Penerapan Algoritma K-Means Dalam Mengelompokkan Jumlah Hasil Produksi Kelapa Sawit Di PTPN IV Afdeling VI Aek Torop
Kata Kunci:
K-Means Clustering, Klasterisasi, Produksi Kelapa SawitAbstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan jumlah produksi kelapa sawit di PTPN IV Afdeling VI Aek Torop dengan menggunakan algoritma K-Means Clustering. Data yang digunakan berasal dari tahun 2021 hingga 2024 dan mencakup 35 blok panen, sehingga total terdapat 140 data produksi. Algoritma K-Means digunakan untuk membagi data ke dalam tiga klaster, yaitu klaster produksi tinggi, sedang, dan rendah. Parameter yang digunakan dalam pengelompokan meliputi blok panen, luas area (Ha), berat janjang (Kg), dan jumlah produksi (Kg). Proses penelitian dilakukan melalui beberapa tahapan, yaitu pengumpulan data, preprocessing data untuk membersihkan dan menyiapkannya, serta penerapan algoritma K-Means Clustering menggunakan perangkat lunak pendukung. Hasil pengelompokan menunjukkan bahwa algoritma berhasil membagi data menjadi tiga klaster dengan komposisi: klaster produksi rendah sebanyak 24 blok, klaster produksi sedang sebanyak 74 blok, dan klaster produksi tinggi sebanyak 42 blok. Klasterisasi ini memberikan informasi yang jelas mengenai distribusi tingkat produksi di setiap blok panen. Informasi ini sangat bermanfaat sebagai dasar pengambilan keputusan dalam pengelolaan sumber daya, perencanaan panen, serta strategi peningkatan produktivitas. Selain itu, visualisasi hasil clustering dalam bentuk scatter plot membantu dalam memahami pola produksi secara lebih mudah dan informatif.
