Penerapan Algoritma K-Medoids Dalam Menentukan Cluster Kabupaten Dan Kota Berdasarkan Populasi Peternakan Di Provinsi Jawa Barat

Abstract

Peternakan di Indonesia merupakan salah satu sektor yang memberikan kontribusi cukup besar bagi perekonomian Indonesia. Peternakan berperan sebagai sektor utama dalam upaya pemenuhan kebutuhan dan menjaga ketersediaan pangan hewani untuk masyarakat di Indonesia. Upaya yang dapat dilakukan untuk meningkatkan dan mempertahankan produktivitas sektor peternakan antara lain dengan mengelompokkan wilayah berdasarkan karakteristiknya. Tujuan dari pengelompokan ini adalah agar informasi jenis ternak yang tersebar di setiap wilayah Jawa Barat menjadi lebih efisien dan spesifik. Salah satu cara untuk mengelompokkannya dapat ditemukan dengan menggunakan analisis cluster. Analisis cluster adalah teknik analisis statistik multivariat yang mengklasifikasikan objek ke dalam kelompok berdasarkan propertinya. Tujuan penulisan laporan ini adalah untuk mengkaji hasil cluster yang dibentuk dengan menggunakan algoritma K-Medoids. Algoritma ini merupakan metode yang kuat dalam mengelompokan wilayah-wilayah berdasarkan karakteristik peternakan yang berbeda untuk cluster kabupaten/kota di Provinsi Jawa Barat Tahun 2022. Dari hasil analisis cluster menggunakan K-Medoids pada tahun 2022 diperoleh 24 kabupaten/kota pada cluster 1, 2 kabupaten pada cluster 2 dan 1 kabupaten pada cluster 3. Hasil dari analisis cluster ini dapat memberikan wawasan yang berharga bagi pengambil keputusan dalam perencanaan dan pengembangan sektor peternakan. Dengan demikian, upaya-upaya yang dibutuhkan untuk meningkatkan produktivitas peternakan di Provinsi Jawa Barat dapat lebih terarah dan efektif.