## SAINTEKS: JURNAL SAIN DAN TEKNIK

## Volume 5 Nomor 1 Tahun 2023

## E-ISSN : 2685-8304
Changes on Recycling Behaviors Based on Governmental Programs (Study Case in Bendungan Village, Indonesia) Dafi Dinansyah Wiradimadja, Hisatsuna Mori, Riza Rizkiah 1 –10 The study of tuff breccia for Batik Wasterwater Treatment Media in Bayat, Klaten District,
Central Java
Wawan Budianta, Johan Syafri Mahathir Ahmad, I Wayan Warmada 11 –18 Analysis of Frame Construction Strength in Belt Conveyor Design Using Ansys Workbench Anggi Pratama, Delvis Agusman
19 –28
Mitigation of Insert Separator Damage in Open-End Machines Filly Pravitasari, Afriani Kusumadewi, Feny Nurherawati 29 –35
Motorcycle Tracking System Using Telegram Integrated Quectel L80 GPS Pri Hartini, Ibrahim, Reni Rahmadewi, Tiara Nurhuda
36 –46
Optimization of Distribution Costs with a Transportation Model in UMKM making  Tempe Ardhini Rhisnu Fadylla, Fahriza Nurul Azizah
47 –56
Decision Model and Industry Optimization in Production: A Systematic Literature review Armando Tirta Dwilaga 57 –71
Analysis of the Influence of Occupational Health Aspects at PT. Plasticolors Eka Perkasa on Employee Performance Chairul Falah, Risma Fitriani 72 –79 Re-Layout of Puskesmas X Post Covid 19 Pandemic Through the ARC, Conventional and Promodel Simulation Methods
Tombak Gapura Bhagya, Dini Yulianti, Graha Prakarsa, Antari Nurayban Gitardiana
80 –91
Evaluation of the Mental Workload of PSIT Employees at SIT XYZ Institutions Teguh Aprianto, Agus Rahmat Hermawanto, Rimba Krisnha Sukma Dewi, Angling Sugiatna, Abdul Fatah 92 –101
Genetic Algorithm for Improving Route of Travelling Salesman Problem Generated by Savings Algorithm Muhammad Ardhya Bisma, Ekra Sanggala
102 –111
Noodle Grouping Based on Nutritional Similarity with Hierarchical Cluster Analysis Method Ai Nurhayati, Riri Mardaweni, Raden Meina Widiastuti
112 –125
Diterbitkan Oleh :
UNIVERSITAS INSAN CENDEKIA MANDIRI dh UNIVERSITAS BANDUNG RAYA
Jl. Pasir Kaliki No. 199 Bandung – Jawa Barat http://ejournal.uicm-unbar.ac.id/index.php/sainteks UICM – UNBAR www.uicm.ac.id

## Noodle Grouping Based on Nutritional Similarity with Hierarchical Cluster Analysis Method

## Pengelompokkan Mie Berdasarkan Kemiripan Nutrisi Menggunakan
Metode Analisis Cluster Jenis Hierarchical Cluster
Ai Nurhayati 1*) , Riri Mardaweni 2) dan Raden Meina Widiastuti 3)
1). Sekolah Tinggi Teknologi Bandung, Jalan Soekarno-Hatta no. 378 Bandung, 40235 Email: ai.nurhayati@sttbandung.ac.id 2). Sekolah Tinggi Teknologi Bandung, Jalan Soekarno-Hatta no. 378 Bandung, 40235 Email: riri@sttbandung.ac.id 1). Sekolah Tinggi Teknologi Bandung, Jalan Soekarno-Hatta no. 378 Bandung, 40235 Email: rmeina2905@gmail.com *) Corresponding Author
Abstract: Everyone in the world definitely needs nutritious food. Therefore consumers must be smart in choosing nutritious foods. Noodles are a type of food that is popular in Indonesia. The purpose of this study was to classify fourteen types of noodle brands based on the similarity in the amount of nutritional content in each component. The method used in this study is a hierarchical cluster type analysis method with the SPSS software tool. The results showed that the fourteen types of noodles can be classified into clusters between two and four. Classification into two clusters shows that there are four types of noodle brands that are  nutritionally  similar  in  one  cluster  A  and  there  are  ten  types  of  noodle  brands  that  are  similar  in nutritional content in one cluster B.
Keywords: cluster analysis, hierarchical cluster, SPSS
Abstrak: Setiap orang di dunia pasti membutuhkan makanan yang bergizi. Oleh karena itu konsumen harus pintar dalam memilih makanan yang bernutrisi. Mie merupakan salah satu jenis makanan yang digemari di Indonesia.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengelompokkan  empat  belas  jenis  merk  mie berdasarkan  kemiripan  jumlah  kandungan  nutrisi  gizinya  dalam  setiap  komponennya.  Metode  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  analisis cluster jenis  hierarchical cluster dengan  alat software SPSS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari empat belas jenis mie dapat digolongkan ke dalam beberapa cluster antara dua sampai empat cluster . Apabila digolongkan ke dalam dua cluster menunjukkan bahwa ada empat jenis merk mie yang mirip nutrisinya dalam satu cluster A dan ada sepuluh jenis merk mie yang mirip kandungan nutrisinya dalam satu cluster B. Kata Kunci: analisis cluster , hierarchical cluster , SPSS
DOI: http://dx.doi.org/ 10.37577/sainteks.v%vi%i.543 Received: 01, 2023.  Accepted: 02, 2023 Published: 03, 2023
PENDAHULUAN
Semua  orang  yang  hidup  di  dunia  ini  dalam  melakukan  segala  kegiatannya  sehari-hari akan  selalu  memerlukan  makanan  yang  harus  mengandung  angka  nutrisi  gizi  yang  cukup memadai agar manusia dapat hidup sehat dan normal (Longo & Anderson, 2022). Makanan yang dikonsumsi sehari-hari oleh setiap manusia harus mengandung enam jenis nutrisi penting, yaitu
mineral, karbohidrat, protein, lemak, vitamin dan air (Hargreaves et al., 2022). Berbagai macam pilihan  jenis  makanan  yang  tersedia  ditawarkan  oleh  pihak  produsen  terhadap  masyarakat sebagai konsumen (Yassine et al., 2022). Berbagai macam pilihan makanan tersebut dapat dipilih oleh konsumen agar bisa mencukupi angka kebutuhan gizi (Langyan et al., 2022).
Setiap makanan yang bergizi mengandung energi yang diperlukan oleh manusia. Energi yang dapat dihasilkan dari nutrisi karbohidrat sebesar empat kilokalori per gram (Martindale et al., 2022). Energi yang dapat dihasilkan dari nutrisi protein sebesar empat kilokalori per gram (Nisbett et al., 2022). Energi yang dapat dihasilkan dari nutrisi lemak sebesar sembilan kilokalori per  gram  (Sreenivasulu  &  Fernie,  2022).  Gambar  1  memperlihatkan  jumlah  energi  yang dihasilkan dari beberapa jenis nutrisi (Yosephin, 2018).
Gambar 1. Energi yang dihasilkan dari tiga jenis nutrisi
Jenis  makanan  di  dunia  ini  sangat  beraneka  ragam,  ada  makanan  yang  disajikan  secara instan  dan  ada  juga  makanan  alami  yang  tersaji  secara  langsung  dari  alam.  Salah  satu  jenis makanan instan yang digemari oleh konsumen adalah mie karena cara penyajiannya yang praktis dan  tidak  menghabiskan  banyak  waktu  dalam  proses  memasaknya  (Obadi  et  al.,  2022).  Mie memiliki banyak pilihan merk yang tersedia di pasar (Liu et al., 2022). Konsumen kadang-kadang merasa  kebingungan  karena  banyak  sekali  yang  ditawarkan  di  berbagai  iklan.  Sebenarnya konsumen  tidak  perlu  bingung  karena  dalam  setiap  produk  mie  merk  apa  pun  selalu  ada komposisi penyusunnya di belakang produk mie tersebut (Zhang et al., 2022).
Setiap  konsumen  bisa  membeli  jenis  mie  yang  komposisi  nutrisinya  sesuai  dengan keinginannya  masing-masing  (Wang  et  al.,  2022).  Calon  pembeli  bisa  membeli  jenis  mie  yang diperkirakan  memiliki  perbedaan  kandungan  gizi agar  bisa  saling  melengkapi.  Misalnya mie  A memiliki  karbohidrat  dan  lemak,  sedangkan  mie  B  memiliki  protein  dan  karbohidrat.  Calon pembeli bisa membeli dua buah mie yaitu mie A dan mie B sehingga konsumen bisa terpenuhi kebutuhan  gizinya.  Pembelian  beberapa  mie  dengan  perbedaan  kandungan  nutrisi  dapat membuat konsumen terpenuhi tingkat kebutuhan nutrisinya (Zheng et al., 2023).
Masalah yang dirumuskan dalam penelitian ini adalah: Bagaimana cara mengelompokkan berbagai  macam  jenis  mie  yang  mirip  kandungan  nutrisinya  ke  dalam  beberapa  kelompok? Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mengelompokkan  berbagai  macam  merk  mie  berdasarkan tingkat  kemiripan  kandungan  nutrisinya.  Manfaat  dari  penelitian  ini  adalah  konsumen  bisa memilah  beberapa  jenis  mie  dengan  kandungan  nutrisi  yang  berbeda  agar  dapat  melengkapi kebutuhan nutrisi gizi yang diperlukannya. Penelitian ini dibatasi hanya sekitar empat belas jenis mie  yang  dikaji.  Penelitian  ini  menggunakan  metode cluster analysis  jenis hierarchical  cluster.
- 2 4 6 8 10 Karbohidrat Protein Lemak Karbohidrat,  4 Protein, 4 Lemak, 9

## Energi yang dihasilkan
(kilokalori/gram)
Penelitian  mengenai  mie  instan  pernah  dikaji  oleh  para  peneliti  sebelumya  yang  dapat  dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Penelitian terdahulu Peneliti Judul penelitian Obadi et al., 2022 A review of recent advances and techniques in the noodle mixing process Liu et al., 2022 Effects of common buckwheat bran on wheat dough properties and noodle quality compared with common buckwheat hull Zhang et al., 2022 Effect of Tremella fuciformis on dough structure and rheology, noodle flavor, and quality characteristics Wang et al., 2022 Bran characteristics impact the whole wheat noodle quality
State of the art dari penelitian ini bisa dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. State of the art
Kebaruan dari penelitian yang diajukan adalah cara mengelompokkan beberapa jenis mie dengan metode analisis cluster jenis hierarchical cluster.

## METODOLOGI
Penelitian ini termasuk gabungan dari jenis metode penelitian kuantitatif dan kualitatif (Nurhayati,  2020a).  Subjek  penelitian  dengan  populasi  semua  jenis  merk  mie  yang  beredar  di pasaran dengan sampel yang dgunakan adalah empat belas jenis merk mie. Teknik pengumpulan data dengan cara survey semua merk mie yang ada di pasar Indonesia. Alat pengumpulan data dari berbagai sumber baik primer maupun sekunder (Nurhayati, 2021b). Metode kuantitatif yang digunakan  berasal  dari  metode  analisis cluster    jenis  hierarchical  cluster.  Teknik  analisis  data
Pengelompokkan mie berdasarkan kemiripan nutrisi dengan metode
analisis cluster jenis hierarchical cluster A review of recent advances and techniques in the noodle mixing process (Obadi et al., 2022) Effects of common buckwheat bran on wheat dough properties and noodle quality compared with common buckwheat hull (Liu et al., 2022) Bran characteristics impact the whole wheat noodle quality (Wang et al., 2022)
Effect of Tremella fuciformis on dough structure and rheology, noodle flavor, and quality characteristics (Zhang, 2022)
yang  digunakan  berasal  dari  pengolahan  data  hasil  output  dari  SPSS  yang  diinterpretasikan (Nurhayati, 2020c). Proses setiap tahapan di dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Bagan alir penelitian
Metode  yang  dipakai  di  dalam  penelitian  ini  adalah  metode cluster  analysis  jenis hierarchical  cluster  (Nurhayati,  2021a).  Penelitian  dilakukan  pada  tahun  2022-2023.  Tempat penelitian di kota Bandung. Variabel metrik dalam penelitian ini adalah lima jenis nutrisi. Dalam penelitian ini ada empat belas jenis mie yang  diteliti berdasarkan lima jenis kandungan nutrisi sebagai berikut:
1. lemak,
2. karbohidrat,
3. protein,
4. gula
5. jumlah energi.
Empat belas jenis mie yang diteliti adalah sebagai berikut:
1. Gaga extra pedas
2. Sedap goreng
3. Indomie soto
4. Indomie kaldu ayam
5. Indomie baso sapi
6. Indomie ayam spesial
7. Sarimi
8. Supermie extra soto
9. Lemonilo mie goreng
10. Mie ABC cup ayam jamur
11. mie telur cap ayam 2
12. Mie telur pipih burung dara
13. Mie sedaap instant Soto
14. Mie telur cap 3 ayam
Dari empat belas jenis mie ini akan dikelompokkan berdasarkan  kemiripan tingkat kandungan nutrisinya.
Seleksi objektif: deskripsi taksonomi, simplikasi data, relasi, seleksi variabel clustering Rancangan penelitian: deteksi outlier, standardisasi data Seleksi ukuran similarity: penentuan variabel metrik/non metrik Proksimity: mengukur jarak similarity, jarak euclidean, jarak cityblock, jarak mahalanobis Seleksi algoritma clustering: hierarchical Interpretasi cluster
Noodle Grouping Based On Nutritional Similary With Hierachical Cluster Analysis Method
Metode cluster analysis adalah sebuah metode di dalam analisis multivariat yang dipakai dalam perhitungan jarak kedekatan antara satu objek dengan objek lainnya (Nurhayati, 2020b). Jarak  yang  dihitung  berdasarkan  tingkat  kemiripan  atau  tingkat similarity  antara  satu  objek dengan objek yang lainnya (Nurhayati, 2019).

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Hasil pengolahan data melalui software SPSS bisa dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Proses kasus cluster
Tabel 2 di atas mengandung arti bahwa seluruh data (14 data) sudah diproses tanpa ada data yang missing.
Tabel 3. Matriks Proksimiti Proximity Matrix
Case Squared Euclidean Distance 1: G   2:SG 3:IS 4: IK 5: IB 6: IA 7:SA  8: SU 9: L   10:ABC  11: A2  12: B  13: SS  14:3A 1: G 0  16992 3648 1633 1607 2512 3625  26043 178 12157 1885  56561 3607 2726 2:SG 16992 0 4944 8171 8225 6468 4949 1053  16264 507  29199  12751 4969  32710 3: IS 3648 4944 0 405 451 120 25  10247 3310 2625  10153  31901 19  12246 4: IK 1633 8171 405 0 30 113 424  14718 1439 5026 6546  39294 410 8223 5: IB 1607 8225 451 30 0 111 418  14896 1543 4978 6670  39902 410 8307 6: IA 2512 6468 120 113 111 0 103  12475 2346 3673 8345  35877 103  10206 7: SA 3625 4949 25 424 418 103 0  10354 3414 2552  10294  32368 6  12357 8: SU 26043 1053  10247  14718  14896  12475  10354 0  24855 2938  40382 6598  10370  44591 9: L 178  16264 3310 1439 1543 2346 3414  24855 0 11735 1895  54061 3367 2880 10:ABC 12157 507 2625 5026 4978 3673 2552 2938  11735 0  23000  18218 2576  26053 11: A2 1885  29199  10153 6546 6670 8345  10294  40382 1895 23000 0  75502  10220 117 12: B 56561  12751  31901  39294  39902  35877  32368 6598  54061 18218  75502 0  32330  81383 13: SS 3607 4969 19 410 410 103 6  10370 3367 2576  10220  32330 0  12279 14:3A 2726  32710  12246 8223 8307  10206  12357  44591 2880 26053 117  81383  12279 0 This is a dissimilarity matrix Case Processing Summary a Cases Valid Missing Total N Percent N Percent N Percent 14 100.0 0 .0 14 100.0 a. Average Linkage (Between Groups)
Tabel 3 di atas menunjukkan matriks proximity dengan angka yang tertulis dalam tabel adalah jarak ( distance) antara dua jenis variabel. Tahap ke satu pada cluster adalah proses measuring atau pengukuran terhadap kemiripan ( similarity) antara variabel-variabel, yang berfungsi untuk membuat  grup  variabel  yang  mirip  ( similar).  Jarak  antara  variabel-variabel  pada  matriks proximity adalah jarak yang didasarkan atas ukuran Euclidean.
Pada Tabel 3, jarak antar variabel 7 terhadap variabel 12 adalah 32368. Sedangkan jarak antara variabel 7 terhadap variabel 13 cuma 6. Hal ini berarti sarimi lebih mirip ( similar) dalam komposisi kandungan gizinya (karbohidrat, protein, dan sebagainya) dengan mie sedaap instant soto,  akan  tetapi  sarimi  berbeda  jauh  dengan  mie  telur  pipih  burung  dara.  Begitu  seterusnya untuk penerjemahan data lainnya, dengan prinsip dasar semakin kecil angka antara dua variabel yang  diukur,  artinya  kedua  variabel  tersebut  makin  mirip.  Walaupun  demikian  dikarenakan jumlah kombinasi jarak dari 14 variabel tersebut banyak, sehingga dibutuhkan proses clustering dengan suatu metode khusus agar ke 14 mie tersebut membentuk grup sesuai kemiripan masing- masing variabel, yang hasilnya disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Proses aglomerasi/ average linkage antar kelompok

## Agglomeration Schedule
Stage Cluster Combined Coefficients Stage Cluster First Appears Next Stage Cluster 1  Cluster 2 Cluster 1 Cluster 2 1 7 13 6.010 0 0 2 2 3 7 22.005 0 1 4 3 4 5 30.000 0 0 7 4 3 6 108.670 2 0 7 5 11 14 117.000 0 0 10 6 1 9 178.000 0 0 10 7 3 4 342.753 4 3 11 8 2 10 507.000 0 0 9 9 2 8 1995.500 8 0 12 10 1 11 2346.500 6 5 11 11 1 3 6162.393 10 7 13 12 2 12  12522.333 9 0 13 13 1 2  22884.401 11 12 0
Sesudah  jarak  antara  masing-masing  variabel  diukur  dengan  cara  Euclidean,  maka dilaksanakan  pengelompokkan  variabel  dengan  metode  hierarki.  Metode  hierarki  artinya pengelompokkan dilaksanakan dengan cara bertahap-tahap, satu per satu, atau dari tersusunnya
cluster yang banyak, perlahan banyaknya cluster  menurun sehingga pada akhirnya seluruhnya membentuk satu buah cluster saja. Cara pembentukkan cluster yang diawali dari dua atau lebih variabel-variabel yang termirip bergabung menjadi satu cluster, lalu cluster  mengikutsertakan lagi satu variabel yang termirip. Proses tersebut disebut sebagai agglomerasi.
Sebagaimana pada langkah 1 atau stage pertama atau baris ke satu, terlihat satu cluster memiliki komponen variabel 7 (sarimi) dengan variabel 13 (mie sedaap instant soto). Lalu amati kolom koefisien yang memuat nilai (6,01), yang berarti jarak antara variabel mie sarimi dengan variabel mie sedaap instant soto, sebagaimana dapat dilihat pada tabel matriks proximity. Oleh sebab proses agglomerasi diawali dengan dua buah variabel yang paling dekat, maka jarak kedua buah variabel tersebut adalah yang  paling dekat dari seluruh kombinasi jarak dari 14 variabel yang diukur. Lalu tampak pada kolom yang paling akhir untuk baris satu tersebut atau next stage, tampak nilai 2. Hal ini artinya proses clustering  berikutnya dilaksanakan dengan cara melihat stage ke-2 atau baris kedua.
Pada  baris  kedua,  tampak  variabel  7  (sarimi)  menyusun cluster    bersama  variabel  3 (indomie  soto).  Jadi,  sekarang cluster  terdiri  atas  tiga  buah  variabel,  yaitu  sarimi,  mie  sedaap instant soto dan indomie soto. Nilai pada kolom coefficient adalah jarak rata-rata yang terbentuk antara  variabel  terakhir  yang  tergabung  indomie  soto  dengan  dua  buah  variabel  sebelumnya, yaitu variabel 7 (sarimi) dan variabel 13 (mie sedaap instant soto), yang bisa dicermati jarak pada output proximity matrix:
Jarak antara variabel 3 dengan variabel 7 yaitu 25.
Jarak antara variabel 3 dengan variabel 13 yaitu 19. Jarak rata-rata = ( 25 + 19 ) / 2 = 22.
Begitu  seterusnya  dari stage  2  proses  kemudian  lanjut  ke  stage  4,  dari  stage  4  ke  stage  7 dan seterusnya hingga ke stage yang paling akhir, yaitu stage 13.
Apabila nilai pada stage berikutnya adalah nol, artinya proses cluster untuk jalur tersebut telah  usai,  sehingga cluster  lanjut  ke  tahap  awal  pada  stage  yang  belum  membentuk  cluster. Proses  ini  beroperasi  dengan  cara  otomatis  hingga  seluruh  variabel  pada  akhirnya  bergabung membentuk satu cluster (Lihat output dendrogram).
Proses  agglomerasi  ini  memiliki  sifat  yang  cukup  kompleks,  terutama  perhitungan koefisien yang melibatkan begitu banyak variabel dan terus meningkat (Santoso, 2002). Semakin kecil nilai koefisien, maka anggota cluster tersebut semakin memiliki kesamaan (Hair et al., 2014).
Contohnya,  pada stage  ke-12,  terbentuk  penggabungan  antara  variabel  2  bersama  variabel  12 (dan  tentu  saja  telah  terjadi  penggabungan  bersama  variabel-variabel  lainnya),  nilai  koefisien yang diperoleh yaitu 12522.
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  dari  software  SPSS  yang  bisa  dilihat  pada  Tabel  5  tampak bahwa dari empat belas jenis mie bisa digolongkan menjadi empat cluster, tiga cluster dan dua cluster.

## Tabel 5. Proses keanggotaan cluster
Cluster Membership Case 4 Clusters  3 Clusters  2 Clusters 1:Gaga extra pedas 1 1 1 2:Sedap goreng 2 2 2 3:Indomie soto 3 1 1 4:Indomie kaldu ayam 3 1 1 5:Indomie baso sapi 3 1 1 6:Indomie ayam spesial 3 1 1 7:Sarimi 3 1 1 8:Supermie extra soto 2 2 2 9:Lemonilo mie goreng 1 1 1 10:Mie ABC cup ayam jamur 2 2 2 11:mie telur cap ayam 2 1 1 1 12:Mie telur pipih burung dara 4 3 2 13:Mie sedaap instant Soto 3 1 1 14:Mie telur cap 3 ayam 1 1 1
Apabila  penggolongan  menjadi  empat  cluster,  terlihat  pada  Tabel  5  untuk  kolom  4 clusters, tersusun dari:
1. Komponen cluster  ke-1 adalah variabel dengan simbol 1 yang terdiri atas variabel:
a. mie gaga extra pedas,
b. mie lemonilo mie goreng,
c. mie telur cap ayam 2,
d. mie telur cap 3 ayam.
2. Komponen cluster  ke-2 adalah variabel dengan simbol 2 yang terdiri atas variabel:
a. mie sedaap goreng,
b. mie supermie extra soto,
c. mie ABC cup ayam jamur.
3. Komponen cluster  ke-3 adalah variabel dengan simbol 3 yang terdiri atas variabel:
a. mie indomie soto,
b. mie indomie kaldu ayam,
c. mie indomie baso sapi,
d. mie indomie ayam special,
e. mie sarimi,
f. mie sedaap instant soto.
4. Komponen cluster  ke-4 adalah variabel dengan simbol 4 yang terdiri atas variabel:
a. mie telur pipih burung dara.
Apabila penggolongan menjadi tiga cluster, terlihat pada Tabel 5 untuk kolom 3 clusters, tersusun dari:
1. Komponen cluster  ke-1 adalah variabel dengan simbol 1 yang terdiri atas variabel:
a. mie gaga extra pedas,
b. mie indomie soto,
c. mie indomie kaldu ayam,
d. mie indomie baso sapi,
e. mie indomie ayam spesial,
f. mie sarimi,
g. mie lemonilo mie goreng,
h. mie telur cap ayam 2,
i. mie sedaap instant soto,
j. mie telur cap 3 ayam.
2. Komponen cluster  ke-2 adalah variabel dengan simbol 2 yang terdiri atas variabel:
a. mie sedaap goreng,
b. mie supermie extra soto,
c. mie ABC cup ayam jamur.
3. Komponen cluster ke-3 adalah variabel dengan simbol 3 yang terdiri atas variabel: mie telur pipih burung dara.
Apabila penggolongan menjadi dua cluster, terlihat pada Tabel 5 untuk kolom 2 clusters, tersusun dari:
1. Komponen cluster  ke-1 adalah variabel dengan simbol 1 yang terdiri atas variabel:
a. mie gaga extra pedas,
b. mie indomie soto,
c. mie indomie kaldu ayam,
d. mie indomie baso sapi,
e. mie indomie ayam spesial,
f. mie sarimi,
g. mie lemonilo mie goreng,
h. mie telur cap ayam 2,
i. mie sedaap instant soto,
j. mie telur cap 3 ayam.
2. Komponen cluster  ke-2 adalah variabel dengan simbol 2 yang terdiri atas variabel:
a. mie sedaap goreng,
b. mie supermie extra soto,
c. mie ABC cup ayam jamur,
d. mie telur pipih burung dara.
Dari  proses clustering  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  ada  empat  mie  yang  memiliki  kemiripan komposisi nutrisi yaitu:
a. mie sedaap goreng,
b. mie supermie extra soto,
c. mie ABC cup ayam jamur,
d. mie telur pipih burung dara.
Sedangkan  sisanya  ada  sepuluh  jenis  mie  yang  memiliki  kemiripan  kandungan  nutrisi  yang hampir sama, yaitu:
a. mie gaga extra pedas,
b. mie indomie soto,
c. mie indomie kaldu ayam,
d. mie indomie baso sapi,
e. mie indomie ayam spesial,
f. mie sarimi,
g. mie lemonilo mie goreng,
h. mie telur cap ayam 2,
i. mie sedaap instant soto,
j. mie telur cap 3 ayam.
Dendrogram  adalah  visualisasi  proses clustering  yang  terjadi  yang  berfungsi menunjukkan  komponen cluster  yang  ada  apabila  akan  diputuskan  berapa  buah  cluster  yang sebaiknya terbentuk. Dendrogram dapat dilihat di Gambar 4.
Gambar 4. Gambar dendrogram
Pada Gambar 4 dapat terlihat bagaimana proses pembentukkan cluster itu terjadi. Sebagai contoh, jika ingin membentuk dua cluster, dari dendrogram terlihat bahwa cluster 1 terdiri atas:
1. sarimi,
2. mie sedaap instant soto,
3. indomie soto,
4. indomie ayam special,
5. indomie kaldu ayam,
6. indomie baso sapi,
7. mie telur cap ayam 2,
8. mie telur cap 3 ayam,
9. gaga extra pedas,
10. lemonilo mie goreng,
Sedangkan cluster 2 terdiri atas:
1. Sedaap goreng
2. Mie ABC cup ayam jamur
3. Supermie extra soto
4. Mie telur pipih burung dara
Untuk  proses  penamaan cluster  1  boleh  disebut  cluster  B,  sedangkan  cluster  2  boleh  disebut cluster A.
Berdasarkan analisa hasil pembahasan data bisa tampak bahwa ada empat jenis mie dalam cluster  A memiliki kandungan nutrisi yang agak berbeda jika dibandingkan dengan sepuluh jenis mie dalam cluster  B. Oleh karena itu calon konsumen dapat membeli dua mie dari cluster A dan B masing-masingnya agar nilai kandungan nutrisi gizinya bisa saling melengkapi.
Mie pada cluster A:
1. Supermi  Mie  Instant  Extra  Soto  Daging  100G:  Energi  total  440kkal,  energi  dari  lemak 140kkal, lemak total 15g, lemak jenuh 7g, kolesterol 0mg, protein 9g, karbohidrat total 65, serat pangan 3g, gula 5g, natrium 1470mg.
2. Sedaap Mie Instant Goreng 90G: Energi total 410kkal, energi dari lemak 150kkal. % AKG: Lemak total 17g, lemak jenuh 8g, kolesterol 0g, protein 10g, karbohidrat total 53g, serat pangan 2g, gula 3g, natrium 1040mg. Vitamin A 55%, vitamin B1 60%, vitamin B5 10%, vitamin B6 30%, vitamin B12 25%, niasin 50%, asam folat 35%, kalsium 3%, zat besi 25%.
3. Mie ABC cup ayam jamur: energi 390 kkal, protein 7 gram, lemak 20 gram, karbohidrat 45 gram, gula 8 gram, serat pangan 6 gram.
4. Mie telur pipih burung dara: energi 510.00 kkal, Protein 21.00 g, Karbohidrat total 103.00 g, Lemak total 2.00 g,
Mie  pada  cluster  A  memiliki  persamaan  kandungan  gula  yang  rendah  bisa  dikonsumsi untuk  konsumen  tertentu  yang  tidak  boleh  terlalu  banyak  makan  gula.  Mie  pada  cluster  A memiliki protein yang cukup memadai untuk konsumen.
Mie  pada  cluster  B:  contohnya  Sarimi  kaldu  ayam:  energi  320  kkal,  natrium  670  mg, protein 4 gram, karbohidrat 45 gram, lemak total 12 gram, lemak jenuh 6 gram, gula 11 gram, serat  pangan  2  gram.  Mie  pada  cluster  B  bisa  dikonsumsi  untuk  konsumen  yang  sedang menjalankan program diet.
Konsumen dapat membeli dua mie dari cluster A dan B untuk memenuhi kebutuhan gizi yang disesuaikan dengan keinginan dan tingkat kebutuhan anggota keluarganya masing-masing.

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian didapatkan bahwa terdapat empat jenis mie yang memiliki kandungan nutrisi gizi yang setara yaitu mie telur pipih burung dara, supermie extra soto, sedaap goreng, dan mie ABC cup ayam jamur. Hasil penelitian juga menunjukkan bahwa ada sepuluh jenis mie yang memiliki kandungan nutrisi yang setara yaitu sarimi, mie sedaap instant soto, indomie soto, indomie ayam special, indomie kaldu ayam, indomie baso sapi, mie telur cap ayam 2, mie telur  cap  3  ayam,  gaga  extra  pedas  dan  lemonilo  mie  goreng.  Penelitian  yang  sudah  berhasil dilakukan sesuai dengan hipotesis penelitian.
Saran untuk perkembangan penelitian selanjutnya dapat dilakukan penelitian mengenai kandungan nutrisi jenis vitamin dan jenis mineral agar lebih lengkap.

## DAFTAR PUSTAKA
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2014). Multivariate Data Analysis (MVDA).
In Pharmaceutical Quality by Design: A Practical Approach (7th ed.). Pearson.
Hargreaves,  D.,  Mates,  E.,  Menon,  P.,  Alderman,  H.,  Devakumar,  D.,  Fawzi,  W.,  Greenfield,  G., Hammoudeh, W., He, S., Lahiri, A., Liu, Z., Nguyen, P. H., Sethi, V., Wang, H., Neufeld, L. M., & Patton, G. C. (2022). Strategies and interventions for healthy adolescent growth, nutrition,
and  development. The  Lancet,  399(10320),  198 – 210.  https://doi.org/10.1016/S0140- 6736(21)01593-2
Langyan, S., Yadava, P., Khan, F. N., Dar, Z. A., Singh, R., & Kumar, A. (2022). Sustaining Protein Nutrition  Through  Plant-Based  Foods. Frontiers  in  Nutrition,  8(January),  1 – 20. https://doi.org/10.3389/fnut.2021.772573
Liu, D., Song, S., Tao, L., Yu, L., & Wang, J. (2022). Effects of common buckwheat bran on wheat dough  properties  and  noodle  quality  compared  with  common  buckwheat  hull. Lwt, 155(September 2021), 112971. https://doi.org/10.1016/j.lwt.2021.112971
Longo,  V.  D.,  &  Anderson,  R.  M.  (2022).  Nutrition,  longevity  and  disease:  From  molecular mechanisms to interventions. Cell, 185(9), 1455 – 1470. https://doi.org/10.1016/j.cell.2022.04.002
Martindale,  R.  G.,  Klek,  S.,  Puthucheary,  Z.,  Rosenthal,  M.  D.,  Stoppe,  C.,  van  Zanten,  A.  R.  H., Waitzberg,  D.  L.,  &  Wischmeyer,  P.  E.  (2022).  Guidelines  for  the  provision  of  nutrition support therapy in the adult critically ill patient: The American Society for Parenteral and Enteral  Nutrition. Journal  of  Parenteral  and  Enteral  Nutrition,  46(6),  1223 – 1225. https://doi.org/10.1002/jpen.2376
Nisbett, N., Harris, J., Backholer, K., Baker, P., Jernigan, V. B. B., & Friel, S. (2022). Holding no-one back:  The  Nutrition  Equity  Framework  in  theory  and  practice. Global  Food  Security,  32, 100605. https://doi.org/10.1016/j.gfs.2021.100605
Nurhayati, A. (2019). Dasar-dasar Analisis Multivariat. CV. Future Business Machine Solusindo. Nurhayati, A. (2020a). Analisis Data Statistik. CV. Future Business Machine Solusindo.
Nurhayati, A. (2020b). Kamus Teknik Industri (K. Susilowati (ed.)). CV. Future Business Machine Solusindo.
Nurhayati,  A.  (2021a).  Faktor-faktor  Penunjang  Produk  Nano  Spray  dengan  Metode  Factor Analysis. Jurnal Sains Dan Teknik, 3(1), 9 – 20.
Nurhayati,  A.  (2021b).  Penentuan  Skala  Prioritas  Tipe  Rumah  dengan  Metode  Analytical Hierarchy  Process  (AHP). Journal  of  Industrial  &  Quality  Engineering,  9(2),  119 – 132. https://doi.org/https://doi.org/10.34010/iqe.v9i2.4735
Nurhayati,  A.  (2020c).  Prioritizing  material  selection  criteria  for  additive  manufacturing  (  3D printing ) filament using conjoint analysis. The 7th Mechanical Engineering Research Day, December,
53 – 54. http://www3.utem.edu.my/care/proceedings/merd20/pdf/02_Additive_Manufacturing/0
26-p53_54.pdf
Obadi, M., Zhang, J., He, Z., Zhu, S., Wu, Q., Qi, Y., & Xu, B. (2022). A review of recent advances and techniques in the noodle mixing process.
Lwt, 154, 112680.
https://doi.org/10.1016/j.lwt.2021.112680
Santoso, S. (2002). Buku Latihan SPSS - Statistik Multivariat.pdf. PT. Elex Media Komputindo.
Sreenivasulu, N., & Fernie, A. R. (2022). Diversity: current and prospective secondary metabolites for  nutrition  and  medicine. Current  Opinion  in  Biotechnology,  74,  164 – 170. https://doi.org/10.1016/j.copbio.2021.11.010
Wang, F., Chao, H., Xu, Z., Wu, Y., Sun, L., & Wang, N. (2022). Bran characteristics impact the whole wheat noodle quality. Food Science and Technology (Brazil), 42, 1 – 7. https://doi.org/10.1590/fst.29322
Yassine, H. N., Samieri, C., Livingston, G., Glass, K., Wagner, M., Tangney, C., Plassman, B. L., Ikram, M. A., Voigt, R. M., Gu, Y., O’Bryant, S., Minihane, A. M., Craft, S., Fink, H. A., Judd, S., Andrieu, S., Bowman, G. L., Richard, E., Albensi, B., … S chneider, L. S. (2022). Nutrition state of science and  dementia  prevention:  recommendations  of  the  Nutrition  for  Dementia  Prevention Working Group. The Lancet Healthy Longevity, 3(7), e501 – e512. https://doi.org/10.1016/S2666-7568(22)00120-9
Yosephin,  B.  (2018).  Tuntunan  Praktis  Menghitung  Kebutuhan  Gizi.  In  M.  Kika  (Ed.), Andi Publisher (1st ed.). Penerbit Andi. https://pustaka.pekanbaru.go.id/inlislite3/opac/detail-
opac?id=28395
Zhang, L., Chen, J., Xu, F., Han, R., Quan, M., & Wang, L. (2022). Effect of Tremella fuciformis on dough  structure  and  rheology,  noodle  flavor,  and  quality  characteristics. Lwt, 172(November), 114180. https://doi.org/10.1016/j.lwt.2022.114180
Zheng, Q., Wang, Z., Xiong, F., Song, Y., & Zhang, G. (2023). Effect of pearling on nutritional value of highland  barley  flour  and  processing  characteristics  of  noodles. Food  Chemistry:  X, 17(February), 100596. https://doi.org/10.1016/j.fochx.2023.100596