PERBANDINGAN CLUSTERING PRODUKTIVITAS JAGUNG PADA KABUPATEN/KOTA DI JAWA TIMUR MENGGUNAKAN K-MEANS DAN K-MEDOIDS

Komoditas tanaman jagung di Provinsi Jawa Timur, hasil produksinya tidak konsisten dari tahun ke tahun. Terdapat 6 parameter yang digunakan yaitu luas panen, produktivitas, produksi, varietas, dan luas area tanam. Tujuan penelitian yaitu penggunaan algoritma K-Means dan KMedoids untuk pengelompokan wilayah produksi jagung di provinsi Jawa Timur serta penggunaan nilai Davies-Bouldin Index (DBI) dalam memiliki algoritma terbaik. Dari hasil perbandingan tersebut memperoleh algoritmaGterbaik untuk pengclusteran tanaman jagung dan agar pemerintah memberi pupuk untuk wilayah-wilayah yang masih belum memaksimalkan hasil komoditasnya dengan rata agar terus meningkatkan produktivitas tanaman jagung. Hasil penelitian ini didapati nilai DBI dari Algoritma K-Means dan K-Medoids yang paling optimalrnterdapat pada Algoritma K-Medoids menggunakan imputasi mean dengan nilairn0,6631266994652496 dan K-Medoids menggunakan imputasi median dengan nilairn0,663119689096811, dimana pengclusteran menggunakan metode K-Medoids imputasi mean,rndan imputasi median memiliki hasil yang lebih baik dibandingkan dengan metode K-Meansrnimputasi mean, median, normalisasi min max dan K-Medoids normalisasi min max, karenarnmenghasilkan nilai DBI yang lebih kecil. K-Medoids imputasi mean dan imputasi median yangrnmemiliki 2 cluster, yaitu cluster 1 memiliki 22 kabupaten/kota yang merupakan daerah palingrnbanyak produktivitas jagung Cluster 2 memiliki 16 kabupaten/kota yang merupakan daerah yangrnbanyak produktivitas jagung.