IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS UNTUK KLASTERISASI POTENSI DESA PADA SEKTOR PRODUKSI PERTANIAN DI KABUPATEN BOJONEGORO

Abstract

Hasil pertanian (panen) di lingkup desa merupakan salah satu deteksi kondisi desa tersebut dalam bidang pertanian. Terkait kondisi hasil pertanian, pemetaan klasterisasi hasil pertanian desa juga perlu dilakukan dan diketahui agar penetapan program desa khususnya dalam bidang pertanian dapat menentukan prioritas sesuai dengan kondisinya. Beberapa data menjadi fokus utama pemetaan hasil pertanian di Bojonegoro adalah hasil panen Padi, Jagung, Kacang Tanah, dan Kedelai. Pengelompokan potensi hasil pertanian desa sesuai laporan BPS Bojonegoro tahun 2018 dimana jumlah klaster yang diusulkan 2 klaster yaitu klaster baik dan klaster tidak baik. Metode klasterisasi menggunakan algoritma K-Means dengan perhitungan jarak menggunakan Euclidean distance sedangakan perhitungan evaluasi jarak hasil klaster menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI). Hasil klasterisasi adalah klaster 1 (baik) sebanyak 295 desa dan klaster 2 (tidak baik) 106 dengan DBI sebesar 0.70.