Website: https://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/Teknologi-Pangan
Licensed : Creative Commons Attribution 4.0 International License. (CC-BY)

## Analisis strategi dan klasterisasi ketahanan pangan nasional dalam menghadapi pandemi covid-19
Strategy analysis and clusterization of national food security in facing the covid-19

## pandemic
Audi Ramadhan 1)* ,  Kinanti Prawita 1) , M. Andik Izzudin 1) , Gitta Amandha 2)
1 Program Studi Sistem Informasi, Univeristas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya
2 Program Studi Agroteknologi, Universitas Bangka Belitung *Email korespondensi: audiramadhan29@gmail.com
Informasi Artikel: Dikirim: 27/07/2020; disetujui: 20/12/2020; diterbitkan: 30/03/2021

## ABSTRACT
The covid-19 outbreak that scours the world nowadays is affecting all sectors, including food  security. Therefore it needs to restructure the food security policies to ensure that every  people  obtains  adequate  and  nutritious  food.  However,  the  society  in  each province  has  different  conditions.  Thus  the  clusterization  of  food  security  level  per province is indispensable to support  strategic and policy decisions  in  order to face the Covid-19  pandemic.  This  research  aimed  to  cluster  the  food  security  level  of  each province  in  Indonesia.  Furthermore,  this  research  also  compares  several  clustering methods.  The  clustering  method  that  used  as  a  comparison  in  this  study  is  K-means, DBSCAN,  Louvain,  and  Self-organizing  maps  methods.  The  method  with  the  highest silhouette  coefficient  value  in  this  research  will  represent  the  results  of  food  security clustering. The result of the research shows that K-means achieve the highest silhouette coefficient  value  (0.568).  Therefore  the  clusterization  result  of  K-means  was  chosen  to represent  the  level  of  food  security  in  this  research.  Further,  it  was  followed  by  self- organizing  maps  with  silhouette  coefficient  0.559,  Louvain  0.312,  and  DBSCAN  0.15. The  clusterization  result  show  there  are  7  provinces  with  high  food  security  index,  24 provinces with medium food security index, and 3 provinces with low food security index. This research also proposes  policies strategy and recommendations related to regional food  security  conditions  in  order  to  face  the  Covid-19  pandemic.  This  research  is expected  to  be  a  consideration  of  the  Indonesian  government  in  making  policies  on national food security.
Keywords : Food security, Clustering Method, Machine learning, Covid-19

## ABSTRAK
Wabah  Covid-19  yang  melanda  dunia  dewasa  ini  berdampak  kepada  semua  sektor, termasuk ketahanan pangan. Sehingga perlu adanya restrukturisasi kebijakan ketahanan pangan  untuk  menjamin  agar  setiap  masyarakat  mendapatkan  pangan  yang  cukup  dan bergizi.  Namun,  masyarakat  di  setiap  provinsi  memiliki  kondisi  yang  berbeda-beda. Dengan  demikian  klasterisasi  tingkat  ketahanan  pangan  per  provinsi  sangat  diperlukan untuk menjadi pendukung keputusan strategi dan kebijakan dalam menghadapi pandemi Covid-19.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasterisasi  tingkat  ketahanan  pangan setiap  provinsi  di  Indonesia.  Selain  itu  penelitian  ini  juga  membandingkan  beberapa metode klasterisasi. Metode klasterisasi yang menjadi perbandingan dalam penelitian ini adalah  metode  K-means,  DBSCAN,  louvain  dan  self  organizing  maps.  Metode  dengan
nilai  silhouette  coefficient  tertinggi  pada  penelitian  ini  akan  merepresentasikan  hasil klasterisasi  ketahanan  pangan.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  K-means memiliki  nilai  silhouette  coefficient  yang  tertinggi  (0,568).  Sehingga  hasil  klasterisasi dengan metode K-means dipilih untuk merepresentasikan tingkat ketahanan pangan pada penelitian  ini.  Selanjutnya  diikuti  dengan  metode  self  organizing  maps  dengan  nilai silhouette  coefficient  0,559,  metode  louvain  0,312  dan  metode  DBSCAN  0,15.  Hasil klasterisasi  menunjukkan  bahwa  terdapat  7  provinsi  dengan  indeks  ketahanan  pangan tinggi, 24 provinsi dengan indeks ketahanan pangan sedang dan 3 provinsi dengan indeks ketahanan  pangan  rendah.  Penelitian  ini  juga  memberi  strategi  dan  rekomendasi kebijakan terkait dengan kondisi ketahanan pangan regional dalam menghadapi pandemi Covid-19. Dengan adanya penelitian  ini diharapkan dapat menjadi  bahan pertimbangan pemerintahan Indonesia dalam mengambil kebijakan tentang ketahanan pangan nasional. Kata kunci : Ketahanan Pangan, Metode Klasterisasi, Machine learning , Covid-19

## PENDAHULUAN
Saat ini wabah Covid-19 telah menjadi pandemi  membuat  kekacauan  di  masyarakat karena dianggap sebagai ancaman berbahaya bagi  manusia  di  abad  ke-21.  Pemerintah dituntut untuk preventif dalam mengamankan masyarakat yang tidak terinfeksi  dan  reaktif  dalam  menjaga stabilitas  dan  peningkatan  jumlah  korban dari  Covid-19  dengan  memobilisasi  semua kapabilitas  dan  sumber  daya  yang  ada.  jika tidak, jumlah korban Covid-19 akan meledak dan  berdampak  pada  kelangsungan  umat manusia  yang  dimulai  dari  resesi,  kelaparan hingga  kematian  karena  pandemi.  Hal  ini menandakan pentingnya mitigasi dari dampak  pandemi  dan  kolaborasi  dari masyarakat dengan pemerintah untuk menyelesaikan permasalahan pandemi Covid-19  saat  ini.  Perancangan  kebijakan yang  tepat  oleh  pemerintah  terkait  dampak terhadap sektor-sektor tertentu dapat menjadi salah  satu  langkah  awal  yang  dilakukan untuk  meminimalisir  risiko  dari  Covid-19. Selain  di  sektor  kesehatan,  salah  satu dampak  pandemi  Covid-19  yang  paling menonjol  ialah  pada  sektor  sosio-ekonomi (Nicola et  al. ,  2020).  Seiring  dengan meningkatnya  jumlah  kasus  Covid-19  di Indonesia,  perputaran  roda  ekonomi  turut berhenti  dikarenakan  adanya  pembatasan aktivitas masyarakat dalam kehidupan sehari-hari.  Hal  ini  menyebabkan  adanya kepanikan  di  masyarakat  yang  membuat masyarakat  melakukan panic  buying yang
bertujuan  mengamankan  stok  pangan  rumah tangga dalam   satu waktu agar dapat mengurangi  intensitas  interaksi  (Roy et  al. , 2020).  Dengan  adanya panic  buying yang dilakukan  masyarakat,  risiko  keterbatasan dan  habisnya  ketersediaan  pangan  yang beredar  di  masyarakat  semakin  meningkat. Selain  itu,  pembatasan  sosial  yang  di implementasikan  di  setiap  daerah  juga menjadi  hambatan  untuk  modal  transportasi yang  bertujuan  untuk  mendistribusikan  stok pangan.  Dengan  demikian,  ketersediaan pangan  yang  menjadi  aspek  ketahanan pangan  nasional  merupakan  hal  yang  harus diperhatikan oleh pemerintah.
Ketahanan  pangan  dapat  didefinisikan sebagai  situasi  atau  kondisi  dimana  seluruh masyarakat  dalam  satu  waktu  secara  fisik, sosial dan akses ekonomi untuk mendapatkan  makanan  yang  cukup,  aman dan bernutrisi yang bertujuan untuk memenuhi  dan  mempreferensi  makanan untuk kehidupan  yang aktif dan sehat  (Food and Agriculture Organization, 2008; Schmidhuber dan Tubiello, 2007). Pengukuran  ketahanan  pangan  nasional memiliki tiga pilar, yakni ketersediaan, akses dan pemanfaatan pangan (The Lancet, 2013). Ketiga pilar tersebut memiliki peran masing- masing dalam menentukan cluster ketahanan pangan,  seperti  aspek  ketersediaan  pangan yang mendefinisikan tentang kondisi tersedianya produksi, cadangan dan transaksi pangan,  akses  pangan  yang  mendefinisikan tentang  kemampuan  rumah  tangga  untuk mendapatkan pangan yang cukup dan bergizi
serta  aspek  pemanfaatan  pangan  yang didefinisikan  sebagai  penyerapan  zat  gizi pangan  oleh  individu  dan  penggunaan pangan  oleh  rumah  tangga  (Pinstrup- Andersen, 2009). Di masa pandemi Covid-19 ini,  kebijakan  terkait  dengan  ketahanan pangan  seperti  konsumsi  rumah  tangga menjadi  salah  satu  hal  yang  penting  untuk menggerakkan  kehidupan  masyarakat  serta roda  perekonomian  sehari-hari.  Wabah Covid-19  ini  dapat  dikategorikan  sebagai perubahan  lingkungan,  hal  ini  ditinjau  dari virus-virus  sejenis  yang  semakin  bermutasi dan  menyebabkan  gejala-gejala  yang  baru jika menginfeksi tubuh manusia. Di samping itu, perubahan lingkungan dapat menyebabkan ketidakpastian stabilitas, produktivitas  dan  pendayagunaan  pangan (Godfray  dan  Garnett,  2014).  Hal  tersebut menjadi  tantangan  di  sektor  ketahanan pangan  mengingat  jumlah  penduduk  dan urbanisasi  di  Indonesia  semakin  meningkat. Jika  tidak  dikelola  dengan  baik,  ketahanan pangan  akan  berdampak  pada  kemiskinan dan  kelaparan  (Headey  dan  Martin,  2016). Selanjutnya, kedua dampak tersebut berkembang lebih lanjut seperti meningkatnya angka kriminalitas dan penjarahan  (Lin,  2008).  Dengan  demikian, pengelolaan ketahanan pangan dapat berdampak  sangat  kompleks  jika  tidak dikelola  dengan  baik  terutama  di  masa pandemi  Covid-19    ini.  Sehingga  analisis awal  untuk  mengukur  ketahanan  pangan menjadi  sangat  penting.  Dengan  adanya analisis  tersebut,  pengambilan  kebijakan terkait  ketahanan  pangan  di  setiap  provinsi oleh  pemerintah  akan  menjadi  lebih  mudah serta akurat jika dilakukan dengan pendekatan kecerdasan buatan.
Berdasarkan  pada  penelitian-penelitian sebelumnya,  analisis  ketahanan  pangan hanya terbatas pada perhitungan pembobotan secara subjektif dan statistik tradisional serta jika  menggunakan  metode  pembelajaran mesin,  hanya  terbatas  pada  satu  metode. Terdapat penelitian sebelumnya yang menganalisis  ketahanan  pangan  Indonesia menggunakan  metode  Multivariate    Normal Based Cluster ing    model  (Rahayu,
Purwaningsih,  &  Daerobi,  2019).  Penelitian tersebut menghasilkan pemetaan hasil klasterisasi  ketahanan  pangan  di  setiap provinsi  Indonesia.  Selanjutnya  terdapat penelitian tentang analisis ketahanan pangan provinsi  di  Indonesia  dalam  upaya  menjaga stabilitas ketersediaan pangan dengan menggunakan  metode  K-Means  (Sudirman, Windarto,  dan  Wanto,  2018).  Penelitian tersebut  terbatas  pada  jumlah  indikator pengukuran  yang  menyebabkan  adanya keterbatasan  keluasan  dan  akurasi  variabel. Selain  itu  juga  terdapat  penelitian  terkait tentang  klasterisasi  efektifitas  irigasi  dan dampaknya terhadap ketahanan pangan yang dipengaruhi  oleh  beberapa  variabel  lain seperti  pendapatan  dan  tingkat  konsumsi pangan  (Adeniyi  dan  Dinbabo,  2020). Penelitian tersebut mengintegrasikan beberapa  metode  dalam  model  analisisnya seperti  korelasi  pearson,  metode  klasterisasi hirarki  dan  regresi  multinominal.  Sehingga distingsi  dari  penelitian  ini  adalah  dengan adanya perbedaan metode yang lebih modern dalam  menganalisis  ketahanan  pangan  dan membahas  tentang  dampak  pandemi  Covid- 19 terhadap ketahanan pangan nasional serta langkah  dalam  memitigasi  hal  tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasterisasi  ketahanan  pangan  setiap provinsi  yang  ada  di  Indonesia  dalam menghadapi  Covid-19.  Selain  itu,  Dengan adanya perkembangan teknologi analisis data seperti pembelajaran mesin, pekerjaan manusia  dalam  menganalisis  menjadi  lebih mudah,  salah  satunya  dapat  diterapkan  pada sektor ketahanan pangan (King et al. , 2017). Sehingga penelitian  ini  juga  bertujuan untuk membandingkan beberapa metode klasterisasi  seperti  k-means,  DBSCAN, Louvain Cluster ing  dan  Self  Organizing Maps.  Hasil  klasteriasi  metode  dengan  nilai koefisien  silhouette  tertinggi  akan  menjadi patokan  dalam  merepresentasikan  ketahanan pangan  nasional.  Hal  ini  bertujuan  agar mendapatkan hasil klasterisasi yang maksimal  dan  akurat.  Langkah-langkah  dari penelitian  ini  terdiri  dari  pengumpulan  data, pembersihan  data,  penskalaan  fitur  atau normalisasi  hingga  pemodelan  metode.
Dengan  adanya  penelitian  ini  diharapkan dapat menjadi bahan pertimbangan pemerintah  dalam  menentukan  kebijakan lebih  lanjut  terkait  dengan  konsumsi  rumah tangga sehari-hari di masa pandemi Covid-19.

## METODE
Penelitian ini menggunakan  data sekunder  dengan  mengacu  pada  data  Indeks Ketahanan Pangan Nasional Indonesia (IKP) tahun  2019  yang  dikeluarkan  oleh  Badan Ketahanan  Pangan  Kementrian  Pertanian Indonesia.  Penelitian  ini  menggunakan metode  pengelompokan  dengan cluster ing untuk  memetakan  34  provinsi  di  Indonesia dengan  status  ketahanan  pangan  dalam menghadapi  pandemi  Covid  19  yang melanda  Indonesia  pada  tahun  2020. Informasi  mengenai  ketahanan  pangan  yang akurat,  berkala,  komprehensif  dan  tertata sangat  dibutuhkan  untuk  mendukung  upaya penanganan  dan  pencegahan  kerawanan
pangan  dan  gizi.  Ketahanan  pangan  bersifat multidimensi  sehingga  melibatkan  berbagai jenis  indikator  untuk  menghasilkan  nilai komposit  ketahanan  pangan.  Penyusunan IKP  berdasarkan  pengukuran  indeks  global dengan  berbagai  penyesuaian  metodologi berdasarkan ketersediaan data dan  informasi pada  masing-masing  provinsi  di  Indonesia. IKP menggunakan indikator yang digunakan untuk  penyusunan Food  Security  and Vulnerability  Atlas (FSVA)  2020  yang dirancang oleh Kementerian Pertanian (Badan  Ketahanan  Pangan  Kementerian Pertanian,  2020).  Fokus  perhitungan  dalam mengukur  kompleksitas  ketahanan  pangan terbagi  menjadi  3  variabel  utama  seperti ketersediaan  pangan,  akses  pangan  dan pemanfaatan  pangan  dengan  9  indikator  di dalamnya. Ketersediaan pangan telah tercapai  pada  saat  jumlah  pangan  yang tersedia cukup secara konsisten untuk semua individu dalam suatu negara. Tabel 1 berikut ini  adalah  metrik  terkait  jenis  satuan  dari indikator aspek ketahanan pangan.

## Tabel 1. Dimensi dan indikator ketahanan pangan
Aspek Indikator Denominasi Ketersediaan Pangan Rasio  konsumsi  normatif  perkapita  terhadap produksi pangan Gram/perkapita/hari Akses Pangan Persentase  penduduk  yang  hidup  di  bawah  garis kemiskinan Persen Persentase rumah tangga dengan proporsi pengeluaran untuk lebih pangan lebih dari 65 persen terhadap total pengeluaran Persen Persentase rumah tangga tanpa akses listrik Persen Pemanfaatan Pangan Rata-rata lama sekolah perempuan di atas 15 tahun Tahun Persentase rumah tangga tanpa akses ke air bersih Persen Rasio  jumlah  penduduk  per  tenaga  kesehatan terhadap tingkat kepadatan Rasio Persentase  balita  dengan  tinggi  badan  di  bawah standar (stunting) Persen Angka Kesakitan Persen
Analisis  data  dalam  penelitian  ini mengimplementasikan  data  mining  yang melibatkan  proses-proses  tertentu.  Data mining  melibatkan  beberapa  proses  tertentu yang  dinamakan  Knowledge  Discovery  in Database (KDD). Proses tersebut di antaranya  adalah data  selection , data  pre- processing ( cleaning ), data  tranformation ,
data  mining dan interpretation .  Data selection adalah proses atau  tahapan pertama,  di  mana  data  akan  diseleksi  dari sekumpulan data operasional sebelum dilakukan proses mining dilakukan. Pemilihan data akan menghasilkan himpunan  atau  set  data  yang  memfokuskan pada  subset  variabel  yang  berhubungan
dengan  penelitian.  Data pre-processing adalah  proses  pembersihan  data  atau  proses penghapusan noise .  Data pre-processing mencakup  pembersihan  duplikasi  data, pembersihan  typografi  dan  pembersihan tanda  baca.  Data transformation adalah proses  untuk  mentransformasikan  data  yang telah  dibersihkan.  Tujuan  dari  transformasi data  adalah  untuk  menemukan  fitur-fitur yang  berguna  untuk  mempresentasikan  data yang  sesuai  dengan  fokus  penelitian. Data mining adalah  proses  untuk  mencari  pola informasi  dari  sebuah  data  yang  telah terpilih  menggunakan  metode  tertentu.
Interpretation
adalah proses untuk menjabarkan  pola-pola  informasi yang dihasilkan  oleh  proses  data  mining  yang telah dilakukan sebelumnya.
Penelitian  ini  menggunakan  model data  mining dengan  metode cluster ing. Cluster ing  adalah    proses  pengelompokan kumpulan  data  menjadi  beberapa  kelompok dimana objek dari suatu kelompok memiliki banyak  kesamaan  dan  memiliki  banyak perbedaan bila dibandingkan dengan kelompok  lain.  Tujuan clustering adalah agar objek-objek yang tergabung dalam satu
kelompok  merupakan  objek-objek  yang mirip  (berhubungan)  satu  sama  lain  dan berbeda (tidak berhubungan) dengan kelompok  lain.  Penelitian  ini  menggunakan pendekatan  non  hierarki  dengan  metode  K- means,  DBSCAN,  Louvain Cluster ing  dan Self  Organizing  Maps.  Umumnya  metode- metode cluster ing tidak memerlukan pelabelan data atau data terdahulu ( unsupervised  learning ),  sehingga  langkah analisis  yang  dilakukan  relevan  untuk kondisi data yang fluktuatif.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengolahan  data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  menggunakan software Orange Data Mining . Dataset yang digunakan adalah data yang terdiri dari nama provinsi  beserta  3  variabel  utamanya  yaitu ketersediaan pangan, keterjangkauan pangan dan  pemanfaatan  pangan  dengan  masing- masing  indikatornya.  Analisis  ini  bertujuan untuk  melihat  jumlah cluster dan  jumlah anggota  tiap cluster dan  nilai silhoutte coefficient yang  telah  dihasilkan  dari masing-masing metode. Tabel 2. Perbandingan jumlah klaster antar metode Metode Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4 Cluster 5 Cluster 6 K-means 24 7 3 - - - DBSCAN 33 1 - - - - Louvain 10 8 8 5 2 1 Self Organizing Maps 9 9 16 - - -
Tabel  2  merepresentasikan  hasil klasterisasi  setiap  metode  beserta  dengan jumlah  provinsi  di  setiap  klasternya.  Pada metode  K-means,  hasil  analisis  dengan metode  tersebut  menghasilkan  tiga  klaster dengan  24  provinsi  pada  klaster  1,7 provinsi pada klaster 2 dan 3 provinsi pada klaster  3.  Selanjutnya  terdapat  metode DBSCAN  dengan  jumlah  klaster  paling sedikit,  yakni  hanya  2  klaster.  Klaster pertama  dari  DBSCAN  menghasilkan  33 provinsi pada klaster 1 dan 1 provinsi pada
klaster  2.  Yang  ketiga  adalah  metode louvain  dengan  jumlah  klaster  terbanyak, yakni  6  klaster.  klaster  1  pada  metode louvain  menciptakan  10  provinsi,  klaster  2 dan 3 dengan 8 provinsi, klaster 4 dengan 5 provinsi,  klaster  5  dengan  2  provinsi  dan klaster  6  dengan  1  provinsi.  Yang  terakhir adalah  analisis  klasterisasi  dengan  metode self  organizing  maps.  Metode  tersebut menghasilkkan  tiga  klaster,  yakni  9 provinsi  pada  klaster  1  dan  2  dan  16 provinsi pada klaster 3.
Gambar 1. Grafik perbandingan koefisien silhouette per metode Setelah  dilakukan  pengujian  secara keseluruhan, gambar 1 menunjukkan bahwa  hasil  metode  K-means  (0,568) memiliki  performa  lebih  baik  dibanding DBSCAN  (0,150),  Louvain Cluster ing (0,312)  dan  Self  Organizig  Maps  (0,559). Hal  ini  berdasarkan  perbandingan  nilai Silhouette  Coefficient  yang  dihasilkan  dari keempat  metode  tersebut.  Nilai  dari Silhouette  Coefficient  dari  metode  K- means  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan metode DBSCAN, Louvain Cluster ing dan Self  Organizing  Maps.  Metode  K-means dan  Louvain Cluster ing  menggunakan inisialisasi cluster yang  dilakukan  secara acak  pada  saat  pembangkitan cluster awal. Pembangkitan cluster awal tersebut ditujukan  untuk  memasukkan  anggota  IKP tingkat  provinsi  ke  setiap cluster sesuai dengan jumlah cluster yang telah ditentukan sebelumnya. Sedangkan, metode DBSCAN menggunakan inisialisasi cluster setelah  jumlah cluster telah  ditentukan meskipun  hasilnya  unik,  namun  akurasi dari  hasil  tersebut  tergolong  kurang  jika dibandingkan dengan metode K-means dan Louvain Cluster ing. Cluster yang
dihasilkan  oleh  K-means  lebih  sedikit  dari cluster yang  dihasilkan  oleh  Louvain Cluster ing. Cluster K-means  menghasilkan tiga cluster sedangkan  Louvain cluster ing menghasilkan enam cluster . Setelah melakukan  variasi  penambahan  jumlah cluster , ternyata variasi tersebut memberikan pengaruh terhadap nilai
Silhouette Coefficient. Untuk nilai
Silhouette Coefficient, nilainya akan semakin  besar  jika  jumlah cluster semakin bertambah.  Dan  sebaliknya  jika  jumlah cluster semakin  kecil,  maka  nilai  dari Silhouette  Coefficient  akan  semakin  kecil. Artinya  hampir  disetiap cluster selalu dihasilkan  anggota  kelompok  yang  selalu mirip  dengan  anggota  yang  lainnya.  Hasil pengujian  menunjukkan  bahwa  metode  K- means  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang paling  baik.  Metode  ini  menghasilkan  tiga cluster seperti  yang  divisualisasikan  pada gambar  2,  tingkat  rendah  dengan  warna merah  untuk cluster pertama,  tingkat sedang dengan warna kuning untuk cluster kedua  dan  tingkat  tinggi  dengan  warna hijau untuk cluster ketiga.

## Gambar 2. Hasil pemetaan ketahanan pangan provinsi
Hasil dari penelitian analisis ketahanan pangan berdasarkan pada gambar 2. menunjukkan  terdapat  tiga  klaster,  yakni rendah,  sedang  dan  tinggi.  Untuk  klaster tinggi  terdapat  7  provinsi,  yaitu  Provinsi Jambi,  Bangka  Belitung,  Kepulauan  Riau, DKI  Jakarta,  Banten,  Bali  dan  Kalimantan Timur.  Berikutnya  terdapat  24  Provinsi dengan  tingkat  ketahanan  pangan  sedang, yakni  Provinsi  Aceh,  Sumatra  Utara, Sumatra  Barat,  Riau,  Sumatra  Selatan, Bengkulu,  Lampung,  Jawa  Barat,  Jawa Tengah,  DIY,  Jawa  Timur,  Nusa  Tenggara Barat,  Nusa  Tenggara  Timur,  Kalimantan Barat,  Kalimantan  Tengah,  Kalimantan Selatan,  Kalimantan  Utara,  Sulawesi  Utara, Sulawesi Tengah, Sulawesi Selatan, Sulawesi  Tenggara,  Gorontalo,  Sulawesi Barat  dan  Maluku  Utara  serta  3  klaster provinsi  dengan  tingkat  ketahanan  rendah yakni  Provinsi  Maluku,  Papua  Barat  dan Papua. Selanjutnya terdapat beberapa perbedaan  hasil pemetaan ketahanan pangan pada penelitian ini dengan beberapa penelitian  sebelumnya.  Penelitian  yang dilakukan  oleh  (Rahayu et  al. ,  2019)  yang menggunakan  metode multivariate  normal based clustering model dengan menggunakan  6  indikator,  yakni  rasio ketersediaan  pangan  terhadap  konsumsi normatif  perkapita,  persentase  masyarakat yang  berada  di  bawah  garis  kemiskinan, produk  domestik  regional  bruto  perkapita, angka  harapan  hidup,  rata-rata  konsumsi kalori  perkapita  per  hari  dan  rata-rata
konsumsi  protein  perkapita  perhari.  Hasil dari  penelitian  tersebut  memaparkan  bahwa terdapat 10 provinsi dengan tingkat ketahanan pangan tinggi, 19 provinsi dengan tingkat  ketahanan  pangan  sedang  dan  5 provinsi  dengan  tingkat  ketahanan  pangan rendah.  Selanjutnya    terdapat  penelitian terdahulu  oleh  (Syuryadi,  Martianto,  & Sukandar, 2020) yang menggunakan metode pembobotan secara manual. Penelitian tersebut  memaparkan  terdapat  1  provinsi dengan  tingkat  ketahanan  pangan  tinggi,  27 provinsi  dengan  tingkat  ketahanan  pangan sedang  dan  6  provinsi  dengan  tingkat ketahanan pangan rendah. Dengan demikian, penelitian-penelitian sebelumnya membuktikan  bahwa  indikator  kerangka kerja dan metode yang digunakan berpengaruh terhadap hasil analisis ketahanan pangan.
Selanjutnya, kemunculan wabah pandemi  Covid-19  yang  secara  tiba-tiba berdampak  kepada  banyak  kerugian  di berbagai sektor di dunia, salah satunya pada sosio-ekonomi dan ketahanan pangan. Nicola et  al. (2020)  memaparkan  bahwa subsektor  sosio  ekonomi  yang  terdampak oleh  Covid-19  adalah  sektor  pendidikan, keuangan,  kesehatan,  pariwisata,  olahraga hingga  teknologi.  Banyak  perusahaan  yang mengalami  ketidakstabilan  kinerja  memilih untuk  mengurangi  jumlah  pegawai  atau pemutusan  hubungan  kerja  dengan  tujuan efisiensi.  Padahal  hal  tersebut  membuat tingkat  kemiskinan  dan  pengangguran  turut
meningkat.  Di  satu  sisi,  pengurang  pegawai oleh  perusahaan  juga  dinilai  efektif  dalam mengurangi  beban  operasionalitas.  Dengan adanya  pemutusan  hubungan  kerja  yang berdampak  pada  tingkat  kemiskinan  dan pengangguran  dapat  memicu  tingginya angka  kriminalitas  (Lin,  2008).  Selain  itu, pekerja  yang  terdampak  oleh  pemutusan kerja  juga  dimungkinkan  berpengaruh  pada kelaparan,  kemiskinan  hingga  bunuh  diri (Brand, 2015; Pérez ‐ Escamilla, Cunningham,  dan  Moran,  2020).  Namun juga  terdapat  perusahaan  dengan  kebijakan yang  lebih  memilih  untuk  memangkas  upah pekerja  dan  mengimplementasikan  sistem bekerja dari rumah. Dengan adanya kebijakan  perusahaan  yang  lebih  humanis tersebut,  pegawai dapat terhindar dari risiko infeksi  dan  kemiskinan.  Perusahaan  yang mengimplementasikan  kebijakan  tersebut secara  tidak  langsung  mengubah  kebiasaan manusia.  Sehingga  dampak  positif  dari adanya wabah Covid-19, kebiasaan  manusia menjadi  sedikit  berubah,  yakni  pemanfaatan teknologi  secara  masif,  kepekaan  terhadap kesehatan  yang  meningkat  dan  kesadaran dalam  mitigasi  akan  bencana  (Wolf et  al. , 2020). Namun, sektor pendidikan mengalami  adanya  ambiguitas  dampak  dari Covid-19.  Hal  tersebut  dibuktikan  dengan adanya sistem pembelajaran secara daring di seluruh  dunia.  Pembelajaran  daring  dewasa ini  memiliki  pengaruh  terhadap  kepuasan, komptensi,  keaktifan  dan  prestasi  siswa (Hsu,  Wang  dan  Levesque-Bristol,  2019). Namun  validitas  hasil  siswa  tersebut  masih perlu dipertanyakan  mengingat tidak adanya interaksi  sosial  secara  langsung  antar  siswa. Sehingga hal ini menjadi tantangan tersendiri untuk subsektor pendidikan.
Selain  berdampak  pada  sektor  sosio- ekonomi, pandemi Covid-19 juga berdampak pada ketahanan pangan nasional. Pandemi Covid-19 ini menimbulkan ancaman kelangkaan pangan akibat penurunan produksi pangan. Dampak tersebut  merupakan  efek  domino  dari turunnya  permintaan  pangan  setelah  adanya anomali panic  buying .  Sehingga  dapat dikatakan  bahwa  adanya  sebuah  wabah
penyakit  akan  berdampak  pada  kelaparan dan  malnutrisi  ditinjau  dari  sisi  kelangkaan pangan (Burgui, 2020). Disisi lain, intervensi  kelangkaan  pangan  tidak  hanya secara  langsung  disebabkan  oleh  Pandemi Covid-19,  namun  juga  dipengaruhi  oleh beberapa  faktor teknis  lainnya  seperti  rantai pasok,  harga  pangan,  permintaan  pangan, pendapatan  individu  dan  jenis  kelompok (Siche,  2020).  Pada  permasalahan  rantai pasok  pangan,  pada  dasarnya  berawal  dari semakin  banyak  pihak  yang  terlibat  dalam pasokan,  maka  juga  semakin  banyak  pihak yang  terlibat  atau  berpotensi  terinfeksi karena  interaksi  (Rizou et  al. ,  2020).    Hal tersebut  disebabkan  oleh  karantina  wilayah yang  membatasi  kendaraan  dari  luar  untuk memasuki sebuah kota. Sehingga, keterbatasan stok pangan menjadi berkurang dan menyebabkan kelangkaan dan meningkatnya harga pangan (Benton, 2020). Selanjutnya adalah dampak Covid-19 terhadap  permasalahan  permintaan  pangan dan pendapatan individu. Permintaan makanan telah menurun karena ketidakpastian  dan  pengurangan  kapasitas pengeluaran  masyarakat  dan  situasi  dapat memburuk  jika  pandemi  berlanjut  untuk waktu  yang  lama,  karena  berkurangnya pendapatan  dan  hilangnya  pekerjaan  (Food and Agriculture Organization, 2020). Dengan demikian, permasalahan permintaan pangan  dan  pendapatan  individu  sangat berkorelasi.  Selanjutnya,  jenis  kelompok masyarakat juga menjadi sebuah permasalahan,  terutama  pada  kelompok masyarakat  petani  kecil,  anak-anak  dengan penderita  malnutrisi  dan  masyarakat  yang mengalami  kelaparan  (Siche,  2020).  Hal tersebut dikarenakan tidak adanya akses dan mata  pencaharian  untuk  pangan  dalam kondisi  pandemi  Covid-19  ini.  Sehingga permasalahan  dari  dampak  Covid-19  pada sektor  ketahanan  pangan  merupakan  salah satu permasalahan yang cukup kompleks.
Dalam menanggulangi dampak Covid- 19  terhadap  ketahanan  pangan,  maka  setiap provinsi  harus  menerapkan  kebijakan  lokal terdesentralisasi  yang  sesuai  dengan  kondisi masyarakat masing-masing mengingat
adanya  perbedaan  tingkat  ketahanan  pangan di  setiap  daerah.  Sistem  pangan  memiliki peran penting dalam menyelesaikan problematika terkait kelaparan di masyarakat dan  menjamin  sustainabilitas  konsumsi  dan produksi  (Galanakis,  2020).  Dengan  adanya tingkat  ketahanan  pangan  yang  berbeda  di setiap  provinsi,  maka  kebijakan  terkait dengan  sistem  pangan  juga  berbeda.  Pada penelitian ini mengklasterisasi tingkat ketahanan  pangan  provinsi  menjadi  tiga, yaitu  tinggi,  sedang  dan  rendah.  Pada dasarnya,  provinsi  yang  memiliki  tingkat ketahanan  pangan  yang  rendah  menjadi prioritas  utama  untuk  ditangani.  Meskipun setiap provinsi mengalami turbulensi pangan karena adanya dampak  nyata dari Covid-19, provinsi  dengan  tingkat  ketahanan  rendah akan  terdampak  paling  masif.  Sehingga kesiapan  pangan  termasuk  ketersediaan, akses  dan  pemanfaatan  provinsi  tersebut wajib  untuk  ditingkatkan.  Menurut  hasil klasterisasi,  provinsi  yang  memiliki  tingkat ketahanan  pangan  rendah  adalah  Provinsi Maluku,  Papua  Barat  dan  Papua.  Hal  ini disebabkan  oleh  faktor  geografis  dan  tidak meratanya  sumber  daya  di  Indonesia  bagian timur.  Jalur  rantai  pasok  dan  medan  yang sulit  ditempuh  membuat  pasokan  makanan sulit  untuk  didistribusikan.  Selain  itu,  aspek kemandirian  dalam  memanfaatkan  serta mengelola  pangan  yang  rendah  membuat provinsi-provinsi  dengan  tingkat  ketahanan pangan  yang  rendah  menjadi  rawan  akan
terjadinya  kelaparan.  Sehingga  stabilitas pasokan  ketersediaan  pangan  perlu  untuk diinisiasi lebih dalam. Selanjutnya, provinsi- provinsi  dengan  tingkat  ketahanan  pangan sedang  dan  tinggi  dinilai  dapat  bertahan dalam  kondisi  pandemi  Covid-19.  Namun juga  terdapat  beberapa  tantangan  seperti mitigasi  risiko panic  buying dan  stabilitas pangan.
Dalam  penanganan  dampak  Covid-19 terhadap  ketahanan  pangan,  strategi  dan resolusi  yang  direncanakan  dan  akan diimplementasikan  memiliki  metode  yang berbeda-beda  berdasarkan  setiap  kondisi provinsi. Strategi dan resolusi terkait dengan kebijakan ketahanan pangan dalam menghadapi pandemi Covid-19 pada penelitian  ini  disusun  berdasarkan  beberapa penelitian  sebelumnya  (Ferjani,  Mann  dan Zimmermann,  2018;  Mulwa  dan  Visser, 2020;  Suryana,  2014;  Waha et  al. ,  2018). Perbedaan  kondisi  yang  berbeda-beda  di setiap  provinsi  membuat  harus  adanya diferensiasi strategi. Selain itu, strategi yang diusulkan dikelompokkan berdasarkan aspek-aspek ketahanan pangan, yakni ketersediaan  pangan,  akses  pangan  dan pemanfaatan pangan. Sehingga strategi yang diusulkan lebih fokus dan terperinci terhadap tingkat  ketahanan  provinsi  dan  aspek ketahanan pangan. Tabel 3 berikut ini adalah usulan  strategi  ketahanan  pangan  yang relevan  terhadap  tingkat  kategori  ketahanan di setiap provinsi:
Tabel 3. Usulan strategi ketahanan pangan nasional dalam menghadapi covid-19 Ketersediaan
Akses
Pemanfaatan
Re n d ah
- Membangun  lumbung pangan yang digunakan untuk mencadangkan
stok pangan - Diversifikasi pangan dalam konteks pemenuhan karbohidrat - Meningkatkan kuantitas pangan dengan  suplai  impor maupun domestik -  Meningkatkan akses rantai pasok pangan secara masif -  Menurunkan harga pangan  agar  masyarakat dengan pendapatan menengah kebawah dapat menjangkau -  Meningkatkan pemanfaatan lahan pertanian untuk mendukung ketersediaan pangan -  Menjamin pangan yang beredar  di  masyarkat memiliki  karakteristik aman, higienis,
berkualitas dan bergizi
Tabel  3  menjelaskan  usulan  strategi ketahanan  pangan  untuk  setiap  provinsi berdasarkan tingkat ketahanan pangan masing-masing.  Usulan  strategi  ketahanan pangan dikelompokkan berdasarkan variabel yang digunakan oleh Kementerian Pertanian, yakni  ketersediaan  pangan,  akses  pangan dan  pemanfaatan  pangan.  Hal  tersebut dilakukan  agar  mendapatkan  strategi  yang akurat. Pada usulan strategi terkait ketersediaan pangan dengan tingkat ketahanan  pangan  rendah,  provinsi  terkait disarankan untuk fokus menghimbau masyarakat  agar  memilih  jenis  karbohidrat lain  serta  meningkatkan  suplai  pangan  dari impor  maupun  lokal.  Sedangkan  pada provinsi  dengan  tingkat  ketahanan  pangan sedang dan tinggi, provinsi diharapkan untuk menjaga  stabilitas  ketersediaan  pangan dengan  cara  menghimpun  usaha  tani berskala  kecil  maupun  nasional  tanpa
melibatkan  produk  impor.  Pada  variabel akses  pangan  provinsi  dengan  tingkat ketahanan pangan rendah, provinsi diharapkan untuk meningkatkan rantai pasok pangan  secara  masif  dan  menurunkan  harga pangan.  Usulan  strategi  ini  merupakan langkah  agresif  untuk  ditempuh  karena memerlukan kebijakan yang darurat. Sehingga  pemerintah  perlu  mencadangkan anggaran darurat di masa pandemi Covid-19 ini.  Pada  provinsi  dengan  tingkat  ketahanan pangan  sedang  dan  tinggi,  kendala  terkait dengan  akses  pangan  tidak  menjadi  sebuah problematika  yang  signifikan.  Sehingga provinsi  dengan  tingkat  ketahanan  pangan sedang  dan  tinggi  hanya  perlu  menjaga stabilitas  pangan  seperti  biasa  dengan menerapkan protokol kesehatan yang diwajibkan  oleh  pemerintah  pusat.  Pada variabel  pemanfaatan  pangan  pada  provinsi dengan  tingkat  ketahanan  pangan  rendah,
S ed an g -  Membangun lumbung
pangan  yang  digunakan untuk mencadangkan stok pangan -  Meningkatkan  kuantitas supply pangan dari domestik
-  menghimpun  usaha  tani berskala kecil untuk diintegrasikan
agar mencapai skala nasional -  Menjaga  stabilitas  harga dan ketersediaan pangan -  Memperkuat dan memfasilitasi pengembangan pemasaran dan perdagangan pangan yang efisien serta pengembangan pasar pangan di perdesaan -  Menjaga stabilitas rantai pasok  pangan  dengan memperhatikan  protokol kesehatan -  Pemenuhan  konsumsi pangan  yang  beragam bergizi  seimbang  dan aman (B2SA) -  Memperbaiki status gizi masyarakat melalui pengayaan atau fortifikasi  untuk  zat gizi tertentu pada pangan yang dikonsumsi sebagian besar masyarakat, seperti  beras,  minyak goreng, dan garam
T in ggi
-  Membangun lumbung pangan  yang  digunakan untuk mencadangkan stok pangan -  Menjamin kuantitas pangan  yang  beredar  di masyarakat  agar  tidak terjadi kelangkaan -  Menjaga  stabilitas  harga dan ketersediaan pangan -  Menjaga stabilitas rantai pasok  pangan  dengan memperhatikan  protokol kesehatan -  Pemenuhan  konsumsi pangan  yang  beragam bergizi  seimbang  dan aman (B2SA) -  Memperbaiki status gizi masyarakat melalui pengayaan atau fortifikasi  untuk  zat gizi tertentu pada pangan yang dikonsumsi sebagian besar masyarakat, seperti  beras,  minyak goreng, dan garam
provinsi diusulkan agar memanfaatkan lahan yang  ada  untuk  ditanami  bahan  makanan pokok sebagai langkah darurat serta melakukan uji kualitas pangan  yang  beredar di masyarakat. Pada provinsi dengan tingkat ketahanan  pangan  sedang  dan  tinggi,  fokus strategi  yang  diusulkan  adalah  peningkatan dan  pemenuhan  gizi  di  masyarakat  agar dapat  meningkatkan  imunitas  tubuh  selama masa pandemi Covid-19.

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  memberikan  analisis terkait  dengan  pengelompokan  ketahanan pangan setiap provinsi yang ada di Indonesia serta  memberikan  perbandingan  terkait akurasi metode klastrerisasi. Metode klasterisasi yang digunakan untuk
menganalisis  pada  penelitian  ini  adalah metode K-Means, DBSCAN, Louvain Cluster ing dan Self Organizing  Maps. Hasil dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa metode  K-means  memiliki nilai  silhouette coefficient  yang  paling  tinggi  (0,568) dibandingkan dengan metode lainnya seperti DBSCAN  (0,150),  Louvain Cluster ing (0,312)  dan  Self  Organizing  Maps  (0,559). Sehingga hasil klasterisasi dengan menggunakan metode K-means dipilih untuk merepresentasikan  indeks  ketahanan  pangan nasional berdasarkan tingkat provinsi. Selanjutnya,  hasil  analisis  memaparkan bahwa  indeks  ketahanan  pangan  nasional dibagi  menjadi  tiga  klsater,  yakni  tinggi, sedang  dan  rendah  dimana  terdapat  7 provinsi  dengan  indeks  ketahanan  yang tinggi, 24 provinsi dengan  indeks ketahanan sedang  dan  3  provinsi  dengan  indeks ketahanan  rendah.  Penelitian  ini  turut memberikan  implikasi  dan  rekomendasi kebijakan  berdasarkan  tingkat  ketahanan pangan  dan  aspek  pengukuran  ketahanan pangan  untuk  setiap  kondisi  provinsi  dalam menghadapi pandemi Covid-19. Hasil rekomendasi kebijakan  yang diusulkan pada tabel  2  disusun  berdasarkan  observasi penelitian sebelumnya. Sehingga rekomendasi  tersebut  diharapkan  dapat direalisasikan  dalam  kebijakan  ketahanan
pangan  yang  nyata  untuk  menghadapi pandemi  Covid-19.  Namun  penelitian  ini juga memiliki beberapa keterbatasan, seperti hasil  analisis  tingkat  ketahanan  pangan hanya  dikelompokkan  berdasarkan  level provinsi. Sehingga terdapat adanya perbedaan  kondisi  di  lapangan  mengingat adanya  perbedaan  tingkat  ketahanan  pangan di  level  kabupaten  bahkan  di  tingkat  desa. Selain itu, analisis pengelompokan ketahanan  pangan  pada  penelitian  ini terbatas pada metode unsupervised learning. Dengan demikian, pengembangan penelitian selanjutnya  diharapkan  dapat  menganalisis tingkat  ketahanan  pada  level  kabupaten  dan desa dengan menggunakan metode supervised learning .

## DAFTAR PUSTAKA
Adeniyi,  D.  A.,  &  Dinbabo,  M.  F.  (2020). Efficiency, food security and differentiation  in small-scale  irrigation agriculture: Evidence from North West Nigeria. Cogent  Social  Sciences , 6 (1), 1–19. https://doi.org/10.1080/23311886.2020
.1749508
Badan  Ketahanan  Pangan  Kementerian Pertanian. (2020). Panduan fsva provinsi 2020 .
Benton,  T.  G.  (2020).  Covid-19  and disruptions to food systems. Agriculture and Human Values . https://doi.org/10.1007/s10460-020- 10081-1
Brand, J. E. (2015). The far-reaching impact of job loss and unemployment. Annual Review  of  Sociology , 41 (1),  359–375. https://doi.org/10.1146/annurev-soc- 071913-043237
Burgui,  D.  (2020). Oronavirus:  how  action against  hunger  is  responding  to  the pandemic .
Ferjani,  A.,  Mann,  S.,  &  Zimmermann,  A.
(2018).  An  evaluation  of  Swiss agriculture’s  contribution  to  food security  with  decision  support  system for food security strategy. British Food Journal , 120 (9), 2116–2128.
https://doi.org/10.1108/BFJ-12-2017- 0709
Food  and  Agriculture  Organization.  (2008).
The  State  of  Food  Insecurity  in  the World 2008 . Rome: Food and Agriculture Organization of the United Nations.
Food  and  Agriculture  Organization.  (2020). FAO  Director-General  urges  G20  to ensure  that  food  value  chains  are  not disrupted  during  covid-19  pandemic. Retrieved
from
http://www.fao.org/news/story/en/item /1268254/ico Galanakis,  C.  M. (2020).  The  Food  systems in the era of the coronavirus (covid-19) Pandemic  Crisis. Foods , 9 (4),  523. https://doi.org/10.3390/foods9040523
Godfray,  H.  C.  J.,  &  Garnett,  T.  (2014).
Food security and sustainable intensification. Philosophical Transactions  of  the  Royal  Society  B: Biological Sciences , 369 (1639), 20120273. https://doi.org/10.1098/rstb.2012.0273 Headey, D. D., & Martin, W. J. (2016). The Impact  of  food  prices  on  poverty  and food  security. Annual  Review  of Resource  Economics , 8 (1),  329–351. https://doi.org/10.1146/annurev- resource-100815-095303
Hsu,  H.-C.  K.,  Wang,  C.  V.,  &  Levesque- Bristol,  C.  (2019).  Reexamining  the impact of self-determination theory on learning  outcomes  in  the  online learning  environment. Education  and Information Technologies , 24 (3), 2159–2174. https://doi.org/10.1007/s10639-019- 09863-w
King,  T.,  Cole,  M.,  Farber,  J.  M.,
Eisenbrand,  G.,  Zabaras,  D.,  Fox,  E. M.,  &  Hill,  J.  P.  (2017).  Food  safety for food security: Relationship between global megatrends and developments in food safety. Trends in Food Science  & Technology , 68 , 160– 175.
https://doi.org/10.1016/j.tifs.2017.08.0
14
Lin,  M.-J.  (2008).  Does  unemployment increase  crime? journal  of  human resources , 43 (2), 413–436. https://doi.org/10.3368/jhr.43.2.413
Mulwa,  C.  K.,  &  Visser,  M.  (2020).  Farm diversification as an adaptation strategy  to  climatic  shocks  and implications  for  food  security  in northern Namibia. World Development , 129 , 104906. https://doi.org/10.1016/j.worlddev.202
0.104906
Nicola, M., Alsafi,  Z., Sohrabi, C., Kerwan,
A., Al-Jabir, A., Iosifidis, C., … Agha, R. (2020). The socio-economic implications of the coronavirus pandemic (covid-19): A review. International  Journal  of  Surgery , 78 ,
185–193. https://doi.org/10.1016/j.ijsu.2020.04.0 18
Pérez ‐ Escamilla,  R.,  Cunningham,  K.,  & Moran,  V.  H.  (2020).  Covid-19  and maternal  and  child  food  and  nutrition insecurity: a complex syndemic. Maternal  & Child Nutrition , 16 (3), 8– 11. https://doi.org/10.1111/mcn.13036
Pinstrup-Andersen, P. (2009). Food security: definition  and  measurement. Food Security , 1 (1), 5–7. https://doi.org/10.1007/s12571-008-
0002-y
Rahayu, R. S., Purwaningsih, Y., & Daerobi, A.  (2019).  Mapping  Of  Provincial Food  Security  In  Indonesia  Using Based Cluster ing Model. Jurnal
Ekonomi Pembangunan: Kajian
Masalah Ekonomi Dan Pembangunan , 20 (1), 69–79. https://doi.org/10.23917/jep.v20i1.709
6
Rizou,  M.,  Galanakis,  I.  M.,  Aldawoud,  T. M.  S.,  &  Galanakis,  C.  M.  (2020). Safety of foods, food supply chain and environment  within  the  covid-19 pandemic. Trends  in  Food  Science  & Technology .
https://doi.org/10.1016/j.tifs.2020.06.0
08
Roy,  D.,  Tripathy,  S.,  Kar,  S.  K.,  Sharma,
N.,  Verma,  S.  K.,  &  Kaushal,  V. (2020).  Study  of  knowledge,  attitude, anxiety &amp;  perceived mental healthcare  need  in  Indian  population during  covid-19  pandemic. Asian Journal  of  Psychiatry , 51 ,  102083. https://doi.org/10.1016/j.ajp.2020.1020
83
Schmidhuber,  J.,  &  Tubiello,  F.  N.  (2007). Global  food  security  under  climate change. Proceedings  of  the  National Academy of Sciences , 104 (50), 19703– 19708.
https://doi.org/10.1073/pnas.07019761 04
Siche,  R.  (2020).  What  is  the  impact  of covid-19 disease on agriculture?
Scientia  Agropecuaria , 11 (1),  3–6. https://doi.org/10.17268/sci.agropecu.2 020.01.00
Sudirman,  Windarto,  A.  P.,  &  Wanto,  A. (2018). Data mining tools | rapidminer: K-means  method  on cluster ing  of  rice crops by province as efforts to stabilize food crops in Indonesia. IOP Conference  Series:  Materials  Science and Engineering , 420 , 012089. https://doi.org/10.1088/1757- 899X/420/1/012089 Suryana,  A.  (2014).  Menuju  ketahanan pangan  indonesia  berkelanjutan  2025: tantangan  dan  penanganannya. Forum Penelitian  Agro  Ekonomi , 32 (2),  123. https://doi.org/10.21082/fae.v32n2.201
4.123-135
Syuryadi, N., Martianto, D., & Sukandar, D. (2020). Pengembangan metode
evaluasi  komitmen  ketahanan  pangan dan gizi pemerintah daerah provinsi di Indonesia. Amerta  Nutrition , 4 (2),
140–146.
https://doi.org/10.20473/amnt.v4i2.202 0.140-146 The  Lancet.  (2013). Maternal  and  child nutrition:  Executive  Summary  of  The Lancet  Maternal  and  Child  Nutrition Series .
Waha, K., van Wijk, M. T., Fritz, S., See, L.,
Thornton,  P.  K.,  Wichern,  J.,  & Herrero,  M.  (2018).  Agricultural diversification as an important strategy for  achieving  food  security  in  Africa. Global  Change  Biology , 24 (8),  3390–
3400.
https://doi.org/10.1111/gcb.14158 Wolf,  L.  J.,  Haddock,  G.,  Manstead,  A.  S. R.,  &  Maio,  G.  R.  (2020).  The importance  of  (shared)  human  values for  containing  the  covid-19  pandemic. British  Journal  of  Social  Psychology , bjso.12401. https://doi.org/10.1111/bjso.12401