Pembandingan Beberapa Metode Pengelompokan Tingkat Ketahanan Pangan Kabupaten/Kota Untuk Peningkatan Efektivitas Kebijakan Di Indonesia

Abstract

Ketahanan pangan merupakan isu pokok suatu negara karena dapat mempengaruhi kondisi sosial, ekonomi, dan politik negara. Untuk memperbaiki kondisi rendahnya ketahanan pangan di Indonesia, perlu dilakukan pemetaan kondisi ketahanan pangan tiap daerah. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokan ketahanan pangan kabupaten/kota menggunakan algoritma K-Means clustering dengan metode Elbow untuk menentukan cluster yang berisi kumpulan kabupaten/kota dengan ketahanan pangan yang baik. Unit observasinya adalah 514 kabupaten/kota di Indonesia dengan variabel yang dijadikan dasar pembentukan cluster ketahanan pangan yaitu IKP. Penelitian menghasilkan jumlah cluster optimal sebanyak 2, yaitu cluster nomor 1 dan 2. Cluster yang berisikan kumpulan kabupaten/kota dengan ketahanan pangan baik adalah cluster nomor 1 yang berjumlah 333 kabupaten dan 86 kota. Cluster nomor 2 memiliki kabupaten/kota dengan ketahanan pangan yang kurang baik yang berisi 83 kabupaten dan 12 kota.

Food security is a central issue for a country because it can influence the country's social, economic and political conditions. To improve the condition of low food security in Indonesia, it is important to improve the food security conditions of each area. This research aims to group districts/cities food security using the K-Means clustering algorithm with the Elbow method to determine clusters that contain a collection of districts/cities with good food security. The observation unit is 514 regencies/cities in Indonesia with the variables used as the basis for forming food security clusters, namely FSI. The research resulted in an optimal number of clusters of 2, namely clusters number 1 and 2. Cluster containing a collection of districts/cities with good food security is cluster number 1 which totals 333 districts and 86 cities. Cluster number 2 contains 83 districts and 12 cities with poor food security.