TheJournalish: Social and Government http://thejournalish.com/ojs/index.php/thejournalish/index Vol. 4 No. 5 (2023): Social and Government DOI: https://doi.org/10.55314/tsg.v4i5.597 Hal. 27-40

## Ketahanan Pangan, Air, Energi Dan Pertanian: Analisis Sebaran Spasial Dan Clustering Provinsi Di Indonesia
Aditya Idris, Muh Hizbul ZM Masyarakat Umum Correspondence Email: latervilla@gmail.com
Abstrak: Ketahanan pangan menjadi hal yang diupayakan terutama bagi negara yang memiliki penduduk yang sangat  banyak,  guna  memenuhi  kebutuhan  pangan  penduduknya,  termasuk  Indonesia..  Nilai  indeks  ketahanan pangan dapat dibangun dari beberapa indikator diantaranya air, energi dan pertanian serta ketahanan pangan itu sendiri. Saat ini ketahanan pangan menjadi isu strategis karena menjadi indikator dalam pemenuhan kebutuhan masyarakat.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  sebaran  spasial  dari  indikator  yang  digunakan  serta melihat perkembangan indikator ketahanan pangan, air, energi dan pertanian berdasarkan klasterisasi provinsi di Indonesia.  Data  dalam  penelitian  ini  dikumpulkan  dari  berbagai  instansi  terkait  dengan  menggunakan  tujuh variabel  berdasarkan  indikator-indikator  tersebut.  Klasterisasi  ini  dianalisis  menggunakan  metode  K-Medoids berdasarkan  model  terbaik.  Nilai  indeks  DBI  menghasilkan  dua  klaster  yang  dikategorikan  sebagai  provinsi dengan  peningkatan  terbaik  dari  indikator-indikator  yang  digunakan.  Klaster  1  yang  terdiri  dari  14  Provinsi lebih baik dibandingkan dengan klaster 2 dari sisi indikator air, energi dan pertanian. Sedangkan klaster 2 yang terdiri dari 20 Provinsi lebih baik dari indikator ketahanan pangan. Upaya dalam menguatkan ketahanan pangan, air,  energi  dan  pertanian  di  provinsi-provinsi  di  Indonesia  dapat  dilakukan  berdasarkan  hasil  klasterisasi  yang telah  dilakukan.  Prioritas  kebijakan  provinsi  pada  klaster  1  dapat  difokuskan  pada  memperkuat  ketahanan pangan, sedangkan klaster 2 fokus pada peningkatan indikator air, energi dan pertaniannya.
Kata kunci: Ketahanan Pangan, Klasterisasi, Sebaran Spasial.
Abstract: Food security is a crucial concern, especially for countries with a large population, in order to meet the  food  needs  of  the  Indonesian  population.  The  food  security  index  can  be  constructed  based  on  several indicators, including water, energy, agriculture, and food security itself. Currently, food security has become a strategic  issue  as  an  indicator  in  meeting  the  needs  of  the  population.  This  research  aims  to  determine  the spatial  distribution  of  the  indicators  used  and  assess  the  development  of  food  security,  water,  energy,  and agriculture  indicators  based  on  provincial  clustering  in  Indonesia.  Data  for  this  research  was  collected  from various  relevant  institutions,  using  seven  variables  based  on  these  indicators.  This  clustering  was  analyzed using  the  K-Medoids  method based  on  the  best  model.  The  Davies-Bouldin  Index  (DBI) value  resulted  in  two clusters, categorized as provinces with the best improvement in the indicators used. Cluster 1, consisting of 14 provinces,  performed  better  in  terms  of  water,  energy,  and  agriculture  indicators  compared  to  Cluster  2. Meanwhile,  Cluster  2,  comprising  20  provinces,  excelled  in  terms  of  food  security  indicators.  Efforts  to strengthen food security, water, energy, and agriculture in Indonesian provinces can be based on the clustering results. Provincial policy priorities in Cluster 1 can focus on enhancing food security, while Cluster 2 can focus on improving water, energy, and agricultural indicators.
Keywords: Clustering, Food Security, Spatial Distribution
Article History : Received; 13-09-2023; Revised; 05-10-2023; Accepted; 04-11-2023

## PENDAHULUAN
Pangan  merupakan  kebutuhan  yang  paling  mendasar  dan  paling  esensial  dalam mempertahankan hidup  dan kehidupan manusia  (Nugroho, 2018). Ketahanan pangan bagi
suatu  negara  menjadi  hal  yang  penting,  terutama  untuk  negara  yang  memiliki  penduduk yang  sangat  banyak,  seperti  Indonesia  yang  diproyeksikan  memiliki  penduduk  sebanyak 324  Juta  jiwa  pada  tahun  2045  (Chaireni  et  al.,  2020).  Berdasarkan  mandat  UU  Pangan menjelaskan  bahwa  pemenuhan  pangan  diselenggarakan  berdasarkan  kedaulatan  pangan, kemandirian  pangan  dan  ketahanan  pangan  serta  dapat  dilakukan  dengan  memanfaatkan potensi sumber daya alam, sumber daya manusia, sosial, ekonomi dan kearifan lokal secara optimal  dan  bermartabat  ( food  resiliency )  serta  menentukan  kebijakan  pangan  secara berdaulat dan mandiri ( food soveregnity ).
Ketahanan  pangan  merupakan  faktor  yang  sangat  penting  untuk  membangun  sebuah negara,  terutama  negara  berkembang.  Hal  ini  terjadi  karena  terdapat  dua  peranan  penting terkait ketahanan pangan, sehingga menjadi tujuan dalam membangun perekonomian suatu negara (Dharshinni & Fandi, 2022). Selain itu, ketahanan pangan dibangun oleh tiga sistem antara  lain  (1)  Keamanan  dan  ketersediaan  pangan  (2)  Distribusi  pasokan  pangan  yang menjangkau keseluruhan wilayah (3) Konsumsi yang cukup serta gizi yang terpenuhi untuk setiap masyarakat (Wibowo, 2020).
Sumber: https://databoks.katadata.co.id/datapublish/
Gambar 1 . Indeks Ketahanan Pangan Indonesia Tahun 2012 – 2022
Ketahanan  pangan  Indonesia  kembali  menguat  pada  Tahun  2022,  setelah  sempat mengalami  pelemahan  pada  dua  tahun  terjadinya  pandemi Covid-19. Berdasarkan  data Global  Food  Security  Index (GFSI),  Indeks  Ketahanan  Pangan  (IKP)  Indonesia  Tahun 2022 berada pada level Indeks 60,2. Namun, ketahanan pangan Indonesia tersebut masih di bawah  rata-rata  Global  yang  memiliki  Indeks  62,2  dan  juga  lebih  rendah  dibandingkan dengan rata-rata Asia Pasifik yang memiliki Indeks 63,4.
Saat  ini,  ketahanan  pangan  menjadi  isu  strategis  sebagai  indikator  dalam  pemenuhan kebutuhan  dan  konsumsi  serta  kesejahteraan  masyarakat  karena  dapat  menentukan kestabilan  perekonomian,  sosial  dan  politik  dalam  suatu  negara  (Apriyanto  &  Rujiah, 2021).  Ketahanan  pangan  di  Indonesia,  terkait  dengan  beberapa  indikator  lainnya  yang diduga memiliki hubungan dan keterkaitan yang erat dengan Ketahanan Pangan. Indikator- indikator tersebut antara lain air, energi dan pertanian.
Daya  dukung  lingkungan  berupa  penyediaan  sumber  air  memiliki  hubungan  erat  dan
dengan  terkait  jumlah  produksi  pangan,  karena  dapat  mengoptimalkan  hasil  pertanian sebagai penyokong ketersediaan pangan yang terus dapat ditingkatkan (Mulawarman et al., 2019).  Peningkatan  produktivitas  air  mempunyai  peranan  yang  sangat  penting  untuk menghadapi  kompetisi  dan  kelangkaan  penggunaan  sumber  daya  guna  pencegahan terhadap kerusakan lingkungan serta ketahanan pangan (Farida et al., 2018).
Sulitnya  menanggulangi  masalah  pangan  di  Indonesia  juga  rawan  disebabkan  oleh kekurangan  sumber  daya  energi.  Konsumsi  energi  yang  tidak  dibarengi  dengan ketersediaan  energi  yang  cukup  dapat  membuat  sistem  ketahanan  pangan  menjadi terganggu  akibat  tidak  seimbangnya  proporsi  pengeluaran  pangan  (Anzaini  et  al.,  2022). Sektor  pangan  dan  ketersediaan  energi  merupakan  dua  hal  yang  saling  terintegrasi  antara satu  dengan  lainnya. Global  Canopy  Programme memperlihatkan  suatu trend yang membahayakan  dalam  proses  perancangan  target  ketahanan  pangan  dan  sumber  energi  di Indonesia, jika hal tersebut tidak diantispasi dengan baik.
Sektor  pertanian  menjadi  komponen  utama  dan  memiliki  peranan  yang  paling  strategis dalam  upaya  dukungan  untuk  ketahanan  pangan  di  hampir  semua  negara  di  dunia (Bukhtiarova  et  al.,  2019).  Sektor  pertanian  memiliki  kontribusi  untuk  ketahahan  pangan melalui  penyediaan  asupan  gizi,  ketersediaan  pangan,  stabilisasi  harga  pangan  dan  upaya pengentasan kemiskinan (Hidayah et al., 2022). Adanya keberlangsungan sektor pertanian secara  berkelanjutan  dapat  menghasilkan  produksi  pertanian  yang  lebih  berkualitas  dan mempertahankan  fungsi  lahan  pertanian  guna  meningkatkan  produksi  pertanian  untuk ketahanan pangan serta ekosistem  pertanian  berdasarkan kebijakan pertanian di  Indonesia (Ikhsani et al., 2020).
Implementasi dari indikator ketahanan pangan, air, energi dan pertanian memerlukan suatu strategi  dan  kebijakan  yang  tepat.  Indonesia  memerlukan  sistem  ketahanan  pangan  yang lebih baik ke depannya mengingat pertumbuhan penduduk yang semakin meningkat setiap tahunnya.  Pada  dasarnya,  penentuan  strategi  dapat  dilakukan  dan  disesuaikan  dengan kebutuhan  serta  kondisi  dari  masing-masing  wilayah  atau  provinsi  di  Indonesia  agar implementasi  yang  akan  dilakukan  dapat  berjalan  efektif  dan  optimal.  Hal  ini  dapat dilakukan  dengan  melakukan  klasterisasi  provinsi-provinsi  di  Indonesia  menggunakan indikator-indikator dan variabel terkait ketahanan pangan, air, energi dan pertanian. Beberapa  penelitian  terkait  klasterisasi  dengan  subjek  “Ketahanan  Pangan”  pernah dilakukan  oleh  beberapa  peneliti  terdahulu.  Audi  Ramadhan,  et  al  (2021)  pernah melakukan penelitian terkait pembagian Indeks Ketahanan Pangan untuk provinsi-provinsi di  Indonesia.  Penelitian  tersebut  memberikan  hasil  klasterisasi  yaitu  terdapat  7  provinsi dengan  Indeks  Ketahanan  Pangan  (IKP)  tinggi,  24  Provinsi  dengan  IKP  sedang  dan  3 Provinsi dengan IKP rendah (Ramadhan et al., 2021). Penelitian lain juga pernah dilakukan oleh  Luth  Fimawahib  et  al  (2022).  Hasil  penelitian  memperlihatkan  bahwa  penggunaan metode K-Medoids menghasilkan  2  klaster  untuk  kabupaten/kota  di  Provinsi  Riau berdasarkan  produksi  pertanian  untuk  optimalisasi  ketahanan  pangan  (Fimawahib  et  al., 2022).  Berdasarkan  penelitian  tersebut,  maka  dibutuhkan  penelitian  terkait  keterkaitan wilayah  di  Indonesia  berdasarkan  indikator  ketahanan  pangan,  air,  energi  dan  pertanian dengan menggunakan analisis sebaran spasial dan clustering dengan metode Algoritma K- Medoids.
Pemetaan  atau clustering dapat  menjadi  suatu  metode  yang  digunakan  dalam  membantu menentukan  dasar  kebijakan  dengan  mengamati  hasil  karatertistik  antar  wilayah  yang diteliti. Clustering merupakan  metode  statistik  yang  dapat  membagi  data  ke  dalam beberapa kelompok sehingga dapat diketahui pola hubungan antar wilayah atau kelompok (Anggoro  et  al.,  2022)  .  Metode K-Medoids merupakan  metode  yang  bertujuan  untuk mengurangi sensitivitas dari partisi yang dihasilkan sehubungan dengan nilai-nilai ekstrim yang terdapat  dalam  dataset  dan penggunaan medoids tidak berdasarkan  dari pengamatan
mean  yang  dimiliki  oleh  setiap cluster (Supriyadi  et  al.,  2021).  Metode K-Medoids mirip dengan Metode  K-Means ,  dimana K-Means sangat  sensitif  terhadap outlier sehingga mampu diatasi oleh K-Medoids (Safitri et al., 2021).
Berdasarkan  fenomena  dan  justifikasi  tersebut,  maka  penelitian  ini  memiliki  tujuan untuk melihat sebaran spasial dari indikator ketahanan pangan, air, energi dan pertanian serta melihat  perkembangan  implementasi  dari  ketahanan  pangan  berdasarkan  hasil  klasterisasi provinsi  di  Indonesia menggunakan metode K-Medoids. Metode klasterisasi  merupakan alat yang tepat dalam mengatasi berbagai ketidaktepatan dari spesifikasi hipotesis serta informasi yang  diperoleh  pada  satu dataset (Malathi  &  Kavitha,  2019) . Kriteria  pemetaan  dengan menggunakan  indikator  ketahanan  pangan,  air,  energi  dan  pertanian  didasarkan  pada variabel-variabel  yang  mewakili  indikator-indikator  tersebut.  Sehingga  luaran  dari  adanya penelitian  ini  dapat  dimanfaatkan  oleh  Pemerintah  Pusat  dan  Pemerintah  Provinsi  masing- masing serta pihak-pihak terkait lainnya dalam melakukan evaluasi serta pengawasan terkait dari implementasi hasil penelitian ini.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan jenis data berupa data sekunder Tahun 2022 yang diperoleh dari berbagai sumber, baik instansi maupun publikasi lembaga. Data yang digunakan merupakan variabel  terkait  dengan  indikator  ketahanan  pangan,  air,  energi  dan  pertanian.  Tabel  1 memperlihatkan dataset dengan  7  variabel  berdasarkan  indikator  yang  digumakan  dengan unit penelitian mencakup 34 Provinsi di Indonesia.
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  antara  lain  variabel  Indeks  Ketahanan  Pangan (IHP) di  Indonesia. Variabel indeks kualitas air  dan variabel jumlah Daerah Aliran Sungai (DAS)  mewakili  indikator  air.  Variabel  potensi  energi  terbarukan  dan  variabel  kapasitas energi  yang  terpasang  mewakili  indikator  energi.  Dan  variabel  produktivitas  petani  dan variabel persentase luas lahan dan perairan mewakili indikator pertanian.
Tabel 1 . Dataset Penelitian Variabel Deskripsi Sumber Data Persentase Indeks Ketahanan Pangan (%) Badan Pangan Nasional Persentase luas lahan dan perairan (%) Badan Pusat Statistik Persentase Produktivitas Petani (%) Badan Pusat Statistik Persentase Indeks Kualitas Air (%) Kementerian PUPR Jumlah Potensi Energi Terbarukan IESR Jumlah Kapasitas Energi yang Terpasang IESR Jumlah Daerah Aliran Sungai (DAS) Kementerian PUPR
Metode  penelitian  yang  digunakan  digunakan  adalah  metode  kuantitatif  yang  akan menghasilkan analisis deskriptif dan analisis statistik inferensial. Analisis deskriptif disajikan dalam  bentuk  tabel  analisis  deskriptif  dan  berupa  peta  Spasial  untuk  melihat  sebaran  dan gambaran  mengenai  variabel  yang  digunakan  pada  masing-masing  provinsi  di  Indonesia. Sedangkan  analisis  statistik  inferensial  yang  akan  digunakan  adalah  analisis clustering dengan menggunakan metode Algoritma K-Medoids.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Statistik Deskriptif
Tahap  awal  yang  dilakukan  adalah  memperlihatkan  analisis  statistik  deskriptif  terhadap  7 variabel yang digunakan pada seluruh wilayah Provinsi di Indonesia yang diperlihatkan pada
Tabel 2. Indikator Indeks Ketahanan Pangan (IKP) memperlihatkan rata-rata sebesar 72,239 persen.  Berdasarkan  indikator  air,  indeks  kualitas  air  memiliki  rata-rata  sebesar  53,991 persen  dan  jumlah  Daerah  Aliran  Sungai  (DAS)  memiliki  rata-rata  111,029  (Unit).  Pada indikator energi, potensi energi terbarukan memiliki rata-rata sebesar 12731,088 (Unit) dan kapasitas  energi  yang  terpasang  dengan  rata-rata  201,059  (Unit).  Pada  indikator  pertanian, persentase luas lahan dan perairan memiliki rata-rata 2,942 persen dan produktivitas petani memiliki rata-rata 45,978 persen.
Tabel 2. Statistik Deskriptif Variabel Mean Variance Std. Deviasi Minimum Maksimum 72,239 80,389 8,966 45,92 85,19 2.942 19,729 4,441 0,01 24,16 45,978 67,853 8,237 29,94 60,27 53,991 28,226 5,313 41,5 65,63 12731,088 69129654,2 8314,424 356 26841 201,059 309954,845 556,736 0 3184 111,029 16438,817 128,214 3 569
Selain  itu,  diperlihatkan  pula  sebaran  spasial  dari  variabel-variabel  yang  digunakan  pada masing-masing  provinsi  di  Indonesia  seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  2  -  Gambar  8  di bawah. Sebaran peta spasial yang dihasilkan berdasarkan variabel-variabel yang digunakan memperlihatkan  sebaran  yang  cukup  beragam.  Terlihat  bahwa  semakin  pekat  warna  yang dihasilkan pada satu provinsi, maka semakin tinggi pula nilai yang dihasilkan oleh masing- masing provinsi tersebut berdasarkan variabel-variabel yang digunakan.
Gambar 2. Peta Sebaran Spasial Indeks Ketahanan Pangan (IKP) Menurut Provinsi di Indonesia Tahun 2022
Gambar 3. Peta Sebaran Spasial Persentase Luas Lahan dan Pertanian Menurut Provinsi di Indonesia Tahun 2022
Gambar 4. Peta Sebaran Spasial Produktivitas Petani Menurut Provinsi di Indonesia Tahun 2022
Gambar 5. Peta Sebaran Spasial Indeks Kualitas Air Menurut Provinsi di Indonesia Tahun 2022
Gambar 6. Peta Sebaran Spasial Potensi Energi Terbarukan Menurut Provinsi di Indonesia Tahun 2022
Gambar 7. Peta Sebaran Spasial Kapasitas Energi yang Terpasang Menurut Provinsi di Indonesia Tahun 2022
Gambar 8. Peta Sebaran Spasial Jumlah Daerah Aliran Sungai (DAS) Menurut Provinsi di Indonesia Tahun 2022
Sumber: Data Diolah dari Berbagai Sumber, 2023.

## Analisis Korelasi
Hal  yang  dilakukan  berikutnya  adalah  melakukan  korelasi  antar  variabel.  Analisis  korelasi adalah suatu metode yang digunakan untuk  mengukur dan mengetahui hubungan antar dua variabel  atau  lebih,  serta  dapat  dilihat  pula  seberapa  kuat  hubungan  antar  variabel  yang diamati. Berdasarkan dari hasil analisis korelasi yang diperlihatkan pada Gambar  9, terlihat bahwa sepanjang diagonal memperlihatkan variabel yang berkorelasi dengan dirinya sendiri. Selain itu, terlihat beberapa variabel yang berkorelasi secara positif dengan variabel lainnya seperti variabel Indeks Ketahanan Pangan ( ) yang berkorelasi cukup kuat dengan variabel produktivitas  petani  ( )  dan  juga  variabel  persentase  luas  lahan  dan  perairan  ( )  dan variabel potensi energi terbaruka ( ) dengan korelasi yang cukup kuat. Sedangkan variabel Indeks Ketahanan Pangan ( ) memperlihatkan korelasi negatif dengan variabel persentase luas  lahan  dan  perairan  ( ),  begitu  pula  dengan  variabel  indeks  kualitas  air  ( )  dengan variabel jumlah Daerah Aliran Sungai ( ) yang juga berkorelasi negatif antar variabel.
Gambar 9 . Plot Korelasi Antar Variabel

## Hasil Clustering K-Medoids
Clustering yang dilakukan dengan Algoritma K-Medoids digunakan dalam mengelompokkan  provinsi-provinsi  di  Indonesia  berdasarkan  variabel-variabel  dari indikator  ketahanan  pangan,  indikator  air,  indikator  energi  dan  indikator  pertanian.  Hasil dari clustering ini  dapat  memudahkan  dalam  melakukan  pemetaan  untuk  implementasi indikator-indikator  yang  digunakan  karena  akan  mengelompokkan  provinsi-provinsi  di Indonesia  berdasarkan  kecenderungan  kemiripan  karateristik  satu  wilayah  yang  akan terbentuk  dalam  1 cluster yang  sama.  Berdasarkan  hasil  analisis  yang  dilakukan,  maka dihasilkan plot  clustering yang  dimulai  dari  2  klaster  sampai  5  klaster. Plot hasil pengelompokkan dapat dilihat pada Gambar 10 – Gambar 13 berikut.
Gambar 10 . Cluster Plot untuk K=2
Gambar 11 . Cluster Plot untuk K=3
Gambar 12 . Cluster Plot untuk K=4
Gambar 13 . Cluster Plot untuk K=5
Untuk  menentukan cluster  plot terbaik,  maka  dilakukan  pengukuran  validitas cluster menggunakan Davies Bouldin Index (DBI). Nilai DBI dari masing-masing cluster plot dapat dilihat pada Tabel 3 berikut.
Tabel 3. Hasil Davies Bouldin Index Cluster Davies Bouldin Index K = 2 0,4835969 K = 3 0,6454065 K = 4 0,7142758 K = 5 0,676137
Berdasarkan Tabel 3 di atas, maka diperoleh hasil bahwa nilai DBI paling kecil adalah K=2 dengan  nilai  sebesar  0,4835969.  Sehingga  diketahui  bahwa cluster  plot yang  terbentuk adalah  2  klaster  berdasarkan  hasil  validasi  penentuan cluster  plot menggunakan  nilai  DBI. Secara  visualisasi,  klaster  1  diperlihatkan  oleh plot berwarna  hijau  dan  klaster  2 diperlihatkan oleh plot berwarna biru.
Gambar 14 . Persentase Wilayah untuk Cluster Plot Terbaik yang Terbentuk
Tabel 4 . Klasifikasi Masing-Masing Provinsi Hasil Clustering Provinsi Klaster Provinsi Klaster Provinsi Klaster Provinsi Klaster Aceh 1 Kalimantan Tengah 1 DKI Jakarta 2 Gorontalo 2 Sumatera Utara 1 Kalimantan Timur 1 Yogyakarta 2 Sulawesi Barat 2 Sumatera Selatan 1 Sulawesi Selatan 1 Banten 2 Maluku 2 Kep Riau 1 Papua 1 Bali 2 Maluku Utara 2 Jawa Barat 1 Sumatera Barat 2 Kalimantan Selatan 2 Papua Barat 2 Jawa Tengah 1 Jambi 2 Kalimantan Utara 2 NTB 1 Bengkulu 2 Sulawesi Utara 2 NTT 1 Lampung 2 Sulawesi Tengah 2 Kalimantan Barat 1 Bangka Belitung 2 Sulawesi Tenggara 2
Berdasarkan Tabel 4 di atas, diketahui bahwa hasil clustering dengan menggunakan metode K-Medoids mayoritas  provinsi  di  Indonesia masuk dalam  klaster 2. Adapun  provinsi  untuk klaster  1  terdiri  atas  14  provinsi  antara  lain  Aceh,  Sumatera  Utara,  Sumatera  Selatan, Kepulauan  Riau,  Jawa  Barat,  Jawa  Tengah,  Nusa  Tenggara  Barat,  Nusa  Tenggara  Timur, Kalimantan  Barat,  Kalimantan  Tengah,  Kalimantan  Timur,  Sulawesi  Selatan  dan  Papua. Sedangkan  klaster  2  terdiri  atas  20  provinsi  antara  lain  Sumatera  Barat,  Riau,  Jambi, Bengkulu,  Lampung,  Kepulauan  Bangka  Belitung,  DKI  Jakarta,  Yogyakarta,  Banten,  Bali, Kalimantan  Selatan,  Kalimantan  Utara,  Sulawesi  Utara,  Sulawesi  Tengah,  Gorontalo, Sulawesi Barat, Maluku, Maluku Utara dan Papua Barat.
Tabel 5 . Nilai Rata-rata Variabel untuk Masing-masing Cluster Variabel Cluster 1 Cluster 2 Indeks Ketahanan Pangan 72,24 71,99 72,44 Persentase Luas Lahan dan Perairan 2,94 4,39 1,93 Produktivitas Petani 45,98 45,99 45,96 Indeks Kualitas Air 53,99 54,39 53,17 Potensi Energi Terbarukan 12731,1 21482 6605,45 Kapasitas Energi yang Terpasang 201,059 376,714 78,1 Jumlah Daerah Aliran Sungai 111,029 128,928 98,5
Tabel  5  memperlihatkan  nilai  rata-rata  dari  hasil clustering masing-masing  indikator berdasarkan  variabel  yang  digunakan.  Dapat  diketahui  bahwa  klaster  1  berisikan  provinsi yang  memiliki  variabel  lebih  baik  dibandingkan  provinsi  yang  terdapat  pada  klaster  2. Secara garis besar, klaster 1 memiliki karateristik dengan nilai indikator air, indikator energi dan indikator pertanian lebih baik dibandingkan dengan klaster 2. Sedangkan klaster 2 hanya lebih  baik  pada  indikator  ketahanan  pangan  dibandingkan  dengan  klaster  1.  Terdapat ketimpangan  dengan gap yang  cukup  besar  antara  provinsi  di  klaster  1  dan  klaster  2  pada indikator  energi  dengan  variabel  potensi  energi  terbarukan  dan  kapasitas  energi  yang terpasang.  Sedangkan  pada  indikator  air  dan  pertanian,  ketimpangan  yang  terjadi  tidak memiliki gap yang terlalu jauh.
Gambar 15 . Hasil Finalisasi Clustering Berdasarkan Indikator Ketahanan Pangan, Air, Energi dan Pertanian pada Provinsi-Provinsi di Indonesia
Berdasarkan  Gambar  15,  diidentifikasikan  bahwa  terdapat  kecenderungan  wilayah-wilayah yang  termasuk  ke  dalam  klaster  1  tersebar  merata  di  hampir  semua  pulau-pulau  besar  di Indonesia.  Provinsi-provinsi  yang  masuk  ke  dalam  klaster  1  diketahui  memiliki  penduduk yang  besar  di  wilayah  kepulauannya  masing-masing.  Namun,  provinsi  pada  klaster  1  ini masih  memiliki  Indeks  Ketahanan  Pangan  yang  lebih  rendah.  Padahal  dari  indikator  air, energi  dan  pertanian  jauh  lebih  baik.  Hal  ini  dapat  saja  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor antara lain faktor geografis yang ada, perbedaan sosial-ekonominya, kebijakan dan investasi pada  masing-masing  provinsi  dari  sisi  indikator  yang  digunakan,  sumber  daya  air  dan pertanian dan faktor-faktor khusus lainnya.
Dalam  mendukung  capaian  air,  energi,  pertanina  dan  ketahanan  pangan  di  Indonesia merupakan tujuan yang sangat penting untuk pembangunan berkelanjutan dan kesejahteraan masyarakat.  Dalam  hubungannya  dengan  hasil  analisis  dan clustering provinsi-provinsi  di Indonesia  ini,  dimana  diperoleh  hasil  bahwa  terdapat  2  klaster  yang  terbentuk,  maka beberapa hal yang dapat dilakukan untuk mendukung capaian yang dimaksud adalah dengan mengintegrasikan  prinsip-prinsip  pembangunan  berkelanjutan  dalam  semua  tindakan  dan kebijakan yang berhubungan dengan air,  energi, pertanian dan ketahanan pangan, terutama pada  wilayah  yang  masih  memiliki  nilai  indikator  yang  terbilang  rendah.  Selain  itu, melibatkan  pemangku  kepentingan,  termasuk  masyarakat  setempat  dalam  proses pengambilan  keputusan  dan  pelaksanaan  program  menjadi  hal  yang  sangat  penting  dalam mencapai hasil yang berkelanjutan.
Dalam hal ini, penting pula untuk menyusun rencana aksi yang terperinci, mengidentifikasi wilayah-wilayah  prioritas  berdasarkan  kondisi  lokal  dan  melakukan  konsultasi  dengan pemangku  kepentingan  terkait  pada  wilayah  tersebut.  Selain  itu,  sangat  diperlukan pemantauan dan evaluasi yang berkelanjutan untuk dapat memastikan bahwa tindakan yang dilakukan dapat memberikan dampak yang lebih baik sesuai dengan yang diharapkan. Setiap  wilayah  provinsi-provinsi  di  Indonesia  mungkin  saja  memiliki  satu  tantangan  serta kebutuhan yang berbeda. maka dari itu, penting untuk merancang solusi yang sesuai dengan kondisi dan konteks kebutuhan masing-masing provinsi. Fokus utama yang dapat dilakukan adalah  wilayah  dengan  capaian  indeks  ketahanan  pangan,  air,  energi  dan  pertanian  yang masih  rendah  sesuai  hasil  sebaran  spasial  yang  telah  diberikan.  Hal  ini  diharapkan  dapat membantu  dalam  meningkatkan  ketahanan  pangan  di  provinsi-provinsi  yang  belum mencapai tingkat yang diinginkan. Demikian pula provinsi-provinsi yang masih menghadapi
kesulitan dalam mencapai hasil yang baik untuk indikator air, energi dan pertanian.
Pengembangan  sektor  air,  energi  dan  pertanian  hendaknya  berfokus  dan berkonsentrasi pada pengembangan lahan yang mulai terdegradasi pada provinsi-provinsi di Indonesia.  Selanjutnya,  potensi trade-off atau  pertukaran  dari  target  untuk  lahan-lahan tersebut  perlu  diidentifikasi  dan  dikelola  dengan  baik  dan  terencana.  Dalam  konteks  ini, rangkaian sistem pangan yang dilakukan terkait dengan air, energi dan pertanian merupakan kunci utama untuk ketahanan pangan Nasional.

## KESIMPULAN
Penelitian ini dilakukan untuk melihat sebaran spasial indikator ketahanan pangan, air, energi dan  pertanian  serta  melihat  hasil  klasterisasi  provinsi-provinsi  di  Indonesia  berdasarkan  indikator- indikator tersebut. Berdasarkan hasil penelitian, klasterisasi berdasarkan indikator ketahanan pangan, air,  energi  dan  pertanian  terbagi  menjadi  dua  klaster.  Klaster  2  diisi  oleh  sebagian  besar  wilayah provinsi  dengan  20  provinsi,  sedangkan  klaster  1  diisi  oleh  14  provinsi.  Hasil  ini  memberikan pemahaman bahwa provinsi-provinsi pada klaster 1 memiliki indikator air, energi dan pertanian yang lebih  baik,  namun  cenderung  belum  optimal  pada  indikator  ketahanan  pangan,  dimana  klaster  2 memiliki nilai yang lebih baik.
Upaya dalam menguatkan ketahanan pangan, air, energi dan pertanian di provinsi-provinsi di Indonesia  dapat  dilakukan  berdasarkan  hasil  klasterisasi  yang  telah  dilakukan.  Prioritas  kebijakan provinsi  pada  klaster  1  dapat  difokuskan  pada  memperkuat  ketahanan  pangan,  sedangkan  klaster  2 fokus  pada  peningkatan  indikator  air,  energi  dan  pertaniannya.  Hal  yang  dilakukan  antara  lain memperkuat kapasitas lokal, dalam artian membantu dalam memperkuat kapasitas Pemerintah Daerah masing-masing  serta  masyarakat  setempat  dalam  mengelola  sumber  daya  air,  energi  dan  pertanian yang  lebih  baik.  Hal  ini  dapat  mencakup  pelatihan,  transfer  teknologi  serta  pendidikan.  Selain  itu, kemitraan  antar  provinsi  juga  dapat  dilakukan  dengan  cara  mempelajari  bagaimana  suatu  provinsi dapat  meningkatkan  indikator  ketahanan  pangan,  air,  energi  dan  pertanian  mereka  dan menerapkannya  melalui  pembelajaran  pada  provinsi  yang  masih  bermasalah  dengan  indikator- indikator tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
Anggoro, F., Caraka, R. ., Ramadhani, M., Gio, P. ., Chen, R. ., & Pardemean, B. (2022). . Revisting Cluster  Vulnerabilities  Towards  Information and  Communication  Technologies  in  The  Eastern Island of Indonesia Using Fuzzy C-Means. Journal Sustainability, 14(6), 3428.
Anzaini,  B.  K.,  Gantini,  T.,  &  Srimenganti,  N.  (2022).  Analisis  Ketahanan  Pangan  berdasarkan Proporsi Pengeluaran dan Konsumsi Energi. Jurnal Orchid Agri, 2(2), 76–85.
Apriyanto,  M.,  &  Rujiah.  (2021).  Analysis  of  Food  Security  Levels  to  Food  Valuity  Using  GIS (Geographic Information System). Journal of Food System and Agribusiness, 5(1), 54–61.
Bukhtiarova, A., Hayriyan, A., Chentsov, V., & Sokol, S. (2019). . Modeling The Impact Assessment Of Agricultural Sektor On Economic Development As A Basis For The Country’s Investment Potential. Invesment Management And Financial Innovations, 16(3), 229–240.
Chaireni,  R.,  Agustanto,  D.,  Wahyu,  R.  A.,  &  Nainggolan,  P.  (2020).  Ketahanan  Pangan Berkelanjutan. Jurnal Kependudukan Dan Pembangunan Lingkungan, 2(2), 23–32.
Dharshinni,  N.  .,  &  Fandi,  C.  (2022).  Penerapan  Metode  K-Medoids  Clustering  untuk Mengelompokkan  Ketahanan  Pangan.  Jurnal  Media  Informatika  Budidarma,  6(4),  2301–2308. doi: 10.30865/mib.v6i4.4939
Farida, Dasrizal, & Febriani, T. (2018). Review: Produktivitas Air Dalam Pengelolaan Sumber Daya Air  Pertanian  di  Indonesia.  Jurnal  Spasial:  Penelitam,  Terapan  Ilmu  Geografi  Dan  Pendidikan Geografi, 5(3), 65–72.
Fimawahib,  L.,  Bakti,  I.  R.,  &  Supriyanto,  A.  (2022).  Algoritma  K-Medoids  untuk  Pengelompokan Produksi  Padi  dan  Beras  sebagai  Upaya  Optimalisasi  Ketahanan  Pangan  di  Provinsi  Riau. SATIN - Sains Dan Teknologi Informasi, 8(2), 13–24.
Hidayah,  I.,  Yulhendri,  &  Susanti,  N.  (2022).  Peran  Sektor  Pertanian  dalam  Perekonomian  Negara Maju dan Negara Berkembang : Sebuah Kajian Literatur. Jurnal Salingka Nagari, 1(1), 28–37.
Ikhsani,  I.  I.,  Tasya,  F.  E.,  Inati,  U.,  Sihidi,  I.  T.,  Roziqin,  A.,  &  Romadhan,  A.  A.  (2020).  ARAH KEBIJAKAN  SEKTOR  PERTANIAN  DI  INDONESIA  UNTUK  MENGHADAPI  ERA REVOLUSI INDUSTRI 4.0. Jurnal Administrasi Dan Kebijakan Publik, V(2), 135–154.
Malathi, K., & Kavitha, R. (2019). Recognition and Classification of Diabetic Retinopathy Utilizing Digital  Fundus  Image  with  Hybrid  Algotithms.  International  Journal  of  Engineering  and Advanced Technology, 9(1), 109–122. https://doi.org/10.35940/ijeat.A1058.109119
Mulawarman, A., Paddiyatu, N., B, S., & Haupea, R. A. (2019). Daya Dukung Ketersediaan Air dan Pangan. Jurnal LINEARS, 2(2), 92–99. doi: https://doi.org/10.26618/j-linears.v2i2
Nugroho,  A.  D.  (2018).  Pelaksanaan  Program  Upaya  Khusus  (Upsus)  Swasembada  Pangan Berkelanjutan  di  Kabupaten  Kendal  Provinsi  Jawa  Tengah.  Jurnal  Pengabdian  Dan Pemberdayaan Masyarakat.
Ramadhan, A., Prawita, K., Izzudin, M. A., & Amandha, G. (2021). Analisis Strategi dan Klasterisasi Ketahanan  Pangan  Nasional  dalam  Menghadapi  Pandemi  Covid-19.  Jurnal  Teknologi  Pangan: Media Informasi Dan Komunikasi Ilmiah Teknologi Pertanian, 12(1), 110–122.
Safitri,  P.  .,  Aristawidya,  R.,  &  S.B,  F.  (2021).  Klasterisasi  Faktor-Faktor  Kemiskinan  di  Provinsi Jawa Barat menggunakan K-Medoids Clustering. Journal of Mathematic Education and Science, 4(2), 75–80.
Supriyadi,  A.,  Triayudi,  A.,  &  Sholihati,  I.  .  (2021).  .  Perbandingan  Algoritma K-Means  dengan  K- Medoids  pada  Pengelompokkan  Armada  Kendaraan  Truk  berdasarkan  Produktivitas.  06,  229– 240.
Wibowo,  E.  .  (2020).  “Pembangunan  Ekonomi  Pertanian  Digital  Dalam  Mendukung  Ketahanan Pangan (Studi di Kabupaten Sleman: Dinas Pertanian, Pangan, dan Perikanan, Daerah Istimewa Yogyakarta). Jurnal Ketahanan Nasional, 26(2), 204.