PENERAPAN METODE K-MEANS CLUSTERING PADA PEMETAAN LAHAN KOPI DI KABUPATEN MALANG

Abstract

Hasil survey yang dilakukan oleh International Coffee Organization (ICO) pada tahun 2017, menunjukkan Indonesia merupakan negara agraris dengan komoditas kopi terbesar keempat di dunia. Peran komoditas kopi di Indonesia cukup penting, baik sebagai sumber pendapatan bagi petani kopi, sumber devisa, penghasil bahan baku industri, maupun penyedia lapangan kerja melalui kegiatan pengolahan, pemasaran, dan  perdagangan. Salah satu faktor penting dalam memproduksi tanaman pangan adalah lahan. Penelitian ini bertujuan mengetahui pemetaan lahan tanaman kopi di Kabupaten Malang. Hal ini dilatarbelakangi dengan informasi pemetaan lahan tanaman kopi di Kabupaten Malang yang masih dikelompokkan dengan cara manual berdasarkan tahun, luas lahan, serta produksi per tahunnya. Metode pada penelitian ini menggunakan k-means clustering menggunakan data yang didapat dari Dinas Tanaman Pangan, Hortikultura, dan Perkebunan Kabupaten Malang dengan cluster rendah, sedang, dan tinggi. Hasil penelitian menunujukkan bahwa masih banyak daerah di Kabupaten Malang dengan tingkat produksi tanaman kopi yang rendah. Hal ini ditunjukkan dengan hasil produksi tanaman kopi pada 33 Kecamatan pada setiap tahunnya, dengan total 99 data didapatkan hasil clustering dengan jumlah C1 (Rendah) = 26 data (2018), 24 data (2019), 24 data (2020) , C2 (Sedang) = 3 data (2018), 5 data (2019), 4 data (2020) , C3 (Tinggi) = 4 data (2018), 4 data (2019), 5 data (2020).