Fuzzy C-Means dan Pohon Klasifikasi untuk Mengklasifikasikan Kabupaten di Indonesia berdasarkan Indikator Ketahanan Pangan.

Abstract

Pemerintah Indonesia bekerja sama dengan World Food Programme (WFP) menerbitkan Food Security and Vulneraibilty of Indonesia (FSVA) pada tahun 2015. FSVA bertujuan untuk mengelompokkan 398 kabupaten di 32 provinsi Indonesia ke dalam enam daerah prioritas berdasarkan sembilan indikator ketahanan pangan. Pengelompokan diperoleh dari hasil analisis gerombol dengan partisi hard clustering yang menempatkan suatu kabupaten tepat ke dalam satu daerah prioritas. Hasil yang diperoleh memiliki kelemahan yang tidak bisa menggambarkan situasi ambigu yaitu suatu kabupaten sebenarnya dapat dikelompokkan kedalam beberapa daerah prioritas. Adanya ambiguitas dalam pengelompokan dapat dijelaskkan melalui analisis gerombol dengan sifat fuzzy clustering. Dalam penelitian ini, kabupaten-kabupaten di Indonesia dikelompokkan ulang dengan menggunakan Fuzzy C-Means (FCM) sebagai salah satu teknik analisis gerombol dengan sifat fuzzy clustering. Hasil FCM dengan menggunakan enam daerah prioritas (FCM 𝑔����� = 6) menunjukkan bahwa terdapat 29.40% dari total kabupaten yang memiliki karakteristik dominan tidak hanya pada satu daerah prioritas. Hasil FCM dengan menggunakan tiga daerah prioritas (FCM 𝑔����� = 3) menunjukkan hanya 0.75% dari total kabupaten yang memiliki karakteristik dominan tidak hanya pada satu daerah prioritas. Selain itu, dalam penelitian ini juga dilakukan analisis klasifikasi terhadap hasil pengelompokan yang diperoleh dari FSVA dan FCM. Analisis klasifikasi dilakukan dengan menggunakan Pohon Klasifikasi C4.5. Pohon klasifikasi berdasarkan hasil pengelompokan FCM 𝑔����� = 3 memiliki akurasi yang paling tinggi, sementara pohon klasifikasi berdasarkan hasil FSVA dan FCM 𝑔����� = 6 memiliki akurasi klasifikasi yang tidak jauh berbeda.