Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak
Sawal, Mur
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Klasterisasi Wilayah Kabupaten Di Sulawesi Tenggara Berdasarkan Produksi Bahan Pangan Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Sawal, Mur; Saputra, Rizal Adi
Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak Vol 6, No 2 (2024): September
Publisher : Universitas Wahid Hasyim

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36499/jinrpl.v6i2.10437

Abstract

Bahan pangan merupakan bahan – bahan yang diproduksi dari hasil pertanian yang digunakan untuk membuat makanan .Bahan pangan tersebut terdiri dari sayuran , daging , kacang , ubi, dan lain sebagainya. Provinsi Sulawesi Tenggara menjadi salah satu provinsi yang memiliki jumlah produksi bahan pangan yang cukup tinggi di Indonesia . Penerapan algoritma K-Means clustering digunakan untuk mengelompokan wilayah kabupaten/kota yang ada di Sulawesi Tenggara berdasarkan hasil produksi bahan pangan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah CRISP-DM dengan algoritma K-Means clustering. Terdapat 17 kabupaten/kota di Sulawesi Tenggara yang digunakan dalam penelitian ini . Jenis bahan pangan yang akan digunakan dalam penelitian ada 7 yaitu padi , jagung , ubi kayu , ubi jalar , kacang tanah , kacang kedelai , dan kacang hijau . Hasil dari penelitian ini adalah 1 kabupaten/kota yang memiliki tingkat produksi bahan pangan yang tinggi , 4 kabupaten/kota memiliki tingkat produksi bahan pangan yang sedang , dan 12 kabupaten/kota yang memiliki tingkat produksi bahan pangan yang rendah. Hasil pengujian menggunakan Davies bouldin index adalah cluster 2 yang mempunyai kualitas cluster yang terbaik karena hasil yang didapat dari cluster 2 yaitu 0.30 yang dimana semakin kecil hasil yang didapatkan maka semakin baik clusternya.
Co-Authors Rizal Adi Saputra