PENGELOMPOKAN KECAMATAN DI KABUPATEN JEMBER BERDASARKAN TANAMAN PANGAN DENGAN ALGORITMA FUZZY CMEANS DAN METODE ELBOW

Ahmad Rofiki Said, Deni Arifianto, Habibatul Aziza Al Faruq

Abstract


Jember Regency is known as one of the largest food crop producing regions in Indonesia. Jember has become one of the national food barns. The natural resources owned by Jember Regency make this area a chance to become an agrarian-based industrial city, according to the head of the economic development team of the Bank Indonesia Jember representative office, the growth of the agricultural sector in Jember in 2018 is 0.08% over the past five years growth has continued to decline this has an impact on GRDP (Gross Regional Domistic Product). Based on previous research, this study was conducted to classify sub-districts in Jember Regency based on agricultural production of food crops with the Fuzzy C-Means algorithm. For optimum cluster measurement in determining the best cluster, the method used is the Elbow method. The data used are data on agricultural production of food crops in 2018 in 31 districts in Jember Regency. From a series of tests ranging from 2 clusters to 10 clusters, optimum clusters are produced in 3 clusters based on the distance of SSE (Sum of Squares Error) on the Elbow method. Cluster 1 consists of 12 subdistricts, while Cluster 2 consists of 14 sub-districts and Cluster 3 consists of 5 sub-districts.

Full Text:

PDF

References


Anonim. Badan Pusat Statistika. 2019.Kabupaten Jember Dalam Angka. Jember: Badan Pusat Statistik. 3509.1901. Diakses pada tanggal 7 Maret 2020.

Anonim. 2017. "Pengertian Produksi Menurut Para Ahli Lengkap".

. Diakses pada tanggal 29 Mei 2020.

Aditya, M. 2017. Penerapan Metode K-Means clustering untuk mengelompokan potensi produksi buah-buahan di provinsi daerah istimewa Yogyakarta. https://id.123dok.com/document/q05n0r9y

-penerapan-metode-k-means-clusteringuntuk-mengelompokan-potensi-produksibuah-buahan-di-provinsi-daerah-istimewayogyakarta-1.html. Diakses pada tanggal 29April 2020.

Ahmadi, A. 2013. Penerapan Fuzzy C-Means dalam Sistem Pendukung Keputusan untuk Penentuan Penerima Bantuan Langsung Masyarakat. September 2013 , 23(3), 264–

Diakses pada tanggal 05 Mei 2020.

Agusta, Y. 2014. "Clustering". April, 2014.

ng/#:~:text=Clustering adalah metode

penganalisaan data,ke “wilayah” yang

lain>. Diakses pada tanggal 6 April 2020.

Butarbutar, N., Windarto, A. P., Hartama, D.,& Solikhun, S. 2017. Komparasi Kinerja Algoritma Fuzzy C-Means Dan K-Means

Dalam Pengelompokan Data Siswa Berdasarkan Prestasi Nilai Akademik Siswa. Sumatera Utara: Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika), 1(1), 46. https://doi.org/10.30645/jurasik.v1i1.8.Diakses pada tanggal 15 Maret 2020.

Hakim lukman. 2019. "Pertumbuhan Sektor Pertanian Jember Terus Melambat" Agustus 2019.

uhan-sektor-pertanian-jember-terusmelambat/>. Diakses pada tanggal 13 April 2020.

Irman, M. 2019. "Pengertian Data Mining dan Penerapannya", Maret 2019.

c8fb0557a6d88244e001272/pengertian-datamining-dan-penerapannya>. Diakses pada 7 Maret 2020.

Merliana, E. 2015. Analisa Penentuan Jumlah Cluster Terbaik pada Metode KMeans.https://www.unisbank.ac.id/ojs/index

.php/sendi_u/article/view/333. Diakses pada 26 April 2020.

Mushonnif, A. 2019. Pengelompokan kabupaten di Jawa timur berdasarkan indeks pembangunan manusia menggunakan

metode som,Surabaya 2019. http://journal.umg.ac.id/index.php/indexia/ar

ticle/view/821/6911. (1):14–21. Diakses pada tanggal 15 Maret 2020.

Nur, H. 2019. "Serapan Anggaran Pertanian Jember Sangat Rendah". Agustus 2019.

pemerintahan/serapan-anggaran-pertanianjember-sangat-rendah/>. Diakses pada

tanggal 18 April 2020.

Robani, M. 2016. Algoritma K-Means Clustering untuk pengelompokan ayat Al Qur’an pada terjemahan Bahasa Indonesia. Jurnal Sistem Informasi Bisnis.10.21456(06):164-176. Diakses pada tanggal 27 Juni 2020.

Putra. 2020. "Pengertian produksi: Tujuan, Faktor, Proses & Contoh Kegiatan". Februari 2020. https://salamadian.com/pengertianproduksi/>. Diakses tanggal 16 april 2020.


Refbacks



Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.