Abstract:
Sektor pertanian di Desa Sempajaya, Kabupaten Karo, memiliki potensi besar
dalam menghasilkan berbagai jenis sayuran yang menjadi sumber utama
pemenuhan kebutuhan gizi masyarakat sekaligus penyokong perekonomian lokal.
Namun, pengelolaan lahan dan pemetaan jenis sayuran unggulan masih
menghadapi kendala karena belum adanya sistem pengelompokan data yang
akurat.
Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan jenis sayuran di Desa
Sempajaya menggunakan algoritma Gaussian Mixture Model (GMM) sebagai
metode clustering yang mampu menangani distribusi data yang kompleks. Metode
penelitian dilakukan melalui beberapa tahap, yaitu pengumpulan data (observasi,
wawancara, dan dokumentasi), pra-pemrosesan data, analisis faktor menggunakan
diagram Fishbone untuk menentukan atribut relevan, serta implementasi
algoritma GMM dengan pendekatan Expectation-Maximization (EM). Data yang
digunakan mencakup enam komoditas utama, yaitu cabai, tomat, sawi, wortel,
terung, dan buncis, dengan variabel meliputi ukuran, berat, warna, serta luas
lahan.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma GMM berhasil
mengelompokkan data sayuran ke dalam tiga kategori kluster produksi, yaitu
rendah, sedang, dan tinggi, dengan visualisasi hasil clustering yang lebih
representatif dibandingkan metode konvensional. Sistem ini mampu memberikan
informasi potensi sayuran unggulan di setiap wilayah Desa Sempajaya, yang dapat
dimanfaatkan oleh petani, masyarakat, maupun pemerintah daerah dalam
pengambilan keputusan strategis terkait diversifikasi, distribusi, dan
pengembangan pertanian berkelanjutan.
