Penerapan Metode K-Means Clustering untuk Analisis Potensi Lahan Pangan pada Provinsi Kalimantan Selatan

Abstract

Kebutuhan pangan nasional semakin meningkat seiring dengan jumlah penduduk yang saat ini berjumlah 237 juta jiwa dengan pertumbuhan yang terus meningkat setiap tahun, sehingga perlu diimbangi dengan penyediaan sumber daya lahan pertanian yang cukup. Penerapan Algoritma K-Means dalam pengelompokan potensi lahan pertanian di Provinsi Kalimantan Selatan, dengan tujuan mendapatkan kelompok-kelompok data lahan potensial. Dengan menggunakan algoritma K-means clustering data dibagi menjadi 3 cluster, yaitu cluster 0 dengan potensi rendah berjumlah 6 kabupaten, cluster 1 dengan potensi sedang berjumlah 5 kabupaten, dan cluster 2 dengan potensi tinggi berjumlah 2 kabupaten.