Rekayasa , 2024; 17(1): 108-123 ISSN: 0216-9495 (Print) ISSN: 2502-5325 (Online)
Analisis Aspek Ketahanan Pangan Indonesia dengan Hard dan Soft Clustering Millie Diarty 1 , Arie Wahyu Wijayanto 1*
1 Politeknik Statistika STIS Jl. Otto Iskandar Dinata No 64 C Jakarta 1330 *ariewahyu@stis.ac.id DOI: https://doi.org/10.21107/rekayasa.v17i1.21774 Submitted August, 4 th 2023; Accepted February, 19 th 2024; Published April 15 th , 2024
Abstrak
Ketahanan  pangan  menjadi  hal  krusial  di  seluruh  dunia.  Bahkan  ketahanan  pangan  menjadi  salah  satu  tujuan  yang tercantum  dalam Sustainable  Development  Goals (SDGs).  Indonesia  juga  menjadikan  ketahanan  pangan  sebagai  tujuan dalam pembangunan baik jangka pendek maupun jangka panjang. Sebagai negara dengan kondisi geografis yang didamba- dambakan  oleh  negara  lainnya,  sudah  selayaknya  Indonesia  mampu  menjadikan  sumber  daya  yang  ada  untuk memaksimalkan pembangunan dalam negerinya, salah satunya melalui ketahanan pangan. Provinsi yang merentang dari Sabang sampai Merauke menjadikan Indonesia harus mampu menganalisis pengelompokkan dari ketahanan pangannya dengan  mempertimbangkan  berbagai  indikator.  Indikator  ketahanan  pangan  tergabung  dalam  aspek  ketersediaan, keterjangkauan,  dan  pemanfaatan  pangan. Clustering menjadi  salah  satu  metode  dalam machine  learning untuk  dapat mengetahui  pengelompokkan  ketahanan  pangan  di  Indonesia.  Terdapat  begitu  banyak  metode clustering, antara  lain Hierarchical,  K-Means ,  dan Fuzzy  C-Means .  Ketiganya  dapat  menghasilkan  pengelompokkan  yang  berbeda-beda.  Dalam penelitian ini diperoleh bahwa terdapat satu provinsi yang memiliki ketahanan pangan yang rendah, yaitu Provinsi Papua. Selain itu, provinsi yang selalu memiliki ketahanan pangan yang tinggi beberapa diantaranya  adalah seluruh provinsi di Pulau Jawa.
Kata Kunci : ketahanan pangan, indikator, sustainable development goals, clustering

## Abstrac t
Food security is crucial all over the world. Even food security is one of the goals in the Sustainable Development Goals (SDGs). Indonesia  has  also  made  food  security  a  goal  in  both  short  and  long  term  development.  As  a  country  with  geographical conditions that are coveted by other countries, it is only natural for Indonesia to be able to use existing resources to maximize domestic  development,  one  of  which  is  through  food  security.  Provinces  that  are  spread  from  Sabang  to  Merauke  make Indonesia must be able to analyze the grouping of its food security by considering various indicators. Food security indicators are integrated into the aspects of food availability, affordability, and utilization. Clustering is a method in machine learning to be able to find out food security groupings in Indonesia. There are many clustering methods. Several methods that are widely used are Hierarchical, K-Means, and Fuzzy C-Means. All three can produce different groupings. In this study, it was found that there was one province that had low food security, namely Papua Province. In addition, some of the provinces that always have high food security are all provinces on the island of Java .
Key words : food security, indicator, sustainable development goals, clustering

## PENDAHULUAN
Upaya pencapaian kondisi masyarakat tanpa kelaparan menjadi target yang terus digalakkan dunia melalui  Pembangunan  Berkelanjutan  atau Sustainable  Development  Goals (SDGs).  Pemerintah  telah mengupayakan berbagai strategi untuk dapat mencapai tujuan tersebut, salah satunya dengan menjaga stabilitas ketahanan pangan. Berdasarkan data dari UN, pada tahun 2022 Global Hunger Index di Indonesia berada pada urutan ke-77 dari 121 negara dengan angka 17,9 dan termasuk kategori moderate. Selain itu terjadi peningkatan Global Food Security Index (GFSI) atau Indeks Ketahanan Pangan (IKP) Indonesia pada tahun 2022 menjadi 60,2 dan berada pada posisi ke-63 dari 113 negara (Economist Impact, 2022). Dengan predikatnya sebagai negara agraris yang memiliki luas area pertanian 62300 (1000 ha) (FAO Estimate, 2019) ternyata belum mampu membawa Indonesia berada pada deretan negara dengan Global Hunger Index yang rendah (skor kurang dari 9) dan GFSI yang tinggi. Ketersediaan lahan memang bukan satu-satunya faktor yang melatarbelakangi suatu negara memiliki IKP yang baik. Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Nurpita et al. (2018) menyebutkan bahwa tidak terdapat pengaruh antara alih fungsi lahan terhadap ketahanan pangan. Aspek IKP terbagi menjadi tiga, yaitu ketersediaan, akses pangan atau keterjangkauan, dan pemanfaatan pangan (Badan Pangan Nasional, 2022).

## REKAYASA
Journal of Science and Technology https://journal.trunojoyo.ac.id/rekayasa
Aksesibilitas pangan bagi setiap daerah di Indonesia cenderung berbeda. Kondisi geografis dan ekonomi menjadi faktor yang erat kaitannya dengan kondisi ketahanan pangan Indonesia. Kondisi tersebut dapat dilihat dari proprosi daya beli masyarakat yang rendah (Rachman, 2010). Akses beli yang rendah tersebut,  tidak  terlepas  dari  kemampuan  pendapatan  rumah  tangga  atau  individu  untuk  mengakses berbagai  komoditas  pangan  dengan  harga  yang  beragam  (Darfour  &  Rosentrater,  2016).  Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Ndhleve et al. (2012), penduduk dengan kategori pendapatan rendah akan mempunyai risiko yang lebih tinggi terhadap akses pangan yang tidak memadai. Pendapatan yang rendah bahkan berada di bawah garis kemiskinan tentunya membuat akses akan pangan semakin sulit. Selain itu, akses terhadap listrik juga mampu meningkatkan ketersediaan dan akses pangan (Pérez-Escamilla, 2017). Penyedian infrastruktur seperti listrik membuat petani menjadi lebih produktif – misalnya listrik digunakan sebagai penyimpan daya berbagai peralatan pertanian (Matemilola, 2017).
Ketahanan  pangan  tidak  hanya  berorientasi  pada  akses  pemenuhan  ketersediaan  pangan  yang cukup, namun juga harus didukung oleh status gizi yang baik sehingga individu mempunyai kehidupan yang  sehat  dan  aman.  Menurut  UNICEF  (2008)  ketahanan  pangan  dan  gizi  akan  tercapai  jika  tersedia pangan yang cukup baik dari segi kualitas, kuantitas, sosial budaya maupun keamanan, serta dapat diakses dan  dimanfaatkan  untuk  hidup  sehat  dan  aktif.  Untuk  mampu  memanfaatkan  pangan  yang  baik  maka diperlukan pengetahuan mengenai kualitas gizi yang baik. Peran perempuan yang dapat bertindak sebagai produsen  makanan,  pengolahan  dan  penyiapan  makanan,  pengelola  rumah  tangga,  dan  penyedia makanan bagi keluarganya. Oleh karena itu, perempuan harus memiliki pendidikan yang yang baik karena akan  memengaruhi  kualitas  nutrisi  dari  makanan  yang  disiapkan  untuk  keluarganya  (Kalansooriya  & Chandrakumara,  2016).  Dalam  memanfaatkan  pangan  yang  bergizi,  keberadaan  air  bersih  tidak  bisa dianggap remeh. Kebersihan makanan dan sanitasi air yang rendah dapat membawa penyakit bagi tubuh (Fung et  al .,  2018).  Gizi  yang  buruk  pada  pangan  dapat  terlihat  dari  prevalensi stunting .  Berdasarkan penelitian  yang  dilakukan  oleh M’Kaibi et  al (2017)  terdapat  perbedaan  yang  signifikan  antara  rumah tangga  dengan  anak  stunting  dan  tidak  dengan  menggunakan  pengukuran Household  Food  Insecurity Access Scale (HFIAS) – untuk mengukur Household Food Security (HFS).
Berbagai  penelitian  telah  dilakukan  untuk  menganalisis  ketahanan  pangan.  Penelitian  terkait ketahanan pangan dilakukan oleh Codjoe et al. (2016) dengan menggunakan analisis bivariat dan model regresi  linier  untuk  melihat  frekuensi  konsumsi  pangan  serta  keragaman  pangan  menurut  karakteristik rumah  tangga  dan  hubungan  antara  karakteristik  rumah  tangga  serta  keragaman  pangan.  Analisis Strengths,  Weaknesses,  Opportunities,  and  Threats (SWOT)  juga  dapat  dilakukan  untuk  menganalisis ketahanan pangan, seperti yang dilakukan oleh Rozaki (2020) yang menggunakan analisis SWOT untuk melihat  ketahanan  pangan  di  Indonesia  setelah  pandemi  COVID-19.  Penelitian  lainnya  dilakukan  oleh Ardakani et  al. (2020)  menggunakan  analisis  spasial  panel  model  untuk  mengetahui  perbedaan  dalam struktur  pertanian  yang  dapat  memengaruhi  ketahanan  pangan.  Analisis  klaster  juga  dilakukan  untuk mengkategorikan negara berdasarkan indikator komposit pada struktur pertanian dengan menggunakan K-Means Method . Analisis klaster dengan menggunakan jarak Euclidean dan Priciple Component Analysis serta Ward  hierarchical  clustering untuk  ketahanan  pangan  juga  diteliti  oleh  Manlosa et  al (2019)  dan Hidayah et al (2020). Metode-metode analisis klaster dilakukan pada banyak penelitian terkait ketahanan pangan ((Filippini et al., 2019; Glamann et al., 2017; Ruiz et al., 2014; Wekesa et al., 2018). Di Indonesia juga terdapat penelitian yang mengkaji tentang ketahanan pangan, yaitu yang dilakukan oleh Budiaji (2015) dengan menggunkaan Principal Component Analysis (PCA) untuk memperoleh klaster-klaster kecamatan berdasarkan  ketahanan  pangan  yang  mirip  di  Kota  Serang  untuk  kemudian  dapat  dibuat  peta  yang menunjukkan  ketahanan  pangan  dan  mampu  mengidentifikasi  adanya  potensi  dari  ketahanan  pangan yang dimiliki. Selain itu, juga terdapat penelitian terkait pengelompokkan kabupaten/kota di Provinsi Papua berdasarkan  Ketahanan  Pangan  dengan  menggunakan K-Means untuk  mengetahui  wilayah  dengan kerentanan pangan sehingga diperlukan perhatian yang lebih khusus dari pemerintah (Aini & Kurniawan, 2019).
Berbagai  jenis  analisis  dan  indikator  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  terkait  ketahanan pangan. Namun, penelitian-penelitian terdahulu yang telah dijabarkan sebelumnya lebih berfokus pada salah satu metode clustering dan lingkup wilayah yang lebih kecil, misalnya pada satu provinsi saja. Selain
itu,  penelitian  terdahulu  juga  cenderung  melakukan  pengelompokkan  berdasarkan  keseluruhan  aspek ketahanan pangan. Sehingga, pada penelitian ini akan dilakukan analisis klaster pada provinsi di Indonesia untuk  aspek  keterjangkauan pangan dan aspek pemanfaatan pangan secara terpisah.  Hal ini dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui provinsi mana yang masih memiliki aspek keterjangkauan pangan dan pemanfaatan pangan yang rendah. Sehingga nantinya  pemerintah dapat memberikan  fokus yang lebih terarah  terhadap  peningkatan  pembangunan.  Perbandingan  pada  metode  analisis  klaster  dilakukan dengan hard  clustering dan soft  clustering untuk  melihat  perbedaan  dari  masing-masing  wilayah pengklasteran.

## METODE PENELITIAN
Terdapat 34 provinsi di Indonesia yang menjadi cakupan dalam penelitian. Referensi waktu yang digunakan adalah tahun 2022. Sehingga dapat diketahui bahwa data yang digunakan adalah data cross section. Data tersebut bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) dan Ditjen Bina Pembangunan Daerah – Kementrian Dalam Negeri (Kemendagri). Penelitian ini membagi data menjadi dua, yaitu untuk klasterisasi pada aspek keterjangkauan pangan dan klasterisasi aspek pemanfaatan pangan. Alat analisis yang dipakai dalam penelitian ini adalah menggunakan R-Studio dan QGIS. Variabel yang digunakan untuk klasterisasi keterjangkauan  pangan  yaitu  persentase  penduduk  miskin  dengan  satuan  persen.  Untuk  indikator persentase rumah tangga dengan proporsi pengeluaran untuk pangan lebih dari 65 persen terhadap total pengeluaran didekati dengan variabel persentase pengeluaran per kapita sebulan makanan. Sedangkan untuk indikator persentase rumah tangga tanpa akses listrik didekati dengan variabel persentase rumah tangga dengan sumber penerangan listrik dari PT Perusahaan Listrik Negara (PLN).
Pada  aspek  pemanfaatan  pangan,  terdapat  tiga  indikator  yang  digunakan  untuk  klasterisasi. Indikator  rata-rata  lama  sekolah  perempuan  di  atas  15  tahun  didekati  dengan  variabel  rata-rata  lama sekolah perempuan. Untuk indikator persentase rumah tangga tanpa akses ke air bersih didekati dengan variabel persentase rumah tangga tipe daerah dan sumber air minum layak. Indikator selanjutnya adalah prevalensi stunting .
Tabel 1. Variabel Penelitian Variabel Label Sumber Tahun Satuan Persentase penduduk miskin PPM BPS 2022 Persen Persentase  rumah  tangga  dengan sumber penerangan listrik PLN PLN BPS 2022 Persen Persentase  pengeluaran  per  kapita sebulan makanan Pengeluaran Makan BPS 2022 Persen Persentase  rumah  tangga  tipe daerah dan sumber air minum layak Air BPS 2022 Persen Prevalensi stunting Stunting Kemendagri 2022 Persen Rata-rata lama sekolah perempuan RLS Perempuan BPS 2022 Tahun
Dengan menggunakan machine learning, metode untuk melakukan clustering dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan Hierarchical Clustering dan K-Means ( Partition Based Clustering ) untuk Hard Clustering. Selain  itu,  juga  akan  dilakukan  klasterisasi  dengan Soft  Clustering menggunakan Fuzzy Clustering. Metode clustering yang baik dapat diidentifikasi dengan tingkat homogenitas yang tinggi antar anggota dalam klaster yang sama serta heterogenitas yang tinggi antar klaster lainnya (Hair et al., 2014). Dalam menentukan jumlah klaster digunakan Metode Elbow. Selain itu juga dilakukan uji validitas internal dan stabilitas.
Sebelum melakukan analisis klaster, perlu dilakukan beberapa standarisasi pada data karena satuan dari  setiap  variabel  berbeda.  Kemudian  dilakukan  uji  asumsi,  yaitu  uji  kecukupan  sampel  dan  uji  untuk melihat  korelasi  antar  variabel.  Uji  kecukupan  sampel  dilakukan  dengan  Kaiser-Meyer-Olkin  (KMO). Sekelompok data dikatakan memiliki sampel yang cukup jika nilainya di atas 0,5 baik secara menyeluruh maupun setiap variabelnya (Widarjono, 2010). Multikolinieritas dilakukan untuk melihat kemiripan antar variabel  yang  satu  dengan  yang  lainnya    (Hidayatullah,  2014).  Uji  yang  dapat  dilakukan  untuk  melihat
korelasi antar variabel adalah dengan uji Bartlet. Jika p-value kurang dari tingkat signifikansi 5%,  maka terdapat korelasi antar variabel. Asumsi-asumsi dalam analisis klaster yaitu terdapat sampel yang cukup dan tidak adanya masalah multikolinieritas (Hair et al., 2014). Jika terdapat multikolinieritas, maka variabel dapat  direduksi  menjadi  dimensi  yang  lebih  sederhana  tetapi  tidak  terdapat  informasi  yang  hilang. Mereduksi dimensi dapat dilakukan dengan Principal Component Analysis (PCA).

## Gambar 1. Alur Analisis Data

## Hierarchical Clustering
Pengelompokkan hierarki adalah metode dalam analisis klaster yang dilakukan dengan membangun hierarki kelompok. Pada metode Hierarchical Clustering dikenal agglomerative nesting (AGNES) dan divisive analysis (DIANA). Tahapan dalam menggunakan metode AGNES adalah dengan mengambil setiap amatan sebagai  klaster , kemudian  klaster tersebut  digabungkan  secara  bertahap  dengan  kriteria  tertentu. Sedangkan DIANA menempatkan semua amatan dalam sebuah klaster dan membaginya menjadi klaster yang lebih kecil hingga diperoleh jumlah klaster yang diinginkan (Wang et al., 2018). Pada saat menentukan jarak  pada  klaster,  terdapat  beberapa  metode  yang  digunakan,  yaitu  dengan single  linkage,  complete linkage, average linkage, dan ward. Ward merupakan metode dalam hierarchical clustering yang bertujuan mendapatkan klaster dengan varians dalam klaster ( within cluster ) sekecil mungkin.

## K-Means Method
MacQueen  memperkenalkan  K-Means  sebagai  metode  yang  digunakan  untuk  memecahkan masalah titik pusat klaster (Kanungo et al., 2002). Kelebihan yang dimiliki oleh K-Means adalah ringkas, serta memiliki kecepatan dan efisiensi yang bagus. Algoritma clustering dengan K-Means yaitu (Agusta, 2007):
1. Tentukan jumlah klaster
2. Objek dialokasikan secara random kedalam klaster.
3. Menghitung centroid centre di masing-masing klaster.
4. Objek dialokasikan ke klaster dengan centroid terdekat.
5. Jika masih ada objek yang berpindah klaster atau terdapat perubahan nilai centroid , maka kembali ke langkah 3.

## Fuzzy Clustering
Clustering dengan metode konvensional ( hard clustering) membatasi setiap objek atau titik amatan hanya pada satu klaster. Sedangkan soft clustering, yaitu fuzzy clustering menyediakan metode yang dapat mengelompokkan titik data amatan ke dalam beberapa klaster dengan melihat nilai peluang. Sehingga
terdapat fleksibilitas, di mana titik amatan klaster dapat menjadi milik lebih dari satu klaster (Bora & Gupta, 2014). Jim Bezdek  memperkenalkan Fuzzy Clustering atau Fuzzy C-Means (FCM) pada 1981 (Bezdek, 2013).

## Elbow Method
Elbow Method adalah metode pemilihan jumlah klaster optimal secara dinamis (Joshi & Nalwade, 2013). Elbow Method lebih mudah untuk diimplmentasikan, yaitu dengan melihat posisi siku pada grafik serta nilai sum square error (SSE) kurang dari 1. Di mana nilai SSE dan grafik siku yang semakin kecil akan menghasilkan klaster yang semakin baik (Syakur et al. , 2018).

## Validasi
Validasi dilakukan dengan menggunakan koefisien Connectivity , Dunn, dan Silhouette (Sikana & Wijayanto, 2021; Suraya & Wijayanto, 2022; Thamrin & Wijayanto, 2021).  Koefisien Connectivity atau Indeks Connectivity mempunyai rentang nilai dari nol sampai dengan tak hingga, di mana jika nilainya semakin kecil maka semakin baik klaster yang terbentuk. Rumus untuk menghitungnya, yaitu:
𝐶𝑜𝑛𝑛 (𝐶) =   ∑ ∑ 𝑥 𝑖,𝑛𝑛𝑖(𝑗) 𝐿 𝑗=1 𝑁 𝑖=1 … … … … … … … … … … … … … … … . . . (1) 𝑥 𝑖,𝑛𝑛𝑖(𝑗) = { 0, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑖 𝑑𝑎𝑛 𝑛𝑛 𝑖(𝑗) 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑘𝑙𝑎𝑠𝑡𝑒𝑟 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑠𝑎𝑚𝑎
1
𝑗 , 𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎 … … . . (2) 𝐶𝑜𝑛𝑛 (𝐶) : Koefisien Connectivity 𝑁 : jumlah observasi 𝐿 : parameter untuk menentukan jumlah tetangga terdekat 𝑛𝑛 𝑖(𝑗) : tetangga terdekat ke- 𝑗 dari observasi 𝑖
Indeks Dunn memiliki rentang nilai yang sama seperti Koefisien Connectivity, namun interpretasi nilainya memiliki perbedaan. Nilai dari Indeks Dunn yang semakin besar menunjukkan bahwa klaster yang terbentuk semakin baik. Rumus menghitungnya, yaitu:
𝐷(𝐶) = 𝑚𝑖𝑛 𝐶 𝑘 , 𝐶 𝑙 ∈ 𝐶, 𝐶 𝑘 ≠ 𝐶 𝑙 ( 𝑚𝑖𝑛 𝑖 ∈ 𝐶 𝑘 , 𝑗 ∈ 𝐶 𝑙 𝑑𝑖𝑠𝑡(𝑖, 𝑗)) 𝑚𝑎𝑥 𝐶 𝑚 ∈ 𝐶(𝑑𝑖𝑎𝑚(𝐶 𝑚 )) … … … … . . (3) 𝐷(𝐶) : Indeks Dunn 𝑑𝑖𝑠𝑡(𝑖, 𝑗) : jarak dissimilarity 𝑑𝑖𝑎𝑚(𝐶 𝑚 ) : jarak maksimum antar observasi pada klaster 𝐶 𝑚
Koefisien silhouette atau Indeks Silhoutte berada pada rentang 1 sampai -1. Nilai 1 menunjukkan bahwa klaster sudah tepat. Namun, jika bernilai nol, maka objek ada di antara dua klaster. Sedangkan jika bernilai -1, maka lebih tepat dimasukkan ke klaster yang lain (Kaufman & Rousseeuw, 2009). Rumusnya, yaitu:
𝑆(𝑖) = 𝑏 𝑖 − 𝑎 𝑖 max (𝑏 𝑖 , 𝑎 𝑖 ) … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … (4)
𝑎 𝑖 = 1 𝑛(𝐶(𝑖)) ∑ 𝑑𝑖𝑠𝑡(𝑖, 𝑗) 𝑗∈𝐶(𝑖) … … … … … … … … … … … … … . . … … (5)
𝑏 𝑖 = 𝑚𝑖𝑛 𝐶 𝑘 ∈ 𝐶 𝐶(𝑖) ∑ 𝑑𝑖𝑠𝑡(𝑖, 𝑗) 𝑛(𝐶 𝑘 ) 𝑗∈𝐶𝑘 … … … … … … … … … … … … . . … . . (6)
𝑆(𝑖) : Koefisien silhouette
𝑏 𝑖 : jarak rata-rata antara observasi 𝑖 dengan observasi pada klaster tetangga terdekat 𝑎 𝑖 : jarak rata-rata antara observasi 𝑖 dengan semua observasi pada klaster yang sama
(𝑖) : klaster yang terdiri dari observasi ke −𝑖 𝑛(𝐶) : kardinalitas dari klaster 𝐶
Selain itu, juga dilakukan validasi stabilitas dengan menggunakan nilai Average Proportion of Non- Overlap (APN), Average Distance (AD), Average Distance Between Means (ADM), dan Figure of Merit (FOM). Nilai dari AD, ADM, dan FOM berkisar dari nol sampai dengan tak hingga. Sedangkan APN mempunyai
nilai antara 0 sampai dengan 1 (Brock et al., 2008). Di mana semakin kecil keempat indeks tersebut, maka semakin  baik  metode  yang  digunakan  (Afira  &  Wijayanto,  2021).    Rumus  yang  digunakan  untuk menghitung validasi stabilitas, yaitu:
𝐴𝑃𝑁 (𝐶) = 1 𝑀𝑁 ∑ ∑ (1 − 𝑛(𝐶 𝑖,𝑙 ∩ 𝐶 𝑖,0 ) 𝑛(𝐶 𝑖,0 ) ) 𝑀 𝑙=1 𝑁 𝑖=1 … … … … … … … … … . (7) 𝐴𝐷(𝐶) = 1 𝑀𝑁 ∑ ∑ 1 𝑛(𝐶 𝑖,0 )𝑛(𝐶 𝑖,𝑙 ) [ ∑ 𝑑𝑖𝑠𝑡(𝑖, 𝑗)
𝑖𝜖𝐶𝑖,0,𝑗𝜖𝐶𝑖,𝑙 ] 𝑀 𝑙=1 𝑁 𝑖=1 … … . … . (8) 𝐷𝑀(𝐶) = 1 𝑀𝑁 ∑ ∑ 𝑑𝑖𝑠𝑡(𝑥̅ 𝐶𝑖,𝑙 , 𝑥̅ 𝐶𝑖,0 ) 𝑀 𝑙=1 𝑁 𝑖=1 … … … … … … … … … … . … . (9) 𝐹𝑂𝑀(𝑙, 𝐶) = √ 1 𝑁 ∑ ∑ 𝑑𝑖𝑠𝑡(𝑥 𝑖,𝑙 , 𝑥̅ 𝐶𝑘(𝑙) ) 𝑖𝜖𝐶𝑘(𝑙) 𝐾
𝑘=1 … … … … … … . … … . (10) 𝐴𝑃𝑁 (𝐶) : Average Proportion of Non-Overlap (APN) 𝐴𝐷 (𝐶) : Average Distance (AD) 𝐴𝐷𝑀(𝐶)
: Average Distance Between Means (ADM) 𝐹𝑂𝑀(𝑙, 𝐶) : Figure of Merit (FOM) 𝑀 : jumlah kolom 𝑁 : jumlah observasi 𝐶 𝑖,0 : klaster yang terdiri dari observasi 𝑖 dengan clustering asli (berdasarkan data yang tersedia) 𝐶 𝑖,𝑙 : klaster yang terdiri dari observasi 𝑖 dengan dataset yang kolom 𝑙 telah dihapus 𝑥̅ 𝐶𝑖,0 :  rata-rata  observasi  dalam  klaster  yang  terdiri  dari  observasi 𝑖 ,  ketika  pengelompokkan bedasarkan data yang lengkap
𝑥̅ 𝐶𝑖,𝑙 :  rata-rata  observasi  dalam  klaster  yang  terdiri  dari  observasi 𝑖 ,  ketika  pengelompokkan bedasarkan data dengan kolom 𝑙 dihapus 𝑥 𝑖,𝑙 : nilai dari observasi ke −𝑖 pada kolom ke −𝑙
𝑥̅ 𝐶𝑘(𝑙) : rata-rata klaster 𝐶 𝑘 (𝑙)

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis Deskriptif
Sebelum melakukan analisis lebih lanjut, maka perlu diketahui terkait deksripsi dari masing-masing variabel.

## Tabel 2.
Analisis Deskriptif Variabel Minimum Rata-Rata Maksimum PPM 4,450 10,243 26,560 PLN 43,04 94,74 99,96 Pengeluaran Makan 41,00 49,09 62,25 Air 65,39 87,64 98,42 Stunting 1,200 9,312 23,10 RLS Perempuan 6,290 8,584 10,970

## Sumber: Data BPS diolah
Berdasarkan Tabel 2. dapat ditunjukkan bahwa rata-rata persentase penduduk miskin pada tahun 2022 cukup tinggi yaitu mencapai 10,243 persen. Bahkan Provinsi Papua memiliki persentase penduduk miskin sebesar 26,560 persen. Sedangkan untuk rumah tangga yang menggunakan PLN memiliki rata-rata yang  baik  yaitu  sebesar  94,74  persen.  Artinya  sebagian  besar  rumah  tangga  sudah  menggunakan  PLN sebagai sumber penerangan. Namun ternyata, rata-rata persentase pengeluaran per kapita untuk makanan hanya sebesar 49,09 persen. Persentase rumah tangga dengan sumber air minum layak memiliki rata-rata sebesar 87,64 persen, dimana persentase tertinggi ada di Provinsi Bali yaitu sebanayk 98,42 persen. Rata- rata  prevalensi stunting di  Indonesia  mencapai  9,312  persen.  Untuk  rata-rata  lama  sekolah  perempuan
adalah 9 tahun, di mana Provinsi Daerah Khusus Ibukota (DKI) Jakarta memiliki perempuan dengan rata- rata lama sekolah terlama, yaitu 10,97 tahun atau sekitar 11 tahun.

## Analisis Klaster
Terdapat dua asumsi yang harus terpenuhi untuk melakukan analisis klaster yaitu asumsi adanya sampel yang cukup dan nonmultikolinieritas.
Tabel 3 . Uji Asumsi Aspek Variabel MSA KMO Keputusan p-value Uji Bartlet Keterjangkauan Pangan PPM 0,59 0,62 Terpenuhi 0,00011 (Terdapat Multikolinieritas) PLN 0,60 Terpenuhi Pengeluaran Makan 0,79 Terpenuhi Pemanfaatan Pangan Air 0,52 0,51 Terpenuhi 0,0024 (Terdapat Multikolinieritas) Stunting 0,53 Terpenuhi RLS Perempuan 0,51 Terpenuhi
Asumsi kecukupan sampel terpenuhi, ditandai dengan nilai MSA untuk setiap variabel yang lebih dari 0,5 serta KMO yang menunjukkan keputusan Gagal Tolak 𝐻 0 untuk tingkat signifikansi 5%, artinya data layak untuk dianalisis. Namun asumsi nonmultikolinieritas tidak terpenuhi, artinya terdapat hubungan antar variabel.  Oleh  karena  itu,  dapat  dilakukan  reduksi  terhadap  dimensi  tanpa  harus  kehilangan  informasi variabel. Reduksi dimensi dilakukan dengan menggunakan Principal Component Analysis (PCA). Tabel 4. Principal Component Analysis (PCA) Dimensi Keterjangkauan Pangan Pemanfaatan Pangan Nilai Eigen Variance (%) Nilai Eigen Variance (%) Dimensi 1 1,92 63,89 1,70 56,81 Dimensi 2 0,71 23,56 0,87 29,03 Dimensi 3 0,38 12,55 0,42 14,16
Berdasarkan Tabel 4. diketahui bahwa variabel dapat direduksi menjadi satu dimensi. Artinya secara bersama-sama  komponen  yang  direduksi  mampu  menjelaskan  keragaman  ketiga  variabel  independen sebesar 63,89 persen untuk aspek keterjangangkauan pangan dan 56,81 persen untuk aspek pemanfaatan pangan.  Hal  ini  ditunjukkan  oleh  nilai  eigen  yang  lebih  besar  sama  dengan  satu.  Setelah  mengetahui banyaknya  dimensi,  maka  dapat  diketahui  nilai  dari loading  factor untuk  masing-masing  variabel independen.
Tabel 5. Loading Factor Variabel PC1 PC2 PC3 PPM -0,62 0,33 -0,71 PLN 0,61 -0,37 -0,70 Pengeluaran Makan 0,49 0,87 -0,02 Air -0,56 0,62 -0,54 Stunting 0,49 0,78 0,39 RLS Perempuan -0,67 0,04 0,74
Penentuan jumlah klaster optimal dilakukan dengan menggunakan grafik metode elbow dan dengan validasi internal serta stabilitas. Berdasarkan Gambar 2. Terlihat bahwa dari jumlah klaster pertama ke kedua terjadi penurunan. Kemudian dari jumlah klaster kedua ke ketiga terlihat adanya penyikuan. Selanjutnya dari jumlah klaster ketiga dan seterusnya terjadi penurunan yang tidak begitu signifikan. Sehingga, dari amatan  tersebut  dapat  diketahui  bahwa  jumlah  klaster  optimal  adalah  2.  Namun  pengamatan  dengan menggunakan grafik tersebut masih bersifat subjektif. Oleh karena itu, diperlukan metode lainnya untuk menentukan  jumlah  klaster  optimal  yang  dapat  dilakukan  dengan  validitas  internal  dan  stabilitas.  Uji validitas dilakukan terhadap metode Hierarki: AGNES, Hierarki: DIANA, dan K-Means.
Gambar 2. Elbow Method
Tabel 6 . Validitas Internal Hard Clustering Indeks Keterjangkauan Pangan Pemanfaatan Pangan Score Metode Jumlah Klaster Score Metode Jumlah Klaster Connectivity 2,929 AGNES 2 2.929 AGNES 2 Dunn 0,901 AGNES 2 0.411 K-Means 10 Silhoutte 0,711 AGNES 2 0.423 AGNES 2 Tabel 7. Validitas Stabilitas
Hard Clustering Indeks Keterjangkauan Pangan Pemanfaatan Pangan Score Metode Jumlah Klaster Score Metode Jumlah Klaster APN 0,069 AGNES 2 0,038 AGNES 2 AD 0,753 DIANA 10 1,023 K-Means 10 ADM 0,185 AGNES 2 0,228 AGNES 2 FOM 0,583 AGNES 9 0,860 DIANA 10
Berdasarkan uji validitas stabilitas antara metode Hierarki: AGNES, Hierarki: DIANA, dan K-Means, untuk aspek keterjangkauan pangan diperoleh bahwa nilai dari APN dan ADM terkecil adalah pada saat metode Hierarki: AGNES dengan jumlah klaster 2. Sedangkan nilai AD terkecil adalah saat menggunakan metode Hierarki: DIANA dengan jumlah klaster 10. Untuk nilai FOM terkecil adalah pada saat menggunakan metode Hierarki: AGNES dengan jumlah klaster 9. Selain itu, jika dilihat dari indeks validitas internal, metode Hierarki: AGNES dengan jumlah klaster 2 memiliki nilai Indeks Connectivity paling kecil, serta Indeks Dunn dan Indeks Silhoutte terbesar. Sedangkan untuk aspek pemanfaatan pangan, nilai terkecil dari APN dan ADM yaitu dengan metode Hierarki: AGNES dengan jumlah klaster 2. Untuk nilai AD terkecil yaitu dengan metode K-Means dengan jumlah klaster 10. Untuk nilai FOM terkecil saat menggunakan metode Hierarki: DIANA dengan jumlah klaster 10. Jika dilihat dari indeks validitas internal, metode Hierarki: AGNES dengan jumlah klaster 2 memiliki nilai Indeks Connectivity paling kecil serta Indeks Silhoutte terbesar. Sedangkan untuk  Indeks  Dunn  terbesar  ada  pada  saat  menggunakan  metode  K-Means  dengan  jumlah  klaster  10. Sehingga dapat disimpulkan bahwa jumlah klaster optimal pada kedua aspek ketahanan pangan adalah 2 dengan menggunakan metode Hierarki: AGNES, hal ini dikarenakan kriteria yang paling banyak memenuhi terjadi pada saat menggunkaan metode tersebut.  Dengan menggunakan metode hierarki untuk analisis klaster, maka perlu adanya pemilihan terhadap metode ukuran pemusatan yang dilakukan.
116 | Diarty & Wijayanto, Analisis aspek ketahanan pangan
Tabel 8. Koefisien Aglomeratif
Metode Keterjangkauan Pangan Pemanfaatan Pangan Single Linkage 0,867 0,715 Complete Linkage 0,908 0,861 Average Linkage 0,892 0,901 Ward Linkage 0,913 0,792
Berdasarkan Tabel 8. metode pemusatan yang dipilih adalah yang memiliki koefisien aglomeratif terbesar yaitu Ward  Linkage baik  pada  aspek  keterjangkauan  pangan  maupun  pemanfaatan  pangan.    Metode analisis untuk soft clustering menggunakan Fuzzy C-Means. Untuk menentukan jumlah klaster dilakukan melalui uji validitas internal dan stabilitas.

## Tabel 9. Validitas Internal
Soft Clustering Indeks Keterjangkauan Pangan Pemanfaatan Pangan Score Metode Jumlah Klaster Score Metode Jumlah Klaster Connectivity 10,198 Fuzzy 2 16,352 Fuzzy 2 Dunn 0,088 Fuzzy 2 0,066 Fuzzy 3 Silhoutte 0,261 Fuzzy 2 0,288 Fuzzy 2 Tabel 10 . Validitas Stabilitas Soft Clustering Indeks Keterjangkauan Pangan Pemanfaatan Pangan Score Metode Jumlah Klaster Score Metode Jumlah Klaster APN 0,328 Fuzzy 2 0,250 Fuzzy 2 AD 1,807 Fuzzy 2 1,796 Fuzzy 3 ADM 0,761 Fuzzy 2 0,638 Fuzzy 2 FOM 0,958 Fuzzy 2 0,974 Fuzzy 2
Gambar 3. Clustering Aspek Keterjangkauan Pangan Dilihat dari uji validitas stabilitas untuk metode Fuzzy C-Means pada aspek keterjangkauan pangan, diperoleh nilai terkecil dari APN, AD, ADM, dan FOM adalah pada saat metode Fuzzy C-Means dengan jumlah  klaster  2.  Kondisi  sejalan  terjadi  pada  indeks  internal  dimana  dengan  metode  Fuzzy  C-Means dengan jumlah klaster 2 terlihat nilai Indeks Connectivity paling kecil serta Indeks Silhoutte dan indeks Dunn terbesar. Hal serupa juga terjadi pada aspek pemanfaatan pangan, dimana nilai terkecil dari APN, ADM, dan FOM adalah pada saat metode Fuzzy C-Means dengan jumlah klaster 2. Sedangkan nilai AD terkecil adalah saat menggunakan metode Fuzzy C-Means dengan jumlah klaster 3. Sedangkan, jika dilihat dari  indeks  validitas  internal,  metode Fuzzy  C-Means dengan  jumlah  klaster  2  memiliki  nilai  Indeks Connectivity  paling  kecil  serta  Indeks  Silhoutte  terbesar.  Namun  Indeks  Dunn  terbesar  ada  pada  saat menggunakan metode Fuzzy C-Means dengan jumlah klaster 3. Dikarenakan metode yang paling banyak
terdapat kriteria yang memenuhi maka jumlah klaster yang dipilih untuk soft clustering dengan metode Fuzzy C-Means adalah 2. Analisis  klaster hard  clustering dilakukan  dengan  metode  Hierarki:  AGNES  dengan  ukuran pemusatan menggunakan Ward Linkage dan soft clustering menggunakan Fuzzy C-Means dengan jumlah klaster pada aspek keterjangkauan pangan
Gambar 4. Clustering Aspek Keterjangkauan Pangan Metode Hierarki: AGNES ( Ward Method )
Gambar 5. Clustering Aspek Keterjangkauan Pangan Metode Fuzzy C-Means Dilihat dari aspek keterjangkauan pangan dengan metode hierarki: AGNES dan ukuran pemusatan Ward Linkage hanya  terdapat  satu  provinsi  yang  berada  dalam  ketahanan  pangan  rendah.  Provinsi  tersebut adalah  Provinsi  Papua.  Sedangkan  ke-33  provinsi  lainnya  memiliki  ketahanan  pangan  tinggi.    Jika menggunkaan metode soft clustering terlihat bahwa banyak provinsi yang tumpang tindih antara klaster 1 dengan 2. Hal ini dikarenakan pada soft clustering , setiap observasi memungkinkan untuk berada di lebih dari  satu  klaster.  Peluang  provinsi  dikelompokan  kedalam  klaster  tertentu  adalah  berdasarkan  peluang yang paling besar.
Tabel 11. Nilai Rata-rata untuk Setiap Klaster Keterjangkauan Pangan
Variabel Ketahanan Pangan Tinggi Ketahanan Pangan Rendah Ward Fuzzy Ward Fuzzy PPM 9,749 7,202 26,56 15,82 PLN 96,30 97,07 43,04 90,47 Pengeluaran Makan 49,34 50,31 41 46,85
Jika menggunakan metode Hierarki: AGNES dengan Ward Method , rata-rata persentase penduduk miskin pada provinsi dengan ketahanan pangan tinggi adalah sebanyak 9,749 persen. Sedangkan pada provinsi dengan ketahanan pangan rendah, mencapai lebih dari seperempat jumlah penduduk. Rata-rata rumah  tangga  dengan  ketahanan  pangan  tinggi  menggunakan  sumber  penerangan  listrik  PLN  adalah sebesar  96,30  persen.  Namun  hanya  43,04  persen  rumah  tangga  saja  yang  menggunakan  sumber penerangan listrik PLN pada provinsi dengan ketahanan pangan rendah. Rata-rata pengeluaran makanan pada provinsi dengan ketahanan pangan tinggi dan rendah tidak memiliki perbedaan yang cukup jauh, di mana sebesar 49,34 persen pengeluaran makanan per kapita sebulan pada provinsi dengan ketahanan pangan tinggi dan 41 persen pada provinsi dengan ketahanan pangan rendah.
Terdapat perbedaan rata-rata persentase penduduk miskin pada metode Fuzzy C-Means, di mana persentase penduduk miskin lebih kecil, baik pada ketahanan pangan tinggi maupun rendah. Sedangkan untuk persentase rumah tangga yang menggunakan sumber penerangan listrik PLN lebih tinggi daripada metode  Ward.  Bahkan  pada  ketahanan  pangan  rendah,  persentase  rumah  tangga  yang  menggunakan sumber  penerangan  listrik  PLN  mencapai  90,47  persen,  sedangkan  untuk  ketahanan  pangan  tinggi mencapai 97,07 persen. Untuk pengeluaran makanan per kapita sebulan pada provinsi dengan ketahanan pangan  tinggi  tidak  memiliki  perbedaan  yang  jauh  antar  kedua  metode,  sedangkan  untuk  ketahanan pangan rendah memiliki selisih yang lebih besar antara metode Ward dan Fuzzy C-Means . Tabel 12. Validitas Internal Keterjangkauan Pangan Hard & Soft Clustering Indeks Score Metode Jumlah Klaster Connectivity 2,929 Hierarki: AGNES 2 Dunn 0,901 Hierarki: AGNES 2 Silhoutte 0,711 Hierarki: AGNES 2
Tabel 13. Validitas Stabilitas Keterjangkauan Pangan Hard & Soft Clustering Indeks Score Metode Jumlah Klaster APN 0,069 Hierarki: AGNES 2 AD 1,684 Hierarki: DIANA 2 ADM 0,185 Hierarki: AGNES 2 FOM 0,918 Hierarki: AGNES 2
Gambar 6. Clustering Aspek Pemanfaatan Pangan
Berdasarkan  Tabel  13.  uji  validitas  stabilitas  antara  metode  Hierarki:  AGNES  dan Fuzzy  C-Means , diperoleh bahwa nilai  paling kecil dari APN, AD, ADM, FOM adalah pada saat metode  Hierarki: AGNES dengan jumlah klaster 2. Indeks validitas internal menunjukkan hasil yang sejalan dimana metode Hierarki: AGNES  dengan  jumlah  klaster  2  memiliki  nilai  Indeks  Connectivity  paling  kecil,  serta  Indeks  Dunn  dan Indeks Silhoutte terbesar.
Gambar 7. Clustering Aspek Pemanfaatan Pangan Metode Hierarki: AGNES ( Ward Method )
Gambar 8. Clustering Aspek Pemanfaatan Pangan Metode Fuzzy C-Means Berdasarkan Gambar 6. terlihat bahwa jumlah provinsi dengan ketahanan pangan rendah dilihat dari aspek  pemanfaatan  pangan  lebih  banyak  daripada  keterjangkauan  pangan  pada  Gambar  3.  Perbedaan jumlah ini berlaku untuk kedua metode, yaitu Ward dan Fuzzy C-Means.
Tabel 14. Nilai Rata-rata untuk Setiap Klaster Aspek Pemanfaatan Pangan
Variabel Ketahanan Pangan Tinggi Ketahanan Pangan Rendah Ward Fuzzy Ward Fuzzy Air 92,23 80,25 80,22 92,21 Stunting 8,35 11,63 10,86 7,876 RLS Perempuan 9,09 7,811 7,77 9,062
Rata-rata  persentase  rumah  tangga  dengan  sumber  air  minum  layak  pada  provinsi  dengan ketahanan pangan tinggi di mana metode Ward lebih tinggi daripada Fuzzy C-Means. Sedangkan pada ketahanan pangan rendah, metode Ward memiliki rata-rata yang lebih rendah jika dibandingkan dengan Fuzzy  C-Means. Kondisi  yang  sama  juga  terjadi  pada  variabel  rata-rata  lama  sekolah  perempuan.  Hal bertolak belakang terjadi pada variabel prevalensi stunting . Di mana pada metode Ward prevalensi stunting untuk ketahanan pangan tinggi memiliki nilai lebih kecil dan untuk ketahanan pangan rendah memiliki prevalensi yang lebih besar daripada Fuzzy C-Means. Tabel 15. Validitas Internal Pemanfaatan Pangan Hard & Soft Clustering Indeks Score Metode Jumlah Klaster Connectivity 2,929 Hierarki: AGNES 2 Dunn 0,409 Hierarki: AGNES 2 Silhoutte 0,423 Hierarki: AGNES 2
Tabel 16. Validitas Stabilitas Pemanfaatan Pangan Hard & Soft Clustering Indeks Score Metode Jumlah Klaster APN 0,038 Hierarki: AGNES 2 AD 1,905 Fuzzy C-Means 2 ADM 0,228 Hierarki: AGNES 2 FOM 0,970 Hierarki: AGNES 2 Pemilihan metode hard dan soft clustering menunjukkan indeks validitas  di mana nilai terkecil dari APN, ADM, dan FOM yaitu pada metode Hierarki: AGNES dengan jumlah klaster 2. Sedangkan AD terkecil adalah pada saat menggunakan metode Fuzzy C-Means dengan jumlah klaster 2. Selain itu, jika dilihat dari indeks validitas internal, metode Hierarki: AGNES dengan jumlah klaster 2 memiliki nilai Indeks Connectivity paling kecil, serta Indeks Dunn dan Indeks Silhoutte terbesar.
Terdapat perbedaan pengelompokkan provinsi ketahanan pangan berdasarkan aspeknya. Namun, terdapat satu provinsi yang memiliki ketahanan pangan rendah dengan metode Ward dan Fuzzy C-Means , baik  pada  aspek  keterjangkauan  pangan  maupun  pemanfaatan  pangan,  yaitu  Provinsi  Papua. Permasalahan pangan di Papua memang sudah berlangsung dari beberapa tahun ke belakang. Rendahnya konsumsi  pada  pangan  lokal,  seperti  ubi  jalar,  sagu,  dan  talas  menjadi  penyebab  utamanya.  Penduduk Papua telah mengalihkan pemenuhan karbohidrat pada konsumsi beras (Nainggolan, 2015). Padahal Papua memiliki tanah yang kurang sesuai untuk dapat ditamani padi. Ditambah lagi, pendidikan dan teknologi di Papua belum tersebar secara merata, sehingga jika terdapat keinginan untuk mengembangkan produksi padi, tentu tidak akan efisien. Bahkan menurut penelitian yang dilakukan oleh (Samderubun & Budiasih, 2019) produksi padi varietas Inbrida belum maksimum dengan input yang ada. Kondisi ini membuat Papua harus mengalami ketergantungan dengan provinsi lain yang menjadi produsen beras. Akses yang sulit dan pemanfaatan  yang  tidak  maksimal  terhadap  pangan  lokal  menjadi  penyebab  yang  harus  diperhatikan pemerintah  Provinsi  Papua  untuk  menjaga  ketahanan  pangan  dan  memaksimalkan  potensi  yang dimilikinya.  Berbeda dengan Provinsi Maluku, walau berada di sisi timur Indonesia dan jauh dari pusat negara,  namun  Provinsi  Maluku  mampu  memiliki  ketahanan  pangan  yang  baik  di  kedua  aspek.  Hal  ini dikarenakan Provinsi Maluku dapat memberdayakan penduduknya untuk melakukan diversifikasi pangan lokal sebagai sumber karbohidrat (Bustaman & Hutuely, 2008).
Pulau  Jawa  yang  kini  rawan  akan  tersedianya  lahan  untuk  pangan,  ternyata  memiliki  ketahanan pangan yang tinggi dilihat dari kedua aspek. Ketersediaan pangan saat ini memang bukan serta  merta harus mengandalkan lahan yang luas. Dengan lahan yang sempit namun memiliki teknologi yang memadai serta ilmu pengetahuan yang tinggi untuk mengolahnya, maka bukan tidak mungkin suatu daerah akan
memiliki ketahanan pangan yang baik. Itulah yang terjadi di sisi barat Indonesia terutama Pulau Jawa. Pulau Jawa yang menjadi pusat pendidikan dan sentra teknologi di Indonesia membuatnya lebih cepat untuk menerima informasi pembaruan terkait pengolahan pangan yang baik dan benar. Seperti yang dilakukan di Kabupaten Batang, Jawa Tengah dengan menerapkan Pos Pelayanan Teknologi Tepat Guna (Posyantek) dapat  meningkatkan  produktivitas  pada  tanaman  pangan  (Wijaya,  2017).  Sehingga  bukan  hanya  untuk menghidupi penduduk setempat saja, daerah-daerah di Pulau Jawa pun banyak melakukan transaksi jual beli pangan ke berbagai daerah di Indonesia bahkan impor ke negara asing. Kemudahan akses pangan di Pulau Jawa membuat penduduknya semakin sejahtera. Penduduk Pulau Jawa akan menjadi produsen dan konsumen pangan sehingga nantinya akan menambah pendapatan yang dicatat dalam Produk Domestik Bruto  (PDB).  Angka  PDB  yang  tinggi  dapat  menunjukkan  bahwa  negara  tersebut  semakin  maju  dan kesejahteraan  akan  tercapai.  Dengan  tercapainya  kesejahteraan,  maka  akan  semakin  mudah  bagi pemerintah  daerah  setempat  untuk  memajukan  daerahnya  dengan  berbagai  pembangunan. Pembangunan  yang  diharapkan  adalah  pembangunan  yang  berkelanjutan  sehingga  nantinya pembangunan besar pada saat ini dapat dirasakan oleh anak cucu di masa mendatang.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Terdapat perbedaan antara provinsi-provinsi dengan ketahanan pangan tinggi dan rendah untuk metode Ward dan Fuzzy  C-Means .  Dengan  menggunakan  metode soft  clustering  Fuzzy  C-Means didapatkan  provinsi-provinsi  yang  memiliki  ketahanan  pangan  rendah  lebih  banyak  jika  dibandingkan dengan  metode Ward .  Jumlah  provinsi  yang  memiliki  ketahanan  pangan  tinggi  selalu  lebih  banyak daripada  yang  memiliki  ketahanan  pangan  rendah.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  ketahanan  pangan Indonesia sudah cukup baik. Namun ada satu provinsi yang selalu berada dalam ketahanan pangan rendah dilihat dari kedua aspek, yaitu Provinsi Papua.  Oleh karena itu, perlu adanya pengembangan dikedua aspek untuk dapat memajukan ketahanan pangan Papua, sehingga Provinsi Papua dapat memberikan kontribusi lebih besar untuk kemajuan bangsa Indonesia, terutama dalam hal pembangunan berkelanjutan. Salah satu cara yang dapat mengembangkan kedua aspek adalah dengan pemanfaatan teknologi seoptimal mungkin. Pemanfaatan  teknologi  ini  harus  didukung  oleh  peran  pemerintah  untuk  memberikan  akses  teknologi secara merata kepada seluruh lapisan masyarakat.  Dengan pemanfaatan teknologi yang semakin optimal, maka masyarakat akan lebih mudah untuk  mengakses pangan dari manapun, termasuk peralatan yang nantinya dapat digunakan  untuk  menunjang pemberdayaan pangan  lokal. Selain itu, dengan teknologi pula, masyarakat dapat memiliki kreatifitas yang lebih luas untuk dapat memanfaatkan pangan yang ada dan mengembangkan daerahnya menjadi lahan pangan tanpa ada batasan, seperti kondisi tanah.
Penelitian  ini  hanya  membandingkan  metode soft  clustering dan hard  clustering .  Di  mana penentuan  jumlah  klaster  belum  dilakukan  secara  otomatis.  Sehingga  diharapkan  pada  penelitian berikutnya  dapat  dikembangkan  penelitian  dengan  menggunakan  metode clustering otomatis,  seperti DBSCAN. Dengan begitu, diharapkan diperoleh jumlah klaster yang paling baik untuk analisis.

## DAFTAR PUSTAKA
Afira, N., & Wijayanto, A. W. (2021). Analisis Cluster dengan Metode Partitioning dan Hierarki pada Data Informasi Kemiskinan Provinsi di Indonesia Tahun 2019. Komputika: Jurnal Sistem Komputer , 10 (2), 101 – 109.
Agusta, Y. (2007). K-means – penerapan, permasalahan dan metode terkait. Jurnal Sistem Dan Informatika , 3 (1), 47 – 60.
Aini, Y. N., & Kurniawan, F. E. (2019). Analisis Faktor Dan Pemetaan Ketahanan Pangan Provinsi Papua Dalam Upaya Mendukung Sustainable Development Goal’s Di Indonesia. Seri Studi Kebudayaan Iii , 89.
Ardakani, Z., Bartolini, F., & Brunori, G. (2020). New evaluation of small farms: Implication for an analysis of food security. Agriculture , 10 (3), 74.
Badan Pangan Nasional. (2022). Indeks Ketahanan Pangan Tahun 2022 .
Bezdek, J. C. (2013). Pattern recognition with fuzzy objective function algorithms . Springer Science & Business Media.
Bora, D. J., & Gupta, D. A. K. (2014). A comparative study between fuzzy clustering algorithm and hard clustering algorithm. ArXiv Preprint ArXiv:1404.6059 .
Brock,  G.,  Pihur,  V.,  Datta,  S.,  &  Datta,  S.  (2008).  clValid:  An  R  package  for  cluster  validation. Journal  of Statistical Software , 25 , 1 – 22.
Budiaji, W. (2015). Penerapan Consensus Clustering pada Pemetaan Ketahanan Pangan Kota Serang. Jurnal Ilmu Pertanian Dan Perikanan , 4 (1), 19 – 27.
Bustaman, S., & Hutuely, L. (2008). Membangun Ketahanan Pangan Maluku Berawal dari Desa .
Codjoe, S. N. A., Okutu, D., & Abu, M. (2016). Urban household characteristics and dietary diversity: an analysis of food security in Accra, Ghana. Food and Nutrition Bulletin , 37 (2), 202 – 218.
Darfour,  B.,  &  Rosentrater,  K.  A.  (2016).  Agriculture  and  food  security  in  Ghana. 2016  ASABE  Annual International Meeting , 1.
FAO Estimate. (2019). Retrieved from https://www.fao.org/countryprofiles/index/en/?iso3=IDN.
Filippini, R., Mazzocchi, C., & Corsi, S. (2019). The contribution of Urban Food Policies toward food security in developing and developed countries: A network analysis approach. Sustainable Cities and Society , 47 , 101506.
Fung, F., Wang, H.-S., & Menon, S. (2018). Food safety in the 21st century. Biomedical Journal , 41 (2), 88 – 95. Glamann, J., Hanspach, J., Abson, D. J., Collier, N., & Fischer, J. (2017). The intersection of food security and biodiversity conservation: a review. Regional Environmental Change , 17 , 1303 – 1313.
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., Anderson, R. E., & Tatham, R. L. (2014). Pearson new international edition. Multivariate Data Analysis, Seventh Edition. Pearson Education Limited Harlow, Essex .
Hidayatullah, K. H. (2014). Analisis klaster untuk pengelompokan kabupaten/kota di provinsi Jawa Tengah berdasarkan indikator kesejahteraan rakyat. Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang , 2 (1).
Hidayah, Z., Arisandi, A., & Wardhani, M. K. (2020). Pemetaan Kesesuaian Perairan untuk Budidaya Laut di Perairan Pesisir Kabupaten Situbondo dan Banyuwangi Jawa Timur. Rekayasa, 13 (3), 307-316.
Joshi, K. D., & Nalwade, P. S. (2013). Modified k-means for better initial cluster centres. International Journal of Computer Science and Mobile Computing , 2 (7), 219 – 223.
Kalansooriya, C. W., & Chandrakumara, D. P. S. (2016). Women’s role in household food security in rural Sri Lanka .
Kanungo, T., Mount, D. M., Netanyahu, N. S., Piatko, C. D., Silverman, R., & Wu, A. Y. (2002). An efficient k- means clustering algorithm: Analysis and implementation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence , 24 (7), 881 – 892.
Kaufman, L., & Rousseeuw, P. J. (2009). Finding groups in data: an introduction to cluster analysis . John Wiley & Sons.
Manlosa, A. O., Hanspach, J., Schultner, J., Dorresteijn, I., & Fischer, J. (2019). Livelihood strategies, capital assets, and food security in rural Southwest Ethiopia. Food Security , 11 , 167 – 181.
Matemilola, S. (2017). The challenges of food security in Nigeria. Open Access Library Journal , 4 (12), 1.
M’Kaibi,  F.  K.,  Steyn,  N.  P.,  Ochola,  S.  A.,  &  Du  Plessis,  L.  (2017).  The  relationship  between  agricultural biodiversity, dietary diversity, household food security, and stunting of children in rural Kenya. Food Science & Nutrition , 5 (2), 243 – 254.
Nainggolan,  Y.  A.  P.  (2015).  Problematika  mewujudkan  kedaulatan  pangan  di  Papua. Jurnal  Hak  Asasi Manusia , 12 (12), 93 – 113.
Ndhleve, S., Musemwa, L., & Zhou, L. (2012). Household food security in a coastal rural community of South Africa: Status, causes and coping  strategies. Journal of Agricultural Biotechnology and Sustainable Development , 4 (5), 68.
Nurpita, A., Wihastuti, L., & Andjani, I. Y. (2018). Dampak alih fungsi lahan terhadap ketahanan pangan rumah tangga tani di Kecamatan Temon Kabupaten Kulon Progro. Jurnal Gama Societa , 1 (1), 103 – 110.
Pérez-Escamilla, R. (2017). Food security and the 2015 – 2030 sustainable development goals: From human to planetary health: Perspectives and opinions. Current Developments in Nutrition , 1 (7), e000513.
Rachman, H. P. S. (2010). Aksesibilitas pangan: faktor kunci pencapaian ketahanan pangan di Indonesia. Jurnal Pangan , 19 (2), 147 – 156.
Rozaki, Z. (2020). COVID-19, agriculture, and food security in Indonesia. Reviews in Agricultural Science , 8 , 243 – 260.
Ruiz, K. B., Biondi, S., Oses, R., Acuña-Rodríguez, I. S., Antognoni, F., Martinez-Mosqueira, E. A., Coulibaly, A., Canahua-Murillo, A., Pinto, M., & Zurita-Silva, A. (2014). Quinoa biodiversity and sustainability for food security under climate change. A review. Agronomy for Sustainable Development , 34 , 349 – 359.
Sikana,  A.  M.,  &  Wijayanto,  A.  W.  (2021).  Analisis  Perbandingan  Pengelompokan  Indeks  Pembangunan Manusia Indonesia Tahun 2019 dengan Metode Partitioning dan Hierarchical Clustering. Jurnal Ilmu Komputer , 14 (2), 66 – 78.
Suraya, G. R., & Wijayanto, A. W. (2022). Comparison of Hierarchical Clustering, K-Means, K-Medoids, and Fuzzy  C-Means  Methods  in  Grouping  Provinces  in  Indonesia  according  to  the  Special  Index  for Handling Stunting: Perbandingan Metode Hierarchical Clustering, K-Means, K-Medoids, dan Fuzzy C-Means dalam Pengelompokan Provinsi di Indonesia Menurut Indeks Khusus Penanganan Stunting. Indonesian Journal of Statistics and Its Applications , 6 (2), 180 – 201.
Syakur, M. A., Khotimah, B. K., Rochman, E. M. S., & Satoto, B. D. (2018). Integration k-means clustering method and elbow method for identification of the best customer profile cluster. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , 336 , 012017.
Thamrin, N., & Wijayanto, A. W. (2021). Comparison of Soft and Hard Clustering: A Case Study on Welfare Level  in  Cities  on  Java  Island:  Analisis  cluster  dengan  menggunakan  hard  clustering  dan  soft clustering untuk pengelompokkan tingkat kesejahteraan kabupaten/kota di pulau Jawa. Indonesian Journal of Statistics and Its Applications , 5 (1), 141 – 160.
UNICEF. (2008). Food Prices Increase/Nutrition Security. Action for Children. Food Prices Technical Note. UNICEF .
Wang, Y., Li, Y., Qiao, C., Liu, X., Hao, M., Shugart, Y. Y., Xiong, M., & Jin, L. (2018). Nuclear norm clustering: a promising alternative method for clustering tasks. Scientific Reports , 8 (1), 10873.
Wekesa, B. M., Ayuya, O. I., & Lagat, J. K. (2018). Effect of climate-smart agricultural practices on household food  security  in  smallholder  production  systems:  micro-level  evidence  from  Kenya. Agriculture  & Food Security , 7 (1), 1 – 14.
Widarjono, A. (2010). Analisis statistika multivariat terapan. Yogyakarta: UPP STIM YKPN .
Wijaya,  O.  (2017).  Strategi  pengembangan  komoditas  pangan  unggulan  dalam  menunjang  ketahanan pangan  wilayah  (Studi  kasus  di  kabupaten  batang,  propinsi  Jawa  Tengah). AGRARIS:  Journal  of Agribusiness and Rural Development Research , 3 (1), 48 – 56.