Pengelompokan Produksi Telur di Provinsi Jawa Barat dengan Menggunakan Algoritma K-Means
Grouping of Egg Production in West Java Province Using the K-Means Algorithm
Keywords:
Clustering, Data Mining, K-Means , Telur AyamAbstract
Telur ayam ras merupakan salah satu sumber pangan protein hewani yang sangat diminati oleh masyarakat. Banyaknya tingkat kebutuhan konsumsi masyarakat terhadap telur ayam tidak di imbangin dengan banyaknya produksi telur ayam terutama telur ayam ras yang ada di setiap kota, hal tersebut menjadi salah satu faktor penyebab harga telur ayam terus melonjak naik. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan informasi mengenai Kabupaten atau Kota yang masih kurang dalam produksi telur ayam ras petelur menggunakan metode algoritma K-Means. Algoritma K-Means merupakan algoritma yang dapat mengelompokkan data pada beberapa cluster sehingga data yang mempunyai kesamaan berada pada kelompok cluster yang sama dan data yang memiliki ketidaksamaan berada pada kelompok cluster lain. Sumber data penelitian ini di kumpulkan berdasarkan data yang diterbitkan oleh Dinas Ketahanan pangan dan Peternakan Provinsi Jawa Barat melalui Portal transparansi dan informasi public Jawa Barat pada website milik pemerintah opendata.jabarprov.go.id. Data yang digunakan dalam penelitian merupakan data dari tahun 2018-2021 dengan cakupan seluruh Kabupaten atau Kota di Provinsi Jawa Barat. Proses cluster di bagi menjadi 3 cluster dengan nilai k = 3, 5, dan 7. Hasil evaluasi K-Means pada produksi telur di Jawa Barat menggunakan Indeks Validitas Davies-Bouldin (DB) dengan nilai terbaik -0.311 terdapat pada metode K-Means dengan nilai K=7.
References
O. A. M. A. H Kara, “??No Title No Title No Title,” Pap. Knowl. . Towar. a Media Hist. Doc., vol. 7, no. 2, pp. 107–15, 2014.
A. C. Luthfi, S. Suhardi, and E. C. Wulandari, “Produktivitas Ayam Petelur Fase Layer II dengan Pemberian Pakan Free Feeding Choice,” Trop. Anim. Sci., vol. 2, no. 2, pp. 57–65, 2020, doi: 10.36596/tas.v2i2.370.
T. Setiawati, R. Afnan, and N. Ulupi, “Performa Produksi dan Kualitas Telur Ayam Petelur pada SistemLitter dan Cage dengan Suhu Kandang Berbeda,” J. Ilmu Produksi dan Teknol. Has. Peternak., vol. 4, no. 1, pp. 197–203, 2016, doi: 10.29244/4.1.197-203.
A. G. Rakhmadevi and D. I. Wardhana, “Analisis Usaha Ayam Ras Petelur di Desa Klurahan Kecamatan Ngronggot Kabupaten Nganjuk,” J. Agrinika J. Agroteknologi dan Agribisnis, vol. 4, no. 1, pp. 79–91, 2020, doi: 10.30737/agrinika.v4i1.1127.
I. A. Nikmatun and I. Waspada, “Implementasi Data Mining untuk Klasifikasi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” J. SIMETRIS, vol. 10, no. 2, pp. 421–432, 2019.
W. Gata, “Akurasi Text Mining Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbour pada Data Content Berita SMS,” STMIK Nusa Mandiri, vol. 6, no. 1, pp. 1–13, 2017.
F. Yunita, “Sistem Klasifikasi Penyakit Diabetes Mellitus Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor ( K-NN ),” Bappeda, vol. 2, no. 1, pp. 223–230, 2016.
M. Badrul, P. Studi, and S. Informasi, “Prediksi Hasil Pemilu Legislatif Dengan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” J. Pilar Nusa Mandiri, vol. 11, no. 2, pp. 152–160, 2015.
A. Jacobus, D. G. S. Ruindungan, and ..., “Penerapan Algoritma Fast Fourier Transform dan K-nearest neighbor pada Pengklasifikasian Kualitas Telur Puyuh,” J. Tek. Elektro …, vol. 8, no. 3, pp. 219–226, 2019.
N. Nyoman and E. Smrti, “Otomatisasi Klasifikasi Buku Perpustakaan Dengan Menggabungkan Metode K-Nn Dengan K-Medoids,” Lontar Komput. J. Ilm. Teknol. Inf., vol. 4, no. 1, pp. 201–214, 2015.
A. F. Khairati, A. . Adlina, G. . Hertono, and B. . Handari, “Kajian Indeks Validitas pada Algoritma K-Means Enhanced dan K-Means MMCA,” Prism. Pros. Semin. Nas. Mat., vol. 2, pp. 161–170, 2019.
