CLUSTERING PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN PRODUKTIVITAS PANGAN DENGAN ALGORITMA FUZZY C-MEANS

Merlinda, Ayu (2021) CLUSTERING PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN PRODUKTIVITAS PANGAN DENGAN ALGORITMA FUZZY C-MEANS. Undergraduate thesis, Universias Muhammadiyah Jember.

	Text a. PENDAHULUAN.pdf Download (2MB)
	Text b. ABSTRAK.pdf Download (247kB)
	Text c. BAB I.pdf Download (549kB)
	Text d. BAB II.pdf Restricted to Repository staff only Download (839kB) | Request a copy
	Text e. BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
	Text g. BAB V.pdf Restricted to Repository staff only Download (242kB) | Request a copy
	Text f. BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
	Text h. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (315kB)
	Text i. LAMPIRAN.pdf Download (2MB)
	Text j. JURNAL.pdf Download (806kB)

Abstract

Luas lahan sawah di Indonesia semakin sempit dengan maraknya pembangunan
perumahan dan gedung-gedung. Hal ini berakibat pada ketersediaan produksi pangan
yang semakin rendah dan sebagai bahan evaluasi untuk meningkatkan produksi dan
produktivitas pangan di Indonesia. Seiring dengan meningkatnya pembangunan
nasional terutama dalam memenuhi kebutuhan pangan maka permintaan bahan pangan
pun meningkat, mengingat sumber daya alam yang besar pada sektor pertanian maka
di masa mendatang sektor ini masih merupakan sektor penting dalam memberikan
kontribusi pada pertumbuhan ekonomi nasional . Dalam hal ini diperlukan suatu
metode pengelompokan data terhadap hasil panen berdasarkan Produktivitas Pangan,
salah satu algoritma clustering yang dapat digunakan adalah Fuzzy C-Means (FCM).
Data yang digunakan yaitu data Produktivitas Pangan tahun 2016 di 34 Provinsi di
Indonesia. Dari serangkaian pengujian dimulai dari 2 cluster hingga 10 cluster,
dihasilkan cluster optimum yang berada pada 9 cluster berdasarkan nilai terendah yang
dihitung dengan metode Davies Bouldin Index. Cluster 1 terdiri dari 3 provinsi, cluster
2 terdiri dari 4 provinsi, cluster 3 yang terdiri 3 provinsi, cluster 4 yang terdiri 1
provinsi, cluster 5 yang terdiri 1 provinsi, cluster 6 yang terdiri 1 provinsi, cluster 7
yang terdiri 1 provinsi, cluster 8 yang terdiri 15 provinsi, dan cluster 9 yang terdiri 4
provinsi. Jumlah anggota pada tiap cluster dipengaruhi oleh jarak antara pusat cluster
dan kemiripan data terhadap pusat cluster pada saat clustering.

Contribution

Nama Dosen Pembimbing

NIDN/NIDK

Dosen Pembimbing

Abdurrahman, Ginanjar

0714078704

Dosen Pembimbing

Oktavianto, Hardian

0722108105

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Keywords/Kata Kunci:	Produktivitas Pangan , Clustering, Fuzzy C-Means, Davies Bouldin Index
Subjects:	000 Computer Science, Information, & General Works
Divisions:	Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1)
Depositing User:	Merlinda Ayu | ayumerlinda1998@gmail.com
Date Deposited:	24 Feb 2021 00:55
Last Modified:	24 Feb 2021 05:41
URI:	http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/8550

Actions (login required)

View Item