Algoritma K-Medoids untuk Pengelompokan Produksi Padi dan Beras sebagai Upaya Optimalisasi Ketahanan Pangan di Provinsi Riau

Luth Fimawahib; Imam Rangga Bakti; Asep Supriyanto

doi:10.33372/stn.v8i2.877

Luth Fimawahib Universitas Pasir Pengaraian
Imam Rangga Bakti Universitas Pasir Pengaraian
Asep Supriyanto Universitas Pasir Pengaraian

DOI: https://doi.org/10.33372/stn.v8i2.877

Keywords: K-Medoids, Padi, Beras, Provinsi Riau

Abstract

Tanaman pangan seperti padi masih menjadi perhatian dunia, termasuk di negara Indonesia khususnya Provinsi Riau. Kendala yang dihadapi Provinsi Riau adalah terbatasnya pengetahuan dalam pengelompokan produksi padi dan beras. Data mining memiliki beberapa algoritma dalam Clustering data, salah satunya K-Medoids. Produksi padi dan beras di Provinsi Riau dalam penelitian ini dikelompokkan menggunakan algoritma K-Medoids dengan menetapkan k sejumlah 2 (dua). Perhitungan manual metode dan implementasi dalam RapidMiner untuk produksi padi dan beras dari tahun 2019 sampai 2021, maka diperoleh Cluster 1 (tinggi) sebanyak 4 kabupaten, sementara Cluster 2 (rendah) sebanyak 8 kabupaten. Hasil ini bisa menjadi informasi bagi pemerintah Provinsi Riau bahwa masih banyak kabupaten yang belum optimal dalam produksi padi dan beras, sehingga pemerintah bisa lebih fokus dalam meningkatkan produksi padi dan beras pada tahun-tahun berikutnya. Evaluasi Cluster menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI) dan didapatkn nilai sebesar 0,626, sehingga bisa dikatakan bahwa evaluasi Cluster cukup baik, karena mendekati nol.

References

Ani Ritonga, S., Safii, M., Parlina, I., Satria Tambunan, H., Studi Sistem Informasi, P., & Tunas Bangsa Pematangsiantar Jln Jendral Sudirman Blok No, S. A. (2019). Prosiding Seminar Nasional Riset Information Science (SENARIS) Teknik Data Mining dalam Mengelompokkan Produktivitas Padi Menurut Provinsi Menggunakan K-Medoids.
Arifandi, M. H. A. H. A. A. D. A. D. (2021). Implementasi algoritma K-Medoids untuk clustering wilayah terinfeksi kasus COVID-19 di DKI Jakarta. JTT (Jurnal Teknologi Terapan), 7(2), 120–128.
Fauzin, F. (2021). Pengaturan Impor Pangan Negara Indonesia Yang Berbasis Pada Kedaulatan Pangan. Pamator Journal, 14(1), 1–9. https://doi.org/10.21107/pamator.v14i1.10497
Fimawahib, L., & Rouza, E. (2021). Penerapan K-Means Clustering pada Penentuan Jenis Pembelajaran di Universitas Pasir Pengaraian. INOVTEK Polbeng - Seri Informatika, 6(2), 234. https://doi.org/10.35314/isi.v6i2.2096
Indonesia. (2012). Undang-undang Nomor 18 tahun 2012 tentang Pangan.
Kamila, I., Khairunnisa, U., & Mustakim, M. (2019). Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Pengelompokan Data Transaksi Bongkar Muat di Provinsi Riau. Jurnal Ilmiah Rekayasa Dan Manajemen Sistem Informasi, 5(1), 119. https://doi.org/10.24014/rmsi.v5i1.7381
Khusna, I. M., & Mariana, N. (2021). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit Padi Berkualitas Dengan Metode AHP Dan Topsis. Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi Dan Komputer), 10(2), 162–169. https://doi.org/10.32736/sisfokom.v10i2.1145
Mishra, A. K., Pede, V. O., Arouna, A., Labarta, R., Andrade, R., Veettil, P. C., Bhandari, H., Laborte, A. G., Balie, J., & Bouman, B. (2022). Helping feed the world with rice innovations: CGIAR research adoption and socioeconomic impact on farmers. Global Food Security, 33(March), 100628. https://doi.org/10.1016/j.gfs.2022.100628
Mukhtar, Majahar Ali, M. K., Tahir Ismail, M., Hamundu, F. M., Alimuddin, Akhtar, N., & Fudholi, A. (2022). Hybrid model in machine learning–robust regression applied for sustainability agriculture and food security. International Journal of Electrical and Computer Engineering, 12(4), 4457–4468. https://doi.org/10.11591/ijece.v12i4.pp4457-4468
Presiden Republik Indonesia. (2021). Peraturan Presiden Republik Indonesia Nomor 104 Tahun 2021 tentang Rincian Anggaran Pendapatan dan Belanja Negara Tahun Anggaran 2022. 1–11.
Setiawan, R. (2016). Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Strategi Promosi Mahasiswa Baru ( Studi Kasus : Politeknik Lp3i Jakarta ). Jurnal Lentera Ict, 3(1), 76–92.
Sukmayadi, C., Primajaya, A., & Maulana, I. (2021). Penerapan Algoritma K-Medoids dalam Menentukan Daerah Rawan Banjir di Kabupaten Karawang. INFORMAL: Informatics Journal, 6(3), 187. https://doi.org/10.19184/isj.v6i3.25423
Utomo, W. (2021). The comparison of k-means and k-medoids algorithms for clustering the spread of the covid-19 outbreak in Indonesia. ILKOM Jurnal Ilmiah, 13(1), 31–35. https://doi.org/10.33096/ilkom.v13i1.763.31-35