Vol. 5, No. 1, Januari, 2024, Hal. 113-125 DOI: https://doi.org/10.20956/ejsa.v5i1.26988
Estimasi: Journal of Statistics and Its Application e-ISSN: 2721-3803, p-ISSN: 2721-379X http://journal.unhas.ac.id/index.php/ESTIMASI

## Pengelompokan Produksi Daging Sapi Menurut Provinsi di Indonesia Tahun 2017-2022 dengan Menggunakan Metode K-Means
Diah Restu Ningsih 1 *
1 Prodi Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Ampel * Corresponding author, email: diahrestu2429a@gmail.com

## Abstract
Demand for beef is a commodity that will continue to increase. In addition to nutritious milk and protein- rich meat, cows are very beneficial to humans. The consumption trend of Indonesians which continues to increase  every  year  also  shows  this.  However,  adequate  beef  production,  both  in  terms  of  quality  and quantity, has not been sufficient to meet the increasing demand for beef. As a result, beef production has not  been  evenly  distributed  in  all  Indonesian  provinces.  This  study  aims  to  apply  the  K-Means  Cluster method to group provinces and determine the characteristics of the clusters formed based on the level of beef production in Indonesia in 2017-2022. With this research, it can be input to the government and the people of Indonesia so that they can handle policies for regions that are included in the low cluster as an increase  in  the  equity  of  beef  production.  This  study  clustered  3  groups.  The  results  obtained  were  10 provinces included in the low cluster, 21 provinces included in the medium cluster and 3 provinces included in the high cluster.
Keywords : Beef, Production, Clustering, K-Means

## Abstrak
Permintaan   daging  sapi  adalah  salah  satu  komoditas  yang  akan  terus  meningkat.  Selain  susunya  yang bergizi  dan  dagingnya  yang  kaya  protein,  sapi  sangat  bermanfaat  bagi  manusia.  Tren  konsumsi  orang Indonesia yang terus meningkat setiap tahun juga menunjukkan hal ini. Namun, produksi daging sapi yang memadai,  baik  dari  segi  kualitas  maupun  jumlah,  belum  mencukupi  untuk  memenuhi  permintaan  yang meningkat untuk daging sapi. Akibatnya, produksi daging sapi belum merata di semua provinsi Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode K-Means Cluster untuk mengelompokkan provinsi dan mengetahui karteristik cluster yang terbentuk berdasarkan tingkat produksi daging sapi di Indonesia pada tahun 2017-2022. Dengan   adanya   penelitian   ini   dapat menjadi   masukkan   kepada   pemerintah dan masyarakat Indonesia agar dapat menangani kebijakan untuk  daerah  yang masuk kedalam cluster rendah sebagai meningkatkan pemerataan hasil produksi daging sapi. Penelitian ini mengkluster 3 kelompok Hasil yang  didapatkan  terdapat  10  provinsi  yang  masuk  kedalam  cluster  rendah,  21  provinsi  masuk  kedalam cluster sedang dan 3 provinsi masuk kedalam cluster tinggi.
Kata Kunci : Daging Sapi,Produksi, Clustering, K-Means

## 1. Pendahuluan
Salah satu tujuan pembangunan ekonomi di setiap negara adalah untuk memenuhi kebutuhan  pangan.  Sumber  makanan  sangat  beragam,  tetapi  makanan  dengan  banyak protein lebih mahal daripada makanan sumber karbohidrat. Daging sapi adalah salah satu contoh makanan sumber protein. Oleh karena itu, produk peternakan dianggap sebagai

## Pengelompokan Produksi Daging Sapi Menurut Provinsi di Indonesia Tahun …
komoditas  bernilai  tinggi.  Produk  berharga  ini  semakin  diminati  seiring  dengan peningkatan pendapatan masyarakat dan kesadaran akan pentingnya pemenuhan gizi [1]. Seiring  dengan  peningkatan  pendapatan  penduduk  Indonesia,  permintaan  daging  sapi merupakan salah  satu  komoditas  yang  akan  terus  meningkat.  Tren  konsumsi  orang Indonesia  yang  terus  meningkat  setiap  tahun  juga  menunjukkan  tingkat  permintaan daging sapi. Namun, produksi daging sapi yang memadai tidak cukup untuk memenuhi permintaan  daging  sapi  yang  meningkat  di  Indonesia.  Selama  ini,  hanya  70%  dari permintaan daging sapi di Indonesia dapat diproduksi, dan 30% lainnya dipenuhi dengan impor daging sapi [2].
Peningkatan  harga  disebabkan  oleh  ketidakseimbangan  antara  produksi  dan permintaan.  Tidak  seperti  komoditas  pertanian  lain,  harga  daging  sapi  biasanya  tidak pernah turun kembali ke posisi awalnya setelah mengalami kenaikan harga. Ini terjadi karena  perubahan  harga  tidak  diikuti  oleh  perubahan  sisi  produksi  [3].  Menurut Organisasi  Kerja  Sama  dan  Pembangunan  Ekonomi,  produksi  daging  sapi  di  seluruh dunia turun 0,34%, dengan produksi rata-rata 70,6 juta metrik ton pada tahun 2018-2020 menjadi 70,37 juta metrik ton pada tahun 2021. Konsumsi juga turun 0,23 juta metrik ton, dengan  jumlah rata-rata  konsumsi  pada  tahun  2018-2020  sebesar  70,3  juta  metrik  ton turun menjadi 70,1 juta metrik ton pada tahun 2021[4]. Dibutuhkan perhatian khusus pada kebijakan dan strategi pengembangannya. Secara metodologi, pola pengembangan sapi potong  harus  diterapkan  dengan  mempertimbangkan  karakteristik sistem  produksi  [5]. Permintaan  daging  sapi  di  Indonesia  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor  yaitu produksi daging sapi, konsumsi daging sapi, dan tingkat pendapatan masyarakat.
Peningkatan jumlah ternak ini sejalan dengan tujuan program pemerintah untuk mencapai swasembada  daging  pada  tahun  2014.  Namun,  tidak  ada  peningkatan  sarana  dan prasarana yang diperlukan untuk menangani dan penyembelihan ternak, sehingga kualitas karkas  dan  daging  yang  dihasilkan  masih  sangat membutuhkan  perhatian  yang khusus [6]. Problem ini dapat diselesaikan dengan mengklasifikasikan jenis ternak mana yang memiliki hasil produksi daging tertinggi. Jurnal referensi penelitian ini membahas tentang metode Gray Level Coocurent Matrix untuk mengklasifikasikan jenis daging berdasarkan tekstur. Data referensi terdiri dari 30 citra daging sapi, babi, dan kambing. Diharapkan hasil  penelitian  ini  dapat  digunakan  untuk  membedakan  jenis  daging  berdasarkan tekturnya.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  proses  akurasi  klasifikasi  tertinggi terletak pada K=1 dengan akurasi 73,3% diantara akurasi K=1 dan K=7 [7].
Pada penelitian ini metode analisis data yang digunakan ialah teknik clustering yang bertujuan untuk mengelompokkan data yang memiliki karakteristik yang sama ke dalam area  wilayah  yang  sama.    K-means  adalah  salah  satu  algoritma  pengelompokan  data. Metode  ini  adalah  metode  penganalisa  data  yang  melakukan  proses  pemodelan  tanpa surpervisi,  atau  tidak  diawasi.  Selain  itu,  metode  ini  dapat  digunakan  untuk pengelompokan  data  dengan  sistem  partisi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengidentifikasi  karteristik  kelompok  yang  dibentuk  berdasarkan  tingkat  produksi

## Pengelompokan Produksi Daging Sapi Menurut Provinsi di Indonesia Tahun …
daging  sapi  Indonesia  pada  tahun  2017–2022  dan  untuk  mengelompokkan  provinsi dengan  menggunakan  metode  Kelompok  K-Means.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat menjadi  masukan  bagi  pemerintah  dan  masyarakat  Indonesia  untuk  menerapkan kebijakan pemerataan produksi daging sapi untuk wilayah dengan cluster rendah sebagai meningkatkan hasil produksi daging sapi.

## 2. Material dan Metode

## 2.1. Daging Sapi
Daging sapi ialah produk pangan yang dapat memenuhi kebutuhan protein serta gizi bagi manusia [8]. Daging sapi adalah salah satu produk peternakan yang menghasilkan makanan yang dikonsumsi sehari-hari atau sesekali waktu untuk memenuhi kebutuhan sebagai pertumbuhan, pemeliharaan, dan pengganti jaringan yang rusak. Beberapa faktor memengaruhi kualitas daging sapi, baik sebelum maupun sesudah dipotong. Faktor fisik, seperti warna, rasa, aroma, perlemakan, dan tektur, adalah penentu kualitas daging sapi sebelum dipotong. Tipe ternak, jenis kelamin, umur, dan metode pemeliharaan, seperti pemberian pakan dan perawatan kesehatan, adalah faktor lain yang memengaruhi kualitas daging  sapi.  Namun,  metode  pemasakan,  pH  daging,  hormon,  dan  cara  penyimpanan memengaruhi kualitas daging sesudah dipotong [9].
Indonesia  memiliki  potensi  pengembangan  ternak  sapi  yang  besar  berdasarkan sumber  daya  alam,  sumber  daya  genetik,  teknologi,  dan  budaya  Indonesia.  Namun, karena pengelolaan yang buruk, produksi ternak sapi tidak dapat memenuhi permintaan pasar  domestik  dan  ekspor.  Angka  statistik  yang  tersedia  menunjukkan  pertumbuhan populasi sebesar 3,9% per tahun, sedangkan produksi daging sapi Indonesia menunjukkan pertimbuhan rata-rata 5,05% per tahun [10].

## 2.2  Produksi
Sumber daya alam, sumber daya genetik, teknologi dan budaya Indonesia memiliki potensi besar untuk mengembangkan industri daging sapi. Namun, karena manajemen yang  buruk,  produksi  tidak  dapat  memenuhi  permintaan  pasar  domestik  dan  ekspor. Statistik  yang  tersedia  menunjukkan  peningkatan  populasi  sebesar  3,9%  per  tahun, sedangkan produksi daging sapi Indonesia tumbuh rata-rata 5,05% per tahun [11]. Fungsi produksi menunjukkan hubungan antara jumlah input dan output yang dapat dihasilkan dalam waktu tertentu. Dalam teori produksi, menjelaskan bagaimana produsen bertindak untuk  memaksimalkan  keuntungan  dan  efisiensi  produksi.  Meskipun  hak  pemilikan pribadi tidak mutlak, Islam mengizinkannya dalam beberapa kasus, seperti memiliki alat produksi [12]. Produksi tidak dapat dilakukan tanpa bahan yang memungkinkan proses produksi  itu  sendiri.  Untuk  melakukan  produksi,  orang  memerlukan  tenaga  manusia, sumber-sumber alam, modal, dan keterampilan.  Oleh karena itu, setiap komponen yang mendukung  upaya  untuk  meningkatkan  nilai  atau  menciptakan  nilai  produk  disebut sebagai faktor-faktor produksi [13].
Pengelompokan Produksi Daging Sapi Menurut Provinsi di Indonesia Tahun …

## 2.3. Standarisasi
Standarisasi  adalah  teknik  dalam  melakukan  perubahan  skala,  dimana  data  yang dimiliki akan diubah sehingga memiliki rata-rata = 0 (terpusat) dan standar deviasi = 1.
𝑥 !"#$ = 𝑥 %"&" − 𝑥̅ 𝜎 (1)
Keterangan :
𝑥 !"#$ : Nilai data standarisasi 𝑥 %"&" : Nilai data asli 𝑥̅ : Rata-rata 𝜎 : Nilai standar deviasi
Standarisasi data dilakukan untuk menyeragamkan nilai-nilai data yang formatnya tidak konsisten saat dimasukkan menggunakan suatu format tertentu, sehingga seluruh data menjadi standar. Menjaga keseragaman format nilai-nilai data yang digunakan akan lebih mudah untuk melakukan proses-proses data pada analisa berikutnya [14].

## 2.4. Analisis Cluster
Metode  pengolahan  data  yang  dikenal  sebagai  analisis  cluster  bertujuan  untuk mengelompokkan data ke dalam kelompok-kelompok yang berbeda dengan tujuan untuk memastikan  bahwa  karakteristik  masing-masing  kelompok  memiliki  kesamaan  [15]. Analisis ini mengelompokkan temuan berdasarkan beberapa variabel atau fitur. Analisis ini  merupakan  teknik metode  analisis  statistik  multivariat.  Analisis  cluster bertujuan untuk membuat kelompok (klaster) dengan tingkat kemiripan dan perbedaan yang paling rendah.
Analisis  Cluster  memiliki  beberapa  kelebihan  dan  juga  kekurangan  yaitu  sebagai berikut [16]:
1) Kelebihan
a. Dapat  mengelompokkan  data  observasi  yang  sangat  besar  dengan  banyak variabel. Data yang direduksi dengan kelompok ini akan mudah dianalisis.
b. Dapat digunakan dengan skala data ordinal, interval dan rasio.
2) Kelemahan
a. Pengelompokan bersifat subjektifitas peneliti karena sekedar melihat dari gambar dendogram.
b. Akan sulit bagi peneliti untuk menentukan berapa banyak kelompok yang dibuat jika datanya heterogen antara subjek penelitian yang satu dengan yang lain.
c. Dalam perhitungan, biasanya masing-masing metode perlu dilakukannya perbandingan karena  metode  yang  digunakan  memberikan  hasil perbedaan yang signifikan.
Bila  observasi  semakin  besar,  maka  dapat  menimbulkan    tingkat  kesalahan  yang semakin besar.
Pengelompokan Produksi Daging Sapi Menurut Provinsi di Indonesia Tahun …

## 2.5. Metode K-Means
K-Means adalah algoritma penambangan data yang dapat mengagregasi data. Ada banyak cara untuk membuat cluster. Salah satu caranya adalah dengan membangun aturan yang  mengatur  jumlah  anggota  dalam  suatu  kelompok  berdasarkan  tingkat  kesamaan antar individu. Cara lain adalah membuat fungsi grup yang mengevaluasi karakteristik grup tertentu berdasarkan parameter grup tertentu. Metode ini memaksimalkan varians data  dalam  cluster,  tetapi  juga  meminimalkan  varians  antar  cluster.  Algoritma pengelompokan  berbasis  jarak  menggunakan  teknik  K-Means  yang  membagi  data menjadi  beberapa  kelompok.  Algoritma  ini  hanya  menggunakan  fitur  numerik  [17]. Adapun langkah-langkah metode k-means yaitu sebagai berikut [18]:
1) Pilih secara acak k buah data untuk pusat cluster.
2) Jarak  antara  data  dengan  pusat  cluster  dihitung  menggunakan  Euclidian  Distance. Untuk  menghitungkan  jarak  semua  data  ke  setiap  titik  pusat  cluster  bisa menggunakan teori jarak Euclidean dengan rumus sebagai berikut:
𝑑 '( =   () {𝑋 ') − 𝑋 () } * + ),- (2)
Keterangan: 𝑑 '( : jarak objek antara objek i dan j 𝑝 : dimensi data
𝑋 ') : koordinat dari objek i pada dimensi k 𝑋 () : koordinat dari objek j pada dimensi k
3) Data ditempatkan pada cluster yang paling terdekat, perhitungan dapat di mulai dari tengah cluster.
4) Pusat pada cluster baru dapat ditentukan apabila semua data sudah ditetapkan pada cluster terdekat.
Proses  penentuan  pusat  cluster  dan  penempatan  data  dalam  cluster  dapat  diulangi hingga nilai cendroidnya tidak dapat berubah lagi.

## 2.6. Metode Penelitian
Penelitian ini menggunakan data produksi daging sapi di 34 provinsi di Indonesia pada tahun 2017-2022. Data diperoleh dari website BPS (Badan Pusat Statistik). Metode yang  digunakan  ialah  metode  K-Means  dengan  pengelompokan  (clustering). Pengelompokan pada provinsi di Indonesia akan di kelompokan menjadi 3 jenis cluster yaitu, cluster tingkat rendah, cluster tingkat sedang dan cluster tingkat tinggi. Jadi akan diketahui  pengelompokan  provinsi  di  Indonesia  sesuai  tingkat  produksi  daging  sapi. Berikut merupakan flowchart mengenai langkah-langkah dari penelitian ini.
Pengelompokan Produksi Daging Sapi Menurut Provinsi di Indonesia Tahun …
Gambar 1. Flowchart langkah-langkah analisis K-means Cluster
Penelitian  ini  dilakukan  melalui  penelitian  pustaka,  yaitu  melalui  buku  teks pendukung  penelitian  serta  karya  tulis  ilmiah  yang  diterbitkan  di  jurnal.  Sebagai mempermudah perhitungan serta memperoleh hasil yang lebih akurat, penulis melakukan interpretasi  K-means  clustering  dengan  menggunakan  bantuan  dari  software  SPSS. Tahapan yang akan dilakukan ialah sebagai berikut:
1. Melakukan pencarian data dari sumber yang dipercaya.
2. Melakukan standarisasi data yang sudah didapatkan.
3. Melakukan uji K-means clustering pada software SPSS.
4. Melakukan analisis dari hasil uji yang sudah didapatkan.

## 3. Hasil dan Diskusi
Melakukan  standarisasi  untuk  membentuk  cluster  yang  diinginkan,  setelah dilakukannya standarisasi data menghasilkan nilai Zscore yang dihasilkan dalam uji ini. Zscore yang didapatkan dari Tabel 1 nantinya untuk mengelompokkan cluster dan dapat digunakan menganalisis cluster yang terbentuk.
Table 1. Statistik deskriptif Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Tahun 2017 34 26,66 300648611,00 8854875,0234  51558648,34977 Tahun 2018 34 26,63 485229167,00  14284459,4313  83213819,42618 Tahun 2019 34 24,30 103291,79 13443,4651 23948,38859 Tahun 2020 34 29,22 91027,74 11063,9250 22262,92816 Tahun 2021 34 33,67 108284,07 12984,1748 23999,07137 Tahun 2022 34 37,33 110991,18 13012,3987 24776,89479 Valid N (listwise) 34 Table 2. Initial cluster centers Initial Cluster Centers Cluster 1 2 3 Zscore(tahun 2017) 5,65945  -0,17174  -0,16986
Pengelompokan Produksi Daging Sapi Menurut Provinsi di Indonesia Tahun …
Zscore(tahun 2018) -0,17166  5,65945  -0,17050 Zscore(tahun 2019) -0,21662  -0,55894  3,75175 Zscore(tahun 2020) -0,48748  -0,49273  3,59179 Zscore(tahun 2021) -0,34724  -0,53851  3,97098 Zscore(tahun 2022) -0,51729  -0,52284  3,95444
Pada Tabel 2 merupakan proses clustering data pertama sebelum data tersebut akan dilakukan  uji  iterasi  dan  data  digunakan  sebagai  proses  untuk  suatu  pembentukan  3 cluster.
Table 3. Iteration history Iteration History a Iteration Change in Cluster Centers 1 2 3 1 5,461 5,489 1,777 2 0,324 0,085 0,000 3 0,000 0,000 0,000
Tabel 3 merupakan proses iterasi dalam pengelompokan cluster dari tabel initial dan menghasilkan proses iterasi sebanyak 2 kali. Pada iterasi 1 dan 2 terjadi centeroid yang tidak signifikan dan pada iterasi 3 terjadi centeroid yang signifikan. Jadi, semua cluster sudah terbentuk dan iterasi berhenti pada iterasi 3 dengan jarak minimum 8,256.

## 3.1. Interpretasi K-Means Claster
Table 4 : Final cluster centers Final Cluster Centers Cluster 1 2 3 Zscore(tahun 2017) ,41164  -,17170  -,17026 Zscore(tahun 2018) -,17148 ,10604  -,17069 Zscore(tahun 2019) ,12700  -,47630  2,91075 Zscore(tahun 2020) ,09103  -,46853  2,97630 Zscore(tahun 2021) ,07193  -,45613  2,95313 Zscore(tahun 2022) ,06616  -,45107  2,93699
Tabel 4 merupakan hasil akhir proses clustering yang terdiri dari tiga cluster untuk masing-masing  variabel.  Perubahan  pada  tabel  cluster  akhir  adalah  hasil  dari  nilai standarisasi. Angka negatif berarti data berada di bawah rata-rata dan angka positif berarti data berada di atas rata-rata. Untuk mengetahui pengaruh perubahan di atas, perhitungan dilakukan dengan menggunakan rumus sebagai berikut [19]:
𝑋 =  𝜇 + 𝑧. 𝜎 (3)
Pengelompokan Produksi Daging Sapi Menurut Provinsi di Indonesia Tahun …
Keterangan:
𝑋 :  rata-rata sampel 𝜇 :  rata-rata populasi 𝜎 :  standar deviasi 𝑧 : nilai standarisasi
Sehingga interpretasi yang didapat ialah:
1) Pada  tahun  2017,  cluster  1  mempunyai  rata-rata  tertinggi  dan  cluster  2  dan  3 mempunyai rata-rata terendah dan di bawah rata-rata total karena bernilai negatif.
2) Pada  tahun  2018,  cluster  2  mempunyai  rata-rata  tertinggi  dan  cluster  1  dan  3 mempunyai rata-rata terendah dan di bawah rata-rata total karena bernilai negatif.
3) Pada  tahun  2019,  cluster  1  dan  3  mempunyai  rata-rata  tertinggi  dan  cluster  2 mempunyai rata-rata terendah dan di bawah rata-rata total karena bernilai negatif.
4) Pada  tahun  2020,  cluster  1  dan  3  mempunyai  rata-rata  tertinggi  dan  cluster  2 mempunyai rata-rata terendah dan di bawah rata-rata total karena bernilai negatif.
5) Pada  tahun  2021,  cluster  1  dan  3  mempunyai  rata-rata  tertinggi  dan  cluster  2 mempunyai rata-rata terendah dan di bawah rata-rata total karena bernilai negatif.
6) Pada  tahun  2022,  cluster  1  dan  3  mempunyai  rata-rata  tertinggi  dan  cluster  2 mempunyai rata-rata terendah dan di bawah rata-rata total karena bernilai negatif.
Table 5: Jarak antar cluster Distances between Final Cluster Centers Cluster 1 2 3 1 1,281 5,741 2 1,281 6,820 3 5,741 6,820
Distance-between atau centroid distance, adalah jarak antar centroid dari satu cluster ke  cluster  lainnya.  Hasil  pengumpulan  dikatakan  baik  jika  memiliki nilai jarak yang sangat tinggi. Semakin tinggi nilainya, semakin besar jarak antar cluster. Artinya, perbedaan antara satu cluster dengan cluster lainnya menjadi lebih jelas.
Table 6. Anova ANOVA Cluster Error F Sig. Mean Square  df  Mean Square  df Zscore(tahun 2017) 1,200 2 ,987 31 1,216 ,310 Zscore(tahun 2018) ,309 2 1,045 31 ,296 ,746 Zscore(tahun 2019) 15,171 2 ,086 31  176,996 ,000 Zscore(tahun 2020) 15,634 2 ,056 31  279,823 ,000
Pengelompokan Produksi Daging Sapi Menurut Provinsi di Indonesia Tahun …
Zscore(tahun 2021) 15,292 2 ,078 31  196,183 ,000 Zscore(tahun 2022) 15,097 2 ,091 31  166,811 ,000
Berdasarkan Tabel 6, pada kolom cluster adalah besaran between cluster means dan kolom error adalah besaran within cluster means. Sementara pada kolom F didapat dari rumus sebagai berikut.
𝐹 = 𝑏𝑒𝑡𝑤𝑒𝑒𝑛 𝑐𝑙𝑢𝑠𝑡𝑒𝑟 𝑚𝑒𝑎𝑛 𝑤𝑖𝑡ℎ𝑖𝑛 𝑐𝑙𝑢𝑠𝑡𝑒𝑟 𝑚𝑒𝑎𝑛
(4)
Hipotesis:
𝐻 . : Cluster tidak mempunyai perbedaan yang signifikan.
𝐻 - : Cluster mempunyai perbedaan yang signifikan.
Kriteria Penolakan: Jika angka signifikan > 0.05; 𝐻 0 diterima 𝐻 1 ditolak. Jika angka signifikan < 0,05; 𝐻 0 ditolak 𝐻 1 diterima.
Berdasarkan  hasil  yang  didapatkan  bahwa  variabel  tahun  2017  dan  tahun  2018 memiliki nilai signifikansi (sig.) < 0,05, maka ketiga cluster mempunyai perbedaan yang signifikan dan diperoleh hasil bahwa variabel tahun 2019, tahun 2020, tahun 2021, dan tahun 2022 adalah variabel yang paling baik memisahkan ketiga anggota cluster karena memiliki nilai F terbesar diantara variabel.

## 3.2. Pembentukan Cluster K-Means
Berdasarkan  output  number  of  cases,  jumlah  anggota  masing-masing  cluster disajikan pada tabel di bawah ini.
Table 7. Jumlah anggota cluster Number of Cases in each Cluster Cluster 1 10,000 2 21,000 3 3,000 Valid 34,000 Missing ,000
Dari 34 provinsi di Indonesia, dibentuk menjadi 3 cluster dimana cluster 2 merupakan cluster  dengan  jumlah  terbanyak  yaitu  21  provinsi,  cluster  1  dengan  10  provinsi,  dan cluster  3  dengan  3  provinsi.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  sebagian  besar  provinsi  di Indonesia memiliki karakteristik sebagaimana karakteristik cluster 2.
Pengelompokan Produksi Daging Sapi Menurut Provinsi di Indonesia Tahun …
Table 8. Cluster membership Cluster Membership Case Number Provinsi Cluster Distance 1 Aceh 1 0,657 2 Sumatera Utara 1 0,593 3 Sumatera Barat 1 0,815 4 Riau 2 0,502 5 Jambi 2 0,305 6 Sumatera Selata 1 0,624 7 Bengkulu 2 0,308 8 Lampung 1 0,704 9 Kep. Bangka Bel 2 0,308 10 Kep. Riau 2 5,555 11 Dki Jakarta 1 0,664 12 Jawa Barat 3 0,330 13 Jawa Tengah 3 1,630 14 Di Yogyakarta 2 0,448 15 Jawa Timur 3 1,777 16 Banten 1 1,110 17 Bali 1 5,339 18 Nusa Tenggara B 1 0,678 19 Nusa Tenggara T 2 0,531 20 Kalimantan Bara 2 0,326 21 Kalimantan Teng 2 0,346 22 Kalimantan Sela 2 0,342 23 Kalimantan Timu 2 0,376 24 Kalimantan Utar 2 0,311 25 Sulawesi Utara 2 0,306 26 Sulawesi Tengah 2 0,337 27 Sulawesi Selata 1 0,601 28 Sulawesi Tengga 2 0,359 29 Gorontalo 2 0,304 30 Sulawesi Barat 2 0,291 31 Maluku 2 0,309 32 Maluku Utara 2 0,302 33 Papua Barat 2 0,299 34 Papua 2 0,292
Tabel 8 merupakan hasil akhir cluster yang telah dilakukan, maka dari tabel tersebut dapat disimpulkan sebagai berikut:
Pengelompokan Produksi Daging Sapi Menurut Provinsi di Indonesia Tahun …
Table 9. Provinsi pada setiap cluster Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Provinsi Aceh, Sumatera Utara, Sumatera Barat, Sumatera Selatan, Lampung, DKI Jakarta, Banten, Bali, Nusa Tenggara Barat, Sulawesi Selatan
Riau, Jambi, Bengkulu, Kep.
Bangka Belitung, Kep. Riau, DI Yogyakarta, Nusa Tenggara Timur, Kalimantan Barat,
Kalimantan Tengah, Kalimantan Selatan,
Kalimantan Timur, Kalimantan
Utara, Sulawesi Tengah,
Sulawesi Tenggara, Gorontalo, Sulawesi Barat, Maluku, Maluku Utara, Papua Barat, Papua Jawa Barat, Jawa Tengah, Jawa Timur,
Pada  tabel  9  dapat  dilihat  bahwa  provinsi  yang  memasuki  cluster  1  atau  cluster rendah  ialah  provinsi  Aceh,  Sumatera  Utara,  Sumatera  Barat,  Sumatera  Selatan, Lampung, DKI Jakarta, Banten, Bali, Nusa Tenggara Barat, Sulawesi Selatan. Provinsi yang memasuki cluster 2 atau cluster sedang ialah Riau, Jambi, Bengkulu, Kep. Bangka Belitung,  Kep.  Riau,  DI  Yogyakarta,  Nusa  Tenggara  Timur,  Kalimantan  Barat, Kalimantan Tengah, Kalimantan Selatan, Kalimantan Timur, Kalimantan Utara, Sulawesi Tengah, Sulawesi Tenggara, Gorontalo, Sulawesi Barat, Maluku, Maluku Utara, Papua Barat, Papua. Provinsi yang masuk ke dalam cluster 3 atau cluster tinggi ialah Jawa Barat, Jawa Tengah, Jawa Timur.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  pembahasan  dan  hasil  interpretasi  K-means  cluster  pada pengelompokkan produksi daging sapi menurut provinsi di Indonesia pada tahun 2017- 2022, maka dapat disimpulkan sebagai berikut:
a) Penelitian  ini  menggunakan  metode  clustering  K-means  yang digunakan  untuk mengolah  data  untuk  menghitung  nilai  centroid  untuk  setiap  provinsi  produksi daging  sapi  di  Indonesia.  Nilai  centroid  dibagi  menjadi  tiga  kelompok  yaitu cluster rendah, cluster sedang, dan cluster tinggi.
b) Hasil yang diperoleh dari metode K-means clustering menghasilkan cluster tinggi sebanyak 3 provinsi yaitu jawa barat, jawa tengah, dan jawa timur. Untuk cluster sedang menghasilkan 21 provinsi yaitu , sedangkan cluster rendah menghasilkan 10 provinsi.  Maka  kesimpulan  yang  didapatkan,  produksi  daging  di  Indonesia  sudah lebih merata karena banyak provinsi yang berada di dalam cluster sedang. Hasil yang

## Pengelompokan Produksi Daging Sapi Menurut Provinsi di Indonesia Tahun …
diperoleh dari penelitian ini dapat menjadi pertimbangan kepada pemerintah daerah untuk  lebih  memperhatikan  daerah-daerah  yang  termasuk  dalam  cluster  rendah tersebut.

## Ucapan Terima Kasih (Opsional)
Penulis mengucapkan terima kasih banyak kepada Bapak Saiful Bahri M.Si, yang telah membimbing dan memberikan saran sehingga tulisan ini dapat diselesaikan dengan baik.

## Daftar Pustaka
[1]  Revi,  A.,  Solikhun,  S.,  &  Safii,  M.  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Dalam  Memprediksi Jumlah  Produksi  Daging  Sapi  Berdasarkan  Provinsi. Komik  (Konferensi  Nas. Teknol. Inf. Dan Komputer) , 2(1), 297–304, 2018,  Doi: 10.30865/Komik.V2i1.941.
[2]  Nugraha, T., Furqon, M. T., & Adikara, P. P. Peramalan Permintaan Daging Sapi Nasional  Menggunakan  Metode  Multifactors  High  Order  Fuzzy  Time  Series Model. J. Pengemb. Teknol. Inf. Dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , 1(12), 1764– 1770,  2017,  [Daring].  Tersedia  Pada:  Https://J-Ptiik.Ub.Ac.Id/Index.Php/J- Ptiik/Article/View/640.
[3]  Rusdi M. D. Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Permintaan Daging Sapi Di Kota Surabaya. J. Ekonimi Bisnis , 1, 283–300, 2016.
[4]  Prakoso, L. D., Darmansah, D., Widia, T., & Hanifah, H. S. Implementasi Metode Moving Average Dalam Analisis Rantai Pasok Daging Sapi Di Indonesia. Jurikom (Jurnal Ris. Komputer) , 9(3), 623, 2022, doi: 10.30865/Jurikom.V9i3.4223.
[5]  Devendra,  C.  Perspectives  On  Animal  Production  Systems  In  Asia. Livest.  Sci. , 106(1), 1–18, 2007, doi: 10.1016/J.Livsci.2006.05.005.
[6]  Kuntoro,  B.,  Ari,  R.  R.  A.  M.,  &  Nuraini,  D.  H.  Mutu  Fisik  Dan  Mikrobiologi Daging Sapi Asal Rumah Potong Hewan (Rph) Kota Pekanbaru. J. Peternak. 10(1), 1–8, 2013.
[7]  Lihayati, N., Pawening, R. E., & Furqan, M. Klasifikasi Jenis Daging Berdasarkan Tekstur  Menggunakan  Metode  Gray  Level  Coocurent  Matrix. Pros.  Sentia , 8(1994), 305–310, 2016.
[8]  Emhar,  A.  Analisis  Rantai  Pasokan  (Supply  Chain)  Daging  Sapi  Di  Kabupaten Jember. 2014.
[9]  Gunawan, L. Analisa Perbandingan Kualitas Fisik Daging Sapi Impor Dan Daging Sapi Lokal. J. Hosp. Dan Manaj. Jasa , 1(1), Pp 1689-1699, 2013.
[10]  Nuhung,  I.  A.  Performance,  Constraint,  And  Strategy  Of  Achievement  Of  Meat Self-Sufficiency Program. Forum Penelit. Agro Ekon , 33(1), 63, 2015.
[11]  Ali,  M.  Prinsip  Dasar  Produksi  Dalam  Ekonomi  Islam. Prinsip  Dasar  Produksi Dalam Ekon. Islam , 7(1), 19–35, 2013.
[12]  Pardanawati, S. L. Perilaku Produsen Islam. J. Ilm. Ekon. Islam , 1(1), 37–49, 2017, doi: 10.29040/Jiei.V1i01.6.

## Pengelompokan Produksi Daging Sapi Menurut Provinsi di Indonesia Tahun …
[13]  Asmara,  M.  A.,  &  Ilmiyah,  I.  Fungsi  Modal  Sosial  Dalam  Meningkatkan Kesejahteraan  Ekonomi:  Studi  Kasus  Produksi  Genteng  Di  Karang  Penang Sampang. Al-Kharaj  J. Ekon. Keuang. Bisnis Syariah , 4(2), 415–431, 2021, doi: 10.47467/Alkharaj.V4i2.681.
[14]  Ningsih, D. R., Intan, P. K., & Yuliati, D. Pemodelan Tindak Pidana Kriminalitas Di Kota Tangerang Menggunakan Metode Regresi Lasso. Estimasi J. Stat, 4(1), 64–77, 2023, doi: 10.20956/Ejsa.Vi.24853.
[15]  Agusta, Y.  K-Means-Penerapan, Permasalahan Dan Metode Terkait. J. Sist. Dan Inform , 3, 47–60, 2007.
[16]  Talakua,  M.  W.,  Leleury,  Z.  A.,  &  Taluta,  A.  W.  Analisis  Cluster  Dengan Menggunakan  Metode  K-Means  Untuk  Pengelompokkan  Kabupaten/Kota  Di Provinsi  Maluku  Berdasarkan  Indikator  Indeks  Pembangunan  Manusia  Tahun 2014. Barekeng  J.  Ilmu  Mat.  Dan  Terap ,  11(2),  119–128,  2017,  doi: 10.30598/Barekengvol11iss2pp119-128.
[17]  Dhuhita, W. M. P.  Clustering Menggunakan Metode K-Means Untuk. J. Inform. , 15(2), 160-174, 2016.
[18]  Saragih,  S.  N.,  Safii,  M.,  &  Suhendro,  D.  Implementasi  Metode  K-Means  Pada Hasil Produksi Daging Jenis Ternak. Jurasik (Jurnal Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform) , 6(1), 235, 2021, doi: 10.30645/Jurasik.V6i1.288.
[19]  Sari, D. N. P., & Sukestiyarno, Y. L. Analisis Cluster Dengan Metode K-Means Pada Persebaran Kasus Covid-19 Berdasarkan Provinsi Di Indonesia. Prism. Pros. Semin.  Nas.  Mat ,  4,  602–610,  2021,  [Daring].  Tersedia  Pada:
Https://Journal.Unnes.Ac.Id/Sju/Index.Php/Prisma/