IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS UNTUK MENGKLASTER KELOMPOK SEKTOR PERKEBUNAN DI INDONESIA

  • Hesti Pratiwi Universitas Widyatama
  • Ari Purno Wahyu Wibowo Universitas Widyatama
Abstract viewed = 170 times
PDF (Bahasa Indonesia) downloaded = 156 times

Abstract

Dikenal dengan julukan negara agraris, Indonesia memiliki banyak potensi hasil bumi dari pertanahan, tak terkecuali dari sektor perkebunan yang memegang peran penting dari keseluruhan perekonomian nasional. Oleh karena itu, perkembangan produktivitas hasil bumi dari sektor pertanian, dalam hal ini perkebunan perlu dipantau supaya bisa menjadi perhatian instansi terkait dalam mengoptimalkan daerah penghasil tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menyediakan informasi klasifikasi terhadap daerah sektor pertanian berdasarkan produktivitas serta produksi hasil bumi. Pengelompokan sektor perkebunan ini dikembangkan dengan metode data mining dengan mengimplementasikan algoritma K-Means yang divisualisasikan pada aplikasi Business Intelligence Tableau. Dari hasil klasifikasi tersebut akan di dapat tiga cluster sektor perkebunan yang diantaranya adalah "great" yang berarti di atas target, "good" yang berarti belum mencapai target namun masih di atas rata-rata, dan “underperformed” yang berarti sektor perkebunan dalam cluster ini perlu perhatian khusus karena produktivitasnya di bawah performa. Hasil cluster yang didapatkan dari penelitian ini dapat dijadikan sebagai bahan pendukung pengambilan keputusan yang akan dibuat oleh instansi terkait untuk kebijakan di masa depan sehingga distribusi perkebunan dapat terkontrol. Tingkat akurasi dari penlitian ini mencapai 79.41%.

Downloads

Download data is not yet available.

References

and neonatal outcomes from the Brazilian multicentre study on preterm birth. 146(1), 110–117.
Alves, H. J. de P., Fernandes, F. A., Lima, K. P. de, Batista, B. D. de O., & Fernandes, T. J. (2020). A pandemia da COVID-19 no Brasil: uma aplicação do método de clusterização k-means. Research, Society and Development, 9(10), e5829109059. https://doi.org/10.33448/rsd-v9i10.9059
Amelio, A., & Tagarelli, A. (2019). Data Mining: Clustering. In Encyclopedia of Bioinformatics and Computational Biology (pp. 437–448). Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-809633-8.20489-5
Andrean, R., Fendy, S., & Nugroho, A. (2019). Klasterisasi Pengendalian Persediaan Aki Menggunakan Metode K-Means. JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science), 4(1), 5. https://doi.org/10.31328/jointecs.v4i1.998
Darmawan, Didit; Genua, Veronika; Kristianto, Sonny; Murdaningsih; Hutubessy, J. (2019). Tanaman Perkebunan Prospektif Indonesia. CV. Penerbit Qiara Media.
Dwiarni, B. A., & Setiyono, B. (2020). Akuisisi dan Clustering Data Sosial Media Menggunakan Algoritma K-Means sebagai Dasar untuk Mengetahui Profil Pengguna. Jurnal Sains Dan Seni ITS, 8(2). https://doi.org/10.12962/j23373520.v8i2.49815
Heryati, A., & Herdiansyah, M. I. (2020). The Application of Data Mining by Using K-Means Clustering Method in Determining New Students’ Admission Promotion Strategy. International Journal of Engineering and Advanced Technology, 9(3), 824–833.
Hussein, A. A. (2018). Improve The Performance of K-means by using Genetic Algorithm for Classification Heart Attack. International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE), 8(2), 1256. https://doi.org/10.11591/ijece.v8i2.pp1256-1261
Khairani, N. A., & Sutoyo, E. (2020). Application of K-Means Clustering Algorithm for Determination of Fire-Prone Areas Utilizing Hotspots in West Kalimantan Province. International Journal of Advances in Data and Information Systems, 1(1), 9–16.
Kusuma, A. S., & Aryati, K. . S. (2019). Sistem Informasi Akademik Serta Penentuan Kelas Unggulan Dengan Metode Clusttering Dengan Algoritama K-Means Di Smp Negeri 3 Ubud. J. Sist. Inf. Dan Komput. Terap. Indonesia, 1(3), 143–152.
Mahmudan, A. (2020). Clustering of District or City in Central Java Based COVID-19 Case Using K-Means Clustering. Jurnal Matematika, Statistika Dan Komputasi, 17(1), 1–13. https://doi.org/10.20956/jmsk.v17i1.10727
Marlina, D., Lina, N., Fernando, A., & Ramadhan, A. (2018). Implementasi Algoritma K-Medoids dan K-Means untuk Pengelompokkan Wilayah Sebaran Cacat pada Anak. Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi, 4(2), 64. https://doi.org/10.24014/coreit.v4i2.4498
Muliono, R., & Sembiring, Z. (2019). Data Mining Clustering Menggunakan Algoritma K-Means Untuk Klasterisasi Tingkat Tridarma Pengajaran Dosen. Journal of Computer Engineering, System and Science, 4(2), 2502–714.
Ninda, R., Ahmad, F., Euis, N., & Pratama, A. R. (2020). Implementasi algoritma k-means dan k-medoids dalam pengelompokan nilai ujian nasional tingkat smk. Ciastech, 717–726.
Poerwanto, B., & Fa’rifah, R. Y. (2019). Algoritma k-means dalam mengelompokkan kecamatan di tana luwu berdasarkan produktifitas hasil pertanian. Journal of Chemical Information and Modeling, 53(9), 1689–1699.
Sari, M. A. P., & Chotijah, U. (2022). Pengelompokan Anggota Divisi Himpunan Mahasiswa Jurusan pada Universitas XYZ dengan Metode K-Means Clustering. ANTIVIRUS: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika, 16(1), 52–62.
Satria, C., & Anggrawan, A. (2021). Aplikasi K-Means berbasis Web untuk Klasifikasi Kelas Unggulan. MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika Dan Rekayasa Komputer, 21(1), 111–124. https://doi.org/10.30812/matrik.v21i1.1473
Sianipar, K. D. R., Siahaan, S. W., Siregar, M., R.H Zer, F. I., & Hartama, D. (2020). Penerapan Algoritma K-Means Dalam Menentukan Tingkat Kepuasan Pembelajaran Online Pada Masa Pandemi Covid-19. Jurnal Teknologi Informasi, 4(1), 101–105. https://doi.org/10.36294/jurti.v4i1.1258
Sugianto Castaka, A., Pratiwi, T., & Riska, O. (2021). K-Means Algorithm For Clustering Poverty Data in Bangka Belitung Island Province Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing. Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing, 3(1), 58–67.
Yunita, F. (2018). Penerapan Data Mining Menggunkan Algoritma K-Means Clustring Pada Penerimaan Mahasiswa Baru. SISTEMASI, 7(3), 238. https://doi.org/10.32520/stmsi.v7i3.388
Published
2022-08-04
How to Cite
PRATIWI, Hesti; WIBOWO, Ari Purno Wahyu. IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS UNTUK MENGKLASTER KELOMPOK SEKTOR PERKEBUNAN DI INDONESIA. JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering), [S.l.], v. 6, n. 1, p. 39-48, aug. 2022. ISSN 2527-3116. Available at: <https://ejournal.pelitaindonesia.ac.id/ojs32/index.php/JOISIE/article/view/2252>. Date accessed: 28 jan. 2023. doi: https://doi.org/10.35145/joisie.v6i1.2252.
Section
Articles