## PEMETAAN TINGKAT KETAHANAN PANGAN HEWANI DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE MULTIDIMENSIONAL SCALING
Syifa Fauziah 1 , Fitria Virgantari 2 , Sri Setyaningsih 2 1,2,3 Program Studi Matematika FMIPA Universitas Pakuan email: syifa23fauziah@gmail.com

## ABSTRACT
This study aims to map the level of animal food security in Indonesia using multidimensional scaling  method.  The  data  used  are  secondary  data  obtained  from  the  Central  Bureau  of Statistics, namely the average data of consumption of animal protein (gram / capita / days) and the  average  data  of  consumption  of  animal  protein  (rupiah  /  capita  /  month)  in  2015  from  all provinces  in  Indonesia.  The  result  of  the  research  shows  that  group  I  is  food  resistant  in  all animal  food  commodities,  namely  West  Sumatra,  Riau,  South  Sumatera,  Bangka  Belitung Islands,  Riau  Islands,  Banten,  West  Kalimantan,  Central  Kalimantan,  South  Kalimantan,  East Kalimantan and North Kalimantan. Group II is food resistant in fish, eggs and milk, less food in the meat of North Sumatra, Bengkulu, West Nusa Tenggara, North Sulawesi, West Papua and Papua.  Group  III  is  food-resistant  in  meat,  eggs  and  milk,  lack  of  food  in  fish  such  as  DKI Jakarta, West Java, DI Yogyakarta, and Bali. Group IV is food-resistant in eggs and milk, less food in fish and meat such as Lampung, Central Java, and East Java. Group V is food-resistant in  eggs  and  milk,  food-susceptible  to  fish,  and  less  food  for  less  meat,  namely  Aceh,  Central Sulawesi,  South  Sulawesi,  Southeast  Sulawesi,  Gorontalo  and  Maluku.  Group  VI  status  is susceptible  to  food  in  fish,  less  food  in  meat,  eggs  and  milk  of  West  Sulawesi  and  North Maluku. Group VII is under-food in all animal food commodities, namely East Nusa Tenggara. Stress value of 11.15% and R2 value of 95.01% indicate that multidimensional scaling method is suitable for use in this research.
Keywords : animal protein, food security, multidimensional scaling method,

## PENDAHULUAN
Sumberdaya  manusia  yang  berkualitas merupakan  unsur  penting  yang  harus dimiliki  suatu  negara.  Salah  satu  faktor yang  mempengaruhi  kualitas  sumberdaya manusia  yaitu  ditentukan  oleh  tingkat konsumsi protein hewani.
Widyakarya  Nasional  Pangan  dan Gizi  VIII  (Soekirman, et  al ,  2008) memberikan  rekomendasi  bahwa  untuk mencapai  mutu  gizi  yang  baik,  dari kecukupan  protein  rata-rata  per  kapita  per hari  sebesar  52  gram  hendaknya  15  gram dipenuhi  dari  pangan  hewani  dengan perincian  9  gram  dari  protein  ikan  dan  6 gram  dari  protein  ternak.  Saat  ini  pola konsumsi  masyarakat  Indonesia  secara umum  masih  didominasi  oleh  pangan nabati.  Badan  Pusat  Statistik  (2015) menunjukan  bahwa  konsumsi  protein hewani  penduduk  Indonesia  tahun  2015 masih  di  bawah  standar  atau  di  bawah rekomendasi  WNPG  mengenai  kecukupan gizi yang baik.
Rendahnya  konsumsi  pangan hewani  berpotensi  menghambat  upaya peningkatan  kualitas  sumberdaya  manusia Indonesia.  Pola  konsumsi  protein  hewani masyarakat
Indonesia berbeda–beda, sehingga  tingkat  ketahanan  pangannya  pun akan berbeda–beda.
Penjelasan  tersebut  belum  diketahui provinsi mana saja yang termasuk ke dalam kelompok yang komoditas pangan hewaninya  berstatus  tahan,  rentan,  kurang ataupun  rawan,  sehingga  perlu  dilakukan penelitian mengenai permasalahan tersebut. Salah  satu  cara  untuk  menangani  masalah tersebut yaitu dengan melakukan pemetaan. Metode  statistika  yang  dapat  digunakan untuk pemetaan
yaitu metode multidimensional scaling . Multidimensional scaling merupakan  teknik  statistik  yang mengukur objek-objek dalam ruangan multidimensional didasarkan pada penilaian responden mengenai kemiripan  ( similarity )  objek-objek tersebut. Penelitian terdahulu dengan metode multidimensional scaling dilakukan oleh Rohman (2010) mengenai  pemetaan  pulau-pulau  di Indonesia  terhadap  atribut  produksi beras. Pada penelitian tersebut terdapat  8  pulau  yang  akan  dipetakan dengan  jumlah  atribut  produksi  beras sebanyak 14 atribut. Tujuan Penelitian ini  memetakan  tingkat  ketahanan pangan  hewani  di  Indonesia  dengan metode multidimensional scaling.

## BAHAN DAN METODE

## Data
Data  yang  digunakan  pada penelitian  ini  yaitu  data  sekunder yang diperoleh dari situs resmi Badan
Pusat Statistik yaitu data rata-rata konsumsi protein hewani
(gram/kapita/hari)  dan  data  rata-rata pengeluaran konsumsi protein hewani (rupiah/kapita/bulan) tahun 2015 dari seluruh provinsi di Indonesia.

## Tahapan Analisis
Tahapan  analisis  penelitian  ini sebagai berikut:
1. Pengumpulan  data  yang  akan digunakan untuk memetakan tingkat  ketahanan  pangan  hewani di  Indonesia  yang  berasal  dari  3 komoditas  bahan  pangan  hewani yaitu ikan, daging, telur dan susu.
2. Datarata-ratapengeluaran konsumsi protein hewani selanjutnya dikonversikan dengan
menggunakan  persamaan  menurut Ilham  dan  Bonar  (2007)  sebagai berikut:
PF  PP ij x 100% ................. (1) ij TP i dengan:
PF ij =Pangsa pengeluaran konsumsi protein pada provinsi ke- i dan komoditas ke- j
PP ij =Pengeluaran  konsumsi  protein
(rupiah),  pada  provinsi  ke- i dan komoditas ke- j
TP i =Total pengeluaran konsumsi protein (Rupiah) pada provinsi ke- i i = 1, 2, …, 34
j =  1,  2,  3,  dimana  1=  ikan,  2= daging,  dan  3  =  telur  dan susu.
Sedangkan data rata-rata konsumsi protein hewani akan dikonversikan menggunakan persamaan menurut Perdana dan Hardinsyah (2013) sebagai berikut:
TKP   KP ij x 100%  .......... (2) ij AKP j dengan: TKP ij =  Tingkat konsumsi protein
(%) pada provinsi ke- i dan komoditas ke- j
KP ij = Jumlah konsumsi protein (gram/kapita/hari)   pada provinsi ke- i dan komoditas ke- j
AKP j = Angka kecukupan protein pada komoditas ke- j i =   1, 2, …, 34
j = 1, 2, 3, dimana 1 = ikan, 2 = daging, dan 3 = telur
dan susu. 3. Data  hasil  konversi  selanjutnya dikelompokan kedalam derajat ketahanan pangan menurut Jhonson dan Toole dalam Maxwell, et al (2000) yang
terdapat  pada  Tabel  1  sebagai berikut:
Tabel 1. Derajat Ketahanan Pangan Pangsa pengeluaran pangan Konsumsi Rendah Tinggi energi (  60% ( > 60% pengeluaran) pengeluaran) Cukup ( > 80% Tahan Rentan konsumsi Pangan Pangan energi seharusnya) Kurang (  80% Kurang Rawan konsumsi Pangan Pangan energi seharusnya) Kemudian derajat ketahanan pangan  diubah  menjadi  data ordinal sebagai berikut:
1 : Rawan pangan
2 : Kurang pangan
3 : Rentan pangan
4 : Tahan pangan
4.  Berdasarkan        data        ketahanan pangan, selanjutnya dicari matriks jarak euclid menggunakan persamaan menurut Mattjik dan
Sumertajaya (2011) sebagai berikut:
p d ij   ( x ik    x  jk  ) 2  ............. (3) k  1 dengan: 5. d ij = Jarak euclid provinsi ke-i
dan provinsi ke-j
x ik , x jk =  Data  hasil  pengelompokan status  ketahanan  pangan provinsi  ke-i  dan  provinsi ke–j pada atribut ke-k
k = 1, 2, 3, dimana 1= ikan, 2 = daging, dan 3 = telur dan
susu.
i = 1, 2, …, 34
j = 1, 2, …, 34 5. Selanjutnya adalah mencari matriks  B  dari  jarak  euclid menggunakan  persamaan  menurut Mattjik  dan  Sumertajaya  (2011)
sebagai berikut:
 1   1  .......... (4) B  I  J  A  I 
J   n   n 
dengan:
J = 11' dimana 1  (1,1,...,1)' adalah vektor 1 berukuran n
A =  1 2 d ij 2
I = Matriks identitas
n = Banyaknya provinsi
6. Pencarian  nilai eigen dan  vektor eigen dari  matriks  B.  Pada penelitian  ini,  nilai eigen dan
vektor eigen dicari  menggunakan
Software  Wolfram  Mathematica  7 for Student . 7. Penentuan jumlah dimensi. Sebelum  membentuk  peta,  harus ditentukan  terlebih  dahulu  jumlah dimensi  yang  akan  digunakan dalam pembentukan peta tersebut.
8. Pembentukan  koordinat  n  titik dalam ruang euklid. Untuk mengetahui  posisi  setiap  provinsi pada  peta,  terlebih  dahulu  harus dicari  titik  koordinat  dari  setiap provinsi. titik koordinat dari setiap provinsi akan dicari menggunakan persamaan menurut Mattjik dan Sumertajaya (2011) sebagai berikut: Sumbu X (Dimensi 1)
X 1  v 1  1 ............................ (5)
Sumbu Y (Dimensi 2)
X 2  v 2  2 (6) ............................
dengan: v = Vektor eigen
 = Nilai eigen  
9. Setelah  titik  koordinat  setiap provinsi  didapatkan,  kemudian titik  koordinat  tersebut  dibentuk kedalam sebuah peta.
10. Evaluasi  kecocokan  metode  dapat dilihat  dari  nilai Stress dan  nilai
index  of  fit (R 2 ).  Semakin  besar nilai Stress semakin  tidak  tepat bagi metode multidimensional
scaling .  Semakin  besar  nilai R 2 , semakin  baik  input  data  dapat terpetakan.  Nilai  S tress dihitung menggunakan  persamaan  menurut Kruskal’s stress sebagai berikut: ˆ ) 2 Stress   i , j ( d ij  d ij .... (7)  i , j d ij 2 dengan: d ij = Jarak euclidian   data multivariat
ˆ =  Jarak euclidian   dari d ij
koordinat terbentuk
Adapun kriteria nilai Stress menurut Kruskal dalam Johnson dan Wichren (2007) terdapat pada Tabel 2.
Tabel 2. Kriteria Nilai Stress Stress (%) Pengertian 20 Tidak baik 10 Cukup 5 Baik 2,5 Baik sekali 0 Sempurna
Standar  yang  ditentukan  sebagai dasar  kesesuaian index  of  fit berkisar pada nilai 0,60.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Konversi data Data rata-rata pengeluaran konsumsi protein hewani dikonversikan menjadi pangsa pengeluaran  pangan  hewani  dan  data rata-rata konsumsi protein hewani dikonversikan menjadi tingkat konsumsi protein sebagai berikut: a.  Pangsa Pengeluaran Pangan Hewani pangsa pengeluaran pangan merupakan  pengeluaran  pangan terhadap pengeluaran total. Adapun perhitungan pangsa
pengeluaran pangan, sebagai berikut:
PF  PP ij x 100% ij TP i
PF  61.790 x 100%  66%
11 93.881
PF  10.667 x 100%  11% 12 93.881
dst.
b.  Tingkat Konsumsi Protein Angka  kecukupan  protein dari ikan sebanyak 9 gram/kapita/hari dan protein ternak sebanyak 6 gram/kapita/hari. Konsumsi protein hewani asal ternak sebanyak 6 gram/kapita/hari atau setara dengan 3,87 gram/kapita/hari  dari daging, 1,54 gram/kapita/hari  dari  telur,  dan
0,59  gram/kapita/hari  dari  susu. Pada  penelitian  ini,  protein  yang berasal  dari  telur  dan  susu dijumlahkan  sehingga  menjadi 2,13  gram/kapita/hari.  Adapun perhitungan tingkat konsumsi protein, sebagai berikut:
TKP ij   KP ij x 100% AKP j TKP 11  12,81 9 x 100%  142%
dst.
Pengelompokan  Data  Ketahanan Pangan
Data pangsa pengeluaran pangan dan data tingkat konsumsi protein hewani selanjutnya dikelompokan menjadi data ketahanan pangan  menurut  Jhonson  dan  Toole dalam Maxwell, et  al (2000)    yang terdapat pada Tabel 1. Hasil pengelompokan data ketahanan pangan  menunjukkan  bahwa  pada seluruh  provinsi  tidak  ada  komoditas pangan  hewani  yang  memiliki  status rawan pangan. Hal tersebut dapat
dilihat pada seluruh provinsi tidak ada yang memiliki angka 1.
Analisis Multidimensional Scaling Tahap awal analisis multidimensional scaling adalah
membentuk  jarak  euclid  dari  setiap provinsi.  Jarak  euclid  menunjukkan jarak  atau  kemiripan  dari  setiap provinsi.  Semakin  kecil  nilai  jarak euclid  provinsi  satu  dengan  provinsi yang lain, maka semakin mirip kedua provinsi tersebut. Adapun perhitungan jarak euclid, sebagai berikut:
d 11  0 d 12  d 21  (3  4) 2  (2  2) 2  (4  4) 2  1
dst.
Adapun  matriks  jarak  euclid  yang terbentuk, sebagai berikut:  0 1 2,236  2,236 1     1 0 2 2 0   2,236 2 0 0 2  D   34 x 34  2,236 2,828 0 0 2     1 0 2 2   0  
 Tahap selanjutnya yaitu pembentukan  matriks  B.  Matriks  B dibentuk menggunakan persamaan
(4).  Sebelum  mencari  matriks  B, harus  dicari  terlebih  dahulu  matriks A.  Matriks  A  dicari  menggunakan Software  Wolfram  Mathematica  7  for Student. Adapun  matriks  A  yang didapatkan sebagai berikut:  0  0,5  2,5  2,5  0,5    0,5 0  2  2 0   
 2,5  2 0 0  2  A   2  2  34 x 34  2,5 0 0     0  2  2 0   0,5    Setelah  Matriks  A  didapatkan, kemudian dicari matriks B. Matriks B dicari menggunakan Software Wolfram  Mathematica  7  for  Student. Adapun  matriks  B  yang  didapatkan sebagai berikut:
 0,98 0,74  1,14  1,14 0,74    0,7 1,46  0,42  0,42 1,46     1,14  0,38 1,74 1,74  0,38  B   0,38  34 x 34   1,14 1,74 1,74  0,38     1,51  0,38  0,38   0,74 1,51   
Setelah  matriks  B  didapatkan, selanjutya  dicari  nilai eigen dan vektor eigen dari  matriks  B.  Pada penelitian  ini,  nilai eigen dan  vektor eigen dicari  menggunakan Software
Wolfram Mathematica 7 for Student .
Jika  matriks  B  adalah  matriks semi definit  positif maka jumlah akar ciri  yang  tak  nol  menujukkan  jumlah dimensi yang diperlukan. Jika matriks B  bukan  matriks  semi  definit  positif maka  jumlah  akar  ciri  yang  positif menunjukkan  jumlah  dimensi  yang tepat, sedangkan untuk lebih praktisnya lebih baik memilih dimensi yang lebih kecil. Berdasarkan  hasil  perhitungan nilai eigen dan vektor eigen didapatkan  bahwa  matriks  B  bukan merupakan matriks semi definit
positif,  maka  dipilih  nilai eigen yang bernilai  positif  untuk  menentukan jumlah dimensi. Karena pada penelitian  ini  akan  dibentuk  peta dengan 2 dimensi, maka dipilih 2 nilai eigen positif  terbesar.  Adapun  2  nilai eigen positif  terbesar  dan  vektor eigen , sebagai berikut:
I. Nilai Eigen
 1  37,255
 2  22,395
II. Vektor Eigen  0,146   0,094    v  0,209  1      0,086   
 0,037     v  0,063 
2       0,230  
selanjutnya vektor eigen harus dinormalkan menggunakan persamaan sebagai berikut:
 x 1   
1  x 2    x 2  x 2  ...  x 2 1 2 n  
 x n 
Adapun perhitungan normalisasi vektor eigen sebagai berikut:  0,146 
 0,094  1   v 1   0,209  0,146 2  0,094 2  (  0,209) 2  ...  0,086 2    
 0,086     0,146   0,094     0,209       0,086     0,037   
1
 0,219  v 2   0,063  0,037 2  0,219 2  0,063 2  ...  0,230 2  
     0,230   0,037     0,219   0,063     
Hasil  perhitungan  diatas  selanjutnya akan  digunakan  untuk  menentukan titik koordinat setiap provinsi.
Titik koordinat akan menentukan  posisi  setiap  provinsi berada.  Pada  penelitian  ini  digunakan Software SPSS  untuk  mencari  titik koordinat.  Hasil  perhitungan  titik koordinat  setiap  provinsi  disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Titik Koordinat Setiap Provinsi No. Provinsi Dimensi 1 2 1. Aceh 0,8971 0,2347 2. Sumatera Utara 0,4886 1,1645 3. Sumatera Barat  1,3092 0,3309 4. Riau  1,3092 0,3309 5. Jambi  0,6499  1,5455 6. Sumatera selatan  1,3092 0,3290 7. Bengkulu 0,4836 1,1604 8. Lampung 1,2444  0,8969 9. Kepulauan Bangka  1,3087 0,3280 Belitung 10. Kepulauan Riau  1,3087 0,3280 11. DKI Jakarta  0,6541  1,5410 12. Jawa Barat  0,6541  1,5410 13. Jawa Tengah 1,2348  0,9016 14. DI Yogyakarta  0,6544  1,5410 15. Jawa Timur 1,2326  0,9040 16. Banten  1,3076 0,3190 17. Bali  0,6552  1,5403 18. Nusa Tenggara Barat 0,4797 1,1403 19. Nusa Tenggara Timur 1,9850  1,2785 20. Kalimantan Barat  1,3051 0,3128 21. Kalimantan Tengah  1,3051 0,3128 22. Kalimantan Selatan  1,3051 0,3128 23. Kalimantan Timur  1,3051 0,3128 24. Kalimantan Utara  1,3051 0,3128 25. Sulawesi Utara 0,4750 1,1363 26. Sulawesi Tengah 0,8669 0,2076 27. Sulawesi Selatan 0,8669 0,2076 28. Sulawesi Tenggara 0,8669 0,2076 29. Gorontalo 0,8669 0,2076 30. Sulawesi Barat 1,9192 0,0082 31. Maluku 0,8668 0,2070 32. Maluku Utara 1,9192 0,0083 33. Papua Barat 0,4759 1,1351 34. Papua 0,4759 1,1351 Membentuk  peta  memudahkan untuk  mengetahui  seberapa  dekat jarak  antar  provinsi.  Pada  penelitian ini  digunakan Software SPSS  untuk membentuk peta. Peta  yang terbentuk dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1.  Peta  Tingkat  Ketahanan Pangan Hewani Gambar 1 menunjukkan bahwa  dari  34  provinsi  membentuk  7 kelompok. Kelompok I  yaitu provinsi
Sumatera  Barat  (Y 3 ),  Riau  (Y 4 ), Sumatera  Selatan  (Y 6 ),  Kepulauan Bangka  Belitung  (Y 9 ),  Kepulauan Riau (Y 10 ), Banten (Y 16 ), Kalimantan Barat  (Y 20 ),  Kalimantan  Tengah (Y 21 ),  Kalimantan  Selatan  (Y 22 ), Kalimantan Timur (Y 23 ), dan Kalimantan Utara (Y 24 ). Kelompok II yaitu  provinsi  Sumatera  Utara  (Y 2 ), Bengkulu  (Y 7 ),  Nusa  Tenggara  Barat (Y 18 ), Sulawesi Utara (Y 25 ), Papua
Barat (Y 33 )  dan  Papua  (Y 34 ). Kelompok III yaitu provinsi DKI Jakarta(Y 11 ),  Jawa  Barat  (Y 12 ),  DI Yogyakarta  (Y 14 ),  dan  Bali  (Y 17 ). Kelompok IV yaitu provinsi Lampung (Y 8 ),  Jawa  Tengah  (Y 13 ),  dan  Jawa Timur  (Y 15 ).  Kelompok  V  yaitu provinsi Aceh (Y 1 ), Sulawesi Tengah (Y 26 ), Sulawesi Selatan (Y 27 ),
Sulawesi Tenggara (Y 28 ), Gorontalo (Y 29 ),  dan  Maluku  (Y 31 ).  Kelompok VI yaitu provinsi Sulawesi Barat (Y 30 ),  dan  Maluku  Utara  (Y 32 ). Kelompok VII yaitu provinsi Nusa
Tenggara Timur (Y 19 ).
Berdasarkan data hasil pengelompokan  tingkat  ketahanan pangan, provinsi-provinsi yang berada pada  kelompok  I  memiliki  status tahan  pangan  pada  komoditas  ikan, daging,  telur  dan  susu.  Kelompok  II memiliki  status  tahan  pangan  pada komoditas Ikan, telur dan susu, sedangkan komoditas daging berstatus kurang pangan. Kelompok III memiliki  status  tahan  pangan  pada komoditas  daging,  telur  dan  susu, sedangkan  komoditas  ikan  berstatus kurang  pangan.  Kelompok  IV  pada memiliki  status  tahan  pangan  pada komoditas  telur  dan  susu,  sedangkan komoditas  ikan  dan  daging  berstatus kurang pangan. Kelompok V memiliki status tahan pangan pada
komoditas  telur  dan  susu,  berstatus  rentan pangan  pada  komoditas  ikan,  sedangkan  pada komoditas  daging  berstatus  kurang  pangan. Kelompok  VI  memiliki  status  rentan  pangan pada komoditas ikan, sedangkan pada komoditas  daging,  telur  dan  susu  berstatus kurang pangan. Kelompok VII memiliki status kurang pangan pada seluruh komoditas pangan hewani.  Hasil  pemetaan  menunjukkan  bahwa provinsi  yang  harus  diwaspadai  yaitu  provinsi yang berada pada kelompok VI dan kelompok VII  karena  komoditas  pangan  hewaninya berstatus  rentan  dan  kurang  pangan,  sehingga perlu mendapatkan perhatian lebih.

## Evaluasi Kecocokan Metode
Evaluasi
kecocokan metode multidimensional  scaling dapat  dilihat dari nilai Stress dan  nilai  R 2 . Berdasarkan  hasil perhitungan diperoleh nilai Stress dan nilai R 2 sebagai berikut:
Tabel 4. Nilai Stress dan Nilai R 2
Stress RSQ (R 2 ) 0,1115 0,9501
Tabel 4 menunjukkan bahwa nilai Stress sebesar 0,1115 atau 11,15% termasuk kedalam kategori  “cukup”.  Hal  tersebut  menunjukkan bahwa metode multidimensional scaling dapat digunakan pada penelitian ini. Nilai R 2 sebesar 0,9501 atau 95,01% menunjukkan bahwa input data dapat terpetakan dengan baik menggunakan metode multidimensional scaling .

## SIMPULAN
Pemetaan  tingkat  ketahanan pangan hewani  di Indonesia menggunakan  metode multidimensional scaling membentuk 7 kelompok.  Kelompok  I  memiliki  status  tahan pangan  pada  seluruh  komoditas  pangan hewani  yaitu  provinsi  Sumatera  Barat,  Riau, Sumatera Selatan, Kepulauan Bangka Belitung, Kepulauan Riau, Banten, Kalimantan Barat, Kalimantan Tengah,
Kalimantan  Selatan,  Kalimantan  Timur,  dan Kalimantan  Utara.  Kelompok  II  memiliki status tahan pangan pada komoditas Ikan, telur dan  susu,  sedangkan  komoditas  daging
berstatus  kurang  pangan  yaitu  provinsi Sumatera Utara, Bengkulu, Nusa Tenggara  Barat,  Sulawesi  Utara,  Papua Barat dan Papua. Kelompok III memiliki status  tahan  pangan  pada  komoditas daging,  telur  dan  susu,  sedangkan komoditas  ikan  berstatus  kurang  pangan yaitu  provinsi  DKI  Jakarta,  Jawa  Barat, DI  Yogyakarta,  dan  Bali.  Kelompok  IV memiliki  status  tahan  pangan  pada komoditas  telur  dan  susu,  sedangkan komoditas  ikan  dan  daging  berstatus kurang  pangan  yaitu  provinsi  Lampung, Jawa Tengah, dan Jawa Timur.
Kelompok  V  memiliki  status  tahan pangan  pada  komoditas  telur  dan  susu, berstatus  rentan  pangan  pada  komoditas ikan,  sedangkan  pada  komoditas  daging berstatus  kurang  pangan  yaitu  provinsi Aceh, Sulawesi Tengah, Sulawesi
Selatan,  Sulawesi  Tenggara,  Gorontalo, dan  Maluku.  Kelompok  VI  memiliki status  rentan  pangan  pada  komoditas ikan, sedangkan pada komoditas daging, telur  dan  susu  berstatus  kurang  pangan yaitu  provinsi  Sulawesi  Barat  dan Maluku  Utara.  Kelompok  VII  memiliki status  kurang  pangan  pada  seluruh komoditas pangan hewani yaitu provinsi Nusa  Tenggara  Timur.  Hasil  pemetaan menunjukkan bahwa provinsi yang harus diwaspadai  yaitu  provinsi  Sulawesi Barat dan Maluku Utara karena komoditas  ikan  berstatus  rentan  pangan, komoditas  daging,  telur  dan  susu berstatus  kurang  pangan  dan  provinsi Nusa  Tenggara  Timur  karena  seluruh komoditas  pangan  hewaninya  kurang pangan,  sehingga  perlu  mendapatkan perhatian lebih.

## DAFTAR PUSTAKA
BPS. 2015. Konsumsi  Kalori  dan Protein Penduduk Indonesia dan Provinsi  (Buku  2) .  Jakarta:
Badan Pusat Statistik.
BPS. 2015. Pengeluaran untuk Konsumsi  Penduduk  Indonesia
Per  Provinsi  (Buku  3) .  Jakarta: Badan Pusat Statistik. Ilham, N.  dan  Sinaga,  B.M.  2007. Penggunaan Pangsa Pengeluaran Pangan  sebagai  Indikator  Ketahanan Pangan. Jurnal  Sosial Ekonomi  dan Agribisnis  7  (3) . Bogor:  Insitut
Pertanian Bogor. Johnson,  R.A.  And  Wichren  D.W.  2007. Applied Multivariate Statistical Analysis,  Sixth  Edition .  New  Jersey: Prentice-Hall  International, Inc.
Mattjik,  A.A.  dan  Sumertajaya,  I.M.  2011. Sidik  Peubah  Ganda .  Bogor:  IPB
Press. Maxwell, D., C. Levin, M. A. Klemeseau,  M.  Ruel,  S.  Morris, and C.  Aliadeke.  2000. Urban Livelihood and  Food  and  Nutrition  Security,  in
Greather  Accra  Ghana . Research Report No.112 . Washington DC: IFPRI.
Perdana, F  dan  Hardinsyah.  2013. Analisis  Jenis,  Jumlah  dan  Mutu Gizi  Konsumsi  Sarapan  Anak Indonesia. Jurnal Gizi dan Pangan  Vol.  8  No.  2 .  Bogor: Fakultas  Ekologi  Manusia  Insitut Pertanian Bogor. Rohman, A.N. 2010. Pemetaan Pulau–Pulau di Indonesia Terhadap Atribut Produksi Beras dengan Metode Multidimensional Scaling (MDS). Skripsi. Surakarta:  Universitas  Sebelas Maret. Soekirman, A., K. Seta, N. Pribadi, D.
Martianto,  M.  Ariani,  I.  Jus’at,
Hardinsyah, Dahrulsyah dan C.M.  Firdausy.  2008.  Ketahanan Pangan  dan  Gizi  di  Era  Otonomi Daerah dan Globalisasi. Prosiding Widyakarya  Nasional Pangan  dan  Gizi  VIII .  Jakarta:
LIPI.