MALLOMO: Journal of Community Service https://jurnal.umsrappang.ac.id/mallomo/index Vol 4,  No. 1 , Desember 2023, pp 181-191 ISSN: 2774-7220 (online)

## Pengelompokan Kabupaten/Kota Dalam Upaya Kie (Komunikasi, Informasi, dan Edukasi) Untuk Mengurangi Prevalensi Merokok
Athaya Raihan Zaki 1 , Aprilia Noviyanti 2 1-2 Statistika Bisnis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Email: athayaraihanzaki24@gmail.com
Artikel info
Abstract. The  prevalence  of  smoking  in  Indonesia  is  increasing, especially  among  children  and  adolescents.  Answering  these problems,  IEC  (Communication,  Information,  and  Education)  is currently  being  pursued  to  reduce  the  prevalence  of  smoking  in Indonesia that need special attention for the provincial governments of Lampung, Nusa Tenggara Barat, and Bengkulu. To find out which regional clusters need to strive for IEC, a grouping of districts/cities in the  3  provinces  was  carried  out.  Grouping  can  be  done  by  non- hierarchical cluster analysis with the k-means method. Furthermore, discriminant analysis was carried out to identify smokers of what age were most influential in distinguishing between these cluster groups. This research is expected to be used as a policy consideration to find out which district/city clusters need to strive for IEC. The conclusions obtained from the cluster analysis were 14 members in the first cluster, 10 members in the second cluster and 11 members in the third cluster. The first cluster is a cluster with residents aged 15 years and over who have smoked in the past month higher than clusters 2 and 3 and the age that most affects the grouping is the age of 55 to 64 years with a high classification accuracy.
Abstrak. Prevalensi  merokok  di  Indonesia  semakin  meningkat terutama di kalangan usia anak dan remaja. Menjawab permasalahan tersebut, sedang diupayakan KIE (Komunikasi, Informasi, dan Edukasi) untuk  mengurangi  prevalensi  merokok  di  Indonesia  perlu  menjadi perhatian khusus bagi pemerintah Provinsi Lampung, Nusa Tenggara Barat  dan  Bengkulu.  Guna  mengetahui  klaster  wilayah  mana  yang perlu  mengupayakan  KIE  untuk  mengurangi  prevalensi  merokok dilakukan  pengelompokan  kabupaten/kota  di  3  provinsi  tersebut. Pengelompokan dapat dilakukan dengan analisis klaster non hierarki dengan metode k-means . Selanjutnya, dilakukan analisis diskriminan untuk  mengidentifikasi  perokok  umur  berapa  yang  paling berpengaruh  dalam  membedakan  antar  kelompok  klaster  tersebut. Riset ini diharapkan digunakan sebagai pertimbangan kebijakan untuk mengetahui klaster kabupaten/kota mana yang perlu mengupayakan KIE untuk mengurangi prevalensi merokok sehingga angka kematian akibat merokok dapat ditekan. Kesimpulan yang diperoleh dari analisis
klaster didapatkan 14 anggota pada klaster pertama, 10 anggota pada klaster  kedua  dan  11  anggota  pada  klaster  ketiga.  Klaster  pertama merupakan  klaster  dengan  penduduk  usia  15  tahun  ke  atas  yang merokok  dalam  sebulan  terakhir  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan klaster  2  dan  3  dan  usia  yang  paling  berpengaruh  terhadap pengelompokan  yaitu  usia  55  hingga  64  tahun  dengan  ketepatan klasifikasi yang cukup tinggi.
Keywords: Analisis Diskriminan; Analisis klaster; KIE;
Prevalensi Merokok.
Coresponden author: Email: athayaraihanzaki24@gmail.com
artikel dengan akses terbuka di bawah lisensi CC BY -4.0

## PENDAHULUAN
Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) menyatakan  bahwa epidemi tembakau telah membunuh sekitar  8  juta  orang  setiap  tahun.  Lebih  dari  7  juta  kematian  diakibatkan  oleh  perilaku  merokok, sementara 1,2 juta kematian diakibatkan karena penyakit kardiovaskular dan gangguan pernapasan karena paparan asap rokok orang lain. Di Indonesia, konsumsi rokok juga menjadi masalah kesehatan masyarakat. Prevalensi merokok di Indonesia semakin meningkat terutama di kalangan usia anak dan remaja.  Data  Riskesdas  (Riset  Kesehatan  Dasar)  tahun  2013  hingga  2018  menunjukkan  bahwa prevalensi  perokok  terjadi  peningkatan  terutama  pada  perempuan  dan  usia  lebih  muda.  Selain  itu, peningkatan prevalensi perokok usia 10-18 tahun juga meningkat dari 7,1% pada tahun 2013 menjadi 9,1%  pada  tahun  2018.  Menjawab  permasalahan  tersebut,  dewasa  ini  sedang  diupayakan  KIE (Komunikasi,  Informasi,  dan  Edukasi)  untuk  mengurangi  prevalensi  merokok  di  Indonesia.  KIE merupakan suatu upaya perubahan sosial yang diorganisasikan dengan baik oleh sekelompok orang ( change  agent )  sebagai  komunikator  dalam  jangka  pendek  maupun  panjang  dengan  tujuan  untuk mengubah,  mengganti,  atau  memperkenalkan  ide-ide,  gagasan,  kepercayaan,  atau  perilaku  kepada sekelompok orang ( target adopter ) atau komunikan.

## Grafik 1. Persentase Penduduk Usia 15 Tahun ke Atas yang Merokok
Pengupayaan KIE untuk mengurangi prevalensi merokok perlu menjadi perhatian khusus bagi pemerintah khususnya pemerintah Provinsi Lampung, Nusa Tenggara Barat dan Bengkulu. Gambar 1 menunjukkan  bahwa  Provinsi  Lampung,  Nusa  Tenggara  Barat  dan  Bengkulu  merupakan  3  provinsi dengan persentase penduduk usia 15 tahun ke atas yang merokok yang paling tinggi. Pengelompokan kabupaten/kota di 3 provinsi tersebut perlu dilakukan guna mengetahui klaster wilayah mana yang perlu  mengupayakan  KIE  untuk  mengurangi  prevalensi  merokok.  Pengelompokan  dapat  dilakukan
| MALLOMO: Journal of Community Service
183
dengan  metode  statistika  yaitu  analisis  klaster.  Analisis  klaster  atau  analisis  kelompok  merupakan teknik analisa data yang bertujuan untuk mengelompokkan individu atau objek ke dalam beberapa klaster yang memiliki sifat berbeda antar klaster, sehingga individu atau objek yang terletak di dalam satu  klaster  akan  mempunyai  sifat  relatif  homogen  (Talakua et  al., 2017).  Metode  yang  digunakan dalam analisis klaster pada riset ini yaitu analisis klaster non-hierarki menggunakan metode k-means karena  dinilai  sebagai  metode  yang  sederhana  dan  umum  digunakan.  Berdasarkan  hasil  pemilihan klaster optimum, pada riset ini digunakan jumlah klaster sebanyak 3 klaster. Selanjutnya, dilakukan analisis  diskriminan  untuk  mengidentifikasi  perokok  umur  berapa  yang  paling  penting  dalam membedakan antar kelompok klaster tersebut.
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  diuraikan,  pada  riset  ini  diharapkan  dapat mengelompokkan wilayah kabupaten/kota di Provinsi Lampung, Nusa Tenggara Barat dan Bengkulu berdasarkan    persentase  penduduk  usia  15  tahun  ke  atas  yang  merokok  dalam  sebulan  terakhir. Diharapkan  hasil  riset  dapat  digunakan  sebagai  pertimbangan  kebijakan  untuk  mengetahui  klaster kabupaten/kota mana yang perlu mengupayakan KIE untuk mengurangi prevalensi merokok sehingga angka kematian akibat merokok dapat ditekan.

## Metode

## 1. Sumber Data
Data yang digunakan dalam riset ini adalah data sekunder yang diperoleh dari publikasi Provinsi Lampung, Nusa Tenggara Barat dan Bengkulu dalam angka 2023 yaitu persentase penduduk usia 15 tahun ke atas yang merokok dalam sebulan terakhir menurut kabupaten/kota tahun 2022.

## 2. Variabel Riset
Variabel yang digunakan pada riset kali ini yaitu persentase penduduk usia 15 tahun ke atas yang merokok dalam sebulan terakhir menurut kabupaten/kota yang ditunjukkan sebagai berikut.
Tabel 1. Variabel Riset Variabel Keterangan Skala  Satuan X 1 Persentase penduduk usia 15-24 tahun yang merokok dalam sebulan terakhir menurut kabupaten/kota. Rasio  Persen X 2 Persentase penduduk usia 25-34 tahun yang merokok dalam sebulan terakhir menurut kabupaten/kota Rasio  Persen X 3 Persentase penduduk usia 35-44 tahun yang merokok dalam sebulan terakhir menurut kabupaten/kota Rasio  Persen X 4 Persentase penduduk usia 45-54 tahun yang merokok dalam sebulan terakhir menurut kabupaten/kota Rasio  Persen X 5 Persentase penduduk usia 55-64 tahun yang merokok dalam sebulan terakhir menurut kabupaten/kota Rasio  Persen X 6 Persentase penduduk usia 65 tahun ke atas yang merokok dalam sebulan terakhir menurut kabupaten/kota Rasio  Persen

## 3. K-Means Clustering
Analisis  klaster  atau  analisis  kelompok  merupakan  teknik  analisa  data  yang  bertujuan  untuk mengelompokkan individu atau objek ke dalam beberapa klaster yang memiliki sifat berbeda  antar klaster, sehingga individu atau objek yang terletak di dalam satu klaster akan mempunyai sifat relatif
| MALLOMO: Journal of Community Service
184
homogen (Talakua, Leleury and Taluta, 2017). K-means adalah metode analisis data atau metode data mining yang  melakukan  proses  pemodelan  tanpa  pengawasan,  dan  merupakan  metode pengelompokan data ke dalam sistem partisi. Metode K-means mencoba untuk mengelompokkan data yang ada menjadi beberapa kelompok  (Zikir, 2022). Proses analisis klaster menggunakan metode k- means adalah sebagai berikut (Ningrat, Maruddani and Wuryandari, 2016).
a. Menentukan k sebagai jumlah klaster yang ingin dibentuk
b. Mengalokasikan data ke dalam klaster secara acak
c. Menentukan  pusat  klaster  ( centroid )  dari  data  yang  ada  pada  masing-masing  klaster  dengan persamaan sebagai berikut.
𝐶 𝑘𝑗 = 𝑋 1𝑗 +𝑋 2𝑗 +⋯+𝑋 𝑛𝑗 𝑛 (1)
d. Menentukan jarak setiap objek dengan setiap centroid dengan perhitungan jarak setiap objek dengan  setiap centroid menggunakan  jarak euclidean. Rumus  jarak euclidean adalah  sebagai berikut.
𝑑(𝑋 𝑖 , 𝑋 𝑔 ) = √∑ (𝑋 𝑖𝑗 − 𝑋 𝑔𝑗 ) 2 𝑝 𝑗=1 (2)
e. Mengalokasikan masing-masing data ke centroid /rata-rata terdekat
f. Mengulangi kembali langkah 3-5 sampai tidak ada lagi perpindahan objek.

## 4. Analisis Diskriminan
Analisis Diskriminan merupakan bentuk lain Regresi Berganda dengan variabel terikat berbentuk non-metrik atau kategori. Analisis Diskriminan adalah teknik multivariate yang termasuk dependence method ,  yakni  adanya  variabel  dependen  dan independent .  Dengan  demikian,  ada  variabel  yang hasilnya tergantung dari data variabel independen. Ciri khusus adalah data variabel dependen harus dalam bentuk / berupa data kategorikal ( non metric ), sedangkan data independen justru berupa data non kategorikal ( metric ). Tujuan analisis ini adalah untuk mengetahui apakah ada perbedaan yang jelas antar grup pada variabel dependent Atau bisa dikatakan apakah ada perbedaan antara anggota grup 1  dengan  anggota  grup  2  (Isliko,  2016).  Ada  dua  asumsi  utama  yang  harus  dipenuhi  pada  analisis diskriminan  ini,  yaitu:  sejumlah  variabel  bebas  harus  berdistribusi  normal,  matriks  varians-kovarian variabel bebas berukuran pxp pada kedua kelompok harus sama) (Kinansi and Prihatin, 2020). Langkah- langkah dalam analisis diskriminan adalah sebagai berikut (’Adna, 2017) .
A. Melakukan uji beda rata-rata kelompok.
Uji beda rata-rata kelompok dalam riset ini menggunakan wilks’ lambda dan nilai signifikansi. Uji signifikansi statistik dari fungsi diskriminan dapat dilakukan dengan uji wilks’ lambda , yaitu menguji perbedaan antar kelompok yang diamati dengan variabel independen yang digunakan secara bersama- sama (Kariman, 2016). Statistik lambda dari wilk’s dinyatakan dengan L dengan rumus sebagai berikut .
𝐿 = 1 (1+𝑘 1 )(1+𝑘 2 )…(1+𝑘 𝑟 ) (3)
Jika wilks’ lambda mendekati angka 0 maka cenderung  ada perbedaan kelompok. Keputusan hipotesis  dengan  nilai  signifikansi,  yaitu  jika  signifikansi  >  0.05  maka  tidak  ada  perbedaan  dalam kelompok dan jika signifikansi < 0.05 maka ada perbedaan dalam kelompok.

## B. Kebaikan Fungsi Diskriminan
Uji signifikan diukur dengan menggunakan eigenvalues . Pada tabel eigenvalues terdapat nilai canonical  correlation ,  untuk  mengukur  derajat  hubungan  antara  hasil  diskriminan  atau  besarnya variabilitas yang mampu diterangkan oleh variabel independen terhadap variabel  dependen. Untuk mengetahui tingkat kebaikan fungsi diskriminan yang terbentuk dapat dilakukan dengan menggunakan kuadrat dari canonical correlation (CR) atau CR 2 (Hendayanti and Nurhidayati, 2021) .

## C. Pembentukan Fungsi Diskriminan
Pembuatan  model  persamaan  dengan  pembagian  berdasarkan  kode  grup  selanjutnya  dicari selisihnya, maka model diskriminan telah terbentuk (Rofiq, Wuryandari and Rahmawati, 2016).
| MALLOMO: Journal of Community Service
185

## D. Perhitungan Centroids
Berdasarkan tabel centroids terdapat dua tipe grup yaitu positif dan negative. Nilai centroids pada  tabel  menunjukkan  besaran Z yang  memisahkan  kedua  grup  tersebut  (Rofiq,  Wuryandari  and Rahmawati, 2016).

## E. Ketepatan Klasifikasi
Misclassification merupakan  kesalahan  dari  pengklasifikasian  suatu  observasi  baru  ke  dalam suatu  kelompok.  Penilaian  kinerja  dari  setiap  prosedur  klasifikasi  adalah  dengan  cara  menghitung tingkat  kesalahan  atau  probabilitas  kesalahan  klasifikasi.  Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan untuk  menghitung  probabilitas  kesalahan  klasifikasi  adalah  APER  ( Apparent  Error  Rate )  yaitu perhitungan kinerja hasil klasifikasi yang dilakukan dengan menggunakan matriks konfusi ( confusion matrix ) (Rofiq, Wuryandari and Rahmawati, 2016).

## Hasil Dan Pembahasan
Hasil analisis klaster, uji asumsi, dan analisis diskriminan persentase penduduk usia 15 tahun ke atas  yang  merokok  dalam  sebulan  terakhir  menurut  kabupaten/kota  tahun  2022  adalah  sebagai berikut.

## 1. Analisis Klaster
Jumlah klaster yang akan dibentuk pada metode k-means adalah sebanyak 3 klaster. Metode k- means dalam  pengelompokan  persentase  penduduk  usia  15  tahun  ke  atas  yang  merokok  dalam sebulan terakhir menurut kabupaten/kota dimulai  dari  pembentukan initial  cluster  center sebagai berikut.
Tabel 2. Initial Cluster Center Usia Klaster Usia Klaster 1 2 3 1 2 3 15-24 24,97 13,96  19,21 45-54 46,58 17,07  33,20 25-34 39,44 29,51 31,24    55-64 41,46 11,31  22,50 35-44 41,82 24,41 35,13    65+ 43,03 3,73  14,06
Tabel 2 menunjukkan bahwa klaster 1 memiliki persentase penduduk usia 15 tahun ke atas yang merokok dalam sebulan terakhir lebih tinggi dibandingkan dengan klaster 2 dan 3. Tahapan selanjutnya adalah melakukan iterasi hingga membentuk 3 klaster dengan karakteristik yang berdekatan sebagai berikut.
Tabel 3. Change in Cluster Centers Iterasi ke- Klaster 1 2 3 1 14,662  4,980  12,010 2 0,000  0,000  0,000
Tabel  3  menunjukkan  bahwa  untuk  mendapatkan  klaster  yang  dengan  karakteristik  yang berdekatan sebanyak 3 klaster, diperlukan proses iterasi sebanyak 2 kali. Konvergensi dicapai karena tidak ada atau perubahan kecil di pusat klaster. Perubahan koordinat absolut maksimum untuk pusat
| MALLOMO: Journal of Community Service 186
mana  pun  adalah  0,000  dengan  jarak  minimum  antara  pusat  awal  adalah  25,250.  Setelah  tahapan iterasi, maka tahapan selanjutnya adalah menetapkan Final Cluster Centers sebagai berikut.
Tabel 4. Final Cluster Center Usia Klaster Usia Klaster 1 2 3 1 2 3 15-24 24,12 14,50 19,14    45-54 38,28 18,32  35,83 25-34 39,52 25,07 34,87    55-64 36,75 11,46  29,99 35-44 40,28 25,57 37,98    65+ 32,04 5,07  21,80
Tabel 4 menunjukkan bahwa klaster 1 memiliki persentase penduduk usia 15 tahun ke atas yang merokok  dalam  sebulan  terakhir  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  klaster 2  dan  3.  Anggota  klaster pada masing-masing klaster yang terbentuk adalah sebagai berikut.
Tabel 5. Anggota Klaster yang Terbentuk Klaster 1 Klaster 1 Klaster 2 Klaster 3 Klaster 3 Lampung Barat Pringsewu Bengkulu Selatan Lampung Timur Dompu Tanggamus Mesuji Rejang Lebong Lampung Utara Bima Lampung Selatan Tulang Bawang Bengkulu Utara Pesisir Barat Sumbawa Barat Lampung Tengah Lombok Barat Kaur Bandar Lampung Kota Mataram Way Kanan Lombok Tengah Seluma Metro Kota Bima Tulang Bawang Lombok Timur Mukomuko Sumbawa Pesawaran Lombok Utara Lebong Kepahiang Bengkulu Tengah Kota Bengkulu
Tabel 5 menunjukkan bahwa terdapat 14 anggota pada klaster pertama, 10 anggota pada klaster kedua dan 11 anggota pada klaster ketiga.

## 2. Uji Asumsi
Pada  analisis  klaster  dan  diskriminan,  asumsi  distribusi  normal  multivariat  dan  homogenitas matriks  varians-kovarian  harus  terpenuhi.  Pengujian  asumsi  distribusi  normal  multivariat  dan homogenitas  matriks  varians-kovarian  dalam  analisis  klaster  dan  analisis  diskriminan  persentase penduduk usia 15 tahun ke atas yang merokok dalam sebulan terakhir menurut kabupaten/kota tahun 2022 adalah sebagai berikut.

## A. Uji Asumsi Berdistribusi Normal Multivariat
Uji  asumsi  distribusi  normal  multivariat  persentase  penduduk  usia  15  tahun  ke  atas  yang merokok dalam sebulan terakhir menurut kabupaten/kota tahun 2022 adalah sebagai berikut. Hipotesis:
| MALLOMO: Journal of Community Service 187
H 0 : Persentase penduduk usia 15 tahun ke atas yang merokok dalam sebulan terakhir menurut kabupaten/kota tahun 2022  berdistribusi normal multivariat
H 1 :   Persentase penduduk usia 15 tahun ke atas yang merokok dalam sebulan terakhir menurut kabupaten/kota tahun 2022 tidak berdistribusi normal multivariat Taraf signifikan : 0,05 Derah penolakan : Tolak H 0 jika P- Value > 0,05 Statistik uji
: Nilai korelasi ( 𝜌 𝑥𝑦 ) dari mahalanobis distance dan nilai kuantil cukup tinggi yaitu sebesar 0,982 yang mendekati nilai 1 dan diperkuat dengan P- Value sebesar 0,000 yang kurang dari 0,05 maka diperoleh keputusan gagal tolak H 0 yang artinya persentase penduduk usia 15 tahun ke atas yang merokok dalam sebulan terakhir menurut kabupaten/kota tahun 2022 berdistribusi normal multivariat.

## B. Uji Homogenitas Varians-Kovarian
Uji homogenitas varians-kovarian faktor yang memengaruhi hasil klaster persentase penduduk usia  15  tahun  ke  atas  yang  merokok  dalam  sebulan  terakhir  menurut  kabupaten/kota  tahun  2022 adalah sebagai berikut.
Hipotesis:
H 0 : ∑ 1 = ∑ 2 = ∑ 3 (Matriks varians kovarian pada faktor yang memengaruhi hasil klaster homogen) H 1 :  Minimal satu ∑ i ≠0 (Matriks varians kovarian pada faktor yang memengaruhi hasil klaster heterogen)
Taraf signifikan : 0,05
Daerah penolakan : Tolak H 0 jika F hitung ≤ F 0,05(42;2598) atau p- value < 0,05
Statistik uji : Dari hasil uji homogenitas varians didapatkan nilai F hitung sebesar 3,231 lebih besar dari nilai sebesar 1,388 sehingga diputuskan gagal tolak yang artinya matriks varians-kovarians pada faktor  yang  memengaruhi  hasil  klaster  persentase  penduduk  usia  15  tahun  ke  atas  yang  merokok dalam sebulan terakhir menurut kabupaten/kota tahun 2022 homogen.

## 3. Analisis Diskriminan
Analisis diskriminan digunakan untuk mengetahui apakah ada perbedaan antara kelompok pada variabel  respons  dan  variabel  mana  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap  perbedaan  tersebut. Setelah itu, dilanjutkan dengan membuat fungsi atau model diskriminan.
A. Uji Beda Rata-Rata Klaster Persentase Penduduk Usia 15 Tahun ke Atas yang Merokok Dalam Sebulan Terakhir Menurut Kabupaten/Kota Tahun 2022
Uji perbedaan faktor yang memengaruhi hasil klaster persentase penduduk usia 15 tahun ke atas yang merokok dalam sebulan terakhir menurut kabupaten/kota tahun 2022 dilakukan dengan hipotesis sebagai berikut.
Hipotesis :
a. Pengujian  perbedaan  rata-rata  persentase  penduduk  usia  15-24  tahun  yang  merokok  antara klaster 1, klaster 2 dan klaster 3.
H 0 : Tidak terdapat perbedaan rata-rata persentase penduduk usia 15-24 tahun yang merokok antara klaster 1, klaster 2 dan klaster 3 H 1 : Terdapat perbedaan rata-rata persentase penduduk usia 15-24 tahun yang merokok antara klaster 1, klaster 2 dan klaster 3
b. Pengujian  perbedaan  rata-rata  persentase  penduduk  usia  25-34  tahun  yang  merokok  antara klaster 1, klaster 2 dan klaster 3.
| MALLOMO: Journal of Community Service 188
H 0 : Tidak terdapat perbedaan rata-rata persentase penduduk usia 25-34 tahun yang merokok antara klaster 1, klaster 2 dan klaster 3
H 1 : Terdapat perbedaan rata-rata persentase penduduk usia 25-34 tahun yang merokok antara klaster 1, klaster 2 dan klaster 3
c. Pengujian  perbedaan  rata-rata  persentase  penduduk  usia  35-44  tahun  yang  merokok  antara klaster 1, klaster 2 dan klaster 3.
H 0 : Tidak terdapat perbedaan rata-rata persentase penduduk usia 35-44 tahun yang merokok antara klaster 1, klaster 2 dan klaster 3
H 1 : Terdapat perbedaan rata-rata persentase penduduk usia 35-44 tahun yang merokok antara klaster 1, klaster 2 dan klaster 3
d. Pengujian  perbedaan  rata-rata  persentase  penduduk  usia  45-54  tahun  yang  merokok  antara klaster 1, klaster 2 dan klaster 3.
H 0 : Tidak terdapat perbedaan rata-rata persentase penduduk usia 45-54 tahun yang merokok antara klaster 1, klaster 2 dan klaster 3
H 1 : Terdapat perbedaan rata-rata persentase penduduk usia 45-54 tahun yang merokok antara klaster 1, klaster 2 dan klaster 3
e. Pengujian perbedaan rata-rata persentase penduduk usia 55-64 tahun yang merokok antara klaster 1, klaster 2 dan klaster 3.
H 0 : Tidak terdapat perbedaan rata-rata persentase penduduk usia 55-64 tahun yang merokok antara klaster 1, klaster 2 dan klaster 3
H 1 : Terdapat perbedaan rata-rata persentase penduduk usia 55-64 tahun yang merokok antara klaster 1, klaster 2 dan klaster 3
f. Pengujian perbedaan rata-rata persentase penduduk usia 65 tahun ke atas yang merokok antara klaster 1, klaster 2 dan klaster 3.
H 0 : Tidak terdapat perbedaan rata-rata persentase penduduk usia 65 tahun ke atas yang merokok antara klaster 1, klaster 2 dan klaster 3
H 1 : Terdapat perbedaan rata-rata persentase penduduk usia 65 tahun ke atas yang merokok antara klaster 1, klaster 2 dan klaster 3 Taraf signifikan : 0,05 Daerah penolakan : Tolak H 0 jika F hitung  F 0,05;(2;32) atau P- value < 0,05 Statistik uji : Tabel 6. Statistik Uji Beda Variabel F hitung F 0,05;(2;32) p- value Variabel F hitung F 0,05;(2;32) p- value 15-24 37,366 3,294 0,000 45-54 148,946 3,294 0,000 25-34 68,474 0,000 55-64 152,323 0,000 35-44 83,263 0,000 65+ 151,554 0,000
Tabel 6. menunjukkan bahwa pada setiap usia didapatkan F hitung lebih dari F 0,05;(2;32) dan p- value kurang dari 0,05 sehingga diputuskan tolak H 0 yang artinya terdapat perbedaan rata-rata persentase penduduk pada tiap usia yang merokok antara klaster 1, klaster 2 dan klaster 3.
B. Kebaikan Model  Klaster Persentase Penduduk Usia 15 Tahun ke Atas yang Merokok Dalam Sebulan Terakhir Menurut Kabupaten/Kota Tahun 2022
| MALLOMO: Journal of Community Service
189
Tabel eigen value digunakan untuk berapa jumlah fungsi diskriminan yang terbentuk pada faktor yang  memengaruhi  hasil  klaster  persentase  penduduk  usia  15  tahun  ke  atas  yang  merokok  dalam sebulan terakhir menurut kabupaten/kota tahun 2022 yang ditunjukkan pada Tabel 7 sebagai berikut.
Tabel 7. Kebaikan Model Klaster Persentase Penduduk Usia 15 Tahun ke Atas yang Merokok Dalam Sebulan Terakhir
Fungsi ke- Eigen Value %Varians Canonical Correlation R 2 1 19,037 95,0 0,975 95,0% 2 0,997 5,0 0,707 49,9%
Tabel 7 menunjukkan bahwa 95% keragaman mampu dijelaskan oleh model sebesar 95,00% pada fungsi ke-1 dan 5% keragaman mampu dijelaskan oleh model sebesar 49,90% pada fungsi ke-2, sisanya dijelaskan oleh variabel lain di luar model.

## C. Tingkat Signifikansi Model Diskriminan
Wilk’s  Lambda digunakan  untuk  mengindikasikan  tingkat  signifikansi  dari  fungsi  diskriminan. Nilai Wilk’s  Lambda yang  terbentuk  pada  klaster  persentase  penduduk  usia  15  tahun  ke  atas  yang merokok  dalam  sebulan  terakhir  menurut  kabupaten/kota  tahun  2022  pada  fungsi  ke  1  hingga  2 didapatkan nilai Wilk’s Lambda sebesar 0,025 dan diperkuat dengan p- value sebesar 0,000. Sehingga, perbedaan antar kelompok klaster persentase penduduk usia 15 tahun ke atas yang merokok dalam sebulan terakhir menurut kabupaten/kota tahun 2022 berbeda signifikan.

## D. Tingkat Kepentingan Variabel Prediktor
Tingkat kepentingan usia dalam memengaruhi klaster persentase penduduk usia 15 tahun ke atas yang merokok dalam sebulan terakhir menurut kabupaten/kota tahun 2022 ditunjukkan pada Tabel 8 sebagai berikut.
Tabel 8. Tingkat Kepentingan Variabel Prediktor Usia Fungsi 1 Usia Fungsi 1 15-24 0,106 45-54 0,350 25-34 0,264 55-64 0,408 35-44 0,092 65+ 0,373
Berdasarkan tabel 8 dapat diketahui bahwa pada fungsi 1 usia 55-64 tahun merupakan variabel yang paling berpengaruh terhadap klaster persentase penduduk usia 15 tahun ke atas yang merokok dalam sebulan terakhir menurut kabupaten/kota tahun 2022.

## E. Tabel Koefisien Klasifikasi Fungsi Diskriminan
Tabel  koefisien  kanonik  fungsi  diskriminan  digunakan  untuk  membentuk  persamaan  fungsi diskriminan pada faktor yang memengaruhi hasil klaster persentase penduduk usia 15 tahun ke atas yang merokok dalam sebulan terakhir menurut kabupaten/kota tahun 2022 sebagai berikut.
| MALLOMO: Journal of Community Service 190
Tabel 9. Tabel Koefisien Klasifikasi
Koefisien  Fungsi 1 Koefisien Fungsi 1 15-24 0,039 45-54 0,119 25-34 0,088 55-64 0,115 35-44 0,032 65+ 0,100 (Constant) -13,931
Berdasarkan tabel 9 diketahui model yang terbentuk pada fungsi 1 adalah Y=-13,931 + 0,039X 1 + 0,088X 2 + 0,032X 3 + 0,119X 4 + 0,115X 5 + 0,100X 6 .

## F. Tabel Function at Group Centroids
Tabel function at group centroids yang terbentuk pada faktor yang memengaruhi hasil klaster persentase  penduduk  usia  15  tahun  ke  atas  yang  merokok  dalam  sebulan  terakhir  menurut kabupaten/kota tahun 2022 adalah sebagai berikut.
Tabel 10. Tabel Function at Group Centroids Klaster  Fungsi 1 1 3,752 2 -6,336 3 0,985
Tabel 10 menunjukkan bahwa jika hasil prediksi pada fungsi 1 mendekati nilai 3,752 maka dapat dikelompokkan  pada  klaster  1.  Jika  hasil  prediksi  pada  fungsi  1  mendekati  nilai  -6,336  maka  dapat dikelompokkan pada klaster 2 dan jika hasil prediksi pada fungsi 1 mendekati nilai 0,985 maka dapat dikelompokkan pada klaster 3.

## G. Ketepatan Klasifikasi Faktor yang Memengaruhi Hasil Klaster
Ketepatan klasifikasi dalam model diskriminan  pada faktor yang memengaruhi hasil klaster persentase penduduk usia 15 tahun ke atas yang merokok dalam sebulan terakhir menurut kabupaten/kota tahun 2022 adalah sebagai berikut.
Tabel 11. Ketepatan Klasifikasi Faktor yang Memengaruhi Hasil Klaster Persentase Penduduk Usia 15 Tahun ke Atas Yang Merokok Dalam Sebulan Terakhir
Klasifikasi Prediksi Klaster 1  Klaster 2  Klaster 3 Klaster 1 14 0 0 Klaster 2 0 10 0 Klaster 3 1 0 10
Tabel  11  menunjukkan  bahwa  kabupaten/kota  yang  diklasifikasikan  pada  klaster  1  yang diprediksikan benar sebanyak 14 kabupaten/kota. Kabupaten/kota yang diklasifikasikan pada klaster
| MALLOMO: Journal of Community Service 191
2 yang diprediksi benar adalah 10 kabupaten/kota. Kabupaten/kota yang diklasifikasikan pada klaster 3  yang  diprediksi  benar  adalah  10  kabupaten/kota.  Sehingga,  persentase  kesalahan  dalam mengklasifikasikan objek atau yang sering dikenal dengan APER ( Apparent Error Rate ) sebesar 2,9%.

## Simpulan Dan Saran
Kesimpulan yang diperoleh dari analisis klaster didapatkan 14 anggota pada klaster pertama, 10 anggota pada klaster kedua dan 11 anggota pada klaster ketiga. Klaster pertama merupakan klaster dengan  penduduk  usia  15  tahun  ke  atas  yang  merokok  dalam  sebulan  terakhir  lebih  tinggi dibandingkan dengan klaster 2 dan 3 dan usia yang paling berpengaruh terhadap pengelompokan yaitu usia  55  hingga  64  tahun  dengan  ketepatan  klasifikasi  yang  cukup  tinggi.  Saran  untuk  pemerintah Provinsi  Lampung,  Nusa  Tenggara  Barat  dan  Bengkulu  untuk  dapat  mengupayakan  KIE  untuk mengurangi prevalensi merokok pada klaster 1 guna menekan angka kematian akibat merokok.

## Daftar Rujukan
’Adna,  S.F.  (2017)  ‘ANALISIS  DISKRIMINAN  UNTUK  MEMPREDIKSI  KELULUSAN  NILAI  AKHIR MAHASISWA’, Delta:  Jurnal  Ilmiah  Pendidikan  Matematika ,  5(1),  p.  17.  Available  at: https://doi.org/10.31941/delta.v5i1.390.
Dewi, R.A. (2015) PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI JAWA TIMUR BERDASARKAN INDIKATOR KEMISKINAN  MENGGUNAKAN  METODE  C-MEANS  DAN  FUZZY  C-MEANS  CLUSTERING .  Thesis SS141501. Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Hendayanti,  N.P.N.  and  Nurhidayati,  M.  (2021)  ‘KLASIFIKASI  TINGKAT  KEPARAHAN  KEMISKINAN PROVINSI DI INDONESIA DENGAN ANALISIS DISKRIMINAN’, Math Educa Journal , 5(1), pp. 14 – 21. Available at: https://doi.org/10.15548/mej.v5i1.2510.
Isliko, T.W.A. (2016) ‘KAJIAN ANALISIS DISKRIMINAN MENGUKUR LOYALITAS PELANGGAN TOKO BUKU SUCI KUPANG’, JOURNAL OF MANAGEMENT , 3.
Kariman,  R.  (2016) Prediksi  Kondisi  Financial  Distress  Dengan  Menggunakan  Multiple  Discriminant Analysis Pada Perusahaan Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia .
Kinansi,  R.R.  and  Prihatin,  M.T.  (2020)  ‘Analisis  Diskriminan  Fisher  untuk  Hubungan  Incidence  Rate dengan Indeks Entomologi berdasarkan Klasifikasi Ekosistem’, Buletin Riset Sistem Kesehatan , 22(4), pp. 282 – 291. Available at: https://doi.org/10.22435/hsr.v22i4.2151.
Ningrat, D.R., Maruddani, D.A.I. and Wuryandari, T. (2016) ‘ANALISIS CLUSTER DENGAN ALGORITMA K-MEANS  DAN  FUZZY  C-MEANS  CLUSTERING  UNTUK  PENGELOMPOKAN  DATA  OBLIGASI KORPORASI’, 5(4).
Rofiq, A., Wuryandari, T. and Rahmawati, R. (2016) ‘PERBANDINGAN ANALISIS DISKRIMINAN FISHER DAN NAIVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI RISIKO KREDIT (Studi Kasus Debitur di Koperasi Jateng Amanah Mandiri Cabang Sukorejo Kendal)’, 5(1).
Talakua,  M.W.,  Leleury,  Z.A.  and  Taluta,  A.W.  (2017)  ‘ANALISIS  CLUSTER  DENGAN  MENGGUNAKAN METODE  K-MEANS  UNTUK  PENGELOMPOKKAN  KABUPATEN/KOTA  DI  PROVINSI  MALUKU BERDASARKAN INDIKATOR INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA TAHUN 2014’, BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan , 11(2), pp. 119 – 128. Available at:
https://doi.org/10.30598/barekengvol11iss2pp119-128.
Zikir, A. (2022) ‘Perbandingan Metode Clustering Dengan Menggunakan Metode Average Linkage Dan Metode K- Means Pada Industri Kecil Dan Menengah Di Kabupaten Wajo’, (2).