Penerapan Algoritma K Means Clustering Hasil Tangkap Ikan Di Pelabuhan Brondong - Khoirul Muhammad Habib; Miftahus Sholihin; Agus Setia Budi (Pusat Riset dan Inovasi Nasional, 2026)
Pelabuhan Perikanan Nusantara (PPN) Brondong merupakan salah satu sentra aktivitas perikanan yang memiliki volume tangkapan yang mencapai puluhan ribu ton per tahunnya dengan berbagai macam ikan. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma K-Means Clustering dalam sistem berbasis web untuk mengelompokkan hasil tangkap ikan di PPN Brondong. Metode K-Means dipilih karena mampu melakukan klasterisasi data secara efektif berdasarkan kemiripan karakteristik. Penelitian ini menggunakan data hasil tangkapan ikan selama tahun 2020–2023. Berdasarkan hasil pengujian yang di lakukan, penerapan algoritma K Means clustering dapat di implementasikan dalam penegelompokan hasil tangkap ikan di PPN Brondong dengan hasil yang di peroleh, terdapat 29 ikan yang tergolong ke dalam kategori C1, 4 ikan yang tergolong kategori C2, 2 ikan yang tergolong kategori C3. Evaluasi performa klasterisasi menggunakan metode Silhouette Coefficient menghasilkan skor 0,78 yang mengindikasikan struktur klaster yang kuat