Perbandingan Algoritma K-Means Dan Fuzzy C-Means Untuk Pengelompokkan Daerah Produktivitas Tanaman Padi Kalimantan Barat
DOI:
https://doi.org/10.31004/joecy.v5i2.2550Keywords:
Algoritma K-Means, Algoritma Fuzzy C-Means, DBI, Kalimantan Barat, ProduktivitasAbstract
Indonesia adalah negara agraris, di mana sektor pertanian berperan penting dalam pembangunan nasional dengan menyediakan pangan untuk seluruh penduduk. Luasnya wilayah di Kalimantan Barat dan variasi produktivitas padi di berbagai daerah menunjukkan perlunya pengelompokan wilayah berdasarkan hasil produksinya. Teknik clustering dalam data mining, seperti K-Means dan Fuzzy C-Means, dapat digunakan untuk mengelompokkan daerah produktivitas padi berdasarkan data, sehingga kebijakan dan intervensi bisa dilakukan dengan lebih terfokus. Fuzzy C-Means 2020 Cluster 1tinggi 4 daerah, Cluster 0 sedang 7 daerah, Cluster 2 rendah 3 daerah. 2021 Cluster 1 tinggi 6 daerah, Cluster 2 sedang 5 daerah, Cluster 0 rendah 3 daerah. 2022 Cluster 1 tinggi 2 daerah, Cluster 0 sedang 5 daerah, Cluster 2 rendah 7 daerah. 2023 Cluster 1 tinggi 5 daerah, Cluster 2 sedang 6 daerah, Cluster 0 rendah 3 daerah. K-Means 2020 Cluster 0 tinggi 4 daerah, Cluster 1 sedang 3 daerah, Cluster 2 rendah 7 daerah. 2021 Cluster 0 tinggi 6 daerah, Cluster 1 sedang 5 daerah, Cluster 2 rendah 3 daerah. 2022 Cluster 2 tinggi 4 daerah, Cluster 0 rendah 5 daerah, Cluster 1 sedang 5 daerah. 2023: Cluster 1 tinggi 5 daerah, Cluster 0 sedang 6 daerah, Cluster 2 rendah 3 daerah. Secara keseluruhan, Fuzzy C-Means unggul pada 8 cluster, sementara K-Means hanya unggul pada 4 cluster. Hal ini mengidentifikasikan bahwa Fuzzy C-Means lebih mampu membentuk klister.
References
Aberson, A. M., & Sidebang, S. (2024). Pemetaan Kemiskinan Digital Kabupaten/Kota di Sumatera Utara Menggunakan Ward Hierarchical Clustering Digital Poverty Mapping of Regencies/Cities in North Sumatra Using Ward Hierarchical Clustering. In JOURNAL OF ANALYTICAL RESEARCH (Vol. 3, Issue 2).
Adi, M., Hutabarat, P., Julham, M., Wanto, A., Studi, P., Informatika, T., Tunas, S., & Pematangsiantar, B. (n.d.). PENERAPAN ALGORITMA BACKPROPAGATION DALAM MEMPREDIKSI PRODUKSI TANAMAN PADI SAWAH MENURUT KABUPATEN/KOTA DI SUMATERA UTARA. 4(1), 77–86.
Ahmadian, I., Yustiati, A., & Andriani, D. Y. (n.d.). PRODUKTIVITAS BUDIDAYA SISTEM MINA PADI UNTUK MENINGKATKAN KETAHANAN PANGAN DI INDONESIA: A REVIEW. In Jurnal Akuatek (Vol. 2, Issue 1).
Azizah, N. (2023). Pemodelan Spatial Autoregressive (SAR-X) pada Perkawinan Usia Anak di Indonesia. Jurnal Riset Statistika, 1–10. Https://doi.org/10.29313/jrs.v3i1.1643
Butarbutar, N., Perdana Windarto, A., Hartama, D., STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar, M., & STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar, D. (2016). KOMPARASI KINERJA ALGORITMA FUZZY C-MEANS DAN K-MEANS DALAM PENGELOMPOKAN DATA SISWA BERDASARKAN PRESTASI NILAIAKADEMIK SISWA ( Studi Kasus : SMP Negeri 2 Pematangsiantar ). 1(1).
Dame Tampubolon, H., Safii, M., & Suhendro, D. (2021). Penerapan Algoritma K-Means dan K-Medoids Clustering untuk Mengelompokkan Tindak Kriminalitas Berdasarkan Provinsi. 2(2), 6–12. Http://creativecommons.org/licences/by/4.0/
Farissa, R. A., Mayasari, R., & Umaidah, Y. (2021). Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids Untuk Pengelompokkan Data Obat dengan Silhouette Coefficient. In Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC) (Vol. 5, Issue 2). Http://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC
Handayani, Y., Syafrudin, S., Suherman, S., ini bertujuan untuk membagi Sungai Pepe Atas Hulu, P., Pepe Bawah Hulu, S., Anyar Hilir, S., Jenes Hilir, S., Kedung Jumbleng Hilir, S., Anyar Tengah, S., Pepe Bawah Hilir, S., Anyar Hulu, S., Gajah Putih Hulu, S., Brojo Hilir, S., Premulung Tengah, S., Premulung Hulu, S., & Sungai Premulung Hilir, dan. (n.d.). Analisis Cluster K-Means Terhadap Kualitas Air Sungai di Kota Surakarta, Jawa Tengah (K-Means Cluster Analysis on River Water Quality in Surakarta City, Central Java).
Hayati, F. N., Silfiani, M., & Nurlaily, D. (2023). PERBANDINGAN PENGELOMPOKKAN PUSAT KESEHATAN MASYARAKAT DI KOTA BALIKPAPAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS DAN FUZZY C-MEANS. VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications, 5(1), 55–66. https://doi.org/10.30598/variancevol5iss1page55-66
Klau, A. R. D., Suryowati, K., & Statistika, J. (2023). PERBANDINGAN METODE K-MEANS DAN FUZZY C-MEANS TERHADAP INDIKATOR KEMISKINAN NTT 2021 (Studi Kasus : Indikator Tingkat Kemiskinan di NTT tahun 2021). Jurnal Statistika Industri Dan Komputasi, 08(1), 32–37. https://ntt.bps.go.id
Monalisa, S. (2018). Clusterisasi Customer Lifetime Value dengan Model LRFM menggunakan Algoritma K-Means. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 5(2), 247–252. Https://doi.org/10.25126/jtiik.201852690
Nova Lita, T., Soekartomo, S., Guritno Jurusan Budidaya Pertanian, B., & Pertanian, F. (2013). THE EFFECT OF THE DIFFERENT CROPPING SYSTEMS ON GROWTH AND YIELD OF RICE (Oryza sativa .L) IN LOWLAND. 1(4).
Octavia, S. F., & Mustakim, M. (2021). Penerapan K-Means dan Fuzzy C-Means untuk Pengelompokan Data Kasus Covid-19 di Kabupaten Indragiri Hilir. Building of Informatics, Technology and Science (BITS), 3(2), 88–94. https://doi.org/10.47065/bits.v3i2.1005
Ratna Sari, Y., Sudewa, A., Ayu Lestari, D., & Ika Jaya, T. (2020). PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK CLUSTERING DATA KEMISKINAN PROVINSI BANTEN MENGGUNAKAN RAPIDMINER (Vol. 5, Issue 2 Georgia: Global Text Project.
Studi, P., Informasi, S., Kisaran, R., & Yamin, J. M. (2018). PEMANFAATAN RAPID MINER STUDIO 8.2 UNTUK PENGELOMPOKAN DATA PENJUALAN AKSESORIS MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS Mardalius. IV (2), 123–132.
Wajong, Andre M.R. 2015. Applying Performance Dashboard in Hospitals. Industrial Engineering, Faculty of Engineering. Bina Nusantara University.
Wijayanto, S., Yoka Fathoni, M., Panjaitan No, J. DI, Purwokerto Selatan, K., Banyumas, K., & Tengah, J. (n.d.). Pengelompokkan Produktivitas Tanaman Padi di Jawa Tengah Menggunakan Metode Clustering K-Means (Vol. 13, Issue 2).
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Aryo Nugroho, Putri Yuli Utami, Rizki Surtiyan Surya
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
