IMPLEMENTASI DATA MINING CLUSTERING UNTUK MENGETAHUI POTENSI PRODUKTIFITAS KACANG TANAH DI INDONESIA - Herliyani Hasanah; Nurmalitasari Nurmalitasari; Nugroho Arif Sudibyo (Computer Society of Nahdlatul Ulama (CSNU) Indonesia, 2020)
Kondisi produktifitas kacang tanah yang mengalami fluktuasi, pemerintah perlu memberlakukan kebijakan tertentu di bidang pertanian. Dengan kebijakan tersebut diharapkan dapat mewujudkan ketahanan pangan tingkat nasional. Salah satu informasi yang dapat digunakan untuk mendukung kebijakan tersebut adalah pengelompokan provinsi di Indonesia berdasarkan hasil panen kacang tanah di Indonesia. Pengelompokan ini dilakukan karena beragamnya potensi hasil produksi kacang tanah di masing-masing provinsi, sehingga perlu dilakukan pengelompokan untuk mengetahui provinsi mana yang memiliki hasil produksi kacang tanah tertinggi sehingga dapat membantu untuk mengoptimalkan program-program pemerintah dibidang pertanian tanaman pangan. Pengelompokan tersebut menggunakan analisis cluster k-means. Dalam penelitian ini simulasi pemetaan menggunakan metode K-Means Clustering berbasis mobile. Proses pemetaan dilakukan berdasarkan 2 (dua) variabel yaitu luas panen (Ha) dan produksi (ton). Hasil pemetaan akan dikelompokkan menjadi dua (2) cluster, yaitu hasil panen tinggi dan rendah. Dari perhitungan manual, aplikasi mobile dan simulasi menggunakan Rapid Miner diperoleh hasil yang sama yaitu cluster 1 meliputi provinsi no 12 (Jawa Barat), 13 (Jawa Tengah) dan 15 (Jawa Timur). Sedangkan sisanya ada 20 data masuk ke cluster 0.