Analisis Cluster Provinsi Indonesia Berdasarkan Produksi Bahan Pangan Menggunakan Algoritma K-Means

Abstract

Food is material produced through agricultural products which has a great influence on human survival. Having agriculture spread throughout Indonesia, making Indonesia a country that always produces raw food. Raw food can be in the form of fruits, vegetables, rice, peanuts, and others. Clustering algorithm is applied to group the number of provinces according to the results of food production with K-Means. The data from this study were sourced from information on the number of provinces according to the results of food production produced by the National Statistics Agency. There are 34 provinces that will be used in this study. There are 5 variables used, namely corn production, peanut production, soybean production, rice production, and cassava production. The data collected will be processed by clustering in 3 clusters, namely high foodstuff production clusters, medium foodstuff production clusters, and low foodstuff production clusters. In its implementation using rapidminer software. The results obtained can be input for the government in analyzing the provinces according to food production.Bahan pangan adalah bahan yang diproduksi melalui hasil pertanian yang memiliki pengaruh besar bagi kelangsungan hidup manusia. Memiliki pertanian yang tersebar di seluruh wilayah Indonesia, membuat Indonesia merupakan Negara yang selalu memproduksi bahan pangan mentah. Bahan pangan mentah tersebut dapat berupa buah-buahan, sayuran, padi, kacang tanah, dan lain-lain. Algoritma clustering diterapkan untuk mengelompokkan banyaknya provinsi menurut hasil produksi bahan pangan dengan K-Means. Data dari penelitian ini bersumber dari dokumen-dokumen keterangan banyaknya provinsi menurut hasil produksi bahan pangan yang dihasilkan oleh Badan Pusat Statistik Nasional. Terdapat 34 provinsi yang akan digunakan pada penelitian ini. Variable yang digunakan ada 5, yaitu produksi jagung, produksi kacang tanah, produksi kedelai, produksi padi, dan produksi ubi kayu. Data yang telah dikumpulkan akan diolah dengan melakukan clustering dalam 3 cluster, yaitu cluster produksi bahan pangan tinggi, cluster produksi bahan pangan sedang, dan cluster produksi bahan pangan rendah. Dalam implementasinya  menggunakan software rapidminer. Hasil yang diperoleh dapat menjadi masukkan bagi pemerintah dalam menganalisa provinsi menurut produksi bahan pangan