LITERASISAINSLITERASISAINS
JOMLAI: Journal of Machine Learning and Artificial IntelligenceJOMLAI: Journal of Machine Learning and Artificial IntelligenceTujuan dari penelitian ini untuk melakukan pengelompokkan hasil produksi tanaman perkebunan setiap tahunnya berdasarkan provinsi di Indonesia, agar dapat diketahui provinsi mana saja yang menghasilkan paling banyak produksi tanaman perkebunan maupun yang kurang menghasilkan. Pada penelitian ini menggunakan teknik Data Mining Algoritma K-Means. Sumber data penelitian ini dikumpulkan berdasarkan data perkebunan yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) Indonesia. Data yang digunakan adalah data dari tahun 2018-2020 yang terdiri dari 34 provinsi. Hasil penelitian ini berupa pengelompokkan yang terbagi kedalam 3 Cluster yaitu Cluster rendah, Cluster sedang, dan Cluster tinggi. Berdasarkan hasil perhitungan menggunakan Algoritma K-Means diperoleh Cluster tinggi sebanyak 6 items (Provinsi), Cluster sedang sebanyak 2 Provinsi dan Cluster rendah sebanyak 27 Provinsi.
Penerapan Data Mining menggunakan Algoritma K-Means dapat mengelompokkan data produksi tanaman perkebunan di Indonesia.Penelitian ini menghasilkan 3 Cluster yaitu Cluster rendah, Cluster sedang, dan Cluster tinggi.Berdasarkan analisis perhitungan menggunakan Algoritma K-Means diperoleh hasil 3 Cluster dengan Cluster tinggi sebanyak 6 Provinsi, Cluster sedang sebanyak 2 Provinsi dan Cluster rendah sebanyak 27 Provinsi.
Penelitian lanjutan dapat dilakukan dengan mempertimbangkan faktor-faktor lain yang mempengaruhi hasil produksi tanaman perkebunan, seperti kondisi iklim, kualitas tanah, dan penggunaan pupuk, untuk mendapatkan model pengelompokan yang lebih akurat dan komprehensif. Selain itu, penelitian dapat diperluas dengan mengintegrasikan data dari berbagai sumber, termasuk data citra satelit dan data sensus pertanian, untuk memantau perubahan produksi tanaman perkebunan secara real-time dan mengidentifikasi potensi masalah sejak dini. Lebih lanjut, pengembangan sistem rekomendasi berbasis K-Means dapat membantu pemerintah dan petani dalam menentukan strategi optimal untuk meningkatkan produksi tanaman perkebunan di masing-masing provinsi, misalnya dengan memberikan rekomendasi jenis tanaman yang paling cocok ditanam atau teknik pertanian yang paling efektif diterapkan. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi signifikan dalam upaya peningkatan produktivitas dan keberlanjutan sektor perkebunan di Indonesia.
| File size | 667.41 KB |
| Pages | 12 |
| DMCA | Report |
Related /
NURISNURIS Kontribusi X2 terhadap Y sebesar 0. 052, meskipun rendah, tetap menunjukkan efek yang dapat diukur dalam model. Berdasarkan hasil analisis data dan pembahasanKontribusi X2 terhadap Y sebesar 0. 052, meskipun rendah, tetap menunjukkan efek yang dapat diukur dalam model. Berdasarkan hasil analisis data dan pembahasan
CIPTA MEDIA HARMONICIPTA MEDIA HARMONI Model yang dibangun kemudian diekspor ke dalam file untuk digunakan dalam aplikasi web berbasis Streamlit. Aplikasi tersebut memungkinkan pengguna mendapatkanModel yang dibangun kemudian diekspor ke dalam file untuk digunakan dalam aplikasi web berbasis Streamlit. Aplikasi tersebut memungkinkan pengguna mendapatkan
LLDIKTI13LLDIKTI13 Berdasarkan hasil pengujian sistem yang telah dilakukan secara keseluruhan, dapat ditarik kesimpulan bahwa proses yang terjadi dalam sistem telah mengalamiBerdasarkan hasil pengujian sistem yang telah dilakukan secara keseluruhan, dapat ditarik kesimpulan bahwa proses yang terjadi dalam sistem telah mengalami
STMIK ROYALSTMIK ROYAL Tujuan penerapan algoritma K-Nearest Neighbor adalah untuk mengklasifikasikan objek baru menggunakan atribut dan sampel pelatihan. Data yang akan digunakanTujuan penerapan algoritma K-Nearest Neighbor adalah untuk mengklasifikasikan objek baru menggunakan atribut dan sampel pelatihan. Data yang akan digunakan
SEMINAR IDSEMINAR ID Proses yang terjadi dalam penentuan jurusan hanya berdasarkan dengan keinginan yang disampaikan oleh para siswa/I tanpa memperhitungkan nilai – nilaiProses yang terjadi dalam penentuan jurusan hanya berdasarkan dengan keinginan yang disampaikan oleh para siswa/I tanpa memperhitungkan nilai – nilai
SEBISEBI 7) kualitas layanan terhadap loyalitas pelanggan melalui kepuasan pelanggan. Peningkatan orientasi pasar sehingga loyalitas pelanggan dinyatakan melalui7) kualitas layanan terhadap loyalitas pelanggan melalui kepuasan pelanggan. Peningkatan orientasi pasar sehingga loyalitas pelanggan dinyatakan melalui
IRPIIRPI Pengamatan terhadap transaksi data penjualan Pt Citra Mustika Pandawa memberikan pengetahuan dan informasi baru tentang keadaan pasar serta keminatan pelangganPengamatan terhadap transaksi data penjualan Pt Citra Mustika Pandawa memberikan pengetahuan dan informasi baru tentang keadaan pasar serta keminatan pelanggan
TUNASBANGSATUNASBANGSA Persaingan bisnis masa kini mulai meningkat, khususnya dalam bisnis online, menurut para pengembang bisnis tersebut menentukan suatu strategi yang dapatPersaingan bisnis masa kini mulai meningkat, khususnya dalam bisnis online, menurut para pengembang bisnis tersebut menentukan suatu strategi yang dapat
Useful /
CAHAYA ICCAHAYA IC Metodologi penelitian mengikuti tahapan pengembangan instrumen berbasis teori dan pendekatan model Rasch. Instrumen yang dikembangkan melalui tahapan persiapanMetodologi penelitian mengikuti tahapan pengembangan instrumen berbasis teori dan pendekatan model Rasch. Instrumen yang dikembangkan melalui tahapan persiapan
SEBISEBI Usaha mikro, kecil, dan menengah umumnya menggunakan modal usaha dari dana pribadi atau modal bersama mitra pada awal pendirian usaha. UMKM memiliki peranUsaha mikro, kecil, dan menengah umumnya menggunakan modal usaha dari dana pribadi atau modal bersama mitra pada awal pendirian usaha. UMKM memiliki peran
IRPIIRPI Bencana alam ialah insiden yang tidak bisa dihindari. Tetapi akibat dari bencana bisa dikurangi dengan mengidintifikasi pemicu terjadinya bencana sertaBencana alam ialah insiden yang tidak bisa dihindari. Tetapi akibat dari bencana bisa dikurangi dengan mengidintifikasi pemicu terjadinya bencana serta
IRPIIRPI Proses pengelompokkan ini dilakukan dengan menggunakan metode clustering, salah satunya yaitu metode K-Medoids. Data pada penelitian ini diambil dari dataProses pengelompokkan ini dilakukan dengan menggunakan metode clustering, salah satunya yaitu metode K-Medoids. Data pada penelitian ini diambil dari data