Perbandingan Analisis Cluster Kabupaten/Kota Di Provinsi Sulawesi Selatan Berdasarkan Luas Panen Dan Produksi Padi Menggunakan Average Linkage Method Dan Ward’s Method
DOI:
https://doi.org/10.24252/msa.v13i2.51488Kata Kunci:
Luas Panen Padi, Produksi Padi, Produktivitas PadiAbstrak
Mengacu pada berita resmi statistik, luas panen dan produksi padi di Provinsi Sulawesi Selatan mengalami penurunan di tahun 2023. Hal tersebut berdampak pada beberapa wilayah, terutama tingkat produktivitasnya. Karena sektor pertanian khususnya padi memiliki peran penting dalam memenuhi kebutuhan pangan penduduk Sulawesi Selatan, diperlukan perencanaan berbasis wilayah untuk mengetahui produktivitas padi di Provinsi Sulawesi Selatan berdasarkan wilayah (Kabupaten/Kota). Dengan melakukan analisis statistik yang disebut analisis cluster, maka karakteristik masing-masing wilayah tersebut dapat diidentifikasi dengan mudah. Metode hierarki merupakan salah satu bagian dari analisis cluster yang terdiri atas beberapa metode, 2 diantaranya ialah Metode Average Linkage dan Ward. Ada banyak metode untuk analisis cluster hierarki dan tentunya ada 1 metode yang memberikan hasil kinerja terbaik dalam proses pengclusterannya.
Penelitian ini bertujan untuk meneliti lebih lanjut mengenai kedua metode terbaik yaitu Average Linkage Method dan Ward’s Method yang diperoleh dari peneliti-peneliti sebelumnya dengan mengelompokkan 24 Kabupaten/Kota di Provinsi Sulawesi Selatan berdasarkan variabel luas panen dan produksi padi tahun 2023. Ukuran jarak yang digunakan dalam penelitian ini ialah jarak Euclidean dan Squared Euclidean, kemudian untuk menentukan kinerja metode yang terbaik dengan melihat dari nilai simpangan baku dalam kelompok (Sw) yang minimum, simpangan baku antar kelompok (Sb) yang maksimum, serta rasio Sw terhadap Sb yang minimum. Dan juga dilihat dari nilai Index Dunn terbaik dalam penentuan banyak Cluster optimal tiap metode. Banyak Cluster yang diuji coba sebanyak 2-3 Cluster. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua metode tersebut merupakan metode dengan kinerja yang baik. Pada saat pembentukan sebanyak 2 Cluster, maka Ward’s Method termasuk metode dengan kinerja terbaik. Lalu pada saat pembentukan sebanyak 3 Cluster, maka Average Linkage Method termasuk metode dengan kinerja terbaik. Sehingga, Average Linkage Method dan Ward’s Method merupakan metode dengan kinerja terbaik dengan pembentukan banyak Cluster yang berbeda.
Referensi
BPS, “Berita resmi statistik no. 17/03/73/th. xxviii, 1 maret 2024: Luas panen dan produksi padi provinsi di sulawesi
selatan 2023 (angka tetap),” 2024.
N. Lestari, T. A. Nurman, and K. Nurfadilah, “Produktivitas Padi di Provinsi Sulawesi Selatan Menggunakan Metode
Multidimensional Scaling (MDS),” msa, vol. 7, no. 1, p. 54, Aug. 2019.
I. Imasdiani, I. Purnamasari, and F. D. T. Amijaya, “Perbandingan Hasil Analisis Cluster Dengan Menggunakan Metode Average Linkage Dan Metode Ward,” J. Eksponensial, vol. 13, no. 1, p. 9, Jun. 2022.
A. D. Munthe, “PENERAPAN CLUSTERING TIME SERIES UNTUK MENGGEROMBOLKAN PROVINSI DI INDONESIA
BERDASARKAN NILAI PRODUKSI PADI,” JLS, vol. 2, no. 2, p. 11, May 2019.
R. Ramadani and A. Salma, “PERBANDINGAN KINERJA METODE AVERAGE LINKAGE DAN WARD DALAM
PENGELOMPOKAN TINGKAT KESEJAHTERAAN MASYARAKAT PROVINSI SUMATERA BARAT MENURUT
KABUPATEN/KOTA TAHUN 2021,” UNPJoMath, vol. 7, no. 3, p. 11, Sep. 2022.
N. Afira and A. W. Wijayanto, “Analisis Cluster dengan Metode Partitioning dan Hierarki pada Data Informasi Kemiskinan Provinsi di Indonesia Tahun 2019,” Komputika, vol. 10, no. 2, pp. 101–109, Sep. 2021.
M. Paramadina, S. Sudarmin, and M. K. Aidid, “Perbandingan Analisis Cluster Metode Average Linkage dan Metode Ward (Kasus: IPM Provinsi Sulawesi Selatan),” j. variansi, vol. 1, no. 2, p. 22, Jul. 2019.
A. Khoirunnisa’, F. A. S. Wibowo, and K. Kismiantini, “Perbandingan Analisis Agglomerative Hierarchical Clustering
Berdasarkan Indikator Pendidikan di Provinsi Jawa Barat,” PSPMM, vol. 7, Mar. 2023.
B. S. A. Arif, A. Rusgiono, and A. Hoyyi, “PENGELOMPOKAN PROVINSI-PROVINSI DI INDONESIA MENGGUNAKAN
METODE WARD (StudiKasus: Produksi Tanaman Pangan di Indonesia Tahun 2018),” Gaussian, vol. 9, no. 1, pp.
112–121, Feb. 2020.
Hasmira, Wahidah Alwi, and Khalilah Nurfadilah, “Penentuan Cluster Hirarki Optimum dalam Pengelompokan Kabupaten/Kota di Provinsi Sulawesi Selatan dengan Indikator Kemiskinan,” MSA, vol. 11, no. 1, pp. 93–102, Jun. 2023.
Musdalifah M. Ramly, S. Sudarmin, and B. Poerwanto, “Analisis Hierarchical Clustering Multiscale Bootstrap (Kasus:
Indikator Kemiskinan di Provinsi Sulawesi Selatan Tahun 2020),” j. variansi, vol. 4, no. 3, pp. 142–152, Dec. 2022.
A. N. Riadhoh, G. E. Puspita, I. Rafidah, and E. Widodo, “Pengelompokan Kabupaten/Kota Berdasarkan Produksi Tanaman Pangan Sumatera Utara Tahun 2020 Menggunakan Pengelompokan Hirarki Aglomeratif,” KUBIK, vol. 6, no. 2, pp. 61–70, Apr. 2022.
Y. Zahara, N. Afni Sinaga, R. Mahmuzah, and H. Hidayatsyah, “Analysis of Senior High Schools Quality in Banda Aceh
Using Cluster and Correspondence Analysis,” PJPM, vol. 16, no. 1, pp. 1–14, Jan. 2023.
A. Zahra, A. A. R. Fernandes, A. Achmad, and R. Fernandes, “Prediction of late installment payment based on integration modeling cluster analysis average and ward linkage with survival analysis (case study: House ownership loan bank x customers),” 2022.
R. Awaliah, “Analisis clustering untuk mengelompokkan tingkat kesejahteraan kabupaten berdasarkan sosial ekonomirumah tangga di wilayah provinsi sulawesi selatan.” 2018.
A. Saragih, D. C. Sukanda, and N. Eliyati, “CLUSTERIZATION OF REGION IN SOUTH SUMATERA BASED ON
COVID-19 CASE DATA,” BAREKENG: J. Math. & App., vol. 17, no. 3, pp. 1257–1264, Sep. 2023.
N. Ulinnuha and R. Veriani, “Analisis Cluster dalam Pengelompokan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Variabel Penyakit Menular Menggunakan Metode Complete Linkage, Average Linkage dan Ward,” InfoTekJar, vol. 5, no
Unduhan
Diterbitkan
Cara Mengutip
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2025 Jurnal MSA (Matematika dan Statistika serta Aplikasinya)
Artikel ini berlisensi Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
