ESTD PERPUSTAKAAN UNTAD
ESTD PERPUSTAKAAN UNTAD
| JudulPengelompokan Provinsi Di Indonesia Berdasarkan Indikator Produksi Padi Menggunakan Algoritma Principal Component Analysis (PCA) - K-Medoids |
| Nama: NUR IHDA |
| Tahun: 2025 |
| Abstrak Produksi padi di Indonesia menunjukkan karakteristik yang berbeda antar provinsi, dipengaruhi oleh berbagai faktor seperti luas panen, produktivitas, dan curah hujan. Perbedaan ini dapat menyebabkan kompleksitas analisis dan potensi multikolinearitas antar variabel. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, digunakan metode Principal Component Analysis (PCA), yang mampu mereduksi dimensi data secara efektif, sekaligus mengatasi multikolinearitas dalam analisis. Hasil dari PCA kemudian dianalisis menggunakan algoritma K-Medoids untuk melakukan klasterisasi provinsi berdasarkan kemiripan karakteristik produksi padi. K-Medoids dipilih karena lebih robust terhadap outlier, sehingga lebih efektif dalam menangani ketimpangan produksi padi yang ekstrem di beberapa provinsi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat dua cluster, dengan cluster 1 berisi 31 provinsi yang memiliki tingkat produksi padi terendah, dan cluster 2 berisi 3 provinsi dengan produksi padi tertinggi. Evaluasi klasterisasi menggunakan koefisien silhouette menghasilkan nilai sebesar 0,789, yang menunjukkan kualitas pengelompokan yang baik. |