Klasterisasi Provinsi di Indonesia Berdasarkan Produksi Komoditas Unggulan Sektor Peternakan Menggunakan K-Means - Lailatul Ananti, Syayyidah; Andhyka, Awang; Aditya Nugroho, Rizky (Jurnal Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence), 2026)
Subsektor peternakan memiliki peran penting dalam mendukung ketahanan pangan dan pemenuhan kebutuhan protein hewani masyarakat Indonesia. Perbedaan kondisi geografis, sumber daya, dan kebijakan daerah menyebabkan adanya variasi tingkat produksi pada komoditas sektor peternakan antarprovinsi. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan provinsi-provinsi di Indonesia berdasarkan kesamaan produksi komoditas unggulan sektor peternakan, yaitu sapi potong, sapi perah, ayam ras petelur, dan ayam ras pedaging, menggunakan metode klasterisasi K-Means. Data yang digunakan merupakan data sekunder tahun 2023–2024 yang bersumber dari Portal Satu Data Pertanian dan mencakup 38 provinsi di Indonesia. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, pra-pemrosesan melalui normalisasi Min-Max Scaling, penentuan jumlah klaster optimal menggunakan metode Elbow, penerapan algoritma K-Means, serta evaluasi kualitas klaster menggunakan Silhouette Coefficient. Hasil analisis menunjukkan jumlah klaster optimal adalah K=3. Klaster pertama terdiri dari Provinsi Jawa Timur dengan tingkat produksi peternakan sangat tinggi dan dominan pada sebagian besar komoditas. Klaster kedua mencakup sebagian besar provinsi dengan tingkat produksi peternakan relatif rendah dan merata. Klaster ketiga terdiri dari Provinsi Jawa Barat dan Jawa Tengah yang memiliki keunggulan pada produksi ayam ras pedaging. Evaluasi klasterisasi menghasilkan nilai Silhouette Coefficient sebesar 0,8278 yang menunjukkan kualitas klaster yang sangat baik dan pemisahan antar klaster yang jelas. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi dasar pengelompokan dan identifikasi potensi subsektor peternakan antarprovinsi serta mendukung perencanaan dan penentuan prioritas kebijakan pengembangan peternakan yang lebih tepat sasaran dan berbasis data.