Analisis Pengelompokan Tingkat Ketahanan Pangan Provinsi di Indonesia Tahun 2019–2023 Menggunakan Algoritma K-Means
Abstract viewed = 0 times
PDF (Bahasa Indonesia) downloaded = 0 times
Abstract
Penelitian ini menganalisis pengelompokan tingkat ketahanan pangan provinsi di Indonesia periode 2019–2023 menggunakan algoritma K-Means. Data berupa skor indeks ketahanan pangan provinsi dianalisis dengan perangkat lunak RapidMiner. Tiga cluster terbentuk, masing-masing mewakili kategori rendah, sedang, dan tinggi. Pengukuran kinerja dengan Davies Bouldin Index sebesar –0,614 menandakan hasil clustering yang baik dan pemisahan cluster yang jelas. Hasil menunjukkan disparitas ketahanan pangan antarprovinsi yang signifikan. Provinsi dengan cluster rendah memiliki ketersediaan dan akses pangan terbatas, sementara cluster tinggi menunjukkan ketahanan pangan kuat dan distribusi merata. Studi ini memberikan informasi penting untuk mendukung kebijakan pembangunan ketahanan pangan yang lebih tepat sasaran di Indonesia.
References
Daftar Pustaka
[1] T. K. Wijayanti, K. I. Hafsari, M. T. Al Hijrah, dan R. Kurniawan, “Implementasi Algoritma K-Means pada Pengelompokkan Ketahanan Pangan di Indonesia Menurut Kabupaten/Kota,” in PROSIDING SEMINAR NASIONAL SAINS DATA, 2024, vol. 4, no. 1, hal. 52–63.
[2] A. Ramadhan, K. Prawita, M. A. Izzudin, dan G. Amandha, “Analisis strategi dan klasterisasi ketahanan pangan nasional dalam menghadapi pandemi covid-19,” Teknol. Pangan Media Inf. Dan Komun. Ilm. Teknol. Pertan., vol. 12, no. 1, hal. 110–122, 2021.
[3] A. Idris dan M. H. ZM, “Ketahanan Pangan, Air, Energi Dan Pertanian: Analisis Sebaran Spasial Dan Clustering Provinsi Di Indonesia,” TheJournalish Soc. Gov., vol. 4, no. 5, hal. 27–40, 2023.
[4] R. Farismana, “Penerapan K-Means Clustering Untuk Pemetaan Produktivitas Padi Dan Prediksi Panen Di Kabupaten Indramayu,” J. Inf. Syst. Applied, Manag. Account. Res., vol. 8, no. 3, hal. 589–605, 2024.
[5] E. R. Arini, “Penerapan K-Means Cluster di Provinsi Jawa Timur Berdasarkan Ketahanan Pangan,” J. Sci. Nusant., vol. 3, no. 1, hal. 32–36, 2023.
[6] F. N. Arifin dan O. Juwita, “Klasterisasi Wilayah Kabupaten Jember Berdasarkan Tingkat Ketahanan Pangan,” INFORMAL Informatics J., vol. 7, no. 2, hal. 95–99, 2022.
[7] L. M. A. Fadila dan N. A. Putri, “Analisis Perkembangan Ketahanan Pangan di Indonesia: Pendekatan Menggunakan Big Data dan Data Mining,” in Seminar Nasional Official Statistics, 2023, vol. 2023, no. 1, hal. 247–256.
[8] M. Diarty dan A. W. Wijayanto, “Analisis Aspek Ketahanan Pangan Indonesia dengan Hard dan Soft Clustering, 2022,” Rekayasa, vol. 17, no. 1, hal. 108–123, 2024.
[9] F. Nasution, “Penerapan Metode K-Means Clustering untuk Mengelompokkan Ketahanan Tanaman Pangan Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Utara.” Universitas Sumatera Utara, 2019.
[10] K. Z. Fuddiani, “Pengelompokan Desa di Kabupaten Tuban Berdasarkan Kondisi Ketahanan Pangan Menggunakan Metode Integrasi K-Means dan Self Organizing Maps.” Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2024.
[11] W. W. Prastanika dan A. W. Wijayanto, “Analisis Hard dan Soft Clustering Untuk Pengelompokan Indikator Ketahanan Pangan Indonesia 2021,” JUSTIN (Jurnal Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 11, no. 4, hal. 596–604, 2023.
[12] A. S. S. Khan, M. Fatekurohman, dan Y. S. Dewi, “Perbandingan Algoritma K-Medoids Dan K-Means Dalam Pengelompokan Kecamatan Berdasarkan Produksi Padi Dan Palawija Di Jember,” J. Stat. Dan Komputasi, vol. 2, no. 2, hal. 67–75, 2023.
[13] D. S. Perdana, “Penerapan Metode K-Means Clustering Untuk Mengelompokkan Ketahanan Pangan,” J. Sist. Inf., vol. 3, no. 2, hal. 67–72, 2022.
[14] F. M. Izzadin, “Optimasi Jumlah Cluster K-Means dengan Metode Elbow dan Silhouette Pada Produktivitas Tanaman Pangan di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2018,” 2020.
[15] A. Z. Umarni, “ANALISIS CLUSTER UNTUK MENGELOMPOKKAN KABUPATEN/KOTA DI SULAWESI SELATAN BERDASARKAN PRODUKTIVITAS TANAMAN PANGAN TAHUN 2023.” Institut Teknologi Kalimantan, 2025.
[16] A. L. Zahra, S. T. R. Ada, dan A. F. Ardini, “Implementasi Clustering Algoritma K-Means Pada Produksi Beras di Provinsi Jawa Timur Tahun 2022,” J. Comput. Inf. Syst. Ampera, vol. 5, no. 3, hal. 191–202, 2024.
[17] A. I. Safe’i, “Aplikasi K-Means untuk Pengelompokan Kabupaten dan Kota Berdasarkan Produktivitas Tanaman Pangan di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2015,” 2018.
[18] M. N. Maulina, “OPTIMALISASI CLUSTER PADA CLUSTER HIERARKI MENGGUNAKAN PSEUDO F-STATISTIC CALINSKI HARABASZ UNTUK KETAHANAN PANGAN,” J. Gaussian, vol. 14, no. 1, hal. 1–12, 2025.
[19] S. Fitri, “Penetuan cluster terbaik pada pengelompokan ketahanan pangan menggunakan metode Self-Organizing Maps (SOM) dan metode Silhouette Coefficient (sc): Studi kasus Provinsi Jawa Timur.” Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, 2022.
[20] W. Budiaji dan J. Pancawati, “Medoid-based Clustering pada Kecamatan di Kabupaten Lebak dan Pandeglang Provinsi Banten Berdasarkan Trilogi Ketahanan Pangan,” J Stat. J. Ilm. Teor. dan Apl. Stat., vol. 15, no. 1, 2022.
[21] A. S. Yaumi, Z. Zulfiqkar, dan A. Nugroho, “Klasterisasi Karakter Konsumen Terhadap Kecenderungan Pemilihan Produk Menggunakan K-Means,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci., vol. 5, no. 3, hal. 195, 2020, doi: 10.31328/jointecs.v5i3.1523.
[1] T. K. Wijayanti, K. I. Hafsari, M. T. Al Hijrah, dan R. Kurniawan, “Implementasi Algoritma K-Means pada Pengelompokkan Ketahanan Pangan di Indonesia Menurut Kabupaten/Kota,” in PROSIDING SEMINAR NASIONAL SAINS DATA, 2024, vol. 4, no. 1, hal. 52–63.
[2] A. Ramadhan, K. Prawita, M. A. Izzudin, dan G. Amandha, “Analisis strategi dan klasterisasi ketahanan pangan nasional dalam menghadapi pandemi covid-19,” Teknol. Pangan Media Inf. Dan Komun. Ilm. Teknol. Pertan., vol. 12, no. 1, hal. 110–122, 2021.
[3] A. Idris dan M. H. ZM, “Ketahanan Pangan, Air, Energi Dan Pertanian: Analisis Sebaran Spasial Dan Clustering Provinsi Di Indonesia,” TheJournalish Soc. Gov., vol. 4, no. 5, hal. 27–40, 2023.
[4] R. Farismana, “Penerapan K-Means Clustering Untuk Pemetaan Produktivitas Padi Dan Prediksi Panen Di Kabupaten Indramayu,” J. Inf. Syst. Applied, Manag. Account. Res., vol. 8, no. 3, hal. 589–605, 2024.
[5] E. R. Arini, “Penerapan K-Means Cluster di Provinsi Jawa Timur Berdasarkan Ketahanan Pangan,” J. Sci. Nusant., vol. 3, no. 1, hal. 32–36, 2023.
[6] F. N. Arifin dan O. Juwita, “Klasterisasi Wilayah Kabupaten Jember Berdasarkan Tingkat Ketahanan Pangan,” INFORMAL Informatics J., vol. 7, no. 2, hal. 95–99, 2022.
[7] L. M. A. Fadila dan N. A. Putri, “Analisis Perkembangan Ketahanan Pangan di Indonesia: Pendekatan Menggunakan Big Data dan Data Mining,” in Seminar Nasional Official Statistics, 2023, vol. 2023, no. 1, hal. 247–256.
[8] M. Diarty dan A. W. Wijayanto, “Analisis Aspek Ketahanan Pangan Indonesia dengan Hard dan Soft Clustering, 2022,” Rekayasa, vol. 17, no. 1, hal. 108–123, 2024.
[9] F. Nasution, “Penerapan Metode K-Means Clustering untuk Mengelompokkan Ketahanan Tanaman Pangan Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Utara.” Universitas Sumatera Utara, 2019.
[10] K. Z. Fuddiani, “Pengelompokan Desa di Kabupaten Tuban Berdasarkan Kondisi Ketahanan Pangan Menggunakan Metode Integrasi K-Means dan Self Organizing Maps.” Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2024.
[11] W. W. Prastanika dan A. W. Wijayanto, “Analisis Hard dan Soft Clustering Untuk Pengelompokan Indikator Ketahanan Pangan Indonesia 2021,” JUSTIN (Jurnal Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 11, no. 4, hal. 596–604, 2023.
[12] A. S. S. Khan, M. Fatekurohman, dan Y. S. Dewi, “Perbandingan Algoritma K-Medoids Dan K-Means Dalam Pengelompokan Kecamatan Berdasarkan Produksi Padi Dan Palawija Di Jember,” J. Stat. Dan Komputasi, vol. 2, no. 2, hal. 67–75, 2023.
[13] D. S. Perdana, “Penerapan Metode K-Means Clustering Untuk Mengelompokkan Ketahanan Pangan,” J. Sist. Inf., vol. 3, no. 2, hal. 67–72, 2022.
[14] F. M. Izzadin, “Optimasi Jumlah Cluster K-Means dengan Metode Elbow dan Silhouette Pada Produktivitas Tanaman Pangan di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2018,” 2020.
[15] A. Z. Umarni, “ANALISIS CLUSTER UNTUK MENGELOMPOKKAN KABUPATEN/KOTA DI SULAWESI SELATAN BERDASARKAN PRODUKTIVITAS TANAMAN PANGAN TAHUN 2023.” Institut Teknologi Kalimantan, 2025.
[16] A. L. Zahra, S. T. R. Ada, dan A. F. Ardini, “Implementasi Clustering Algoritma K-Means Pada Produksi Beras di Provinsi Jawa Timur Tahun 2022,” J. Comput. Inf. Syst. Ampera, vol. 5, no. 3, hal. 191–202, 2024.
[17] A. I. Safe’i, “Aplikasi K-Means untuk Pengelompokan Kabupaten dan Kota Berdasarkan Produktivitas Tanaman Pangan di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2015,” 2018.
[18] M. N. Maulina, “OPTIMALISASI CLUSTER PADA CLUSTER HIERARKI MENGGUNAKAN PSEUDO F-STATISTIC CALINSKI HARABASZ UNTUK KETAHANAN PANGAN,” J. Gaussian, vol. 14, no. 1, hal. 1–12, 2025.
[19] S. Fitri, “Penetuan cluster terbaik pada pengelompokan ketahanan pangan menggunakan metode Self-Organizing Maps (SOM) dan metode Silhouette Coefficient (sc): Studi kasus Provinsi Jawa Timur.” Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, 2022.
[20] W. Budiaji dan J. Pancawati, “Medoid-based Clustering pada Kecamatan di Kabupaten Lebak dan Pandeglang Provinsi Banten Berdasarkan Trilogi Ketahanan Pangan,” J Stat. J. Ilm. Teor. dan Apl. Stat., vol. 15, no. 1, 2022.
[21] A. S. Yaumi, Z. Zulfiqkar, dan A. Nugroho, “Klasterisasi Karakter Konsumen Terhadap Kecenderungan Pemilihan Produk Menggunakan K-Means,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci., vol. 5, no. 3, hal. 195, 2020, doi: 10.31328/jointecs.v5i3.1523.
Published
2026-01-25
How to Cite
PRESTISYA, Yunisha Erin; RAHMA, Nadila Nur; ANINGTHIA, Dhea.
Analisis Pengelompokan Tingkat Ketahanan Pangan Provinsi di Indonesia Tahun 2019–2023 Menggunakan Algoritma K-Means.
Seminar Nasional Informatika (SENATIKA), [S.l.], p. 227-233, jan. 2026.
Available at: <https://www.ejournal.pelitaindonesia.ac.id/ojs32/index.php/SENATIKA/article/view/5499>. Date accessed: 15 feb. 2026.
Issue
Section
Articles
