Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 131-144 E- ISSN 2503-2933 131

## Implementasi K-Means Clustering Dalam

## Pengelompokkan Banyaknya Jumlah Petani
Berdasarkan Kecamatan Di Provinsi Jawa Barat
Muhammad Yamin Nurzaman 1 , Betha Nurina Sari 2 1,2 Teknik Informatika, Universitas Singaperbanga Karawang e-mail: 1 1910631170108@student.unsika.ac.id , 2 betha.nurina@staff.unsika.ac.id ,

## Abstrak
Sektor pertanian memiliki peran penting di Provinsi Jawa Barat. Provinsi ini memiliki luas  lahan  pertanian  yang  besar,  sehingga  memiliki  potensi  yang  tinggi  untuk  menghasilkan produksi  pertanian  yang  melimpah.  Namun,  untuk  mengetahui  jumlah  para  petani  yang memadai sangat penting. Oleh karena itu, implementasi K-Means Clustering dapat memberikan kontribusi  yang  signifikan  bagi  Dinas  Pertanian  Provinsi  Jawa  Barat  dalam  mengelompokkan petani  berdasarkan  kecamatan.  Untuk  mencapai  hasil  yang  optimal,  penentuan  nilai  K  yang terbaik  perlu  diperhatikan  secara  cermat.  Pada  penelitian  ini  hasil  Evaluasi  menggunakan silhouette  coefficient  score  menunjukkan  bahwa  cluster  dengan  nilai  0.7374355377121188 adalah  yang  terbaik.  Sehingga,  K-Means  Clustering  berhasil  diimplementasikan  dalam mengelompokkan  jumlah  populasi  petani  secara  optimal  berdasarkan  kecamatan  di  Provinsi Jawa Barat.
Kata kunci :  K-Means Clustering, Petani, Silhouette Coefficient.

## Abstract
The agricultural sector has an important role in West Java Province. This province has a  large  agricultural  land  area,  so  it  has  a  high  potential  to  produce  abundant  agricultural production. However, to know the adequate number of farmers is very important. Therefore, the implementation  of  K-Means  Clustering  can  make  a  significant  contribution  to  the  West  Java Provincial  Agriculture  Office  in  grouping  farmers  based  on  sub-districts.  To  achieve  optimal results, the determination of the best K value needs to be considered carefully. In this study the evaluation results using the silhouette coefficient score showed that the cluster with a value of 0.7374355377121188 was the best. Thus, K-Means Clustering was successfully implemented in optimally grouping the total population of farmers based on sub-districts in West Java Province
Keywords : K-Means Clustering, Farmer, Silhouette Coefficient.

## 1. PENDAHULUAN
Pentingnya sektor pertanian di Indonesia dapat dilihat dari beberapa aspek yang relevan. Pertama,  sektor  ini  berperan  sebagai  sumber  penghasil  devisa  yang  signifikan  bagi  negara. Selain  itu,  Sektor  pertanian  memiliki  peran  penting  sebagai  mata  pencaharian  utama  bagi sebagian  besar  penduduk  Indonesia.  Dilihat  dari  segi  jumlah  tenaga  kerja,  sektor  pertanian merupakan  sektor  yang  paling  banyak  menyerap  tenaga  kerja.  dengan  mayoritas  pekerja  tidak memiliki pendidikan formal, keterampilan yang terbatas, dan pendapatan yang tidak merata [1]. Pertanian memegang peranan yang krusial dalam kelangsungan hidup manusia karena menjadi
132 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 133-144 E-ISSN 2503-2933
Muhammad Yamin Nurzaman , et., al [ Implementasi K-Means Clustering Dalam Pengelompokkan Banyaknya Jumlah Petani Berdasarkan Kecamatan di Provinsi Jawa Barat]
IJCCS Vol. x, page–end_page
sumber  makanan  yang  sangat  penting  bagi  keberlanjutan  kehidupan  manusia. Oleh  karena itu, diperlukan  adanya  para  petani  yang  dapat  mengelola  lahan  pertanian  dengan  baik  sehingga dapat menghasilkan produksi pertanian yang optimal. Pertanian merupakan sektor yang sangat penting  dalam  menopang  kelangsungan  hidup  manusia,  karena  pertanian  merupakan  sumber utama  makanan  bagi  keberlangsungan  hidup  manusia.  Petani  dihadapkan  pada  perubahan lingkungan strategis di tingkat nasional, terutama terkait dengan permintaan pangan dan bahan baku  yang  terus  berubah,  serta  tantangan  signifikan  seperti  liberalisasi  perdagangan internasional dan kehadiran Masyarakat Ekonomi Asia (MEA)[2].
Berdasarkan  data  yang  dirilis  oleh  Badan  Pusat  Statistik  (BPS),  sektor  pertanian memiliki  kontribusi  terbesar  terhadap  Produk  Domestik  Bruto  (PDB)  Indonesia,  yaitu  sebesar 13,65%  pada  tahun  2020.  Peran  penting  petani  juga  terlihat  dalam  menjaga  kualitas  makanan yang  dihasilkan  untuk  memenuhi  kebutuhan  makanan  manusia.  Menurut  data  BPS,  produksi hortikultura  di  Indonesia  pada  tahun  2020  mencapai  39,17  juta  ton,  dengan  komoditas hortikultura terbesar adalah sayuran dengan produksi sebesar 12,97 juta ton. Di Provinsi Jawa Barat,  sektor  pertanian  memiliki  kepentingan  yang  signifikan.  Jawa  Barat  memiliki  lahan pertanian  yang  luas,  sehingga  memiliki  potensi  besar  untuk  menghasilkan  produksi  pertanian yang tinggi. Namun, pengelolaan lahan pertanian yang efektif membutuhkan peran penting dan jumlah ketersediaan para petani.
Oleh karena itu, penelitian clustering banyaknya jumlah petani berdasarkan kecamatan di  Provinsi  Jawa  Barat  sangat  penting  untuk  dilakukan.  Penelitian  ini  dapat  membantu  dalam mengetahui  jumlah  petani  yang  ada  di  setiap  kecamatan  di  Provinsi  Jawa  Barat,  serta  dapat mengidentifikasi  kecamatan  yang  memiliki  jumlah  petani  yang  relatif  sedikit  atau  banyak. Dengan  demikian,  dapat  diambil  langkah-langkah  yang  sesuai  untuk  meningkatkan  jumlah petani  di  kecamatan  yang  memiliki  jumlah  petani  yang  tergolong  rendah.  Penurunan  sektor pertanian  juga  berpotensi  mempengaruhi  ketahanan  pangan  di  masa  depan  di  Indonesia, terutama  karena  penurunan  jumlah  orang  yang  terlibat  dalam  profesi  petani.  Di  era  millenial saat ini, minat generasi muda terhadap bidang pertanian kurang signifikan [3].
Selain  itu,  penelitian  ini  juga  dapat  menyediakan  data  statistik  yang  dapat  menjadi landasan dalam pengambilan kebijakan yang tepat terkait pengembangan pertanian di Provinsi Jawa  Barat.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  menjadi  salah  satu  upaya  untuk  memastikan kemajuan sektor pertanian di Provinsi Jawa Barat, sehingga dapat mencapai produksi pertanian yang optimal.

## 2. KAJIAN PUSTAKA

## 2.1 Data Mining
Data  mining merupakan  proses  pengambilan  informasi  dari  dataset  dengan menggunakan  teknik  dan  algoritma  khusus  yang  memiliki  dampak  luas  pada  berbagai  disiplin ilmu,  termasuk  di  antaranya  basis  data,  statistika,  pembelajaran  mesin,  dan  kecerdasan  buatan [4].  Data  mining  juga  dapat  didefinisikan  sebagai  sebuah  proses  mencari  pengetahuan  pada database menggunakan  beberapa  metode  seperti  clustering,  asosiasi,  klasifikasi,  dan  lain sebagainya [5].

## 2.2 Clustering
Clustering merupakan  suatu  proses  di  mana  data  dikelompokkan  ke  dalam  berbagai kelompok yang berbeda, dengan tujuan agar objek-objek serupa tergabung dalam satu kelompok atau cluster, sedangkan  objek-objek  yang  berbeda  ditempatkan  dalam  kelompok  yang  berbeda pula.  Setiap  cluster  berisi  data  yang  memiliki  kesamaan  sebanyak  mungkin [6].  Clustering
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 133-144 E- ISSN 2503-2933 133
nd clear, implies research results (First Author)
merupakan  salah  satu  metode  analisis  data  yang  digunakan  untuk  mengelompokkan  data menjadi beberapa kelompok (cluster) berdasarkan kesamaan fitur atau atribut yang dimiliki oleh setiap data.

## 2.3 Algoritma K-Means
Algoritma  K-Means adalah  suatu  teknik  clustering  yang  menggunakan  perhitungan jarak  untuk  mengelompokkan  data  ke  dalam  beberapa  cluster.  Metode  ini  hanya  dapat digunakan  pada  atribut  yang  bersifat  angka  atau  numerik [7].  Algoritma  ini  mampu meminimalkan jarak antara data ke clusternya [8] . Berikut adalah langkah algoritma K-Means [9]: 1. Pilihlah nilai k sebagai jumlah cluster yang akan terbentuk.
2. Atur posisi awal pusat(centroid) dari setiap cluster. Atau yang langkah yang lebih detailnya adalah sebagai berikut [10]:
1. Menentukan banyaknya cluster yang dibentuk.
2. Menentukan pusat (centroid) secara random sebanyak jumlah cluster.
3. Hitung  jarak  terhadap centroid menggunakan euclidean  distance. Berikut  adalah  rumus euclidean distance :
J ( , ) = ∑ ( − )
Keterangan : J(ai, bi) : Jarak antara nilai data dan pusat (centroid) dari suatu objek a i : data awal dari dimensi b i : centroid dari dimensi
n : Jumlah dimensi atau atribut data yang ada
4. Menggabungkan data berdasarkan jarak terpendek dengan centroid.
5. Tentukan nilai pusat baru dengan rumus berikut.
W k = ∑
Keterangan : n k : jumlah data pada cluster j i : jumlah nilai distance yang masuk ke setiap cluster
6. Ulangilah langkah ke-3 sampai ke-5 hingga keanggotaan setiap cluster tetap Metode K-Means dipilih karena metode ini membutuhkan data fisik yang  konkret dan jelas,  yang  sesuai  dengan  data  yang  akan  digunakan  dalam  masalah  pengelompokan  kelas unggulan  di  sekolah  dengan  menggunakan  nilai  rapor  siswa  sebagai  data  acuan.  Selain  itu, metode  ini  bersifat  fleksibel  karena  pengguna  dapat  menentukan  jumlah  cluster  yang  akan dibentuk [11].

## 2.4 Python
Python merupakan  sebuah  bahasa  pemrograman  yang  memiliki  tingkat  kesulitan  yang tinggi, bersifat dinamis, interpretatif, serta memiliki kemampuan yang sangat bermanfaat dalam berbagai  keperluan. Python juga  termasuk  bahasa  pemrograman  yang  dapat  dengan  mudah dipelajari  dan  digunakan.  Selain  itu, Python juga  sangat  fleksibel  untuk  berbagai  macam keperluan  pemrograman.  Dengan Python ,  Anda  dapat  membuat  aplikasi  desktop,  web,  dan mobile yang beragam. Python juga populer digunakan untuk melakukan data science, machine learning, dan berbagai macam analisis data lainnya.
134 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 133-144 E-ISSN 2503-2933
Muhammad Yamin Nurzaman , et., al [ Implementasi K-Means Clustering Dalam Pengelompokkan Banyaknya Jumlah Petani Berdasarkan Kecamatan di Provinsi Jawa Barat]
IJCCS Vol. x, page–end_page

## 2.5 CRISP-DM
CRISP-DM  (Cross-Industry  Standard  Process  for  Data  Mining) adalah  suatu metodologi yang digunakan untuk mengatur proyek data mining atau analisis data. definisi dari Metode Metode  CRISP-DM (Cross  Industry  Standard  Process  for  Data  Mining) secara  luas digunakan  oleh  para  pakar  untuk  melakukan  pemodelan  data.  Tujuan  utamanya  adalah  untuk menemukan pola-pola yang signifikan dan memiliki makna dalam data yang digunakan [4]. CRISP-DM terdiri dari enam tahap, yaitu:
1. Business  Understanding :  langkah  ini  bertujuan  untuk  memperoleh  pemahaman  tentang tujuan  dan  kebutuhan  bisnis,  serta  untuk  menentukan  apakah  proyek  tersebut  layak  untuk dilakukan atau tidak.
2. Data  Understanding :  tahap  ini  bertujuan  untuk  memahami  karakteristik  data  yang  akan digunakan  dalam  proyek,  serta  untuk  mengidentifikasi  data  yang  kurang  bermanfaat  atau tidak sesuai dengan tujuan proyek.
3. Data Preparation : tahap ini bertujuan untuk membersihkan dan menyiapkan data agar sesuai dengan kebutuhan analisis yang akan dilakukan.
4. Modeling : tahap ini bertujuan untuk membangun model analisis yang akan digunakan untuk mengekstrak informasi dari data.
5. Evaluation : tahap ini bertujuan untuk mengevaluasi model yang telah dibangun, serta untuk menentukan apakah model tersebut dapat digunakan atau tidak.
6. Deployment :  tahap  ini  bertujuan  untuk  menyajikan  hasil  analisis  kepada  pihak  yang berkepentingan,  serta  untuk  mengimplementasikan  model  yang  telah  disetujui  ke  dalam sistem atau proses bisnis.

## 2.6 Elbow Method
Metode  K-Elbow  adalah  salah  satu  teknik  yang  sering  digunakan  untuk mengidentifikasi jumlah optimal dari kelompok dalam dataset yang akan dikelompokkan. Jika terdapat  nilai  yang  menunjukkan  sebuah  sudut  pada  grafik  atau  penurunan  paling  signifikan dalam  nilai,  maka  itu  menunjukkan  jumlah  kelompok  yang  optimal  atau  terbaik  [12].  Elbow method  menggunakan  prinsip  bahwa  semakin  kecil  nilai  SSE,  maka  semakin  baik pengelompokan  data  tersebut.  Namun,  pada  suatu  titik  tertentu,  nilai  SSE  akan  mulai mengalami  peningkatan  yang  cukup  signifikan.  Titik  ini  disebut  sebagai  "elbow  point"  atau "titik siku". Titik ini merupakan titik dimana peningkatan jumlah cluster tidak lagi memberikan peningkatan yang signifikan terhadap nilai SSE.

## 2.7 Silhouette Coefficient
Silhouette  Coefficient adalah  sebuah  metrik  validitas  yang  umumnya  digunakan  untuk mengevaluasi  hasil  dari  algoritma  clustering.  Metrik Silhouette menghitung  rata-rata  nilai  dari setiap  titik  data  dengan  mengukur  perbedaan  antara  tingkat  pemisahan  dan  kepadatan  data, kemudian  membaginya  dengan  nilai  maksimum  antara  keduanya [10].  Berikut Tabel  1  adalah rentang nilai silhouette
Tabel 1. Rentang Nilai Silhouette Nilai Interpretasi 0.71 – 1.0 Struktur yang kuat 0.51 – 0.70 Struktur yang beralasan / standard 0.26 – 0.50 Struktur yang lemah < 0.25 Tidak ditemukan struktur yang substansial
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 133-144 E- ISSN 2503-2933 135
nd clear, implies research results (First Author)

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini,  teknik  data  mining  clustering  digunakan  dengan  menerapkan algoritma  K-means.  Pendekatan  CRISP-DM  terdiri  dari  beberapa  langkah,  termasuk pemahaman bisnis, pemahaman data, persiapan data, pemodelan, evaluasi, dan implementasi. Berikut adalah Gambar 1. Metode CRISP-DM
Gambar  1. Metode CRISP-DM

## 3.1 Business Understanding
Pada  tahap  pemahaman  bisnis,  langkah  ini  merupakan  langkah  pertama  dalam  proses CRISP-DM. Di tahap ini, tujuan dan target dari proses data mining ditetapkan. Selain itu, tahap ini juga melibatkan pengaitan data mining dengan aspek bisnis dan integrasi data mining dengan proses bisnis yang sudah ada, sehingga tujuan penelitian dapat tercapai.

## 3.2 Data Understanding
Pada tahap pemahaman data, langkah ini melibatkan pengumpulan dan analisis data yang akan digunakan. Tahap ini juga merupakan saat data divalidasi dan diuji keabsahannya.

## 3.3 Data Preparation
Pada  tahap  persiapan  data,  langkah  ini  melibatkan  mempersiapkan  data  yang  telah dikumpulkan untuk proses data mining. Tahap ini mencakup pembersihan data, penyajian data, dan transformasi data.

## 3.4 Modeling
Pada tahap pemodelan, langkah ini melibatkan penggunaan algoritma data mining untuk mengidentifikasi  pola-pola  yang  ada  dalam  data.  Selain  itu, tahap  ini juga  melibatkan  validasi dan pengujian kehandalan model data mining.
136 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 133-144 E-ISSN 2503-2933
Muhammad Yamin Nurzaman , et., al [ Implementasi K-Means Clustering Dalam Pengelompokkan Banyaknya Jumlah Petani Berdasarkan Kecamatan di Provinsi Jawa Barat]
IJCCS Vol. x, page–end_page

## 3.5 Evaluation
Pada  tahap  evaluasi,  langkah  ini  melibatkan  pengujian  kehandalan  model  data  mining yang  telah  dibuat  dan  menentukan  apakah  model  tersebut  layak  atau  tidak  untuk  digunakan dalam proses bisnis.

## 3.6 Deployment
Pada tahap implementasi, langkah ini melibatkan integrasi model data mining yang telah dianggap layak ke dalam proses bisnis yang sudah ada. Tahap ini juga merupakan saat dimana hasil dari proses data mining disajikan kepada pihak yang berkepentingan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Business Understanding
Pada  tahap  awal,  dilakukan  pemahaman  bisnis  dan  penjelasan  mengenai  masalah  data mining  agar  tujuan  penelitian  dapat  tercapai.  Pemahaman  masalah  dalam  penelitian  ini  fokus pada distribusi jumlah populasi petani di daerah Jawa Barat. Sektor pertanian dianggap sebagai salah satu sektor yang memiliki kepentingan penting. Wilayah Jawa Barat memiliki luas lahan pertanian yang signifikan, sehingga potensi untuk menghasilkan produksi pertanian yang tinggi juga  cukup  besar.  Namun,  untuk  dapat  mengelola  lahan  pertanian  dengan  baik,  diperlukan adanya para petani dalam mengelola lahan pertanian.

## 4.2 Data Understanding
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  mengenai  jumlah  petani berdasarkan  desa  atau  kelurahan  di  Jawa  Barat  pada  periode  tahun  2019-2020. Dataset ini diperoleh dari opendata.jabarprov.go.id sebagai sumbernya. Dataset ini berisi jumlah populasi  dokter  laki-laki  dan  perempuan  di  daerah  jawa  barat.  Dataset  ini  terdiri  dari  10624 catatan  data  dengan  17  atribut,  termasuk:  kode  provinsi,  nama  provinsi,  kode  kabupaten/kota BPS,  nama  kabupaten/kota  BPS,  kode  kecamatan  BPS,  nama  kecamatan  BPS,  kode desa/kelurahan BPS, nama desa/kelurahan BPS, kode kecamatan Kemendagri, nama kecamatan Kemendagri,  kode  desa/kelurahan  Kemendagri,  nama  desa/kelurahan  Kemendagri,  jumlah dokter laki-laki, jumlah dokter perempuan, satuan, tahun, dan ID.

## 4.3 Data Preparation
Dalam  tahap  persiapan  data,  dilakukan  penyesuaian  dataset  agar  sesuai  dengan kebutuhan yang akan digunakan saat tahap pemodelan.

## 1. Data Selection
Dataset yang diperoleh dari opendatajabar untuk jumlah petani pada periode 2019-2020 terdiri dari 10624 data. Selanjutnya, dilakukan seleksi data dimana hanya 6 atribut yang dipilih, yaitu bps_nama_kabupaten_kota, bps_nama_kecamatan, bps_nama_desa_kelurahan, jumlah_petani_lk,  jumlah_petani_pr,  dan  tahun.  Informasi  lebih  lanjut  mengenai  data  hasil seleksi dapat ditemukan pada Gambar 2 berikut ini.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 133-144 E- ISSN 2503-2933 137
nd clear, implies research results (First Author)
Gambar  2. Hasil Data Seleksi
2. Data Preprocessing
Pada  tahap preprocessing  data ,  biasanya  melibatkan  proses  pembersihan  data  seperti cleaning data , termasuk penanganan missing value . Namun, pada dataset yang digunakan dalam penelitian  ini,  data  lengkap  dan  tidak  terdapat missing  value atau  data  yang inkonsisten .  Oleh karena itu, dapat melanjutkan ke tahap berikutnya, yaitu tahap transformasi data.

## 3. Data Transformation
Langkah berikutnya adalah tahap transformasi data, di mana data akan diubah menjadi skala  nilai  antara  0  hingga  1.  Teknik  transformasi  yang  digunakan  adalah  Standard  Scaler. Informasi lebih lanjut tentang proses transformasi data dapat ditemukan pada Gambar 3 berikut ini.

## Gambar  3. Proses transformasi data

## 4.4 Modeling
Selanjutnya,  algoritma  clustering  yang  digunakan  dalam  pemodelan  adalah  k-means. Langkah pertama yang harus dilakukan adalah menentukan jumlah cluster. Untuk menentukan jumlah cluster (k) yang optimal, peneliti menggunakan metode Elbow Method. Informasi lebih lanjut tentang penggunaan metode Elbow Method dapat ditemukan pada Gambar 4 berikut ini.
138 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 133-144 E-ISSN 2503-2933
IJCCS Vol. x, page–end_page
Gambar  4. Grafik Elbow Method
Dapat dilihat pada grafik gambar 4, bahwa titik siku terletak pada jumlah cluster =2, Setelah mendapatkan nilai K, Langkah berikutnya adalah melakukan pemodelan dengan menggunakan algoritma k-means. Berikut ini adalah kode untuk melakukan clustering k-means pada  dataset  jumlah  petani  tahun  2019-2020.  Informasi  lebih  lanjut  tentang  kode  k-means clustering dapat ditemukan pada Gambar 5 berikut ini.
Gambar  5. Source Code K-Means Modeling
Setelah melakukan pemodelan clustering, didapatkan hasil kelompok atau cluster yang ditampilkan  pada  Gambar  6  dalam  bentuk  grafik  pengelompokkan  cluster.  Terdapat  dua  titik centroid  yang  ditandai  dengan  warna  kuning,  serta  titik-titik  lain  di  sekitarnya  yang  mewakili setiap cluster. .
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 133-144 E- ISSN 2503-2933 139
nd clear, implies research results (First Author)
Gambar  6. Grafik Pengelompokkan Cluster
Selanjutnya, dilakukan pengujian jumlah cluster untuk menentukan jumlah cluster yang optimal dengan melihat hasil dari nilai koefisien Silhouette yang dihasilkan dari pengujian yang telah dilakukan. Pengujian dilakukan dengan menggunakan jumlah nilai K mulai dari 2 hingga 7. Hasil pengujian ditampilkan dalam Tabel 2 berikut ini.
Tabel 2. Hasil Pengujian Cluster (k) Data Uji Nilai K Nilai Rata-rata Silhouette Coefficient 2 0.7374355377121188 10624 3 0.5826600221506802 4 0.5842267480729738 5 0.579496836992891 6 0.5748623679093682 7 0.6056493767989628
Hasil  pengujian  jumlah  cluster  menunjukkan  nilai-nilai  yang  diperoleh  untuk  setiap cluster, dan hasil tertinggi diperoleh saat menggunakan jumlah cluster k=2 dengan nilai rata-rata koefisien  Silhouette  sebesar  0.7374355377121188.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  k=2 adalah jumlah cluster optimal yang menghasilkan informasi terbaik dengan struktur yang kuat. Cluster 2 atau k=2 memiliki jumlah anggota sebanyak 9743 data dan 881 data. Informasi lebih lanjut tentang cluster 2 dapat ditemukan pada Tabel 3 berikut ini.
140 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 133-144 E-ISSN 2503-2933
IJCCS Vol. x, page–end_page
Tabel 3 Cluster Kecamatan Jumlah Petani Kriteria Cluster 1 (9743 Data) Gunung Putri Citeureup Sukaraja Blanakan Tanjungsiang Compreng Patokbeusi Cibogo Cipunagara Cijambe Cipeundeuy Legonkulon Cikaum Serangpanjang Tambakdahan Kasomalang Pagaden Barat Ciater Pusakajaya Purwakarta Jatiluhur Sukatani Darangdan Maniis Tegalwaru Wanayasa Bojong Babakancikao Bungursari Pondoksalam Kiarapedes Pangkalan Telukjambe Timur Ciampel Klari Rengasdengklok Kutawaluya Batujaya Tirtajaya Pedes Cibuaya Pakisjaya Cikampek Jatisari Cilamaya Wetan Tirtamulya Telagasari 0 – 2196 Jiwa Kurang
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 133-144 E- ISSN 2503-2933 141
nd clear, implies research results (First Author)
Rawamerta Tempuran Jayakerta Cilamaya Kulon Banyusari Kota Baru Karawang Timur Langensari (Dst.) Cluster 2 (881 Data) Citeureup Babakan Madang Jonggol Cileungsi Cariu Sukamakmur Kemang Leuwiliang Cibungbulang Pamijahan Rumpin Nanggung Cigudeg Ciawi Caringin Tamansari Ciseeng Sukajaya Tanjungsari Cigombong Tenjolaya Palabuhanratu Simpenan Cikakak Cisolok Lengkong Jampangtengah Warungkiara Parakansalak Cidahu Waluran Ciemas Kalibunder Surade Cibitung Ciracap Cisaat Kadudampit Cireunghas Pabuaran 760 - 22120 Jiwa Cukup
142 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 133-144 E-ISSN 2503-2933
IJCCS Vol. x, page–end_page
Purabaya Nyalindung Gegerbitung Curugkembar Cidolog Cidadap Tegalbuleud Cibeber Cilaku Bojongpicung Karangtengah Sukaluyu Sukasari Pangkalan Rengasdengklok Kutawaluya Batujaya Pedes Cibuaya Pakisjaya Cilamaya Wetan Tirtamulya Lemahabang Tempuran Jayakerta Cilamaya Kulon Kota Baru Purwasari Cilebar Babelan Sukawangi Tambun Utara Karang Bahagia Cikarang Timur Kedung Waringin Pebayuran Cabangbungin Muaragembong Setu Serang Baru Parongpong Cisarua (Dst.)

## 4.5 Evaluation
Pada  tahap  evaluasi,  digunakan  teknik  pengukuran Silhouette  Score dengan menggunakan kode yang ditampilkan pada Gambar 7 berikut ini.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 133-144 E- ISSN 2503-2933 143
nd clear, implies research results (First Author)
Gambar  7. Proses Evaluasi Silhouette Coefficient
Dalam  Gambar  7,  terlihat  bahwa  Silhouette  Score  pada  k=2  memiliki  nilai  tertinggi dibandingkan  dengan  nilai  lainnya.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  kualitas  klaster  pada  k=2 termasuk dalam kategori Struktur Kuat, dan ditemukan klaster yang terbaik.

## 4.6 Deployment
Setelah menyelesaikan tahap evaluasi untuk mendapatkan penilaian detail tentang hasil model,  langkah  selanjutnya  adalah  melaksanakan  implementasi  dari  keseluruhan  model  yang telah  dibangun.  Dalam  penelitian  ini,  implementasi  akan  diwujudkan  dalam  bentuk  laporan yang berisi hasil yang sesuai dengan tahapan CRISP-DM.

## 4. KESIMPULAN
K Cluster terbaik yang didapat menggunakan elbow method ternyata mendapatkan nilai tertinggi  pada silhouette  coefficient dengan  score  sebesar  0.7374355377121188  lebih  besar dibanding cluster yang lain, dengan jumlah data uji sebanyak 10624 data jumlah petani laki-laki dan  petani  perempuan.  Penentuan  analisis  persebaran  jumlah  popolasi  petani  berdasarkan kecamatan di provinsi jawa barat menghasilkan 2 cluster uji. Pada cluster 1 memiliki 9743 data dan cluster 2 memiliki 881 data. kecamatan yang memiliki daerah dengan populasi yang cukup ditujukan  kepada  cluster  2  dengan  jumlah  populasi  petani  mencapai  22120  jiwa.  Berdasarkan penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  diambil  kesimpulan  algoritma K-Means telah  berhasil mengelompokkan  atau  mengklasterisasi  jumlah  populasi  petani  berdasarkan  kecamatan diprovinsi  jawa  barat  dengan  mendapatkan  anggota  cluster  yang  optimal.  Kelebihan  pada penelitian  ini  adalah  penggunaan silhouette  coefficient score sebagai  evaluasi  nilai  k  terbaik dalam penelitian K-means clustering.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] C. D. Manaraja, D. S. M. Engka, I. P. F. Rorong, and U. S. Ratulangi, “Analisis Potensi Unggulan  dan  Daya  Saing  Sub  Sektor  Pertanian,  Kehutanan  dan  Perikanan  di Kabupaten  Minahasa  Selatan Jurusan  Ekonomi  Pembangunan  ,  Fakultas  Ekonomi  dan Bisnis ,” Vol. 23, No. 4, pp. 49–60, 2023.
144 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 133-144 E-ISSN 2503-2933
IJCCS Vol. x, page–end_page
[2] W. Wardani and O. Anwarudin, “Peran Penyuluh Terhadap Penguatan Kelompok Tani dan Regenerasi Petani di Kabupaten Bogor Jawa Barat,” J. TABARO Agric. Sci. , Vol. 2, No. 1, p. 191, 2018, doi: 10.35914/tabaro.v2i1.113.
[3] A.  W.  Santoso,  L.  Effendy,  and  E.  Krisnawati, “Percepatan  Regenerasi  Petani  pada Komunitas Usahatani Sayuran di Kecamatan Samarang Kabupaten Garut Provinsi Jawa Barat,” J. Inov. Penelit. , Vol. 1, No. 3, pp. 325–336, 2020, doi: 10.47492/jip.v1i3.59.
[4] F. N. Dhewayani, D. Amelia, D. N. Alifah, B. N. Sari, and M. Jajuli, “Implementasi K- Means  Clustering  untuk  Pengelompokkan  Daerah  Rawan  Bencana  Kebakaran Menggunakan Model CRISP-DM,” J. Teknol. dan Inf. , Vol. 12, No. 1, pp. 64–77, 2022, doi: 10.34010/jati.v12i1.6674.
[5] S. F. Mandang and B. N. Sari, “Penerapan K-Means Cluster pada Daerah Penggunaan Teknologi  di  Indonesia,”  JOINS  (Journal  Inf.  Syst. ,  Vol.  6,  No.  1,  pp.  131–138,  2021, doi: 10.33633/joins.v6i1.4545.
[6] T.  Tendean  and  W.  Purba,  “ Analisis  Cluster  Provinsi  Indonesia  Berdasarkan  Produksi Bahan Pangan Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Sains dan Teknol. , Vol. 1, No. 2, pp. 5–11, 2020.
[7] A. S. Wibowo, I. D. Mulyastuti, I. Teknologi, and B. Rakyat, “Penerapan Algoritma K- Means  Clustering  pada  Jumlah  Fasilitas  Kesehatan  Menurut  Pemerintah  Provinsi  DKI Jakarta,” Vol. 23, No. 2, pp. 116–122, 2022.
[8] M. G. Sadewo, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Penerapan Algoritma Clustering Dalam Mengelompokkan  Banyaknya  Desa/Kelurahan  Menurut  Upaya  Antisipasi/  Mitigasi Bencana  Alam  Menurut  Provinsi  Dengan  K-Means,” KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol. Inf. dan Komputer) , Vol. 2, No. 1, pp. 311–319, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.943.
[9] S.  Setiawan, “Analisis  Cluster  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Untuk  Mengetahui Kemampuan Pegawai Dibidang IT pada CV. Roxed Ltd,” J. Pelita Inform. , Vol. 18, pp. 80–86,
2019, [Online]. Available: https://ejurnal.stmik-
budidarma.ac.id/index.php/pelita/article/view/1142
[10]  Y. P. Sari, A. Primajaya, and A. S. Y. Irawan, “Implementasi Algoritma K-Means untuk Clustering  Penyebaran  Tuberkulosis  di  Kabupaten  Karawang,” INOVTEK  Polbeng  - Seri Inform. , Vol. 5, No. 2, p. 229, 2020, doi: 10.35314/isi.v5i2.1457.
[11]  A. Sulistiyawati and E. Supriyanto, “Implementasi Algoritma K-means Clustring Dalam Penetuan  Siswa  Kelas  Unggulan,”  J.  Tekno  Kompak ,  Vol.  15,  No.  2,  p.  25,  2021,  doi: 10.33365/jtk.v15i2.1162.
[12]  Abdussalam  Amrullah,  Intam  Purnamasari,  Betha  Nurina  Sari,  Garno,  and  Apriade Voutama, “Analisis  Cluster  Faktor  Penunjang  Pendidikan  Menggunakan  Algoritma  K- Means (Studi Kasus: Kabupaten Karawang),” J. Inform. dan Rekayasa Elektron. , Vol. 5,
No. 2, pp. 244–252, 2022, doi: 10.36595/jire.v5i2.701.