Pengelompokan Tingkat Kerusakan Hutan Menggunakan Algoritma K-Means Clustering - Fadila Badu; Asmaul Husnah Nasrullah (Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Banthayo Lo Komputer, 2022)
Kerusakan sumber daya hutan mengakibatkan penurunan kemampuan fungsi hutan dalam mendukung segala aspek kehidupan. Faktor yang mengakibatkan terjadinya tingkat kekritisan hutan, salah satunya adalah pertumbuhan penduduk yang begitu cepat, serta aktivitas pembangunan dalam berbagai bidang tentu saja akan menyebabkan ikut meningkatnya permintaan akan lahan. Oleh karenanya Dinas Kehutanan dan pertambangan Kabupaten Bone Bolango sangat memerlukan data yang akurat terhadap data kerusakan hutan yang terjadi setiap saat. Untuk itu penelitian ini bertujuan untuk merealisasikan penggunaan metode K-Means cluster yang mampu memberikan pengelompokan tingkat kerusakan hutan, sehingga dapat menjadi referensi bagi Dinas Kehutanan dan pertambangan Kabupaten Bone Bolango dalam membuat keputusan secara cepat dan tepat.Selaras dengan masalah yang dihadapi, peneliti memandang perlunya suatu tindakan Pengelompokan Tingkat Kerusakan Hutan. pengelompokkan tersebut dilakukan dengan menerapkan sebuah Metode K-Means Clustering. Dari hasil penelitian yang telah dilakukan menunjukkan metode K-Means mampu mengelompokkan tingkat kerusakan hutan dengan baik, hal itu dapat dilihat diperolehnya tiga kelompok kerusakan hutan yakni kerusakan sedang, menengah dan kerusakan tinggi. Kata kunci: Kerusakan, Hutan, K-Means, Clustering