POLTEK KAMPARPOLTEK KAMPAR

Jurnal Elektronika dan Teknik Informatika Terapan ( JENTIK )Jurnal Elektronika dan Teknik Informatika Terapan ( JENTIK )

Pertumbuhan padi merupakan salah satu indikator penting dalam menentukan keberhasilan sektor pertanian, terutama di wilayah agraris seperti Aceh. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan pola pertumbuhan padi menggunakan metode K-Means, yang dikenal sebagai teknik klasterisasi yang efisien. Data yang dianalisis mencakup luas lahan tanam, hasil panen, varietas padi, serta kondisi lingkungan seperti curah hujan, suhu, dan kesuburan tanah. Melalui implementasi metode K-Means, data dibagi menjadi beberapa klaster yang menggambarkan tingkat pertumbuhan padi di berbagai wilayah. Hasil penelitian menunjukkan adanya perbedaan signifikan dalam produktivitas padi antar klaster, yang dipengaruhi oleh faktor lingkungan dan manajemen agrikultur. Temuan ini memberikan wawasan strategis bagi pengambilan keputusan, khususnya dalam optimasi sumber daya dan perencanaan kebijakan untuk meningkatkan hasil pertumbuhan padi di Aceh secara berkelanjutan.

Penelitian ini sukses mengimplementasikan metode K-Means untuk mengelompokkan wilayah produksi padi di Aceh ke dalam tiga klaster berdasarkan luas lahan, produktivitas, dan volume produksi, menunjukkan karakteristik yang beragam dari setiap klaster.Analisis klaster mengungkapkan adanya klaster dengan produktivitas tinggi meski lahan kecil, klaster lahan luas dengan produktivitas rendah yang memerlukan intervensi, serta klaster sedang yang stabil, dilengkapi dengan tren peningkatan produksi dari waktu ke waktu.Metode K-Means terbukti efektif dalam memberikan wawasan berbasis data yang krusial untuk pengambilan kebijakan strategis, membuka peluang peningkatan produktivitas melalui optimasi sumber daya, pengembangan teknologi, dan penyuluhan demi ketahanan pangan dan ekonomi daerah Aceh.

Penelitian lanjutan dapat mengembangkan analisis klaster padi di Aceh dengan beberapa pendekatan inovatif. Pertama, alih-alih mengandalkan data historis, studi berikutnya bisa menyelidiki integrasi data real-time dari sensor lapangan atau citra satelit untuk memantau pertumbuhan padi secara dinamis. Ini akan memungkinkan identifikasi masalah seperti serangan hama atau kekurangan air lebih cepat, serta memberikan rekomendasi intervensi yang lebih akurat dan tepat waktu, bergerak dari analisis tren ke sistem peringatan dini yang prediktif. Kedua, meskipun faktor lingkungan disebutkan, analisis mendalam tentang hubungan kausal antara variabel iklim spesifik (misalnya, pola curah hujan mikro atau suhu lokal) dengan variasi hasil panen dalam setiap klaster akan sangat berharga. Penelitian ini bisa menggunakan model statistik multivariat yang kompleks atau teknik pembelajaran mesin untuk memprediksi dampak perubahan iklim terhadap produktivitas padi di wilayah tertentu, sehingga membantu merumuskan strategi pertanian yang lebih tangguh dan adaptif terhadap iklim masa depan. Terakhir, setelah mengidentifikasi kebutuhan dan merekomendasikan kebijakan, sebuah studi intervensi atau evaluasi dampak dapat menilai efektivitas implementasi rekomendasi kebijakan yang spesifik (seperti program penyuluhan teknologi atau distribusi bibit unggul) pada klaster-klaster yang membutuhkan. Evaluasi ini dapat membandingkan peningkatan hasil panen, efisiensi sumber daya, dan pendapatan petani di wilayah yang menerima intervensi versus wilayah kontrol, memberikan bukti empiris yang kuat untuk perbaikan kebijakan pertanian di Aceh dan memastikan keberlanjutan sektor pangan.

  1. Impelementasi Metode K-Means untuk Klastering pada Hasil Tanaman Padi di Aceh | Jurnal Elektronika dan... doi.org/10.59061/jentik.v2i4.868Impelementasi Metode K Means untuk Klastering pada Hasil Tanaman Padi di Aceh Jurnal Elektronika dan doi 10 59061 jentik v2i4 868
  1. #hasil panen#hasil panen
  2. #hasil tanaman#hasil tanaman
Read online
File size1020.65 KB
Pages17
Short Linkhttps://juris.id/p-3r8
Lookup LinksGoogle ScholarGoogle Scholar, Semantic ScholarSemantic Scholar, CORE.ac.ukCORE.ac.uk, WorldcatWorldcat, ZenodoZenodo, Research GateResearch Gate, Academia.eduAcademia.edu, OpenAlexOpenAlex, Hollis HarvardHollis Harvard
DMCAReport

Related /

ads-block-test