PENGELOMPOKAN PRODUKTIVITAS PANEN PADI SETIAP DESA DI KABUPATEN JEMBER MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING DAN DAVIES BOULDIN INDEX


ASTIKA, HESTINA RESTU (2026) PENGELOMPOKAN PRODUKTIVITAS PANEN PADI SETIAP DESA DI KABUPATEN JEMBER MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING DAN DAVIES BOULDIN INDEX. Undergraduate thesis, UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH JEMBER.

Text
Pendahuluan.pdf

Download (775kB)
Text
Abstrak.pdf

Download (985kB)
Text
Bab I.pdf

Download (1MB)
Text
Bab II.pdf
Restricted to Registered users only

Download (2MB)
Text
Bab III.pdf
Restricted to Registered users only

Download (2MB)
Text
Bab IV.pdf
Restricted to Registered users only

Download (4MB)
Text
Bab V.pdf
Restricted to Registered users only

Download (502kB)
Text
Daftar Pustaka.pdf

Download (685kB)
Text
Lampiran.pdf
Restricted to Registered users only

Download (193kB)

Abstract

Tanaman padi (Oryza sativa L.) merupakan tanaman budidaya yang menjadi sumber makanan pokok bagi sebagian besar penduduk Indonesia. Provinsi Jawa Timur adalah salah satu provinsi yang menghasilkan padi terbanyak di Indonesia. Kabupaten Jember sebagai salah satu sentra produksi padi di Jawa Timur memiliki jumlah produksi yang cukup tinggi setiap tahunnya. Namun, saat ini belum tersedia sistem yang mengelompokkan data padi pada tingkat desa dalam bentuk visualisasi peta. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan produktivitas panen padi setiap desa di Kabupaten Jember berdasarkan variabel luas tanam, luas panen, dan produksi padi tahun 2022 dan 2023 menggunakan algoritma K-Means Clustering dan Davies Bouldin Index. Data yang digunakan bersumber dari publikasi resmi Badan Pusat Statistik Kabupaten Jember dengan total 248 desa. Proses clustering dilakukan dengan menguji jumlah cluster (k) = 2 hingga k = 10, kemudian dievaluasi menggunakan DBI untuk memperoleh jumlah cluster terbaik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah cluster (k) optimal adalah 3 cluster dengan nilai DBI sebesar 0,6053. Nilai DBI tersebut menunjukkan bahwa kualitas pengelompokan luas tanam, luas panen, dan produksi padi yang dihasilkan tergolong baik. Clustering yang dihasilkan terdiri dari 40 desa pada Cluster 1, 105 desa pada Cluster 2, dan 103 desa pada Cluster 3. Hasil Clustering diimplementasikan ke dalam Sistem Informasi Geografis berbasis web menggunakan framework Flask Python dan library Leaflet untuk menampilkan peta interaktif dalam format GeoJSON. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat bagi Badan Pusat Statistik Kabupaten Jember, masyarakat, serta para petani dalam menyimpan, mengelola, dan memberikan informasi tentang tanaman padi di Kabupaten Jember.

Dosen Pembimbing: NILOGIRI, AGUNG and A'YUN, QURROTA | NIDN0030037701, NIDN0703069002
Item Type: Thesis (Undergraduate)
Keywords/Kata Kunci: Tanaman Padi, K-Means Clustering, Davies Bouldin Index, Sistem Informasi Geografis, Kabupaten Jember
Subjects: 000 Computer Science, Information, & General Works > 005 Computer Programming, Programs, & Data
Divisions: Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1)
Depositing User: Hestina Restu Astika | hestinarska@gmail.com
Date Deposited: 13 Feb 2026 07:16
Last Modified: 13 Feb 2026 07:16
URI: https://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/30323

Actions (login required)

View Item
View Item