Regional Clustering of CO₂ Emissions in Indonesia for Emission Policy Targeting
Kesenjangan regional dalam emisi CO₂ di Indonesia menunjukkan perlunya kebijakan pengendalian emisi yang disesuaikan dengan kondisi masing-masing daerah, bukan kebijakan nasional yang seragam. Penelitian ini membahas isu tersebut dengan menerapkan analisis klaster untuk mengidentifikasi pola emisi pada lima sektor, yaitu Energi, IPPU, Pertanian, Kehutanan, dan Limbah. Metode K-Medoids dan Fuzzy K-Medoids dipilih karena ketahanannya terhadap pencilan (outlier) serta kemampuannya dalam menangkap karakteristik emisi lintas sektor yang kompleks secara lebih efektif dibandingkan metode konvensional. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode K-Medoids menghasilkan pengelompokan yang paling andal, dengan nilai Silhouette Coefficient sebesar 0,5981 dan Dunn Index sebesar 0,0310, yang mengindikasikan struktur klaster pada tingkat sedang. Dua klaster berhasil diidentifikasi, yaitu provinsi dengan emisi rendah yang didominasi oleh sektor kehutanan, serta provinsi dengan emisi tinggi yang didorong oleh aktivitas non-kehutanan. Pola berbasis klaster ini memberikan dasar yang praktis untuk mengarahkan intervensi kebijakan emisi sesuai dengan karakteristik regional.
Regional disparities in Indonesia’s CO2 emissions highlight the need for emissions policies tailored to regional conditions rather than uniform national policies. This study addresses this issue by applying clustering analysis to identify emission patterns across five sectors: Energy, IPPU, Agriculture, Forestry, and Waste. K-Medoids and Fuzzy K-Medoids were selected for their robustness to outliers and their ability to capture complex, cross-sectoral emission characteristics more effectively than conventional methods. The results show that the K-Medoids method produced the most reliable clustering, with a Silhouette Coefficient of 0.5981 and a Dunn Index of 0.0310, indicating a moderate cluster structure. Two clusters were identified: provinces with low emissions dominated by the forestry sector, and provinces with high emissions driven by non-forestry activities. These cluster-based patterns provide a practical basis for directing emission policy interventions according to regional characteristics.