ANALISIS CLUSTERING HARGA PANGAN DI PASAR TRADISIONAL WILAYAH KALIMANTAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DAN FUZZY C-MEANS

Abstract

Kalimantan, sebagai salah satu pulau vital di Indonesia, memegang peran penting dalam ketahanan pangan nasional. Namun, stabilitas harga pangan di wilayah ini menghadapi tantangan signifikan berupa fluktuasi harga yang tinggi dan disparitas antar wilayah, yang berpotensi mengganggu stabilitas ekonomi dan sosial. Pemahaman mendalam mengenai pola kewilayahan harga menjadi krusial untuk mitigasi risiko tersebut. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengklaster kota-kota di Kalimantan berdasarkan karakteristik data harga pangan menggunakan algoritma K-Means dan Fuzzy C-Means. Metode penelitian melibatkan analisis data time series harian dari 10 kota/kabupaten dari 1 Januari 2018 hingga 31 Desember 2023, yang mencakup lima komoditas utama: beras, telur ayam, daging ayam, bawang putih, dan bawang merah. Hasil evaluasi menggunakan Silhouette Score dan Davies-Bouldin Index menunjukkan algoritma K-Means lebih unggul dengan membentuk dua cluster optimal. Cluster pertama (Kabupaten Sintang, Kota Palangkaraya, Kota Tarakan) menunjukkan karakteristik harga yang lebih tinggi dengan fluktuasi lebih besar, dan secara geografis terkonsentrasi di wilayah tengah dan utara. Cluster kedua, yang mencakup tujuh kota lainnya, cenderung memiliki harga yang lebih rendah dan stabil. Penelitian ini diharapkan membantu perencanaan kebijakan yang lebih baik dalam mengelola harga pangan di Kalimantan.