Pemanfaatan Algoritma K-Means Dalam Menentukan Potensi Hasil Produksi Kelapa Sawit
DOI:
https://doi.org/10.30865/json.v5i2.7226Keywords:
Palm Oil, Harvest Results, Data Mining, Clustering, Algorithms K-MeansAbstract
Mengingat pentingnya budidaya kelapa sawit saat ini dan masa depan, serta semakin meningkatnya permintaan
minyak sawit oleh penduduk dunia, maka perlu dipikirkan upaya peningkatan kualitas dan kuantitas produksi minyak sawit
secara tepat guna mencapai tujuan yang diinginkan dan dicapai. Berdasarkan data hasil produksi buah sawit PT Salim Ivomas
Pratama Tbk terlihat di beberapa tempat produksi buahnya bervariasi. Potensi hasil buah kelapa sawit didasarkan pada luas
panen, realisasi produksi dan tahun tanam nya Pengelasteran K-Means dapat membantu mengidentifikasi potensi kelapa sawit,
dengan hasil yang bervariasi dari hari ke hari. Proses ini memungkinkan lokasi dengan pola produksi serupa, yang memfasilitasi
keputusan manajemen dan strategi produksi. Pada penelitian ini, wilayah potensi penanaman buah-buahan dikelompokkan
menggunakan algoritma K-Means. K-Means bertujuan untuk memfasilitasi pengelompokan blok dengan produksi buah tinggi
dan rendah. Data yang digunakan ialah sebanyak 180 data selama 5 tahun terakhir yakni sejak tahun 2018 hingga tahun 2022,
dengan atribut Blok Panen, Luas Area, Berat janjang, dan Realisasi produk atau jumlah. Penelitian ini menggunakan bantuan
software Rapidminer dan Google Colab. Hasil dari penelitian ini di dapakan C1 (tertinggi) ialah 125 data Blok Panen dalam
artian bahwa kelompok pertama termasuk kategori Hasil panen yang baik atau tinggi pada tahun 2018-2022, dan C0 (terendah)
ialah 55 data Blok Panen dalam artian bahwa kelompok kedua termasuk kategori hasil panen rendah 2018-2022.
References
E. F. Himmah, M. Widyaningsih, and M. Maysaroh, “Identifikasi Kematangan Buah Kelapa Sawit Berdasarkan Warna RGB Dan HSV Menggunakan Metode K-Means Clustering,†J. Sains dan Inform., vol. 6, no. 2, pp. 193–202, 2020, doi: 10.34128/jsi.v6i2.242.
F. Nasari and U. P. Utama, “Optimalisasi Pengelompokkan Data Produksi Kelapa Sawit Menggunakan Algoritma K-Medoids,†vol. 5, no. 1, 2022.
I. Ramadhani and M. Megawati, “Implementasi Algoritma K-Means Untuk Klustering Data Produktivitas Kelapa Sawit: Implementation Of K-Means Algorithm For Palm Oil Productivity Data Clustering,†Indones. J. Inform. …, vol. 3, no. 1, pp. 56–64, 2023, [Online]. Available: https://journal.irpi.or.id/index.php/ijirse/article/view/488%0Ahttps://journal.irpi.or.id/index.php/ijirse/article/download/488/261
A. A. Simangunsong, I. Gunawan, and Z. M. Nasution, “Pengelompokkan hasil produksi tanaman perkebunan berdasarkan provinsi menggunakan metode K-Means,†J. Mach. Learn. Artif. Intelegence, vol. 1, no. 4, pp. 273–284, 2022, doi: 10.55123/jomlai.v1i4.1661.
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, doi: 10.24014/coreit.v4i2.4498.
Z. Nabila, A. Rahman Isnain, and Z. Abidin, “Analisis Data Mining Untuk Clustering Kasus Covid-19 Di Provinsi Lampung Dengan Algoritma K-Means,†J. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 2, no. 2, p. 100, 2021, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
A. Dan Pemetaan Jumlah Penumpang Kereta Api Di, B. Wijaya, T. Maulana Fahrudin, and A. Nugroho, “Indonesia Menggunakan Metode Statistik Deskriptif Dan K-Means Clustering ARTICLEINFO ABSTRACT,†JurnalMantik, vol. 3, no. 2, pp. 1–9, 2019, [Online]. Available: https://iocscience.org/ejournal/index.php/mantik/index
W. J. Mawaddah, I. Gunawan, and I. P. Sari, “Implementation of Data Mining Algorithm for Clustering of Palm Oil Harvested Data,†JOMLAI J. Mach. Learn. Artif. Intell., vol. 1, no. 1, pp. 43–54, 2022, doi: 10.55123/jomlai.v1i1.163.
W. E. Sari, M. Muslimin, A. Franz, and P. Sugiartawan, “Deteksi Tingkat Kematangan Tandan Buah Segar Kelapa Sawit dengan Algoritme K-Means,†SINTECH (Science Inf. Technol. J., vol. 5, no. 2, pp. 154–164, 2022, doi: 10.31598/sintechjournal.v5i2.1146.
mohamad jajuli nurul rohmawati, sofi defiyanti, “Implementasi Algoritma K-Means Dalam Pengklasteran Mahasiswa Pelamar Beasiswa,†Jitter 2015, vol. I, no. 2, pp. 62–68, 2015.
D. Anitasari and W. J. Pranot, “Clustering Penggunaan Fuel Pada PT Trasindo Murni Perkasa Menggunakan Algoritma K-Means,†J. Tek. Mesin, Ind. Elektro Dan Inform., vol. 3, no. 1, 2024.
S. Wijayanto and Y. Fathoni, M, “Pengelompokkan Produktivitas Tanaman Padi di Jawa Tengah Menggunakan Metode Clustering K-Means,†J. JUPITER, vol. 13, no. 2, pp. 212–219, 2021.
L. Gayatri and H. Hendry, “Pemetaan Penyebaran Covid-19 Pada Tingkat Kabupaten/Kota Di Pulau Jawa Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,†Sebatik, vol. 25, no. 2, pp. 493–499, 2021, doi: 10.46984/sebatik.v25i2.1307.
P. Lay and A. B. Warsito, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Big Five Personality,†J. Tek. Mesin, Ind. Elektro Dan Inform., vol. 3, no. 1, 2024.
D. F. Pasaribu, I. S. Damanik, E. Irawan, Suhada, and H. S. Tambunan, “Memanfaatkan Algoritma K-Means Dalam Memetakan Potensi Hasil Produksi Kelapa Sawit PTPN IV Marihat,†BIOS J. Teknol. Inf. dan Rekayasa Komput., vol. 2, no. 1, pp. 11–20, 2021, doi: 10.37148/bios.v2i1.17.
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.
A. Qurrata, A. Nazir, L. Handayani, and I. Afrianty, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering untuk Mengetahui Pola Penerima Beasiswa Bank Indonesia ( BI ),†vol. 4, no. 3, pp. 530–539, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i3.3343.
A. Sulistiyawati and E. Supriyanto, “Implementasi Algoritma K-means Clustring dalam Penetuan Siswa Kelas Unggulan,†J. Tekno Kompak, vol. 15, no. 2, p. 25, 2021, doi: 10.33365/jtk.v15i2.1162.
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,†vol. 9, no. 1, pp. 95–100, 2021.
E. Purwaningsih and E. Nurelasari, “Implementasi Metode K-Means Clustering Dengan Davies Bouldin Index Pada Analisis Faktor Penyebab Perceraian,†J. Inf. Manag., vol. 7, no. 2, 2023.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2023 Ayu Sri Wahyuni, Elin Haerani, Elvia Budianita, Liza Afrianti
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under Creative Commons Attribution 4.0 International License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (Refer to The Effect of Open Access).
