p-ISSN: 2460-3562 / e-ISSN: 2620-8989
Analisis Hierarchical Dan Non-Hierarchical C lustering Untuk Pengelompokkan Potensi Ekonomi Kelautan Indonesia 2021
Rinald Parulian Butar Butar 1
Program Studi D-IV Statistika Terapan Politeknik Statistika STIS 1 Jl.Otto Iskandardinata No.64C Jakarta 13330 Jakarta Timur Indonesia
1 212011442@stis.ac.id

## Abstrak
Indonesia  merupakan  negara  dengan  wilayah  laut  yang  sangat  luas.  Hal  ini  dibuktikan  dengan  hampir  70% wilayah  Indonesia  adalah  laut  dan  sisanya  daratan.  Hal  ini  membuat  pemerintah  harus  bersiap  untuk memanfaatkan kekayaan laut yang dapat membangkitkan industri kelautan dan Perikanan. Sektor kelautan dan Perikanan  masuk  dalam  Program  Prioritas  nasional  yang  diharapkan  dapat  meningkatkan  pertumbuhan ekonomi  nasional  bagi  negara.  Namun  untuk  mencapai  hal  itu,  Pemerintah  membutuhkan  kebijakan  di  sektor perikanan  dan  kelautan,  tetapi  minimnya  pengelolaan  Klasterisasi  potensi  perikanan  menjadi  hambatan  bagi pemerintah.  Tujuan  penelitian  yaitu  pengelompokkan  potensi  wilayah  produksi  perikanan  di  Indonesia  tahun 2021.  Penelitian  ini  membandingkan  antara  metode  klaster  hirarki  yaitu complete  linkage,  single  linkage, average linkage dan Ward dengan Metode klaster non-hirarki yaitu k-means, k-medoids dan DBSCAN ( Density- based Spatial Clustering of Application with Noise ) . Penentuan metode terbaik klaster hirarki dan jumlah klaster yang paling optimum  yang terdiri dari average linkage, complete linkage, single linkage dan Ward serta metode Non – hierarchical clustering yaitu K-means dan k-medoids adalah dengan Davies-Bouldin Index (DB), Calinski- Harabasz (CH), Silhouette ,  dan Dunn Index .  Kemudian  untuk  metode DBSCAN adalah  dengan  membandingkan nilai Silhouette .  Setelah  ditentukan  jumlah  klaster  terbaik,  maka  akan  dilakukan  evaluasi  model  dengan  nilai Internal Cluster Dispertion  Rate .  Model clustering terbaik  adalah average linkage dengan  nilai Internal Cluster Dispertion  Rate paling  kecil  dibandingkan  model cluster lainnya.  Maka  dapat  dilihat  provinsi  dengan  potensi ekonomi  kelautan  yang  paling  tinggi  dan  yang  paling  rendah.  Klaster average  linkage menghasilkan  2  klaster. Klaster  1  beranggotakan  30  provinsi  dengan  potensi  ekonomi  kelautan  yang  perlu  ditingkatkan.  Kemudian klaster 2 yang beranggotakan 4 provinsi dengan potensi ekonomi kelautan yang tinggi.
Kata kunci: Ekonomi Kelautan, Clustering, Hierarchical , Non-Hierarchical , Perbandingan

## Hierarchical and Non-Hierarchical Clustering Analysis for Classifying Indonesia's Sea Economic Potential in 2021

## Abstract
Indonesia is a country with a very wide sea area. This is evidenced by almost 70% of Indonesia's territory is sea and  land.  This  makes  the  government  must  be  prepared  to  take  advantage  of  marine  wealth  which  can  cause industrial  and  fisheries  complications.  Problematic  sectors  and  fisheries  are  included  in  the  national  priority program which is expected to increase national economic growth for the country. However, to achieve this, the government  needs  policies  in  the  fisheries  and  marine  sector,  but  the  lack  of  management  of  fishery  potential clusters is an obstacle for the government. The research objective is to classify the potential of fishery production areas in Indonesia in 2021. This research compares the hierarchical cluster methods, namely complete linkage, single linkage, average linkage and Ward with the non-hierarchical cluster methods namely k-means, k-medoids and DBSCAN (Density- Application-based Spatial Grouping with Noise). The best hierarchical cluster operating method and the most optimum number of clusters consisting of average linkage, complete linkage, single linkage and ward as well as Non-hierarchical clustering methods namely K-means and k-medoids are with the Davies- Bouldin  (DB)  index,  Calinski-  Harabasz  (CH),  Silhouette,  and  Dunn  Index.  Then  for  the  DBSCAN  method  is  to compare the Silhouette values. After determining the best number of clusters, an evaluation of the model will be carried out with the Internal Cluster Dispertion Rate value. The best clustering model is the average linkage with the  smallest  Internal  Cluster  Dispertion  Rate  value  compared  to  other  cluster  models.  So  it  can  be  seen  the provinces  with  the  highest  and  lowest  economic  potential  difficulties.  The  average  linkage  cluster  produces  2 clusters.  Cluster  1  consists  of  30  provinces  with  potential  economic  chaos  that  needs  to  be  improved.  Then cluster 2 which consists of 4 provinces with high potential for economic difficulties.

## JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)  Vol. 11 , No. 3 , Juli 2023
Keywords: Sea Economics, Clustering, Hierarchical, Non-Hierarchical, Comparison

## I. P ENDAHULUAN
Machine  learning merupakan  salah  satu  bagian  dari data  mining  yang  terus  memunculkan  inovasi  dan berbagai  teknik  yang  dapat  menyelesaikan  permasalahan data  yang  kompleks.  Salah  satu  pendekaan  di  dalam machine  learning adalah  pendekatan supervised dan unsupervised  learning dimana  pendekatan  tersebut merupakan  yang  paling  umum  dan  sangat  masif penggunaannya dibandingkan pendekatan lainnya. [1] clustering adalah  metode  dari  bagian  pendekatan unsupervised learning yang digunakan untuk mengelompokkan  sekumpulan  data  set  sesuai  dengan karakteristik dalam data atau bisa disebut pengelompokkan secara alami. Kemudian dalam clustering dapat  dikelompokkan  menjadi  beberapa  jenis yaitu  Hierarchical clustering dan  Non-hierarchical clustering yang  penggunaannya  memiliki  kelebihan  dan kekurangan.  Kelemahan  ini merupakan  salah  satu  prinsip dalam  data  mining  yaitu  “ No  free  lunch ”.   Artinya,  tidak ada  metode  yang  tidak  mempunyai  kelemahan.  Namun, hal  itu  dapat  ditekan  dan  diminimalisir  dengan  ketepatan metode pengelompokkan yang digunakan [2].
Metode  dalam  hierarchical clustering dibagi  lagi menjadi  subclass  seperti agglomerative dan divisive.I contoh  dari  agglomerative  misalnya average  linkage, complete  linkage,  single  linkage,  centroid  linkage dan Ward. Kemudian  untuk  metode  dalam  non-hierarchical clustering terdapat  subclass  yaitu partition  clustering , density  based,  grid  base, dll. Pendekatan partition clustering ini  terdiri  dari  beberapa  metode  misalnya k- means.  K-medoids ,  dll.  Kemudian  untuk  pendekatan density based dapat digunakan metode DBSCAN ( Density- based Spatial Clustering of Application with Noise ) [3]. Indonesia merupakan negara dengan wilayah laut yang sangat  luas.  Hal  ini  dibuktikan  dengan  hampir  70% wilayah Indonesia adalah laut dan sisanya daratan. Hal ini membuat  pemerintah  harus  bersiap  untuk  memanfaatkan kekayaan  laut  yang  dapat  membangkitkan  industri kelautan  dan  Perikanan.  Memanfaatkan  kekayaan  laut berarti  menjadi  bagian  dari  Upaya  peningkatan  di  sektor ekonomi kelautan. Ekonomi kelautan bukan saja berbicara mengenai  sektor  perikanan  baik  tangkap  maupun budidaya melainkan seluruh sektor yang berkaitan dengan perekonomian  kelautan.  Sektor  yang  berkaitan  langsung dengan  ekonomi  kelautan  selain  perikanan  yaitu  industri pengolahan ikan, perkembangan bioteknologi laut, sumber daya  alam  yang  berada  di  wilayah  pulau  pulau  kecil. Pemanfaatan  ini  sangat  penting  bagi  ekonomi  Indonesia khusunya  berbicara  mengenai  hal  kesejahteraan  bagi kehidupan nelayan [4].
Permasalahan  yang  dialami  pemerintah  adalah  kurang mengoptimalkan  produksi  perikanan  baik  tangkap maupun budidaya yang dapat meningkatkan perekonomian  negara  yang  bisa  diihat  dari  Produk Domestik Bruto di sektor perikanan. Kesulitan pemerintah ini  juga  ditambah  bahwa  potensi  ekonomi  kelautan  di setiap  provinsi  yang  ada  di  Indonesia  berbeda  beda. Namun  tidak  cukup  hanya  itu,  kualitas  infrastruktur  dan alat  penangkapan  ikan  juga  perlu  diperhatikan  agar nelayan  dapat  menghasilkan  bukan  dalam  kuantitas
banyaknya ikan yang diperoleh, tetapi juga memperhatikan  produktivitas  nelayan  dalam  menangkap ikan.  Selain  itu,  kontribusi  perikanan  terhadap  konsumsi masyarakat yang berbeda beda di setiap provinsi menjadi masalah yang kompleks.
Oleh  karena  itu,  campur  tangan  pemerintah  diperlukan untuk  mengeluarkan  kebijakan  yang  dapat  meningkatkan pemanfaatan  ekonomi  kelautan.  Perbedaan  karakterisktik kelautan  dan  potensi  ekonominya  di  setiap  provinsi  yang ada di Indonesia dan belum adanya kajian yang mendalam tentang  penyebaran  potensi  ekonomi  kelautan  baik  dari segi produksi perikanan, kesejahteraan nelayan, konsumsi ikan  dan  peralatan  nelayan  akan  dilakukan clustering berdasarkan  provinsi  yang  ada  di  Indonesia.  Algoritma yang  digunakan  adalah  metode hierarchical  clustering yaitu  dengan average  linkage,  complete  linkage,  single linkage  dan  ward [5].  Kemudian  akan  dibandingkan dengan  algoritma non-hirarchical  clustering dengan k- means, k-medoids, dan DBSCAN . Selanjutnya akan dipilih jumlah  klaster  yang  optimum  dengan  ukuran  validitas Calinski-Harabasz (CH), Davies-Bouldin (DB), Dunn dan koefisien Silhouette . [6] Kemudian akan dievaluasi dengan Nilai  Koefisien  korelasi  cophenetic dan  Internal  Cluster Dispertion  Rate untuk  dipilih  sebagai  sebagai  metode klister yang terbaik [7][8].

## II. K AJIAN P USTAKA

## A. Hierarchical clustering
1)  Metode complete linkage
Metode complete  linkage merupakan  bagian  dari metode
Hierarchical  clustering dimana  pengelompokkannya dengan  mencari  jarak  paling  jauh  diantara  pengamatan suatu  objek.  Rumus  yang  digunakan  untuk  menentukan jarak  antara dengan  klaster  lainnya  adalah  seperti berikut [5][9].
(1) Keterangan:
: Jarak antara objek u dengan objek k
: Jarak antara objek v dengan objek k
: Jarak paling maksimum antara objek dengan objek
2)  Metode average linkage
Metode average linkage merupakan bagian dari metode Hierarchical  clustering  dimana  pengelompokkannya dengan  mencari  rata  rata  dari  jarak  diantara  pengamatan suatu  objek.  Rumus  yang  digunakan  untuk  menentukan jarak  antara dengan  klater  lainnya  adalah  seperti berikut [5].
(2) Keterangan : :  Jarak  antara  objek  x  pada cluster dan
objek y cluster k :  Jumlah objek di cluster
:  Jumlah objek di cluster k
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)  Vol . xx , No. x , mmmm yyyy

## 3)  Metode single linkage
Metode single  linkage merupakan  bagian  dari  metode Hierarchical  clustering  dimana  pengelompokkannya dengan mencari jarak paling dekat atau minimum diantara pengamatan  suatu  objek.  Rumus  yang  digunakan  untuk menentukan  jarak  antara dengan  klaster  lainnya adalah seperti berikut [5][9].
(3) Keterangan : : Jarak antara objek u dengan objek k
: Jarak antara objek v dengan objek k
:  Jarak  paling  minimum  antara  objek dengan objek

## 4)  Metode Ward
Metode  Ward  merupakan  bagian  dari  metode Hierarchical  clustering  dimana  pengelompokkannya berdasarkan  nilai Sum  of  Squares  Error (SSE) yang terkecil  dan  dijadikan  satu  klaster.  Cara  ini  lebih memperhatikan  keragaman  dari  suatu  data  yaitu  mencari keragaman  yang  paling  kecil  yang  berada  dalam  satu klaster. Rumus yang digunakan untuk mencari SSE adalah seperti berikut [5][11].
(4) Dimana:
: nilai objek ke-u pada kelompok ke-w
n : Jumlah pada kelompok tiap tahap n : Jumlah kelompok ke-  pada kelompok ke-
B. Non-Hierarchical clustering
1) K-means clustering
K-Means clustering merupakan  bagian  dari  metode hierarchical clustering  yang  termasuk  pada  pendekatan partisi.  Tujuannya  adalah  untuk  mencari  jumlah  jarak yang  paling  kecil  diantara  suatu  titik  data.  Penentuan jumlah  klister  pada  metode  ini  harus  di  inisialisasikan terlebih  dahulu  sebelum  dilakukan  pengelompokkan. Berikut adalah Langkah langkahnya [11].
a) Inisialisasikan jumlah klaster yang akan dibentuk
b)  Memutuskan  titik  yang  akan  dijadikan  centroid secara random
c)  Membuat  keputusan  disetiap  titik  yang  ada  dengan centroid paling dekat, setelah ditentukan paling dekat akan terbentuk klaster yang sudah diinisialisasikan.
d)  cari  varians  dan  ubah  titik  pusat  baru  ditiap klasternya
d) lakukan iterasi titik pusat dari tiap cluster
e) Sampai centroid tidak berubah
2) K-medoids clustering
K-Medoids  clustering  atau  disebut  dengan  istilah Partitioning  Around  Medoids adalah  pengembangan  dari metode k-means  clustering .  Salah  satu  kelebihan  dari metode  ini  adalah  mampu  mengatasi  adanya  data  yang diindikasikan  sebagai outlier yang  dapat  mempengaruhi disribusi data yang sebenarnya. Tahapan dalam menggunakan  metode k-medoids clustering  ini  adalah sebagai berikut [12]:
1 Inisialisasikan jumlah klaster (k) yang akan dibentuk
2 Memilih  random  medoid  di  awal  sebanyak  jumlah klaster (k)
3 Mencari  jarak  dari  setiap  objek  ke  medoid  awal,lalu mencari jarak terdekat dan jumlahkan total keseluruhannya.  .
4 Iterasi dengan medoid yang baru
5 Cari simpangan data
6 Jika simpangan data kurang dari nol, maka lakukan Penggantian  objek  dengan  membuat  kumpulan    k yang baru sebagai titik medoid
7 Terus  lakukan  perulangan  dari  langkah  yang  ketiga sampai  ke  lima  dan  berhenti  saat  tidak  adanya perubahan pada anggota medoid.

## 3) DBSCAN
DBSCAN  (Density-Based  Spatial  Clustering  of Applications  with  Noise)  adalah  metode  dalam  non- hierarchical clustering yang  masuk  dalam  pendekatan density  Based dan  bertujuan  untuk  menemukan  tingkat kepadatan  yang  paling  tinggi.  Dalam  DBSCAN  tidak mencari jumlah klaster terlebih dahulu, namun menentukan  berapa  jarak  antar  titik  dalam  satu  klaster yang dijadikan sebagai tetangga atau disebut dengan (Eps) dan  berapa  banyak  titik  minimal  yang  harus  ada  dalam suatu  klaster  atau  disebut  dengan  (MinPts)  [13]. Tahapannya adalah sebagai berikut:
1 Inisialisasikan nilai dari MinPts dan Eps
2 Pemilihan titik awal secara random
3 Menghitung  jarak  dari  titik  satu  ke  titik  lain, dimana  titiknya  sudah  dalam  rentang  jarak  (Eps) yang sudah ditentukan diawal dengan menggunakan jarak Euclidean.
4 Maka  akan  terbentuk  sebuah  klaster  dengan  Eps dan MinPts yang diinisialiasikan di langkah 1.
5 Jika terdapat titik yang tidak memenuhi jarak (Eps) yang  ditentukan  tadi,  maka  akan  dilanjutkan  ke titik yang lain yang.
6 Kemudian  lakukan  terus  perulangan  langkah  3 sampai 4.

## C. Penentuan Jumlah klaster terbaik
1) Indeks Dunn (DN)
Indeks  validitas  Dunn  (DN)  adalah  salah  satu  ukuran validasi  yang  digunakan  untuk  mencari  jumlah  klaster yang  optimum  dari  penentuan  internal  dan  pengukuran yang dilakukan adalah seberapa besar varians pengelompokkan  dan  kekompakkan.  Kekompakan  satu klaster  jika  perbedaan  dalam  klaster  yang  sangat  kecil yaitu  dengan  menghitung seperti  rumus  dibawah  ini [7][8].
(5) Untuk  menghitung
yaitu  dengan  mencari  jarak
Euclidean.
Kemudian  sebuah cluster dikatakan  baik  ketika  antar cluster berjauhan dengan formula sebagai berikut
(6)
Kemudian  untuk  mencari  Indeks  Dunn  adalah  sebagai berikut :
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)  Vol . xx , No. x , mmmm yyyy
(7)
2) Indeks Davies – Bouldin (DB)
Indeks  validitas  Davies-Bouldin  (DB)  adalah  mencari rata-rata  nilai  tiap point pada  himpunan  data.  Caranya adalah  membandingkan  antara  total  keseluruhan  nilai compactness dengan jarak antara kedua titik centroid pada tiap  klaster  sebagai  separation.  Jumlah  klaster  terbaik ditunjukkan  dengan  nilai  DB  yang  semakin  kecil  [7][8]. Misalkan  terdapat  suatu  himpunan  data  dengan  banyak  k klaster,  terdapat point pada  klaster  X  dan pada kalster  Y  dengan titik  pusat  klaster  X  dan =  titik pusat klaster Y. kemudian jarak antara titik pusat X dan Y diberi  simbol merupakan  rata  rata  jarak  dari  tiap titik  di  klaster  X  ke  titik  pusat  pada  klaster  yang  satu ( dan  dengan  klaster  yang  lain  yaitu . merupakan rata rata jarak dari tiap titik di klaster Y ke titik pusat pada klaster yang satu dengan klaster yang lain.
(8) , (9) (10) , (11) , (12) (13) 3) Indeks Calinski – Harabasz (CH)
Indeks  validitas  Calinski-Harabasz  (CH)  adalah  rasio nilai Sum  of  Square  between  cluster (SSB)  sebagai separation  dan  nilai Sum  of  Square  within-cluster (SSW) sebagai  compactness  kemudian  dikali  dengan  faktor normalisasi,  yaitu  selisih  jumlah  data  dengan  jumlah klaster  dibagi dengan jumlah klaster dikurang satu [7][8]. Jumlah  klaster  terbaik  ditunjukkan dengan  semakin  besar nilai CH.
, (14) , (15) (16) Keterangan : g :  banyak klaster m
: banyak data
4) Silhouette
Indeks  validitas  silhouette  adalah  salah  satu  ukuran validasi  yang  digunakan  untuk  mencari  jumlah  klaster yang  optimum  dari  penentuan  internal.  Tujuannya  adalah untuk melakukan evaluasi dengan melakukan perbandingan  antara  jarak  rata  rata  dari  suatu  titik  yang masuk  ke  dalam  suatu  klaster  yang  sama  dengan  suatu klaster  yang  lain  Rumus  yang  digunakan  pada  silhouette adalah sebagai berikut [14]:
(17)
Keterangan:
:  jarak  rata-rata  antara  suatu  titik  ke  titik  lain dalam kalster yang sama
:  Jarak  paling  kecil  antara  suatu  titik  ke-i  pada klaster yang lain.
Interpretasi dari indeks validitas silhouette adalah apabila nilainya  mendekati  1  maka  klaster  yang  terbentuk semakin  bagus  dan  sebaliknya  jika  menjauhi  1  atau mendekat ke angka -1 maka semakin tidak bagus.

## D. Evaluasi klaster
1) Koefisien korelasi cophenetic
Koefisien  korelasi  cophenetic  adalah  nilai  yang menunjukkan  korelasi  antara  elemen  -  elemen  dari  suatu matriks  jarak  Euclidian  dengan  elemen-elemen  yang dihasilkan  oleh  matriks  cophenetic.  Rumus  yang digunakan  pada  korelasi  cophenetic  adalah  sebagai berikut[7][8].
(18) keteranagan: cro
: koefisien korelasi cophenetic
: jarak asli (jarak Euclidean) antara objek u dan v dari X
dan    : rata-rata nilai x dan y
: jarak cophenetic antara objek u dan v dari Y
2) Internal Cluster Dispertion Rate (Icdrate)
Ukuran  evaluasi  lainnya  yang  digunakan  adalah Internal  Cluster  Dispertion  Rate.  Evaluasi  ini  mencari nilai  rata  –  rata  dari  disperse  sebaran  internal  klaster terhadap  partisi  keseluruhan.  Icdrate  (internal  cluster dispersion) menggambarkan tingkat disperse atau perbedaaan dalam klaster. Klaster yang terbaik dilihat dari nilai  icdrate  yang  paling  kecil.  Rumus  yang  digunakan pada  Internal  Cluster  Dispertion  Rate  adalah  sebagai berikut [7][8]:
(19) Keterangan : SSB : Sum Square Between SST :  Sum  Square  Total  atau  Total  dari  jumlah kuadrat jarak sampel terhadap rata-rata keseluruhan Icdr : Internal Cluster Dispertion Rate III.

## M ETODE P ENELITIAN
Penelitian  ini  mengaplikasikan  proses  data  mining yaitu :
1. Pengumpulan data
Pengumpulan data dilakukan dengan mencari variabel variabel  yang  berkaitan  dengan  potensi  ekonomi kelautan berdasarkan situs dari kementerian perikanan  dan  kelautan  dan  website  resmi  Badan Pusat Statistik.
2. Prepocessing Teknik Prepocessing data  yang  digunakan  adalah membersihkan data dan melakukan transformasi data dengan melakukan konversi data asli menjadi z-score . 3. Penerapan model Model  data  mining  yang  diterapakan  pada  penelitian ini data hasil preprocessing dengan complete linkage,
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)  Vol . xx , No. x , mmmm yyyy
average  linkage,  single  linkage,  ward,  k-means,  k- medoids dan DBSCAN 4. Validasi jumlah klaster terbaik
Untuk  menentukan  jumlah cluster terbaik  digunakan indeks validitas  Dunn (DN), Davies – Bouldin (DB), Calinski – Harabasz (CH) dan Silhouette 5. Evaluasi klaster terbaik
Evaluasi klaster terbaik dilakukan dengan membandingkan  Koefisien korelasi  cophenetic ditiap klaster  yang  terpilih  dari  validasi  jumlah  klaster terbaik,  dan  dengan Internal Cluster  Dispertion  Rate (Icdrate)
6. Hasil Clustering Setelah  dilakukan  evaluasi  akan  diperoleh  hasil clustering terbaik  potensi  ekonomi  kelautan  di Indonesia.
Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  yang diperoleh  dari  Website  Kementerian  Kelautan  dan Perikanan, Publikasi Kelautan dan Perikanan dalam angka tahun  2021[15]  dan  website  Badan  Pusat  Statistik  [16]. Atribut  yang  digunakan  sebanyak  9  variabel  pada  sektor Ekonomi  Kelautan  dari  ke-34  provinsi  yang  ada  di Indonesia.  Berikut  adalah  rincian  dari  9  variabel  yang digunakan pada Tabel 1 dibawah ini.
TABEL I V ARIABEL PENELITIAN SEKTOR EKONOMI KELAUTAN DI INDONESIA TAHUN 2021 kode Atribut Definisi atribut Satuan PPT Produksi Perikanan Tangkap Hasil tangkapan ikan di laut maupun perairan umum di masing masing provinsi ton PPB Produksi perikanan Budidaya pembesaran Hasil tangkapan ikan dari Budidaya ikan baik budidaya pembenihan, budidaya air payau, budidaya air laut, dan budidaya air
tawar
ton
AKI
Angka Konsumsi
Ikan Konsumsi ikan oleh masyarakat Indonesia yang diukur dalam satuan kilogram per kapita per
tahun Kg/Perkapita PDRBI PDRB
ADHK
sektor Perikanan Produk domestik regional Bruto atas dasar Harga Konstan dibidang sektor perikanan Miliar rupiah RTP
Jumlah Rumah Tangga
Perikanan Jumlah rumah tangga yang melakukan kegiatan budidaya ikan baik di Laut maupun perairan umum
unit
Tangkap
KL
Jumlah Kapal Perikanan
Laut Kapal Motor 10 - 30 GT Jumlah kapal Perikanan laut berukuran 10 sampai 30 Gross ton unit NTN Nilai Tukar
Nelayan Rasio antara harga yang diterima nelayan dengan harga yang dibayarkan nelayan % NTPI Nilai Tukar pembudidaya Ikan Rasio kemampuan tukar hasil ikan budidaya dengan barang/jasa untuk produksi dan konsumsi Rumah tangga % UPI Jumlah Unit Pengolahan Ikan lokasi dan sarana untuk melakukan kegiatan pengolahan ikan unit

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Hasil  pengolahan  statistik  dalam  penelitian  ini melibatkan  penggunaan  RStudio  versi  4.2.0  sebagai program  bantuannya.  Berikut  ini  adalah  output  dan pembahasan  yang  diperoleh  dari  pengolahan  data menggunakan RStudio.

## A. Analisis Deskriptif
Analisis  ini  bertujuan  untuk  mendeskripsikan  ke-9 atribut  potensi  ekonomi  kelautan  yang  ada  di  Indonesia berdasarkan ke-34 provinsi. Berikut ini adalah rincian dari statistik  deskriptif  yang  terdiri  dari  nilai  minimum,  nilai maksimum,  mean  dan  median  dari  dataset  Potensi ekonomi kelautn Indonesia tahun 2021. Analisis deskriptif diperlihatkan pada Tabel 2 dibawah ini.

## TABEL II
S TATISTIK DESKRIPTIF DATA P OTENSI EKONOMI KELAUTAN TAHUN 2021 Variabel Minimum Maximum Mean median Produksi Perikanan Tangkap 7145 547463 212486 193044 Produksi perikanan Budidaya pembesaran 2370 4082792 430833 146550 Angka Konsumsi Ikan 34.82 77.49 55.37 56.12 PDRB ADHK sektor 346 33908 6938 4772
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)  Vol . xx , No. x , mmmm yyyy
Perikanan
Jumlah Rumah Tangga Perikanan Tangkap 6174 386516 85012 68529
Jumlah Kapal Perikanan Laut Kapal
Motor 10 - 30 GT 8 4814 974 475.5
Nilai Tukar Nelayan 92.55 115.84 104.50 104.58 Nilai Tukar pembudidaya Ikan 91.33 110.21 99.64 100.56 Jumlah Unit Pengolahan Ikan 142.0 10624 1705.5 862.0
Berdasarkan  sajian  Tabel  II,  rata-rata  Produksi
Perikanan  Tangkap  dan  Produksi  Perikanan  Budidaya
Pembesaran  di  Indonesia  tahun  2021  adalah  masing masing  sebesar  212486  ton  dan  430833  ton.  Produksi perikanan  budidaya  pembesaran  menjadi  produksi  yang paling  besar  dibandingkan  produksi  perikanan  tangkap. Selanjutnya, rata-rata angka konsumsi ikan adalah sebesar 55.37 Kg per kapita sepanjang tahun 2021. Selain itu, rata rata Produk Domestik regional Bruto ADHK untuk sektor Perikanan  di  Indonesia  tahun  2021  adalah  sebesar  6938
Miliar  rupiah,  dengan  nilai  tertinggi  mencapai  33908 miliar rupiah. Rata rata Jumlah Rumah Tangga perikanan Tangkap  Indonesia  Tahun  2021  adalah  sebanyak  85012 rumah  tangga  dengan  jumlah  paling  sedikit  adalah sebanyak  6174  Rumah  Tangga  dan  terbanyak  sebesar 386516.  Kemudian  rata  –  rata  Jumlah  Kapal  Perikanan Laut Kapal Motor 10 - 30 GT di Indonesia sebanyak 974 unit  dan  paling  banyak  sebesar  4814  unit.  Nilai  Tukar Nelayan  dan  Nilai  Tukar  pembudidaya  ikan  masing masing  memiliki  rata  rata  sebesar  104.50%  dan  99.64%. kemudian untuk jumlah unit pengolahan ikan di Indonesia adalah sebesar 1705.5 dengan jumlah paling sedikit hanya 142 unit dan paling banyak sebesar 10642 unit.

## B. Pendeteksian Multikolinearitas antar variable Independen

## Gambar 1. Matriks korelasi antar variable
Dalam analisis matriks korelasi tidak ditemukan bahwa variabel-variabel dalam Ekonomi kelautan tidak memiliki korelasi  positif  yang  cukup  tinggi  satu  sama  lain.  Lebih lanjut,  dalam  mengidentifikasi  gejala  multikolinearitas tidak  adanya  korelasi  yang  melebihi  0,8  antara  variabel- variabel  independent  [18].  Dengan  demikian,  dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat masalah multikolinearitas, sehingga asumsi untuk analisis pengelompokan  (clustering  analysis)  dapat  dilakukan lebih lanjut.

## C. Hierarchical Clustering
Pada  algoritma  Hierarchical  Clustering  digunakan empat  metode,  yaitu single  linkage,  average  linkage, complete linkage dan Ward . Pada metode klaster hierarkis, jumlah  klasternya  tidak  ditentukan  diawal  melainkan melihat  dendogram  yang  dihasilkan  dari  metode  diatas, kemudian  setelah  itu  akan  ditentukan  jumlah  klister  yang akan  dibuat  berdasarkan  kalster  yang  terbentuk  dari dendogram  tersebut.    Berikut  ini  adalah  dendogram  yang dihasilkan oleh metode tersebut.
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)  Vol . xx , No. x , mmmm yyyy
Gambar 3. Dendogram Average Linkage Gambar 4. Dendogram Single Linkage

## Gambar 5. Dendogram Ward
Berdasarkan dendogram dari gambar pada 2, 3 4 dan 5 diatas  dapat  dilihat  bahwa  terdapat  perbedaan  cluster dendogram  yang  dihasilkan  pada  data  Potensi  Ekonomi Kelautan  di  Indonesia  tahun  2021.  Namun,  secara keseluruhan  dapat  dilakukan pengelompokkan  menjadi  2, 3, 4, dan 5 klaster.  Dalam penentuan Jumlah klaster yang optimum dan metode  yang  terbaik  dilakukan  perhitungan nilai  indeks  validitas  menggunakan  Calinski-Harabasz (CH),  Davies-Bouldin  (DB),  Dunn  dan  koefisien Silhouette.  Selanjutnya  perhitungan  indeks  validitas tersebut  dilakukan  pada  metode single  linkage,  average linkage,  complete linkage dan Ward dari jumlah klister 2 hingga  5  klaster.  Informasi  lebih  lanjut  mengenai  nilai- nilai indeks validitas terdapat pada Tabel III dibawah ini.
TABEL III P ERBANDINGAN HASIL INDEKS VALIDITAS DB, CH, DUNN DAN
Metode Jumlah kluster DB CH Dunn Silhouette complete 2 0.9602 20.819 0.7578 0.5424 3 0.6598 14.537 0.8518 0.5354 4 1.1929 12.339 0.2801 0.1564 5 0.936 11.35 0.2972 0.1605 average 2 0.9602 20.819 0.7578 0.5424 3 0.6598 14.537 0.8518 0.5354 4 0.428 11.825 0.7898 0.5109 5 0.4418 10.295 0.326 0.2796
single 2 0.4193 5.3531 0.6221 0.4798 3 0.6598 14.537 0.8518 0.5354 4 0.428 11.825 0.7898 0.5109 5 0.4543 10.092 0.4912 0.2817
ward 2 0.9602 20.819 0.7578 0.5424 3 1.6159 14.683 0.2189 0.1734 4 1.3916 13.468 0.2573 0.1843 5 1.247 12.34 0.2573 0.1837
Pada  keempat  indeks  validitas  dari  table  diatas  untuk menentukan  jumlah  klaster  yang  optimum  dan  terbaik dapat  dibandingkan  dari  Nilai  Calinski-Harabasz  (CH), Dunn  dan  koefisien  Silhouette  yang  paling  besar  dan indeks  Davies-Bouldin  (DB)  paling  kecil  pada  masing masing metode. Hasil diatas  didapatkan metode complete linkage menghasilkan  jumlah  klaster  yang  optimum adalah  2  dan  3.  Berikutnya  metode average  linkage menghasilkan  jumlah  klaster  yang  optimum  adalah  2. Selanjutnya  metode single  linkage menghasilkan  jumlah klaster yang optimum adalah 3. Selanjutnya untuk metode ward menghasilkan jumlah klaster yang optimum adalah 2.

## D. Non-Hierarchical Clustering
Non  –  hierarchical  clustering  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  pendekatan  partisi  ( partition  based clustering) dan  Pendekatan Density  Based. Pendekatan Partisi  yang  digunakan  adalah k-means  dan  k-medoids. Kemudian  Pendekatan Density  based yang  digunakan adalah  DBSCAN  ( Density-based  Spatial  Clustering  of Application with Noise ).
1)  Klaster K-means dan k-medoids
Pendekatan Klaster k-means dan k-medoids merupakan salah  satu  pendekatan  partisi  dalam Non-Hierarchical Clustering .  Dalam  klaster  k-means  jumlah  klaster  nya ditentukan  di  awal.  Jumlah  klaster  yang  akan  di  validasi adalah 2, 3, 4 dan 5.

## TABEL IV
HASIL INDEKS VALIDITAS DB, CH, DUNN DAN S ILHOUETTE ALGORITMA
N ON - HIERARCHICA ( K - MEANS DAN K - MEDOIDS )
Metode Jumlah kluster DB CH Dunn Silhouette
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)  Vol . xx , No. x , mmmm yyyy
K-means 2 0.9602 20.819 0.7578 0.5424 3 1.7074 14.184 0.8518 0.5354 4 1.2537 12.465 0.7898 0.5109 5 1.2541 13.062 0.2749 0.214 k-medoids 2 0.9602 20.819 0.7578 0.5424 3 1.5568 13.117 0.1912 0.2252 4 1.1459 14.249 0.2606 0.2093 5 1.2897 12.317 0.2551 0.1505
Berdasarkan  hasil  validitas  diatas  dapat  dilihat  bahwa metode k-means menghasilkan  jumlah  klaster  yang optimum adalah 2 karena Nilai DB paling kecil dan Nilai C,  Dunn  dan  Silhouette  paling  besar.  Kemudian  untuk metode k-medoids menghasilkan  jumlah  klaster  yang optimum adalah 2.
Berikut adalah hasil clustering dengan Metode k-means dan k-medoids.
Gambar 6. Pengelompokkan k-means dengan k = 2
Gambar 7. Pengelompokkan k-medoids dengan k = 2

## 2)  Klaster DBSCAN (Density-based Spatial Clustering of Application with Noise)
Dalam  metode  DBSCAN,  untuk  melakukan  proses clustering,  DBSCAN  membutuhkan  dua  parameter  input yaitu  Epsilon  (Eps)  dan  Minimum  Points  (MinPts). Epsilon merupakan jarak maksimal yang ditentukan antar dua  data  dalam  satu  klaster  sedangkan  Minimum  Points adalah  minimal  jumlah  data  dalam  satu  klaster  yang dibentuk.  Penentuan  Epsilon  dan  Minimum  points berdasarkan  nilai  rata  rata  dari  jarak  dari  setiap  data  ke tetangga  paling  dekat.  Penentuan  epsilon  menggunakan percobaan  yaitu  dengan  epsilon  2.5  hingga  3.05
Kemudian  untuk  MinPoints  yang  digunakan  adalah  1,  2 dan  3.  Berikut  adalah  rincian  plot  yang  digunakan  untuk menentukan nilai optimal dari epsilon dan minpoints yang sudah ditentukan.
Gambar 8. Plot kNN dengan Epsilon 2,5 dan K = 1
Berdasakan  Plot  diatas  dapat  dilihat  dengan  nilai  k=1, diperoleh  jarak  yang  optimum  yaitu  2,5.  Hal  ini dikarenakan  posisi  siku  pada  plot  diatas  berada  di  angka 2.5
Gambar 9. Plot kNN dengan Epsilon 3 dan K = 2
Berdasakan  Plot  diatas  dapat  dilihat  dengan  nilai  k=2, diperoleh jarak yang optimum yaitu 3. Hal ini dikarenakan posisi siku pada plot diatas berada di angka 3

## Gambar 8. Plot kNN dengan Epsilon 3,05 dan K = 3
Berdasakan  Plot  diatas  dapat  dilihat  dengan  nilai  k=3, diperoleh  jarak  yang  optimum  yaitu  3,05.  Hal  ini dikarenakan  posisi  siku  pada  plot  diatas  berada  di  angka 3,5.  Selanjutnya  akan  dilakukan  validasi  dengan  mencari nilai  Silhouette  paling  besar  dari  percobaan  nilai  Epsilon dan  MinPoints . Berikut  adalah  Grafik  dari  Perbandingan Nilai Silhouette DBSCAN.
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)  Vol . xx , No. x , mmmm yyyy

## Gambar 10. Perbandingan Nilai Silhouette DBSCAN
Berdasarkan  Hasil  Perbandingan  Indeks  Validitas antara DBSCAN epsilon 2,5 hingga 3,05 Kemudian untuk MinPoints  yang  digunakan  adalah  1,  2  dan  3  dengan dengan Nilai Silhouette paling besar adalah 0,54. Dengan demikian,  dalam Non-Hierarchical  Clustering akan dipilih  DBSCAN  dengan  epsilon  sebesar  3,05  dan MinimumPoints sebesar 3.
Berikut  adalah  hasil clustering dengan  Metode DBSCAN dengan
Gambar 11. Visualisasi DBSCAN Eps = 3,05 dan MinPts =3

## 3)  Evaluasi Model Terbaik
Metode terbaik yang akan dipilih untuk analisis klaster Hierarchical  Clustering  adalah  metode  dengan  nilai koefisien  Korelasi  Cophenetic  yang  mendekati  1.  Setelah melihat  hasil  koefisien  korelasi  cophenetic,  kemudian akan  memilih  metode  yang  memiliki  koefisien  korelasi yang paling dekat dengan 1 sebagai metode terbaik.
Evaluasi  Model  terbaik  dari  Hierarchical  Clustering dengan Cophenetic Correlation Coefficient
TABEL V
HASIL EVALUASI DARI ALGORITMA H IERARCHICAL C LUSTERING Metode Clustering Nilai  Koefisien korelasi cophenetic complete linkage 0.845 average linkage 0.937 single linkage 0.915 ward 0.871
Berdasarkan  Nilai  Koefisien  korelasi  cophenetic  maka didapatkan hasil bahwa metode Hierarchical yang terbaik adalah dengan menggunakan average linkage karena nilai Koefisien  korelasi  cophenetic yang  paling  besar  dan
mendekati  1  yaitu  sebesar  0,937.  Maka  akan  dipilih average  linkage  menghasilkan  jumlah  klaster  yang optimum  adalah  2  sesuai  dengan  kriteria  terbaik  yang sebelumnya sudah dilakukan. Selanjutnya adalah membandingkan  nilai internal  Cluster  dispertion  Rate (Icdrate).
TABEL VI
HASIL EVALUASI DARI ALGORITMA H IERARCHICAL DAN N ON -
H IERARCHICAL C LUSTERING Metode Clustering Internal Cluster Dispertion Rate (Icdrate) Average Linkage (k=2) 0 k-means 37.805 k-medoids 36.852 DBSCAN 36.852 Berdasarkan Hasil Evaluasi Clustering dari
Hierarchical clustering yang terpilih yaitu average linkage dengan  jumlah  klaster  sebanyak  2  dan  dibandingkan dengan k-means,  k-medoids  dan DBSCAN,  nilai Internal Cluster  Dispertion  Rate yang  paling  rendah  adalah metode average  linkage dengan  Klaster  sebanyak  2. Dengan  demikian,  Metode  terbaik  yang  digunakan  untuk menentukan  Clustering  Potensi  Eknomi  Kelautan  adalah dengan average linkage dengan Klaster sebanyak 2.
4)  Metode terbaik (Average Linkage Clustering)
Pada  Pengelompokkan average  Linkage  Clusteriing dihasilkan  2  klaster  dengan  Hasil  Visualisasi  dendogram seperti berikut
Gambar 10. Dendogram Average Linkage dengan 2 klaster
Berdasarkan  dendogram  diatas  dapat  dilihat  bahwa dendogram  yang  berwarna  hijau  menunjukkan cluster  1 dan  dendogram  warna  merah  menunjukkan cluster  2. Kemudian setelah dilakukan Visualisasi akan ditampilkan nilai rata rata dari variable di tiap jumlah klasternya untuk klaster 1 dan 2. Berikut adalah hasil dari rata rata nilai dari setiap variable pada klaster 1 dan 2.

## TABEL VII

## NILAI RATA RATA VARIABEL DI TIAP KLASTER
Klaster PPT PPB
AKI PDRBI RTP 1 -0.1838 -0.2398 0.0988 -0.2638 -0.3092 2 1.3789 1.7986 -0.741 1.9785 2.3193
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)  Vol . xx , No. x , mmmm yyyy
Klaster KL NTN NTPI UPI 1 -0.2749 -0.0488 -0.1682 -0.2941 2 2.0618 0.3663 1.2618 2.2057
Dari  Hasil  Pembentukan  Klaster  dengan  Metode average Linkage dapat  dilihat  bahwa cluster  2 menghasilkan  nilai Rata rata yang paling tinggi dibandingkan dengan rata rata di cluster 2.
Selain  dari  nilai  rata  rata  variable  di  tiap  klasternya yang didapatkan, berikutnya juga akan di tampilkan rincian dari masing  masing  anggota  tiap clusternya dari  ke-34 Provinsi menjadi 2 cluster.
TABEL VIII
H ASIL C LUSTERING AVERAGE LINKAGE Cluster Jumlah Anggota Anggota 1 30 Maluku, Sulawesi Tenggara, Nusa Tenggara Timur, Jambi, DI.Yogyakarta, Nusa Tenggara Barat, Sumatera Utara, Kep. Bangka Belitung, Kep. Riau, Sulawesi Utara, Maluku Utara, Aceh, Papua, Sumatera Barat, Sumatera Selatan, Riau, Lampung, Gorontalo, Papua Barat, Kalimantan Utara, Sulawesi Barat, DKI Jakarta, Bali, Bengkulu, Banten, Kalimantan Selatan, Kalimantan Barat, Kalimantan Tengah, Kalimantan Timur dan Sulawesi Tengah. 2 4 Sulawesi Selatan, Jawa Timur, Jawa Barat dan Jawa
Tengah.
Cluster 1  menghasilkan  jumlah  anggota  paling  banyak yaitu  30  anggota  provinsi,  sedangkan Cluster  2 menghasilkan  4  anggota  provinsi  saja.  Selain  itu,  dapat dilihat  bahwa  ternyata  hasil  produksi  perikanan  tangkap dan  perikanan  budidaya  pembesaran  paling  dominan berada  di cluster  2 yaitu  berada  di  Provinsi  Sulawesi Selatan,  Jawa  Timur,  Jawa  Barat  dan  Jawa  Tengah.  Hal ini  sesuai  dengan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh Sulistiyawan,  dkk  (2021)  yang  menggunakan  data  sektor perikanan  tahun  2016  bahwa  wilayah  dengan  sektor perikanan  yang  tinggi  terdapat  di  Jawa  Barat,  Jawa Tengah  dan  Jawa  Timur  [17].  Namun,  Hal  yang  berbeda ditunjukkan pada angka konsumsi ikan, hasil pengelompokkan menunjukkan bahwa cluster 1 menghasilkan angka  konsumsi ikan yang tinggi dibandingkan cluster  2 .  Hal  yang  menarik  adalah  Angka konsumsi ikan di cluster 1 lebih tinggi dari pada di cluster 2, padahal  produksi  perikanan  tangkap  dan  budidaya  di cluster  1 lebih  rendah  dibandingkan cluster  2 .  PDRB  di sektor  perikanan  menunjukkan  hasil  yang  sesuai  bahwa tingginya  produksi  perikanan  tangkap  dan  budidaya  di cluster  2 membuat  PDRB  di  sektor  perikanannya  lebih tinggi  di  bandingkan  di cluster  1. Begitu  juga  dengan Provinsi  dimana  jumlah  anggota  rumah  tangga  perikanan tangkap yang lebih tinggi berada di anggota cluster 2 dan Jumlah  kapal  perikanan  laut  kapal  10  –  30  GT  membuat hasil produksi Perikanan tangkap lebih tinggi dibandingkan  dengan  provinsi  yang  berada  di cluster 1. Selanjutnya,  provinsi  yang  termasuk  di  anggota cluster 2 menunjukkan  tingkat  kesejahteraan  nelayan  yang  lebih baik  dibandingkan  provinsi yang  masuk  ke  dalam cluster 1. Hal ini ditunjukkan dari nilai tukar nelayan yang lebih tinggi  di cluster 2.  Kemudian  untuk  nilai  tukar pembudidaya  ikan  juga  lebih  tinggi  di cluster 2  dan  juga jumlah  unit  pengolahan  yang  lebih  banyak  berada  di cluster 2.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan Hasil Perbandingan dengan metode clustering Hierarki dan Non-Hierarki menunjukkan bahwa pengelompokkan  provinsi  di  Indonesia  berdasarkan potensi  Ekonomi  kelautan  tahun  2021  menghasilkan: validasi  jumlah  klaster  yang  terbaik  di  metode Hierarchical  Clustering  adalah  dengan average  linkage dengan  2  kelompok.  Kemudian  dari  metode  Non- hierarchical clustering didapatkan metode k-means dan k- medoids  menghasilkan  indeks  validasi  yang  sama  baik dengan  menggunakan  validitas  Dunn  (DN),  Davies  – Bouldin  (DB),  Calinski  –  Harabasz  (CH)  dan  Silhouette. Pendekatan density-based yang  terpilih  adalah  DBSCAN dengan  Espilon  3,05  dan  MinPts  sebesar  3.  Selanjutnya dilakukan  evaluasi  untuk  mendapatkan  pengelompokkan terbaik   dengan menggunakan  Internal Cluster Dispertion Rate,  didapatkan  hasil  Internal  Cluster  Dispertion  Rate yang  terkecil  adalah average  linkage dengan  jumlah klaster sebanyak 2.
Kesimpulannya
adalah Pengelompokkan  yang  paling  tepat  digunakan  untuk mengelompokkan  potensi  ekonomi  kelautan  di  Indonesia
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)  Vol . xx , No. x , mmmm yyyy
tahun  2021  adalah  dengan  metode average  linkage . Berikut hasil rincian dari klater yang terbentuk.
1) Klaster  1  beranggotakan  30  provinsi  dengan karakteristik  variabel  produksi  perikanan  baik tangkap  maupun  budidaya  yang  rendah.  Hal  ini dibuktikan  dengan  hasil  rata  rata  klaster  1  lebih rendah  dari  klaster  2.  Begitu  juga  dengan  variabel lainnya  seperti  PDRB  sektor  perikanan,  Jumlah rumah  tangga  perikanan  tangkap,  Jumlah  Kapal Perikanan Laut Kapal Motor 10  - 30 GT, Nilai tukar nelayan,  Nilai  tukar  pembudidaya  ikan  dan  Jumlah unit  pengolahan  yang  perlu  diperhatikan  oleh pemerintah.  Namun  lain  halnya  dengan  angka konsumsi  ikan    yang  lebih  tinggi  di  bandingkan dengan klaster 2. Rendahnya hasil produksi perikanan di klaster 1 karena kurangnya pemanfaatan teknologi untuk  menangkap  ikan  yang  berdampak  pada kesejahteraan  nelayan  yang  sangat  kurang.  Hal  ini bisa dilihat dari Nilai tukar nelayan yang lebih rendah dibandingkan klaster 2.
2) Klaster  2  beranggotakan  4  provinsi  yaitu  Sulawesi Selatan,  Jawa  Timur,  Jawa  Barat  dan  Jawa  Tengah dengan variabel produksi perikanan baik tangkap dan budidaya ikan yang tinggi dan Angka konsumsi ikan yang rendah.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Fajriana,  F.  (2021). Analisis  Algoritma  K-Medoids  pada  Sistem Klasterisasi Produksi Perikanan Tangkap Kabupaten Aceh Utara. Jurnal  Edukasi  Dan  Penelitian  Informatika  (JEPIN) ,  7(2),  263. https://doi.org/10.26418/jp.v7i2.47795
[2] Gulagiz,  F. K., &  Suhap,  S.  (2017). Comparison of  Hierarchical and  Non-Hierarchical  Clustering  Algorithms.  International Journal  of  Computer  Engineering  and  Information  Technology , 9(1), 6–14. www.ijceit.org [3] Khabaza,  T.  (2010). 9  Laws  of  Data  Mining .  September,  1–10. http://khabaza.codimension.net/index_files/9laws.htm [4] “Potensi Perikanan Indonesia”. Wantimpres.go.id. https://wantimpres.go.id/id/2017/04/potensi-perikanan-indonesia/
[5] Purwaningsih,  T.,  &  Stat,  S.  (2017). Perbandingan  Hasil Pengelompokkan  antara  Metode  Average  Linkage,  Ward, Complete  Linkage,  dan  Single  Linkage  (Studi  Kasus:  Indikator Kesehatan  Indonesia .  [skripsi]  Yogyakarta  :  Universitas  Islam Indonesia.
[6] Khairati, A. F., Adlina, A. ., Hertono, G. ., & Handari, B. . (2019). Kajian  Indeks  Validitas  pada  Algoritma  K-Means  Enhanced  dan K-Means  MMCA .  PRISMA,  Prosiding  Seminar  Nasional Matematika, 2, 161–170.
[7] Putri, M. M. (2015). Pengelompokkan kabupaten/kota di Provinsi Jawa  Timur  berdasarkan  Indikator  Kesehatan  Masyarakat menggunakan  Metode  Kohonen  SOM  dan k-means. [skripsi] Surabaya  :  Fakultas  Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan  Alam Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
[8] Iis,  Yahya,  I.,  Wibawa,  G.  N.  A.,  &  Laome,  L.  (2022). Penggunaan Korelasi Cophenetic untuk Pemilihan Metode Cluster Berhierarki  pada  Mengelompokkan  Kabupaten/Kota  Berdasarkan Jenis  Penyakit  di  Provinsi  Sulawesi  Tenggara  Tahun  2020. Prosiding Seminar Nasional Sains Dan Terapan (SINTA) VI 2022, April, 1–16.
[9] Eka,  S.,  Setiawan,  D.,  Mubarok,  R.,  Ernawati,  &  Otok,  B.  W. (2017).  Analisis  Cluster  pada  Kabupaten  di  Papua  Berdasarkan. May, 0–14.
[10] Paramadina,  M.,  Sudarmin,  S.,  &  Aidid,  M.  K.  (2019). Perbandingan  Analisis  Cluster  Metode  Average  Linkage  dan Metode  Ward  (Kasus:  IPM  Provinsi  Sulawesi  Selatan). VARIANSI: Journal of Statistics and Its Application on Teaching and Research, 1(2), 22. https://doi.org/10.35580/variansiunm9357 .
[11] Tempola,  F.,  &  Assagaf,  A.  F.  (2018).  Clustering  of  Potency  of Shrimp In Indonesia With K-Means Algorithm And Validation of Davies-Bouldin Index. 1(Icst), 730–733. https://doi.org/10.2991/icst-18.2018.148
[12] Nurkholik,  D.  (2022).  ANALISIS  K-MEDOIDS  CLUSTERING METODE  ELBOW  PADA  KASUS  COVID-19  DI  PROVINSI DKI  JAKARTA.  [Skripsi]  Malang  :  Universitas  Islam  Negeri Maulana Malik Ibrahim.
[13] Adha,  R.,  Nurhaliza,  N.,  Sholeha,  U.,  &  Mustakim,  M.  (2021). Perbandingan  Algoritma  DBSCAN  dan  K-Means  Clustering untuk    Pengelompokan  Kasus  Covid-19  di  Dunia.  SITEKIN: Jurnal Sains, Teknologi Dan Industri, 18(2), 206–211.
[14] Rousseeuw,  P.  J.  (1987).  Silhouettes:  A  graphical  aid  to  the interpretation  and  validation  of  cluster  analysis.  Journal  of Computational  and  Applied  Mathematics,  20(C),  53–65. https://doi.org/10.1016/0377-0427(87)90125- 7.
[15] [KKP] Kementrian Kelautan dan Perikanan (2021).
https://statistik.kkp.go.id/home.php?m=prod_ikan_prov&i=2# (diakses 20 juni 2023). [16] Badan Pusat Statistik (2023).
https://www.bps.go.id/subject/56/perikanan.html#subjekViewTab
3 (diakses 20 Juni 2023). [17] Sulistiyawan,  E.,  Hapsery,  A.,  &  Arifahanum,  L.  J.  A.  (2021).
PERBANDINGAN METODE
OPTIMASI
UNTUK
PENGELOMPOKAN  PROVINSI  BERDASARKAN  SEKTOR PERIKANAN DI INDONESIA (Studi Kasus Dinas Kelautan dan Perikanan Indonesia). Jurnal Gaussian, 10(1), 76–84. https://doi.org/10.14710/j.gauss.v10i1.30936
[18] Faujia,  R.  A.,  Setianingsih,  E.  S.,  & Pratiwi,  H.  (2022).  Analisis Klaster  K-Means  Dan  Agglomerative  Nesting  Pada  Indikator Stunting Balita Di Indonesia. Seminar Nasional Official Statistics, 2022(1), 1249–1258.
https://doi.org/10.34123/semnasoffstat.v2022i1.1511