Vania, Putri
Unknown Affiliation

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

Found 1 Documents
Search

Perbandingan Metode Elbow dan Silhouette untuk Penentuan Jumlah Klaster yang Optimal pada Clustering Produksi Padi menggunakan Algoritma K-Means Vania, Putri; Sari, Betha Nurina
Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan Vol 9 No 21 (2023): Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan
Publisher : Peneliti.net

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5281/zenodo.10081332

Abstract

Indonesia adalah negara agraris dengan industri pertanian yang besar, Indonesia memiliki hasil produksi padi tahun 2022 mencapai angka 54,75 juta ton GKG. Data yang dihasilkan dari sektor pertanian akan selalu bertambah banyak, maka perlu dilakukannya pengolahan data yang ada salah satunya yaitu menggunakan data mining. Proses data mining salah satunya adalah clustering, di mana dalam prosesnya perlu penentuan jumlah klaster yang tepat. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan membandingkan metode untuk penentuan jumlah klaster yang optimal antara metode elbow dengan metode silhouette coefficient dalam pengelompokkan produksi dan lahan padi di Jawa Barat pada tahun 2020, 2021, dan 2022 menggunakan algoritma k-means. Metodologi yang digunakan pada penelitian ini adalah Knowledge Discovery in Database (KDD). Klaster yang dihasilkan metode elbow berjumlah 3 klaster, sedangkan metode silhouette berjumlah 5 klaster. Hasil evaluasi DBI menggunakan silhouette coefficient sebesar 0,27 sedangkan metode elbow 0,39. Hasil penelitian ini menunjukkan metode silhouette coefficient lebih unggul dalam menentukan jumlah klaster dari pada medote elbow.