Pemetaan Pasar Tradisional Berdasarkan Harga Pangan Komoditas Menggunakan Algoritma K-Means

Abstract

Pangan merupakan kebutuhan penting yang sangat dibutuhkan manusia. Produksi pangan di Indonesia bagian Timur memengaruhi harga pangan, sehingga harga pangan menjadi tidak stabil atau termasuk harga dengan kategori tinggi.  Penelitian ini menerapkan clustering atau pengelompokan menggunakan algoritma K-Means pada data harga pangan pasar tradisional di Indonesia Bagian Timur. Pengumpulan data bersumber dari website PIHPS. Data dalam penelitian ini yaitu daftar harga pangan pada Bulan Juni minggu pertama di pasar tradisional Indonesia Bagian Timur. Dalam clustering penelitian ini data diuji menggunakan grafik metode elbow untuk mendapatkan jumlah kluster terbaik dan untuk mengetahui anggotanya setiap cluster menggunakan jarak Euclidean. Dari hasil pengelompokan harga pangan terbagi 3 cluster tersebut diperoleh 1 pasar tradisional termasuk klaster 0 (harga tinggi), pada klaster 1 (harga sedang) terdapat 17 pasar tradisional, dan pada klaster 2 (harga rendah) yang terdiri dari 10 pasar tradisional.