Analisis Produksi Cabai Rawit Indonesia Menggunakan Algoritma K-Means Clustering

Abstract

Indonesia, dengan tanahnya yang subur, memiliki potensi besar dalam pertanian, terutama berkat letak geografisnya di wilayah tropis yang ditandai dengan curah hujan tinggi. Kondisi ini mendukung pertumbuhan berbagai jenis tanaman secara optimal, menjadikan Indonesia dikenal sebagai negara agraris. Sebagian besar penduduknya menggantungkan hidup pada sektor pertanian. Salah satu komoditas penting adalah cabai rawit, yang memiliki rasa pedas khas dan sering digunakan sebagai bahan masakan. Selain memberikan rasa pedas yang kuat, cabai rawit juga mempercantik tampilan hidangan dan mampu meningkatkan nafsu makan. Karakteristik ini menjadikan cabai rawit sebagai elemen penting dalam kuliner Indonesia. Cabai rawit adalah salah satu komoditas utama di Indonesia. Oleh karena itu, penting untuk melakukan kajian mendalam terkait tingkat produksinya, termasuk upaya mengoptimalkan hasil produksi melalui analisis berbagai faktor yang memengaruhinya. Metode data mining memungkinkan penggalian pola-pola tersembunyi yang menarik dalam kumpulan data. Selain itu, metode ini dapat digunakan untuk mengurangi kesalahan pengguna dalam proses pengolahan data. Salah satu pendekatan data mining yang efektif untuk memetakan atau mengelompokkan data serupa adalah klastering. Klastering memiliki kelebihan unik dibandingkan metode lain karena mampu mengklasifikasikan data tanpa memerlukan pengetahuan awal. Teknik ini membagi data menjadi kelompok-kelompok berdasarkan kemiripan karakteristik. Ada berbagai algoritma yang digunakan dalam klastering, dan salah satu yang paling populer adalah algoritma K-Means