Optimasi Metode K-Means dan K-Medoids Berdasarkan Jumlah Cluster dan Nilai DBI Dalam Pengelompokkan Produksi Kelapa Sawit Di Provinsi Riau

Fina Nasari, Dahriani Hakim Tanjung, Fitri Handayani

Sari


Kelapa sawit merupakan salah satu jenis sumber daya alam yang terkenal didunia. Perkebunan kelapa sawit terbesar didunia berada di Indonesia. Provinsi  riau menjadi salah satu provinsi dengan produksi kelapa sawit tertinggi di Indonesia dengan luas kebun 2.8 juta Ha produksi 8.8 juta ton per tahun. Penyebaran kelapa sawit di provinsi riau hampir diseluruh kabupaten, sehingga perlu adanya pengelompokkan daerah produksi kelapa sawit. Clustering menjadi salah satu metode yang dapat  mengelompokkan data pada data yang sejenis. Proses clustering dapat menggunakan metode K-means atau K-medoids. Perlu adanya pengujian untuk melihat metode yang lebih optimal dalam proses cluster berdasarkan jumlah cluster dan nilai DBI untuk mendappatkan hasil pengelompokkan daerah produksi kelapa sawit terbaik. Pengujian menggunakan Tools Rapit Miner. Jumlah Cluster yang digunakan dalam pengujian ini adalah 2, 3 dan 5. Hasil penelitian ini menunjukkan Jumlah Cluster 2 menjadi cluster terbaik dengan nilai DBI untuk metode K-medoid -159796492242,667 dan metode K-Means -82338884292,014. Metode K-Medoid menjadi metode cluster terbaik dengan cluster yang dihasilkan berupa 7 kabupaten pada kelompok jumlah produksi Tinggi dan 5 kabupaten masuk pada kelompok jumlah produksi Rendah.

Kata Kunci


Clustering; K-Means; K-Medoids; Nilai DBI; Kelapa Sawit;

Teks Lengkap:

PDF

Referensi


Haryadi, D. (2021). Penerapan Algoritma K-Means Clustering Pada Produksi Perkebunan Kelapa Sawit Menurut Provinsi. Journal of Informatics and Communication Technology (JICT), 3(1), 50-64.

Pratama, F. H., Triayudi, A., & Mardiani, E. (2022). DATA MINING K-MEDOIDS DAN K-MEANS UNTUK PENGELOMPOKAN POTENSI PRODUKSI KELAPA SAWIT DI INDONESIA. JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), 7(4), 1294-1310.

Sari, W. E., Muslimin, M., Franz, A., & Sugiartawan, P. (2022). Deteksi Tingkat Kematangan Tandan Buah Segar Kelapa Sawit dengan Algoritme K-Means. SINTECH (Science and Information Technology) Journal, 5(2), 154-164.

Agustini, L., & Kirana, I. O. (2022). Pengelompokan Data Janjang Panen Kelapa Sawit Menggunakan Algoritma K-Medoids Pada PT SIR MANDAU. Journal of Machine Learning and Data Analytics, 1(1), 36-44.

Lili, A., & Widodo, S. (2022). Pengelompokan Hasil Panen Kelapa Sawit Dalam Produksi Per Blok Menggunakan Algoritma K-Means. Journal of Machine Learning and Data Analytics, 1(1), 45-54.

Pasaribu, D. F., Damanik, I. S., Irawan, E., & Tambunan, H. S. (2021). Memanfaatkan Algoritma K-Means Dalam Memetakan Potensi Hasil Produksi Kelapa Sawit PTPN IV Marihat. BIOS: Jurnal Teknologi Informasi Dan Rekayasa Komputer, 2(1), 11-20.

Nasution, D., Sirait, D. N., Wardani, I., & Dwiyanto, D. (2022). OPTIMASI JUMLAH CLUSTER METODE K-MEDOIDS BERDASARKAN NILAI DBI PADA PENGELOMPOKKAN DATA LUAS TANAMAN DAN PRODUKSI KELAPA SAWIT DI SUMATERA UTARA. KLIK-KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER, 9(2), 381-390.

Diansyah, T. M., Tanjung, A. F., & Rismayanti, R. (2019). Pemanfaatan Algortima K-Means Clustering Sebagai Pengamanan Pencurian Buah Kelapa Sawit Se-Distrik Tandun PT. Perkebunan Nusantara V. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, 3(4), 351-356.

Nasari, F., & Sianturi, C. J. M. (2016). Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Pengelompokkan Penyebaran Diare Di Kabupaten Langkat. Cogito Smart Journal, 2(2), 108-119.

Arief, N., Damanik, I. S., & Irawan, E. (2021). Penerapan Algoritma K-Medoids Dalam Mengelompokkan Tingkat Kasus Kejahatan di Setiap Provinsi. KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer, 2(3), 111-116.

Ardiansyah, D. (2019). Algoritma c4. 5 untuk klasifikasi calon peserta lomba cerdas cermat siswa smp dengan menggunakan aplikasi rapid miner. Jurnal Inkofar, 1(2).




DOI: http://dx.doi.org/10.22303/infosys.7.2.2023.129-141

Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.


##submission.copyrightStatement##

##submission.license.cc.by4.footer##

Kantor Redaksi InfoSys Journal. Gedung LPPM Lt2, Kampus Universitas Potensi Utama. Jl. K.L. Yos Sudarso Km 6,5 No.3-A Telp. (061) 6640525 Ext. 214 Tanjung Mulia Medan 20241

 

Qries Qries Qries Qries Qries Qries

 

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.