## PERANCANGAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS HASIL PRODUKSI PERTANIAN BAWANG MERAH DI KABUPATEN NGANJUK MENGGUNAKAN METODE K-MEANS
Joseph Stenica Hariyono, Hani Zulfia Zahro’, Renaldi Primaswara Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia 1718064@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Bawang merah adalah salah satu tanaman hortikultura yang banyak dikonsumsi oleh masyarakat di semua kalangan. Maka bawang merah menjadi tanaman yang banyak diproduksi karena dibutuhkan oleh masyarakat, salah satu daerah penghasil bawang merah terbesar di Provinsis Jawa Timur adalah Kabupaten Nganjuk yang tiap tahunnya menghasilkan panen bawang merah yang melimpah. Dengan hasil panen yang cukup besar tersebut pertahunnya maka Badan Dinas Pertanian Kabupaten Nganjuk mengalami kesulitan untuk mendata hasil panen bawang merah di Kabupaten Nganjuk. Dibuatlah sistem informasi geografis berbasis website untuk mempermudah memproses data hasil panen dengan membangun sistem informasi geografis pertanian bawang merah di Kabupaten Nganjuk yang dapat mengelola data secara lebih cepat dan terperinci dengan baik menggunakan metode yang diterapkan yaitu metode K-Means Clustering . Data Kabupaten Nganjuk tahun 2016 sampai tahun 2020 yang per tahunnya memiliki 19 data kecamatan sehingga secara keseluruhan total data selama 5 tahun yaitu 95 data Pada titik pusat yang sudah ditentukan akan menghasilkan proses iterasi menggunakan data panen bawang merah. Berdasarkan hasil pengolahan data, hasil perhitungan menggunakan metode K-Means Clustering data tahun 2017, 2018, 2020 berakhir pada iterasi ke 6 sedangkan data tahun 2016 dan 2019 berakhir pada iterasi ke 7. Sehingga hasil akhir pengolahan data menggunakan metode clustering dapat menyelesaikan permasalahan pengelompokkan data hasil panen bawang merah di Kabupaten Nganjuk.
Kata Kunci : Bawang Merah, Clustering, K-Means Clustering

## 1. PENDAHULUAN
Bawang merah merupakan salah satu komoditas tanaman hortikultura yang banyak dikonsumsi masyarakat juga salah satu hasil panen yang mempunyai prospek dagang yang baik di Indonesia dan termasuk dalam produk unggulan Indonesia. Sebagai tanaman hortikultura yang banyak dikonsumsi dikalangan masyarakat, bawang merah memiliki potensi pengembangan yang masih terbuka lebar di dalam negeri bahkan luar negeri. Oleh karena itu bawang merah menjadi salah satu tanaman produksi yang sering dicari dan diminati banyak orang. Indonesia saat ini sudah mengkonsumsi bawang merah hingga 650.000 ton, dan masih terus bertambah sekitar 5% pertahunnya seiring berkembangnya industri pengolahan serta meningkatnya jumlah penduduk di Indonesia. Kabupaten Nganjuk adalah salah satu Kabupaten yang menjadi pusat penghasil panen bawang merah di Provinsi Jawa Timur. Bahkan Kabupaten Nganjuk termasuk dalam salah satu sentra penghasil bawang merah terbesar yang ada di Provinsi Jawa Timur. Kabupaten Nganjuk merupakan salah satu daerah dengan lahan tanaman bawang merahnya cukup besar. Luas panen petani bawang merah bisa mencapai 12.000 hektare (ha) per tahun dengan produktivitas sekitar 12 ton per hektare, sehingga menjadi yang terluas di Jawa Timur. Varietas bawang merah yang sering ditanam petani di Kabupaten Nganjuk antara lain Tajuk Bauci,
Manjung, Trisula Katumi, Philip dan Sanren. Rata- rata produktivitas bawang merah varietas Tajuk dan Bauci bisa mencapai 15 hingga 20 ton per hektare.
Sebagai sentra penghasil bawang merah di Jawa Timur, bukan hal yang mengherankan bagi warga Kabupaten Nganjuk bila di mana-mana terlihat banyak orang menanam, memanen, menjemur, atau memperjual belikan bawang merah.
Untuk itu dalam memenuhi kebutuhan bawang merah, dinas pertanian berupaya untuk mengoptimalkan hasil pertanian dengan mengelompokkan daerah yang menghasilkan tanaman bawang di derah Jawa timur khususnya di Kabupaten Nganjuk dengan metode clustering. Bertujuan untuk mengetahui daerah kecamatan mana saja yang  menghasilkan produksi bawang merah. Untuk mengelompokkan dapat menggunakan metode algoritma K-Means. Keitka data sudah dikelompokkan menggunakan algoritma K-Means dapat memepermudah dinas pertanian dalam mengolah data hasil pertanian di tiap kecamatan agar mengetahui daerah  yang berpotensi  mana yang menghasilkan  bawang merah  sedikit, sedang, dan terbanyak.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Analisis Kebutuhan Fungsional
Analisis kebutuhan fungsionalitas menggambarkan proses kegiatan yang akan di terapkan dalam sebuah sistem. Pada website Sistem
Informasi Geografis ini memiliki kebutuhan Fungsinonal sebagai berikut: 1. Website dapat menampilkan informasi data peta geografis umum di Kabupaten Nganjuk.
2. Website dapat menampilkan maps yang terdapat point daerah penghasil bawang merah.
3. Website dapat menghitung pengelompokkan data komoditi bawang merah serta data panen.
4. Website dapat menampilkan data informasi produksi panen bawang merah di Kabupaten Nganjuk.
5. Website dapat menambah, mengedit, dan menghapus data panen bawang merah.
2.2. Analisis Kebutuhan Nonfungsional Analisis kebutuhan nonfungsional menggambarkan batasan layanan pada sistem. Pada website Sistem Informasi Geografis ini Kebutuhan batasan sistem diperlukan untuk mengimplementasikan sistem informasi geografis berbasis web sebagai berikut:
1. Website dihosting pada webhost.
2. Website diakses menggunakan browser yang terhubung di internet.
3. Admin harus menggunakan username dan password untuk login.
4. Seluruh Database terintegrasi dalam satu website.
5. Website dapat diakses melalui multiplatform seperti pc atau smartphone

## 2.3. Struktur Menu
Gambar 1. Struktur Menu Pada Gambar 1 hamalan utama memiliki akses ke beberapa menu sebagai user hanya dapat mengakses menu maps, tetapi admin dapat mengakses menu maps dan login.
Ketika admin sudah login maka akan memiliki akses tambahan sebagai admin yaitu menu tempat, daerah, perhitungan, password, dan logout. Pada menu tempat, admin dapat menginputkan, mengubah, dan menghapus data wilayah kecamatan yang diinginkan lalu pada daerah juga sama seperti menu tempat tetapi wilayah yang dimasukkan lebih terpencil seperti desa, pada perhitungan dapat
menghitung clustering data hasil panen yang diinputkan sesuai tahun, pada password admin dapat mengubah password sesuai keinginan dan terakhir menu logout untuk keluar sebagai admin.

## 2.4. Metode Penelitian
K-Means Clustering adalah proses membagi data menjadi berkelompok dengan cluster yang memiliki kemiripan sesuai dengan atribut data tersebut. Setiap cluster awal sudah ditentukan secara acak untuk proses awal secara random. K-Means termasuk  dalam partitioning clustering adalah tiap data yang dimiliki harus termasuk dalam bagian cluster tertentu sesuai kemiripan data dengan titik pusat dan memiliki kemungkinan tiap data termasuk dalam salah satu cluster ketika diproses, pada proses berikutnya data dapat berpindah ke cluster yang lain.
Gambar 2. Flowchart Proses K-Means Clustering Proses clustering selanjutnya akan dilakukan proses  pengulangan langkah-langkah berikut hingga mendapat hasil: a. Menentukan banyak cluster Pertama untuk melakukan proses clustering yaitu menetapkan berapa banyak cluster yang akan dibentuk. Pada perhitungan ini, ditetapkan tiga cluster yaitu cluster untuk kecamatan dengan produksi bawang merah sedikit (C0), produksi sedang (C1) dan produksi banyak (C2).
b. Menentukan titik pusat awal (centroid) Selanjutnya yaitu menetapkan banyak cluster yang akan dibentuk, lalu menetapkan titik pusat awal (centroid) dari masing-masing cluster. Penetapan titik pusat awal ditentukan secara random (acak). Maka dipilihlah pada perhitungan ini adalah C3 untuk titik pusat daerah dengan produksi bawang merah tinggi yang memiliki titik pusat (2000, 5000), selanjutnya C2 untuk titik pusat daerah dengan produksi sedang yang
memiliki titik pusat (500, 1000), terakhir C1 untuk titik pusat daerah produksi bawang merah sedikit dengan titik pusat (50, 100).
c. Menghitung jarak setiap objek ke titik pusat (centroid) Setelah melakukan penentuan titik pusat awal
maka dilakukan proses menghitung setiap jarak data dengan titik pusat yang sudah dipilih sebelumnya. Digunakan Rumus berikut untuk menghitung jarak setiap objek ke titik pusat sebagai berikut :
Dimana x adalah data produksi bawang merah, lalu y adalah titik pusat awal yang ditentukan secara acak.
Tabel 1. Data Hasil Panen Bawang Merah Tahun 2016
Berikut contoh data untuk perhitungan jarak data dengan titik pusat. Contoh untuk kecamatan Sawahan menggunakan data tahun 2016 memiliki luas panen 20 dan hasil produksi 1400, maka diperoleh hasil perhitungan jarak data pada kecamatan Sawahan dengan pusat cluster awal adalah:
d. Mengelompokkan obyek berdasarkan jarak minimum Langkah terakhir clustering yaitu dengan mengelompokkan objek berdasarkan jarak minimum data dengan titik pusatnya. Berikut terdapat contoh menggunakan data kecamatan Sawahan yang telah di hitung di langkah sebelumnya.
e. Maka, jarak minimum untuk kecamatan Sawahan pada tahun 2016, terdapat pada cluster 1, jadi kecamatan Sawahan pada tahun 2016 dikelompokkan sebagai kecamatan dengan produksi bawang merah sedang.

## 3. IMPLEMENTASI
Dalam tahap ini akan dijelaskan langkah- langkap pengoperasian programbeserta contoh gambar.
Gambar 3. Halaman login
Gambar diatas adalah tampilan dari halaman login yang dimana kita harus login terlebih dahulu untuk memiliki hak akses sebagai admin yang nantinya akan memasukkan data hasil panen bawang merah.
Gambar 4. Halaman Utama Sebagai Admin Setelah login maka kita akan masuk pada tampilan home atau halaman utama dimana ada beberapa menu yang hanya bisa diakses oleh seorang admin.
Gambar 5. Halaman Tempat
Pada  halaman tempat digunakan untuk menginput, mengubah, atau menghapus data yang diinginkan sebagai seorang admin. Ada beberapa tabel yang terdiri dari nomer, gambar, kecamatan, latitude dan longitude sebagai titik koordinat letak atau posisi pada kecamatan, terakhir yaitu aksi yang berguna untuk mengedit dan menghapus data.
Gambar 6. Halaman Tambah Lokasi
Pada halaman tambah lokasi dapat menambahkan lokasi kecamatan dan berat total panen yang dihasilkan dan gambar pada kecamatan tersebut yang nantinya data tersebut akan masuk ke halaman tempat dan tampil pada tabel halaman tersebut.
Gambar 7. Halaman Daerah Di halaman daerah kita bisa menambah daerah seperti desa pada kecamatan yang sudah ada pada
halaman tempat sebelumnya dan kita bisa mengedit maupun menghapus data yang diinginkan.
Gambar 8. Halaman Tambah Daerah Pada halaman ini kita akan menambah daerah desa pada list kecamatan yang sudah ada dan dapat menginputkan hasil panen dan keterangan pada daerah tersebut.
Gambar 9. Perhitungan Data Halaman perhitungan dapat menghitung data pada kecamatan yang dimasukkan dan mencari masing-masing cluster pada data tersebut.
Gambar 10. Hasil Perhitungan Setelah memasukkan data dan menentukan pusat centroid maka dilakukan pemrosesan
perhitungan cluster dan melakukan iterasi hingga mendapat hasil akhir seperti pada gambar.
Gambar 11. Ubah Password
Di halaman ini kita bisa mengubah password lama kita dengan password baru yang diinginkan sebagai admin.
Gambar 12. Maps
Setelah logout sebagai admin maka kita bisa menjadi user biasa yang dapt mengakses halaman maps dimana pada marker yang sudah ada dari data yang kita inputkan sebagai admin akan tampil pada halaman ini dan dapat diklik dan memunculkan detail pada halaman baru.
Gambar 13. Halaman Detail
Pada halaman ini kita dapat melihat detail termasuk hasil panen, keterangan dan lokasi pada kecamatan yang sudah diberi marker sebelumnya sebagai admin. Juga memiliki list daerah pada kecamatan tersebut pada tabel daerah sebelumnya.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Pembahasan
Pada pembahasan proses perhitungan dengan metode k-means clustering menggunakan data produksi bawang merah di Kabupaten Nganjuk yang telah diolah menjadi dataset pada periode tahun 2016- 2020 mempunyai sebanyak 19 kecamatan per tahunnya yang merupakan hasil produksi kecamatan- kecamatan yang ada di Kabupaten Nganjuk, sehingga banyak jumlah data dari tahun 2016 -  2020 yaitu sebanyak 95 kecamatan. Berikut data produksi panen berdasarkan cluster :
Tabel 2. Data Produksi Tahun 2016
Tabel 3. Data Produksi Tahun 2017
Tabel 4. Data Produksi Tahun 2018
Tabel 5. Data Produksi Tahun 2019
Tabel 6. Data Produksi Tahun 2020

## 4.2. Hasil Produksi
Hasil perhitungan menggunakan data produksi bawang merah di Kabupaten Nganjuk tahun 2016 - 2020 menghasilkan :
1. Produksi 2016
Tabel 7. Hasil Cluster Tahun 2016
2. Produksi 2017
Tabel 8. Hasil Cluster Tahun 2017
3. Produksi 2018
Tabel 9. Hasil Cluster Tahun 2018
4. Produksi 2019
Tabel 10. Hasil Cluster Tahun 2019 5. Produksi 2020 Tabel 11. Hasil Cluster Tahun 2020
Tabel  7,8,9,10  dan 11  merpakan tabel hasil cluster produksi bawang merah di kecamatan yang ada di Kabupaten Nganjuk dari tahun 2016-2020. Keterangan : C1 : kecamatan dengan produksi bawang merah sedikit.
C2 : kecamatan dengan produksi bawang merah sedang.
C3 : kecamatan dengan produksi bawang merah banyak.
Dengan total banyak masing-masing cluster : C1 = 22, C2 = 22, dan C3 = 38 Dimana hasil yang paling banyak yaitu C3 dikatakan produksi bawang merah banyak.
4.3. Pengujian Sistem Pengujian sistem ini dilakukan guna mengetahui apakah sistem sudah berjalan dengan baik sesuai dengan yang diharapkan, pengujian yang dilakukan adalah pengujian fungsionalitas website lalu pengguna mengisi kuesioner sesuai hasil yang didapatkan dari pengujian, dilakukan oleh 9 user dan kuesioner berisi 6 pertanyaan tentang website yang dibuat.
Tabel 12. Hasil Pengujian Fungsionalitas Sistem Pada Weebsite N o Skenario Pengujian Test Case Hasil yang Diharapkan Hasil Penguji an Kesi mpul an 1 Pada menu maps pilih kecamatan lalu menuju detail dan menampilk an data serta lokasi daerah tersebut. Klik menu map dan detail untuk data lengkap Menampilka n lokasi setiap kecamatan pada maps dan melihat detail pada masing- masing kecamatan. Sesuai harapan Berh asil 2 Menjalanka n website pada platform pc Membuka website menggunaka n pc Website dapat dijalankan pada platform PC Sesuai harapan Berh asil 3 Pada detail menampilk an data panen bawang merah serta letak lokasi pada kecamatan yang dipilih. Klik mark pada maps lalu pilih detail pada kecamatan yang dipilih Melihat detail pada masing- masing kecamatan. Sesuai harapan Berh asil 4 Membuka semua lokasi pada maps yang memiliki tanda (mark). Klik menu maps lalu pilih semua mark yang ada pada maps. Menampilka n lokasi setiap kecamatan pada maps. Sesuai harapan Berh asil 5 Menjalanka n website pada platform mobile. Membuka website menggunaka n mobile (HP). Dapat menjalankan website pada platform mobile. Sesuai harapan Berh asil 6 Menampilk an daerah (desa) pada detail kecamatan yang dipilih. Pada halaman detail kecamatan pilih gambar desa yang terdapat di bawah lokasi atau maps kecamatan. Dapat menampilka n setiap desa pada kecamatan yang dipilih. Sesuai harapan Berh asil
7 Memperbes ar dan memperkec il maps untuk melihat lebih jelas lokasi kecamatan.
Gunakan scroll up and down untuk memperbesar dan memperkecil maps. Maps dapat diperbesar dan diperkecil. Sesuai harapan Berh asil
8 Mencoba login dengan back page setelah admin logout. Setelah admin logout user mencoba klik back page untuk kembali menjadi akun admin. Kembali ke halaman home karena gagal menggunaka n login ilegal. Sesuai harapan Berh asil

## 4.4. Pengujian User
Pengujian user diperlukan untuk mengetahui tingkat kepuasan pengguna terhadap pengalaman pengguna dan tampilan antarmuka aplikasi.
Tabel 13. Tabel Pengujian Pengguna NO Pertanyaan 9 Pengguna SS S KS TS 1 Website SIG panen bawang merah memiliki tampilan yang menarik. 2 7 2 Website SIG panen bawang merah dapat diakses melalui platform PC dan mobile. 9 3 Fitur MAPS pada website dapat dijalankan dengan lancar. 9 4 Website memudahkan pengguna mengetahui dearah penghasil panen bawang merah. 9 5 Pengguna tertarik untuk mengujungi lagi website SIG panen bawang merah. 6 3 6 Website tidak memiliki suatu kendala tertentu. 9 Total 44 10 Keterangan : SS =  Sangat Setuju S =  Setuju KS =  Kurang Setuju TS =  Tidak Setuju Berdasarkan hasil pengujian user diketahui bahwa mayoritas user menilai aplikasi sudah baik.
Dengan demikian aplikasi yang dikembangkan telah sesuai dengan harapan user.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Kesimpulan yang dapat penulis sampaikan setelah penelitian ini antara lain yaitu: 1. Dari permasalahan diatas tentang data produksi tanaman bawang merah di Kabupaten Nganjuk dapat diselesaikan dengan metode algoritma k- means menggunakan aturan clustering untuk mengelompokkan daerah potensial tanaman bawang merah di Kabupaten Nganjuk.
2. Pada proses perhitungan dengan metode k- means clustering menggunakan data produksi bawang merah di Kabupaten Nganjuk yang telah diolah menjadi dataset pada periode tahun 2016 sampai 2020 mempunyai sebanyak 19 data kecamatan per tahunnya, sehingga banyak jumlah data dari tahun 2016 -  2020 yaitu sebanyak 95 kecamatan  tetapi masih ada beberapa kecamatan yang tidak menghasilkan panen bawang merah sama sekali pada tahun tertentu.
3. Website GIS yang penulis rancang dapat memudahkan penyelesaian tugas pengelompokkan dengan menggunakan
algoritma K-Means. Hasil analisis kelayakan website yang telah dijelaskan diatas maka dapat disimpulkan bahwa website layak untuk diimplementasikan pada Dinas Pertanian di Kabupaten Nganjuk.

## 5.2. Saran
1. Untuk memaksimalkan proses clustering, data yang digunakan lebih banyak agar mendapatkan hasil clustering yang lebih maksimal.
2. Penelitian selanjutnya dapat dikembangkan pada jenis data yang serupa dengan metode yang lebih baik seperti menggunakan algoritma FUZZY C-MEANS.
3. Hasil perhitungan clustering yang diperoleh dapat lebih ditingkatkan dan dikembangkan lagi menjadi basis pengetahuan  untuk sistem pendukung keputusan maupun sistem rekomendasi daerah yang cocok untuk ditanami bawang merah oleh dinas pertanian.
DAFTAR PUSTAKA [1] Heribertus Giyanto, "Penerapan algoritma Clustering K-Means,  K-Medoid, Gath Geva,"
2008.
[2] Henri Harianja, "Visualisasi K-Means Clustering Pada Data Potensi Pertanian Desa di Bogor Menggunakan Mapserver," 2008.
[3] Siswanto. 2012. Sistem Informasi Objek Pariwisata Menggunakan Google Maps API Studi Kasus Kabupaten Mojokerto. Surabaya. Jurusan Teknik Informatika. Politeknik Elektronika Negeri Surabaya. Institute Teknologi Sepuluh Nopember.
[4] Effendy, I. (2017). SISTEM INFORMASI PEMETAAN DAERAH PERTANIAN (STUDI KASUS : KOTA LUBUKLINGGAU). Jurnal Informanika, 3(1), 81-91.
[5] Susanto, A., Kharis, A., Khotimah, T. (2016). SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PEMETAAN LAHAN PERTANIAN DAN
KOMODITI HASIL PANEN KABUPATEN KUDUS. JURNAL INFORMATIKA, 10(2),
1233-1243.
[6] Soelistio, A. T., Wibowo, T. A., Permana, A. G. (2015). APLIKASI SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS (SIG) UNTUK PENGELOLAAN PADI DI PULAU JAWA BERBASIS WEB. e- Proceeding of Applied Science, 1(1), 720-731