Pemetaan Kondisi Lingkungan Tanam menggunakan K-Means Clustering

Abstract

Melalui pendekatan clustering, data rekam yang terdiri dari waktu tanam, ph, suhu air, suhu udara, dan nilai TDS dapat dimanfaatkan guna memetakan kondisi lingkungan tanam. Melalui pemetaan kondisi lingkungan tanam, petani mendapatkan informasi tambahan terkait kondisi lingkungan tanam milik petani. Melalui informasi tersebut, diharapkan petani dapat memberikan tindakan pertanian yang sesuai dengan kondisi lingkungan tanam, lebih efektif dan efisien. Pemetaan kondisi lingkungan tanam menggunakan k-means clustering algorithm dalam 3 (tiga) cluster. Masing-masing merupakan cluster kondisi lingkungan tanam yang kurang nutrisi dan kurang air, cukup nutrisi tetapi kurang air, serta cukup nutrisi dan cukup air. Cluster testing menggunakan elbow method menunjukkan bahwa jumlah cluster optimal dalam pengelompokan K-Means adalah 3 cluster dengan nilai inersia 199.065.