Klasterisasi Usaha Perkebunan Perorangan di Kalimantan Barat Menggunakan Algoritma K-Means dengan Validasi Internal Klaster

Abstrak

Penelitian ini menganalisis pengelompokan usaha perkebunan di Provinsi Kalimantan Barat berdasarkan kesamaan karakteristik komoditas menggunakan algoritma K-Means. Data yang digunakan bersumber dari hasil Sensus Pertanian 2023 Badan Pusat Statistik, khususnya Usaha Pertanian Perorangan (UTP) tanaman perkebunan menurut kabupaten/kota. Proses klasterisasi dilakukan dengan jumlah klaster dua hingga empat, dan kualitas pengelompokan dievaluasi menggunakan Silhouette Index, Davies-Bouldin Index, dan Dunn Index. Hasil pengujian menunjukkan bahwa dua klaster merupakan model terbaik. Klasterisasi yang terbentuk memperlihatkan perbedaan yang jelas antarwilayah dalam hal dominasi komoditas dan kapasitas usaha perkebunan. Klaster satu dicirikan oleh tingginya jumlah UTP pada komoditas karet dan kelapa sawit, sementara klaster dua dicirikan oleh tingginya jumlah UTP pada komoditas kelapa serta keragaman komoditas perkebunan yang relatif lebih tinggi. Temuan ini mengindikasikan bahwa struktur usaha perkebunan perorangan di Kalimantan Barat bersifat heterogen dan membentuk pola pengelompokan wilayah yang berbeda, serta menegaskan bahwa formulasi kebijakan tidak dapat dilakukan secara seragam, melainkan harus mempertimbangkan karakter tiap klaster.