DATA MINING K-MEDOIDS DAN K-MEANS UNTUK PENGELOMPOKAN POTENSI PRODUKSI KELAPA SAWIT DI INDONESIA - Faiq Husain Pratama; Agung Triayudi; Eri Mardiani (JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), 2022)
Kelapa sawit merupakan tanaman golongan palma yang memiliki periode produksi setiap tahunnya. Penyebaran terbesar kelapa sawit berada di Indonesia. Indonesia memiliki luas perkebunan mencapai 17,32 juta hektar. Detailnya hasil produksi 26,57 ton dengan luas kebun 8,51 juta hektar. Menurut data USDA, pada tahun 2022 menurun karena berbagai faktor. Untuk itu perlu dilakukan klasifikasi potensi produksi kelapa sawit dan identifikasi peluang keberhasilan produksi disetiap lokasi perkebunan kelapa sawit. Dengan ini dilakukan penelitian pembuatan sistem clustering untuk melihat potensi produksi kelapa sawit dengan memakai kombinasi 2 metode yaitu K-Medoids dan K-Means. K-Medoids berfungsi untuk penentuan cluster sesuai dengan data variable yang paling rendah(Cluster 1) 18 wilayah, sedang (Cluster 2) 5 wilayah, dan tinggi (Cluster 3)/(Cemtroid) 2 wilayah pada potensi hasil Luas areal, produksi, dan produktivitas kelapa sawit. Algoritma K-Means berfungi untuk mengelompokkan rata rata luas tanah 514.885,72 Ha, produksi 1.931.882,84 Ton dan produktifitas 3.227,08 Kg/Ha, dengan pembagian potensi rendah, sedang dan tinggi. Kombinasi dari kedua algoritma berfungsi sangat baik karena masing masing memiliki peran tersendiri yang sesuai dengan kebutuan penelitian. Dari penggabungan 2 metode K-Medoids dan K-Means mendaptkan hasil ketiga klaster bahwa hasil produksi kelapa sawit yang memiliki potensi rendah 72% sedang 20%, tinggi 2%. Segmentasi ini disebabkan oleh kesamaan karakteristik perkebunan berdasarkan kesamaan dari luas, produksi, dan produktivitas. Yang memiliki potensi produksi tertinggi kelapa sawit ada 2 provinsi yaitu Kalimantan Barat dan Riau.