Klasterisasi Potensi Budidaya Bawang Putih Berdasarkan Faktor Iklim Menggunakan PCA dan K-Means - Nur Azizah, Afida; Mufliq, Achmad; Andhyka, Awang (Jurnal Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence), 2026)
Ketergantungan Indonesia terhadap impor bawang putih yang melebihi 90% kebutuhan nasional menjadi ancaman serius bagi ketahanan pangan. Salah satu penyebab utamanya adalah ketidaksesuaian antara lokasi budidaya dengan karakteristik iklim yang diperlukan untuk pertumbuhan dan pembentukan umbi bawang putih secara optimal. Penelitian ini bertujuan memetakan kesesuaian iklim bagi budidaya bawang putih di 38 provinsi di Indonesia menggunakan data iklim tahun 2024 yang mencakup suhu rata-rata, curah hujan, jumlah hari hujan, dan lama penyinaran matahari. Metode penelitian menggabungkan Principal Component Analysis (PCA) untuk mereduksi variabel iklim yang berkorelasi, dilanjutkan dengan K-Means Clustering untuk mengelompokkan provinsi berdasarkan kemiripan kondisi iklim. Evaluasi menggunakan Davies-Bouldin Index sebesar 0,7632 menunjukkan bahwa empat klaster merupakan pengelompokan yang paling optimal. Klaster 3 yang terdiri atas Jawa Barat, Sulawesi Selatan, dan Papua Pegunungan menunjukkan tingkat kesesuaian iklim tertinggi dengan suhu rata-rata 21,73°C. Visualisasi biplot PCA menggambarkan kontribusi masing-masing variabel iklim dalam pembentukan klaster. Temuan ini dapat menjadi dasar ilmiah bagi perumusan kebijakan pengembangan sentra produksi bawang putih dalam negeri yang lebih terarah.