Analisis Pengelompokan Tingkat Ketahanan Pangan Provinsi di Indonesia Tahun 2019–2023 Menggunakan Algoritma K-Means - Prestisya, Yunisha Erin; Rahma, Nadila Nur; Aningthia, Dhea (Seminar Nasional Informatika (SENATIKA), 2026)
Penelitian ini menganalisis pengelompokan tingkat ketahanan pangan provinsi di Indonesia periode 2019–2023 menggunakan algoritma K-Means. Data berupa skor indeks ketahanan pangan provinsi dianalisis dengan perangkat lunak RapidMiner. Tiga cluster terbentuk, masing-masing mewakili kategori rendah, sedang, dan tinggi. Pengukuran kinerja dengan Davies Bouldin Index sebesar –0,614 menandakan hasil clustering yang baik dan pemisahan cluster yang jelas. Hasil menunjukkan disparitas ketahanan pangan antarprovinsi yang signifikan. Provinsi dengan cluster rendah memiliki ketersediaan dan akses pangan terbatas, sementara cluster tinggi menunjukkan ketahanan pangan kuat dan distribusi merata. Studi ini memberikan informasi penting untuk mendukung kebijakan pembangunan ketahanan pangan yang lebih tepat sasaran di Indonesia.