ANALISIS CLUSTERING LAHAN PERKEBUNAN KOPI JENIS TERTENTU MENGGUNAKAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS DI KECAMATAN PINTU RIME GAYO KABUPATEN BENER MERIAH

Abstract

Kecamatan Pintu Rime Gayo merupakan salah satu wilayah di Kabupaten Bener Meriah yang memiliki potensi besar dalam pengembangan komoditas kopi, khususnya jenis Arabika, Robusta, dan Liberika. Namun, belum tersedianya pemetaan kesesuaian lahan yang berbasis data untuk masing-masing jenis kopi menyebabkan pengelolaan lahan belum optimal. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kesesuaian lahan terhadap ketiga jenis kopi tersebut menggunakan metode K-Means Clustering, serta menyajikan hasilnya dalam bentuk peta tematik melalui Sistem Informasi Geografis (SIG) menggunakan perangkat lunak ArcGIS. Data yang digunakan mencakup atribut lingkungan dari 23 desa, meliputi suhu, curah hujan, kelembaban, ketinggian, kemiringan lereng, dan jenis tanah. Seluruh data diproses melalui tahapan preprocessing dan normalisasi sebelum dianalisis dengan algoritma K-Means. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode ini mampu mengelompokkan wilayah menjadi tiga cluster utama. Cluster 0 terdiri dari 10 desa (43,48%) yang sesuai untuk kopi Robusta, dengan karakteristik dataran tinggi dan suhu sejuk. Cluster 1 mencakup 8 desa (34,78%) yang cocok untuk kopi Arabika di daerah menengah. Sementara 5 desa (21,74%) tergolong dalam cluster 2 yang sesuai untuk kopi Liberika dengan suhu lebih tinggi dan jenis tanah tropis tertentu. Visualisasi hasil clustering dalam bentuk peta digital menunjukkan distribusi spasial jenis kopi di masing-masing desa secara jelas dan informatif. Temuan ini membuktikan bahwa pendekatan data mining melalui K-Means Clustering yang dipadukan dengan SIG efektif dalam mengidentifikasi kesesuaian lahan berbasis atribut lingkungan. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi landasan strategis dalam perencanaan budidaya kopi yang lebih tepat guna, berkelanjutan, dan meningkatkan produktivitas di Kecamatan Pintu Rime Gayo.