Abstrak—Sub sektor Perkebunan berkontribusi sebesar 3,27% terhadap  Produk  Domestik  Bruto  (PDB)  sebagai  urutan pertama di sektor pertanian pada tahun 2019. Tebu merupakan salah  satu  komoditi  perkebunan  yang  mempunyai  peran strategis dalam perekonomian di Indonesia. Salah satu Pabrik Gula  (PG)  milik  PT.  XYZ  yang  berlokasi  di  Jawa  Timur memiliki mitra lebih dari 2000 petani tebu. Analisis mutu BBT PT.  XYZ  berdasarkan  kriteria  uji  visual  masih  membuat adanya  kemungkinan  terjadi  bias  atau  penyimpangan  yang dilakukan  terhadap  analisis  kadar  gula.  Menganalisis  mutu BBT berdasarkan uji kadar gula diperlukan untuk mengetahui bagaimana  klasifikasi  dari  kualitas  BBT  yang  dikirim  oleh mitra  petani  tebu  sebelum  masuk  ke  proses  giling.  Sistem  ini dapat  digunakan  sebagai  evaluasi  kinerja  petani  tebu  untuk dapat  meningkatkan  kualitas  BBT  serta  keuntungan  dalam bentuk  bagi  hasil  antara  petani  tebu  dan  perusahaan. Penentuan mutu gula BBT bisa diatasi dengan pendekaan data mining  yaitu  teknik  pengklasteran  Hierarchical  K-Means Clustering  berdasarkan  atribut  kadar  gula  selama  116  hari giling pada tahun 2020. Hasil dari penelitian ini, atribut kualitas kadar gula terdiri dari rendemen sementara, pct brix, dan pct pol.  Mutu  dari  kriteria  visual  tidak  memiliki  korelasi  dengan atribut  gula  dan  membuktikan  tidak  ditemukan  bias  antara mutu dari uji visual BBT dengan atribut kadar gula pada PT. XYZ.  Jumlah  klaster  yang  digunakan  adalah  empat  klaster. Mutu  A  merupakan  mutu  terbaik  karena  memiliki  nilai  rata- rata dan range data tertinggi untuk setiap atribut kadar gula, kemudian  mutu  B,  C,  dan  D.  Urutan  metode  prediksi  terbaik yang  diuji  yaitu,  SVM  Polinomial,  SVM  RBF,  dan  KNN. Performansi SVM lebih baik dibandingkan KNN jika terdapat set data yang kompleks dan berukuran besar dari atribut atau fitur prediktornya. Jenis kernel pada SVM mempengaruhi hasil akurasi,  kernel  membuat  atribut  atau  fitur  data  asli  dapat diproyeksikan  ke  dimensi  yang  lebih  tinggi  sehingga  data tersebut dapat diklasifikasi dengan baik.
Kata Kunci—Data Mining, Hierarchical K-Means Clustering, K- Nearest  Neighbors,  Manajemen  Kualitas,  Support  Vector Machine.

## I. PENDAHULUAN
ERDASARKAN kontribusi terhadap Produk Domestik Bruto  (PDB),  sektor  pertanian,  kehutanan,  dan perikanan  memiliki  peran  yang  cukup  besar  yaitu  sekitar 12,72%  pada  tahun  2019  serta  merupakan  urutan  ketiga setelah  sektor  Industri  Pengolahan  dan  sektor  Perdagangan Besar dan Eceran; Reparasi Mobil dan Sepeda Motor. Salah satu sub sektor yang memiliki potensi besar yaitu perkebunan yang  memiliki  kontribusi  sebesar  3,27%  dan  merupakan urutan  pertama  di  sektor  pertanian  pada  tahun  2019.  Tebu merupakan salah satu komoditi perkebunan yang mempunyai peran strategis dalam perekonomian di Indonesia. Pemerintah
berupaya  agar  Indonesia  dapat  mencapai  swasembada  gula sebagai  salah  satu  langkah  menuju  Ketahanan  Pangan Nasional.
Menurut  Statistik  Tebu  Indonesia,  konsep  dan  definisi Perusahaan  Perkebunan  adalah  pelaku  usaha  perkebunan warga  negara  Indonesia  atau  badan  hukum  yang  didirikan menurut  hukum  Indonesia  dan  berkedudukan  di  Indonesia yang  mengelola  usaha  perkebunan  dengan  skala  tertentu. Jawa  Timur  merupakan  provinsi  yang  paling  banyak memiliki  produsen  gula  pada  tahun  2019  yaitu  47,19%. Perkebunan tebu di Indonesia salah satunya diolah oleh PT. XYZ  sebagai  perusahaan  yang  berstatus  sebagai  Badan Usaha Milik Negara (BUMN). Salah satu Pabrik Gula (PG) milik PT. XYZ yang berlokasi di Jawa Timur memiliki mitra lebih  dari  2000  petani  tebu  yang  meliputi  kabupaten Mojokerto,  Jombang,  dan  Lamongan.  Karena  Bahan  Baku

## Analisis Kualitas Bahan Baku Tebu Melalui Teknik Pengklasteran dan Klasifikasi Kadar Gula Sebelum Giling (Studi Kasus Pabrik Gula PT. XYZ)
Merisa Khristanti Febriana Hanka dan Budi Santosa Departemen Teknik Sistem dan Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : budi_s@ie.its.ac.id
B
Gambar 1. Kriteria Uji Visual Kualitas Bahan Baku Tebu (BBT) pada perusahaan PT. XYZ.
Gambar  2.  Proses  Budidaya  Tebu  dan  Tebang  Muat  Angkut  (TMA) Bagian Tanaman PT. XYZ.
Tebu (BBT) yang diterima dan dibeli dari mitra petani tebu tergolong banyak, hal ini membuat varietas dan kualitas BBT yang diterima juga menjadi beraneka ragam. BBT yang baru diterima dari petani tebu akan dilakukan analisis visual oleh bagian Quality  Assurance  (QA)  on-farm untuk  dicek  mutu BBT mulai dari A hingga E sebelum memasuki proses giling. Kategori  mutu  BBT  A  hingga  E  pada  PT.  XYZ  memiliki kriteria  masing-masing  yang  ditentukan  dari  analisis  uji kriteria visual yang dapat dilihat pada Gambar 1.
Selain dilakukan analisis uji visual, PT. XYZ juga menguji kandungan  kadar  gula  dari  BBT  yang  diukur  dengan menganalisis nira tebu atau sabut tebu. Analisis kualitas nira dan sabut tebu meliputi %brix, %pol, pH, Harkat Kemurnian, dan  Nilai  Nira  Perahan  Pertama  (NNPP)  [1].  Kualitas  tebu juga  dapat  menentukan  jumlah  rendemen  dan  hablur  yang didapatkan  dari  hasil core  sampler yang  dilakukan  oleh bagian  QA  PT.  XYZ.  Hasil  rendemen  dan  hablur  tersebut digunakan  untuk  menentukan  harga  yang  harus  dibayarkan kepada petani tebu. Berikutnya, faktor penundaan giling dan varietas tanaman tebu juga mempengaruhi penyusutan bobot tebu, penurunan %pol atau kadar gula yang terkandung pada BBT yang akan digiling [1].
Analisis  mutu  BBT  berdasarkan  uji  kriteria  visual  masih membuat  adanya  kemungkinan  terjadi  bias  non-teknis  atau penyimpangan yang dilakukan baik disengaja maupun tidak disengaja  terhadap  analisis  kadar  gula  [2].  Petugas  analisis bisa dimungkinkan memberikan penilaian berdasarkan kira- kira  atau  tebakan  tanpa  dianalisa  terlebih  dahulu  misalnya, untuk  mutu  A  memiliki  nilai  %brix  15-16,  mutu  B  14-15, mutu C, D, dan E memiliki nilai %brix 13-14 dan %pol 30- 36 serta selalu menghasilkan angka rendemen 4-5 [2]. Untuk itu  menganalisis  BBT  berdasarkan  hasil  uji  kadar  gula
diperlukan  oleh  PT.  XYZ  untuk  mengetahui  bagaimana penentuan  kategori  dan  prediksi  untuk  klasifikasi  dari kualitas  BBT  yang  dikirim  oleh  mitra  petani  tebu  sebelum masuk ke proses giling. Selain itu, penentuan kategori BBT berdasarkan  uji  kadar  gula  ini  hanya  berpengaruh  kepada petani  tebu  dan  bagian  tanaman  PT.  XYZ  sebagai  evaluasi kinerja  mereka  dalam  budidaya  tanaman  tebu  dan  proses Tebang  Muat  Angkut  (TMA)  sehingga  diharapkan  dapat meningkatkan  keuntungan  dalam  bentuk  bagi  hasil  antara petani tebu dan perusahaan PT. XYZ.
Penentuan  kualitas  BBT  berdasarkan  hasil  analisis  kadar gula  tersebut  bisa  diatasi  dengan  pendekaan data  mining. Pada beberapa penelitian, teknik prediksi data mining untuk klasifikasi  menghasilkan  akurasi  yang  tinggi  untuk menentukan  kualitas  proses injection  molding dengan menggunakan  metode Support  Vector  Machine (SVM) ,  K- Nearest  Neighbors (KNN) , dan General  Classification  and Regression  Tree (GC&RT)  [3].  Pada  penelitian-penelitian yang menggunakan metode penggabungan teknik pengklasteran seperti K-Means Clustering atau Agglomerative  Hierarchical  Clustering dengan  metode prediksi untuk klasifikasi juga mendapatkan hasil yang baik karena  teknik  pengklasteran  dapat  meningkatkan  akurasi model klasifikasi yang ditugaskan [4-5]. Dari hasil alternatif teknik  pengklasteran  dan  prediksi  untuk  klasifikasi menggunakan  pendekatan data  mining tersebut,  diharapkan pendekatan ini dapat membantu PT. XYZ dalam menentukan kelompok  kualitas  BBT  berdasarkan  kriteria  analisis  uji kadar  gula  dan  model  prediksi  untuk  klasifikasinya  agar didapatkan perbaikan dari sistem penentuan mutu BBT dari uji kriteria visual.
Secara  garis  besar,  dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan perbaikan  sistem  penentuan  kualitas  atau  mutu  BBT  yang terlepas dari uji kriteria visual menggunakan pendekatan data mining yaitu  teknik  pengklasteran  dengan  penggunaan metode Hierarchical  K-Means  Clustering untuk  penentuan kelompok atau klaster mutu BBT dan karakteristik klasternya berdasarkan atribut dari uji kadar gula selama 1 tahun giling pada  tahun  2020  yaitu  30  Mei  hingga  22  September  2020 (selama  116  hari  giling).  Setelah  dilakukan  pengklasteran, dilanjutkan  teknik  prediksi  untuk  klasifikasi  menggunakan metode K-Nearest  Neighbors (KNN)  dan Support  Vector Machine (SVM).  Pada  tahap  terakhir,  metode  klasifikasi tersebut dibandingkan dan dilakukan validasi sehingga akan didapatkan metode dengan hasil prediksi yang paling akurat agar bisa digunakan oleh PT. XYZ untuk memprediksi mutu BBT  pada  penerimaan  di  periode  berikutnya.  Selanjutnya
Gambar 3. (a) Hasil Uji Korelasi Mutu ID BBT; (b) Hasil Uji Korelasi Mutu Gula BBT Setelah Pengklasteran.
Gambar 4. Dendrogram Average Linkage (Truncated ).
Gambar 5. (a) Diagram Nilai SSE Untuk Elbow Method ; (b) Diagram Nilai SWC Pada Silhouette Method.
dalam  penelitian  ini,  metode  pengumpulan  dan  pengolahan data  dijelaskan  pada  Metode  Penelitian,  hasil  pengolahan data dijelaskan pada Hasil dan Diskusi, dan Kesimpulan.

## II. METODE PENELITIAN

## A. Evaluasi Permasalahan dan Pra-Pengolahan Data
Evaluasi permasalahan di PT. XYZ yang didapatkan dari hasil  wawancara,  data  riwayat  dari  bagian  QA,  dan penelitian-penelitian  sebelumnya  yang  relevan  dengan permasalahan di PT. XYZ. Data riwayat bagian QA PT. XYZ terdiri dari 65 kolom sejumlah 11.624 data yang didapatkan dari 30 Mei sampai 22 September 2020. Permasalahan yang diangkat  yaitu  penentuan  kualitas  BBT  dari  hasil  analisis kadar  gula core  sampler yang  digunakan  oleh  PT.  XYZ, sehingga kolom yang digunakan sebagai atribut kualitas BBT yaitu: 1) Rendemen Sementara, 2) Pct Brix , dan 3) Pct Pol . Kolom ” Mutu  ID ” akan digunakan untuk menguji kebiasan antara mutu dari uji visual dengan atribut analisis kadar gula pada BBT. Data pada “ Mutu ID ” berbentuk data kategori A hingga  E,  sehingga  akan  diubah  menjadi  data  numerik  0 hingga 4. Set data dilanjutkan pada tahap pembersihan data. Hasil  dari  tahap  pembersihan  data  ini  tidak  didapatkan missing  value pada  11.624  data  untuk  setiap  kolom  atribut yang akan digunakan.
Setelah  dilakukan  pembersihan,  set  data  riwayat  perlu dilakukan transformasi data dengan scaling [6]. Pada proses scaling data akan dilakukan pada range 0 hingga 1 yang biasa disebut dengan Min-Max scaling .
𝑋̂ = 𝑥 − 𝑥 𝑚𝑖𝑛 𝑥 𝑚𝑎𝑥 − 𝑥 𝑚𝑖𝑛 × (𝐵𝐴 − 𝐵𝐵) + 𝐵𝐵 (1)
Pada  persamaan  (1),  dimana 𝐵𝐴 atau  batas  atas  adalah  1, sedangkan 𝐵𝐵 atau batas bawah adalah 0.

## B. Uji Korelasi Atribut dengan Mutu Visual BBT
Uji  korelasi  ini  dilakukan  untuk  mengecek  kebiasan  dari mutu  visual  dengan  atribut  dari  hasil  analisis  kadar  gula. Karena  pada  dasarnya  kualitas  dari  kadar  gula  yang terkandung pada BBT tidak dapat dihubungkan dengan mutu dari  uji  visual  BBT  karena  adanya  faktor  lain  yang mempengaruhi  seperti  jenis  varietas,  umur  BBT,  waktu
simpan,  dan  lain-lain  [2],  [7].  Secara  umum,  formulasi perhitungan koefisien korelasi ( r ) yaitu:
𝑟 = ∑(𝑥 − 𝑥̅)(𝑦 − 𝑦̅) √(𝑥 − 𝑥̅) 2 √(𝑦 − 𝑦̅) 2 (2)
Pada  persamaan  (2),  dimana 𝑥 dan 𝑦 adalah  data  dari  dua atribut yang ingin diuji korelasinya.
C. Tahap Pengklasteran Hierarchical K-Means Clustering Pada tahap ini dikembangkan model hierarchical k-means clustering yaitu  metode hybrid dari agglomerative hierarchical  clustering dan k-means  clustering. Metode  ini digunakan  karena  kombinasi  algoritma hierarchical clustering dan k-means menghasilkan  hasil  pengelompokan data  yang  lebih  baik  jika  dibandingkan  dengan k-means dalam semua pengujian [8].
1) Tahap 1: Metode Agglomerative Hierarchical Clustering
Pada Agglomerative  clustering akan  digunakan  jenis linkage  clustering : complete,  single,  average,  centroid, dan ward [6] . Tahapan Aggolmerative  Hierarchical  Clustering sebagai berikut:
1. Untuk semua N data hitung matriks jarak antara tiap titik data menggunakan persamaa Euclidean 2. Kelompokkan  setiap N titik  data  menjadi N klaster (klasternya sendiri) di dendrogram
3. Hitung jarak linkage antar klaster
4. Gabungkan dua klaster terdekat menjadi satu klaster
5. Ulangi hingga sampai tersisa satu klaster
6. Simpan dendrogram
7. Lakukan evaluasi cophenetic correlation untuk menentukan linkage terbaik  dengan  menggunakan persamaan cophenet (c).
𝑐 = ∑ (𝑌 𝑖𝑗 − 𝑦)(𝑍 𝑖𝑗 − 𝑧) 𝑖<𝑗 √∑ (𝑌 𝑖𝑗 − 𝑦) 2 ∑ (𝑍 𝑖𝑗 − 𝑧) 2 𝑖<𝑗 𝑖<𝑗 (3)
Pada  persamaan  (3),  dimana 𝑐 adalah  koefisien  korelasi cophenet , 𝑍 𝑖𝑗 adalah jarak linkage antar klaster, 𝑌 𝑖𝑗 adalah jarak  asli  antar  objek  ( dissimilarity )  pada dendrogram , dan 𝑛 𝑗 adalah banyaknya objek atau anggota dalam klaster ke- 𝑗
2) Tahap 2: Metode K-Means Clustering
Pada  penggunaan  metode k-means  clustering akan ditugaskan  untuk  jumlah  dan  jenis  klaster  yang  didapatkan dari  hasil  evaluasi Agglomerative  Hierarchical  Clustering [9]. Tahapan K-Means Clustering sebagai berikut:
1. Tentukan  jumlah k klaster  yang  ditugaskan  dari  hasil AHC
2. Alokasikan data ke dalam klaster sesuai hasil AHC
3. Hitung centroid inisial dari  data  yang  ada  di  masing- masing klaster AHC. Lokasi centroid inisial setiap klaster diambil dari rata-rata ( mean ) semua nilai data pada setiap atribut [6].
𝐶 𝑖 = 1 𝑀 ∑ 𝑥 𝑗 𝑀 𝑗=1 (4)
Pada persamaan (4), dimana M menyatakan jumlah data dalam  sebuah  klaster, i menyatakan  fitur/atribut  ke- i dalam sebuah klaster.
4. Hitung jarak setiap data ke setiap centroid menggunakan persamaan Euclidean [6].
Tabel 1.
Ringkasan Hasil Pengklasteran k = 4 (4 Klaster)
Jumlah Data Indeks Klaster Mutu Gula BBT 11.624 1.858 15,98% 3 A 3.720 32,00% 0 B 5.842 50,26% 1 C 204 1,75% 2 D Aspek Rendemen Sementara Pct Brix Pct Pol Indeks Klaster Mutu Gula BBT Rata-rata 8,6835 15,7394 11,5606 3 A 7,8109 14,6847 10,4113 0 B 7,1176 13,4035 9,4967 1 C 6,0407 12,9572 8,0381 2 D Min Value 8,1500 13,5100 10,8500 3 A 7,2100 11,8500 9,6100 0 B 6,5200 10,0000 8,7100 1 C 5,9200 10,0000 8,0000 2 D Max Value 10,1900 20,7700 13,5000 3 A 8,4200 17,7400 11,2300 0 B 7,6200 17,2600 10,0800 1 C 6,5400 15,9200 8,6600 2 D
𝐸 = ∑ ∑ ||𝑥 𝑖 𝑗 − 𝑐 𝑗 || 2 𝑛 𝑗 𝑖=1 𝑘 𝑗=𝑖 (5)
Pada  persamaan  (5),  dimana 𝑥 𝑖 𝑗 adalah  objek  ke- 𝑖 pada klaster  ke- 𝑗 , 𝑐 𝑗 adalah  pusat  klaster  ( centroid )  ke- 𝑗 , 𝑘 adalah jumlah klaster, dan 𝑛 𝑗 adalah banyaknya objek atau anggota dalam klaster ke- 𝑗 5. Alokasikan kembali data ke dalam klaster yang memiliki jarak dengan centroid terdekat
6. Hitung centroid yang  baru  dari  data  yang  sudah dialokasikan kembali
7. Ulangi  tahap  4  sampai  6  hingga  lokasi centroid tidak berubah lagi (konvergen)
8. Lakukan  evaluasi  pertama,  yaitu elbow  method. Pada evaluasi model dengan Elbow Method , diperoleh jumlah k klaster  yang  optimal  ketika  selisih  nilai  SSE  dari k sebelumnya berkurang secara signifikan dan membentuk elbow.
𝑆𝑆𝐸 = ∑ ∑ ||𝑥 − 𝑚 𝑖 || 2 𝑥∈𝐷 𝑖 𝑘 𝑖=1 (6)
Pada  persamaan  (6),  dimana  dalam  suatu  klaster 𝐷 𝑖 , vektor rata-rata 𝑚 𝑖 adalah nilai centroid yang paling baik untuk mewakili data-data dalam klaster 𝐷 𝑖 tersebut, yaitu yang meminimalkan nilai dari SSE [6].
9. Lakukan evaluasi kedua, yaitu silhouette method. Metode ini menghitung koefisien Silhouette 𝑠(𝑖) dari setiap titik data  untuk  mengukur  seberapa  mirip  suatu  titik  data tersebut dengan  klasternya  sendiri  dibandingkan  dengan klaster yang lain.
𝑠(𝑖) = 𝑏(𝑖) − 𝑎(𝑖) 𝑚𝑎𝑥⁡{𝑎(𝑖), 𝑏(𝑖)} (7)
Pada  persamaan  (7),  dimana  nilai silhouette 𝑠(𝑖) dicari dengan menghitung rata-rata jarak objek ke- i ke sesama objek dalam satu klaster 𝑎(𝑖) dan rata-rata objek ke- i ke objek di klaster yang lain 𝑏(𝑖) .
𝑆𝑊𝐶 = 1 𝑁 ∑ 𝑠(𝑖) 𝑁 𝑖=1 (8)
Pada persamaan (8), dimana parameter Silhouette Width Criterion (SWC) adalah hasil dari rata-rata nilai silhouette 𝑠(𝑖) dari setiap objek  ke- 𝑖 .  Jumlah  klaster yang optimal adalah yang memberikan nilai SWC paling tinggi.

## D. Pembagian Data Klasifikasi
Pada tahap ini data hasil pengklasteran akan dibagi sebagai data training dan  data testing sebelum  masuk  ke  proses klasifikasi.  Rasio  pembagian  yang  digunakan  yaitu  70% untuk data training dan 30% untuk data testing. Pembagian data klasifikasi dilakukan sebanyak 5 kali (N=5) untuk tahap validasi pada akhir proses prediksi.
E. Tahap Pengembangan Model Prediksi Klasifikasi
Hasil dari pengklasteran untuk penentuan label atau kelas dan karakteristik BBT yaitu bersifat data kategori dan bukan data  numerik.  Sehingga  untuk  metode  prediksi  KNN  dan SVM  ini  akan  digunakan  sebagai  model  klasifikasi.  Untuk model  klasifikasi  yang  digunakan  yaitu multiclass karena banyaknya  jumlah  label  yang  digunakan  pada  tahap  ini bergantung dari hasil evaluasi pada tahap clustering .
1) K-Nearest Neighbors (KNN)
K-Nearest  Neighbors (KNN)  adalah  salah  satu  metode klasifikasi supervised yang  umum  digunakan  dan  termasuk dalam kategori klasifikasi non-parametric. Misalkan k menyatakan jumlah data atau tetangga terdekat dari  data training terhadap  data testing, maka  tahapan k- nearest neighbors sebagai berikut: a. Input set data training beserta labelnya, data testing, dan nilai k yang diuji
b. Untuk semua data testing i hitung jaraknya ke setiap data training menggunakan jarak Euclidean c. Tentukan k- data training yang  jaraknya  paling  dekat dengan data testing i d. Periksa label dari k data tersebut
e. Tentukan label dengan frekuensi paling banyak
f. Masukan data testing i tersebut ke kelas dengan frekuensi yang paling banyak
g. Ulangi langka 3 sampai 6 untuk semua data testing yang lainnya
Pada penentuan nilai k tetangga terdekat terbaik yang akan digunakan, didapat dari pengujian rata-rata error dari setiap k yang diuji yaitu k=1 hingga k=50. Nilai k yang digunakan yaitu yang memiliki nilai rata-rata error terkecil.
2) Support Vector Machine (SVM)
Pada metode SVM, fungsi kernel yang digunakan adalah untuk  data  non-linear  yaitu,  Polinomial  dan Radial  Basis Function (RBF).  Polinomial  merupakan  salah  satu  jenis kernel yang digunakan karena sifatnya yang sederhana. RBF
Gambar  6.  Hasil  Rata-rata Error Nilai  k=  1  hingga  k=50  dari  Proses KNN.
Gambar 7. Hasil Rata-rata Error Parameter Gamma 100 hingga 200 dari Proses SVM RBF.
adalah salah satu kernel paling kuat dan umum digunakan di SVM. Pada metode SVM dengan kernel RBF dan polinomial akan digunakan parameter pinalti C =1.
Variabel dan parameter: 𝑥 = {𝑥 1 , 𝑥 2 , … , 𝑥 𝑙 }: 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒⁡𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛𝑖𝑛𝑔 𝑦 = {𝑦 1 , 𝑦, … , 𝑦 𝑙 }∁⁡{±1} ∶ 𝑙𝑎𝑏𝑒𝑙⁡𝑑𝑎𝑡𝑎⁡𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛𝑖𝑛𝑔 𝑘𝑒𝑟𝑛𝑒𝑙⁡ :fungsi kernel 𝑝𝑎𝑟 :parameter
𝐶 :konstanta pinalti cost slack 𝛼 = [𝛼 1 , 𝛼 2 , … , 𝛼 𝑙 ] : Langrange multiplier, dan bias b a. Hitung  matriks  Kernel  K  berdasarkan  fungsi  dan parameter kernel yang ditugaskan.
b. Tentukan pembatas untuk programa kuadratik ( QP ) c. Tentukan  fungsi  tujuan  programa  kuadratik  ( QP ) menggunakan formula SVM dual problem.
max 𝛼 ∑ 𝛼 𝑖 − 1 2 ∑ ∑ 𝛼 𝑖 𝛼 𝑗 𝑙 𝑗=1 𝑙 𝑖=1 𝑙 𝑖=1 𝑦 𝑖 𝑦 𝑗 𝑥 𝑖 𝑇 𝑥 𝑗
𝑠𝑢𝑏𝑗𝑒𝑐𝑡⁡𝑡𝑜:
∑ 𝛼 𝑖 𝑦 𝑖 = 0; 𝐶 𝑖 ≥ 𝑙 𝑖=1 𝛼 𝑖 ≥ 0⁡𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘⁡𝑖 = 1,2, … , 𝑙 (9)
Pada  persamaan  (9),  dimana 𝑥 𝑖 𝑇 𝑥 𝑗 dapat  diganti menggunakan fungsi kernel k yang ditugaskan . d. Selesaikan  masalah  QP  dan  temukan  solusi 𝛼 𝑖 dan b menggunakan persamaan (10) dan (11).
𝑏 = 𝑦 𝑖 − 𝑤 𝑇 𝑥 𝑖 (10)
𝑤 = ⁡ ∑ 𝛼 𝑖 𝑦 𝑖 𝑥 𝑖 𝑙 𝑖=1
(11)
e. Gunakan parameter yang didapatkan dari langkah 4 untuk melakukan prediksi menggunakan formula prediksi.
𝑦 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 = 𝑠𝑖𝑔𝑛(𝑤 𝑇 𝑥 + 𝑏)
𝑦 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 = 𝑠𝑖𝑔𝑛(∑ 𝛼 𝑖 𝑦 𝑖 (𝑥 𝑖 𝑥) + 𝑏) 𝑙 𝑖=1 (12)
Pada  persamaan  (12),  dimana (𝑥 𝑖 𝑥) adalah  perkalian antara data testing dengan support vectors .
Pada  kernel  RBF,  paramater  yang  akan  dicari  yaitu  nilai gamma dari 1-500 dengan menggunakan hasil rata-rata error terkecil. Pada kernel polinomial terdapat dua parameter yaitu, gamma dan degree. Untuk dua parameter ini akan dilakukan dua percobaan berbeda, antara lain:
1) Percobaan  1:  Parameter  nilai gamma yang  akan digunakan  yaitu gamma dari  hasil  kernel  RBF sebelumnya,  sedangkan  parameter  kedua  yaitu  derajat atau degree polinomial  akan  dicari  menggunakan  rata- rata error terkecil antara d=1 hingga d=15.
2) Percobaan  2:  Parameter  derajat  atau degree yang  akan digunakan  yaitu  3  berdasarkan default dari  Python, sedangkan  parameter gamma akan  dicari  menggunakan rata-rata error terkecil.
Dari kedua percobaan berikut akan dipilih salah satu yang memiliki  nilai error terkecil.  Berikut  merupakan  algoritma SVM untuk klasifikasi [6].
F. Tahap Evaluasi Model Prediksi Klasifikasi
Metode  validasi  yang  umum  digunakan  dalam  teknik prediksi  untuk  klasifikasi  kategori  adalah confusion  matrix.
Confusion matrix adalah penggunaan tabel untuk memvisualisasikan  kinerja  model  prediksi  untuk  kategori atau  kelas  [6].  Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  uji  validasi untuk masing-masing teknik prediksi dari hasil data training dan data testing. Hasil klasifikasi dalam bentuk kategori dan bukan  numerik,  sehingga  teknik  validasi  yang  akan diimplementasikan  yaitu confusion  matrix untuk  klasifikasi multi-class .  Teknik  validasi  ini  akan  digunakan  ukuran akurasi,  presisi,  dan  sensitifitas  ( recall ) untuk  setiap  hasil prediksi  dari  masing-masing  metode  klasifikasi  KNN  dan SVM  dengan  percobaan  pembagian  atau split data training dan testing sebanyak 5 kali.
Pada  bagian  ini  akan  ditinjau  sensitivitas  model  prediksi dari pengaruh besarnya jumlah data dari pembagian atau split data training 70%  dan testing 30%  terhadap  akurasi  model prediksi KNN, SVM RBF, dan SVM Polinomial. Perhitungan uji  sensitivitas  besar data untuk fraksi  data yang diuji yaitu 10% hingga 100% dari 11.624 jumlah data.

## G. Tahap Implementasi Model
Model prediksi terbaik yang memiliki nilai akurasi, presisi, dan recall yang tertinggi serta memiliki hasil uji sensitivitas terbaik  dari  jumlah  data  yang  diuji.  Model  prediksi  terbaik tersebut dapat digunakan sebagai model perancangan sistem database baru perusahaan dengan mengintegrasikan ke SAP perusahaan.  Semua  pengolahan  data  dan  uji  statistik  dalam penelitian ini dieksekusi menggunakan bahasa pemrograman Python  3.0 dan software JUPYTER  yang  bersifat open- source .

## III. HASIL DAN DISKUSI

## A. Hasil Sistem Penentuan Mutu BBT dari Uji Kadar Gula
Sistem penentuan mutu BBT dari uji kadar gula digunakan sebagai  evaluasi  kualitas  tanaman  tebu  yang  diterima  dari petani  tebu  yang  dimiliki.  Menurut  P3GI,  dalam menyelesaikan  permasalahan  kualitas  pasok  tanaman  tebu adalah  dengan  melakukan  analisa  tebu  secara  langsung menggunakan uji core sampler [10] . Penerimaan tebu adalah tanggung  jawab  bagian  tanaman  perusahaan. Proses  bagian tanaman terdapat pada Gambar 2.
Bagian tanaman memiliki tugas utama untuk menyediakan BBT  dan  bertanggung  jawab  secara  keseluruhan  terhadap pemenuhan BBT baik jumlah dan mutunya. Bagian tanaman secara  umum  dibagi  menjadi  dua,  yaitu  budidaya  tanaman tebu  dan  Tebang  Muat  Angkut  (TMA).  Budidaya  tanaman tebu yaitu pengelolaan tebu mulai dari pembibitan, persiapan lahan,  penanaman,  dan  pemeliharaan.  TMA  terdiri  dari analisis umur tebu, analisis kemasakan tebu, jadwal tebang, dan penentuan kriteria Masak, Bersih, Segar (MBS).
Petani  dapat  meningkatkan  kualitas  tanaman  tebu  yang mereka  tanam  dengan  bantuan  bagian  tanaman  PT.  XYZ yaitu  dalam  bentuk  konsultasi  atau  perbaikan  program pembinaan  budidaya  tanaman  tebu  yang  sudah  dimiliki. Peningkatkan  kualitas  tanaman  tebu  atau  BBT  berdasarkan uji  kadar  gula  ini  dapat  meningkatkan  keuntungan  dalam bentuk bagi hasil antara petani tebu dan perusahaan.

## B. Hasil Uji Korelasi Mutu BBT
Uji korelasi dilakukan untuk mengecek kebiasan dari mutu visual  dengan  atribut  kualitas  kadar  gula.  Atribut  kualitas yang  didapatkan  dari  kolom  data  riwayat  PT.  XYZ  dan
prosedur  QA  yaitu  rendemen  (rendemen  sementara),  %brix (pct brix), dan %pol (pct pol). Rendemen adalah fungsi dari kualitas  tebu  dan  efisiensi  pabrik,  %brix  adalah  zat  padat kering terlarut dalam larutan (gr/100gr larutan) yang dihitung sebagai  sukrosa,  dan  %pol  adalah  jumlah  gula  (gr)  yang terlarut dalam 100 gram larutan yang mempunyai kesamaan putaran  optik  dengan  sukrosa  murni.  Atribut  kualitas  dari kadar  gula  yang  terkandung  dalam  BBT  tidak  dapat dihubungkan dengan mutu dari uji visual BBT karena adanya faktor lain yang mempengaruhi hasil kualitas dari kadar gula yang  terkandung  dalam  BBT  seperti  jenis  varietas,  umur BBT, waktu simpan, dan lain-lain [2], [7].
Pada hasil matriks Gambar 3(a) dari uji korelasi, Mutu ID yang  berasal  dari  uji  kriteria  visual  BBT  memiliki  korelasi yang rendah terhadap atribut kadar gula. Hal ini menjelaskan bahwa Mutu ID tidak memiliki korelasi dengan atribut gula yang  diuji  dan  membuktikan  bahwa  tidak  ditemukan  bias antara  mutu  dari  uji  visual  BBT  dengan  atribut  kadar  gula pada PT. XYZ.  Hasil  uji korelasi  yang  dilakukan  dari hasil pengklasteran pada Gambar 3(b) menunjukkan bahwa Mutu Gula BBT memiliki hasil korelasi yang tinggi terhadap atribut gula.  Hal  ini  menjelaskan  bahwa  mutu  gula  BBT  yang didapatkan  dari  teknik  pengklasteran  memiliki  korelasi dengan atribut kadar gula yang dimiliki.
C. Hasil Pengklasteran Hierarchical K-Means Clustering
Hasil  tahap  pertama  yaitu agglomerative  hierarchical clustering, penentuan linkage clustering terbaik berdasarkan nilai cophenet ( c ).  Jenis linkage  clustering yang  diuji yaitu single,  complete,  average,  centroid, dan ward. Dari perhitungan cophenet ( c ), didapatkan bahwa metode linkage terbaik  yaitu average karena  memiliki  nilai c tertinggi 0,79258.  Kemudian  akan  dibentuk  pohon  klaster  atau dendrogram  untuk  menentukan  pengelompokan  datanya, jumlah  klaster  yang  dibentuk  yaitu  k=2  hingga  k=6 berdasarkan Gambar 4.
Hasil rata-rata pengelompokan data dari alternatif jumlah klaster  k  tersebut  akan  digunakan  sebagai  inisial centroid yang berbentuk array untuk tahap k-means clustering. Tahap kedua  yaitu k-means  clustering, dilakukan  evaluasi menggunakan  nilai  SSE  untuk  metode elbow  method dan nilai SWC untuk Silhouette untuk k=2 hingga k=6 . Pada Gambar 5(a) didapatkan bahwa perubahan nilai SSE yang  signifikan  dan  membentuk elbow pada  k=4.  Pada Gambar 5(b), nilai SWC untuk alternatif jumlah klaster k=2 hingga k=6 mengalami penurunan untuk setiap alternatifnya sehingga SWC terbaik yaitu k=2 karena memiliki nilai SWC tertinggi  yaitu  0,5849.  Dari  hasil  kedua  metode  evaluasi
tersebut  akan  diambil  jumlah  klaster  k=4  berdasarkan  hasil evaluasi elbow method dengan nilai SWC yang dimiliki yaitu 0,5368 dan memiliki selisih 0,048 dari hasil SWC k=2. Nilai selisih 0,048 antara k=2 dengan k=4 masih dapat ditoleransi.
Penentuan  karakteristik  hasil  pengklasteran  dengan  k=4 disajikan  pada  Tabel  1.  Jumlah  data  tiap  klaster  secara berurutan  dari  yang  terbanyak  yaitu  mutu  C,  B,  A,  dan  D dengan  persentase-nya yaitu 50,26%,  32,00%,  15,98%,  dan 1,75% dari 11.624 data riwayat yang dimiliki. Pada hasil rata- rata, nilai minimal, dan nilai maksimal data di setiap klaster, semua  kategori  mutu  pada  klaster  memiliki  nilai  berurutan dari yang tertingi ke terendah untuk semua atribut kadar gula yang dimiliki dari mutu A hingga mutu D.
Pada  Tabel  1  menunjukkan  bahwa  mutu  A  merupakan mutu terbaik karena memiliki nilai rata-rata dan range data tertinggi  untuk  setiap  atribut  kadar  gula  yang  dimiliki dibandingkan mutu yang lain. Setelah mutu A, terdapat mutu B, C, dan yang terburuk kualitas gulanya yaitu mutu D. Pada hasil  karakteristik  pengklasteran  ini  dapat  dikatakan  baik karena untuk setiap karakteristik klasternya mulai dari mutu A  hingga  mutu  D  memiliki  nilai  dari  aspek  rata-rata  dan range data  yang  berurutan  dari  yang  tertinggi  ke  terendah untuk semua atribut kadar gula yang diuji [8], [11].

## D. Hasil Prediksi Model Klasifikasi KNN dan SVM
Pada  bagian  ini  data  hasil  pengklasteran akan  diubah menggunakan indeks baru untuk “Mutu Gula BBT” yaitu {A, B,  C,  D}  menjadi  {0,  1,  2,  3}.  Data  klaster  akan  dibagi menjadi  variabel  x  sebagai  fitur  atau  atribut  dan  variabel  y sebagai  target  atau  luaran  untuk  teknik  prediksi.  Kemudian
Gambar 8. Hasil Rata-rata Error Parameter Gamma 20 hingga 60 dari Proses SVM Polinomial (Percobaan 2). (a) (b) (c) Gambar 9. (a) Performansi Akurasi Model Untuk 5 Kali Percobaan; (b) Performansi Presisi Model Terhadap Mutu Gula BBT; (c)  Performansi Sensitivitas/ Recall Model Terhadap Mutu Gula BBT.
akan  dilakukan  pembagian  data  dari  hasil  pengklasteran dengan perbandingan 70% data training dan 30% data testing yang  dibagi  tiap  klasternya.  Pembagian  data  klasifikasi dilakukan sebanyak 5 kali (N=5) untuk tahap validasi dan uji sensitivitas besar data pada akhir proses prediksi.

## 1) K-Nearest Neighbors (KNN)
Pada  tahap  pengembangan  model  prediksi  KNN  dan penentuan  nilai  k  digunakan  data training dan  data testing pada  pembagian  data  pertama.  Nilai  k=1  hingga  k=50 diuji untuk mendapatkan nilai k tetangga terdekat dengan rata-rata error terkecil pada Gambar 6.
Pada Gambar 6, rata-rata error terkecil dari nilai k tetangga terdekat  yaitu  k=19  dan  k=20  memiliki  hasil  yang  sama. Model prediksi KNN dengan nilai k dari salah satu hasilnya, yaitu  k=20  digunakan  untuk  melatih  data training dan dilanjutkan untuk memprediksi data testing. Hasil variabel y dari  prediksi  KNN  akan  divalidasi  dengan  hasil  variabel  y dari data testing menggunakan confusion matrix.
2) Support Vector Machine (SVM) dengan Kernel RBF
Pada  model  prediksi  SVM  dengan  jenis  kernel Radial Basis Function (RBF) akan dilakukan penyesuaian parameter gamma. Penentuan nilai gamma yang  akan digunakan  akan dipilih  berdasarkan  nilai error terkecil.  Nilai gamma yang diuji  yaitu  1  hingga  500  dan  didapatkan gamma terkecil terletak pada range 100 hingga 200. Range 100 hingga 200 diuji  dan  didapatkan gamma dengan error terkecil  pada Gambar 7.
Pada  Gambar  7  didapatkan  bahwa error terkecil  terletak antara gamma 153 hingga 159. Karena memiliki nilai error yang sama antara 153 hingga 159, maka dapat diambil salah satu  nilai gamma untuk  digunakan  yaitu  155. Gamma 155 digunakan untuk melatih data training dan dilanjutkan untuk memprediksi data testing. Hasil variabel y dari prediksi SVM RBF akan divalidasi dengan hasil variabel y dari data testing menggunakan confusion matrix.
3) Support  Vector  Machine  (SVM)  dengan  Kernel

## Polinomial
Pada  kernel  polinomial  terdapat  dua  parameter  yaitu, gamma dan degree atau  derajat  polinomial . Untuk  dua parameter  ini  akan  dilakukan  dua  percobaan  berbeda.  Pada percobaan  1,  parameter  nilai gamma yang  akan  digunakan yaitu gamma dari  hasil  kernel  RBF  sebelumnya ( gamma =155), sedangkan parameter kedua yaitu derajat atau degree polinomial  akan  dicari  menggunakan  rata-rata error terkecil  antara  d=1  hingga  d=50.  Dari  pengujian  tersebut didapatkan error terkecil  pada range 1  hingga  10.  Pada
percobaan  2,  parameter  derajat  atau degree yang  akan digunakan  yaitu  d=3,  sedangkan  parameter gamma akan dicari  menggunakan  rata-rata error terkecil.  Nilai gamma yang diuji yaitu 1 hingga 500 dan didapatkan gamma terkecil terletak  pada range 20  hingga  60. Range 20  hingga  60 kemudian diuji dan didapatkan gamma dengan error terkecil pada Gambar 8.
Pada  kedua  percobaan  tersebut,  didapatkan  bahwa error yang  dihasilkan  oleh  percobaan  2  lebih  kecil.  Karena memiliki  nilai error yang  sama  antara gamma 44  dan  46, maka dapat diambil salah satu nilai gamma untuk digunakan sebagai pembangkit model prediksi SVM yaitu 44. Parameter degree= 3  dan gamma =44  digunakan  untuk  melatih  data training dan  dilanjutkan  untuk  memprediksi  data testing. Hasil  variabel  y  dari  prediksi  SVM  Polinomial  akan divalidasi  dengan  hasil  variabel  y  dari  data testing menggunakan confusion matrix.
4) Validasi    dan  Sensitivitas  Besar  Data  Pada  Model

## Prediksi
Validasi  model  prediksi  akan  digunakan  hasil  dari confusion  matrix dengan  5  kali  (N=5)  percobaan split data training dan testing secara random . Hasil performansi ukuran dari confusion matrix disajikan pada Gambar 9.
Hasil ketiga ukuran performansi tersebut dapat disimpulkan  bahwa  metode  prediksi  SVM  Polinomial memiliki performansi yang paling bagus untuk diimplementasikan di PT. XYZ. Metode SVM RBF terletak pada  urutan  kedua  dan  terakhir  yaitu  KNN.  Hasil  ketiga ukuran  performansi  untuk  metode  KNN,  SVM  RBF,  dan SVM  Polinomial  pada  Gambar  9  cenderung  tinggi  yaitu antara  97%  hingga  100%,  hal  ini  dikarenakan  adanya pengaruh  dari  hasil  pengklasteran  yang  dilakukan  sebagai penentuan  kelas  untuk  kategori  mutu  gula  BBT.  Dari  hasil pengklasteran,  “Mutu  Gula  BBT”  memiliki  korelasi  yang tinggi  dengan  atribut  atau  fitur  prediktor  yang  dimiliki, sehingga metode prediksi yang ditugaskan juga menjadi lebih mudah  untuk  melatih  data training dan  memprediksi  data testing.
Hasil uji sensitivitas untuk besar data yang diuji dengan 5 kali  percobaan  disajikan  pada  Gambar  10.  Besar  data  20% (2.325  data)  hingga  100%  (11.624  data),  SVM  Polinomial memiliki rata-rata akurasi tertinggi dan yang terendah yaitu KNN.  Pada  besar  data  10%  (1.162  data),  SVM  Polinomial juga menghasilkan akurasi tertinggi, tetapi akurasi terendah terdapat pada SVM RBF. Pada besar data 10% (1.162 data) hingga  30%  (3.487  data),  ditemukan  pada  beberapa percobaan hasil  akurasi  KNN  masih dapat  lebih  tinggi  atau sama  terhadap  SVM  RBF,  tetapi  tidak  ditemukan  hasil akurasi KNN yang lebih tinggi dari SVM Polinomial. Hal ini menunjukkan bahwa selain dari jumlah data yang digunakan, jenis  kernel  juga  dapat  mempengaruhi  hasil  akurasi  pada model  SVM.  Fungsi  kernel  pada  metode  SVM  digunakan supaya  atribut  atau  fitur  data  asli  dapat  diproyeksikan  ke dimensi  yang  lebih  tinggi  sehingga  data  tersebut  dapat diklasifikasi dengan baik menggunakan SVM [6].
Dari hasil ini dapat dikatakan bahwa SVM Polinomial dan RBF  lebih  unggul  dibandingkan  KNN,  hal  ini  disebabkan adanya  pengaruh  ukuran  set  data  untuk  data training dan testing yang  besar  serta  jenis  kernel  yang  digunakan  untuk pembentukan classifier pada  SVM  sehingga  mampu menangani  model  prediksi  yang  kompleks  dari  atribut  atau
Gambar  10.  Hasil  Perhitungan  Sensitivitas  Besar  Data  10%  hingga 100%  dari  11.624  Jumlah  Data  Berdasarkan  Performansi  Akurasi (N=5).
fitur  prediktornya  [12].  Metode  KNN  tidak  memiliki parameter dan hanya ditentukan berdasarkan nilai k tetangga terdekatnya  dan  persamaan  jarak yang  digunakan,  sehingga jika terdapat set data yang kompleks dan berukuran besar dari atribut  atau  fitur  prediktor,  KNN  tidak  dapat  memprediksi dengan  baik  jika  dibandingkan  dengan  SVM  yang menggunakan metode kernel tertentu.

## IV. KESIMPULAN
Penelitian ini menjelaskan bahwa mutu dari kriteria visual tidak  memiliki  korelasi  dengan  atribut  gula  yang  diuji sehingga membuktikan tidak ditemukan bias antara mutu dari uji visual BBT dengan  atribut kadar gula.  Perbaikan sistem penentuan  kualitas  atau  mutu  BBT  menggunakan  teknik pengklasteran Hierarchical K-Means Clustering menghasilkan  bahwa  jumlah  klaster  yang  optimal  adalah  4 klaster  berdasarkan  hasil  evaluasi.  Empat  klaster  tersebut yaitu,  mutu  A  (15.98%),  B  (32%),  C  (50.26%),  dan  D (1.75%).  Hasil  karakteristik  pengklasteran  ini  dapat dikatakan baik, mulai dari mutu A hingga D memiliki rata- rata  dan range data  yang  berurutan  dari  yang  tertinggi  ke terendah untuk semua atribut kadar gula.
Pada klasifikasi dari data hasil pengklasteran berdasarkan hasil  dari  confusion  matrix,  metode  prediksi  terbaik  yaitu: SVM Polinomial, SVM RBF, dan KNN . Pada uji sensitivitas, didapatkan hasil akurasi KNN masih dapat lebih tinggi atau sama  terhadap SVM  RBF ,  sedangkan SVM  Polinomial menghasilkan akurasi tertinggi untuk semua besar data yang diuji. Set data yang kompleks dan berukuran besar dari atribut atau  fitur  prediktor,  metode  KNN  tidak  dapat  memprediksi dengan  baik  jika  dibandingkan  dengan  SVM  yang menggunakan  metode  kernel  tertentu.  Penggunaan  kernel pada  SVM  ini  digunakan  supaya  atribut  atau  fitur  data  asli dapat  diproyeksikan  ke  dimensi  yang  lebih  tinggi  sehingga data tersebut dapat diklasifikasi dengan baik.
Hasil dari penelitian ini diharapkan PT. XYZ menganalisis kualitas BBT berdasarkan hasil uji kadar gula sebelum masuk ke  proses  giling  dengan  melakukan  integrasi  sistem  antara database bagian Quality  Assurance (QA)  pada System Application  and  Processing (SAP)  perusahaan  dengan machine  learning (ML)  untuk  bahasa  pemrograman python agar  dapat  dilakukan  prediksi  mutu  gula  BBT.  Analisis kualitas  BBT  ini  digunakan  sebagai  bahan  evaluasi  kinerja
petani  tebu  agar  dapat meningkatkan  kualitas  tanaman  tebu yang ditanam dengan bantuan bagian tanaman dalam bentuk konsultasi  atau  perbaikan  program  pembinaan  budidaya tanaman tebu yang dimiliki. Peningkatkan kualitas tanaman tebu  atau  BBT  berdasarkan  uji  kadar  gula  ini  dapat meningkatkan  keuntungan  dalam  bentuk  bagi  hasil  antara petani tebu dan perusahaan. Penelitian ini hanya berdasarkan tiga  jenis  atribut  kadar  gula,  sehingga  PT.  XYZ  disarankan untuk  bisa  menambahkan  sistem  uji core  sampler menggunakan NIR liquid agar didapatkan hasil atribut seperti pH, gula reduksi, dan NPP.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A. D. Kuspratomo, B. Burhan, and M. Fakhry, “Pengaruh varietas tebu, potongan dan penundaan giling terhadap kualitas nira tebu,” Agrointek , vol. 6, no. 2, pp. 123–132, 2012.
[2]  L.  Manalu,  “Studi  kasus  penentuan  rendemen  tebu  di  pabrik  gula BUMN,” J. Keteknikan Pertan. , vol. 20, no. 1, pp. 1–8, 2006.
[3]  E. V Ramana, S. Sapthagiri, and P. Srinivas, “Data mining approach for  quality  prediction  of  injection  molding  process  through  statistica SVM, KNN and GC & RT techniques,” Inject. molding , vol. 1, p. 9, 2016.
[4]  Z.  Yong,  L.  Youwen,  and  X.  Shixiong,  “An  improved  KNN  text classification algorithm based on clustering,” J. Comput. , vol. 4, no. 3, pp. 230–237, 2009.
[5]  N. M. N. Mathivanan, N. A. M. Ghani, and R. M. Janor, “Improving classification accuracy using clustering technique,” Bull. Electr. Eng. Informatics , vol. 7, no. 3, pp. 465–470, 2018.
[6]  M. K. F. Hanka and B. Santosa, “Analisis Kualitas Bahan Baku Tebu Melalui  Teknik  Pengklasteran  Dan  Klasifikasi  Kadar  Gula  Sebelum Giling  (Studi  Kasus  Pabrik  Gula  PT.  XYZ),”  Institut  Teknologi Sepuluh Nopember, 2021.
[7]  H.  YUHARTONO,  “Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Produksi Hablur  Tebu  Pabrik  Gula  Tersana  Baru,”  Universitas  Gadjah  Mada, 2009.
[8]  T. Alfina and B. Santosa, “Analisa Perbandingan Metode Hierarchical Clustering,  K-Means  Dan  Gabugan  Keduanya  Dalam  Membentuk Cluster  Data  (Studi  Kasus :  Problem  Kerja  Praktek  Jurusan  Teknik Industri Its),” Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya, 2012.
[9]  I.  H.  Witten  and  E.  Frank,  “Data  mining:  practical  machine  learning tools and techniques with Java implementations,” Acm  Sigmod  Rec. , vol. 31, no. 1, pp. 76–77, 2002.
[10]  B. E. Santoso, “Rendemen: Definisi, Prosedur dan Kaitannya dengan Kinerja Pabrik,” Pusat Penelitian Perkebunan Gula Indonesia . Pusat Penelitian Perkebunan Gula Indonesia, Pasuruan, 2002.
[11]  T.-S. Chen et al. , “A Combined K-Means and Hierarchical Clustering Method  for  Improving  The  Clustering  Efficiency  of  Microarray,”  in 2005  International  symposium  on  intelligent  signal  processing  and communication systems , 2005, pp. 405–408.
[12]  J. S. Raikwal and K. Saxena, “Performance evaluation of SVM and k- nearest  neighbor  algorithm  over  medical  data  set,” Int.  J.  Comput. Appl. , vol. 50, no. 14, 2012.