Main Article Content

Abstract

Based on oil palm yield data in Bengkulu Province, it shows several regions with varying production numbers. For this reason, it is necessary to group the potential oil palm producing areas to find out which areas produce palm oil in large or small quantities. Production shared is usually done based on the name of the oil palm producing district. Therefore, a method is needed to facilitate the grouping of oil palm producing areas. With the clustering approach, the division of regional groups can be carried out based on planted area and production. Analysis K-Means makes it easier to group an area with the largest, medium and low yields of oil palm. From the analysis results, it can be seen that the priority areas for oil palm rejuvenation in Bengkulu Province are Mukomuko District with locations in Air Rami, Pondok Suguh, Teramang Jaya and Penarik Districts.

Keywords

Palm Oil Cluster K-Means Algorithm

Article Details

References

  1. Alfina T., B Santosa, A R Barakbah. 2012, Analisa perbandingan metode hierarchical clustering, k means dan gabungan keduanya dalam cluster data (studi kasus : problem kerja praktek jurusan teknik industri its). Jurnal Teknik ITS. 1(1). 521-525. DOI: 10.12962/j23373539.v1i1.1794.
  2. BPS. 2020. Provinsi Bengkulu Dalam Angka 2020. Bengkulu. Retrieved from https://bengkulu. bps.go.id/index.php/publikasi.
  3. BPS. 2020. Kabupaten Mukomuko Dalam Angka 2020. Mukomuko. Retrieved from https://mukomukokab.bps.go.id. index.php/publikasi.
  4. Hajar S., A. A. Novany, A. P. Windarto, A. Wanto, E. Irawan. 2020. Penerapan K-Means Clustering Pada Ekspor Minyak Kelapa Sawit Menurut Negara Tujuan. Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS). Hal.314-318. https://prosiding.seminar-id.com/index.php/sainteks.
  5. Nugroho, S. 2008. Statistika Multivariat terapan, edisi pertama. UNIB Press, Universitas Bengkulu.
  6. Pahan, I. 2008. Panduan Lengkap Kelapa Sawit: Manajemen Agribisnis dari Hulu hingga Hilir. Jakarta (ID): Penebar Swadaya.
  7. Rivani E. 2010. Aplikasi K-means Cluster untuk Pengelompokkan Provinsi Berdasarkan Produksi Padi, Jagung, Kedelai, dan Kacang Hijau Tahun 2009. Jurnal Mat Stat. 10 (02). 122-134.
  8. https://research.binus.ac.id/publication/BF93AEE7-7518-4FF4-9ACD-33C708FD7E0C/aplikasi-k-means-cluster-untuk-pengelompokkan-provinsi-berdasarkan-produksi-padi-jagung-kedelai-dan-kacang-hijau-tahun-2009/
  9. Saragih, R. A. D., M. Safii, H. S. Tambunan. 2019. Penerapan Metode K-Means Clustering Untuk Mengelompokkan Kelapa Sawit Produktif. Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Terapan. Volume 1, pp: 362-370. https://bulletin.indomsacehsumut.org/index.php/simantap/article/view/95.
  10. Setiawan R. 2016. Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Strategi Promosi Mahasiswa Baru ( Studi Kasus : Politeknik Lp3i Jakarta ). Jurnal Lentera ICT 3(1). 76 –92.
  11. Sirait N. 2017. Implementasi K-Means Clustering pada Pengelompokan Mutu Biji Sawit (Studi Kasus: PT. Multimas Nabati Asahan). Jurnal Pelita Informatika. 6(2). Hal: 170-174.
  12. Siregar AM. (2018). Implementasi Algoritma Clustering dengan Singular Vector Decomposition untuk Menunjang Keputusan dalam Meningkatkan Produksi Tanaman Jagung. Institut Pertanian Bogor. pp. 71-78. http://semilkom.apps.cs.ipb.ac.id/
  13. Sugiyani Y. 2016. Pengelompokan Wilayah Berdasarkan Potensi Hasil Pertanian Menggunakan Algoritma K-means Di Kota Cilegon. Jurnal ProTekInfo. 3(2). 60-67.
  14. Suhaeni C., A. Kurnia, Ristiyanti. 2018. Perbandingan Hasil Pengelompokan menggunakan Analisis Cluster Berhirarki, K-Means Cluster, dan Cluster Ensemble (Studi Kasus Data Indikator Pelayanan Kesehatan Ibu Hamil). Jurnal Media Infotama 14(1). 31-38.
  15. Sukiyono, K., Cahyadinata, I., Purwoko, A., Widiono, S., Sumartono, E., Asriani, N. N., & Mulyasari, G. (2017). Assessing Smallholder Household Vulnerability to Price Volatility of Palm Fresh Fruit Bunch in Bengkulu Province. International Journal of Applied Business and Economic Research, 15(3): 1 – 15.
  16. Tendean T dan W Purba. 2020. Analisis Cluster Provinsi Indonesia Berdasarkan Produksi Bahan Pangan Menggunakan Algoritma K-Means. Jurnal Sains dan Teknologi. 1(2). 5-11.
  17. Wardhani A K. 2016. Implementasi Algoritma K-Means Untuk Pengelompokkan Penyakit Pasien Pada Puskesmas Kajen Pekalongan. Jurnal Transformatika.14 (1). 30–37.
  18. Wibowo, W. H dan A. Junaedi. 2017. Replanting of Palm Oil (Elaeis guineensis Jacq.) in Seruyan Estate, Minamas Plantation Group, Seruyan, Central Borneo. Buletin Agrohorti 5 (1) : 107 – 116.
  19. Windarto A P. 2017. Penerapan Datamining Pada Ekspor Buah-Buahan Menurut Negara Tujuan Menggunakan K-Means Clustering Method. Jurnal Teknologi Informasi. 16(4). pp. 348–357. doi: https://doi.org/10.33633/tc.v16i4.1447.
  20. Yulianto S., K. H. Hidayatullah. 2014. Analisis klaster untuk pengelompokan kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah Berdasarkan indikator kesejahteraan rakyat. Jurnal Statistika. 2 (1). 56-63.