## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## Penerapan Metode Clustering Dengan K-Means Untuk Memetakan Potensi Tanaman Padi di Sumatera
Irma Sanela * , Alwis Nazir, Fadhilah Syafria, Elin Haerani, Lola Oktavia
Fakultas Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim, Pekanbaru, Indonesia Email: 1,* 11950125097@students.uin-suska.ac.id, 2 alwis.nazir@uin-suska.ac.id, 3 fadhilah.syafria@uin-suska.ac.id,
4 elin.haerani@uin-suska.ac.id, 5 lola.oktavia@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 11950125097@students.uin-suska.ac.id Submitted: 02/11/2023; Accepted: 30/11/2023; Published: 30/11/2023
Abstrak −Tanaman padi merupakan sumber utama beras, makanan pokok bagi mayoritas penduduk Indonesia. Meskipun ada alternatif  makanan  lain,  beras  tetap  tak  tergantikan  bagi  yang  terbiasa  mengonsumsi  nasi.  Menurut  data  FAO  ( Food  and Agriculture Organization of the United Nations ) tahun 2018, Indonesia merupakan produsen beras terbesar ketiga di dunia dengan  total  produksi  mencapai  59,2  juta  ton.  Namun,  perencanaan  tata  ruang  perkotaan  dan  pertanian  masih  belum sepenuhnya terintegrasi, dan ini menghasilkan keputusan yang sering kali bertentangan dalam perencanaan penggunaan lahan pertanian  dan  perkotaan.  Untuk  memenuhi  kebutuhan  beras  di  Sumatera,  diperlukan  upaya  untuk  meningkatkan  produksi padi  di  setiap  provinsi.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  memetakan  potensi  tanaman  padi  di  Sumatera berdasarkan produksi dan hasil panen dari tahun 1993 hingga 2020. Metode  yang digunakan dalam penelitian ini adalah K- Means,  yang  memungkinkan  pengelompokkan  daerah-daerah  potensi  padi  menjadi  tiga  kategori,  yaitu  tinggi,  sedang,  dan rendah. Hasil penelitian ini menghasilkan tiga kelompok yang dievaluasi menggunakan Davies Bouldin Index (DBI) dengan nilai 0.3943. Hasil pengelompokan ini mengindikasikan bahwa Cluster 0 berisi 92 daerah dengan tingkat keberhasilan tinggi, Cluster  2  memiliki  84  daerah  dengan  tingkat  keberhasilan  sedang,  dan  Cluster  1  terdiri  dari  48  daerah  dengan  tingkat keberhasilan rendah. Kategori tingkat keberhasilan rendah ditemukan dalam cluster 1 dengan 84 daerah. Cluster 0 mencakup Aceh, Sumatera Utara, Sumatera Barat, Sumatera Selatan, dan Lampung dengan periode tahun tertentu. Cluster 1 mencakup daerah-daerah lain dengan karakteristik yang berbeda. Cluster 2 mencakup Provinsi Riau, Jambi, dan Bengkulu.
Kata Kunci: Clustering; Data Mining ; K-Means; Python; Padi
Abstract− Rice plants are the primary source of rice, the staple food for the majority of the Indonesian population. Despite the presence of other food alternatives, rice remains irreplaceable for those accustomed to consuming rice. According to data from the Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO) in 2018, Indonesia is the third-largest rice producer in the world, with a total production of 59.2 million tons. However, urban and agricultural spatial planning is not yet  fully integrated, resulting in often conflicting decisions in land use planning for agriculture and urban development. To meet the rice demand in Sumatra, efforts are needed to increase rice production in each province. Therefore, this research aims to map the potential for rice cultivation in Sumatra based on production and harvest results from 1993 to 2020. The method used in this study is K-Means, which allows the grouping of rice potential areas into three categories: high, medium, and low. The research  results  produced  three  clusters,  evaluated  using  the  Davies  Bouldin  Index  (DBI)  with  a  value  of  0.3943.  The clustering  results  indicate  that  Cluster  0  contains  92  areas  with  a  high  success  rate,  Cluster  2  comprises  84  areas  with  a medium success rate, and Cluster 1 consists of 48 areas with a low success rate. The category of low success rate is found in Cluster 1 with 48 areas. Cluster 0 includes Aceh, North Sumatra, West Sumatra, South Sumatra, and Lampung within certain time  periods.  Cluster  1  encompasses  other  areas  with  different  characteristics.  Cluster  2  includes  the  provinces  of  Riau, Jambi, and Bengkulu.
Keywords: Clustering; Data Mining; K-Means; Python; Rice Crops

## 1. PENDAHULUAN
Padi adalah sumber  bahan pangan  yang  menghasilkan beras. Bahan  makanan ini  menjadi  makanan utama bagi banyak orang di Indonesia. Meskipun ada alternatif makanan lain yang bisa menggantikan padi, namun nilai padi sangat  berharga  bagi  mereka  yang  terbiasa  mengonsumsi  nasi  dan  sulit  digantikan  oleh  jenis  makanan  yang berbeda. Padi mengandung nutrisi dan gizi yang esensial bagi kesehatan manusia[1] Beras yang dihasilkan dari pengolahan padi adalah makanan pokok yang menjadi kebutuhan yang sangat penting bagi mayoritas penduduk Indonesia. Berdasarkan data yang dikumpulkan Pada tahun 2018, Menurut (FAO), Indonesia berada di peringkat ketiga dalam produksi beras dunia, jumlah total sekitar 59,2 juta ton. Terdapat peningkatan dalam produksi hasil panen  dibandingkan  pada  tahun  2014,  produksi  beras  yaitu  59  juta  ton[2].  Sebagian  besar  kebijakan  terkait sektor  pertanian  di  pulau  Sumatera  didasarkan  pada  kebijakan  nasional  Indonesia.  Pada  saat  ini,  terdapat ketidaksepahaman  antara  kebijakan  tata  ruang  pembangunan  dan  pembangunan  pertanian,  sehingga mengakibatkan  keputusan  yang  saling  bertentangan  baik  di  tingkat  nasional  maupun  lokal  dalam  perencanaan tata ruang untuk infrastruktur perkotaan dan lahan pertanian[3].
Hasil produksi padi pada beberapa provinsi di Sumatera pada tahun 2018 yaitu di Sumatera Utara dengan hasil  produksi  2.108.284,72  Ton,  Aceh  dengan  hasil  produksi  1.861.567,10  Ton,  Sumatera  Barat  dengan  hasil produksi  1.483.076,48  Ton,  Riau  dengan  hasil  produksi  266.375,53  Ton,  Jambi  dengan  hasil  produksi 383.045,74  Ton,  Sumatera  Selatan  dengan  hasil  produksi  2.994.191,84  Ton,  Bengkulu  dengan  hasil  produksi 288.810,52 Ton, dan Lampung dengan hasil produksi 2.488.641,91 Ton [4].

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 82-92 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4523
Untuk mengatur kebutuhan beras di Sumatera, perlu dilakukan upaya untuk meningkatkan produksi padi di  setiap  provinsinya.  Data  hasil  panen  atau  produksi  di  setiap  provinsi  di  Sumatera  dapat  digunakan  sebagai acuan  untuk  memetakan  potensi  pertanian  padi  pada  daerah  tersebut.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  untuk memetakan  daerah  potensi  padi  di  Sumatera  dari  tahun  1993-2020  dengan  mengelompokkan  potensi  tanaman padi dengan menerapkan metode Clustering dengan K-Means.
Hasil dari pengelompokkan tersebut selanjutnya akan diproses dengan metode data mining. Data Mining merupakan salah satu upaya dalam mencari dan menemukan koneksi, pola, dan arah baru yang signifikan dengan menganalisis  secara  sistematis  data  dalam  jumlah  signifikan  tersimpan  di  dalam  penyimpanan.  Proses  ini melibatkan  penggunaan  teknologi  pengenalan  pola,  dan  juga  penggunaan  pendekatan  statistik  dan matematika[5].  Metode  ini  hanya  dapat  diterapkan  pada  atribut  yang  bersifat  numerik  karena  pendekatannya melibatkan pembagian data menjadi beberapa kelompok berdasarkan jarak terdekat[6].
Dalam  proses  data  mining,  informasi  berharga  dapat  dihasilkan  dari  jumlah  data  yang  besar,  ini  sering dikenal  dengan  istilah  KDD  (Penemuan  Pengetahuan  dalam  Basis  Data).  Penggunaan  istilah  KDD  seringkali terkait  dengan  konsep  menggali  informasi  tersembunyi  dalam  basis  data  yang  luas  [7].  Salah  satu  teknik  dari data  mining  yaitu Clustering . Clustering adalah  proses  pengelompokan  berdasarkan  kesamaan  kelas  yang prinsipnya  adalah  untuk  mengurangi  perbedaan  antara  kelas-kelas  yang  ada  [8]Algoritma  dari clustering yang digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  K-Means.  K-Means  merupakan  metode  data  clustering  non-hirarki  yang melakukan pengelompokkan data dalam satu cluster/kelompok atau lebih [9],[10], [11].
Alasan  peniliti  menggunakan  K-Means  dalam  peniltian  ini  karena  mudah  untuk  dipahami  dan  di implementasikan dan sangat umum digunakan oleh peneliti terdahulu sebagai teknik Clustering. Contohnya pada beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya.  Prasetyaningrum  Eka  dkk  (2023)  tentang  Perbandingan Algoritma K-Means Dan K-Medoids Untuk Pemetaan Hasil Produksi Buah-Buahan dimana hasil penelitian nya menyatakan bahawa berdasarkan pengujian menggunakan aplikasi Rapidminer versi 9.9 dengan membandingkan Davies  Bouldin  Index  (DBI)  dari  dua  algoritma  yang  berbeda  pada  29  data,  kesimpulan  yang  diambil  adalah pada  percobaan  keempat  dengan  enam  klaster,  nilai  DBI  adalah  0,296.  Nilai  DBI  yang  lebih  rendah  atau mendekati nol menunjukkan hasil klaster yang lebih optimal. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma K- Means memiliki nilai DBI yang lebih rendah (0,296) dibandingkan dengan algoritma K-Medoids (0,507). Oleh karena itu, K-Means dianggap sebagai algoritma terbaik untuk mengelompokkan hasil produksi buah-buahan di Kabupaten Kotawaringin Timur [12]. Herna Mahulae tentang Pengelompokan Potensi Produksi Buah-Buahan di Provinsi Sumatera Utara dengan Menerapkan K -Clustering dengan hasil dari penelitian tersebut Ini adalah data potensi  hasil  produksi  buah  Alpukat,  Duku,  dan  Belimbing  yang  dikumpulkan  dari  30  kabupaten  di  Sumatera Utara  pada  tahun  2017[13]  Dimas  Alif  Fajar  Fadhillah  dkk  (2022)  menyatakan  dalam  penelitiannya  mengenai Penerapan  metode  K-  Means Clustering Pada  Pemetaan  Lahan  Kopi  Di  Kabupaten  Malang  bahwa  hasil  dari penelitian  tersebut  Dalam  hasil  penelitian  ini,  data  produksi  tanaman  kopi  di  33  kecamatan  setiap  tahunnya, dengan total 99 data, menghasilkan pengelompokan dengan jumlah data dalam kategori C1 (rendah) adalah 26 data  pada  tahun  2018,  24  data  pada  tahun  2019,  dan  24  data  pada  tahun  2020.  Sedangkan  pada  C2  (kategori sedang)  terdapat  3  data  pada  tahun  2018,  5  data  pada  tahun  2019,  dan  4  data  pada  tahun  2020.  Untuk  C3 (kategori tinggi), terdapat 4 data pada tahun 2018, 4 data pada tahun 2019, dan 5 data pada tahun 2020 [14].
Sena  Wijayanto  dkk  (2021)  menyatakan  dalam  penelitiannya  mengenai  Pengelompokkan  Produktivitas Tanaman Padi di Jawa Tengah Menggunakan Metode Clustering K-Means bahwa  Dalam penelitian ini, proses perhitungan  menggunakan  K-Means  berakhir  pada  iterasi  kelima.  Hasil  dari  pengelompokan  menunjukkan bahwa  C0  mewakili  kota/kabupaten  dengan  produktivitas  padi  sedang,  C1  merupakan  representasi kota/kabupaten  dengan  produktivitas  padi  yang  rendah,  sedangkan  C2  merupakan  representasi  kota/kabupaten dengan  produktivitas  padi  yang  tinggi.  Terdapat  12 daerah  yang  masuk  dalam  kelompok  C0,  18  daerah  dalam C1,  dan  5  daerah  dalam  C2  [15].  Selanjutnya  penelitian  Lidya  dkk  (2022)  tentang Clustering Hasil  Panen Berdasarkan Lokasi dan Jenis Bibit. Penelitian ini menggunakan metode clustering k-means dengan Grup 1 dan memiliki centroid sebesar 1.87, 2.12, 2.75, yang terdiri dari 8 data. Grup 1 ini merujuk pada  Hasil panen jagung di Binjai Kota mencapai jumlah panen sekitar 501 hingga 1500 ton [16].
Ieannoal  Vhallaha  dkk  (2018)  mengenai  Pengelompokan  Mahasiswa  Potensial  Drop  Out  menggunakan Metode Clustering K-Means  bahwa  dalam  penelitiannya  didapatkam  hasil  yaitu  Dengan  melakukan pengelompokan  mahasiswa  ke  dalam  beberapa  kluster,  ditemukan  bahwa  hasil  klastering  menunjukkan  bahwa angkatan  2014  tergabung  dalam  kluster  0  dengan  jumlah  4  mahasiswa  atau  30,77%  dari  total  13  sampel. Angkatan  2015  tergabung  dalam  kluster  1  yaitu  4  mahasiswa  dan  kluster  2  dengan  jumlah  2  mahasiswa,  yang merupakan 66,7% dari total 9 sampel.  Angkatan 2016 tergabung dalam kluster 0 dengan jumlah 2  mahasiswa, dan kluster 1 dengan jumlah 10 mahasiswa atau 50% dari total 24 sampel. Selain itu, angkatan 2017 tergabung pada kluster 2 dengan jumlah 4 mahasiswa atau 22,22% dari total 18 sampel, di mana juga terdapat 4 mahasiswa yang berpotensi dikeluarkan. Dengan metode clustering K-Means dan perangkat lunak dengan atribut SKS Total, IPK, dan Semester, kami dapat mengidentifikasi lebih awal mahasiswa yang berpotensi dikeluarkan [17].
Namun, dalam penelitian ini dilakukan pengembangan sistem clustering menggunakan metode K-Means dengan  224  data  produksi  tanaman  padi  dari  tahun  1993  hingga  2020.  Tujuan  utama  adalah  memanfaatkan metode K-Means untuk mengelompokkan data dengan akurat dan memetakan potensi tanaman padi di Sumatera. Penelitian  ini  menghasilkan  data  wilayah  dengan  produksi  dan  luas  panen  yang  dikelompokkan  menjadi  tiga

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
cluster yaitu tinggi, sedang, dan rendah. Penelitian bertujuan untuk mengidentifikasi daerah-daerah di Sumatera yang memiliki potensi padi tinggi, sehingga dapat memberikan wawasan kepada daerah dengan potensi sedang dan rendah untuk pengembangan yang lebih intensif.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  yang  akan  digunakan  untuk  memetakan  potensi  padi  di  Sumatera  menggunakan K-Means yang dapat dilihat pada gambar 1 sebagai berikut .

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1.1 Pilih Dataset
Penelitian  ini  dimulai  dengan  memilih  dataset  yaitu  dataset  Tanaman  Padi  Sumatera  yang  bersumber  dari Kaggle. Data tersebut berisi 8 provinsi tanaman padi tahun 1993-2020 dengan jumlah 224 data dan memiliki 7 atribut yaitu Provinsi, Tahun, Produksi, Luas Panen, Curah Hujan, Kelembapan, dan Suhu rata-rata.

## 2.1.2 Data Cleaning
Setelah memilih dataset selanjutnya dilakukan proses cleaning . Proses cleaning ini dilakukan untuk pembersihan data,  mengatasi  duplikasi,  memastikan  konsistensi  data,  dan  proses  KDD,  dilakukan  pula  perbaikan  kesalahan yang  mungkin terjadi, termasuk  kesalahan cetak atau  tipografi.   Agar dataset bisa digunakan dalam penelitian. Data  yang  di  cleaning  pada  penelitian  yaitu  kesalahan  pada  penulisan  angka  di  beberapa  provinsi  pada  atribut produksi  setelah  dilakukan  pengecekan  pada  Badan  Pusat  Statistik.  Berikut  pada  tabel  1  merupakan  data cleaning yang digunakan.
Tabel 1. Data Cleaning Nama Provinsi Tahun Produksi Aceh Aceh Aceh Sumatera Utara Sumatera Barat Riau Jambi Sumatera Selatan Bengkulu Lampung 2018 2019 2020 2020 2020 2020 2020 2020 2020 2020 1861567 1714438 1757313 2040500 1387269 243685 386413 2743060 292834 265029
Penjelasan mengenai Tabel 1 adalah sebagai berikut.
a. Pada proses cleaning data beberapa provinsi di tahun 2018-2020 terdapat kesalahan dalam penulisan angka dimana  pada  saat  dilakukan  pengecekan  pada  website  Badan  Pusat  Statistik  provinsi  Aceh  tahun  2018 sebelum di cleaning nilai produksi nya yaitu 1751996.94, pada tahun 2019 sebelum di cleaning nilai produksi nya yaitu 1714437.6, dan pada tahun 2020 sebelum di cleaning nilai produksi nya yaitu 317 869,41.
b. Pada  provinsi  Sumatera  Utara  2020  terdapat  kesalahan  dalam  penulisan  angka  dimana  pada  saat  dilakukan pengecekan pada website Badan Pusat Statistik sebelum di cleaning nilai produksi nya yaitu 2076280.01

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
c. Pada  provinsi  Sumatera  Barat  tahun  2020  terdapat  kesalahan  dalam  penulisan  angka  dimana  pada  saat dilakukan  pengecekan  pada  website  Badan  Pusat  Statistik    sebelum  di  cleaning  nilai  produksi  nya  yaitu 1450839.74
d. Pada  provinsi  Riau  tahun  2020  terdapat  kesalahan  dalam  penulisan  angka  dimana  pada  saat  dilakukan pengecekan pada website Badan Pusat Statistik sebelum di cleaning nilai produksi nya yaitu 269344.05
e. Pada provinsi Jambi tahun 2020 2020 terdapat kesalahan dalam penulisan angka dimana pada saat dilakukan pengecekan pada website Badan Pusat Statistik sebelum di cleaning nilai produksi nya yaitu 374376.27
f. Pada  provinsi  Sumatera  Selatan  tahun  2020  terdapat  kesalahan  dalam  penulisan  angka  dimana  pada  saat dilakukan  pengecekan  pada  website  Badan  Pusat  Statistik      sebelum  di  cleaning  nilai  produksi  nya  yaitu 2696877.46
g. Pada provinsi  Bengkulu  tahun  2020  terdapat  kesalahan  dalam  penulisan  angka  dimana  pada  saat  dilakukan pengecekan pada website Badan Pusat Statistik sebelum di cleaning nilai produksi nya yaitu 296925.16
h. Pada  provinsi  Lampung  tahun  2020  terdapat  kesalahan  dalam  penulisan  angka  dimana  pada  saat  dilakukan pengecekan pada website Badan Pusat Statistik   sebelum di cleaning nilai produksi nya yaitu 2604913.29

## 2.1.3 Data Integration
Integrasi  data  adalah  langkah  untuk  menggabungkan  informasi  dari  berbagai  sumber  yang  berbeda,  termasuk basis data, file teks, spreadsheet, atau sumber data lainnya, menjadi satu dataset tunggal yang digunakan dalam proses KDD. Proses ini melibatkan pemilihan data yang relevan dari berbagai sumber, pemetaan atribut, resolusi konflik skema, dan penggabungan data tersebut menjadi satu struktur data yang terpadu. Namun pada penelitian ini  tidak  memakai  proses  data integration karena  hanya  mengambil  dari  1  sumber  data  yaitu  dataset  yang bersumber dari Kaggle tidak mengambil dari sumber data yang lain.

## 2.1.4 Data Transformation
Pada  proses  ini  data transformation menggunakan  data  untuk  mengubah  atau  memodifikasi  informasi  dalam format  yang  lebih  cocok  untuk  analisis  atau  pembuatan  model.  Data transformation berguna  untuk meningkatkan kualitas data, membuat data lebih cocok untuk analisis atau pemodelan, mengurangi kompleksitas data, dan meningkatkan interpretabilitas. Tanpa data transformation , data yang mentah atau tidak terstruktur bisa sulit  untuk  diolah  dan  digunakan  dalam  keputusan  bisnis  atau  penelitian.  Namun  pada  penelitian  ini  tidak memakai proses data transformation .

## 2.2 K-Means Clustering
Melakukan pendekatan pemodelan dengan  menggunakan  K-Means. Teknik non-hierarkis  yang dikenal sebagai k-means  bertujuan  untuk  membagi  data  menjadi  satu  atau  lebih  kelompok  sedemikian  rupa  sehingga  Data dengan  ciri-ciri  serupa  akan  digabungkan  dalam  satu  kelompok,  sedangkan  data  yang  memiliki  karakteristik yang  berbeda  akan  dipisahkan  ke  dalam  kelompok  yang  berbeda  [17] . Agar  mencapai  hasil  yang  diinginkan. Data  yang  tersedia  akan  menghitung  rata-ratanya  sebagai  langkah  awal.  Adapun  tahapan  K-Means  sebagai berikut [18]
a. Pilih  jumlah  cluster  yang  ingin  dibentuk.  Jumlah  kluster  k  ditentukan  dengan  mempertimbangkan  faktor- faktor teori dan konsep  yang direkomendasikan untuk menentukan berapa banyaknya kelompok yang harus dibentuk.
b. Secara  acak,  pilih  k  titik  awal  centroid  pertama.  Dalam  menentukan  centroid  awal,  objek-objek  acak  yang tersedia diambil sebanyak k sesuai dengan jumlah kelompok yang telah ditentukan.
v = ∑    (  ) , i = 1,2,3, n (1)
Penjelasan rumus diatas adalah sebagai berikut: v = nilai centroid pada kelompok. xi = objek ke-I, di mana nilai objek ini berubah sesuai dengan proses iterasi. n = banyaknya objek/data.
c. Hitunglah  jarak  antar  setiap  objek  dengan  setiap  centroid  pada  kluster.  Dengan  menggunakan  rumus Euclidean Distance sebagagai berikut.
d (x,y) = |x – y| = √∑ (       )
(2)
Penjelasan rumus di atas dapat diuraikan sebagai berikut: d = nilai jarak data ke pusat cluster xi = objek x ke-i yi = data y ke-i n = banyaknya objek/data d. Tempatkan  setiap  objek  dalam  centroid  yang  paling  mendekatinya  (yang  memiliki  jarak  terkecil).  Ini  akan membentuk sebuah cluster baru.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
e. Mengulangi  proses  secara  berulang  dan  menentukan  lokasi  yang  baru  untuk  centroid  menggunakan persamaan yang telah ditetapkan.
f. Kembali  ke  langkah  kelima  jika  posisi  centroid  yang  baru  berbeda,  sampai  menemukan  hasil  dengan  nilai centroid yang sama/data tidak berpindah.

## 2.3 Tahap Pengujian
Tahap pengujian  ini  menggunakan  Python  yang  dijalankan  pada  Google  Colab.  Hasil  dari  perhitungan  manual akan di uji menggunakan python dengan membandingkan hasil yang didapat.
1. Siapkan lingkungan Python, seperti Google Colab, dan pastikan data yang akan diuji tersedia.
2. Impor data yang akan diuji ke dalam Python, mungkin dari file CSV atau database.
3. Lakukan perhitungan secara manual sesuai rencana pengujian.
4. Lakukan perhitungan yang sama menggunakan Python, dengan memanfaatkan fungsi atau perpustakaan yang sesuai.
5. Bandingkan hasil perhitungan manual dengan hasil perhitungan Python untuk memastikan kesesuaian.
6. Jika ada perbedaan, Analisis hasil untuk memahami sumber masalah yang mungkin terjadi, seperti kesalahan dalam perhitungan.

## 2.4 Evaluasi
Evaliasi menggunakan model Davies Bouldin Index (DBI) selama fase evaluasi cluster ini yang bertujuan untuk membantu dalam pemilihan jumlah cluster yang optimal. Karena DBI memberikan skor yang lebih rendah untuk pengelompokan  yang  lebih  baik,  pada  tahap  ini  akan  mencoba  beberapa  nilai  yang  berbeda  dan  memilih  nilai DBI terendah agar menghasilkan kualitas yang terbaiki. DBI adalah suatu teknik yang diterapkan untuk menilai mutu  suatu  klaster.  Metode  ini  menilai  sejauh  mana  suatu  klaster  data  bagus  dengan  menghitung  rasio  antara jarak antara klaster dengan klaster lainnya [19].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Proses penelitian ini menggunakan dataset yang bersumber dari Kaggle sebagai informasi dalam penelitian ini. Data  tersebut  melibatkan  beberapa  atribut,  yaitu:  Provinsi,  Tahun,  Produksi,  Luas  Panen,  Curah  Hujan, Kelembapan,  dan  Suhu  Rata-rata.  Jumlah  data  yang  diperoleh  yaitu  224  data.  Pada  tabel  2  terdapat  data  yang digunakan,  diantaranya  Data  Tanaman  Padi  Sumatera  dari  tahun  1993-2020  dimana  terdapat  8  provinsi  yaitu: Aceh, Sumatera Utara, Sumatera Barat, Riau, Jambi, Sumatera Selatan, Bengkulu, dan Lampung.
Tabel 2 . Dataset Penelitian Provinsi Produksi Luas Panen Cutrah Hujan Kelembapan Suhu Rata-rata Aceh Aceh Aceh Aceh Aceh Aceh Aceh Aceh Aceh Aceh Aceh --- --- Lampung Lampung 1329536 1299699 1382905 1419128 1368074 1404580 1478712 1486909 1547499 1314165 1246614 --- --- 2164089 2650290 323589 329041 339253 348223 337561 365892 359817 336765 295212 315131 367636 --- --- 464103 545149 1627 1521 1476 1557 1339 1465 1778 1975 1689 1297 1507 --- --- 1706 2211 82 82 83 83 82 83 83 91 69 69 71 --- --- 78 76 26 27 26 26 26 27 26 27 29 29 29 --- --- 27 25

## 3.2 Penerapan K-Means
Berikut adalah langkah-langkah dari K-Means.
a. Tentukan  berapa  banyak  kluster  yang  ingin  dibuat.  Jumlah  kelompok  k  ditentukan  dengan mempertimbangkan  pertimbangan  teori  dan  konsep  yang  direkomendasikan.  Untuk  menentukan  berapa banyak kelompok yang harus dibentuk.
b. Secara  acak,  pilih  k  titik  awal  centroid  pertama.  Dalam  menentukan  centroid  awal,  objek-objek  acak  yang tersedia diambil sebanyak k sesuai dengan jumlah kelompok yang telah ditentukan, seperti terlihat pada tabel 3 berikut.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 82-92 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4523
Tabel 3 . Centroid awal (Iterasi-1) Centroid Produksi  Hasil Panen  Curah Hujan  Kelembapan  Suhu Rata-rata C0 1329536 323589 1627 82 26 C1 2918152 754569 2549 84 26 C2 436297 146133 2738 86 26
c. Melakukan  perhitungan  jarak  terpendek  atau  perbedaan  antara  setiap  kelompok  dengan  setiap  datauntuk mengukur jarak terdekat antara data dan centroid awal masing-masing data. Berikut adalah langkah-langkah perhitungan untuk menentukan jarak antara setiap data dan kelompok pertama (C0).
d (1,0) = √ (                 ) (               )
(            ) (       ) (       ) = 0
1. Perhitungan pada data ke 1 cluster kedua (C1)
d (1,1) = √ (                 ) (               )
(            ) (       ) (       )
=  1646039
2. Perhitungan pada data ke 1 cluster ketiga (C2)
d (1,2) = √ (                ) (               )
(           ) (       ) (       )
= 91069
d. Setelah  menghitung  jarak  antara  data  dan  centroid,  langkah  selanjutnya  adalah  mengelompokkan  data berdasarkan nilai terkecil (jarak terpendek). Berikut tabel 4 hasil dari pengelompokkannya.
Tabel 4 . Hasil Pengelompokkan Provinsi C0 C1 C2 Jarak Terdekat  Cluster Aceh 0 1646039 910696 0 0 Aceh 30331 1673459 882564 30331 0 Aceh 55620 1590431 966107 55620 0 Aceh 92917 1553123  1003394 92917 0 Aceh 40994 1605191 951239 40994 0 Aceh 86146 1562681 992909 86146 0 Aceh 153512 1492587  1064092 153512 0 Aceh 157924 1490979  1067767 157924 0 Aceh 219802 1445579  1121158 219802 0 Aceh 17547 1663094 893988 17547 0 Aceh 93895 1715738 840047 93895 0 --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- Lampung 846300 808073 1756807 808073 1 Lampung  1339208 340010 2249662 340010 1 Tabel 5. Output Cluster (Iterasi Kedua) Centroid Hasil C0 74 C1 66 C2 84
Berdasarkan  perhitungan  menggunakan  rumus  Euclidean  Distance  pada  data  pertama,  dapat  disimpulkan bahwa data tersebut memiliki jarak terdekat dengan cluster 0.  Dengan demikian, data awal  termasuk dalam kelompok cluster 0. Proses perhitungan ini kemudian berlanjut hingga data ke-224, di mana setiap data akan menemukan cluster yang memiliki jarak terdekat.
e. Untuk iterasi selanjutnya, nilai centroid diperbarui dengan menghitung rata-rata dari semua atribut data yang termasuk dalam kelompok tersebut. Berikut perhitungan nilai centroid yang diperbarui.
1. Rata-rata pada cluster Pertama (C0)
C0 (Produksi) = = 1735323 C0 (Luas Panen) = = 413404 C0 (Curah Hujan) = = 2328 C0 (Kelembapan) = = 81

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 82-92 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4523
C0 (Suhu rata-rata) = = 27

## 2. Rata-rata pada cluster kedua (C1)
C1 (Produksi) = = 1735323 C1 (Luas Panen) = =413404 C1 (Curah Hujan) = = 2328 C1 (Kelembapan) = = 81 C1 (Suhu rata-rata) = = 27

## 3. Rata-rata pada cluster ketiga (C2)
C1 (Produksi) = = 468220 C1 (Luas Panen) = = 129524 C1 (Curah Hujan) = = 2564 C1 (Kelembapan) = = 82
C1 (Suhu rata-rata) = = 27
Tabel 6. Centroid baru (Itierasi-2) Centroid Produksi Hasil Panen  Curah Hujan  Kelembapan  Suhu Rata-rata C0 1735323 413404 2328 81 27 C1 3158916 642159 2451 81 27 C2 39330496 129524 2564 82 27
f. Lakukan  perhitungan  ulang  jarak  antara  data  dan  centroid  yang  diperbaharui.  Jika  masih  ada  data  yang berpindah,  maka  proses  dari  langkah  c  hingga  e  diulang  sampai  iterasi  terakhir  memiliki  data  yang  serupa dengan iterasi sebelumnya. Hasil dari perhitungan dapat terlihat pada tabel 7.
Tabel 7. Output Cluster Iterasi-5 (iterasi berakhir) Centroid Hasil C0 92 C1 48 C2 84

## 3.3 Pengujian Menggunakan Python Pada K-Means
Python, sebuah bahasa pemrograman open-source, didesain dengan fokus pada beberapa aspek kunci, termasuk efisiensi perangkat lunak, kemudahan dalam pengembangan, integrasi yang mulus antara komponen-komponen, dan kemampuan untuk mengeksekusi program di berbagai platform. Python digunakan dalam berbagai konteks, seperti pengembangan sistem, pembuatan antarmuka pengguna, scripting web, perhitungan numerik, dan banyak aplikasi lainnya. Popularitasnya  yang tidak dapat  disangkal menjadi bukti keberhasilan bahasa ini  [20]. Python digunakan  dalam  berbagai  konteks,  seperti  pengembangan  sistem,  pembuatan  antarmuka  pengguna,  scripting web,  perhitungan  numerik,  dan  banyak  lagi.  Sebagai  bukti  popularitasnya  yang  tak  terbantahkan  [21].  Pada tahapan  ini  penerapan  Python  menggunakan  Google  Colabs.    Peneliti  menggunakan  metode  elbow  untuk membantu peneliti dalam menentukan nilai k yang optimum, Didapatkan nilai k yang optimal adalah 3.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Kemudian  peneliti  melakukan  inisialisasi  k  pusat  cluster  (centroid)  secara  random.  Selanjutnya Menghitung  jarak  data  pada  tiap-tiap  centroid,  kemudian  mengklaster  objek  berdasarkan  jarak  ke  centroid minimum  (terdekat).  Berikut  merupakan  hasil  clustering  menggunakan Python dengan  nilai  k  =  3  yang  dapat dilihat pada gambar 3
Cluster 0: 92 data Cluster 1: 48 data Cluster 2: 84 data
Gambar 3 . Grafik Hasil Clustering k= 3
Gambar  3  menjelaskan  bahwa  potensi  padi  di  sumatera  pada  C0  yaitu  92  daerah  penghasil  padi  sedang dengan  jumlah  keseluruhan  produksi  1865913.783,  Luas  Panen  428435.26,  pada  C1  48  daerah  pada  penghasil padi  tertinggi  dengan  jumlah  keseluruhan  Produksi  3442463.479,  Luas  Panen  699132.438.  pada  C2  yaitu  84 daerah penghasil padi terendah dengan jumlah keseluruhan Produksi 468220.202, dan Luas Panen 129523.690. C0  dengan  jumlah  92  yaitu  pada  provinsi  Aceh  dari  tahun  1993-2020,  Sumatera  Utara  dar  tahun  2018-2020, Sumatera  Barat  dari  tahun  1993-2016,  dan  juga  tahun  2018-2020,  Sumatera  Selatan  1993-2006  dan  2019, Lampung  tahun  1993-2008  dan  2018-2019,  untuk  C1  dengan  jumlah  48  yaitu  pada  provinsi  Sumatera  Utara 1993-2017,  Sumatera  Barat  tahun  2017,  Sumatera  Selatan  tahun  2007-2018  dan  2020,  Lampung  tahun  2009- 2017  dan  2020,  untuk  C2  dengan  jumlah  84  yaitu  pada  provinsi  Riau  tahun  1993-2020,  Jambi  1993-2020 dan Bengkulu  dari  tahun  1993-2020.  Dari  gambar  3  terlihat  bahwa  tren  pada  data  cenderung  naik,  maka  semakin besar luas panen maka hasil produksi pada tiap daerah akan semakin meningkat atau semakin banyak.

## 3.4 Evaluasi
Tahapan evaluasi digunakan untuk menentukan jumlah kluster yang optimal. Evaluasi menerapkan metode DBI digunakan untuk menilai data. Evaluasi dilakukan dalam rentang kluster dari 2 hingga 10 untuk mengamati nilai jarak  antara  kluster.  Dan  untuk  mengetahui  apakah  menggunakan  3  cluster  merupakan  pilihan  yang  terbaik. Hasil evaluasi ini dapat dilihat pada gambar 4.
Jumlah Kluster (k) = 2: Davies-Bouldin Index (DBI) = 0.5564 Jumlah Kluster (k) = 3: Davies-Bouldin Index (DBI) = 0.3943

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Jumlah Kluster (k) = 4: Davies-Bouldin Index (DBI) = 0.5089 Jumlah Kluster (k) = 5: Davies-Bouldin Index (DBI) = 0.5261 Jumlah Kluster (k) = 6: Davies-Bouldin Index (DBI) = 0.4953 Jumlah Kluster (k) = 7: Davies-Bouldin Index (DBI) = 0.5198 Jumlah Kluster (k) = 8: Davies-Bouldin Index (DBI) = 0.5669 Jumlah Kluster (k) = 9: Davies-Bouldin Index (DBI) = 0.6117 Jumlah Kluster (k) = 10: Davies-Bouldin Index (DBI) = 0.6219 Kluster Terbaik (k) adalah: 3
Gambar  4  menjelaskan  bahwa  cluster  terbaik  yaitu  berada  pada  cluster  ke  3  dengan  nilai  DBI  0.3943 dimana dinyatakan cluster terbaik karena nilai DBI nya lebih kecil dan medekati 0

## 3.5 Pembahasan
Dalam  pemetaan  produksi  tanaman  padi  di  Sumatera,  hasilnya  dapat  dianalisis  menggunakan  model  K-Means yang  telah  dibangun.  Kualitas  kluster  dibentuk  melalui  tahapan  clustering  K-Means  dapat  dinilai  dengan mengevaluasi  hasil  kluster  tersebut.  Dalam  penelitian  ini,  Davies  Bouldin  Index  (DBI)  digunakan  sebagai  alat evaluasi  data.  Evaluasi  hasil  pengelompokan  dalam  penelitian  ini  menghasilkan  tiga  kelompok  dengan  skor 0.3943. Untuk melihat perbandingan nilai DBI antar cluster pada saat tahap evaluasi dengan menggunakan nilai DBI dapat dilihat pada tabel 8 berikut.
Tabel 8. Perbandingan Nilai DBI Jumlah Cluster Nilai DBI 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0.5564 0.3943 0.5089 0.5261 0.4953 0.5198 0.5669 0.6117 0.6219
Dalam  Tabel  8,  cluster  terbaik  dengan  nilai  DBI  sekitar  0.3943  adalah  cluster  ketiga,  yang  mendekati nilai DBI terbaik. Cluster ini mencakup Aceh, Sumatera Utara, Sumatera Barat, Sumatera Selatan, dan Lampung untuk  C0  dengan  total  produksi  padi  sekitar  1.865.913,783dan  luas  panen  sekitar  428.435,26.  Cluster  1  (C1) mencakup daerah-daerah lain dengan total produksi padi tertinggi sekitar  3.442.463,479 dan luas panen sekitar 699.132.438,0.  Sementara  Cluster  2  (C2)  mencakup  Riau,  Jambi,  dan  Bengkulu  dengan  total  produksi  padi terendah  sekitar  468.220,202 dan  luas  panen  sekitar  129.523,690.  Cluster  ketiga  dianggap  yang  terbaik  karena nilai DBI mendekati 0.
Tabel 9. Hasil Keseluruhan Tiap Cluster Nama C0 C1 C2 Produksi 1.865.913.783  3.442.463.479  468.220.202 Luas Panen 428.435.261 699.132.438 129.523.690 Curah Hujan 2.406.141 2.346.708 2.563.762 Kelembapan 80.522 80.875 81.548 Suhu Rata-rata 26.641 27 26.940
Pada  tabel  9  dapat  dijelaskan  bahwa  semakin  tinggi  luas  panen  maka  semakin  besar  hasil  produsi, kemudian Curah Hujan, Kelembapan, dan Suhu Rata-rata sangat berpengaruh pada pertumbuhan padi yang baik, Namun  jika  dilihat  dari  faktor  untuk  pertumbuhan  padi,  curah  hujan  yang  baik  dalam  pertumbuhan  padi  yaitu sekitar 50-200 mm, Kelembapan yang baik sekitar 50-75% dan untuk suhu rata-rata yaitu sekitar 25-30 ºC.

## 4. KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini  telah  berhasil  mengelompokkan  potensi  tanaman  padi  di  Sumatera  dengan  menerapkan algoritma  k-means.  Penelitian  ini  menggunakan  224  data  dengan  6  parameter  yaitu  Provinsi,  Produksi,  Luas Panen,  Curah  Hujan,  Kelembapan,  dan  Suhu  rata-rata.  Dimana  hasil  yang  didapat  dengan  menggunakan perhitungan  manual  dan  pengujian  menggunakan  python  adalah  sama  yaitu  terbentuk  3  cluster  dalam  kategori tingkat keberhasilan sedang terdapat dalam cluster 0 dengan 92 daerah, sementara kategori tingkat keberhasilan tinggi  ada  di  cluster  2  dengan  48  daerah.  Di  sisi  lain,  kategori  tingkat  keberhasilan  rendah  ditemukan  dalam cluster 1 dengan 84 daerah. Cluster 0 mencakup Aceh, Sumatera Utara, Sumatera Barat, Sumatera Selatan, dan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Lampung  dengan  periode  tahun  tertentu.  Cluster  1  mencakup  daerah-daerah  lain  dengan  karakteristik  yang berbeda.  Cluster  2  mencakup  Provinsi  Riau,  Jambi,  dan  Bengkulu.  Hasil  evaluasi  yang  dilakukan  dengan menerapkan metode DBI (Davies Bouldin Index) dinilai baik  dengan hasil yang terbentuk yaitu 3 kluster. K=3 merupakan  kluster  yang  terbaik  setelah  eksperimen  dilaksanakan  evaluasi  menggunakan  k=2,  sampai  dengan k=10  dengan  nilai  0.3943.  Nilai  DBI  pada  K-Means  lebih  kecil  dibandngkan  algoritma  lainnya  sehingga  K- Means dapat dintayakan lebih baik. Pada grafik tren pada data cenderung naik, maka semakin besar luas panen maka  hasil  produksi  pada  tiap  daerah  akan  semakin  meningkat  atau  semakin  banyak.  Penelitian  ini  memiliki kelebihan, termasuk  kemudahan implementasi, dukungan library, skalabilitas, preprocessing data, sumber daya online,  dan  integrasi  dengan  machine  learning  yang  memudahkan  peneliti  dalam  memetakan  potensi  tanaman padi  dengan  efisien.  Disarankan  untuk  penelitian  selanjutnya  menambahkan  jumlah  data  pada  atribut  provinsi agar hasil pemetaan tanaman padi di sumatera akan semakin akurat.

## REFERENCES
[1] Edy, Pengantar Teknologi Budidaya Tanaman Serelia : Jagung dan Padi . PT Nas Media Pustaka, 2022.
[2] F.  Marisa et  al. , “Digitasi Produktivitas Panen Padi Berbasis K-Means Clustering,” SMARTICS  Journal , vol. 7, no. 1, pp. 21–26, 2021, doi: 10.21067/smartics.v7i1.5270.
[3] B.  R.  Aprildahani,  C.  T.  H.  Permana,  and  S.  T.  E.  W.  Hutama,  “Kebutuhan  Lahan  Pertanian  Minimum untuk Kesejahteraan Petani di Pulau  Sumatera,” Journal  of  Science  and  Applicative  Technology ,  vol.  5, no. 1, pp. 116–125, Mar. 2021, doi: 10.35472/jsat.v5i1.409.
[4] Badan  Pusat  Statistik,  “Luas  Panen,  Produksi,  dan  Produktivitas  Padi  Menurut  Provinsi  2020,”  12  Juli 2021.
[5] Z. Nabila, A. Rahman Isnain, and Z. Abidin, “Analisis Data Mining Untuk Clustering Kasus Covid-19 Di Provinsi Lampung Denga Algoritma K-Means,” Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi (JTSI) , vol. 2, no. 2, pp. 100–108, Jun. 2021, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[6] T. Hartati and Y. Arie Wijaya, “Analisis Data Lalu Lintas Jaringan Di Kantor Cangehgar Cyber Operation Center Menggunakan  Algritma K-Means Network Traffic Data Analysis At Cangehgar Cyber Operation Center Office Using K-Means Algorithm,” Jurnal Ilmiah NERO , vol. 7, no. 1, pp. 75–84, 2022.
[7] A.  Asroni,  H.  Fitri,  and  E.  Prasetyo,  “Penerapan  Metode  Clustering  dengan  Algoritma  K-Means  Pada Pengelompokkan  Data  Calon  Mahasiswa  Baru  di  Universitas  Muhammadiyah  Yogyakarta  (Studi  Kasus: Fakultas Kedokteran dan Ilmu Kesehatan, dan Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik),” Semesta Teknika , vol. 21, no. 1, pp. 60–64, 2018, doi: 10.18196/st.211211.
[8] F. Indriyani and Infriani E, “Clustering Data Penjualan pada Toko Perlengkapan Outdoor Menggunakan Metode K-Means (Clustering Sales Data At Outdoor Equipment Stores Using K-Means Method),” Jurnal Informatika (JUITA) , vol. 7, no. 2, pp. 109–113, Nov. 2019.
[9] R.  Pradena  Harjono,  A.  Magdalena,  and  I.  Pakereng,  “Penerapan  Metode  K-Means  Clustering  Untuk Analisis Potensi Lahan Pangan Pada Provinsi Kalimantan Selatan,” Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI , vol. 7, no. 1, pp. 332–338, Mar. 2023.
[10]  M. A. Sembiring et al. , “Penerapan Metode  Algoritma K-Means Clustering Untuk Pemetaan Penyebaran Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD),” Journal of Science and Social Research , no. 3, pp. 336–341, 2021, [Online]. Available: http://jurnal.goretanpena.com/index.php/JSSR
[11]  A.  Setiadi  and  E.  Delima  Sikumbang,  “K-Means  Clustering  Dalam  Penerimaan  Karyawan  Baru,” Informatics For Educators And Professionals , vol. 4, no. 2, pp. 103–112, Jun. 2020.
[12]  E. Prasetyaningrum and P. Susanti, “Perbandingan Algoritma K-Means Dan K-Medoids Untuk Pemetaan Hasil  Produksi  Buah-Buahan,” JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA  BUDIDARMA ,  vol.  7,  pp.  1775–1783, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i4.6477.
[13]  H.  Mahulae,  “Pengelompokan  Potensi  Produksi  Buah-Buahan  Di  Provinsi  Sumatera  Utara  dengan Menerapkan  K-Clustering  (Studi  Kasus :  Dinas  Tanaman  Pangan  dan  Holtikultura),” JURIKOM  (Jurnal Riset Komputer) , vol. 7, no. 2, pp. 312–325, Apr. 2020, doi: 10.30865/jurikom.v7i2.2122.
[14]  D.  Fadhillah,  A.  Faisol,  and  N.  Vendyansyah,  “Penerapan  Metode  K-Means  Clustering  Pada  Pemetaan Lahan Kopi Di Kabupaten Malang,” Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika) ,  vol.  6,  no.  1,  pp. 162–170, Feb. 2022.
[15]  S. Wijayanto, M. Yoka Fathoni, J. DI Panjaitan No, K. Purwokerto Selatan, K. Banyumas, and J. Tengah, “Pengelompokkan  Produktivitas  Tanaman  Padi  di  Jawa  Tengah  Menggunakan  Metode  Clustering  K- Means,” Jurnal JUPITER , vol. 13, no. 2, pp. 212–219, Oct. 2021.
[16]  Lidya,  R.  Buaton,  and  Nurhayati,  “Clustering  Hasil  Panen  Berdasarkan  Lokasi  dan  Jenis  Bibit  (Studi Kasus: Dinas Pangan Dan Pertanian Kota Binjai),” Jurnal Informatika Kaputama (JIK) , vol. 6, no. 3, pp. 336–344, Aug. 2022.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
[17]  I.  Vhallah  and  J.  Santony,  “Pengelompokan  Mahasiswa  Potensial  Drop  Out  menggunakan  Metode Clustering  K-Means,” SMARTICS  Journal ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  572–577,  2018,  [Online].  Available: http://jurnal.iaii.or.id
[18]  Teguh  Pribadi,  Rahmad  Irsyada,  Hastie  Audytra,  and  Doni  Abdul  Fatah,  “Implementasi  Algoritma  K- Means  Untuk  Klasterisasi  Potensi  Desa  Pada  Sektor  Produksi  Pertanian  Di  Kabupaten  Bojonegoro,” Jurnal SimanteC , vol. 9, pp. 20–28, 2020.
[19]  S. Nanda Saputra, E. Haerani, L. Oktavia, and F. Syafria, “Penerapan Algoritma K-Means Pada Clustering Penerima  Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (BPNT)  Application  of  K-Means  Algorithm  on  Clustering Recipients  of  Non-Cash  Food  Assistance  (NCFA),” Journal  of  Computing  Engineering,  System  and Science) , vol. 8, no. 2, pp. 438–449, 2023, [Online]. Available: www.jurnal.unimed.ac.id
[20]  E.  Irfiani,  S.  Sulistia  Rani,  S.  Nusa  Mandiri  Jl  Kramat  Raya  No,  and  J.  Pusat,  “Algoritma  K-Means Clustering untuk Menentukan Nilai Gizi Balita,” Jurnal Sistem Dan Teknologi Informasi , vol. 6, no. 4, pp. 17–27, Oct. 2018.
[21]  E.  Muningsih,  I.  Maryani,  and  V.  R.  Handayani,  “Penerapan  Metode  K-Means  dan  Optimasi  Jumlah Cluster dengan Index Davies Bouldin untuk Clustering Propinsi Berdasarkan Potensi Desa,” Jurnal Sains dan Manajemen , vol. 9, no. 1, pp. 95–100, Mar. 2021, [Online]. Available: www.bps.go.id