…
comment: The repository administrator has not yet configured an RDF license.
primary topic: PENERAPAN ALGORITMA PARTITIONING AROUND MEDOIDS (PAM) DAN HIERARCHICAL CLUSTERING DALAM PENGELOMPOKKAN WILAYAH PRODUKSI KOMODITAS TANAMAN PANGAN DI INDONESIA

PENERAPAN ALGORITMA PARTITIONING AROUND MEDOIDS (PAM) DAN HIERARCHICAL CLUSTERING DALAM PENGELOMPOKKAN WILAYAH PRODUKSI KOMODITAS TANAMAN PANGAN DI INDONESIA
type: Thesis
type: Article
abstract: 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
status: published
author list: authors
type: EPrint
type: ThesisEPrint
is part of: repository
has document: PENERAPAN ALGORITMA PARTITIONING AROUND MEDOIDS (PAM) DAN HIERARCHICAL CLUSTERING DALAM PENGELOMPOKKAN WILAYAH PRODUKSI KOMODITAS TANAMAN PANGAN DI INDONESIA (Text)
has version: PENERAPAN ALGORITMA PARTITIONING AROUND MEDOIDS (PAM) DAN HIERARCHICAL CLUSTERING DALAM PENGELOMPOKKAN WILAYAH PRODUKSI KOMODITAS TANAMAN PANGAN DI INDONESIA (Text)
has published: PENERAPAN ALGORITMA PARTITIONING AROUND MEDOIDS (PAM) DAN HIERARCHICAL CLUSTERING DALAM PENGELOMPOKKAN WILAYAH PRODUKSI KOMODITAS TANAMAN PANGAN DI INDONESIA (Text)
subject: 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
subject: 005 Pemrograman komputer, program dan data

PENERAPAN ALGORITMA PARTITIONING AROUND MEDOIDS (PAM) DAN HIERARCHICAL CLUSTERING DALAM PENGELOMPOKKAN WILAYAH PRODUKSI KOMODITAS TANAMAN PANGAN DI INDONESIA (Text)
type: Document
has file: 22.55.1204 - Hery Priandoko.pdf
has part: 22.55.1204 - Hery Priandoko.pdf

Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Pascasarjana Magister Informatika, Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Hery Priandoko
type: Person
given name: Hery
family name: Priandoko

Alva Hendi Muhammad
type: Person
given name: Alva Hendi
family name: Muhammad

HTML Summary of #31789 PENERAPAN ALGORITMA PARTITIONING AROUND MEDOIDS (PAM) DAN HIERARCHICAL CLUSTERING DALAM PENGELOMPOKKAN WILAYAH PRODUKSI KOMODITAS TANAMAN PANGAN DI INDONESIA
format: text/html
primary topic: PENERAPAN ALGORITMA PARTITIONING AROUND MEDOIDS (PAM) DAN HIERARCHICAL CLUSTERING DALAM PENGELOMPOKKAN WILAYAH PRODUKSI KOMODITAS TANAMAN PANGAN DI INDONESIA

000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
type: Concept

005 Pemrograman komputer, program dan data
type: Concept