CLUSTERISASI PERKEBUNAN KELAPA SAWIT BERDASARKAN LUAS AREA PRODUKSI DENGAN ALGORITMA K-MEANS

  • Michael Sitorus Michael
  • Hacyan Vande Nabue Sinaga Vande
  • Rahandra Pramono Andra BRI INSTITUTE
Keywords: Algoritma K-Means, Clustering, Kelapa Sawit, Segmentasi

Abstract

Analisis Cluster merupakan salah satu Teknik statistic yang ditujukan untuk mengelompokan objek atau variable ke dalam sejumlah kelompok terpatok dimana setiap objek atau variable yang berpijak memegang cara dan sifat karakteristik yang berdekatan. Segmentasi dengan Algoritma K-Means Clustering yang merupakan clustering non hirarki yang berusaha mempartisi information yang ada ke dalam bentuk satu atau lebih/kelompok. Aplikasi pengelompokan lahan sawit produktif ini diharapkan bisa membantu pihak lahan dan sebagai bahan pertimbangan dalam mengambil keputusan sehingga dapat membantu meningkatkan hasil produksi. Pada penelitian ini dilakukan pengklasteran daerah potensial penghasil kelapa sawit menggunakan algoritma K-Means. Dengan menggunakan K-Means menghendaki bagian dalam memudahkan pengelompokan suatu blok dengan hasil penyusunan sawit yang banyak. Hasil penentuan ini didapatkan C0, C1 dan C2

 

Published
2022-05-01