OPTIMASI JUMLAH CLUSTER METODE K-MEDOIDS BERDASARKAN NILAI DBI PADA PENGELOMPOKKAN DATA LUAS TANAMAN DAN PRODUKSI KELAPA SAWIT DI SUMATERA UTARA
Abstract
North Sumatra is the center of oil palm plantations in Indonesia. Palm oil is one of the leading commodities in North Sumatra province. Based on BPPS, North Sumatra has a very large land area of 440,000 ha and production yields of 7,000,000 tons. This study focuses on grouping the area of plantations and oil palm production in the districts/cities of North Sumatra province using the K-Medoids clustering method. In this grouping, several forms of the number of clusters are used to obtain a more optimal grouping. Each form of the number of clusters in this grouping is evaluated based on the DBI value. The smallest DBI value is the best form of the number of clusters in grouping plant area and oil palm production using K-Medoids. The results of this study indicate that the form of the number of clusters 2 is the best form of the number of clusters with a DBI value of 0.099.
Keywords: Data mining, Clustering, K-Medoids, Davies Bouldin Index.
Sumatera Utara merupakan sentral perkebunan sawit di Indonesia. Kelapa sawit merupakan salah satu komoditas unggulan propinsi Sumatera Utara. Berdasarkan BPPS Sumatera Utara memiliki lahan yang sangat luas mencapai 440.000 ha dan hasil produksi mencapi 7.000.000 ton. Penelitian ini memfokuskan pada pengelompokkan luas tanaman dan produksi kelapa sawit di kabupaten/kota propinsi Sumatera Utara menggunakan metode K-Medoids clustering. Pada pengelompokkan ini menggunakan beberapa bentuk jumlah cluster untuk mendapatkan pengelompokkan yang lebih optimal. Masing-masing bentuk jumlah cluster pada pengelompokkan ini di evaluasi berdasarkan nilai DBI. Nilai DBI terkecil merupakan bentuk jumlah cluster terbaik pada pengelompokkkan luas tanaman dan produksi kepala sawit menggunakan K-Medoids. Hasil penelitian ini menunjukkan bentuk jumlah cluster 2 merupakan bentuk jumlah cluster terbaik dengan nilai DBI 0,099.
Kata kunci: Data mining, Clustering, K-Medoids, Davies Bouldin Index.
Full Text:
PDFReferences
DAFTAR PUSTAKA
E. Schubert and P. J. Rousseeuw, Fast and eager k-medoids clustering: O(k) runtime improvement of the PAM, CLARA, and CLARANS algorithms, vol. 101, no. 124020371. 2021.
H. Effendi, A. Syahrial, S. Prayoga, and W. D. Hidayat, “Penerapan Metode K-Means Clustering Untuk Pengelompokan Lahan Sawit Produktif Pada PT Kasih Agro Mandiri,” Teknomatika, vol. 11, no. 02, pp. 117–126, 2021.
M. S. Mustafa, M. R. Ramadhan, and A. P. Thenata, “Implementasi Data Mining untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier,” Creat. Inf. Technol. J., vol. 4, no. 2, p. 151, 2018.
B. Riyanto, “Penerapan Algoritma K-Medoids Clustering Untuk Pengelompokkan Penyebaran Diare Di Kota Medan (Studi Kasus: Kantor Dinas Kesehatan Kota Medan),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 3, no. 1, pp. 562–568, 2019.
S. Asmiatun, “Penerapan Metode K-Medoids Untuk Pengelompokkan Kondisi Jalan Di Kota Semarang,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 6, no. 2, pp. 171–180, 2019.
D. Marlina, N. Lina, A. Fernando, and A. Ramadhan, “Implementasi Algoritma K-Medoids dan K-Means untuk Pengelompokkan Wilayah Sebaran Cacat pada Anak,” J. CoreIT J. Has. Penelit. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf., vol. 4, no. 2, p. 64, 2018.
E. Muningsih, I. Maryani, and V. R. Handayani, “Penerapan Metode K-Means dan Optimasi Jumlah Cluster dengan Index Davies Bouldin untuk Clustering Propinsi Berdasarkan Potensi Desa,” J. Sains dan Manaj., vol. 9, no. 1, pp. 95–100, 2021.
W. Gie and D. Jollyta, “Perbandingan Euclidean dan Manhattan Untuk Optimasi Cluster Menggunakan Davies Bouldin Index : Status Covid-19 Wilayah Riau,” Pros. Semin. Nas. Ris. Dan Inf. Sci. 2020, vol. 2, no. April, pp. 187–191, 2020.
DOI: http://dx.doi.org/10.20527/klik.v9i2.464
Copyright (c) 2022 KLIK - KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License. View My Stats