Article Sidebar

Submitted
Feb 1, 2023
Accepted
Apr 27, 2023
Published
Apr 30, 2023
Download
PDF (Bahasa Indonesia)
Statistic
Read Counter : 420 Download : 669

Downloads

Download data is not yet available.

Main Article Content

Abstract

This study aims to compare the hierarchical cluster analysis method to classify the value of trading and transportation margin (MPP) into three groups, each with specific characteristics for each commodity strategy. Cophenetic correlation analysis shows that the average hierarchical cluster method is the best for classifying strategic commodity MPPs in Indonesia in 2021. Cluster 1 has moderate characteristics (MPP) for shallots, rice, and purebred chicken. At the same time, Red Chili has low MPP characteristics in this cluster. Hopefully, this study can help policymakers make strategic decisions to reduce commodites’s MPP in provinces which includes clusters 2 and 3 belonging to the high MPP so that the distribution pattern can be more efficient.

Keywords

The trading and transportation margin, hierarchical cluster analysis

Article Details

How to Cite
Suprihartiningsih, E., & Samuda, S. (2023). Metode Cluster Hirarki pada Data Margin Perdagangan dan Pengangkutan Komoditas Strategis di Indonesia Tahun 2021. Ecoplan, 6(1), 8-20. https://doi.org/10.20527/ecoplan.v6i1.633
Download Citation
Endnote/Zotero/Mendeley (RIS)
BibTeX

References

  1. Ayu Rizkia, A., & Rahmawati, S. (2021). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Anti Monopoli Dan Persaiangan Bisnis Tidak Sehat : Globalisasi Ekonomi, Persaingan Usaha, Dan Pelaku Usaha. (Literature Review Etika). Jurnal Ilmu Manajemen Terapan, 2(5), 631–643. https://doi.org/10.31933/jimt.v2i5.572
  2. Badan Pusat Statistik. (2021). Distribusi Perdagangan Komoditas Beras Indonesia 2021.
  3. Firdaus, M. (2021). Disparitas Harga Pangan Strategis Sebelum dan. Jurnal Ekonomi Indonesia, 10(2), 107–120.
  4. Fitri Utami, N., Turukay, M., & D. Leatemia, E. (2022). Analisis Pemasaran Beras di Desa Debowae Kecamatan Waelata Kabupaten Buru Provinsi Maluku. Jurnal Indonesia Sosial Sains, 3(5), 835–851. https://doi.org/10.36418/jiss.v3i5.593
  5. Hidayat, S., Suryani, E., & Hendrawan, R. A. (2016). Sistem Dinamik Spasial Untuk Meningkatkan Efektifitas Dan Efisiensi Logistik Pada Rantai Pasok Pangan. Integer : Journal of Information Technology, 1(2), 43–52.
  6. Johnson, R. A., & Wichern, D. W. (2007). Applied Multivariate Statistical Analysis.: Pearson Prentice Hall. In Pearson Prentice Hall.
  7. Ketaren, A., & Rangkuty, R. P. (2021). Kajian Pembangunan Ketahanan Pangan Keluarga Petani. Jurnal Ilmu Sosial Dan Ilmu Politik Malikussaleh (JSPM), 2(2), 218. https://doi.org/10.29103/jspm.v2i2.5646
  8. Kurniawan, R. (2022). Analisis Dampak Ekonomi Dari Implementasi Kebijakan Tol Laut Di Wilayah Timur Indonesia : Sebuah Tinjauan Literatur. 11, 968–977.
  9. Marcella, I., Haris, P. A., Fawzia, P. Z., & ... (2022). Determinasi Kepuasan Dan Loyalitas Pelanggan: Kualitas Pelayanan Dan Kepercayaan (Literature Review Manajemen Pemasaran). … Pendidikan Dan Ilmu …, 3(1), 286–300. https://dinastirev.org/JMPIS/article/view/874
  10. Meimunah, M., Prawesti, I., Akhsan, S. Al, & Widodo, E. (2019). Analisis Clustering Kecamatan berdasarkan Jenis-Jenis Sampah di Kota Yogyakarta Tahun 2017 (Studi Kasus: Kecamatan di Kota Yogyakarta). Prosiding M-16.
  11. Mohammad, U., Bukittinggi, N., Barat, S., Barat, S., Program, M., Teknologi, D., Pertanian, I., Sarjana, P., Andalas, U., Studi, P., Pertanian, I., Teknologi, P., Pertanian, I., Sarjana, P., & Andalas, U. (2019). Sinergi Supply Chain Yang Efektif : Literature Review Agroindustri Bawang Merah Di Sumatera Barat. Jurnal Teknologi Industri Pertanian, 29(2017), 124–131. https://doi.org/10.24961/j.tek.ind.pert.2019.29.2.124
  12. Munthe, A. D. (2019). Penerapan Clustering Time Series Untuk Menggerombolkan Provinsi Di Indonesia Berdasarkan Nilai Produksi Padi. Jurnal Litbang Sukowati : Media Penelitian Dan Pengembangan, 2(2), 11. https://doi.org/10.32630/sukowati.v2i2.61
  13. Murjani, A., Pramila, A., & Rusyiana, A. (2022). Analisis Klaster Kabupaten dan Kota di Kalimantan Selatan untuk Penentuan Kota Inflasi Acuan. Ecoplan, 5(1), 53–63. https://doi.org/10.20527/ecoplan.v5i1.429
  14. Pratama, A. R., Sudrajat, S., Harini, R., & Hindayani, P. (2021). Strategi Ketahanan Pangan Beras berdasarkan Pendekatan Food Miles. Media Komunikasi Geografi, 22(2), 219. https://doi.org/10.23887/mkg.v22i2.37518
  15. Puspita, R. N. (2021). Analisis K-Means Cluster Pada Kabupaten/Kota Di Provinsi Banten Berdasarkan Indikator Indeks Pembangunan Manusia. Jurnal Lebesgue : Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika, Matematika Dan Statistika, 2(3), 267–281. https://doi.org/10.46306/lb.v2i3.85
  16. Puspita, R. N. (2022). Perbandingan Metode Analisis Cluster Hirarki Pada Data Margin Perdagangan Dan Pengangkutan (Mpp) Komoditas Strategis Di Indonesia. Jurnal Lebesgue : Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika, Matematika Dan Statistika, 3(1), 206–223. https://doi.org/10.46306/lb.v3i1.115
  17. S, P. Y., Machmud, B., Subroto, M. I., Regina, Z., S, Y. H., & Widodo, E. (2016). Analisis Cluster Hirarki dan Pemetaan Kemiskinan Daerah Istimewa Yogyakarta Tahun 2015. Seminar Nasional Pendidikan Matematika Ahmad Dahlan, 279–282.
  18. Saadah, Salam, M., Asmawati, & Sakia, N. (2021). Measuring margin and efficiency of the rice marketing channel. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 681(1). https://doi.org/10.1088/1755-1315/681/1/012107
  19. St. Samsuduha. (2021). Konsep Distribusi dan Base Value Sistem Ekonomi Islam. Al-Tafaqquh: Journal of Islamic Law, Fakultas Agama Islam UMI, 2, 86–97.
  20. Wahyuni, M. A., Kariada, K.-, & Darmawati, A. A. I. M. (2021). Analisis Distribusi Pasar dan Margin Pemasaran Gabah - Beras dalam Ketahanan Pangan di Bali. JURNAL MANAJEMEN AGRIBISNIS (Journal Of Agribusiness Management), 9(2), 477. https://doi.org/10.24843/jma.2021.v09.i02.p12
  21. Wibowo, R., Nisa, K., Faisol, A., & Setiawan, E. (2020). Simulasi Pemilihan Metode Analisis Cluster Hirarki Agglomerative Terbaik Antara Average Linkage Dan Ward Pada Data Yang Mengandung Masalah Multikolinearitas. Jurnal Siger Matematika, 1(2), 49–55. https://doi.org/10.23960/jsm.v1i2.2497
  22. Yahya, I., Wibawa, G. N. A., & Laome, L. (2022). Penggunaan Korelasi Cophenetic Untuk Pemilihan Metode Cluster Berhierarki Pada Mengelompokkan Kabupaten/Kota Berdasarkan Jenis Penyakit di Provinsi Sulawesi Tenggara Tahun 2020. Prosiding Seminar Nasional Sains Dan Terapan (SINTA) VI 2022, April, 1–16.