Abstrak |
: |
ABSTRAK Permasalahan komoditi jagung merupakan permasalahan penting di Indonesia. Di beberapa daerah di Indonesia harga jagung tidak merata dan mencolok antara daerah yang satu dengan yang lainnya. Oleh karena itu diperlukan pengklusteran kondisi pasar komoditi jagung dari tiap provinsi di indonesia. Untuk mengetahui target pasar komoditi jagung di Indonesia maka digunakan analisis kluster. Metode analisis kluster yang cocok digunakan untuk mengklasifikasikan kondisi pasar komoditi jagung di Indonesia adalah jaringan saraf tiruan SOM, karena hubungan faktor yang mempengaruhi kondisi pasar jagung di Indonesia bersifat tidak linier. Data yang digunakan adalah data faktor yang mempengaruhi kondisi pasar komoditi jagung di 32 provinsi di Indonesia. Pada penelitian ini didapatkan 6 kluster daerah yang memiliki karakteristik yang berbeda. Kluster yang paling cocok untuk dijadikan target pasar adalah kluster I. Kluster I memiliki karakteristik daerah dengan tingkat produktivitas rendah kisaran 30,15667 kw/Ha, jumlah produksi yang rendah kisaran 57.586,67 ton, dan harga produsen yang tinggi kisaran Rp 537,0027/100 gram, yang meliputi provinsi Riau, Sumatera Selatan, dan Maluku. Kata kunci : Jagung, Jaringan Syaraf Tiruan, SOM ABSTRACT Problems commodity corn is an important issue in Indonesia. In some areas in Indonesia the price of corn is uneven and the contrast between areas with each other. Therefore, it is necessary clustering corn commodity market conditions of each province in Indonesia. To determine the target market corn commodity in Indonesia then used cluster analysis. Cluster analysis methods are suitable to classify the maize commodity market conditions in Indonesia is an artificial neural network SOM, because the relationship of the factors that affect the condition of the corn market in Indonesia is not linear. The data used is data of factors that affect commodity markets corn in 32 provinces in Indonesia. In this study showed 6 regional clusters which have different characteristics. Clusters are best suited to be used as target markets are clusters Cluster I. I have the characteristics of areas with low productivity levels range 30.15667 kw/ha, the amount of low production 57586.67 ton range, and high producer price range of Rp 537.0027 / 100 grams, which covers the provinces of Riau, South Sumatra, and Maluku. Keywords: Corn, Artificial Neural Networks, SOM |