Abstract
Indonesia merupakan negara agraris, setidaknya terdapat lebih dari sepuluh ribu pulau ada di Indonesia. Komoditas pertanian di Indonesia juga bermacam-macam. Salah satunya adalah komoditas cabai rawit. Dalam kehidupan sehari-hari cabai rawit banyak digunakan para usaha yang bergerak dibidang restaurant atau warung makan. Tak heran jika beberapa bulan lalu harga cabai rawit naik lebih dari 100%. Salah satu penyebabnya adalah jumlah kebutuhan lebih dari jumlah persediaan cabai rawit itu sendiri, kebutuhan cabai rawit tidak dapat terpenuhi berada pada bulan-bulan dengan intensitas curah hujan yang tinggi. Karena cabai rawit merupakan jenis tanaman yang tidak dapat bertahan hidup jika menerima terlalu banyak air dan cepat membusuk. Berdasarkan latar belakang tersebut ingin dilakukan analisa clustering terhadap produksi cabai rawit di Indonesia dengan menggunakan metode K-means. Tujuannya adalah untuk mengetahui daerah mana saja yang di Indonesia yang merupakan penghasil cabai rawit terbesar. Kemudian dilakukan peramalan curah hujan pada daerah dengan produksi cabai rawit yang tinggi, setelah didapatkan hasilnya, model tersebut akan digunakan untuk memberikan peringatan pada petani cabai agar memberikan tindakan pada bulanbulan dengan curah hujan yang tinggi. Data yang digunakan adalah data yang berasal dari BPS terkait produksi cabai di Indonesia. Kemudian data curah hujan juga didapatkan di situs BMKG. Hasil analisis Cluster yang terbaik didapatkan 4 klaster, yaitu menempatkan Jawa Timur dalam Klaster 1, Jawa Tengah Klaster 2, Jawa Barat dan NTB dalam Klaster 3, dan sisanya dalam klaster 4. Langkah selanjutnya dilakukan peramalan menggunakan time series ARIMA yang didapatkan di BMKG sebanyak stasiun yang mencatat curah hujan di Jawa Timur. Diharapkan hasil peramalan ini dapat membantu petani cabai rawit dalam mengambil keputusan yang bijak selama musim penghujan agar harga cabai tetap stabil.
References
Suryana, D. (2013). Menanam Cabe. Jakarta
Rafita, Yuni. (2014). Aplikasi Analisis Cluster dalam Pengelompokkan Potensi Tanam Jagung Kabupaten Sleman. Yogyakarta : Prodi Statistika FMIPA Universitas Islam Indonesia.
Safitri, Diah. (2012). Analisis Cluster Pada Kabupaten/Kota Di Jawa Tengah Berdasarkan Produksi Palawija, dengan Metode Klaster Non-Hirarki (K-Means). Semarang : Prodi Statistika FMIPA Universitas Diponegoro.
Johnson R A, W. D. (2007). Applied Multivariate Statistical Analysis. New Jersey: Prentice Hall.
Wei, William, W.S. (2006). Time Series Analysis: Univariate and Multivariate Methods, 2nd Edition. USA: Pearson Educations, Inc.
Rukmana, H. R. (2002). Usaha Tani Cabai Rawit. Yogyakarta: Kanisius.
Ratag, M. (2007). Perubahan Iklim: Perubahan Variasi Curah Hujan, Cuaca, dan Iklim Esktrim. Jakarta: BMKG.