Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https: //doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.6.331 Vol. 3, No. 6, Desember 2022, hlm. 1491-1500 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## DATA MINING CLUSTERING FOOD EXPENDITURE IN INDONESIA
Indri Tri Julianto *1 , Dede Kurniadi 2 , Muhammad Rikza Nashrulloh 3 , Asri Mulyani 4
1,2,3,4 Jurusan Ilmu Komputer, Institut Teknologi Garut, Indonesia Email: 1 indritrijulianto@itg.ac.id , 2 dede.kurniadi@itg.ac.id , 3 rikza@itg.ac.id , 4 asrimulyani@itg.ac.id
(Naskah masuk: 18 Mei 2022, Revisi: 8 Juni 2022, diterbitkan: 26 Desember 2022)

## Abstract
The  availability  of  food  in  a  country  is  determined  by  a  conducive  climate.  Prolonged  droughts,  floods,  and natural  disasters, especially for food  crop production areas, will  have an impact  on the availability of  natural disaster conditions faced by all countries including Indonesia  is the Covid-19 pandemic, where this will  affect food  security in  Indonesia. Data mining  is the process of  discovering  the hidden meaning  of  a very large data set. The technique used in  this study is Data Mining Clustering  and the validity index used is Davies-Bouldin. This  study  aims  to  determine  the  Food  Security  Strategy  in  Indonesia  through  the  Data  Mining  Clustering process  based  on  food  expenditure  data  and  the  Indonesian  people's  food  expenditure  per  capita.  The methodology  used  is  Cross  Industry  Standard  for  Data  Mining  using  the  K-Means  and  K-Medoids  Algorithm. The best cluster for the K-Means Algorithm is K=7 with a value of 0.341 and for the K-Medoids Algorithm, it is K=7 with a value of 0.362. This research produces the best algorithm, namely K-Means with a value of  0.341, which has a smaller value than K-Medoids with a value of 0.362. The results showed that the regional . cluster with the highest average expenditure on food was cluster 5 covering the DKI Jakarta area, while the cluster with the  lowest  expenditure  was  cluster  6  covering  Central  Java,  East  Nusa  Tenggara,  Southeast  Sulawesi, Gorontalo, and West Sulawesi. In cluster 6, it is necessary to implement a strategy to increase food security by increasing production capacity and food reserves in each region.
Keywords : clustering, data mining, food, k-means, k-medoids.

## DATA MINING KLASTERISASI PENGELUARAN PANGAN DI INDONESIA

## Abstrak
Ketersediaan  pangan  di  suatu  negara  ditentukan  oleh  iklim  yang  kondusif.  Kekeringan  yang  berkepanjangan, banjir,  dan  bencana  alam  khususnya  untuk  daerah  produksi  tanaman  pangan  akan  berdampak  pada  jumlah ketersediaan. Kondisi bencana alam yang dihadapi oleh semua negara termasuk Indonesia yaitu pandemi Covid- 19, dimana hal ini akan mempengaruhi ketahanan pangan di Indonesia. Data mining adalah proses menemukan makna tersembunyi dari  kumpulan data yang sangat  besar. Teknik  yang digunakan dalam penelitian ini adalah Data  Mining Klasterisasi  dan  indeks  validitas  yang  digunakan  adalah  Davies-Bouldin.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  mengetahui Strategi Ketahanan Pangan di  Indonesia melalui proses Data  Mining Clustering  berdasarkan data pengeluaran pangan dan pengeluaran pangan per kapita masyarakat Indonesia. Metodologi yang digunakan adalah Cross  Industry  Standard  for  Data  Mining dengan  menggunakan  Algoritma K-Means dan K-Medoids . Klaster  terbaik  untuk  Algoritma K-Means adalah  K=7  dengan  nilai  0.341  dan  untuk  Algoritma K-Medoids adalah K=7 dengan nilai 0.362. Penelitian ini menghasilkan algoritma terbaik yaitu K-Means dengan nilai 0.341 yang memiliki nilai lebih kecil dari K-Medoids dengan nilai 0.362. Hasil penelitian menunjukkan bahwa klaster daerah  dengan  rata-rata  pengeluaran  pangan  tertinggi  adalah  klaster  5  yang  meliputi  wilayah  DKI  Jakarta, sedangkan  klaster  dengan  pengeluaran  terendah  adalah  klaster  6  yang  meliputi  Jawa  Tengah,  Nusa  Tenggara Timur, Sulawesi Tenggara, Gorontalo, dan Sulawesi Barat. Pada klaster 6 perlu diterapkan strategi peningkatan ketahanan pangan dengan meningkatkan kapasitas produksi dan cadangan pangan di masing-masing wilayah.
Kata kunci : data mining, klasterisasi, k-means, k-medoids, pangan.

## 1. PENDAHULUAN
Ketersediaan  pangan  di  suatu  negara  itu ditentukan  oleh  iklim  yang  kondusif.  Kemarau berkepanjangan, banjir serta bencana alam,
khususnya  bagi  wilayah-wilayah  produksi  tanaman pangan,  akan  berdampak  terhadap  ketersediaan pangan  [1].  Kondisi  bencana  alam  yang  dihadapi seluruh  negara  termasuk  Indonesia  adalah  pandemi covid-19,  dimana  hal  ini  akan  mempengaruhi
terhadap  ketahanan  pangan  di  Indonesia.  Persentase yang lebih tinggi dari pengeluaran konsumsi pangan masyarakat menunjukkan semakin rendah ketahanan pangan suatu daerah dan sebaliknya semakin rendah persentase  pengeluaran  konsumsi  pangan  maka ketahanan  pangan  suatu  daerah  semakin  tinggi  dan menunjukkan peningkatan kesejahteraan [2].
Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan  pengeluaran  pangan  masyarakat menurut  provinsi  di  Indonesia.  Data  masukan  yang digunakan adalah data sekunder yang diperoleh dari Badan  Pusat  Statistik  (BPS),  dimana  data  tersebut merupakan  data  pengeluaran  per  kapita  perkotaan dan  perdesaan  menurut  provinsi  dan  kelompok barang  (rupiah).  Pengolahan  data  ini  memerlukan pengolahan Data  Mining ,  karena  sumber  data  yang tersedia  cukup  besar  dan  melalui  teknik  ini  akan ditemukan  pengetahuan  baru  dari  data  yang terkumpul.  Luaran  dari  penelitian  ini  adalah pengelompokan  wilayah  dengan  ketahanan  pangan tinggi  dan rendah. Kemudian hasil pengolahan Data Mining  ini  akan  dijadikan  acuan  untuk  menentukan strategi ketahanan  penguatan pangan di daerah yang termasuk  kategori  rendah. Data  Mining merupakan proses untuk menemukan keterkaitan baru, pola dan juga  tren  dengan  istilah    menambang  sejumlah repository  data  dalam  jumlah  besar  dengan menggunakan  bidang  ilmu  teknik  matematika  serta statistika, kemudian data mining juga sering  disebut Knowledge Discovery  in  Database (KDD)  atau Pattern Recognition [3]–[5], dimana Data Mining ini dapat  digolongkan  menjadi  empat  kelompok,  yang pertama adalah model prediksi ( prediction modelling ),  kedua  adalah  analisis  klasterisasi ( Cluster  analysis ),  analisis  asosiasi  ( association analysis )  serta  deteksi  anomali  ( anomaly  detection ) [6].
Data  mining memiliki  banyak  algoritma  yang dapat  digunakan,  akan  tetapi  terdapat  10  algoritma Data  Mining yang  menempati  peringkat  teratas, yaitu C4.5,  K-Means,  Suppot  Verctor  Machines, Apriori,  EM,  PageRank,  Adaboost,  k-Nearst Neighbors, Naïve Bayes, Classification and Regression Trees [7]. Data masukan yang digunakan pada  proses Data  Mining disajikan  dalam  bentuk gambar, seperti terlihat pada Gambar 1 dan Gambar 2.
Gambar 1. Data Pengeluaran Pangan Masyarakat Indonesia
Gambar 2. Data Jenis Pengeluaran Pangan
Kedua  data  tersebut  akan  dijadikan  masukkan dalam  proses Data  Mining ketahanan  pangan Indonesia. Data tersebut bersumber dari Badan Pusat Statistik  Indonesia  dari  rentang  tahun  2013-2019. Rentang waktu tersebut dipilih karena datanya relatif konsisten dibandingkan data-data sebelum 2013 dan data semenjak pandemi covid-19.
Terdapat  beberapa  penelitian  yang  telah membahas  mengenai Data  Mining ,  dimana penelitiannya  menggunakan  studi  kasus  Covid-19 serta algoritma yang digunakan merupakan algoritma  klasterisasi.  Secara  keseluruhan  ada  yang menggunakan algoritma K-Medoid seperti penelitian [2], [8], [9] , kemudian ada juga yang menggunakan algoritma K-Means seperti penelitian [10], serta ada yang  menggunakan  dua  algoritma  sekaligus  yaitu algoritma K-Means dan Hierarchical  Clustering seperti  penelitian  [11].  Berdasarkan  peneitian- penelitian  tersebut,  diputuskan  untuk  menggunakan algoritma  klasterisasi K-Means dan K-Medoids untuk  mengetahui  daerah  pengeluaran  pangan  di Indonesia.

## 2. METODE PENELITIAN
Cross  Industry  Standard  Process  for  Data Mining (CRISP-DM)  merupakan  metodologi  yang digunakan  dalam  penelitian  ini.  Adapun  tahapan- tahapannya disajikan dalam bentuk gambar sebagaimana tampak pada Gambar 3.
Gambar 3. Metodologi Penelitian Berdasarkan CRISP-DM

## 2. 1. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  merupakan  hasil  dari Studi  Pustaka  yang  dilakukan.  Adapun  hasil  yang didapatkan  dari  studi  pustaka  adalah  dalam  bentuk jurnal,  buku,  artikel  dari  suatu  situs  web  serta  data yang di rujuk dari Badan Pusat Statistik (BPS).

## 2. 2. Business Understanding
Pemahaman penelitian mengacu pada ketahanan  pangan  Indonesia  selama  menghadapi masa  pandemi  covid-19.  Pada  tahap  ini  diperlukan pemahaman  tentang  latar  belakang,  tujuan  dan substansi  pada  penelitian  ini.  Adapun  turunan  dari tahapan ini adalah sebagi berikut:

## 2. 2. 1. Determine Business Objectives
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  melakukan klasterisasi dari data yang dirilis oleh BPS, sehingga nantinya  akan  menjadi  rekomendasi  bagi  penerapan strategi  yang  cocok  bagi  klaster-klaster  wilayah yang terbentuk;

## 2. 2. 2. Asses The Situation
Situasi  selama  masa  pandemi  ini  sangat mempengaruhi  ketahanan  pangan  serta  daya  beli masyarakat Indonesia, sehingga data yang digunakan adalah dari rentang 2013-2019 dikarenakan  data  yang  sudah  relatif  konsisten  serta dapat  dijadikan  acuan  bagi  strategi  ketahanan pangan kedepannya;

## 2. 2. 3. Determine The Data Mining Goals
Tujuan  dilakukannya  proses  Data  Mining  ini adalah  untuk  menggali  pengetahuan  baru  dengan teknik clustering guna menunjang strategi ketahanan pangan di Indonesia.
2. 3. Data Understanding
Pemahaman  data  mengacu  pada  data  BPS. Dilakukan pemahaman mengenai format data secara permukaan  dan  secara  lebih  mendalam  mengenai
bentuk  fisik  data.  Adapun  tahapan  yang  dikerjakan dalam  Data  Understanding  ini  adalah  sebagai berikut:

## 2. 3. 1. Collect The Initial Data
Data yang dihimpun  merupakan data dari  BPS mengenai rata-rata per kapita pengeluaran masyarakat  untuk  kebutuhan  pangan  per  bulan berdasarkan daerah dalam rentang waktu 2013-2019 beserta data jenis makanannya;

## 2. 3. 2. Describe The Data
Data  yang  telah  diunduh  dari  situs  web  BPS kemudian  dibuka  melalui  Microsoft  Excel,  dimana untuk data tabel 1 didalamnya terdapat kolom untuk provinsi,  kemudian  kolom  kebutuhan  makanan berdasarkan  tahun,  kolom  kebutuhan  non  makanan berdasarkan  tahun  dan  kolom  jumlah  kebutuhan pangan  dan  non  pangan  berdasarkan  tahun.  Untuk tabel  kedua  terdapat  kolom  kelompok  barang, kemudian rentang biaya yang dikeluarkan masyarakat dalam satuan rupiah dan kolom rata-rata pengeluaran per kapita;
2. 3. 3. Explore The Data
Berdasarkan  temuan  pada  tahap Describe  The Data ,  maka  perlu  dilakukan  revisi  atau  eliminasi terhadap  struktur  dari  data  tersebut.  Revisi  yang dilakukan  adalah  pada  kolom  jumlah,  seharusnya tidak perlu disertakan akumulasi dari kolom non makanan. Eliminasi dilakukan pada kolom kebutuhan non makanan yang tidak akan berpengaruh terhadap proses Data Mining yang akan dilakukan;
2. 3. 4. Verify Data Quality
Tidak  ada  penomoran  di  kedua  tabel  tersebut, misal  untuk  tabel  pertama  seharusnya  ada  kolom untuk nomor sehngga memudahkan dalam menemukan urutan dari suatu provinsi.
1494 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 6, Desember 2022, hlm. 1491-1500
2. 4. Data Preparation
Adapun ilustrasi mengenai tahapan ini disajikan dalam bentuk gambar sebagaimana tampak pada Gambar 4.
Gambar 4. Ilustrasi Data Preparation [12]
Tugas-tugas yang dilakukan pada data preparation ini adalah sebagai berikut:

## 2. 4. 1. Select Data
Data  yang  telah  diperoleh  kemudian  diseleksi, dimana  hanya  kolom  dan  baris  yang  berpengaruh terhadap  proses Data  Mining yang  akan  digunakan, Adapun  atribut-atribut  yang  ada  dalam  data disajikan  dalam  bentuk  tabel  sebagaimana  tampak pada Tabel 1.
Tabel 1. Atribut Yang Digunakan No Atribut Tipe Atribut Keterangan 1 Provinsi Polyniminal Menampilkan nama daerah 2 Makanan Polynominal Menampilkan jenis makanan 3 Non-Makanan Polynominal Menampilkan jenis non-makanan 4 Tahun Integer Menampilkan pengeluaran berdasarkan tahun (2013-2019) 5 Jumlah Integer Menampilkan akumulasi perhitungan
6 Golongan pengeluaran per kapita sebulan (rupiah) Integer Menampilkan pengeluaran mulai kurang dari 10.000 s.d lebih dari 1.000.000 7 Rata-rata Per Kapita Integer Menampilkan rata-rata pengeluaran per kapita
Tidak  semua  atribut  yang  terdapat  pada  Tabel 1.  akan  digunakan,  hanya  atribut-atribut  yang berpengaruh  dalam  proses  Data  Mining  yang  akan digunakan.  Adapun  atribut-atribut  yang  digunakan adalah sebagai berikut: a. Provinsi; b. Makanan; c. Tahun; d. Rata-rata per kapita.
Atribut-atribut  tersebut  dipilih  berdasarkan pertimbangan  pada  tujuan  awal  penelitian  ini  yaitu klasterisasi ketahanan pangan Indonesia dimana kata kunci  utama  dalam  pemilihan  atribut  ini  adalah pangan  atau  makanan,  sehingga  golongan  non makanan  tidak  dimasukkan  dalam  proses Data Mining ini.

## 2. 4. 2. Clean Data
Data  akan  dibersihkan  dari  data  yang  tidak layak  seperti  halnya  data  kosong,  seperti  halnya yang  terdapat  pada  tabel  rata-rata  pengeluaran makanan per kapita sebagaimana tampak pada Tabel 2.  serta  pada  tabel  jenis  makanan  sebagaimana tampak  pada  Tabel  3.  Data  kosong  tersebut  akan
dihilangkan  untuk  mendapatkan  data  yang  relevan [13].
Tabel 2. Pembersihan Data Kosong Pada Data Pengeluaran Pangan Provinsi 2013 2014 Nusa Tenggara Barat 316 656 366 885 Nusa Tenggara Timur 240 207 267 584 Kalimantan Barat 367 018 420 130 Kalimantan Tengah 418 274 495 159 Kalimantan Selatan 440 803 456 699 Kalimantan Timur 477 325 516 036 Kalimantan Utara - - Sulawesi Utara 379 814 395 996 Sulawesi Tengah 320 823 360 961 Sulawesi Selatan 302 903 330 220 Sulawesi Tenggara 284 683 291 923 Gorontalo 276 334 338 353 Sulawesi Barat 278 355 280 751
.
Pada awalnya data pada Tabel  2. terdapat  nilai kosong  yaitu  pada  Provinsi  Kalimantan  Utara. Sehingga  untuk  mendapatkan  nilai  yang  relevan maka records Kalimantan  Utara  itu  diambil  nilai rata-rata.
Tabel 3. Pembersihan Data Kosong Pada Data Jenis Pangan Nama Makanan 2013 Kurang dari 100.00 Padi-padian 29 722 Umbi-umbian 3 302 Ikan 5 300 Daging - Telur dan susu 263 Sayur-sayuran 6 430 Kacang-kacangan 1 303 Buah-buahan 1 931 Minyak dan lemak 2 505 Bahan minuman 1 527 Bumbu-bumbuan 1 466 Konsumsi lainnya 132 Makanan dan minuman jadi 2 839 Tembakau dan sirih 4 203
Pada Tabel 3. terdapat kekosongan pada bagian Daging,  sehingga  untuk  mendapatkan  nilai  yang relevan,  maka  dilakukan  pemberisihan  pada  records Daging  dengan  cara  mencari  nilai  rata-rata  atau Means.

## 2. 4. 3. Construct Data
Setelah tahap clean data dilakukan, maka tahap ini  menghasilkan  struktur  data  baru  untuk  kedua tabel tersebut. Adapun contoh struktur tabel tersebut disajikan  sebagaimana  tampak  pada  Tabel  4  dan Tabel 5.
Tabel 4. Struktur Data Pengeluaran Untuk Makanan No Nama Provinsi 2013 ………. 2019 1 Aceh 371 838 ………. 559 300 2 Sumatera Utara 363 363 ………. 576 323 3 Sumatera Barat 419 853 ………. 609 258
Indri Tri Julianto, dkk, Data Mining Klasterisasi Pengeluaran Pangan … 1495 No Nama Provinsi 2013 ………. 2019 4 Riau 468 503 ………. 621 748 5 Jambi 377 133 ………. 560 542 … ………. ………. ………. ………. 34 Papua 379 876 ………. 665292 Tabel 5. Struktur Data Jenis Makanan No Jenis Makanan Rata-Rata Pengeluaran Per Kapita 2013 ………. 2019 1 Padi-padian 62 449 ………. 559 300 2 Umbi-umbian 3 886 ………. 576 323 3 Ikan 26 150 ………. 609 258 4 Telur dan susu 14 168 ………. 560 542 … ………. ………. ………. ………. 14 Tembakau dan Sirih 41 323 ………. 70 654

## 2. 4. 4. Integrate Data
Tahapan  ini  menggabungkan  kedua  data  pada tabel menjadi satu tabel yang akan diproses. Adapun hasil  integrate  data  disajikan  sebagaimana  tampak pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Integrate Data
Rata-Rata Pengeluaran Per Kapita No Nama Provinsi 2013 ………. 2019 1 Aceh 371 838 ………. 559 300 2 Sumatera Utara 363 363 ………. 576 323 3 Sumatera Barat 419 853 ………. 609 258 4 Riau 468 503 621 748 5 Jambi 377 133 560 542 …. ………. ………. ………. ………. 6 Papua 379 876 ………. 665292

## 2. 4. 5. Format Data
Format  data  dilakukan  dengan  menghasilkan tabel  berupa  rata-rata  keuangan  yang  dikeluarkan masyarakat  untuk  makanan  berdasarkan  provinsi dimana  strukturnya  berupa  kolom  provinsi  dan kolom  rata-rata  pengeluaran  untuk  makanan. Adapun tabel tersebut disajikan sebagaimana tampak pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Format Data No Nama Provinsi Rata-Rata Pengeluaran 1 Aceh 471 693 2 Sumatera Utara 471 784 3 Sumatera Barat 525 310 4 Riau 545 135 5 Jambi 477 357 …… ………………………….. …………………… 34 Papua 544 694

## 2. 5. Modelling
Tahapan ini secara langsung melibatkan teknik Data  Mining .  Pemilihan  teknik Data  Mining , algoritma  dan  menentukan  parameter  dengan  nilai yang  optimal  [12].  Langkah-langkahnya  pada modelling sebagai berikut:
2. 5. 1. Select Modelling Technique
Teknik Data  Mining yang  dipilih  adalah klasterisasi dimana algoritma yang digunakan adalah K-Means dan K-Medoids;
2. 5. 2. Generate Test Design
Teknik clustering tidak  memerlukan  tahap pembelajaran kerena clustering bersifat unsupervised learning dan
melakukan pengelompokan secara alamiah berdasarkan kemiripan atributnya, dimana berbeda dengan teknik klasifikasi lainnya;

## 2. 5. 3. Build Model
Tahapan  ini  dilakukan  dengan  menggunakan aplikasi  Rapidminer  dimana  nantinya  data  akan klaster  dengan  menggunakan  2  algoritma  yakni K- Means dan K-Medoids ;

## 2. 5. 4. Assess Model
Penilaian terhadap pusat  klaster paling optimal dilakukan  menggunakan  2  algoritma K-Means dan K-Medoids ,  dimana  pusat  klaster  terbaiklah  yang akan digunakan.

## 2. 6. Evaluation
Tahapan  ini  adalah  fase  interpretasi  terhadap hasil Data  Mi ning.  Evaluasi  dilakukan  secara mendalam  dengan  tujuan  agar  hasil  pada  tahap modelling  sesuai  dengan  sasaran  yang  ingin  dicapai dalam  tahap business  understanding [12].    Adapun kegiatan  yang  dilakukan  dalam  tahapan  ini  adalah sebagaimana berikut:

## 2. 6. 1. Evaluate Results
Tahapan  ini  menilai  sejauh  mana  hasil pemodelan Data  Mining memenuhi  tujuan  data mining  yang  ditentukan  pada  tahap business understanding ;

## 2. 6. 2. Review Process
Tahapan  ini  melakukan  pemeriksaan  kembali tahapan  dari  awal  untuk  memastikan  bahwa  tidak ada  faktor  penting  dalam  proses  tersebut  yang terabaikan atau terlewati;

## 2. 6. 3. Determine Next Steps
Tahapan  ini    menentukan  langkah  apa  yang diambil.  Ada  2  pilihan:  Kembali  ke  tahap  awal ( business  understanding )  atau  melanjutkan  ke  tahap akhir ( deployment ).

## 2. 7. Deployment
Tahapan  membuat  laporan  hasil  kegiatan  data mining.  Laporan  akhir  mengenai  pengatahuan  yang didapat atau pengenalan pola pada data dalam proses data mining akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan untuk meningkatkan ketahanan pangan di Indonesia.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3. 1. Pengumpulan Data
Penelitian ini mengambil data yang dikeluarkan  oleh  Badan  Pusat  Statistik  yang  dirilis pada  tahun  2020  mengenai  ketahanan  pangan  di masing-masing wilayah di Indonesia. Data ini terdiri dari  dua  tabel  yaitu  tabel  pertama  mengenai  jumlah rata-rata  biaya  yang  dikeluarkan  masyarakat  untuk kebutuhan  makanan  dan  tabel  kedua  adalah mengenai  jenis  dari  makananya.  Data  ini  dihimpun dari  rentang  waktu  2013  sampai  dengan  2019. Adapun  hasil  dari  tahapan  pengumpulan  data disajikan  dalam  bentuk  tabel  sebagaimana  tampak pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil Tahapan Pengumpulan Data Nama Tahapan
Hasil tahapan
Keterangan
Pengumpulan Data Data Ketahanan Pangan
Indonesia bersumber dari BPS dan ditunjang dengan jurnal- jurnal ilmiah mengenai Pertanian, Data Mining serta Covid-19 Data  tersebut  terdiri  dari dua table yaitu: 1. Tabel pertama Jumlah Fields = 22 Jumlah Records =770; 2. Tabel kedua Jumlah Fields = 64 Jumlah Records =
1.600

## 3. 2. Business Understanding
Hasil  dari  tahapan  ini  adalah  menggambarkan tujuan  dari  penelitian  ini,  dimana  tujuannya  adalah melakukan  klasteriasi  mengenai  ketahanan  pangan di  Indonesia  selama  masa  pandemi  covid-19.  Data yang digunakan merupakan data dari  BPS, nantinya dat  tersebut  akan  di  klaster  menurut  wilayah  serta akhirnya  akan  bermuara  pada  penentuan  strategi yang  akan  digunakan  dalam  rangka  perkuatan ketahanan  pangan  Indonesia.  Detail  mengenai pembahasan  dan  turunan  dari  tahapan Business Understanding telah dibahas pada sub.bab sebelumnya.

## 3. 3. Data Understanding
Hasil  dari  tahapan  ini  adalah  pemahaman mengenai  data  yang  telah  diperoleh.  Adapun  hasil tersebut  disajikan  dalam  bentuk  tabel  sebagaimana tampak pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil Tahapan Data Understanding No Nama Atribut Tipe Atribut 1 Provinsi Polynominal 2 Kebutuhan  Makanan  Berdasarkan Tahun Polynominal 3 Kebutuhan Non Makanan Berdasarkan Tahun
Polynominal 4 Jumlah  kebutuhan  pangan  dan  non pangan berdasarkan tahun
Polynominal 5 Kelompok barang
Polynominal
6 Rentang  biaya  yang  dikeluarkan masyarakat dalam satuan rupiah
Polynominal 7 Rata-rata pengeluaran per kapita Polynominal
3. 4. Data Preparation
Data  hasil  dari  tahapan Data  Preparation merupakan  data  akhir  yang  akan  digunakan  dalam proses Data  Mining .  Adapun  hasil  tahapan  ini disajikan  dalam  bentuk  tabel  sebagaimana  tampak pada Tabel 10.
Tabel 10. Hasil Tahapan Data Preparation No Nama Provinsi Rata-Rata Pengeluaran 1 Aceh 471 693 2 Sumatera Utara 471 784 3 Sumatera Barat 525 310 4 Riau 545 135 5 Jambi 477 357 …… ………………………….. …………………… 34 Papua 544 694

## 3. 5. Modelling
Tahapan  ini  langsung  melibatkan  aplikasi Rapidminer  untuk  membantu  dalam  proses Data Mining [14].  Tahap Modelling terdiri  dari  empat tahapan  dimana  dua  tahapan  telah  dibahasa sebelumnya  yaitu  poin  satu  dan  juga  dua.  Dua  poin lainnya yang akan dibahas adalah tahap build model dan assess model .

## 2. 5. 1. Build Model
Model  yang  dikonstruksi  dalam  aplikasi Rapidminer  adalah  pengolahan  data  ketahanan pangan  yang  diklasterisasi  menggunakan  dua algoritma Data  Mining yaitu K-Means dan K- Medoids . Adapun modelnya disajikan dalam bentuk gambar, sebagaimana tampak pada Gambar 5.
Gambar 5. Model Data Mining Ketahanan Pangan
Proses  konstruksi  model  pada  Rapidminer, pada  awal  mulanya  adalah  data  yang  digunakan  itu berekstensi  .xlsx  (file  excel)  kemudian  masuk melalui  operator Nominal  to  Numerical dimana fungsinya  adalah  merubah  tipe  data  yang  bukan numerik  menjadi  numerik.  Selanjutnya  adalah masuk  ke  operator Multiply yang  berfungsi  untuk memproses  lebih  dari  1  algoritma,  dimana  yang digunakan  adalah K-Means dan K-  Medoids . Kemudian adapaun parameter yang digunakan untuk algoritma K-Means disajikan  pada  Tabel  11
Indri Tri Julianto, dkk, Data Mining Klasterisasi Pengeluaran Pangan … 1497
sedangkan  untuk  algoritma K-Medoids disajikan pada Tabel 12.
Tabel 11. Parameter Algoritma K-Means Parameter Nilai K 2 sampai dengan 10 Max runs 10 (default) Measure type Numerical measurement Numerical measure EuclideanDistance Max optimization step 100 (default) Tabel 12. Parameter Algoritma K-Medoids Parameter Nilai K 2 sampai dengan 10 Max runs 10 (default) Max Optimization Step 100 Measure type Numerical Measurement Numerical measure EuclideanDistance Max optimization step 100 (default)

## 2. 5. 2. Assess Model
Pemodelan dilakukan dari  K=2 sampai  dengan K=10 agar dapat menilai pemodelan yang menghasilkan  pusat  klaster  akhir  yang  paling optimal. Setelah itu maka tahapan selanjutnya adalah mencari  K  yang  paling  optimal  dengan  cara menggunakan indeks validitas Davies-Bouldin.

## 3. 6. Evaluation
Tahapan  ini  akan  dilakukan  evaluasi  terhadap model  yang  telah  dibuat  pada  sub.bab  sebelumnya, dengan  tujuan  untuk  mencari  nilai  K  yang  optimal, lalu setelah ditemukan, akan dilakukan analisis yang mencakup  ciri-ciri  dari  setiap  klaster  yang  telah terbentuk.

## 3. 6. 1. Evaluate Results
Indeks  Davies-Bouldin  digunakan  sebagai indeks  validitas  untuk  mengetahui  nilai  K  yang terbaik  dari  hasil  pecobaan  K=2  sampai  dengan K=10.  Adapun  penggunaan  indeks  Davies-Bouldin ini  disajikan  dalam  bentuk  gambar,  sebagaimana tampak pada Gambar 6.
Gambar 6. Indeks Validitas Davies-Bouldin
Berdasarkan Gambar 6, maka hasil perhitungan indeks validitas Davies-Bouldin disajikan  dalam  bentuk  tabel,  sebagaimana  tampak pada Tabel 13.
Tabel 13. Hasil Perhitungan Indeks Validitas Davies-Bouldin No Klaster K-Means K-Medoids 1 K=2 0,583 0,745 2 K=3 0,528 0,481 3 K=4 0,460 0,421 4 K=5 0,409 0,518 5 K=6 0,384 0,481 6 K=7 0,341 0,362 7 K=8 0,361 0,657 8 K=9 0,420 0,539 9 K=10 0,459 0,409
Hasil  perhitungan  yang  tertera  pada  Tabel  13 ditranslasikan  ke  dalam  bentuk  grafik,  sebagaimana tampak pada Gambar 7.

## Gambar 7. Grafik Hasil Indeks Davies-Bouldin
Jumlah  klaster  terbaik  dari  indeks  validitas Davies-Bouldin  ditunjukkan  dengan  nilai  indeks yang  semakin  kecil  [15].  Berdasarkan  Gambar  4.3, maka  klaster  terbaik  untuk  Algoritma K-Means adalah K=7 dengan nilai 0,341 dan untuk Algoritma K-Medoids adalah  K=7  dengan  nilai  0,362.  Pada penelitian  ini  menghasilkan  Algoritma  terbaik  yaitu K-Means dengan  nilai  0,341,  dimana  memiliki  nilai yang  lebih  kecil  daripada K-Medoids dengan  nilai 0,362. Maka model klaster untuk  k=7 Algoritma K- Means disajikan dalam bentuk  gambar sebagaimana tampak pada Gambar 8.
Gambar 8. Model Klaster K=7 K-Means
Setelah diketahui bahwa nilai K optimal adalah 7,  maka  langkah  selanjutnya  adalah  menganalisis ciri-ciri  dari  setiap  klaster  yang  terbentuk.  Adapun
hasil  analisis  tersebut  disajikan  dalam  bentuk  tabel, sebagaimana tampak pada Tabel 14.
Tabel 14. Hasil Analisis Ciri-Ciri Tiap Klaster
Klaster Nama Provinsi Rata-Rata Pengeluaran
PerKapita Klaster 0 Aceh Rp. 476.472
Sumatera Utara Jambi
Bengkulu Jawa Barat Kalimantan Barat Sulawesi Utara Klaster 1 Sumatera Barat Rata-Rata Pengeluaran Per Kapita Rp. 540.129
Riau Banten Bali Kalimantan Tengah Kalimantan Selatan Papua Barat Papua Klaster 2 Sumatera Selatan Rata-Rata Pengeluaran Per Kapita
Rp. 425.678
Lampung DI Yogyakarta Jawa Timur Nusa  Tenggara
Barat Sulawesi Tengah Sulawesi Selatan Maluku Maluku Utara Klaster 3 Kalimantan Timur Rata-Rata Pengeluaran Per Kapita Rp. 605.595 Klaster 4 Kepulauan Bangka Belitung Rata-Rata Pengeluaran Per Kapita Rp. 648.914 Kepulauan Riau Klaster 5 DKI Jakarta Rata-Rata Pengeluaran Per Kapita Rp. 727.510 Klaster 6 Jawa Tengah
Rata-Rata Pengeluaran Per Kapita
Rp. 366.455 Nusa  Tenggara Timur Sulawesi Tenggara
Gorontalo
Sulawesi Barat Berdasarkan Tabel 14. maka diketahui pengeluaran  rata-rata  masyarakat  per  kapita  untuk pangan  tiap  klaster  dari  yang  tertinggi  hingga  yang terendah  nilainnya.  Adapun  ranking  tiap  klaster disajikan  dalam  bentuk  tabel  sebagaimana  tampak pada Tabel 15.
Tabel 15. Ranking Klaster Berdasarkan Pengeluaran ( Tertinggi- Terendah ) No Nama Klaster Rata-Rata Pengeluaran 1 Klaster 5 Rp. 727.510 2 Klaster 4 Rp. 648.914 3 Klaster 3 Rp. 605.595 4 Klaster 1 Rp. 540.129 5 Klaster 0 Rp. 476.472 6 Klaster 2 Rp. 425.678 7 Klaster 6 Rp. 366.455
Berdasarkan  Tabel  15.  dapat  diketahui  bahwa klaster  daerah  dengan  rata-rata  pengeluaran  untuk makanan  tertinggi  adalah  klaster  5  yang  meliputi daerah  DKI  Jakarta,  sedangkan  klaster  dengan pengeluaran  terendah  yaitu  klaster  6  yang  meliputi Jawa  Tengah,  Nusa  Tenggara  Timur,  Sulawesi Tenggara,  Gorontalo  dan  Sulawesi  Barat.  Pada klaster  6  perlu  dilakukan  strategi  peningkatan ketahanan  pangan  melalui  peningkatan  kapasitas produksi  serta  peningkatan  cadangan  pangan  di setiap daerah.

## 3. 6. 2. Review Process
Semua  proses  sudah  dilakukan  sesuai  dengan metodologi  yang  digunakan  yaitu  CRISP-DM, sehingga dapat melanjutkan ke tahapan berikutnya.

## 3. 6. 3. Determine Next Step
Tahap  ini  akan  menentukan  apakah  akan dilanjutkan  ke  tahap  selanjutnya  atau  ada  beberapa hal yang harus dikerjakan ulang. Semua proses telah dilakukan  dan  menghasilkan  data  dan  pengetahuan baru terkait klasterisasi  ketahanan pangan Indonesia di  masa  pandemi  Covid-19,  sehingga  diputuskan penelitian ini dapat  dilanjutkan ke tahap selanjutnya yaitu Deployment .

## 3. 6. 4. Deployment
Tahapan  ini  adalah  pembuatan  laporan  atau dapat  juga  diartikan  sebagai  penerapan  dari  hasil Data  Mining .  Hasil  yang  diperoleh  adalah “pengelompokan Data Pengeluaran Pangan
menunjukkan  bahwa  klaster  6  merupakan  klaster dengan tingkat pengeluaran pangan terendah dimana wilayahnya  meliputi  Jawa  Tengah,  NTT,  Sulawesi Tenggara, Gorontalo, dan Sulawesi Barat.
Strateginya adalah meningkatkan kapasitas produksi dan  menambah  cadangan  pangan  di  masing-masing daerah”.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan, maka dapat disimpulkan:
1. Penentuan  nilai  K  optimum  untuk  algoritma K- Means dan K-Medoids dilakukan  dengan menggunakan  Indeks  Validitas  Davies-Bouldin, dimana algoritma K-Means merupakan algoritma yang  lebih  baik  dari  algoritma K-Medoids ,
dengan  hasil  optimal  untuk K-Means =  0,341, sedangkan untuk K-Medoids = 0,362;
2. Pengelompokan Pengeluaran Pangan Data menunjukkan bahwa klaster 6 merupakan klaster dengan  tingkat  pengeluaran  pangan  terendah dimana wilayahnya meliputi Jawa Tengah, NTT, Sulawesi  Tenggara,  Gorontalo,  dan  Sulawesi Barat. Strateginya adalah meningkatkan kapasitas  produksi  dan  menambah  cadangan pangan di masing-masing daerah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  Chaireni,  D.  Agustanto,  R.  Amriza Wahyu,  and  P.  Nainggolan,  “Ketahanan Pangan  Berkelanjutan,” J.  Kependud.  dan Pembang. Lingkung. , vol. 1, no. 2, pp. 70–79,
2020, [Online].
Available: http://jkpl.ppj.unp.ac.id/index.php/JKPL/artic le/view/13.
[2] Z.  R.  S.  Elsi et  al. ,  “Utilization  of  Data Mining Techniques in National Food Security during the Covid-19 Pandemic in Indonesia,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  pp.  1–7,  2020,  doi: 10.1088/1742-6596/1594/1/012007.
[3] Han and Kamber, Data Mining Concepts and Technique .  San  Francisco:  Diane  Cerra, 2006.
[4] C. C. Aggarwal, Data Mining : The Textbook . New York: Springer, 2015.
[5] N.  Ye, Data  Mining:  Theories,  Algorithms, and  Examples .  New  York:  Taylor  &  Francis Group, 2014.
[6] K.  Fatmawati  and  A.  P.  Windarto,  “Data Mining :  Penerapan  Rapidminer  Dengan  K- Means  Cluster  Pada  Daerah  Terjangkit
Demam Berdarah Dengue ( DBD  ) Berdasarkan  Provinsi,” CESS (Journal Comput.  Eng.  Syst.  Sci. ,  vol.  3,  no.  2,  pp. 173–178, 2018.
[7] X.  Wu et  al. , Top  10  algorithms  in  data mining ,  vol.  14,  no.  1.  Minnesota:  Taylor  & Francis Group, LLC, 2009.
[8] A. Alqurneh, A. Mustapha, and N. M. Sharef, “A Partitioning-based Approach for Clustering  COVID-19  Drugs  and  Co- Medication for Safe Use,” Int. J. Integr. Eng. , vol. 5, pp. 224–232, 2020.
[9] S.  Sindi,  W.  R.  O.  Ningse,  I.  A.  Sihombing, P. P. P. A. N. . F. I. R.H.Zer, and D. Hartama, “Analisis  algoritma  k-medoids  clustering dalam  pengelompokan  penyebaran  covid-19 di indonesia,” J. Teknol. Inf. , vol. 4, no. 1, pp.
166–173, 2020.
[10] W.  Yustanti,  N.  Rahmawati,  and  Y. Yamasari, “Klastering Wilayah Kota/Kabupaten Berdasarkan Data
Persebaran Covid-19 di  Propinsi  Jawa Timur dengan Metode K-Means,” J. Inf. Eng. Educ. Technol. , vol. 04, no. 01, pp. 1–9, 2020.
[11] A. Doroshenko, “Analysis of the Distribution of  COVID-19  in  Italy  Using  Clustering Algorithms,” IEEE  Third  Int.  Conf.  Data Stream Min. Process. , pp. 325–328, 2020.
[12] I.  Budiman,  “Data  Clustering  Menggunakan Metodologi  CRISP-DM  Untuk  Pengenalan Pola  Proporsi  Pelaksanaan  TRIDHARMA,” Iniversitas Diponegoro Semarang, 2012.
[13] F.  N.  Dhewayani,  D.  Amelia,  D.  N.  ALifah,
B.  N.  Sari,  and  M.  Jajuli,  “Implementasi  K- Means  Clustering  untuk  Pengelompokkan Daerah Rawan Bencana Kebakaran
Menggunakan  Model,” J.  Teknol.  dan  Inf. , vol.  12,  no.  1,  pp.  64–77,  2022,  doi: 10.34010/jati.v12i1.
[14] I. T. Julianto, D. Kurniadi, M. R. Nashrulloh, and  A.  Mulyani,  “Comparison  Of  Data Mining  Algorithm  For  Forecasting  Bitcoin Crypto Currency Trends,” JUTIF , vol. 3, no. 2, pp. 245–248, 2022.
[15] A.  F.  Khairati,  A.  A.  Adlina,  G.  F.  Hertono, and  B.  D.  Handari,  “Kajian Indeks  Validitas pada  Algoritma  K-Means  Enhanced  dan  K- Means MMCA,” Pros. Semin. Nas. Mat. , vol.
2, pp. 161–170, 2019.