Penerapan K-Means Clustering untuk Mengelompokkan Kecamatan Berdasarkan Indikator Pertanian di Kabupaten Semarang Tahun 2024

ARIQ, M. Hauzan (2025) Penerapan K-Means Clustering untuk Mengelompokkan Kecamatan Berdasarkan Indikator Pertanian di Kabupaten Semarang Tahun 2024. Undergraduate thesis, UNDIP: Fakultas Sains dan Matematika.

	Text 1. COVER.pdf Download (161kB)
	Text 3. HALAMAN PENGESAHAN I.pdf Download (4MB)
	Text 4. HALAMAN PENGESAHAN II.pdf Download (4MB)
	Text 5. KATA PENGANTAR.pdf Download (139kB)
	Text 6. ABSTRAK.pdf Download (81kB)
	Text 7. ABSTRACT.pdf Download (81kB)
	Text 8. DAFTAR ISI.pdf Download (136kB)
	Text 12. BAB I PENDAHULUAN.pdf Download (200kB)
	Text 17. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (144kB)

Abstract

Pertanian merupakan sektor penting dalam perekonomian Kabupaten
Semarang dengan kontribusi signifikan terhadap Produk Domestik Regional Bruto
(PDRB). Namun, terdapat perbedaan potensi antar kecamatan yang perlu dianalisis
secara komprehensif. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode K-Means
Clustering dalam mengelompokkan 19 kecamatan di Kabupaten Semarang
berdasarkan indikator pertanian tahun 2024, meliputi luas lahan pertanian,
produktivitas jagung, kacang tanah, dan ubi kayu. Data sekunder diperoleh dari
publikasi Kabupaten Semarang dalam Angka 2025 oleh Badan Pusat Statistik.
Analisis dilakukan melalui uji Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) dan multikolinearitas
untuk memastikan kelayakan data, dilanjutkan dengan penentuan jumlah cluster
optimal menggunakan metode Silhouette. Hasil penelitian menunjukkan bahwa
jumlah cluster optimal adalah 7 dengan nilai silhouette sebesar 0,3651792. Setiap
cluster memiliki karakteristik berbeda, misalnya cluster dengan luas lahan terbesar
namun produktivitas kacang tanah rendah, serta cluster dengan lahan terbatas
namun produktivitas ubi kayu tinggi. Hasil ini diharapkan dapat menjadi dasar bagi
pemerintah daerah dalam merumuskan kebijakan berbasis data untuk meningkatkan
efisiensi pengelolaan sumber daya dan pembangunan sektor pertanian di Kabupaten
Semarang.
Kata kunci: K-Means Clustering, pertanian, Kabupaten Semarang, analisis cluster.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Subjects:	Sciences and Mathemathic
Divisions:	Faculty of Science and Mathematics > Department of Statistics
Depositing User:	Yemima Laras Sekarsari
Date Deposited:	27 Nov 2025 07:04
Last Modified:	27 Nov 2025 07:04
URI:	https://eprints2.undip.ac.id/id/eprint/41544

Actions (login required)

View Item

Search for collections on Undip Repository