PERBANDINGAN K-MEANS DENGAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION DAN K-MEANS++ UNTUK PENGELOMPOKAN TINGKAT PRODUKSI PADI DI PULAU SUMATERA DAN JAWA
Penelitian ini menyajikan pengelompokan data antara metode Particle Swarm Optimization (PSO) yang dikombinasikan dengan K-Means (PSO+K-Means) dan K-Means++ untuk mengelompokkan tingkat produksi padi berdasarkan kabupaten/kota di pulau Sumatera dan Jawa. Penelitian ini dilakukan karena terjadinya penurunan tingkat produksi padi pada pulau Sumatera dan Jawa tahun 2020-2021 dan pemanfaatan metode PSO+K-Means dan K-Means++ dieksplorasi untuk mengatasi keterbatasan algoritma K-Means tradisional. Tujuannya adalah untuk mengetahui penerapan kedua metode ini dalam mengelompokkan data produksi padi dan mengevaluasi kinerjanya dengan menggunakan Silhouette Coefficient. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah dataset padi dari 16 situs Badan Pusat Statistik (BPS) provinsi yang ada di pulau Sumatera dan Jawa. Hasil dari penelitian ini menunjukkan terbentuknya 3 (tiga) cluster yang berbeda dengan jumlah data yang berbeda-beda untuk setiap metode. Evaluasi pengujian berdasarkan Silhouette Coefficient menunjukkan bahwa PSO+K-Means mengungguli K-Means++ sebesar 12,94
URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2308080032
Keyword