Klasterisasi Kesesuaian Lahan Kayu Putih Kabupaten Cilacap dengan Metode K-Means - Ratih Hafsarah Maharrani; Prih Diantono Abda'u; Hety Dwi Hastuti (JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika), 2022)
Banyaknya lahan kayu putih yang belum dimanfaatkan secara maksimal seperti penanaman dengan sistem tumpang sari, kurangnya pemahaman mengenai faktor penghambat dalam pertumbuhan tanaman kayu putih, dan kurangnya pengetahuan mengenai pemanfaatan potensi lahan yang optimal merupakan penyebab rendahnya produktifitas kayu putih di Indonesia. Klasterisasi menggunakan algoritma K-Means dalam pengelompokan lahan ke dalam cluster yang potensial berdasar faktor pendukung pertumbuhan hama rayap tanah merupakan tujuan dalam penelitian yang dilakukan. Proses cluster dilakukan menggunakan parameter tanaman tumpang sari, tipe tanah, suhu, kelembaban, dan curah hujan. Dalam metode K-Means, data yang memiliki karakteristik yang sama dalam satu kelompok dan memiliki karakteristik yang berbeda dengan kelompok lain akan dikelompokan dalam satu cluster. Clustering akan mengupayakan untuk mencapai tingkat minimal variasi antar data yang ada dalam suatu cluster. Pada penelitian yang dilakukan menggunakan 2 cluster dan didapatkan hasil sebanyak 13,56% (16 lahan) yang sangat berpotensi dan 86,44% (112 lahan) yang tidak berpotensi adanya hama rayap. Hasil pengujian terhadap cluster K-Means menggunakan indeks Davies Bouldin dan didapat nilai sebesar 0,055. Dari penelitian ini diharapkan sebagai bahan masukan dengan harapan secara ekologis dapat meningkatkan tingkat keberhasilan yang lebih baik saat melakukan budidaya tanaman kayuputih.