## Optimasi K-Klasterisasi Ketahanan Pangan Kabupaten Jember Menggunakan Metode Elbow
Aski Widdatul Fuadah*, Fajrin Nurman Arifin**, Oktalia Juwita*** Information System, University of Jember
* askiwidda21@gmail.com, ** fajrin.pssi@unej.ac.id, *** oktalia@unej.ac.id

## Abstrak
Clustering  is  a  process  of  grouping  data  based  on  similarities  or  similarities  with  other  members  in  a group. Food security is the condition of a country to provide food for individuals, which does not conflict with beliefs, religion and culture and leads a healthy, active and productive life. Food instability and food insecurity can be caused by many factors, one of which is natural disasters. In 2020, Jember Regency experienced 121 natural disasters. Determination of the optimal K value is done to get the right number of group divisions from the clustering process, in this case using the elbow method. The data used in the clustering process are sub-districts in Jember Regency using transient attributes or natural disaster events. Based on the results of sub-district data grouping from the number of clusters k=1 to k=10, the optimal k value was found at the value of k = 4 with the SSE (Sum of Square Error) value = 24,809.
Kata Kunci: Clustering, Transient, Elbow, Sum Square Error

## 1. Pendahuluan
Klasterisasi adalah suatu proses pengelompokkan data berdasarkan persamaan atau kemiripan dengan anggota lainnya di dalam sebuah kelompok (Tan. et.al., 2004).  Dalam proses klasterisasi terdapat  beberapa metode yang dapat dipertimbangkan dalam penentuan jumlah kluster. Salah satu metode yang dapat digunakan dalam pencarian kluster optimum adalah metode Elbow (Putu dkk., 2016). Metode elbow adalah suatu metode yang digunakan dalam penentuan jumlah k optimal dari pembetukan sebuah cluster.  Berdasarkan penjelasan sebelumnya dalam penentuan jumlah k atau pencarian jumlah k optimum dapat mempertimbangkan beberapa metode.  Ananda  dan  Yamani  dalam  penelitiannya  yang  berjudul  “Penentuan  centroid  awal  k-means  pada proses  clustering  data  evaluasi”  menunjukkan  bahwa  dari  perbandingan  beberapa  metode  yang  digunakan menunjukkan bahwa elbow merupakan salah satu metode evaluasi yang dapat menghasilkan nilai k optimum terbaik  dengan  nilai  index silhouette 0,6772.  Beberapa  metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  tersebut adalah Silhouette  Density  Canopy  (SDC),  Density  Canopy  (DC),  Silhouette  (S),  Elbow  (E)  dan  Bayesian Information Criterion (BIC) (Ananda dan Yamani, 2021).
Berdasarkan  undang  undang  nomor  18  tahun  2012  ketahanan  pangan  adalah  kondisi  suatu  negara untuk menyediakan pangan bagi individu, yang tidak bertentangan dengan keyakinan, agama dan budaya serta menjalani kehidupan yang sehat, aktif dan produktif. Lain halnya dengan ketahanan pangan, kondisi kerawanan pangan  dapat  terjadi  karena  disebabkan  oleh  beberapa  faktor. Salah  satu  faktor  yang  menyebabkan  kondisi kerawanan pangan adalah terjadinya bencana alam yang selanjutnya dalam penelitian ini menjadi variabel atau atribut yang dianalisis menggunakan proses klasterisasi. Petani sebagai salah bagian penting dalam penyediaan bahan  makanan sangat  terpengaruh  oleh  kejadian  bencana  alam  pada  wilayah  atau  lahan  pertaniannya.  Hal tersebut disebabkan karena terjadinya bencana alam yang berdampak pada tidak produktifnya lahan pertanian dari  para  petani  (Oktari,  2018).  Hal  lainnya  diungkapkan  bahwa  dampak  bencana  alam  sangat  berpengaruh pada  lahan  pertanian  sehingga  menyebabkan  penurunan  jumlah  produksi  (Hapsari  dan  Rudiarto,  2017). Terdapat beberapa dampak lainnya yang dialami pada suatu wilayah yang terdampak bencana alam. Dampak tersebut  diantaranya  adalah  berkenaan  dengan  akses  pasar,  perdangangan,  ketersediaan  pangan,  penurunan pendapatan, kenaikan harga pangan penurunan pendapatan usaha tani dan lapangan kerja (Tirivangasi, 2018). Kabupaten Jember  pada  tahun  2020  berdasarkan  data  yang  tercatat  di BPBD  mengalami  beberapa  kejadian bencana alam. Kejadian tersebut diantaranya adalah  121 kejadian bencana alam, dengan rincian 17 banjir, 16 tanah longsor, 57 angin kencang, 26 kebakaran, 1 erupsi gunung api, 2 kekeringan, dan 1 gempa bumi dengan 2324 KK yang terdampak (Infografis Kejadian Bencana Kabupaten Jember Tahun 2020).
Pada  penelitian  ini  nantinya  akan  dilakukan  analisis  untuk  mengetahui  dan  memperoleh  nilai  k optimum  dengan  menggunakan  metode  Elbow.  Diharapkan  dengan  menggunakan  metode  Elbow  nantinya dapat  menghasilkan  pengelompokkan  atau  proses  klusterisasi  yang  optimal.  Dalam  penelitian  ini  untuk
mengetahui jumlah k optimum pada tahapan uji nilai k akan menggunakan nilai k=1 hingga k=10. Hal tersebut untuk memperoleh nilai k optimal dalam proses klasterisasi data ketahanan pangan di Kabupaten Jember.

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi penelitian merupakan penjelasan tahapan-tahapan yang dilakukan dalam proses penelitian yang menjadi peta pandu dalam pelaksanaan penelitian. Dalam gambar 1 dijelaskan tahapan yang dilakukan dalam penelitian mulai dari identifikasi permasalahan hingga nilai k telah ditemukan.
Gambar 2.1. Tahapan Penelitian

## 2.1 Identifikasi Masalah
Tahapan ini merupakan penjelasan tentang permasalahan yang diperoleh dalam objek dan pemilihan solusi  yang  dapat  digunakan  dalam  penyelesaian  masalah  tersebut.  Dalam  hal  ini  proses  identifikasi  yang dilakukan  diantaranya adalah  analisis  terhadap  atribut-atribut  yang  digunakan  dalam  penelitian  berdasarkan atribut FSVA ( Food Security and Vulnerability Atlas ).

## 2.2 Pre-Processing Data
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  pada  proses  identifikasi  masalah  selanjutnya  dilakukan  proses penyiapan data atau pre processing data. Dalam hal ini proses yang dilakukan diantaranya adalah standarisasi data atau penyesuaian data pada masing-masing atribut agar memiliki jenis (jenis dan satuan) data yang sama. Selanjutnya data yang telah mengalami proses standarisasi dilakukan proses normalisasi agar nilai data pada masing-masing atribut seimbang dan tidak mendominasi terhadap atribut lainnya (Mulyana Nasution, 2019).

## 2.3 Menentukan nilai K
Pada  proses  ini  merupakan  proses  yang  dilakukan  dalam  bentuk  perulangan  dari  nilai  k  untuk menentukan nilai k optimal. Nilai K yang digunakan dalam proses ini adalah nilai k=1 hingga k=10. Jika nilai k  belum  menunjukkan  elbow  berdasarkan  nilai  SSE  yang  diperoleh,  maka  proses  perulangan  akan  terus dilakukan hingga k=10 atau nilai elbow telah ditemukan.

## 2.4 Menentukan Centroid
Penentuan nilai centroid dilakukan untuk mendapatkan estimasi nilai centroid awal sampai diperoleh nilai  centroid  utama  atau  nilai  centroid  tidak  lagi  mengalami  perubahan.  Dalam  proses  ini  perubahan  atau penentuan  nilai  centroid  berdasarkan  perbandingan  nilai  inter  dan  intra  cluster  menggunakan  persamaan Euclidean Distance. Jika nilai distance intra cluster > inter cluster, maka nilai centroid mengalami perubahan hingga memenuhi batasan nilai intra cluster < inter cluster.

## 2.5 Metode Elbow
Metode Elbow adalah salah satu metode yang merupakan proses evaluasi sekaligus juga digunakan untuk menemukan nilai k optimum dari perulangan proses uji nilai k. Pencarian nilai k optimum dilakukan dengan melakukan perbandingan nilai SSE ( Sum of Square Error) yang disajikan dalam bentuk grafik. Nilai k  optimum  akan  ditemukan saat  kondisi  Elbow  (patahan)  telah  ditemukan  pada  grafik  tersebut  (Yana  dkk., 2018).

## 2.6 Hasil K Optimal
Bagian ini adalah proses terakhir dalam penelitian, proses ini  merupakan penjelasan bahwa nilai k optimal telah tercapai dan proses optimasi klasterisasi telah selesai. Proses tersebut dapat dicapai jika nilai k optimal telah ditemukan atau kondisi elbow telah diperoleh. Jika kondisi nilai k optimal belum ditemukan atau kondisi elbow belum diperoleh maka proses penentuan nilai k dikembalikan pada tahapan penentuan nilai k selanjutnya.
3. Hasil dan Pembahasan
3.1.  Identifikasi Masalah
Dalam  penanganan  kondisi  kerawanan  pangan  yang  sering  terjadi  pada  wilayah-wilayah  NKRI pemerintah Indonesia telah menyusun sebuah pedoman. Pedoman tersebut adalah membuat Food Security and Vulnerability Atlas (FSVA). FSVA dalam penentuan kondisi kerawanan pangan suatu wilayah menggunakan 2  indikator  kerawanan  pangan,  indikator  tersebut  adalah  indicator  kronis  dan  transien.  Salah  satu  indikator kerawanan pangan yang dijelaskan dalam FSVA adalah indicator transien yang merupakan  kondisi banyaknya atau jumlah bencana alam yang terjadi karena iklim, perubahan cuaca hujan bulanan atau variabilitas curah hujan, rata-rata kehilangan produksi tanaman pangan akibat dampak perubahan iklim (banjir, kebakaran hutan, kekeringan dan badai) dan akibat Organisme Pengganggu Tanaman (OPT) (Pangan dan Pertanian, 2020).
Berdasarkan tersebut penelitian yang dilakukan adalah proses analisis dan optimasi klusterisasi data ketahanan  pangan  Kabupaten  Jember  untuk  mendapatkan  nilai  k  optimum  menggunakan  metode  Elbow. Selanjutnya untuk objek penelitian yang dilakukan adalah kecamatan-kecamatan yang termasuk dalam wilayah Kabupaten  Jember.  Pemilihan  objek  dipengaruhi  oleh  banyaknya  kejadian  bencana  alam  pada  Kabupaten Jember  di  tahun  2020.  Selain  itu  berdasarkan  data  yang  diperoleh  menunjukkan  bahwa  Kabupaten  Jember dalam produksi bahan pangannya sangat diperngaruhi kondisi-kondis yang termasuk dalam indicator transien.

## 3.2.  Pre-Processing Data
Dalam proses klusterisasi sebelum data diolah dan dikelompokkan maka dibutuhkan sebuah proses atau tahapan untuk menyiapkan atau menyajikan data olah. Tahapan tersebut adalah tahap pre-Processing data. Pre-Processing  data  adalah  Teknik  yang  termasuk  dalam  tahap  awal  pengolahan  yang  dilakukan  untuk mengolah bahan mentah ( raw data ) yang selanjutnya setelah melalui proses penyiapan atau pengolahan maka data tersebut telah dapat diolah atau diproses menggunakan proses klusterisasi (DQLab, 2021). Berikut adalah variabel atau atribut yang digunakan dalam proses optimasi.
Tabel 3.1 Data Attribute Variabel Tipe Data Curah Hujan Numerikal Kehilangan Produksi  Numerikal Bencana Alam Numerikal
Selanjutnya berdasarkan penjelasan pada table 3.1 kemudian dilakukan perekaman data berdasarkan atribut tersebut. Perekaman data dilakukan pada masing-masing kecamatan dalam wilayah Kabupaten Jember.
Tabel 3.2 Data per Kecamatan dalam wilayah Kabupaten Jember
No Kecamatan Curah Hujan Kehilangan Produksi Bencana Alam 1 Ajung 0 36,43 1 2 Ambulu 10 141,7 5 3 Arjasa 11 29,17 1 4 Balung 12 8,62 1 5 Bangsalsari 13 39,03 3 6 Gumukmas 9 26,48 0 7 Jelbuk 14 19,63 2 8 Jenggawah 11 24,97 0 9 Jombang 7 18,45 2 10 Kalisat 12 26,45 2 11 Kaliwates 11 8,04 18 12 Kencong 10 17,38 1 13 Ledokombo 16 64,81 5 14 Mayang 13 64,78 8 15 Mumbulsari 0 11,32 2 16 Pakusari 9 3,52 0 17 Panti 11 25,46 3 18 Patrang 10 3,71 11 19 Puger 11 25,22 2
No Kecamatan Curah Hujan Kehilangan Produksi Bencana Alam 20 Rambipuji 10 42,49 5 21 Semboro 8 152,94 0 22 Silo 12 84,69 6 23 Sukorambi 10 17,79 4 24 Sukowono 14 54,66 2 25 Sumber Baru 11 54,89 2 26 Sumber Jambe 12 72,16 2 27 Sumbersari 10 16,47 10 28 Tanggul 14 148,34 1 29 Tempurejo 12 476,96 2 30 Umbulsari 8 0,23 0 31 Wuluhan 11 97,09 4
Data yang telah diperoleh selanjutnya dilakukan normalisasi untuk mendapatkan keseimbangan data dari  masing-masing  atribut.  Proses  normalisasi  dilakukan  dengan  menentukan  nilai  Z-score  dari  masing- masing kecamatan per atribut.
Tabel 3.3 Normalisasi Data No Kecamatan Curah Hujan Kehilangan Produksi Bencana Alam 1 Ajung -3,075 -0,250 -0,613 2 Ambulu -0,042 0,942 0,414 3 Arjasa 0,188 -0,332 -0,613 4 Balung 0,575 -0,565 -0,613 5 Bangsalsari 0,837 -0,221 -0,099 6 Gumukmas -0,302 -0,363 -0,869 7 Jelbuk 1,078 -0,440 -0,356 8 Jenggawah 0,175 -0,380 -0,869 9 Jombang -0,966 -0,454 -0,356 10 Kalisat 0,484 -0,363 -0,356 11 Kaliwates 0,188 -0,572 3,751 12 Kencong -0,081 -0,466 -0,613 13 Ledokombo 1,708 0,071 0,414 14 Mayang 0,645 0,071 1,184 15 Mumbulsari -3,075 -0,535 -0,356 16 Pakusari -0,300 -0,623 -0,869 17 Panti 0,056 -0,374 -0,099 18 Patrang -0,035 -0,621 1,954 19 Puger 0,048 -0,377 -0,356 20 Rambipuji -0,074 -0,182 0,414 21 Semboro -0,721 1,070 -0,869 22 Silo 0,348 0,297 0,671 23 Sukorambi -0,109 -0,461 0,157 24 Sukowono 1,127 -0,044 -0,356 25 Sumber Baru 0,173 -0,041 -0,356
No Kecamatan Curah Hujan Kehilangan Produksi Bencana Alam 26 Sumber Jambe 0,484 0,155 -0,356 27 Sumbersari -0,257 -0,476 1,697 28 Tanggul 1,037 1,018 -0,613 29 Tempurejo 0,484 4,740 -0,356 30 Umbulsari -0,715 -0,660 -0,869 31 Wuluhan 0,117 0,437 0,157

## 3.3 Menentukan nilai K Optimal
Dalam penentuan nilai atau jumlah k terbaik, dalam penelitian ini nilai Elbow yang akan disajikan dalam  bentuk  grafik  menggunakan  nilai  SSE.  Hal  tersebut  dilakukan  bertujuan  untuk  mendapatkan  nilai  k optimum dari hasil perbandingan dengan nilai k lainnya Dalam proses ini berdasarkan nilai perbandingan dari nilai  k=1  hingga  k=10  menunjukkan  bahwa  kondisi  elbow  atau  k  optimal  ditemukan  pada  nilai  k=4.  Hal tersebut menunjukkan bahwa kondisi optimal dari proses klasterisasi ditemukan pada nilai k=4 atau data dapat dikelompokkan pada 4 cluster.

## Gambar 3.1 Hasil Elbow

## 3.4 Menentukan Centroid
Dalam proses penentuan nilai k optimal berdasarkan nilai SSE (Sum Square Error) dapat dilakukan saat  data-data  yang  digunakan  telah  berkelompok.  Pengelompokan  data  dapat  dilakukan  dengan  cara menghitung  jarak  antar  data  atau  kemiripan  dari  masing-masing  data  dengan  menggunakan  nilai  Euclidean Distance. Oleh karena itu untuk estimasi awal dari proses pengelompokkan atau klasterisasi diperlukan nilai estimasi awal dari centroid (titik pusat) cluster.
Tabel 4.1 Estimasi Awal Nilai Centroid (k=4)
Centroid Cluster x y z 1 -0,071 -0,201 -0,452 2 -0,175 -0,359 0,350 3 0,080 -0,087 0,189 4 0,189 0,739 -0,099
Selanjutnya  berdasarkan  nilai  centroid  awal  ditentukan  keanggotaan  dari  masing-masing  cluster. Setelah data berkelompok maka dilanjutkan dengan proses pengujian nilai dan pembandingan nilai SSE dari masing-masing cluster untuk mengetahui apakah cluster yang terbentuk masih terdapat kondisi outliers atau tidak.  Jika  kondisi  outliers  masih  ditemukan  maka  nilai  centroid  dirubah  hingga  kondisi  outliers  tidak ditemukan.
Tabel 4.2 Nilai Centroid Final (k=4) Centroid Cluster x y z 1 -3,075 -0,392 -0,484 2 0,135 -0,399 2,147 3 0,214 -0,098 -0,303 4 0,484 4,740 -0,356

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil dari proses klusterisasi kecamatan-kecamatan di Kabupaten Jember menghasilkan 4  kelompok  yang  memiliki  nilai  jumlah  keanggotaan  yang  berbeda.  Selanjutnya  pada  proses  tersebut perulangan yang dilakukan dengan menggunakan nilai k = 1 hingga k =10. Berdasarkan hasil uji nilai SSE dan grafik menunjukkan nilai k optimum ditemukan pada iterasi k=4 dengan nilai SSE sebesar 24,809.

## Daftar Pustaka
[1] Putu, N., E. Merliana, dan A. J. Santoso. 2016. Analisa penentuan jumlah cluster terbaik pada metode k- means.  PROSIDING  SEMINAR  NASIONAL  MULTI  DISIPLIN  ILMU  &  CALL  FOR  PAPERS UNISBANK (SENDI_U). 978–979.
[2] Ananda,  R.  dan  A.  Z.  Yamani.  2021.  Penentuan  centroid  awal  k-means  pada  proses  clustering  data evaluasi. JURNAL RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi) . 1(10):544–550.
[3] BBNP. 2007. Definisi Bencana. https://bnpb.go.id/Definisi-Bencana
[4] BBNP. 2012. Potensi ancaman bencana
[5] Faisal,  M.,  E.  M.  Zamzami,  dan  Sutarman.  2020.  Comparative  analysis  of  inter-centroid  k-means performance  using  euclidean  distance,  canberra  distance  and  manhattan  distance. Journal  of  Physics: Conference Series . 1566(1)
[6] Kabupaten  Jember  dalam  Angka.  2020.  Dalam  angka  dalam angka. Kabupaten  Jember  Dalam  Angka 2021 . 1–68.
[7] Pangan, B. K. dan K. Pertanian. 2020. PANDUAN penyusunan peta ketahanan dan kerentanan pangan (food security and vulnerability atlas/fsva) provinsi 2020
[8] Tan, P. N., Steinbach, M., dan Kumar, V .,”Introduction to Data Mining” , 1 st Edition, 2004 .
[9] Yana,  M.  S.,  L.  Setiawan,  E.  M.  Ulfa,  dan  A.  Rusyana.  2018.  Penerapan  metode  k-means  dalam pengelompokan  wilayah  menurut  intensitas  kejadian  bencana  alam  di  indonesia  tahun  2013-2018. Journal of Data Analysis. 1(2):93–102.
[10] DQLab.
2021. Pentingnya Preprocessing Dalam Pengolahan Data Statistik. https://www.dqlab.id/pentingnya-preprocessing-dalam-pengolahan-data-statistik
[11] Oktari, Y. 2018. Pengaruh bencana alam terhadap ketahanan pangan di kabupaten ogan komering ilir. (May)
[12] Hapsari, N. I. dan I. Rudiarto. 2017. Faktor-faktor yang mempengaruhi kerawanan dan ketahanan pangan dan implikasi kebijakannya di kabupaten rembang. Jurnal Wilayah Dan Lingkungan. 5(2):125.
[13] Tirivangasi, H. M. 2018. Regional disaster risk management strategies for food security: probing southern african  development  community  channels  for  influencing  national  policy. Jamba:  Journal  of  Disaster Risk Studies. 10(1):1–7.
[14] Pangan, B. K. dan K. Pertanian. 2020. PANDUAN penyusunan peta ketahanan dan kerentanan pangan (food security and vulnerability atlas/fsva) provinsi 2020
[15] Mulyana Nasution, F. 2019. Penerapan Metode K-Means Clustering Untuk Mengelompokkan Ketahanan Pangan Kabupaten/Kota Di Provinsi Sumatera Utara . Analisis Kesadahan Total Dan Alkalinitas Pada Air Bersih Sumur Bor Dengan Metode Titrimetri Di PT Sucofindo Daerah Provinsi Sumatera Utara .