Analisis Kualitas Bahan Baku Tebu Melalui Teknik Pengklasteran dan Klasifikasi Kadar Gula Sebelum Giling (Studi Kasus Pabrik Gula PT. XYZ) - Merisa Khristanti Febriana Hanka; Budi Santosa (Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS, 2021)
Sub sektor Perkebunan berkontribusi sebesar 3,27% terhadap Produk Domestik Bruto (PDB) sebagai urutan pertama di sektor pertanian pada tahun 2019. Tebu merupakan salah satu komoditi perkebunan yang mempunyai peran strategis dalam perekonomian di Indonesia. Salah satu Pabrik Gula (PG) milik PT. XYZ yang berlokasi di Jawa Timur memiliki mitra lebih dari 2000 petani tebu. Analisis mutu BBT PT. XYZ berdasarkan kriteria uji visual masih membuat adanya kemungkinan terjadi bias atau penyimpangan yang dilakukan terhadap analisis kadar gula. Menganalisis mutu BBT berdasarkan uji kadar gula diperlukan untuk mengetahui bagaimana klasifikasi dari kualitas BBT yang dikirim oleh mitra petani tebu sebelum masuk ke proses giling. Sistem ini dapat digunakan sebagai evaluasi kinerja petani tebu untuk dapat meningkatkan kualitas BBT serta keuntungan dalam bentuk bagi hasil antara petani tebu dan perusahaan. Penentuan mutu gula BBT bisa diatasi dengan pendekaan data mining yaitu teknik pengklasteran Hierarchical K-Means Clustering berdasarkan atribut kadar gula selama 116 hari giling pada tahun 2020. Hasil dari penelitian ini, atribut kualitas kadar gula terdiri dari rendemen sementara, pct brix, dan pct pol. Mutu dari kriteria visual tidak memiliki korelasi dengan atribut gula dan membuktikan tidak ditemukan bias antara mutu dari uji visual BBT dengan atribut kadar gula pada PT. XYZ. Jumlah klaster yang digunakan adalah empat klaster. Mutu A merupakan mutu terbaik karena memiliki nilai rata-rata dan range data tertinggi untuk setiap atribut kadar gula, kemudian mutu B, C, dan D. Urutan metode prediksi terbaik yang diuji yaitu, SVM Polinomial, SVM RBF, dan KNN. Performansi SVM lebih baik dibandingkan KNN jika terdapat set data yang kompleks dan berukuran besar dari atribut atau fitur prediktornya. Jenis kernel pada SVM mempengaruhi hasil akurasi, kernel membuat atribut atau fitur data asli dapat diproyeksikan ke dimensi yang lebih tinggi sehingga data tersebut dapat diklasifikasi dengan baik.