Pengelompokan Wilayah Rawan Pangan Di Pulau Papua Dengan Pendekatan Finite Mixture Partial Least Square (FIMIX-PLS)

Riyanti, Agustin (2016) Pengelompokan Wilayah Rawan Pangan Di Pulau Papua Dengan Pendekatan Finite Mixture Partial Least Square (FIMIX-PLS). Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img]
Preview
Text
1314201704-Master-Thesis.pdf - Published Version

Download (3MB) | Preview

Abstract

Kerawanan pangan merupakan isu multidimensional yang terjadi di sebagian besar wilayah Indonesia. Wilayah rawan pangan yang menjadi prioritas beberapa tahun terakhir adalah Pulau Papua. Pulau Papua memiliki wilayah yang luas dengan beberapa kabupaten/kota. Setiap kabupaten/kota memiliki karakteristik yang berbeda. Hal ini menyebabkan Pulau Papua terbagi menjadi beberapa subkelompok terbatas yang setiap kelompoknya memiliki kesamaan karakteristik. Identifikasi wilayah rawan pangan melalui pengelompokan di Pulau Papua berdasarkan dimensi kerawanan pangan diperlukan untuk penyusunan program pemerintah. Metode clustering biasa tidak dapat diterapkan dalam pengelompokan wilayah rawan pangan, karena adanya hubungan antar variabel laten yang digunakan dalam struktur kerawanan pangan. Metode yang digunakan untuk pengelompokan wilayah rawan pangan dengan memperhitungkan variabel laten dan kelompok-kelompok yang ada di Pulau Papua adalah dengan FIMIXPLS (Finite Mixture Partial Least Square). Metode ini mengatasai heterogenitas hubungan antar variabel laten yang tidak tercakup dalam metode Partial Least Square, yaitu dengan pengelompokan. Hasil yang diperoleh melalui metode PLS, yaitu terdapat 10 indikator yang valid dan reliabel. Indikator-indikator tersebut adalah: persentase penduduk tidak miskin, persentase desa memiliki akses jalan yang dapat dilalui kendaraan roda empat, persentase rumah tangga pengguna listrik, persentase rumah tangga yang membeli beras miskin, Persentase petani dengan pendidikan tertinggi yang ditamatkan SMP ke atas, persentase desa yang memiliki akses mudah ke puskesmas, persentase wanita melek huruf, persentase rumah tangga dengan akses air bersih, persentase desa yang melakukan alih fungsi lahan dari lahan pertanian ke lahan non pertanian, dan persentase desa rawan longsor. Selain itu, didapatkan pula 4 jalur yang signifikan pada model dan nilai skor faktor variabel laten. Nilai skor faktor variabel laten digunakan dalam FIMIX-PLS untuk menentukan pengelompokan. Kelompok yang terbentuk dengan FIMIX-PLS berdasarkan kriteria AIC,BIC,CAIC, dan EN adalah 2 kelompok. Kabupaten Paniai, Mamberamo Tengah, dan Intan Jaya membentuk satu kelompok, sedangkan 37 kabupaten/kota lainnya membentuk satu kelompok yang lainnya. ================================================================================================================== Food insecurity occurs in most of regions in Indonesia. Papua is one of islands that became a priority in food insecurity. Large area cause Papua has several characteristics in any sub population. Identification of food insecurity regions through the grouping based on the dimensions of food insecurity is required for the government program. Traditional clustering methods can’t be applied on grouping for food insecurity regions because of the relationship between the latent variables in the structure of food insecurity. The method that used for grouping the food insecurity regions by taking into account the latent variables and cover several of sub population in Papua is FIMIX-PLS (Finite Mixture Partial Least Square). This method overcomes the heterogeneity of the relationship between latent variables that are not covered in Partial Least Square, that is by grouping. Results obtained through the PLS was there are 10 indicators that are valid and reliable in model of food insecurity, namely: the percentage of the non-poor, the percentage of rural with access roads impassable four-wheeled vehicles, the percentage of households users electricity, the percentage of households that buy rice for the poor, the percentage of farmers with the highest education attained junior high school to the above, the percentage of villages that have easy access to health centers, the percentage of female literacy, the percentage of households with access to clean water, the percentage of villages with land conversion of agricultural land to non-agricultural land, and the percentage of landslide-prone villages. Furthermore, there are 4 paths significant in food insecurity models that used to obtained the score of latent variable. Latent variable score used in FIMIX-PLS to determine the number of group. There are 2 group that formed by FIMIX-PLS based AIC, BIC, CAIC, and EN. Paniai, Mamberamo Tengah, and Intan Jaya form one group, while 37 regions others form a group.

Item Type: Thesis (Masters)
Additional Information: RTSt 519.56 Riy p
Uncontrolled Keywords: Kerawanan Pangan, Structural Equation Modeling, Partial Least Squares, Heterogeneity, Finite Mixture.
Subjects: H Social Sciences > HA Statistics
Divisions: Faculty of Mathematics and Science > Statistics > 49101-(S2) Master Thesis
Depositing User: Users 13 not found.
Date Deposited: 15 Jun 2017 04:38
Last Modified: 27 Dec 2018 06:50
URI: https://repository.its.ac.id/id/eprint/41688

Actions (login required)

View Item View Item