relation: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31789/
title: PENERAPAN ALGORITMA PARTITIONING AROUND  MEDOIDS (PAM) DAN HIERARCHICAL CLUSTERING  DALAM PENGELOMPOKKAN WILAYAH PRODUKSI  KOMODITAS TANAMAN PANGAN DI INDONESIA
creator: Priandoko, Hery
subject: 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
subject: 005 Pemrograman komputer, program dan data
description: Indonesia terdiri dari beberapa wilayah yang memiliki pontensi dalam  pemenuhan kebutuhan pangan. Salah satu sektor utama dalam pemenuhan  kebutuhan pangan adalah sektor pertanian. Sektor pertanian merupakan sektor  yang perlu mendapatkan perhatian yang cukup besar dari pemerintah pusat dan  daerah dalam pemenuhan kebutuhan pangan nasional. Kebutuhan pangan pada  saat ini sering mengalami kelangkaan sehingga masyarakat menjadi sulit untuk  mendapatkan kebutuhan pangan tersebut. Masalah ketergantungan akan  kebutuhan pangan dapat membahayakan ketersediaan pasokan pangan negara. Di  Indonesia terdapat wilayah yang memiliki produksi komoditas tanaman pangan  sehingga dapat membantu dalam ketersedian kebutuhan pangan. Dari  permasalahan yang ada, peneliti mencoba melakukan penelitian dengan  melakukan pengelompokkan terhadap wilayah yang ada di Indonesia khususnya  di Provinsi Jawa Timur, Jawa Tengah dan Jawa Barat untuk mengetahui wilayah  mana yang memiliki produksi komoditas tanaman pangan.  Penelitian ini, pengelompokkan wilayah di Indonesia khususnya di  Provinsi Jawa Timur, Jawa Tengah dan Jawa Barat yang memiliki produksi  komoditas tanaman pangan akan menggunakan metode PAM dan HC. Metode  HC yang akan digunakan adalah metode agglomerative cluster dengan metode  linkage, seperti single, complete dan average linkage. Hasil pengelompokkan pada  penelitian ini kemudian akan dianalisa untuk menentukan metode linkage yang  terbaik dan berapa cluster yang sebaiknya dibentuk menggunakan nilai silhouette  score.  Berdasarkan hasil penelitian, dengan menggunakan metode PAM dan  metode HC diperoleh nilai silhouette yang sama sebesar 0.9083 dan jumlah  cluster (k) optimal k = 2. Baik metode PAM dan HC memiliki jumlah anggota  cluster yang sama. Cluster 1 terdiri dari 98 kabupaten / kota, cluster 2 terdiri dari  2 kabupaten / kota.
date: 2025-06-10
type: Thesis
type: NonPeerReviewed
format: text
language: id
identifier: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31789/1/22.55.1204%20-%20Hery%20Priandoko.pdf
identifier:   Priandoko, Hery  (2025) PENERAPAN ALGORITMA PARTITIONING AROUND MEDOIDS (PAM) DAN HIERARCHICAL CLUSTERING DALAM PENGELOMPOKKAN WILAYAH PRODUKSI KOMODITAS TANAMAN PANGAN DI INDONESIA.  S2 - Magister thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.