Implementasi Algoritma K-Means pada Pengelompokkan Ketahanan Pangan di Indonesia Menurut Kabupaten/Kota

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. Tujuan penelitian ini adalah melakukan pemetaan dan pengelompokkan kabupaten/kota di Indonesia berdasarkan tingkat ketahanan pangannya. Unit observasinya adalah 514 kabupaten/kota di Indonesia dengan variabel yang dijadikan dasar pembentukan cluster ketahanan pangan yaitu IKP, RLS, UHH, persentase penduduk miskin, TPAK, pengeluaran per kapita, persentase rumah tangga dengan akses air minum layak, persentase panjang jalan dengan kondisi baik, dan PDRB per kapita. Hasil yang diperoleh dari metode clustering dengan algoritma K-Means berupa 4 (empat) cluster yang dikategorikan sekaligus jumlah anggotanya secara berurutan menjadi cluster dengan ketahanan pangan tinggi (268), sangat
tinggi (117), sedang (18), dan menengah (111).