©2021. Budiaji, Rifqi Ahmad Riyanto dan Suherna. Open access under CC BY – SA license. Received: 15-10-2020, Accepted: 29-03-2021, Published online: 01-09-2021. doi: 10.20473/amnt.v5i3.2021. 303-312. Joinly Published by IAGIKMI & Universitas Airlangga

## Pemanfaatan Paket ddp di Software R untuk Analisis Pola Pangan Harapan

## The Application of ddp R Package for Desirable Dietary Pattern Analysis
Weksi Budiaji* 1,2 , Rifqi Ahmad Riyanto 1 , Suherna 1

## ABSTRAK
Latar Belakang: Pola Pangan Harapan (PPH) adalah susunan keberagaman bahan makanan atau kelompok bahan makanan yang didasarkan pada sumbangan energi. Skor PPH mendekati 100 dapat diartikan bahwa komposisi pangan sangat beragam. Badan Ketahanan Pangan RI (BKP) dan Nutrisurvey mengembangkan perhitungan skor PPH. Paket ddp di software R sebagai alternatif software juga bermanfaat untuk perhitungan skor PPH.
Tujuan: Menggunakan  paket  ddp di  software  R  untuk  perhitungan dan  analisis  PPH    individu  baik  analisis  deskriptif  maupun analisis  inferensia  dan  membandingkan  perhitungan  PPH  pada  paket  ddp  dengan  software  aplikasi  harmonisasi  analisis  PPH Susenas dan Nutrisurvey.
Metode: Penelitian dilakukan dengan metode survey dan simulasi. Survey dilakukan pada mahasiswa program studi Teknologi Pangan Universitas Sultan Ageng Tirtayasa semester 3 secara online. Responden ditanya tentang pola makan dan menu makan dalam satu hari. Perhitungan dan analisis PPH dilakukan pada data yang valid dengan menggunakan paket ddp di Software R. Analisis PPH menggunakan analisis deskriptif dan inferensia yaitu uji t dan regresi linear sederhana.
Hasil: Paket ddp memerlukan waktu yang lebih lama yaitu 7 menit untuk memasukkan data menu seorang responden dalam satu hari dibandingkan Software Nutrisurvey yang membutuhkan waktu hanya 5 menit. Hasil analisis PPH dari paket ddp sama dengan hasil aplikasi harmonisasi analisis PPH Susenas, tetapi  berbeda dengan Nutrisurvey karena pada Nutrisurvey ada kategori bahan makanan yang tidak masuk dalam database. Analisis deskripsi dan inferensia pada data responden sebagai analisis lanjutan dapat dilakukan dengan mudah. Analisis deskripsi menunjukkan bahwa mayoritas responden memiliki nilai energi, protein, lemak, dan karbohidrat yang rendah, dan variabel pengeluaran untuk pangan lebih dari 70% yang berpengaruh terhadap skor PPH adalah hasil dari analisis inferensia.
Kesimpulan: Skor  PPH  yang  dihasilkan  dari  paket  ddp memiliki  keunggulan  yaitu  analisis  lanjutan  yang  dapat  dengan  mudah dilakukan  baik  analisis  deskriptif  maupun analisis  inferensia.  Paket  ddp  dapat  digunakan  untuk  perhitungan dan  analisis  PPH dengan baik dan memiliki hasil yang sama dengan aplikasi harmonisasi analisis PPH susenas. Walaupun proses penggunaan ddp memerlukan waktu yang lebih lama dibandingkan dengan Nutrisurvey, sumber data dari paket ddp lebih tepat dan  cocok untuk perhitungan dan analisis skor PPH di Indonesia.
Kata kunci: Skor Pph, Paket Ddp, Software R, Pola Makan

## ABSTRACT
Background: Desirable  dietary  pattern  (DDP)  is  a  variety  of  food  nutrition  intake  that  is  calculated  based  on  energy  (calory) consumption.  A  DDP  index  close  to  100  has  a  meaning  that  the  food  intake  varies.  Badan  Ketahanan  Pangan  RI  (BKP)  and Nutrisurvey have developed a DDP index calculation software. As an alternative, ddp package of R software can be also calculated ddp index.
Objectives: To apply the ddp package of Software R in calculating and analyzing DDP of individuals both descriptive and inferential analyses and to compare the ddp package with the application of PPH Susenas and Nutrisurvey Software.
Methods: This research applied survey and simulation methods. The survey was conducted on the 3rd-semester students of the Food Technology Department, University of Sultan Ageng Tirtayasa via an online survey. They administered both closed questions about dietary patterns and opened questions of a list of their daily food intake. Calculation and analysis of the DDP applied in the valid data in the ddp package of software R. The DDP analyses were followed by both descriptive and inferential analyses including t-test and simple linear regression.
Results: The ddp packaged required 7 minutes to input the menu data of each person per day. Compared to Nutrisurvey, it required only 5 minutes. There were different results between the ddp package and Nutrisurvey because a category of food could absent
RESEARCH STUDY
Open Access
©2021. Budiaji, Rifqi Ahmad Riyanto dan Suherna. Open access under CC BY – SA license. Received: 15-10-2020, Accepted: 29-03-2021, Published online: 01-09-2021. doi: 10.20473/amnt.v5i3.2021. 303-312. Joinly Published by IAGIKMI & Universitas Airlangga
in the Nutrisurvey databases. The harmonization application of the DDP analysis Susenas, on the other hand, had similar results. Both descriptive and inferential analyses as a further  analysis can be applied easily. The descriptive analysis showed that the majority of respondents had a low value of energy, protein, and carbohydrate, while the inferential statistic resulted in that the food expenditure more than 70% significantly affected the DDP score.
Conclusions: The ddp package could calculate and analyzed the DDP very well and had an equal result with the harmonization application of the DDP analysis susenas. Although the application process of the ddp package required a longer time than that of Nutrisurvey, the databases of the ddp package were more precise and suitable for the DDP calculation and analysis in Indonesia.
Keywords: ddp Score, ddp Package, R Software, Dietary Pattern *Korespondensi: budiaji@untirta.ac.id Weksi Budiaji 1 Fakultas Pertanian, Universitas Sultan Ageng Tirtayasa
2 PUI-Ketahanan Pangan Universitas Sultan Ageng Tirtayasa Jl. Raya Jakarta Km. 4 Pakupatan, Serang, Banten Diterbitkan Oleh Universitas Airlangga dan IAGIKMI

## PENDAHULUAN
Pendekatan  pengukuran  keragaman  konsumsi pangan  di  Indonesia  yang  umum  dilakukan  menggunakan Pola Pangan Harapan (PPH). PPH adalah susunan beragam bahan  makanan  atau  kelompok  bahan  makanan  yang didasarkan  pada  sumbangan  energi,  baik  secara  absolut maupun  relatif  terhadap  total  energi,  yang  mampu memenuhi  kebutuhan  konsumsi  pangan  penduduk  baik kuantitas, kualitas maupun keragaman dengan mempertimbangkan aspek sosial, ekonomi, budaya, agama, dan citarasa 1 . PPH juga dapat diartikan sebagai komposisi kelompok pangan utama yang sesuai dengan daya terima yang  bila  pangan  tersebut  dikonsumsi  dapat  memenuhi energi dan zat lainnya 2 .
PPH merupakan salah satu  instrumen  yang dapat digunakan  untuk    menilai    mutu  gizi  konsumsi  pangan kelompok baik jumlah maupun komposisi pangan menurut jenis  pangan  yang  dinyatakan  dalam  skor 1 .  PPH disimbolkan  dengan  sebuah  skor  dengan  nilai  maksimal 100.  Jika  nilai  skor  PPH  mendekati  100  dapat  diartikan bahwa komposisi pangan sangat beragam. PPH dapat juga digunakan untuk menilai mutu gizi konsumsi pangan pada tingkat individu 3,4 , rumah tangga 5 , dan wilayah 6,7 sehingga pola  konsumsi  pangan  masyarakat  dapat  di  evaluasi. Kebutuhan pangan tingkat regional dan nasional juga dapat direncanakan.
Penghitungan    skor    PPH    menggunakan    data jumlah  konsumsi  energi  per  kelompok  pangan  yang memiliki karakter spesifik lokasi. Karakter ini menjadi dasar bahwa  pembagian  keragaman  dari  Badan  Ketahanan Pangan RI lebih tepat digunakan untuk perhitungan PPH di Indonesia.  Proporsi  konsumsi  energi  untuk  kelompok pangan  dapat  dibagi  menjadi  (1)    Padi-padian    50%,    (2) Umbi-umbian  6%,  (3)  Pangan  hewani  12%,  (4)  Minyak dan  lemak  10%,  (5)  Buah  dan  biji  berminyak  3%,  (6) Kacang-kacangan  5%,  (7)  Gula  5%,  (8)  Sayur  dan  buah 6%,  serta  (9)   Lain-lain  (bumbu)  3%. Perkalian proporsi
energi    dari    tiap    kelompok    pangan    dengan    pembobot diperoleh  skor  PPH 1 .
Badan  Ketahanan  Pangan  RI  mengembangkan perhitungan  dengan  bantuan  MS  Excel 8,9 yaitu  aplikasi harmonisasi  analisis  PPH  susenas.  Penggunaan  MS  Excel yang merupakan software berbayar dan informasi dengan banyak  lembar  ( sheets )  di  dalam  perhitungan  membuat perhitungan  dengan  software  ini  kurang  ramah  terhadap pengguna.  Software  Nutrisurvey  juga  dapat  digunakan untuk menghitung PPH. PPH usia dewasa di Indonesia dapat dihitung  dengan  menggunakan  software  ini 10 .  Dengan menambah data base, software ini dapat digunakan untuk spesifik  lokasi  kecuali  data  base  lokasi  yang  diinginkan belum  ada  datanya.  Jika  perhitungan  PPH  dilakukan  di platform  bukan  Windows,  Nutrisurvey  tidak  dapat dijalankan.
Alternatif  software  gratis  dan  dapat  dijalankan  di Windows,  Linux,  maupun  MacOs  adalah  software  R 11 . Kelebihan software R adalah hasil penelitian dapat dengan mudah di reproduksi ulang untuk menjamin pengembangan  keilmuan  berkelanjutan 12 – 14 karena merupakan  bahasa  pemograman.  Dukungan  komunitas yang  membuat  paket-paket  R  dan  dapat  diunduh  dengan gratis  juga  menjadi  bagian  paling  penting  dari  kelebihan software  R.  Sebuah  paket  yang  bermanfaat  untuk perhitungan  PPH  adalah  paket  ddp  yang  dibuat  untuk perhitungan PPH di Indonesia 15 .
Beberapa  penelitian  yang  melibatkan  perhitungan PPH  dan  analisis  kalori  di  Indonesia  menggunakan nutrisurvey  sebagai  alat  bantu  analisis 16 – 19 .  Perhitungan dengan bantuan MS Excel pada penelitian PPH juga  dapat dilakukan 20,21 .  Berbeda  dengan  sofware  R  yang  lebih dikenal sebagai software statistik, penggunaan software ini untuk  perhitungan  atau  analisis  PPH  belum  pernah dilakukan,  padahal  sangat  mungkin  R  diaplikasikan  pada perhitungan  PPH.  Artikel  ini  akan  membahas  penggunaan software  R  khususnya  paket  ddp  pada  kasus  riil  untuk perhitungan dan analisis (deskriptif dan inferensia) PPH.
©2021. Budiaji, Rifqi Ahmad Riyanto dan Suherna. Open access under CC BY – SA license. Received: 15-10-2020, Accepted: 29-03-2021, Published online: 01-09-2021. doi: 10.20473/amnt.v5i3.2021. 303-312. Joinly Published by IAGIKMI & Universitas Airlangga

## METODE
Penelitian ini adalah penelitian survey dan simulasi. Survey  dilakukan  dengan  populasi  mahasiswa  Program Studi  Teknologi  Pangan  semester  3  Universitas  Sultan Ageng  Tirtayasa.  Pertimbangan  menggunakan  populasi mahasiswa  Program  Studi  Teknologi  Pangan  semester  3 karena  anggota  populasi  diasumsikan  memahami komposisi  dan  gizi  dari  bahan  pangan  serta  dapat mengakses  internet  dengan  baik.  Sampel  diperoleh  dari populasi  secara  purposif  (sengaja)  dengan  jumlah  15 mahasiswa.  Jumlah  15  tidak  diambil  dengan  rumus tertentu, melainkan diperoleh dari jumlah mahasiswa yang merespon kuisioner on line yang telah disebar tautannya.
Kuisioner  on  line  yang  berikan  kepada  responden memiliki dua bagian yaitu bagian pertanyaan tertutup dan pertanyaan  terbuka.  Pertanyaan  tertutup  merupakan pertanyaan  persepsi  reponden  terhadap  pola  pangan secara  umum  dengan  format  data  likert  7  skala 22 . Pertanyaan  terbuka  berupa  pertanyaan  tentang  menu pangan  yang  dimakan  pada  hari  pengisian  kuisioner  yaitu menu makan pagi, siang, dan sore.
Data  hasil  kuisioner  digunakan  untuk  simulasi penerapan  software  R  dengan  menggunakan  paket  ddp. Paket ddp pada software R digunakan untuk menganalisis total  kalori  dan  skor  PPH.  Total  kalori  dihitung  dengan menggunakan sebuah kode (fungsi) yaitu kalori sedangkan skor PPH diperoleh dengan menjalankan fungsi skorpph di R 15 . Kedua fungsi ini akan diterapkan pada data hasil isian kuisioner.
Fungsi kalori memiliki dua argumen, yaitu data dan output. Argumen data diisi dengan data yang akan dianalisis total  kalorinya,  sedangkan  output  digunakan  untuk memunculkan  total  kalori  yang  dikonsumsi.  Ada  empat kemungkinan output yang dapat dimunculkan yaitu kalori protein,  lemak,  karbohidrat,  dan  total  energi.  Keempat kalori  tersebut  dapat  dimunculkan  secara  bersama-sama jika argumen output diisi dengan all.
Fungsi  skorpph  mempunyai  tiga  argumen  yaitu data, wilayah, dan baseline. Argumen data diisi dengan data yang  akan  dianalisis  skor  pphnya.  Argumen  wilayah digunakan untuk memasukkan asal provinsi responden. Jika wilayah ini diisi dengan Indonesia, maka skor pph nasional
yang  digunakan  sebagai  dasar  perhitungan.  Nilai  baseline yang  digunakan  adalah  2000  kalori  karena  2000  kalori adalah minimal kalori yang dibutuhkan orang Indonesia.
Analisis  data  dengan  paket  ddp  dilakukan  setelah melewati proses validasi data.  Tahapan analisis kalori dan skor  pph  di  software  R  dengan  paket  ddp  adalah  sebagai berikut:
1. Data isian responden dicek.
2. Data responden dibuat dalam bentuk 218 kolom dan n  baris  (Gambar  1),  dengan  kolom  pertama adalah  nama  responden.  Kolom  ke-2  sampai dengan kolom ke-218 adalah jenis bahan pangan. Langkah  ini  adalah  langkah  validasi  data  untuk membentuk  format  data  agar  sesuai  dengan format di paket ddp.
Gambar 1 . Format Data
3. Masukkan data ke sistem R.
4. Hitung energi dan skor pph dengan paket ddp.
5. Analisis data dengan analisis deskriptif dan/ atau inferensia. Analisis deskriptif tidak melibatkan uji/ test 23 yaitu  menggunakan  plot  dua  komponen utama  pertama  (biplot),  sedangkan  inferensia ada uji yang diterapkan yaitu uji t. Variabel yang berbeda  nyata  diregresikan  untuk  dilihat pengaruhnya terhadap skor pph.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Karakteristik Responden
Pengecekan  awal  jumlah  responden  menunjukkan bahwa  ada  dua  responden  yang  menginput  dua  kali, sehingga  jumlah  responden  menjadi  14  responden. Responden  memiliki  minimal  3  anggota  keluarga  dan maksimal  6  anggota  dengan  nilai  tengahnya  (median) adalah 5 anggota keluarga (Tabel 1).
©2021. Budiaji, Rifqi Ahmad Riyanto dan Suherna. Open access under CC BY – SA license. Received: 15-10-2020, Accepted: 29-03-2021, Published online: 01-09-2021. doi: 10.20473/amnt.v5i3.2021. 303-312. Joinly Published by IAGIKMI & Universitas Airlangga
Tabel 1 . Karakteristik Responden Variabel Keterangan Frekuensi Jumlah anggota keluarga 3 orang 2 4 orang 4 5 orang 4* 6 orang 4 Usia 19 tahun 14 Jenis Kelamin Laki-laki 1 Perempuan 13 Pendapatan 1 (<500.00) 0 2 (500.00-999.000) 1 3 (1.000.000-1.999.999) 0 4 (2.000.000-2.999.999) 3 5 (3.000.000-4.500.000) 4* 6 (> 4.500.000) 6
*cetak tebal adalah kategori yang memiliki nilai median.
Usia  responden  seragam  yaitu  19  tahun  yang mayoritas berjenis kelamin perempuan. Kategori pendapatan  keluarga  responden  bervariasi  dengan pendapatan  terendah  adalah  kelas  2  (Rp  500.000 – Rp 999.999  per  bulan)  dan  ada  yang  berpendapatan  di  kelas tertinggi  (lebih  dari  Rp  4.500.000  per  bulan).  Pada  kelas pendapatan  keluarga,  kategori  pendapatan  memiliki median  pada  kelas  pendapatan  5  (Rp  3.000.000-Rp 4.500.000 per bulan).
Format  skala  likert  7  skala  dapat  menggunakan nilai 4 sebagai nilai cut point untuk menjadi 2 kategori 24 . Item pertanyaan bahwa responden makan buah tiap hari, susu  tiap  hari,  dan  sering  makan  makanan  siap  saji
menunjukkan  bahwa  responden  jarang  makan  buah  dan minum  susu  setiap  hari  (Tabel  2).    Mayoritas  responden juga jarang makan makanan siap saji. Item pertanyaan pola makan responden, makan tiga kali sehari, dan pengeluaran untuk makan lebih dari 70% dari pendapatan menunjukkan bahwa  mayoritas  responden  sudah  cukup  karena  berada pada nilai tengahnya yaitu 4. Pertanyaan kepada responden tentang makanan responden yang telah bergizi, berimbang, dan  beragam,  kebersihan  makanan  yang  terjamin,  sering makan makanan olahan sendiri, dan makan sayur tiap hari menunjukkan  bahwa  mayoritas  responden  sudah  sangat baik karena nilai mediannya lebih dari 4.
Tabel 2 . Sebaran Jawaban Responden Pertanyaan 1 (Sangat tidak setuju) 2 3 4 5 6 7 (Sangat setuju) Saya makan 3 kali sehari 0 3  1 4* 4 0 2 Pola makan saya teratur 2 2  1 4* 4 0 1 Makanan saya telah bergizi, berimbang, dan beragam 0 1  3 1 7* 2 0 Saya makan buah tiap hari 2 2 4* 3 2 1 0 Saya makan sayur tiap hari 1 0  1 4 2* 4 2 Saya minum susu tiap hari 4 2 4* 3 1 0 0 Saya sering makan makanan siap saji 1 2 5* 2 4 0 0 Makanan saya terjamin kebersihannya 0 0  2 1 2 6* 3 Saya sering makan makanan olahan sendiri (tidak jajan) 0 0  1 3 2 6* 2 Pengeluaran  untuk  makan  saya  adalah  lebih  dari  70% dari pengeluaran tiap bulan 1 2  1 6* 4 0 0
*cetak tebal adalah kategori yang memiliki nilai median.

## Menu Responden
Pertanyaan  terbuka  tentang  menu  makanan  yang diisi  responden  dikonversi  menjadi  kode  kelompok makanan sangat diperlukan agar sesuai dengan format data di paket ddp. Menu makanan responden dapat dikonversi kedalam 217 kelompok makanan sesuai dengan klasifikasi kementerian  pertanian.  Salah  satu  responden  yaitu
responden  nomor  6  dan  15  memiliki  menu  nasi  shirataki yang  belum  terdaftar  pada  217  kelompok  makanan tersebut (Tabel 3). Kekurangan daftar nasi shirataki ini juga terjadi  pada  paket  ddp,  sehingga  untuk  pengembangan paket ddp lebih lanjut kategori ini dapat dimasukkan secara spesifik agar perhitungan kalori lebih tepat.
©2021. Budiaji, Rifqi Ahmad Riyanto dan Suherna. Open access under CC BY – SA license. Received: 15-10-2020, Accepted: 29-03-2021, Published online: 01-09-2021. doi: 10.20473/amnt.v5i3.2021. 303-312. Joinly Published by IAGIKMI & Universitas Airlangga
Tabel 3. Isian Responden Nomor 2, 6, dan 15
Responden  Nama Menu Pagi Menu Siang 2 A1 nasi  (150  gr),  sayur  selada  air  (100  gr)  ,  telur goreng (50 gr) tidak makan siang 6 A6 1 lembar roti tawar dan 1 sdm madu
nasi shirataki (100gr) dan lele goreng (1 ekor)
15 A6 1 lembar roti tawar dan 1 sdm madu
nasi shirataki (100gr) dan lele goreng (1 ekor)
Data  divalidasi  untuk  mengecek  data  yang  tidak valid, misalnya responden nomor 6 dan 15 mengisi dua kali (Tabel 3). Responden yang memiliki menu yang tidak masuk kedalam 217 kategori juga dianggap tidak valid, seperti nasi shirataki,  sehingga  data  yang  telah  valid  terdiri  atas  13 responden  (responden  nomor  6  dan  15  dihapus). Responden  dengan  respon  yang  valid  kemudian  dibuat menjadi data berformat/ berdimensi 13 x 217 agar sesuai dengan  format  paket  ddp.  Proses  pengkonversian  ini membutuhkan  ketelitian  dan  waktu  yang  tidak  singkat karena  menu  makanan  yang  berupa  pertanyaan  terbuka dikonversi  kedalam  217  kolom  kelompok  makanan.  Tiap
isian pertanyaan terbuka menu responden dalam satu hari membutuhkan waktu kurang lebih 7 menit untuk dikoversi. Proses ini menjadi semakin lama sebanding dengan menu makanan  yang  direkam,  misalnya  pengkonversian  menu makanan  seorang  responden  seminggu  lebih  lama dibandingkan  dengan  jumlah  menu  makanan  pada  sehari saja. Beberapa studi  yang menggunakan nutrisurvey 16 – 19 tidak  menyebutkan  berapa  lama  waktu  yang  dibutuhkan untuk  mendapatkan  data  per  responden.  Percobaan empiris  dengan  Nutrisurvey  pada  salah  satu  responen diperoleh bahwa tiap menu responden dalam sehari dapat dimasukkan kedalam software kurang lebih 5 menit.

## Integrasi data ke sistem R
Data  dimasukkan  kedalam  lingkungan  R  dengan menggunakan  kode read.table .  Jika  data  telah  masuk, paket  ddp  dapat  dipakai  dengan  menggunakan  kode
library .  Gambar  2  menunjukkan  kode  di  software  R  yang dapat  digunakan  untuk  memasukkan  data  (file  data tersimpan  di  folder  C  dengan  nama  file  data.txt).  Baris library(ddp) untuk memanfaatkan fasilitas paket ddp.
Gambar 2 . Kode di Software R
Paket  ddp  yang  terdiri  atas  fungsi  memudahkan pengguna  menghitung  energi/  kalori  dan  skor  PPH  dari responden karena sebuah fungsi dapat merangkum banyak baris  kode  menjadi  kode  yang  sederhana  sehingga  lebih mudah digunakan 25 . Fungsi dalam fungsi ( nested function ) juga  dapat  dibuat,  tetapi  kesalahan  pada  fungsi  akan
meyulitkan  pendeteksiannya 26 .  Perhitungan  energi  di paket  ddp  dapat  menggunakan  fungsi kalori ,  sedangkan skor PPH dapat diperoleh dengan fungsi skorpph (Gambar 2).  Fungsi kalori menghasilkan  empat  nilai  yaitu  energi, protein, lemak, dan protein. Secara otomatis, fungsi kalori menghasilkan keempat nilai  tersebut. Jika pengguna ingin
#kode memasukkan data dat <- read.table("C:/data.txt", header = TRUE) library(ddp)
#perhitungan Energi dan skor PPH
kalori(dat) skorpph(dat)
#pembuatan biplot kal <- kalori(dat)
pcadat <- prcomp(kal, scale. = TRUE) kmed::pcabiplot(pcadat, o.size = 4,
colobj = rep("black",13))
#analisis regresi
eksternal <- read.table("C:/eksternal.txt",
header = TRUE) y <- skorpph(dat)
©2021. Budiaji, Rifqi Ahmad Riyanto dan Suherna. Open access under CC BY – SA license. Received: 15-10-2020, Accepted: 29-03-2021, Published online: 01-09-2021. doi: 10.20473/amnt.v5i3.2021. 303-312. Joinly Published by IAGIKMI & Universitas Airlangga
menghasilkan  salah  satu,  misalnya  kalori  lemak,  maka fungsinya  dapat  berubah  menjadi kalori(dat,  output  =
“lemak”) .
Tabel 4 . Perbandingan Fungsi Kalori Semua Nilai dengan output=lemak
No Energi Protein Lemak Karbohidrat No Lemak 1 1818 50 71 237 1 71 … … 6 961 23 10 189 6 189 … … 13 3049 108 108 383 13 108 Semua nilai output=lemak
Tabel  4  adalah  tabel  perbandingan  hasil perhitungan semua nilai kalori dibandingkan dengan hanya nilai lemak. Fungsi skorpph menghasilkan nilai PPH semua
responden  (Gambar  3).  Nilai  tertinggi  skor  PPH  adalah  79 yang  dimiliki  oleh  4  orang  responden.  Ini  menunjukkan bahwa keragaman pangan responden masih rendah
Gambar 3 . Nilai Skor PPH 13 Responden
Nilai kalori dari 13 responden memiliki empat nilai yang  terdiri  atas  energi,  protein,  lemak  dan  karbohidrat berbeda dengan hasil di Nutirsurvey. Hasil nutrisurvey tidak hanya empat nilai saja, tetapi menghasilkan analisis kalori yang  lebih  lengkap.  Gambar  4  memperlihatkan  contoh analisis  kalori  dari  responden  nomor  6.  Kelemahan  dari Nutrisurvey  adalah  tidak  tersedianya  kategori  makanan yang  umum  dimakan  di  Indonesia,  misalnya  jambu. Responden  nomor  6  makan  buah  jambu  pada  hari pengambilan  data,  padahal  kategori  jambu  tidak  dapat ditemukan di database Nutrisurvey.
Berbeda  dengan  Nutrisurvey,  aplikasi  harmonisasi analisis PPH susenas dengan MS Excel dari BKP kementan 1,9 memiliki hasil yang sama dengan analisis paket ddp karena paket ddp dibuat berdasarkan perhitungan BKP Kementan. Tabel 5 menunjukkan perhitungan kalori responden nomor 6  yang  sama  dengan  hasil  dari  paket  ddp  dengan  fungsi kalori (Tabel 4). Perbedaannya adalah MS Excel perangkat lunak  berbayar  sedangkan  R  gratis.  Pertimbangan  lain menggunakan  R  adalah  analisis  lanjutan  yang  dengan mudah dikerjakan, misalnya analisis deskripsi hasil skor PPH atau analisis inferensia variabel yang berpengaruh terhadap skor PPH.
. [1]79.00000 72.14528 59.48325 [4]79.00000 62.69490 79.24506 [7]69.71978 59.00000 55.26419 [10]79.00000   64.47802 61.31500 [13]76.43750
©2021. Budiaji, Rifqi Ahmad Riyanto dan Suherna. Open access under CC BY – SA license. Received: 15-10-2020, Accepted: 29-03-2021, Published online: 01-09-2021. doi: 10.20473/amnt.v5i3.2021. 303-312. Joinly Published by IAGIKMI & Universitas Airlangga
Gambar 4 . Analisis Kalori Responden Nomor 6 dengan Nutrisurvey
Tabel 5 . Hasil Perhitungan Kalori dengan Aplikasi Harmonisasi Analisis PPH Susenas Responden Nomor 6
Menu Bobot Standar Perhitungan Berat (gram) Energi (kkal) Protein (gr) Lemak (gr) Karbo (gr) proporsi Energi (kkal) Protein (gr) Lemak (gr) Karbo (gr) Telur ayam 50 1,000 1,370 110 96.1 6.2 0.05 68.53 5.518 4.806 0.3115 Tahu 60 1,000 800 109 47.0 8.0 0.06 48 6.54 2.82 0.48 Jeruk 20 1,000 311 5 1.6 78.3 0.02 6.226 0.1058 0.032 1.566 Jambu 20 1,000 441 5 2.9 110.9 0.02 8.836 0.1156 0.0584 2.218 Nasi putih 400 200 391 4 0.2 89.3 2.00 783.2 9.24 0.44 178.64 Sayur matang 50 250 232 9 8.0 30.0 0.20 46.5 1.924 1.604 6.008 961.292  23.4434  9.7604  189.2235

## Analisis deskripsi
Nilai  skor  PPH  sebagai  instrumen  untuk  melihat keragaman  pangan  responden  secara  keseluruhan  belum dapat  menggambarkan  karakteristik  (posisi)  tiap  individu terhadap individu lain. Karakteristik ini dapat dideskripsikan dengan bantuan plot dua dimensi yaitu biplot. Biplot dapat dibuat dengan bantuan paket kmed 27,28 (Gambar 2) dengan
menuliskan kmed::pcabiplot .  Plot  yang  dihasilkan  adalah plot  dua  komponen  utama  pertama  dari  dekomposisi keempat  variabel  kalori.  Biplot  komponen  utama menghasilkan  posisi  semua  responden  dengan  tambahan garis  yang  merepresentasikan  korelasi  dan  keragaman variabel (Gambar 5).
©2021. Budiaji, Rifqi Ahmad Riyanto dan Suherna. Open access under CC BY – SA license. Received: 15-10-2020, Accepted: 29-03-2021, Published online: 01-09-2021. doi: 10.20473/amnt.v5i3.2021. 303-312. Joinly Published by IAGIKMI & Universitas Airlangga
Gambar 5. Biplot Dua Komponen Utama
Gambar 5 menunjukkan bahwa biplot memiliki total keragaman yang baik (95.7%) yang berarti 96% keragaman data  dapat  terwakili  dalam  biplot.  Sudut  antar  garis menunjukkan korelasi antar variabel 29 dengan karbohidrat dan  lemak  keduanya  memiliki  korelasi  positif  yang  paling kecil karena keduanya membentuk sudut yang paling lebar. Korelasi  positif  paling  tinggi  dimiliki  antara  energi  dengan protein  dan  energi  dengan  lemak  (keduanya  bersudut sempit).
Tanda  panah  dari  setiap  garis  berarti  bahwa individu yang searah dengan garis variabel tersebut secara orthogonal (tegak lurus) terhadap garis memiliki nilai yang positif. Responden nomor 1 dan 2 memiliki nilai yang sama pada  lemak  karena  keduanya  secara  orthogonal  berada diwilayah positif garis lemak (berimpit). Responden nomor 2  lebih  baik  dari  responden  nomor  1  pada  energi  karena secara  orthogonal  responden  nomor  2  berada  diwilayah yang lebih positif daripada responden nomor 1 pada garis energi.
Gambar 5 juga menunjukkan bahwa sebagian besar responden  memiliki  nilai  energi,  protein,  lemak,  dan karbohidrat yang rendah. Sebagian besar posisi responden terletak  diwilayah  negatif  dari  keempat  garis  variabel. Hanya empat responden yaitu responden nomor 1, 2, 3, dan
13 yang memiliki nilai positif.

## Analisis inferensia
Analisis inferensia dapat dilakukan untuk menyimpulkan populasi. Mahasiswa yang mengisi kuisioner adalah  mahasiswa  yang  diambil  secara  purposif,  sehingga tidak mewakili populasi mahasiswa studi. Jika diasumsikan bahwa  sampel  yang  diambil  adalah  mahasiswa  yang mewakili populasi maka analisis skor pph dapat dilanjutkan dengan analisis inferensia.
Data variabel eksternal yaitu selain data penyusun skor  PPH  responden  juga  tersedia.  Data  tersebut  adalah data pertanyaan tertutup (Tabel  2). Variabel pada Tabel  2 adalah  variabel  dengan  7  respon  dengan  1  adalah  sangat tidak  setuju  dan  7  adalah  sangat  setuju.  Semua  variabel kemudian  di  buat  menjadi  binary  dengan  cara  yang sederhana  yaitu  dengan cut  point median 24 (4).  Nilai  1 sampai 3 menjadi 0 dan 4 sampai dengan 7 menjadi 1. Skor pph  diuji  t  dengan  kesepuluh  variabel  pertanyaan  yang telah  dibuat  menjadi  binary.  Hasil  nilai  p  yang  diperoleh menunjukkan hanya pengeluaran untuk pangan 70% yang berbeda nyata (Tabel 6).
Tabel 6. Nilai t Hitung dan Nilai p Kesepuluh Variabel Variabel t hitung Nilai p Saya makan 3 kali sehari 0.09 0.93 Pola makan saya teratur -1.28 0.23 Makanan saya telah bergizi, berimbang, dan beragam 0.09 0.93 Saya makan buah tiap hari 1.42 0.19 Saya makan sayur tiap hari -1.77 0.19 Saya minum susu tiap hari 0.75 0.49 Saya sering makan makanan siap saji -0.15 0.88 Makanan saya terjamin kebersihannya 0.56 0.65 Saya sering makan makanan olahan sendiri (tidak jajan) - -** Pengeluaran untuk makan saya adalah lebih dari 70% dari pengeluaran tiap bulan -3.35 0.01*
* berbeda nyata pada taraf 5%
** tidak dapat dihitung karena salah satu grup (diatas/ dibawah nilai median) hanya terdiri atas 1 responden
©2021. Budiaji, Rifqi Ahmad Riyanto dan Suherna. Open access under CC BY – SA license. Received: 15-10-2020, Accepted: 29-03-2021, Published online: 01-09-2021. doi: 10.20473/amnt.v5i3.2021. 303-312. Joinly Published by IAGIKMI & Universitas Airlangga
Analisis  regresi  diterapkan  pada  skor  PPH  dengan menggunakan variabel pengeluaran untuk makan lebih dari 70%. Analisis regresi linear sederhana ini digunakan untuk menyimpulkan seberapa besar pengaruh variabel terhadap skor  PPH.  Gambar  2  memiliki  kode  untuk  analisis  regresi dengan variabel terikat adalah skor PPH sedangkan variabel bebasnya  adalah persetujuan atas  70%  pengeluaran pada makanan (nominal).
Analisis  regresi  menghasilkan  kesimpulan  bahwa
variabel persetujuan atas 70% pengeluaran pada makanan berpengaruh nyata terhadap skor PPH responden (Gambar 6). Koefisien -11 menunjukkan bahwa jika responden setuju bahwa pengeluran mereka lebih dari 70% digunakan untuk makanan, maka skor PPH nya turun sebesar 11 skala. Hasil ini  sesuai  dengan  konsep  aksesibilitas  (keterjangkauan) bahan  pangan  yang  jika  individu  memiliki  proporsi pengeluaran untuk bahan pangan yang semakin tinggi maka ketahanan pangannya semakin rentan 30 .

## Gambar 6. Hasil Analisis Regresi
Analisis  deskripsi  dan  inferensia  pada  data  15 responden  menggunakan  software  R  yang  merupakan bahasa sumber dari paket ddp sehingga kelebihan software R  yaitu  kemudahan  direproduksi  ulang 12 – 14 juga  dimiliki paket  ddp.  Dengan sumber  data  dari  aplikasi  harmonisasi PPH Susenas, hasil analisis paket ddp juga sangat sesuai dan cocok  dengan  skor  PPH  di  Indonesia.  Meskipun  analisis inferensia  dapat  dilakukan  pada  jumlah  responden  15 orang,  pengambilan  kesimpulan  menjadi  lemah  karena diperlukan  sampel  data  yang  cukup  dan  mewakili  untuk kesimpulan  populasi.  Bertambahnya  jumlah  responden akan  berakibat  pada  penambahan  waktu  konversi pertanyaan  menu  makanan  (yang  biasanya  merupakan pertanyaaan  terbuka)  kedalam  217  kelompok  makanan. Selisih waktu untuk konversi 15 responden pada paket ddp adalah 30 menit lebih lama dibandingkan dengan software Nutrisurvey,  artinya  semakin  banyak  responden  yang terlibat,  kelemahan  waktu  konversi  menjadi  semakin terlihat.

## KESIMPULAN
Paket  ddp  dapat  digunakan  untuk  analisis  skor pph  dan  kalori.  Paket  ddp  mudah  digunakan,  gratis,  dan dapat  direproduksi  ulang,  meskipun  perlu  dikembangkan lagi  untuk  daftar  kelompok  pangan  yang  belum  ada. Pengguna paket ddp harus teliti karena proses konversi ke format data paket ddp (n baris, 217 kolom) membutuhkan waktu  7  menit  tiap  responden  per  menu  tiap  hari. Walaupun  proses  penggunaan  paket  ddp  memerlukan waktu  yang  lebih  lama  dibandingkan  dengan  Nutrisurvey, sumber  data  dari  paket  ddp  lebih  tepat  dan  cocok  untuk perhitungan skor PPH di Indonesia. Skor PPH yang diperoleh pada paket ddp sama dengan aplikasi harmonisasi analisis PPH susenas yang menggunakan MS Excel. Keunggulan lain dari  paket  ddp  adalah  analisis  lanjutan  dapat  dengan mudah  dilakukan  baik  analisis  deskriptif  maupun  analisis inferensia.

## ACKNOWLEDGEMENT
` Ucapan  terima  kasih  kami  sampaikan  kepada Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdiaan  kepada  Masyarakat (LPPM)  Universitas  Sultan  Ageng  Tirtayasa  (Untirta)  yang telah  mendanai  penelitian  ini  melalui  Hibah  Penelitian Dasar Internal (PDI).

## REFERENSI
1. BKP  Kementan. Panduan  Perhitungan  Pola  Pangan
Harapan (PPH) . (Badan Ketahanan Pangan Kementerian Pertanian, 2015).
2. Hardinsyah,  R.,  B.  D.  ,.  &.  Retnaningsih,  H.  T.  ,.  &. Wijaya. Analisis Kebutuhan Konsumsi Pangan . (Pusat Studi  Kebijakan  Pangan  Dan  Gizi  IPB  Dan  Pusat Pengembangan  Konsumsi  Pangan,  Badan  BIMAS Ketahanan Pangan, 2002).
3. DPPS Andadari, T. M. Keragaman Pangan dan Tingkat Kecukupan  Energi  serta  Protein  Pada  Balita. Amerta Nutr. 1 , 172 – 179 (2017).
4. Y  Widodo,  F.  E.,  S.  Sandjaja.  Skorp  Pola  Pangan Harapan dan Hubungannya dengan Status Gizi Anak Usia  0,5 – 12  Tahun  di  Indonesia. Penelit.  Gizi  Dan Makanan 40 , 63 – 75 (2017).
5. M  Handayani,  R.  I.,  WD  Sayekti.  Pola  Konsumsi Pangan  Rumah  Tangga  pada  Desa  Pelaksana  dan Bukan Pelaksana Program Percepatan Penganekaragaman  Konsumsi  Pangan  (P2KP)di Kabupaten Pringsewu. J. Ilmu Ilmu Agribisnis 7 , 28 – 35 (2019).
6. S  Argandi,  T.  N.,  L.  Trimo.  Faktor-Faktor  yang Memperngaruhi  Pola  Pangan  Harapan  (PPH)  di Kabupaten  Bandung. J.  Agribisnis  Terpadu 11 ,  126 – 140 (2018).
7. D Deshaliman, A. G. Perencanaan Penyediaan Pangan Penduduk  Ibukota  Negara  di  Provinsi  Kalimantan Timur  Tahun  2024  Telaah  Berbasis  Pola  Pangan Harapan. J. Pilar Ketahanan Pangan 1 , 25 – 38 (2019).
©2021. Budiaji, Rifqi Ahmad Riyanto dan Suherna. Open access under CC BY – SA license. Received: 15-10-2020, Accepted: 29-03-2021, Published online: 01-09-2021. doi: 10.20473/amnt.v5i3.2021. 303-312. Joinly Published by IAGIKMI & Universitas Airlangga
8. BKP  Kementan. Aplikasi  Analisis  Konsumsi  dan Perencanaan  Pangan .  (Badan  Ketahanan  Pangan Kementerian Pertanian, 2012).
9. BKP  Kementan. Aplikasi  Harmonisasi  Analisis  PPH Data  Susenas  2017 .  (Badan  Ketahanan  Pangan Kementerian Pertanian, 2017).
10.  Anwar, & H., K. Konsumsi Pangan dan Gizi serta Skor Pola Pangan Harapan pada Dewasa Usia 19-49 Tahun di Indonesia. J. Gizi Dan Pangan 9 , 51 – 68 (2014).
11.  R  Core  Team. R:  A  Language  and  Environment  for Statistical  Computing .  (R  Foundation  for  Statistical Computing, 2015).
12.  Peng,  R.  D.  Reproducible  research  in  computational science. Science 1226 – 1227 (2011).
13.  Sarvina,  Y.  Pemanfaatan  Software  Open  Source  R untuk Penelitian Agroklimat. Inform. Pertan. 26 , 23 – 30 (2017).
14.  Budiaji,  W.  Penerapan  Reproducible  Research  pada RStudio dengan Bahasa R dan Paket Knitr. Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. Dan Inform. 5 , 1 – 5 (2019).
15.  Budiaji, W. ddp: desirable dietary pattern . (2020).
16.  I Kusumastuty, S. M., LB Harti. Perbedaan Kandungan Serat Pangan pada Makanan Siap Saji Khas Indonesia yang  Dianalisis  dengan  Menggunakan  Nutrisurvey dan Enzimatik Gravimetri. Maj. Kesehat. FKUB 3 , 196 – 203 (2016).
17.  D  Handayani,  W.  R.,  N.  Azizah,  H.  Hanifa.  Densitas Energi  dan  Sajian  Karbohidrat  Makanan  Tradisional dan Modern di Kota Malang. Indones. J. Hum. Nutr. 3 , 11 – 18 (2016).
18.  V Silalahio, T. A., E. Aritonang. Potensi Pendidikan Gizi dalam Meningkatkan Asupan Gizi pada Remaja Putri yang  Anemia  di  Kota  Medan. J.  Kesehat.  Masy. 11 , (2016).
19.  AB Haq, E. M. Status Gizi, Asupan Makan Remaja Akhir yang Berprofesi sebagai Model. J. Nutr. Coll. 3 , 489 – 494 (2014).
20.  Priambodo,  N.  D.  Analisis  Neraca  Bahan  Makanan Kota Kediri Tahun 2018. AGRIOVET 1 , 226 – 236 (2019). 21.  R Winati, E. D., AH Yusra. Pola Pangan Harapan Petani Ubi  Ungu  di  Desa  Sungai  Ambangah  Kabupaten Kuburaya. in Kebijakan untuk Petani: Pemberdayaan untuk  Pertumbuhan  dan  Pertumbuhan  yang Memberdayakan 139 – 154  (Perhimpunan  Ekonomi Pertanian Indonesia, 2014).
22.  Budiaji,  W.  Skala  Pengukuran  dan  Jumlah  Respon Skala Likert. J. Ilmu Pertan. Dan Perikan. 2 , 127 – 133 (2013).
23.  Hutchinson S.R., C. D. L. A Review of Methodological Characteristics of Research Published in Key Journals in  Higher  Education:  Implications  for  Graduate Research  Training. Res.  High.  Educ. 45 ,  383 – 403 (2004).
24.  Jamie  DeCoster,  A.-M.  R.  I.,  Marcello  Gallucci.  Best Practices  for  Using  Median  Splits,  Artificial Categorization,  and  their  Continuous  Alternatives. J. Exp. Psychopathol. 2 , 197 – 209 (2011).
25.  Wickham, H. testthat: Get Started with Testing. R J. 3 , 5 – 10 (2011).
26.  Angel Rubio, F. deVillar. Code Profiling in R: A Review of Existing Methods and an Introduction to Package GUIProfiler. R J. 7 , 275 – 287 (2015).
27.  Budiaji, W. Partitioning Clustering Algorithms in Food Security Mapping. (Universitat fur Bodenkultur Wien, 2019).
28.  Budiaji, W. kmed: Distance-Based k-Medoids . (2019). 29.  Daniel  Torres-Salinas,  E.  D.  L.-C.,  Nicolas  Robinson- Garcia, Evaristo Jimenez-Contreras, Francisco Herrera. On the use of biplot analysis for multivariate bibliometric and scientific indicators. J. Am. Soc. Inf.
Sci. Technol. 64 , 1468 – 1479 (2013).
30.  Imron  Rosyadi,  D.  P.  Tingkat  Ketahanan  Pangan Rumah Tangga di Desa Tertinggal. J. Ekon. Pembang.
13 , 303 – 315 (2012).