Klasterisasi Provinsi di Indonesia Berdasarkan Hasil Pertanian dengan Metode Spatial Fuzzy C-Means(SFCM)

Mukhlis, Aldi (2022) Klasterisasi Provinsi di Indonesia Berdasarkan Hasil Pertanian dengan Metode Spatial Fuzzy C-Means(SFCM). Diploma thesis, Andalas University.

	Text (cover dan abstrak) cover abstrak didi.pdf - Published Version Download (547kB)
	Text (bab 1) bab 1 didi.pdf - Published Version Download (1MB)
	Text (bab 5) bab 5 didi.pdf - Published Version Download (562kB)
	Text (dapus) dapus didi.pdf - Published Version Download (902kB)
	Text (skripsi full) skripsi final.pdf - Published Version Download (1MB)

Abstract

Indonesia terkenal akan hasil pertaniannya. Pertanian merupakan komponen penting dalam pencapaian tujuan pembangunan berkelanjutan Sustainable De�velopment Goals (SDGs). Namun terdapat daerah yang hasil pertaniannya dominan dan ada daerah yang hasil pertaniannya kurang. Oleh karena itu kebijakan pemerintah diperlukan dalam hal ini. Provinsi-provinsi di Indonesia dapat dikelompokkan berdasarkan hasil pertanian dengan klasterisasi. Dalam penelitian ini digunakan metode Spatial Fuzzy C-Means(sFCM) yang meru�pakan salah satu pengembangan dari fuzzy clustering. Data yang digunakan merupakan data hasil pertanian khususnya tanaman pangan di Indonesia pada tahun 2018. Tujuan penelitian ini adalah melihat bagaimana klaster-klaster provinsi di Indonesia berdasarkan hasil pertanian. Hasil penelitian menun�jukkan terdapat 2 klaster pertanian di Indonesia yaitu 3 daerah untuk klaster pertama dan 31 daerah untuk klaster kedua. Dimana hasil produksi pertanian daerah yang berada pada klaster pertama lebih banyak daripada hasil produksi pertanian daerah yang berada pada klaster kedua

Actions (login required)

View Item