penyebaran  data  yang  baik.  Berikutnya  hasil  pengujian  proses  klusterisasi  memiliki  nilai  sebesar 24,809 berdasarkan nilai optimal dari analisis nilai SSE ( Sum Square Error ) (Fuadah et al., 2021).
Figure 3.1 Cluster Visualization 3.5 Cluster Result
Berdasarkan hasil analisis data dalam proses klusterisasi telah terbentuk 4 cluster . Berdasarkan atribut indikator transien yang digunakan dalam penelitian, masing-masing cluster yang terbentuk memiliki kategori ketahanan pangan yang berbeda. Kategori tersebut diantaranya adalah C1 Tingkat Ketahanan Sangat Baik, C2 tingkat ketahanan baik, C3 tingkat ketahanan sedang,  C4 tingkat ketahanan cukup rawan.
Tabel 3.3 Cluster Identification Result Tingkat Ketahanan Sangat Baik Tingkat Ketahanan Baik Tingkat Ketahanan Sedang Tingkat Ketahanan Cukup Rawan Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4 Keterangan : atribut x, y, dan z memiliki nilai rata-rata terendah. Sehingga C1 mendapatkan kategori ketahanan pangan sangat baik Keterngan :  atribut x memiliki nilai terendah kedua. Nilai variabel y kategori terendah, dan nilai variabel z memiliki kategori tinggi. Namun meskipun memiliki nilai z tertinggi akan tetapi cluster 2 mendapatkan kategori ketahanan pangan baik, karena bencana alam yang Keterangan : Atribut x, y, dan z memiliki nilai dengan tingkat kategori ketiga jika dibandingkan dengan rerata nilai pada cluster lainnya. Sehingga Cluster ini dapat diidentifikasikan sebagai wilayah Keterangan : nilai atribut x, dan y dengan rerata nilai tertinggi. Yang menyebabkan kategori pada cluster 4 termasuk dalam tingkat ketahanan pangan cukup rawan.
Tingkat Ketahanan Sangat Baik Tingkat Ketahanan Baik Tingkat Ketahanan Sedang Tingkat Ketahanan Cukup Rawan terjadi pada wilayah yang ada pada Cluster ini, tidak menyebabkan rusaknya wilayah tanam pangan. dengan ketahanan pangan agak sedang
4. Kesimpulan
Berdasarkan proses klusterisasi yang dilakukan telah terbentuk 4 cluster. Berdasarkan 4 cluster yang terbentuk masing-masing memiliki kategori ketahanan pangan sangat tahan, tahan, agak tahan, dan agak rawan. Berdasarkan  hasil  uji  performa cluster yang  terbentuk  mendapatkan  nilai  sebesar  24,809.  Hasil  visualisasi cluster yang terbentuk menunjukkan bahwa noise dan outliers tidak muncul sehingga dapat disimpulkan bahwa cluster yang terbentuk optimal.

## Referensi
[1] Budiawan, Y., & Natawidjaja, R. S. (n.d.). 9866-24442-1-SM (3) .
[2] Chen, G., Wang, G., Ju, J., & Wei, X. (2019). Research on the influence of kmeans cluster preprocessing on adversarial images. ACM International Conference Proceeding Series , 248 – 252. https://doi.org/10.1145/3377170.3377220
[3] El Abdelkhalki, J., Ahmed, M. Ben, & Anouar, B. H. (2017). Classification and exploration of TSM log file based on datamining algorithms. ACM International Conference Proceeding Series , 1 – 7.
https://doi.org/10.1145/3167486.3167553
[4] Fuadah, A. W., Arifin, N., & Juwita, O. (2021). Optimasi K-Klasterisasi Ketahanan Pangan Kabupaten Jember Menggunakan Metode Elbow. In Informatics Journal (Vol. 6, Issue 3).
[5] Global Food Security Index. (n.d.). Global Food Security Index (GFSI) . Retrieved July 26, 2022, from https://impact.economist.com/sustainability/project/food-security-index/Index
[6] Greche, L., Jazouli, M., Es-Sbai, N., Majda, A., & Zarghili, A. (2017). Comparison between Euclidean and Manhattan distance measure for facial expressions classification. 2017 International Conference on Wireless Technologies, Embedded and Intelligent Systems, WITS 2017 , 2 – 5. https://doi.org/10.1109/WITS.2017.7934618
[7] Indeks Ketahanan Pangan, 2021. (n.d.). IKP2021-ISBN .
[8] Kabupaten Jember Dalam Angka, 2021. (n.d.). BADAN PUSAT STATISTIK XXXXX BPS-STATISTICS OF XXXXX XXXXX DALAM ANGKA .
[9] Mesquita, D. P. P., Gomes, J. P. P., Souza Junior, A. H., & Nobre, J. S. (2017). Euclidean distance estimation in incomplete datasets. Neurocomputing , 248 , 11 – 18. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.12.081
[10] Nainggolan, R., Perangin-Angin, R., Simarmata, E., & Tarigan, A. F. (2019). Improved the Performance of the K- Means Cluster Using the Sum of Squared Error (SSE) optimized by using the Elbow Method. Journal of Physics: Conference Series , 1361 (1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1361/1/012015
[11] Syakur, M. A., Khotimah, B. K., Rochman, E. M. S., & Satoto, B. D. (2018). Integration K-Means Clustering Method and Elbow Method for Identification of the Best Customer Profile Cluster. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , 336 (1). https://doi.org/10.1088/1757-899X/336/1/012017
[12] Tim Percepatan Pencegahan Anak Kerdil. (n.d.). Dashboard | TP2AK – Dashboard Pemantauan Terpadu Percepatan Pencegahan Stunting . Retrieved July 26, 2022, from https://dashboard.stunting.go.id/
[13] Undang-undang nomor 18. (2012). Undang-undang nomor 18 tahun 2012. Acta Materialia , 33 (10), 348 – 352. https://peraturan.bpk.go.id/Home/Details/39100