Penerapan Hybrid Hierarchical Clustering Via Mutual ... · mengelompokkan nobyek ke dalam kkelompok...
Transcript of Penerapan Hybrid Hierarchical Clustering Via Mutual ... · mengelompokkan nobyek ke dalam kkelompok...
Penerapan Hybrid Hierarchical Clustering Via Mutual Cluster
dalam Pengelompokan Kabupaten di Jawa Timur Berdasarkan
Variabel Sektor Pertanian
Dosen Pembimbing :
Santi Wulan Purnami, M.Si. ,Ph.D
Dra.Wiwiek Setya Winahju, M.S
Oleh :
Dini Mariyani (1308100002)
SEMINAR TUGAS AKHIR 2011
SEMINAR TUGAS AKHIR 2011
Pokok Bahasan
PENDAHULUAN1
METODOLOGI3
TINJAUAN PUSTAKA2
ANALISIS DAN PEMBAHASAN4
KESIMPULAN5
Latar Belakang
Persaingan Pasar
Internasional
Keunggulan Komoditas
di Wilayah Kabupaten
Analisis
pengelompokan
Ekspor
Sektor Pertanian
Jawa Timur
PENDAHULUAN
Produktifitas Sub
Sektor Pertanian
Chipman dan Tibshirani
(2006) : hybrid hierarchical clustering via mutual cluster
Nugroho (2010) :
hierarchical custeringdengan metode ward’s
Permasalahan
Bagaimana karakteristik kondisi sektor
pertanian di tiap kabupaten di Jawa Timur ?
Bagaimana pengelompokan kabupaten-
kabupaten di Jawa Timur berdasarkan variabel
sektor pertanian ?
PENDAHULUAN
Tujuan
Mendapatkan karakteristik hasil produksi
komoditi sektor pertanian tiap kabupaten di
Jawa Timur.
Mengelompokkan kabupaten-kabupaten di
Jawa Timur berdasarkan kesamaan variabel
sektor pertanian.
PENDAHULUAN
Batasan Masalah
Penelitian ini hanya mencakup variabel sub sektor
tanaman bahan pangan, perkebunan, perikanan,
dan perternakan.
PENDAHULUAN
Manfaat
Tambahan informasi bagi Pemerintah di
masing-masing kabupaten di Jawa Timur
mengenai kondisi dan potensi komoditi dalam
sektor pertanian.
PENDAHULUAN
Pengelompokan Hirarki (Hierarchical Clutering)
Pengelompokan hirarki metode pengelompokan yang didesain berdasarkan jarak antarobjek dimana jumlah kelompok tidak diketahui sebelumnya.
Pengelompokan hirarki terdiri dari dua prosedur, yaitu agglomerative dan divisive.
Metode aglomeratif berawal dari objek individual sampai semua subgroup tergabungdalam suatu kelompok tunggal. Objek-objek yang paling banyak memiliki kesamaanadalah yang pertama dikelompokkan, dan ini sebagai grup awal.
Tahapan pengelompokan dengan metode agglomerative :
1. Menghitung jarak antar obyek
2. Menentukan pasangan kelompok yang memiliki jarak terdekat
3. Menghitung kembali jarak berdasarkan metode penggabungan yang dipakai baik padaobyek yang sudah dan belum membentuk kelompok
4. Menentukan kembali pasangan kelompok yang memiliki jarak terdekat
5. Mengulangi tahapan (2) - (4) sampai n-1 obyek
(Johnson dan Wichern, 2002)
TINJAUAN PUSTAKA
Beberapa teknik pengelompokkan dalam agglomerative (bottom-up):
Single Linkage : Metode ini menggunakan aturan jarak minimum antar kelompok .
Complete Linkage : Metode ini menggunakan aturan jarak maksimum antarkelompok.
Average Linkage : d(ij)k =
Centroid Linkage :
Metode Ward : Metode ini meminimumkan peningkatan kriteria error sum of square
(ESS) .
(Johnson dan Wichern ,2002)
TINJAUAN PUSTAKA
kij NN1
n
i
m
jijd
ijji
jikj
ji
jki
ji
ijik d
nnnn
dnn
nd
nnnd
2),()(
.
Pengelompokan Non Hirarki (Non Hierarchical Clutering)
Pengelompokan non hirarki metode pengelompokan yang betujuanmengelompokkan n obyek ke dalam k kelompok (k<n).
Metode k-means salah satu prosedur pengelompokan non hirarki yang mengelompokkan obyek berdasarkan jarak terdekat ke pusat kelompok(means).
Metode k-means disebut juga tree structured vector quantization (tsvq)
Tahapan pengelompokan dengan metode k-means :
1. Mempartisi obyek sebanyak k cluster
2. Menghitung pusat cluster
3. Menghitung jarak masing-masing obyek dari pusat cluster
4. Menentukan obyek yang lebih dekat dengan pusat cluster
5. Jika obyek berpindah dari posisi awal (tahapan 1) maka pusat cluster harusditentukan kembali
6. Mengulangi tahapan (2) - (4) sampai tidak ada lagi obyek yang berpindahposisi
(Johnson dan Wichern, 2002)
TINJAUAN PUSTAKA
Hybrid Hierarchical Clustering via Mutual Cluster
Hybrid hierarchical clustering via mutual cluster metode hybrid clustering yang mengkombinasikan kelebihan dari bottom-up (agglomerative) dan top-down (tsvq).
Mutual cluster sekelompok obyek dimana jarak terbesar antarobyek dalam kelompok lebih kecil daripada jarak ke obyek terdekatdi luar kelompok.
Tahapan hybrid hierarchical clustering via mutual cluster :
1. Melakukan pengelompokan secara bottom-up
2. Mengidentifikasi mutual cluster
3. Melakukan pengelompokan secara top-down dengan mutual cluster yang telah terbentuk tetap dipertahankan
(Chipman dan Tibshirani, 2006)
TINJAUAN PUSTAKA
Pemilihan Jumlah Kelompok
Pengelompokan dapat dikatakan baik jika memiliki external homogeneity (Sb)yang besar dan internal homogeneity yang kecil
(Sw).
dengan :
Sk = deviasi standar pada kelompok ke-k= rata-rata pada kelompok ke-k= rata-rata keseluruhan kelompok
K = banyak kelompok
TINJAUAN PUSTAKA
(Bunkers dkk, 1996)
Sektor Pertanian
Pertanian atau usahatani proses produksi di mana input alamiah
berupa lahan dan unsur hara yang terkandung di dalamnya,sinar
matahari serta faktor klimatologis (suhu,kelembaban udara,curah
hujan,topografi, dsb) berinteraksi melalui proses tumbuh kembang
tanaman dan ternak untuk menghasilkan output primer yaitu bahan
pangan dan serat alam (Akhdaryani, 2003).
Sektor pertanian mencakup sub sektor tanaman bahan makanan
(tanaman pangan dan hortikultura), tanaman perkebunan, peternakan,
kehutanan, dan perikanan.
TINJAUAN PUSTAKA
Variabel Penelitian
METODOLOGI
Sub Sektor Tanaman
Bahan Pangan
Sub Sektor
Perkebunan
Sub Sektor
Perternakan
Sub Sektor
Perikanan
luas area panen padi (X1),
produksi padi (X2), luas
area panen jagung (X3),
produksi jagung (X4), luas
area panen ubi kayu (X5),
produksi ubi kayu (X6), luas
area panen kedelai (X7),
produksi kedelai (X8), luas
area panen kacang hijau
(X9), produksi kacang hijau
(X10)
luas area panen jambu
mente (X11), produksi
jambu mente (X12), luas
area panen kelapa (X13),
produksi kelapa (X14),
luas area panen kapuk
randu (X15), produksi
kapuk randu (X16)
populasi sapi (X17),
populasi kambing (X18),
populasi domba (X19),
populasi ayam buras (X20),
populasi ayam petelur
(X21), populasi ayam
pedaging (X22), populasi
itik (X23), produksi daging
sapi (X24), produksi daging
kambing (X25), produksi
daging domba (X26),
produksi daging ayam
buras (X27), produksi
daging ayam pedaging
(X28), produksi daging itik
(X29), produksi telur ayam
buras (X30), dan produksi
telur itik (X31)
Luas area
pemeliharaan ikan
(X32), populasi
ikan (X33)
Langkah Analisis
METODOLOGI
Menganalisis karakteristik kondisi sektor pertanian di Jawa
Timur pada tahun 2009 dengan Statistika Deskriptif
Melakukan pengelompokan kabupaten secara hybrid
hierarchical clustering via mutual cluster, top-down clustering, bottom-up clustering
Mendapatkan jumlah hasil pengelompokan
yang terbaik
Mendeskripsikan secara statistik untuk setiap kelompok kabupaten
Menganalisis hasil pembentukan kelompok
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Variabel Minimum Kabupaten Maksimum Kabupaten Rata-rata
Deviasi
Standar
Luas area panen padi (Ha) 22359 Pamekasan 152370 Jember 65106.52 34481.38
Produksi padi (Ton) 110666 Pamekasan 847251 Jember 384752.7 210103.2
Luas area panen jagung (Ha) 128 Sidoarjo 129420 Sumenep 44382.66 28814.69
Produksi jagung (Ton) 418 Sidoarjo 502824 Tuban 180417.1 111292.9
Luas area panen ubi kayu (Ha) 2 Sidoarjo 25923 Ponorogo 7141 6653.859
Produksi ubi kayu (Ton) 25 Sidoarjo 445861 Ponorogo 110915.5 105610.9
Luas area panen kedelai (Ha) 223 Situbondo 49056 Banyuwangi 9119.966 10311.15
Produksi kedelai (Ton) 329 Situbondo 76434 Banyuwangi 12238.83 15684.42
Luas area panen kacang hijau (Ha) 20 Kediri 18745 Sumenep 2465.966 4001.127
Produksi kacang hijau (Ton) 21 Kediri 21253 Sumenep 2881.621 4647.646
Deskripsi beberapa sub sektor tanaman bahan makanan di kabupaten-kabupaten Jawa Timurpada 2009
Deskripsi beberapa sub sektor perkebunan di kabupaten-kabupaten Jawa Timur pada 2009
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Variabel Minimum Kabupaten Maksimum Kabupaten Rata-rata
Deviasi
Standar
Luas area panen jambu mente (Ha) 7 Sidoarjo 10859 Sumenep 1662.897 2779.666
Produksi jambu mente (Ton) 4 Sidoarjo 3744 Sampang 514.1379 932.4675
Luas area panen kelapa (Ha) 873 Mojokerto 51250 Sumenep 9920.241 10453.53
Produksi kelapa (Ton) 402 Mojokerto 41957 Sumenep 8521.724 9418.509
Luas area panen kapuk randu (Ha) 193 Gresik 14924 Pasuruan 2592.207 3087.552
Produksi kapuk randu (Ton) 47 Trenggalek 8224 Pasuruan 993.2414 1639.346
Deskripsi beberapa sub sektor peternakan di kabupaten-kabupaten Jawa Timur pada 2009
Variabel Minimum Kabupaten Maksimum Kabupaten
Rata-
Rata
Deviasi
Standar
luas area pemeliharaan ikan (Ha) 14.77 Trenggalek 29902.47 Gresik
2951.4
14 7041.063
populasi ikan 153.9 Magetan 375264.7 Sumenep
25326.
19 69035.5
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Deskripsi beberapa sub sektor peternakan di kabupaten-kabupaten Jawa
Timur pada 2009
Variabel Minimum Kabupaten Maksimum Kabupaten
Rata-
rata
Deviasi
Standar
Populasi sapi potong 11338 Sidoarjo 296978 Sumenep 120447 65358.59
Populasi kambing 22926 Bondowoso 222019 Trenggalek 94583.45 47801.93
Populasi domba 2510 Bangkalan 62415 Bojonegoro 25027.52 14886.21
Populasi ayam buras 250490 Bondowoso 2198824 Blitar 800355.1 465839.1
Populasi ayam petelur 1920 Sampang 9426098 Blitar 728615.1 1793951
Populasi ayam pedaging 25951 Sampang 16551003 Lumajang 2107048 3417600
Populasi itik 10381 Sampang 687788 Blitar 123737.3 151183.1
Produksi daging sapi (Ton) 485312 Magetan 19314742 Sidoarjo 2587954 3551809
Produksi daging kambing (Ton) 69584 Sampang 1293840 Sidoarjo 385146.3 232720.3
Produksi daging domba (Ton) 19498 Bangkalan 307940 Sidoarjo 125897 71494.9
Produksi daging ayam buras (Ton) 427206 Ngawi 3573676 Malang 1248143 876499.3
Produksi daging ayam pedaging (Ton) 22802 Nganjuk 19548202 Sidoarjo 2838408 4103536
Produksi daging itik (Ton) 3618 Madiun 363428 Tulungagung 53076.86 73779.34
Produksi telur ayam buras (Ton) 173429 Bondowoso 1522377 Blitar 554133.8 322528.2
Produksi telur itik (Ton) 72878 Sampang 4828272 Blitar 868636.2 1061306
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Ada 6 mutual Cluster kabupaten-kabupaten Jawa Timur yang
terbentuk dengan algoritma bottom-up Pacitan (1), Trenggalek (3)
Tulungagung (4), Blitar (5)
Kediri (6 ), Jombang (17)
Situbondo (12), Probolinggo (13)
Jember (9), Bojonegoro (22)
Magetan (20), Pamekasan (28)
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Pengelompokan hasil mutual cluster tidak terpecah dengan
algoritma top-down Mutual cluster (1,3), (4,5), (6,17), (20,28), (9,22), dan
(12,13) tetap tergabung dalam satu kelompok
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Pemilihan jumlah kelompok terbaik akan dianalisis dengan tingkat
similaritas yang diukur dengan varians dalam kelompok (Sw) dan
varians antar kelompok (Sb)
Jumlah kelompok terbaik diperoleh dengan melihat nilai Swseminimal mungkin dan nilai Sb semaksimal mungkin.
Kelompok Sw Sb
2 13713118 9917249
3 12358532 9910264
4 12387309 11312143
5 10854491 10510966
6 9573569 10535348
7 10213098 11065289
8 8948243 12854404
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Pengelompokan kabupaten-kabupaten di Jawa Timur secara top-down
Kelompok Sw Sb
2 14774335 7874219
3 13473686 8790184
4 11200071 9028125
5 11364842 9931699
6 10208644 9585022
7 8803443 9903467
8 7066164 13789331
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Pengelompokan kabupaten-kabupaten di Jawa Timur secara bottom-up
Kelompok SW Sb
2 8517728 8617657
3 4557577 29664404
4 6090905 29429796
5 4902919 25854909
6 4099989 23663153
7 3310109 235822388 3468525 22031748
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Sw dan Sb dengan jumlah kelompok sebanyak 8 yang merupakan
jumlah kelompok optimal dari hasil hybrid hierarchical clustering via mutual cluster, bottom-up clustering, dan top-down clustering
Metode Sw Sb
Hybrid hierarchical clustering via mutual cluster 8948243 12854404
Bottom-up clustering 3310109 23582238Top-down clustering 7066164 13789331
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
(a)(b)
(c)
Kelompok Kabupaten-kabupaten di Jawa Timur
dengan Hybrid Hierarchical Clustering via Mutual
Cluster (a), Bottom-up Clustering (b), dan Top-down Clustering (c)
Kelompok 1 Kelompok 2 Kelompok 3 Kelompok 4
Pacitan Ponorogo Tulungagung Malang
Trenggalek Kediri Blitar Pasuruan
Jombang Sidoarjo
Tuban Mojokerto
Lamongan
Kelompok 5 Kelompok 6 Kelompok 7 Kelompok 8
Lumajang Jember Banyuwangi Magetan
Nganjuk Bojonegoro Bondowoso Pamekasan
Madiun Sumenep Situbondo
Bangkalan Probolinggo
Ngawi
Gresik
Sampang
Kelompok 1 Kelompok 2 Kelompok 3 Kelompok 4
Pacitan Ponorogo Trenggalek Tulungagung
Bojonegoro Malang Kediri Jember
Pasuruan Gresik Banyuwangi
Sidoarjo Pamekasan
Mojokerto
Jombang
Tuban
Lamongan
Kelompok 5 Kelompok 6 Kelompok 7 Kelompok 8
Blitar Lumajang Bondowoso Magetan
Nganjuk Situbondo
Madiun Probolinggo
Bangkalan Ngawi
Sampang
Sumenep
Kelompok 1 Kelompok 2 Kelompok 3
Pacitan Magetan Tulungagung Malang
Ponorogo Ngawi Blitar Bondowoso
Trenggalek Bojonegoro Situbondo
Kediri Tuban Probolinggo
Lumajang Lamongan
Jember Gresik
Mojokerto Bangkalan
Jombang Sampang
Nganjuk Pamekasan
Madiun
Kelompok 4 Kelompok 5 Kelompok 6 Kelompok 7
Banyuwangi Pasuruan Sidoarjo Sumenep
Kelompok Karakteristik yang dominan Karakteristik yang tidak dominan
1
produksi padi, luas area panen dan produksi ubi
kayu, populasi domba, produksi daging
kambing, domba, dan ayam buras
populasi ayam petelur dan pedaging, serta produksi
jambu mente
2produksi kapuk randu, daging ayam pedaging,
dan sapi
3populasi kambing dan luas area pe-meliharaan
ikan
populasi sapi potong
4produksi kelapa dan kedelai serta lu-as area
panen padi dan kedelai
5
luas area panen kelapa, populasi ayam buras dan
petelur, populasi itik, produksi telur ayam buras
dan itik, serta produksi daging itik
luas area panen jambu mente, produksi ubi kayu, dan
populasi domba
6 populasi ayam pedaging
7
luas area panen dan produksi ja-gung, luas area
panen dan produksi kacang hijau, luas area
panen dan produksi jambu mente, luas area
panen kapuk ran-du, serta populasi sapi dan ikan
populasi dan produksi telur ayam buras serta produksi
daging ayam pedaging
8
populasi domba, ayam petelur dan pedaging,
serta luas area panen dan produksi jambu mente
luas area panen dan produksi padi, jagung, kedelai,
kacang hijau, kelapa, serta kapuk randu, luas area panen
ubi kayu, populasi kambing, produksi daging sapi,
kambing, domba, dan ayam buras, populasi, produksi
daging dan telur itik, serta luas area pemeliharaan dan
populasi ikan
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Deskripsi karakteristik masing-masing kelompok secara hybrid hierarchical clustering via mutual cluster
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Sebaran Pengelompokan Kabupaten-kabupaten
di Jawa Timur dengan Hybrid Hierarchical
Clustering via Mutual Cluster
TUBAN
BOJONEGORO
NGAWI
MAGETAN MADIUN
NGANJUKJOMBANG
LAMONGAN
GRESIK
BANGKALAN
SAMPANG
PAMEKASAN
SUMENEP
BANYUWANGI
SITUBONDO
BONDOWOSO
JEMBER
PROBOLINGGO
MALANG
BLITAR
TULUNGAGUNGTRENGGALEK
PONOROGO
PACITAN
KEDIRI
MOJOKERTO
PASURUAN
SIDOARJO
LUMAJANG
Jatim_ .shpKe lom pok 1
Ke lom pok 2
Ke lom pok 3
Ke lom pok 4
Ke lom pok 5
Ke lom pok 6
Ke lom pok 7Ke lom pok 8
Bu kan D a erah Am atan
N
EW
S
KESIMPULAN
Kabupaten-kabupaten di Jawa Timur pada
tahun 2009 memiliki kesenjangan baik di
sub sektor tanaman bahan makanan, sub
sektor perkebunan, sub sektor
perternakan, maupun sub sektor
perikanan
Pembentukan kelompok kabupaten-
kabupaten di JawaTimur secara hybrid
hierarchical clustering via mutual cluster
diketahui jumlah kelompok terbaik yang
dipilih berdasarkan nilai varians dalam
kelompok (Sw) yang terkecil dan varians
antar kelompok (Sb) yang terbesar yaitu
sebanyak 8 kelompok
Kelompok 1
Kelompok
2 Kelompok 3 Kelompok 4
Pacitan Ponorogo Tulungagung Malang
Trenggalek Kediri Blitar Pasuruan
Jombang Sidoarjo
Tuban Mojokerto
Lamongan
Kelompok 5
Kelompok
6 Kelompok 7 Kelompok 8
Lumajang Jember Banyuwangi Magetan
Nganjuk Bojonegoro Bondowoso Pamekasan
Madiun Sumenep Situbondo
Bangkalan Probolinggo
Ngawi
Gresik
Sampang
Akhdaryani, D. , Muslich, M. dan Ismail, M. Analisis Keunggulan Komparatif Komoditas Andalan
Utama Sektor Pertanian Jawa Timur Menjelang Perdagangan Global. Jurnal Aplikasi Manajemen, Vol.
1/No. 1. April 2003.
Anonim. 2010. Provinsi Jawa Timur Dalam Angka 2010. BPS Provinsi Jawa Timur, Surabaya.
Anonim. 2011. Berita Resmi Statistik Provinsi Jawa Timur 2011. BPS Provinsi Jawa Timur, Surabaya.
Anonim. Ekspor produk pertanian Jatim melesat 38,9%. Kabar Bisnis Surabaya, 1 September 2011.
Bunkers, W.J., Miller, J.R., DeGaetano, A.T., 1996. Definition of Climate Regions in the Northern Plains Using an Objective Cluster Modification Technique. J.Climate 9:130-146.
Chipman, R. dan Tibshirani, R. 2006. Hybrid Hierarchical Clustering With Applications To Microarray Data.Biostatistics Journal- Oxford England, Vol. 7, Hal. 286-301.
Hair J.F., Rolph E. Anderson, Ronald L. Tatham, William C. Black. 2006. Multivariate Data Analysis.
Sixth Edition, Pearson Education Prentice Hall, Inc.
Johnson, N. And Wichern, D. 2002. Applied Multivariate Statistical Analysis, 5th Edition. New Jersey:
Prentice Hall, Englewood Cliffs.
Lailiya,A.R. 2011. Pengelompokkan Kabupaten/Kota Di Jawa Timur Berdasarkan Kesamaan NilaiFaktor-Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Pengangguran Terbuka Dengan Metode Hirarki Dan Nonhirarki. Surabaya: Jurusan Statistika FMIPA-ITS.
Lusminah, 2008. Analisis Potensi Wilayah Kecamatan Berbasis Komoditi Pertanian DalamPembangunan Daerah Di Kabupaten Cilacap. Surakarta: Jurusan Agrobisnis Pertanian-Universitas
Sebelas Maret.
DAFTAR PUSTAKA
Malik, A., 2006. Keunggulan komparatif dan Kompetitif Tanaman Pangan di Sentra ProduksiPapua (Studi Kasus Kabupaten Jayapura). SEPA Jurnal Sosial Ekonomi Pertanian Vol. 3 No.
1 September 2006 hal.: 1-9. Fakultas Pertanian UNS. Surakarta.
Nugroho, M.A. 2010. Analisis Pengelompokkan dan Pemetaan Kecamatan Sebagai DasarProgram untuk Mengatasi Masalah-Masalah Sosial-Ekonomi di Kota Surabaya. Surabaya:
Jurusan Statistika FMIPA-ITS.
Pranoto, E. 2008. Potensi Wilayah Komoditas Pertanian Dalam Mendukung KetahananPangan Berbasis Agribisnis Kabupaten Banyumas. Semarang: Jurusan Agribisnis Pertanian-
Universitas Diponegoro.
Gong X., Richman MB. 1995. On the Application of Cluster Analysis to Growing Season
Precipitation Data in North America East of The Rockies. J.Climate 8: 897-931.
Szymkawiak, A. , Larsen, J. dan Hansen, L.K. 2001. Hirarchical Clustering For Data Mining. KES-2001 Fifth International Conference on Knowledge-Based Intelligent Information Engineering Systems & Allied Hal 261-265.
Widiastuti, A. Perekonomian Indonesia. http://www.scribd.com/doc/52731022/ SEKTOR-
PERTANIAN. 11 April 2011.
DAFTAR PUSTAKA