## ANALISIS CLUSTER PADA KABUPATEN/KOTA DI JAWA TENGAH BERDASARKAN PRODUKSI PALAWIJA
Diah Safitri 1 , Tatik Widiharih 1 , Yuciana Wilandari 1 , Arsyil Hendra Saputra 2
1 Staf Pengajar Jurusan Statistika FSM UNDIP
2 Mahasiswa Jurusan Statistika FSM UNDIP

## Abstract
Production of palawija, namely maize, cassava, sweet potato, peanut, soybean, and green bean is an important food crop in Central Java. In this article, districts/cities in Central Java are grouped into three groups based on the production of palawija so as to know which group have high potential the production  of  maize,  cassava,  sweet  potato,  peanut,  soybean  or  green  bean  by  using  k-means cluster  analysis.  Cluster  1  consists  of  District  Cilacap,  Wonosobo,  Magelang,  Karanganyar, Semarang,  Temanggung,  Kendal,  and  Batang  that  have  a  high  potential  in  maize  production. Cluster  2  consists  of  District  Banyumas,  Purbalingga,  Banjarnegara,  Kebumen,  Purworejo, Boyolali,  Klaten,  Sukoharjo,  Sragen,  Blora,  Rembang,  Pati,  Kudus,  Jepara,  Demak,  Pekalongan, Pemalang,  Tegal,  Brebes,  Magelang  City,  Surakarta  City,  Salatiga  City,  Semarang  City, Pekalongan City, and Tegal City  that have a high potential in peanut production. Cluster 3 consist of  District  Wonogiri  and  Grobogan  that  have  a  high  potential  in  soybean  production,  green  bean production, cassava production, and sweet potato production.
Keywords: Production of palawija, K-Means Cluster Analysis

## 1.   Pendahuluan
Tanaman palawija meliputi jagung, kedelai, kacang tanah, kacang hijau, ubi kayu, dan ubi jalar. Sebagian besar tanaman palawija bukan merupakan tanaman asli Indonesia, namun  tanaman  tersebut  sudah  beradaptasi  dan  dibudidayakan  di  Indonesia [3] .  Produksi palawija yaitu jagung, ubi kayu, ubi jalar, kacang tanah, kacang kedelai, dan kacang hijau merupakan  tanaman  pangan  yang  penting  di  Jawa  Tengah.  Gubernur  Jawa  Tengah  Bibit Waluyo meminta petani menanam palawija untuk mendukung ketahanan pangan di musim kemarau mendatang [5] .
Secara  umum,  luas  panen,  produktivitas  per  hektar  dan  produksi  tanaman  palawija di  Jawa  Tengah  tahun  2009  hampir  semua  mengalami  kenaikan  dibandingkan  dengan tahun  sebelumnya.  Luas  panen  ubi  kayu,  ubi  jalar,  kacang  tanah  dan  kacang  kedele mengalami penurunan sebesar 0.11 persen 8.20 persen dan 1.43 persen. Sedangkan untuk padi, jagung, ubi jalar dan kacang hijau masing  - masing mengalami peningkatan sebesar 3.96 persen, 3.50 persen dan 14.85 persen. Produktivitas hampir semua tanaman palawija tahun 2009 mengalami peningkatan dibandingkan dengan produktivitas tahun 2008. Untuk padi meningkat sebesar 1.08 persen, jagung 10.25 persen, ubi kayu 17.24 persen, ubi jalar 26.04 persen, kacang tanah 5.83 persen, kacang kedele 14.96 persen dan kacang hijau 0.42 persen [6] .
Kabupaten/kota  di  Jawa  Tengah  akan  dikelompokkan  menjadi  3  kelompok berdasarkan  produksi  palawija  yang  dihasilkan  sehingga  dapat  diketahui  potensi  yang tinggi dalam produksi jagung, kedelai, kacang tanah, kacang hijau, ubi kayu, dan ubi jalar pada  masing-masing  Kabupaten/Kota  di  Jawa  Tengah.  Pengelompokan  tersebut menggunakan analisis cluster k-means .

## 2.   Tinjauan Pustaka
2.1 Palawija
Tanaman  Palawija  merupakan  tanaman  yang  potensial  untuk  dikembangkan karena  hasilnya  dapat  digunakan  sebagai  sumber  karbohidrat,  sumber  protein  nabati,  dan bahan  dasar  berbagai  industri [3] .  Jagung  sebagai  bahan  makanan  bernilai  gizi  tidak  kalah dibandingkan beras, selain untuk bahan makanan manusia, jagung dapat  digunakan untuk makanan  ternak,  bahan  dasar  industri,  minuman,  sirup,  kopi,  kertas,  minyak,  dan  cat [3] . Kedelai  dapat  diolah  menjadi  bahan  makanan  (tahu  dan  tempe),  minuman,  dan  penyedap cita  rasa  makanan,  daun  dan  batangnya  yang  sudah  agak  kering  dapat  digunakan  sebagai makanan ternak dan pupuk hijau [3] . Kacang tanah kaya dengan lemak, mengandung protein yang tinggi, zat besi, vitamin E dan kalsium, vitamin B kompleks dan Fosforus, vitamin A dan  K,  lesitin,  kolin  dan  kalsium.  Kacang  tanah  juga  dikatakan  mengandung  bahan  yang dapat  membina  ketahanan  tubuh  dalam  mencegah beberapa  penyakit [9] .  Kacang  hijau digunakan sebagai bahan makanan dan juga sebagai pakan ternak. Kelebihan kacang hijau dibanding  tanaman  pangan  lain  adalah  berumur  pendek,  tidak  sulit  dibudidayakan,  dapat menyuburkan  tanah,  tidak  terlalu  banyak  terserang  hama  dan  penyakit  dan  tidak  sulit dalam pemasaran [3] . Sedangkan  ubi  kayu dapat  dimanfaatkan secara luas  dan mempunyai prospek cerah sebagai bahan baku industri. Produk olahan ubi kayu seperti misalnya sawut kering  dan  tepung  ubi  kayu,  selanjutnya  dapat  diolah  menjadi  produk-produk  olahan  lain yang memiliki nilai ekonomi dan nilai gizi  yang lebih baik [8] . Ubi jalar memiliki peranan yang  besar  dalam  pembangunan  pertanian  sehingga  prospeknya  sangat  cerah  apabila dikelola dan dikembangkan dengan pola agribisnis. Di negara-negara yang sudah maju ubi jalar  dipergunakan  sebagai  bahan  baku  dalam  kegiatan  aneka  industri  seperti  industri fermentasi,  industri  tekstil,  industri  lem,  industri  kosmetika,  industri  farmasi,  industri makanan  dan  pembuatan  sirup.  Ubi  jalar  dapat  diolah  menjadi  berbagai  macam  produk antara  seperti  dibuat  tepung,  permen,  kripik,  chips,  snack,  dan  gula  fruktosa.  Ubi  jalar dapat  pula  dipergunakan  sebagai  bahan  baku  makanan  olahan  seperti  mie  dan  roti.  Ubi jalar  juga  dapat  dikemas  dalam  bentuk  pasta  yang  dipergunakan  sebagai  bahan  baku industri makanan dan minuman. Ubi jalar  memiliki  limbah  yang berupa batang dan daun dapat  dimanfaatkan  sebagai  makanan  ternak.  Limbah  daun  ubi  jalar  juga  dapat dipergunakan  sebagai  makanan  kelinci.  Pucuk-pucuk  daun  ubi  muda  yang  masih  segar dapat juga dimanfaatkan untuk keperluan sayur [7] .

## 2.2  Analisis Cluster K-Means
Analisis cluster digunakan untuk mengklasifikasi obyek atau kasus (responden) ke dalam kelompok yang relatif homogen yang disebut cluster, obyek atau kasus dalam setiap kelompok  cenderung  mirip  satu  sama  lain  dan  berbeda  jauh  (tidak  sama)  dengan  obyek dari cluster lainnya [4] . Prosedur pembentukan cluster terbagi menjadi 2, yaitu hierarki dan non hierarki. Pembentukan cluster hierarki mempunyai sifat sebagai pengembangan suatu hierarki  atau  struktur  mirip  pohon  bercabang.  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 [4] .
MacQueen 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 [2] :
1. Partisi obyek-obyek ke dalam cluster awal K
2. Dimulai dengan mencatat obyek-obyek, menetapkan suatu obyek ke dalam suatu cluster  yang  yang mempunyai  centroid (mean) terdekat.  Jarak biasanya dihitung
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.

## 3.   Metodologi Penelitian
Penelitian ini dilakukan  di Jawa Tengah dengan mengambil data produksi palawija di Kabupaten/Kota di Jawa Tengah Tahun 2010 yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Tengah. Pengolahan data dilakukan dengan bantuan software SPSS 15.0 for Windows dan MINITAB 14. Langkah-langkah dalam penelitian:
1. Uji Asumsi
Di  dalam  analisis cluster ada  dua  asumsi  yang  harus  dipenuhi,  yaitu  sampel mencerminkan populasi dan tidak terjadi multikolinearitas [1] .
Untuk  mengetahui  apakah  sampel  yang  diambil  benar-benar  dapat  mewakili populasi  yang ada dibutuhkan nilai Kaiser-Meyer-Olkin (KMO), nilai KMO ini diperoleh dengan bantuan software SPSS 15.0 for Windows , nilai KMO kurang dari 0.5 menandakan bahwa sampel yang diambil tidak dapat mewakili populasi yang ada.
Nilai Variance  Inflation  Factor (VIF)  yang  besar  menunjukkan  multikolinearitas yang tinggi diantara variabel, dan rumus untuk menghitung VIF adalah:
dengan =  koefisien determinasi [1] .
Nilai  koefisien  determinasi  diperoleh  dengan  bantuan software SPSS  15.0 for Windows .  Jika  terjadi  multikolinearitas,  dilakukan  analisis  komponen  utama  dengan bantuan software MINITAB 14 sehingga diperoleh skor komponen utama.
2. Mengolah dan Menganalisis
Analisis cluster yang digunakan pada penelitian ini adalah analisis cluster k-means , pengolahan  data  dilakukan  dengan  bantuan software MINITAB  14, output dari software MINITAB 14 kemudian dianalisis.

## 4.   Hasil dan Pembahasan
Data produksi palawija  di  Kabupaten/Kota di  Jawa Tengah  Tahun 2010  diperoleh dari Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Tengah. Sebelum diolah terlebih dahulu dilakukan uji asumsi apakah terjadi multikolinearitas atau tidak dengan menggunakan nilai VIF. Nilai VIF  untuk  tiap-tiap  variabel  produksi  palawija  dapat  dilihat  pada  Tabel  1.  Terlihat  dari hasil  perhitungan  nilai  VIF  untuk  tiap  variabel,  terdapat  satu  nilai  VIF  yang  besar    yaitu pada produksi kedelai sebesar 11.3636 (lebih dari 10), sehingga dapat disimpulkan terjadi multikolinearitas.
Tabel 1 . Nilai Koefisien Determinasi dan VIF No Produksi R 2 VIF 1 Jagung 0.874 7.9365 2 Kedelai 0.912 11.3636 3 Kacang Tanah 0.865 7.4074 4 Kacang Hijau 0.689 3.2154 5 Ubi Kayu 0.805 5.1282 6 Ubi Jalar 0.155 1.1834
Untuk  mengatasi  masalah  multikolinearitas  diperlukan  analisis  komponen  utama. Setelah  dilakukan  analisis  komponen  utama  dengan  bantuan software MINITAB  14 diperoleh  skor  komponen  utama  dari  data  produksi  palawija  di  Kabupaten/Kota  di  Jawa Tengah Tahun 2010 yang dapat dilihat pada Tabel 2.
Skor komponen utama yang diperoleh tersebut menjadi data yang akan diolah dan dianalisis menggunakan analisis cluster k-means . Dengan bantuan software SPSS 15.0 for Windows ,  diperoleh  nilai  Kaiser-Meyer-Olkin  (KMO)  dari  skor  komponen  utama  =  0.5 yang menandakan bahwa sampel yang diambil mewakili populasi yang ada.
Data  skor  komponen  utama  diolah  menggunakan  analisis cluster  k-means dengan bantuan software MINITAB 14, diperoleh hasil :
 Pada  variabel  produksi  jagung,    produksi  tertinggi  pada  tahun  2010  terletak  pada cluster 1.
 Pada  variabel  produksi  kedelai,  produksi  tertinggi  pada  tahun  2010  terletak  pada cluster 3.
 Pada  variabel  produksi  kacang  tanah,  produksi  tertinggi  pada  tahun  2010  terletak pada cluster 2.
 Pada  variabel  produksi  kacang  hijau,  produksi  tertinggi  pada  tahun  2010  terletak pada cluster 3.
 Pada variabel produksi ubi kayu, produksi tertinggi pada tahun 2010 terletak pada cluster 3.
 Pada variabel produksi ubi jalar,  produksi tertinggi pada tahun 2010 terletak pada cluster 3.

## Tabel 2 .  Skor Komponen Utama dari data produksi palawija di Kabupaten/Kota di Jawa Tengah Tahun 2010
No  Kabupaten/ Kota Skor Komponen Utama 1 Skor Komponen Utama 2 Skor Komponen Utama 3 Skor Komponen Utama 4 Skor Komponen Utama 5 Skor Komponen Utama 6 1 Cilacap 0.58863 0.25403 -0.64798 -0.10601 0.085470 0.316060 2 Banyumas 0.55405 0.21101 0.38836 -0.11836 0.047374 0.178503 3 Purbalingga 0.60881 0.33114 -0.01176 -0.11739 -0.204776 0.150789 4 Banjarnegara 0.09487 0.47429 0.22409 -0.14251 -0.765998 0.096902 5 Kebumen 0.26784 0.69175 0.55631 -0.07945 0.104747 -0.011774 6 Purworejo 0.74670 0.22867 0.64385 -0.00036 -0.105979 0.143680 7 Wonosobo 0.88265 -0.01600 -1.70141 -0.09361 -0.085695 0.099770 8 Magelang 1.09050 -0.08103 -4.04367 -0.25026 0.270167 0.098227 9 Boyolali -0.34610 0.19054 0.25679 0.49083 -0.509785 -0.108593 10  Klaten 0.28232 -0.00905 0.50013 0.43156 0.050690 0.251047 11  Sukoharjo 0.09959 0.71771 0.83247 0.40644 0.697271 -0.204671 12  Wonogiri -6.56849 4.82079 -0.32750 0.18389 0.115914 0.122617 13  Karanganyar 0.43131 0.66339 -0.98497 0.00058 0.408494 -0.255540 14  Sragen -0.00110 0.41186 0.74798 0.38461 0.355590 -0.256909 15  Grobogan -6.05325 -4.53787 -0.15348 0.86719 -0.003582 0.209984 16  Blora -0.82169 -0.81831 -0.41716 0.66713 -0.497209 -0.505273 17  Rembang -0.42249 -0.57456 -0.08877 -0.14401 0.161513 -0.343068 18  Pati -1.80697 -0.13467 0.31313 -2.71146 -0.642215 -0.067928 19  Kudus 0.72058 -0.16545 0.80458 -0.17104 0.051292 0.002145 20  Jepara 0.22477 1.01134 0.57729 -0.02313 0.378269 -0.275570 21  Demak -0.99536 -2.06226 0.70088 -1.48826 0.880363 -0.179257 22  Semarang 0.86982 -0.07418 -1.21269 0.07452 0.075290 0.082719 23  Temanggung 0.42941 -0.13405 -0.52012 0.34047 -0.475810 -0.322694 24  Kendal 0.06746 -0.28287 -0.68586 0.25988 -0.119474 -0.324667 25  Batang 1.04393 -0.01095 -1.38062 -0.06800 0.127881 0.135238 26  Pekalongan 0.91049 -0.04196 0.29830 0.06648 -0.004640 0.076993 27  Pemalang 0.79573 -0.04413 -0.08992 0.08927 -0.174906 0.015264 28  Tegal 0.62334 -0.19461 0.06003 0.33597 -0.345723 -0.208376 29  Brebes -0.27260 -0.78171 -0.01801 0.09368 0.190858 0.372006 30  Kota Magelang 1.00588 -0.01373 0.90467 0.14408 -0.010482 0.123612 31  Kota Surakarta 1.00483 -0.01265 0.90458 0.14429 -0.009693 0.122997 32  Kota Salatiga 0.98849 -0.00189 0.88198 0.13232 -0.029884 0.127385 33  Kota Semarang 0.94394 0.01319 0.87911 0.11214 0.005165 0.091384 34  Kota Pekalongan 1.00606 -0.01391 0.90470 0.14425 -0.010276 0.123521 35  Kota Tegal 1.00602 -0.01385 0.90470 0.14426 -0.010221 0.123478

## 5.   Kesimpulan
Kesimpulan  dari  artikel  ini  adalah Cluster 1  terdiri  dari  Kabupaten  Cilacap, Kabupaten  Wonosobo,  Kabupaten  Magelang,  Kabupaten  Karanganyar,  Kabupaten Semarang,  Kabupaten  Temanggung,  Kabupaten  Kendal,  dan  Kabupaten  Batang  yang mempunyai  potensi  tinggi  dalam  produksi  jagung. Cluster 2  terdiri  dari  Kabupaten Banyumas,  Kabupaten  Purbalingga,  Kabupaten  Banjarnegara,  Kabupaten  Kebumen, Kabupaten  Purworejo,  Kabupaten  Boyolali,  Kabupaten  Klaten,  Kabupaten  Sukoharjo, Kabupaten  Sragen,  Kabupaten  Blora,  Kabupaten  Rembang,  Kabupaten  Pati,  Kabupaten Kudus,  Kabupaten  Jepara,  Kabupaten  Demak,  Kabupaten  Pekalongan,  Kabupaten Pemalang,  Kabupaten  Tegal,  Kabupaten  Brebes,  Kota  Magelang,  Kota  Surakarta,  Kota Salatiga,  Kota  Semarang,  Kota  Pekalongan,  dan  Kota  Tegal    yang  mempunyai  potensi tinggi  dalam  produksi  kacang  tanah. Cluster 3  terdiri  dari  Kabupaten  Wonogiri  dan Kabupaten  Grobogan  yang  mempunyai  potensi  tinggi  dalam  produksi  kedelai,  produksi kacang hijau, produksi ubi kayu, dan produksi ubi jalar.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Hair, J. F., JR., Anderson, R. E., Tatham, R. L. and Black, W. C., Multivariate Data Analysis , fifth edition, Prentice-Hall, Inc., USA, 1998.
2. Johnson,  R.  A.  and  Wichern,  D.  W., Applied  Multivariate  Statistical  Analysis ,  sixth edition, Pearson Education Inc, USA, 2007.
3. Siswadi, Budidaya Tanaman Palawija , PT. Citra Aji Parama, Yogyakarta, 2006.
4. Supranto,  J., Analisis  Multivariat  Arti  dan  Interpretasi ,  PT.  Rineka  Cipta,  Jakarta, 2004
5. _____,
Gubernur Minta Petani Tanam Palawija , URL:
http://suaramerdeka.com/v1/index.php/read/news/2011/06/13/88258/Gubernur-Minta- Petani-Tanam-Palawija , diakses pada Selasa 14 Juni 2011
6. http://jateng.bps.go.id/2006/web06bab105/105agri_ind.html ,  diakses  pada  Selasa  14 Juni 2011
7. _____, Ubi Jalar , URL: http://budidayafurniture.blogspot.com/2007/09/ubi- jalar.html ,diakses pada Rabu 15 Juni 2011
8. _____, Teknologi Tepat Guna Ubi Kayu dan Olahannya , URL: http://www.bookoopedia.com/daftar-buku/pid-13030/teknologi-tepat-guna-ubi-kayu- dan-olahannya.html , diakses pada Rabu 15 Juni 2011
9. _____, Kacang Tanah, Manfaat dan Dampaknya , URL: http://vyanrh.wordpress.com/2009/08/03/kacang-tanah-manfaat-dan-dampaknya/ , diakses pada Rabu 15 Juni 2011