Analisis Centroid Linkage Clustering untuk Pengelompokkan Potensi Padi Berbasis Kewilayahan di Jawa Barat

Septie Wulandary

Abstract


Salah satu tujuan SDGs adalah menghilangkan kelaparan, mencapai ketahanan pangan dan gizi, serta meningkatkan pertanian berkelanjutan yang tercantum dalam tujuan (goals) kedua. Provinsi Jawa Barat merupakan salah satu lumbung padi nasional atau penghasil padi terbesar di Indonesia. Data Badan Pusat Statistik (BPS) dan data Dinas Pertanian Tanaman Pangan dan Hortikultura Provinsi Jawa Barat menunjukkan bahwa Jawa Barat berada pada posisi tiga terbesar penghasil padi terbesar secara nasional.
Analisis mengenai potensi padi berdasarkan kewilayahan kabupaten/kota di Jawa Barat sangat diperlukan. Pengelompokkan berdasarkan kabupaten/kota menurut karakteristiknya masing-masing bisa dilakukan dengan analisis cluster. Analisis cluster adalah metode statistik multivariat dimana objek penelitian diklasifikasikan berdasarkan pada karakteristik objek itu sendiri. Penelitian ini menggunakan metode centroid linkage. Centroid linkage adalah metode hierarki yang dapat digunakan pada data yang mengandung outlier. Outlier seringkali dibuang pada pengolahan statistik, padahal terkadang outlier justru mengandung informasi penting dalam data. Penentuan jumlah cluster yang pada penelitian ini menggunakan metode Silhouette sehingga wilayah kabupaten/kota dibagi menjadi empat cluster. Pengelompokkan tersebut berdasarkan variabel yang menggambarkan potensi padi di Jawa Barat. Cluster yang terbentuk membagi Jawa Barat ke dalam empat kelompok wilayah berdasarkan potensi padi, yaitu potensi sangat tinggi, tinggi, sedang, dan rendah. Diharapkan dengan clustering ini dapat bermanfaat bagi pengambilan kebijakan dan perencanaan oleh pemerintah, terutama dalam hal mewujudkan kemandirian dan ketahanan pangan.


Keywords


Cluster; Centroid Linkage; Produksi Padi;

Full Text:

PDF

References


Badan Pusat Statistik (BPS), Indikator Pembangunan Berkelanjutan 2017: Tujuan Kedua, (2017)

Edmira Rivani, “Aplikasi K-Means Cluster untuk Pengelompokkan Provinsi Berdasarkan Produksi Padi, Jagung, Kedelai, dan Kacang Hijau Tahun 2009,” Jurnal Mat. Stat, Vol 10 No. 2 Juli 2010:122-134

Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Jawa Barat, Analisis Indikator Logistik Pangan (Beras) Provinsi Jawa Barat 2017, (2018)

Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Jawa Barat, Produk Domestik Regional Bruto menurut Lapangan Usaha Provinsi Jawa Barat 2013-2017, (2018)

Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Jawa Barat, Keadaan Angkatan Kerja di Provinsi Jawa Barat Februari 2018, (2018)

Rita Herawaty Br Bangun, “Analisis Klaster Non-Hierarki Dalam Pengelompokkan Kabupaten/Kota di Sumatera Utara Berdasarkan Faktor Produksi Padi,” Agrica (Jurnal Agribisnis Sumatera Utara) Vol. 4 No. 1/Juli 2016

Rini Silvi, “Analisis Cluster dengan Data Outlier Menggunakan Centroid linkage dan K-Means Clustering untuk Pengelompokkan HIV/AIDS di Indonesia,” Jurnal Matematika MANTIK Edisi Mei 2018, Vol. 04 No. 01

Alvin C. Rencher and William F. Christensen, “Methods of Multivariate Analysis” Third Edition, USA, 2012, p. 501-547

Joseph F. Hair JR, William C. Balck, Barry J. Babin, Rolph E. Anderson, “Multivariate Data Analysis,” Seventh Edition, 2009

Amin Septianingsih, “Pengelompokkan Data Outlier Menggunakan Centroid linkage,” Skripsi, Prodi Statistika, Fakultas MIPA, Universitas Gadjah Mada Yogyakarta, 2017

Dinas Pertanian Tanaman Pangan dan Hortikultura Provinsi Jawa Barat, http://distan.jabarprov.go.id/distan/download/index/4-angka-tetap-luas-tanam-luas-panenproduktivitas-dan-produksi-tahun-2016-dan-2017-di-jawa-barat

Nur Afifah, Dian C. Rini, Ahmad Lubab, “Pengklasteran Lahan Sawah di Indonesia Sebagai Evaluasi Ketersediaan Produksi Pangan Menggunakan Fuzzy C-Means,” Jurnal Matematika MANTIK Edisi Oktober 2016 Vol. 02 No. 01

Rousseeuw, Peter J. 1987. "Silhouettes: a graphical aid to the interpretation and validation of cluster analysis." Journal of Computational and Applied Mathematics 53-65


Refbacks

  • There are currently no refbacks.




Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

© 2017-2020 | Hak Cipta Dilindungi | Departemen Statistika FMIPA Universitas Padjadjaran | Powered by OJS