JURNAL GAUSSIAN, Volume 10, Nomor 1, Tahun 2021, Halaman 76 - 84 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/

## PERBANDINGAN METODE OPTIMASI UNTUK PENGELOMPOKAN PROVINSI BERDASARKAN SEKTOR PERIKANAN DI INDONESIA (Studi Kasus Dinas Kelautan dan Perikanan Indonesia)
Edy  Sulistiyawan 1* , Alfisyahrina Hapsery 2 , Lucky Junita Ayu Arifahanum 3
1 Program Studi Managemen, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas PGRI Adi Buana Surabaya 2,3 Program Studi Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas PGRI Adi Buana Surabaya * email : edy.sulistiyawan@gmail.com

## ABSTRACT
The fisheries sector has an important role in supporting the food security chain, where the world's protein needs can be met by fisheries resources, both from capture fisheries and  aquaculture. There are several fisheries sectors including fishing companies, capture fisheries production, number of ships, types and size of cultivated land. Therefore a statistical analysis is needed to increase the potential of fisheries in Indonesia. Data on the fisheries sector used in this study from the Indonesian Central Statistics Agency in 2018, which included the 2016 fisheries sector with 34 observation units in Indonesia. By using cluster analysis K -Means aims to group provinces in Indonesia based on the fisheries sector so that several groups are formed which will show the characteristics of each group. There are three determinations of the optimum number of clusters, namely the Elbow method, Silhouette method, and GAP Statistics. The results showed that optimum clusters were formed in 2 clusters, with the best Elbow and Silhouette methods. Where the first cluster is a region that shows a low value of the fisheries sector consisting of 30 provinces this is due to inadequate infrastructure and use that is not optimal while cluster 2 regions that have great potential in the Indonesian fisheries sector in 2016 as many as 4 provinces namely West Java, Java Central, East Java, and South Sulawesi as dominating capture fisheries production and aquaculture.
Keywords : Fisheries Sector, K-Means Cluster Analysis, Elbow Method, Silhoutte Method and GAP Statistics.

## 1. PENDAHULUAN
Negara kepulauan  yang memiliki  berbagai potensi laut dan dikenal  beranekaragam yaitu Indonesia.  Potensi  tersebut  tersebar  sepanjang  kurang  lebih  5,8  juta  km  zona  maritim. Pembangunana  ekonomi  di  Indonesia  sangat  berpotensi  dengan  didukung  perikanan, terutama peluang  lapangan  pekerjaan.  Kelautan sangat berperan penting  untuk  pemerataan pendapatan  serta  peningkatan  taraf  hidup  nelayan  kecil,  dan  para  pengusaha  dibidang perikanan  (Kementerian Kelautan dan Perikanan,  2013).
Meningkatnya  produksi  hasil  perikanan  di  Indonesia  berkaitan  dengan  kondisi  dan letak  suatu  daerah.  Sebagaimana  setiap  wilayah  memiliki  kawasan  penangkapan  dengan karakteristik  yang  berbeda-beda.  Untuk  mengetahui  karakteristik  suatu  kelompok    pada sektor  perikanan  berdasarkan  data  masing-masing  daerah  dapat  dianalisis  menggunakan Ilmu statistika.  Analisa multivariat yang  dapat  memahami, menjelaskan dan mengelompokkan seperangkat  variabel  adalah  analisis cluster .  Pada  analisis  ini, pengelompokan  objek  terjadi  berdasarkan  kemiripan  antar  objek  (Supranto,2004). Pengukuran kesamaan dari seluruh  objek dapat diukur  dengan ukuran kedekatan antar objek yang  terdapat  kedekatan  ataupun  tidak.  Terdapat  tiga  metode  dalam  menentukan  jumlah cluster yang optimum  yaitu metode Elbow , metode Silhouette , dan GAP Statistic . Penentuan cluster optimum  pada  metode Elbow dapat  dilihat  dari  nilai Sum  Square Error (SSE), dimana  jika  nilai  SSE  semakin  kecil  maka  nilai  cluster  tersebut  terbaik.  Berbeda  dengan metode Silhouette , nilai  koefisien Silhouette biasanya di  antara rentang  -1 sampai dengan 1. Nilai  koefisien Silhouette yang mendekati  1 adalah yang lebih  baik. Sedangkan GAP Statistic dikatakan cluster optimum  jika  nilai GAP Statistic mengalami  kenaikan yang paling  tinggi.
Pada penelitian  sebelumnya  yang  berkaitan  dengan  analisis cluster adalah  penelitian Prayoga  &  Ismaini  Zain  (2015)  yang  berjudul  “Analisis  faktor  dan  pengelompokkan kecamatan berdasarkan  indikator  mutu  pendidikan  jenjang  pendidikan  dasar di  kabupaten Sidoarjo”,  tebentuk 3 kelompok  pada jenjang  SD dan 2 kelompok  pada jenjang  SMP dari 18 kecamatan Sidoarjo.  Dengan adanya pemaparan diatas sehingga digunakan  Analisis Cluster Non Hirarki  untuk  dapat pengelompokan  serta membuat  visualisasi  pemetaan  provinsi  di Indonesia  berdasarkan sektor perikanan  sehingga  terbentuk  beberapa kelompok  yang  akan menunjukkan  karakteristik  anggota-anggota cluster yang terbentuk.
Berdasarkan penjelasan tersebut akan dilakukan  pengelompokkan  sektor perikananan di Indonesia  berdasarkan  faktor-faktor  yang  mempengaruhinya  antara  lain  jumlah  rumah tangga/perusahaan  tangkap,  produksi  perikanan  tangkap,  jumlah  perahu/kapal,  jumlah rumah tangga  perikanan  budidaya,  jenis  budidaya  perikanan,  produksi  perikanan  budidaya, luas  area tambak  usaha budidaya  perikanan  tambak,  dan  luas  area kolam  usaha budidaya perikanan.  Dengan  menggunakan  analisis cluster untuk  mengetahui  karakteristik  suatu anggota cluster yang  terbentuk.  Serta  mengetahui  metode  mana  yang  terbaik  dalam menentukan  jumlah cluster pada sektor perikanan  Indonesia.  Hal ini  yang melatarbelakang penulis  mengangkat  sebuah  penelitian  skripsi  yang  berjudul  “Perbandingan  Metode Optimasi  untuk  Pengelompokan  Provinsi  Berdasarkan Sektor Perikanan di  Indonesia”.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Analisis dan Asumsi Cluster
Analisis multivariate yang  mengelompokkan  objek  dikenal  dengan  sebutan cluster . Konsep  dari  metode  ini  adalah  mengelompokkan  objek  kedalam  kelompok  berdasrkan homogenitas  dari  objek  tersebut  (Supranto,2004).  Mengukur  kedekatan  diantara  banyak objek  dilakukan  dengan  perhitungan  jarak  menggunakan Euclidean (Johnson  & Wichern, 1982).  Analisis cluster dibagi  menjadi  dua  metode  yaitu  metode  hirarki  dan  metode non hirarki.  Analisis cluster dengan  menggunakan  metode non hirarki  adalah  metode pengelompokan  dengan  menentukan  banyak  kelas  terlebih  dahulu. K-Means merupakan salah satu metode  data clustering non hierarki yang berusaha mempartisi  data yang ada ke dalam bentuk  satu atau lebih cluster /kelompok.

## 2.2. K-Means Cluster
Permartisian  suatu  objek  pada  suatu  k  kelompok  dapat  dilakukan  dengan  analisis K- Means . Setiap  objek  pengamatan  akan mengelompok  berdasarkan  nilai  rata-rata terdekat, dengan  bantuan  iterasi  sesuai  dengan  algoritma  untuk  mendapatkan  pusat  kelompok (Prasetyo, 2012).

## Gambar 2.1 Cluster K-Means
K-Means salah satu metode pengelompokan  data non  hirarki  yang berusaha mempartisi  data yang  ada  ke  dalam  bentuk  dua  atau  lebih  kelompok.  Metode  ini  mempartisi  data  untuk meminimalisir  varians  kedalam kelompok  sehingga  data berkarakteristik  sama di masukkan kedalam  kelompok  yang lain  (Agusta, 2007).

## 2.3. Optimasi Jumlah Cluster
Bagian ini  hanya berisikan  dasar teori yang sangat dibutuhkan,  yang sangat mendukung metode penelitian  dan pembahasan. Teori yang bersifat umum  tidak  perlu dituliskan a. Metode Elbow
Bagian  ini  hanya berisikan  dasar teori  yang sangat  dibutuhkan,  yang sangat mendukung metode  penelitian  dan  pembahasan.  Teori  yang  Metode Elbow merupakan  metode  untuk menghasilkan  informasi  dalam  menetukan  jumlah cluster terbaik. Jika nilai cluster pertama dengan cluster kedua  memberikan  sudut  dalam  grafik  atau nilainya  mengalami  penurunan paling  besar  maka  nilai cluster tersebut  terbaik.  Untuk  mendapatkan  perbandingannya adalah  dengan  menghitung  SSE  ( Sum  of Square Error ) dari  masing-masing  nilai cluster . Berikut  rumus SSE pada K-means .
2 2 1 i K K i k K x S SSE X C      
Dimana k adalah Cluster, i X adalah data ke-i dalam cluster x, k C adalah  nilai  rata-rata  k cluster.
b. Metode Silhouette Silhouette  Coefficient (SC)  merupakan  metode  yang  digunakan  untuk  memvalidasi pengelompokan. Silhouette gabungan  dari cohesion dan separation (Tan  et  all.  2006). Cohesion dan separation digunakan  untuk  mengukur  akurasi  pengelompokan  berdasarkan kesamaan atau ketidaksamaan antar cluster. Cohesion digunakan untuk mengukur kedekatan data  yang  berada  pada  satu cluster sedangkan  separation  digunakan  untuk  mengukur kedekatan  antar cluster yang  terbentuk  (Ramadhan,  2010).  Nilai  koefisien Silhouette biasanya di  antara rentang  -1 sampai  dengan 1. Nilai  koefisien Silhouette yang mendekati  1 adalah  yang  lebih  baik.  Hitung  rata-rata jarak  dari  suatu  objek  misalkan  i  dengan  semua objek  lain  yang berada dalam satu claster.
, 1 ( ) ( , ) A j i a i j Cd i j A    
j  adalah  Objek  lain  dalam  satu claster, sedangkan  d(i,j)  adalah  jarak  antar onjek  i  dengn  j. Hitung  rata-rata dari  objek  i tersebut dengan  semua objek  di cluster lain,  dan diambil  nilai terkecilnya.
1 ( , ) ( , ) d i C
j Cd i j A   
d(i,C)  adalah  jarak  rata-rata objek  i  dengan  semua  objek  pada  cluster  lain  atau C dimana A≠C,  sedangkan  b(i)  adalah  min  C≠A  d(i,C).  Nilai  koefisien Silhouette nya  dihitung menggunakan  persamaan ini.
( ) ( ) ( ) , max( ( ), ( ) b i a i s i a i b i  
c. GAP Statistic
GAP Statistic digunakan  ketika  akan membentuk cluster agar lebih  hasil  dapat  konstan jika  dibandingkan  lainnya.  Jarak objek  berpasangan dalam cluster dihitung  dengan rumus:
, , r r i i C D dii    
d  merupakan  jarak euclidean kuadrat.  Untuk  menghitung  jumlah  kuadrat  pada cluster menggunakan  rumus
1 1 , 2 k k r r r W D n   
nilai  GAP  didapatkan  dengan  mengestimasi  jumlah cluster optimum  pendekatan standardisasi k W
  * ( ) log( ) log( ) n n k k Gap k E W W  
dimana * n E adalah  nilai  ekspektasi  dari  distribusi  jumlah  sampel.  Kriteria  banyak cluster optimum  diberikan  oleh  nilai  GAP Statistic (k) yang  paling  tinggi,  atau yang  pertama kali mengindikasi  kenaikan GAP yang minimum  jika  gap selalu  naik (Tibshirani,  dkk. 2001).

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Sumber Data dan Variabel
Data yang digunakan  pada penelitian  ini  diperoleh  dari Badan Pusat Statistik  Indonesia tahun  2018.  Data yang  digunakan  adalah  data sektor  perikanan  di   Indonesia  tahun  2016 yang  terdiri  dari  34  provinsi.  Penelitian  ini  menggunakan  10  variabel  sektor  perikanan Indonesia  tahun 2016  seperti pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Variabel Penelitian  Sektor Perikanan Indonesia  Tahun  2016
Variabel Penelitian Definisi Operasional X 1 Jumlah Rumah Tangga / Perusahaan Tangkap Jumlah/total rumah tangga yang melakukan penangkapan ikan/binatang air lainya/ tanaman air. X 2 Produksi Perikanan Tangkap
Hasil penangkapan ikan laut yang ada di provinsi (ton).
X 3 Jumlah Perahu/Kapal
Jumlah kapal motor yang ada di provinsi.
X 4 Jumlah Rumah Tangga Perikanan Budidaya tambak Jumlah/total rumah tangga yang melakukan kegiatan budidaya ikan/binatang air lainya/ tanaman air dengan media tambak. X 5 Jumlah Rumah Tangga Perikanan Budidaya kolam Jumlah/total rumah tangga yang melakukan kegiatan budidaya ikan/binatang air lainya/ tanaman air dengan media kolam. X 6 Jenis Budidaya Perikanan Luas lahan jenis budidaya yang digunakan  dengan satuan ha X 7 Produksi Perikanan Budidaya Tambak Hasil penangkapan budidaya ikan tambak yang ada di provinsi (ton). X 8 Produksi Perikanan Budidaya Kolam Hasil penangkapan budidaya ikan kolam yang ada di provinsi (ton). X 9 Luas Area Tambak Usaha Budidaya Perikanan Tambak Luas lahan tambak yang digunakan dalam kegiatan budidaya dengan satuan ha. X 10 Luas Area Kolam Usaha Budidaya Perikanan Luas lahan kolam yang digunakan dalam kegiatan budidaya dengan satuan ha.

## 3.2. Metode Analisis Data
Langkah-langkah  analisis  pada penelitian  ini  dapat dipaparkan  sebagai berikut  :
1. Melakukan  analisis  statistika  deskriptif  untuk  mengkaji  karakteristik  sektor perikanan pada tahun 2016  dengan menggunakan  penyajian  tabel.
2. Melakukan  standarisasi  data dengan menggunakan Z-Score .
3. Menentukan cluster optimum  terbaik  dengan  menggunakan  metode Elbow ,  metode Silhouette , dan GAP st atistic .
4. Menentukan centroid dari data pada setiap cluster
5. Menentukan  jarak  pada  setiap  objek  dengan  setiap centroid untuk  menghitung  jarak disetiap  objek  dengan centroid berdasrkan Euclidean Distance
6. Mengklasifikasikan  setiap data berdasarkan kedekatan dengan centroid (jarak minimu m)
7. Membagi  wilayah  sesuai dengan jumlah cluster yang terbentuk
8. Mengintepretasikan  karakteristik  anggota cluster yang terbentuk
9. Kesimpulan

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis  dan  pembahsan  pada  sektor  perikanan  indonesia  diawali  dengan  melihat karakteristik  data  sektor  perikanan,  Pengujian  asumsi  analisis  cluster,  Pengelompokan wilayah  berdasarkan  K-means  Cluster,  dan  Visualisasi  data  dari  hasil  pengelompokan wilayah  berdasarkan sektor perikanan  di Indonsia.

## 4.1. Karakteristik Sektor Perikanan
Karakteristik sektor perikanan Indonesia pada tahun 2016 dapat dilihat pada diagram batang pada Gambar 1 berikut.
Gambar 1. Diagram Batang (a) Jumlah Rumah Perusahaan Tangkap, (b) Jumlah RT Perikanan Budidaya  Kolam, (c) Luas Area Tambah Usaha Budidaya Perikanan Tambak.
Gambar  1  menjelaskan  karakteristik  dari  beberapa  variabel.  Jumlah  rumah  tangga (RT)/perusahaan  tangkap  di  Indonesia  pada provinsi  Jawa Tengah  mencapai  118.939  RT yang  merupakan  jumlah  tertinggi  di  Indonesia  pada  tahun  2016.  Rata-rata jumlah  rumah tangga  (RT)/perusahaan tangkap  sebesar 28.413. Jumlah  rumah tangga perikanan budidaya kolam  yang tertinggi  di  Indonesia  pada tahun 2016 terjadi  pada provinsi  Jawa Barat sebesar 218.335  rumah  tangga  (RT). Sedangkan  untuk  jumlah  rumah  tangga  perikanana  budidaya kolam  terendah  terjadi  pada  provinsi  Maluku  mencapai  179  RT. Indonesia  memiliki  rata- rata untuk  jumlah  rumah tangga perikanana  budidaya  tambak sebesar 26.215  RT. Luas area tambak usaha budidaya  perikanan di Indonesia  pada tahun 2016  memiliki  luas terbesar pada provinsi  Sulawesi  Selatan  mencapai  111.039  ha.  Sedangkan  Provinsi  Sumatra  Barat memiliki  luas  area tambak  usaha budidaya  perikanan  terendah mencapai  17  ha. Rata -rata luas area tambak usaha budidaya  perikanan  di  Indonesia  pada tahun  2016  mencapai 17.821 ha.
0 50000 100000 150000 A ce h R ia u B en gk ul u K ep ul au a… Ja w a… B an te n N us a… K al im an t… Su la w es i… Su la w es i… M a lu ku P ap u a Jumlah  Rumah  Tangga  / Perusahaan  Tangkap X1 0 200000 400000 A ceh R ia u Ben gk ul u
K e p u la … Ja w a…
B an ten N u sa … K al ima … Su la w e… Su la w e… M al uk u P ap u a Jumlah Rumah Tangga  Perikanan Budidaya Kolam X5 0 50000 100000 150000 A ceh Ri au
B en gk u lu K e p u la u … Ja w a… Ba nt en N u sa … Ka lima n … Su la w es i… Su la w es i… M al u ku Pa pu a Luas Area Tambak  Usaha Budidaya Perikanan Tambak X9

## 4.2. Pengujian Asumsi Analisis Cluster
Beberapa  tahapan  sebelum  melakukan  analisis cluster  K-Means yaitu  uji  asumsi  dan penetuan  jumlah  cluster  optimum  uji  asumsi  kecukupan  data dan  multikolinieritas  sebagai berikut.
a. Uji Asumsi Kecukupan Data
Pengujian  kecukupan data dapat dilihat  dari hasil  pengujian  dengan Kaiser Mayer Olkin (KMO).  Dimana  pendugaan  awal  adalah  jumlah  sampel  tidak  memenuhi  kreteria  untuk analisa lebih  lanjut.
Tabel 3 Uji Kaiser Mayer Olkin Keteragan Nilai KMO Measure of Sampling Adequacy 0.72 Bartlett's Test 289.33
Tabel  3 memberikan  informasi  nilai  KMO sebesar 0,72.  Hal tersebut menunjukkan  bahwa nilai  0.72  lebih  besar  dari  0.5,  yang  berarti  tolak  H 0 sehingga  kesimpulan  yang  diambil adalah sampel telah memenuhi  untuk  dilakukan  analisis.

## b. Uji Multikolinieritas
multikolinieritas  dapat diketahui  dari nilai  koefisien  pada pengujian  korelasi  sederhana ( Corelation  Pearson ).  Hasil  analisis  menunujukkan  adanya  korelasi  antar  variabel independent yang tertinggi  sebesar 0.898 yang didapatkan  dari hasil  korelasi  antara variabel produksi  perikanan  budidaya  kolam  (X 8 ) dengan luas area kolam  usaha budidaya  perikanan (X 10 ).  Karena  nilai  0.898  kurang  dari  0.9  maka  dinyatakan  bahwa  data  penelitian  tidak terdeteksi adanya multikolinieritas.

## 4.3. Perbandingan  Metode Optimasi pada Analisis Cluster
Pada metode K-Means terdapat beberapa pertimbangan  untuk  menentukan  jumlah cluster yang  paling  optimal.  Pendekatan metode  yang  banyak  digunakan  adalah  Metode Elbow , Metode Silhoutte , dan GAP Statistic . Hasil  optimasi  dari ketiga  metode untuk  Elbow  dapat dilihat  pada Gambar 4 berikut.
(b)
Gambar  2. (a) Grafik Method Elbow, (b) Grafik Metode Silhouette
(c) Grafik Metode GAP Statistic
Penentuan jumlah  kelompok  optimal  dari  metode elbow  diperoleh  dari  nilai whitin Sum of Square . Grafik metode Elbow menunjukkan  penurunan  yang signifikan  dan membentuk  siku pada titik  k=2.  Sehingga  dapat disimpulkan  pada metode ini  jumlah  cluster optimal  adalah 2. Metode  kedua  adalah  metode  Silhouette  dapat dilihat  pada  Gambar  4  (b).  Penentuan  k optimal  pada  metode Silhouette dapat  diketahui  dengan  melihat  nilai average Silhouette , dengan asumsi semakin  tinggi  nilai average maka k tersebut semakin optimal.  Pada gambar 4(c) tersebut menunjukkan  bahwa nilai average Silhouette tertinggi berada pada k=2. Maka, dapat disimpulkan  bahwa dengan  menggunakan  metode Silhouette diperoleh  k optimalnya yaitu  pada k=2. Metode terakhir untuk  optimasi  adalah metode GAP Statistic . Pada gambar 4  grafik  GAP Statistic menunjukkan  titik  k  berada  pada    k=1  yang  merupakan  jumlah optimal  untuk membentuk cluster .

## 4.4. Identifikasi Cluster dan Visualisasi Data
Penentuan nama cluster dapat dilihat  berdasarkan perbandingan  nilai mean masing-masing variabel untuk setiap cluter. Pada penelitian  ini,  rata-rata sektor perikanan Indonesia menurut cluster seperti pada Tabel 4.
Tabel 4. Rata-Rata Sektor Perikanan Indonesia Tahun 2016
Variabel Cluster 1 2 X 1 23925.11 62072.13 X 2 175922.04 325632.22 X 3 4650.71 8053.21 X 4 4088.78 35217.62 X 5 13261.87 123363.46 X 6 20271.32 148287.09 X 7 29342.41 533048.85 X 8 42755.07 251574.00 X 9 11263.25 67004.15 X 10 3782.84 13533.72
Tabel 4 diatas dapat dilakukan  profilisasi  untuk  setiap  kolom  yang terbentuk.  Karakteristik pada cluster 1 yang memiliki  anggota  30 provinsi  memiliki  nilai  rata-rata lebih  rendah dari cluster 2. Sedangkan  pada cluster 2 yang  beranggota  4  provinsi   merupakan  daerah yang
(c)
memiliki  potensi  sektor perikanan yang tinggi  terdapat di provinsi  Jawa Timur,  Jawa Tengah dan Jawa Barat.
Untuk  mengetahui  anggota  setiap cluster digunakan  selisih  jarak  antar objek  terhadap masing-masing centroid . Nilai  dari centroid pertama dapat dipilih  secara acak perhitungan jarak dilakukan  dengan menggunakan  persamaan jarak Euclidean pada persamaan 2, dimana objek  dengan jarak terdekat dijadikan  satu gerombol.
Gambar  5. Plot Pengelompokan  Provinsi  Indonesia
Gambar 5 diketahui  bahwa dengan jumlah cluster optimal  2, terbentuk cluster 1 yang terdiri dari 30 provinsi,  sedangakan Cluster 2 terdiri  dari 4 provinsi.  Pada bagian barat pulau  Jawa terdapat suatu provinsi  yaitu  Banten,  namun  hal  ini  tidak  menunjukkan  adanya pencapaian yang  positif  pada sektor  perikanan.  Pada dasarnya tidak  adanya kapasitas  layanan  seperti pelabuhan  ikan yang sesuai untuk  potensi  wilayah  yang ada menjadi  salah satu alasan tidak tercapainya pemanfaatan zona penangkapan  ikan  (ZEEI).
Gambar  6. Pengelompokan  Provinsi  Berdasarkan Analisis Cluster
Selain  Banten,  juga  terdapat  provinsi  DI  Yogyakarta  yang  masih  tergolong  rendah  akan sektor perikanan,  dilihat  dari penduduknya  sebagian besar bermata pencarian sebagai petani. Apabila  ditinjau  secara  luas,  dapat  dikatakan  tradisi  menangkap  ikan  bagi  masyarakat, dengan  rata-rata  trip  untuk  melaut  per  bulan  hanya  20  hari.  Begitu  pula  dengan pemabangunan  sarana pelabuhan masih  kurang mendukung.

## 5. KESIMPULAN
Indonesia  memiliki  34  provinsi,  berdasarkan  data  sektor  perikanan  di  Jawa  Timur memenuhi  9 variabel  sektor perikananan.  Hasil pengujian Kaiser Mayer Olkin menunjukkan
Bante n DI Yogyakarta
nilai  signifikansi  0.72  yang  berarti  sampel  yang  digunakan  sudah  cukup  untuk  dianalisis lebih  lanjut  dan  memiliki  nilai  Korelasi Pearson tertinggi  sebesar 0.898  kurang  dari  0.9 menyatakan  bebas  multikolinearitas.  Pada  perbandingan  optimasidari  ketiga  metode, diketahui  cluster  optimal  dalam  pembentukan  cluster  sebanyak  2  cluster  dengan  metode Elbow dan metode Silhouette .
Cluster pertama terdiri  dari 30  provinsi,  di  antaranya Provinsi  DI Yogyakarta,  Banten, dan seluruh  provinsi  yang ada di  pulau  Sumatra,  Pulau  Kalimantan,  Pulau  Sulawesi,  Nusa Tenggara, Maluku,  serta Papua. Dimana cluster pertama ini  tergolong  sektor perikanan yang masih  rendah,  hal  ini  disebabkan  infrastruktur  masih  belum  memadai,  pemanfaatan  yang belum  optimal,  serta potensi  sumber  daya alam  lainnya  yang lebih  memberikan  kontribusi besar terhadap pendapatan daerah. Sedangkan cluster kedua terdiri  dari 4 provinsi  yaitu Jawa Timur,  Tengah,  dan Barat yang terletak di pulau  Jawa sehingga secara geografis berhadapan dengan dua sisi lautan jawa pada bagian  utara,  dan samudra Hindia  sehingga  mendatangkan keuntungan  yang besar dari produksi  perikanan  tangkap hasil  laut.

## DAFTAR PUSTAKA
Ediyanto,  Mara  M.N.,  Satyahadewi  N.,  (2013),  Pengklasifikasian  Karakteristik  Dengan Metode K-Means  Cluster  Analysis ,  Bulletin  Ilmiah  Matematika  Statistika  dan Terapannya, 2(2):  133-136.
FAO Fisheries  Departement ,  (2006), State  of  world  aquaculture 2006,  FAO  Fisheries Technical  Paper, No.500. Rome, 134p.
Kementerian  PPN, (2014),  Kajian  Strategi  Pengelolaan  Perikanan  Berkelanjutan,  Jakarta: Direktorat Kelautan dan Perikanan 2014.
Prayoga, A. & Zain,  I. (2015).  Analisis  Faktor dan Pengelompokan  Kecamatan berdasarkan Indikator  Mutu  Pendidikan  Jenjang  Pendidikan  Dasar  di  Kabupaten  Sidoarjo. Surabaya:  Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember.
Supranto,  J., (2004),  Analisis  Multivariat  Arti dan Interpretasi,  Jakarta: Rineka Cipta.
Yana, Mira Suci,  dkk,  (2018),  Penerapan metode K-Means dalam  pengelompokan  wilayah menurut  Intensitas  Kejadian  Becana Alam  di  Indonesia  Tahun  2013-2018.  Banda Aceh: Jurusan Statistika,  FMIPA, Universitas  Syiah  Kuala.