Sriliana, Idhia (2016) ANALISIS CLUSTER ALGORITMA K-MEANS PADA KABUPATEN/KOTA DI BENGKULU BERDASARKAN PRODUKTIVITAS TANAMAN PANGAN. In: Prosiding SEMIRATA Bidang MIPA 2016; BKS-PTN Barat, 22-24 Mei 2016, Palembang.
|
Text (Prosiding SEMIRATA Bidang MIPA 2016 BKS-PTN Barat)
Prosiding Semirata 2016 ISR.pdf - Published Version Available under License Creative Commons GNU GPL (Software). Download (3MB) | Preview |
Abstract
Analisis cluster merupakan salah satu teknik multivariat yang bertujuan untuk mengelompokkan objek-objek berdasarkan karakteristik yang dimilikinya, sehingga setiap objek yang paling dekat kesamaannya dengan objek lain berada dalam kelompok yang sama. Analisis cluster algoritma k-means termasuk dalam kelompok analisis cluster non hirarki, dimana jumlah kelompoknya ditentukan terlebih dahulu. Penerapan analisis cluster algoritma k-means dalam penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan kabupaten/kota yang ada di Bengkulu berdasarkan produktivitas tanaman pangan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah ratarata produktivitas padi dan palawija di Bengkulu tahun 2010-2013. Padi dan palawija merupakan tanaman pangan yang penting di Bengkulu. Melalui penelitian ini dapat diketahui daerah yang mempunyai potensi tinggi untuk membudidayakan jenis tanaman pangan tersebut. Hasil penelitian menunjukkan terdapat 2 cluster dari 10 kabupaten/kota di Bengkulu. Cluster 1 terdiri dari Kabupaten Bengkulu Selatan, Rejang Lebong, Mukomuko, dan Kepahiang yang mempunyai produktivitas tinggi untuk membudidayakan tanaman padi, jagung dan kacang tanah. Cluster 2 terdiri dari Kabupaten Bengkulu Utara, Kaur, Seluma, Lebong, Bengkulu Tengah, dan Kota Bengkulu yang mempunyai produktivitas tinggi untuk membudidayakan tanaman ubi kayu, dan ubi jalar. Keywords: Analisis Cluster, Algoritma K-Means, Tanaman Pangan
| Item Type: | Conference or Workshop Item (Paper) |
|---|---|
| Subjects: | Q Science > Q Science (General) Q Science > QA Mathematics |
| Divisions: | Faculty of Math & Natural Science > Department of Chemistry Science |
| Depositing User: | 034 Septi Septi |
| Date Deposited: | 07 Apr 2023 08:13 |
| Last Modified: | 09 Apr 2023 07:54 |
| URI: | http://repository.unib.ac.id/id/eprint/11838 |
Actions (login required)
 |
View Item |