Pengelompokan Produksi Padi Nasional dengan Pendekatan Data Mining Konsep K-Means

Irfan Sudono, Widya Utaminingsih, Santi Lestari
*

Sari


Salah satu indikator dari ketahanan pangan nasional adalah produksi beras yang dihasilkan dari luas areal panen seluruh daerah irigasi. Kebijakan yang mempengaruhinya adalah peraturan/perundangan dan perubahan lingkungan strategis, yang keduanya bersinergi dalam bentuk sistem irigasi. Studi JICA-FIDP 1993 mengindikasikan perkembangan luas area irigasi akan berpindah ke Pulau Sumatera, Kalimantan, dan Maluku-Papua, namun rekaman data produksi 20 tahun terakhir pada wilayah tersebut masih rendah. Kajian ini bertujuan untuk mencari solusi atas harapan peningkatan produksi beras dengan menganalisis daerah mana saja yang mempunyai potensi peningkatan atau percepatan produksi. Pendekatan data Mining Konsep K-means menjadi metode dalam menganalisis pengelompokan propinsi pada produksi padi Nasional, analisis tersebut berdasarkan rekaman data produksi padi dari tahun 1993 sampai dengan 2012 atau selama 20 tahun dari 33 Propinsi di seluruh Indonesia, dengan objek pengamatan pada rata-rata produksi terhadap peningkatan produksi (slope/kemiringan) dan perkiraan (forecast) produksi tahun 2013. Berdasarkan simulasi hasil optimasi dengan K-Means didapatkan urutan pengembangan produksi padi yang terdiri dari enam kelompok. Produksi tertinggi padi nasional masih di dominasi oleh Pulau Jawa dan Bali (kelompok 1), artinya pengembangan pada wilayah ini memanfaatkan potensi seoptimal mungkin dan diperlukan upaya lebih untuk mempertahankan luas area dengan mencegah alih fungsi lahan, namun karena keterbatasan lahan (potensi pengembangan hanya 62000 Ha), maka pengembangan area irigasi lebih rasional diprioritaskan pada kelompok 2 yaitu Wilayah Sulawesi, NTB, dan Sumatera Barat. Simulasi hasil optimasi tersebut sudah mengakomodir riwayat produksi pada dimensi masa lampau, saat ini dan perkiraan produksi mendatang berdasarkan peningkatan yang terjadi.


Kata Kunci


produksi padi nasional; lahan irigasi; perkiraan produksi; K-Means; data mining

Teks Lengkap:

PDF

Referensi


BPS. 2013. Pertanian dan Pertambangan, Tanaman Pangan Padi, seluruh propinsi 1993 – 2012. (www.bps.go.id) diakses tanggal 27 Februari 2013.

Departemen Pekerjaan Umum. 2007. Keputusan Menteri Pekerjaan Umum No. 390/KPTS/M/2007. Tentang Penetapan Status Daerah Irigasi yang Pengelolaannya menjadi Tanggung Jawab Pemerintah, Pemerintah Provinsi dan Pemerintah Kabupaten/Kota. Departemen Pekerjaan Umum. Jakarta.

Direktorat Irigasi dan Rawa. 2010. Buku Pintar Irigasi. Direktorat Irigasi dan Rawa, Direktorat Jenderal Sumber Daya Air, Kementerian PU.

Hamdy, A. Taha. 2010. Suatu Pengantar Riset Operasi. Binarupa Pustaka. Jakarta.

Irawan, Bambang. 2004. Konversi Lahan Sawah di Jawa dan Dampaknya terhadap Produksi Nasional, Ekonomi Padi dan Beras Indonesia. Balittan, Departemen Pertanian.

Kasryno, Faisal dan Pasandaran, Efendi. 2004. Reposisi Padi dan Beras dalam Perekonomian Nasional, Ekonomi Padi dan Beras Indonesia. Balittan, Departemen Pertanian.

Makridakis, Spyros, Steven C. Wheelwright, dan Victor E. McGee. 1999. Metode dan Aplikasi Peramalan, Erlangga. Jakarta.

Nippon Koei. 1993. The Study fro formulation of irrigation development program un The Republic of Indonesia. JICA-Directorate General of Water Resources Development Ministry of Public Works-Bureau of Water Resources and Iriigation. Bappenas.

Prasetyo, Eko. 2012. Data Mining – Konsep Aplikasi Menggunakan MATLAB. ANDI Offset. Jogyakarta.

Republik Indonesia. 2006. Peraturan Pemerintah. Nomor 20. 2006. Tentang Irigasi. Sekretariat Negara. Jakarta.

Robert J. Vanderbei. 2008. “Linear Programming: Foundations and Extensions, 3rd ed.,2008”. International Series in Operations Research & Management Science, Vol. 114, Springer Verlag.

Sastrohardjono, Sukrasno, dkk. 2011. Pokok-pokok Pikiran Modernisasi irigasi di Indonesia: sebuah kajian akademik. Direktorat Irigasi dan Rawa, Direktorat Jenderal Sumber Daya Air.

Sujana. 2010. “Aplikasi Mining Data dengan Metode Decition Tree”. Seminar Nasional Aplikasi teknologi Informasi 2010 (SNATI 2010).

Tan, P, et al 2006. Introduction to data Mining. Pearson Education. Boston.


Statistik Tampilan

Sari : 725 kali
PDF : 1433 kali


DOI: http://dx.doi.org/10.31028/ji.v8.i2.72-89

Hak Cipta (c) 2013 Jurnal Irigasi



Jurnal Irigasi terindeks oleh:

 

Creative Commons License

Jurnal ini di bawah lisensi Creative Commons Attribution 4.0 International License. Hak Cipta Jurnal Irigasi, didukung oleh OJS.