Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Bisnis Digital dan Sistem Informasi
Moch Zainuddin Qomari
Universitas Muria Kudus
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Engineering Library & Information Science

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
PERBANDINGAN ALGORITMA K-MEANS DAN K-MEDOIDS DALAM PENGELOMPOKAN KOMODITAS PANGAN NASIONAL BERDASARKAN KARAKTERISTIK STATISTIK HARGA Moch Zainuddin Qomari; Muhammad Tegar Sirri Arrafi; Deshinta Dewi Maharani; Muhammad Arifin
JURNAL BISNIS DIGITAL DAN SISTEM INFORMASI Vol 7, No 1 (2026): JURNAL BISNIS DIGITAL DAN SISTEM INFORMASI
Publisher : Universitas Muhammadiyah Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26751/bidisfo.v7i1.3493

Abstract

Stabilitas harga pangan merupakan indikator penting dalam menjaga ketahanan pangan dan pengendalian inflasi nasional. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja algoritma K-Means dan K-Medoids dalam mengelompokkan komoditas pangan nasional berdasarkan karakteristik statistik harga. Data sekunder diperoleh dari Badan Pangan Nasional dan PIHPS periode 2021–2025 sebanyak 919 baris data, yang selanjutnya diagregasi melalui feature engineering menjadi 44 objek komoditas dengan empat atribut statistik, yaitu rata-rata, minimum, maksimum, dan standar deviasi harga. Setelah normalisasi menggunakan Min-Max Scaling, jumlah cluster optimal ditentukan menggunakan Elbow Method dan diperoleh K=5. Clustering dilakukan menggunakan algoritma K-Means dan K-Medoids (metode Partitioning Around Medoids), kemudian dievaluasi menggunakan Silhouette Score dan Davies-Bouldin Index (DBI). Hasil penelitian menunjukkan kedua algoritma menghasilkan nilai evaluasi yang identik, yaitu Silhouette Score sebesar 0,6519 dan DBI sebesar 0,4342, meskipun komposisi anggota cluster keduanya tidak sepenuhnya sama. Temuan ini menunjukkan bahwa struktur data harga pangan nasional cukup stabil sehingga baik pendekatan berbasis centroid maupun medoid mampu menghasilkan kualitas pengelompokan yang setara, sehingga pemilihan algoritma dapat disesuaikan dengan kebutuhan efisiensi komputasi.
Co-Authors Deshinta Dewi Maharani Muhammad Arifin Muhammad Tegar Sirri Arrafi