SISFOTENIKA
Vol 13, No 2 (2023): SISFOTENIKA

Klasterisasi Negara Pengekspor Beras ke Indonesia Menggunakan Algoritma K-Means Clustering

Asri Samsiar Ilmananda (Unknown)
Habel David Ranglalin (Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Merdeka Malang)



Article Info

Publish Date
11 Jul 2023

Abstract

Beras merupakan bahan makanan utama bagi masyarakat Indonesia, sehingga harus selalu dijaga ketersediaannya. Untuk memenuhi permintaan domestik, pemerintah Indonesia mengambil kebijakan impor beras dari sejumlah negara. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengelompokan karakteristik dari negara-negara yang mengekspor beras ke Indonesia. Penelitian dilakukan melalui penerapan data mining menggunakan algoritma K-Means Clustering. Variabel yang digunakan di dalam penelitian yaitu berat bersih (neto) dan nilai Cost, Insurance, Freight (CIF). Data diolah dan diklasterisasi ke dalam tiga kelompok, mulai dari cluster impor tingkat tinggi, cluster impor tingkat sedang, hingga cluster impor tingkat rendah. Hasil penelitian menunjukkan perolehan nilai berdasarkan tingkatan impor beras dengan dua negara berada pada cluster impor tingkat tinggi, yaitu Vietnam dan Thailand. Kemudian, terdapat tiga negara dengan cluster impor tingkat sedang (Tiongkok, India dan Pakistan), serta enam negara dengan cluster impor tingkat rendah (Amerika Serikat, Taiwan, Singapura, Myanmar, Jepang dan negara-negara lainnya). Analisis data memberikan sejumlah rekomendasi sebagai bentuk dukungan terhadap pemerintah dalam menentukan arah kebijakan impor beras di masa yang akan datang.

Copyrights © 2023






Journal Info

Abbrev

st

Publisher

Subject

Computer Science & IT

Description

Jurnal Ilmiah SISFOTENIKA diterbitkan oleh LPPM STMIK Pontianak dan IndoCEISS. Frekuensi Terbit Tengah Tahunan (2 kali dalam setahun, yaitu bulan Januari dan Juli). Topik yang akan dipublikasikan oleh jurnal SISFOTENIKA berhubungan dengan teknologi informasi, komunikasi dan komputer yang berbentuk ...