PENERAPAN DATA MINING PENGELOMPOKAN PRODUKTIVITAS PADI MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS PADA PROVINSI JAWA BARAT - Wahyudin, Edi; Amir Rudin, Rizki; Kaslani, Kaslani; Eka Permana, Sandy (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2024)
Padi, sebagai makanan pokok di Indonesia, terus menghadapi peningkatan kebutuhan yang tidak sejalan dengan ketersediaan lahan pertanian di Jawa Barat. Belum adanya pemetaan produktivitas panen padi di setiap kabupaten atau kota menjadi tantangan bagi pemerintah provinsi. Penelitian ini menggunakan algoritma K-Means clustering dan aplikasi RapidMiner 10.2 yang mengacu metode penelitian Knowledge Discovery in Database (KDD) untuk mengelompokkan produktivitas padi di Jawa Barat, menghasilkan 18 cluster. Cluster 0 hingga 6 menunjukkan tingkat produktivitas tinggi, sementara cluster 9 adalah sedang. Informasi ini menjadi kontribusi berharga bagi pemerintah provinsi dalam merancang kebijakan pertanian dan pangan yang optimal untuk meningkatkan produktivitas padi di setiap daerah. Dengan demikian, hasil dari penelitian ini adalah diharapkan memberikan wawasan mendalam tentang potensi pertanian di kabupaten atau kota, membantu dalam perencanaan strategi tanam, dan mendorong optimalisasi luas area pertanian di Jawa Barat agar semakin maju lagi.