## Journal of Community Service
Volume 5, Issue 2, December 2023
P-ISSN 2715-2901 E-ISSN 2715-291X
Open Access at : https://idm.or.id/JCS/index.php/JCS
MENGUATKAN  POTENSI  EKONOMI  WILAYAH  DESA  DI  KARANGRAYUNG- GROBOGAN MELALUI KOMODITAS JAGUNG  DAN PADI DENGAN CLUSTERING

## STRENGTHENING  THE  ECONOMIC  POTENTIAL  OF  THE  VILLAGE  IN KARANGRAYUNG-GROBOGAN THROUGH CORN AND RICE COMMODITIES WITH CLUSTERING
Dewi  Retno  Sari  Saputro 1 ,  Purnami  Widyaningsih 2 ,    Sutanto 3 ,  Ririn  Setyowati 4 ,  Heri Prasetyo 5 , Imam 6 1,2,3,4,5,6 Universitas Sebelas Maret, Surakarta Email: dewiretnoss@staff.uns.ac.id

## INFO ARTIKEL ABSTRAK
Kata Kunci: Clustering,  Potensi Desa, Karangrayung, Ekonomi. Data menjadi kebutuhan bagi masyarakat baik di kalangan akademis, perusahaan, kesehatan, maupun  pemerintahan. Dalam statistika tidak hanya terdapat satu variabel, tetapi juga lebih dari satu variabel. Analisis yang berurusan dengan lebih dari satu variabel pada satu waktu disebut analisis multivariat .  Salah-satu  teknik  yang  dibahas  dalam  analisis tersebut adalah pengelompokan ( clustering ). Analisis cluster merupakan suatu  analisis multivariat yang  digunakan  untuk  mengelompokkan objek  observasi  menjadi  beberapa  kelompok  berdasarkan  besarnya kesamaan  antar  objek.  Tujuan  dari  analisis  cluster  adalah  untuk membagi satu set objek menjadi dua atau lebih kelompok berdasarkan karakteristik  berbeda  yang  dimilikinya. Clustering data  diperlukan untuk menyederhanakan permasalahan dengan melakukan pengelompokan  berdasarkan  karakteristiknya  ke  dalam  sejumlah kelompok  yang  relatif  lebih  homogen  untuk  memudahkan  analisis. Potensi  desa  di  Kecamatan  Karangrayung  dapat  ditingkatkan mengingat  ekonomi  berlimpahnya  komoditas  jagung.  Dengan demikian,  potensi  desa  dapat  ditingkatkan  melalui  kebijakan pemerintahannya  berdasarkan  komoditas  Jagung  dan  padi,  salah- satunya  melalui clustering wilayah  desa.  Hasil clustering diperoleh  2 cluster ,  anggota  cluster  yakni  desa  dengan  komoditas  jagung  yang seragam.
Copyright © 2023 UJCS. All rights reserved .

## ARTICLE INFO ABSTRACT
Keywords: Clustering, Village Potential, Karangrayung, Economy. Whether  in  science,  business,  medicine  or  government,  data  is  essential  to society.  In  statistics  there  is  not  only  one  variable  but  also  more  than  one variable. An analysis that addresses more than one variable simultaneously is called a multivariate analysis. One of the techniques discussed in the analysis is clustering. Cluster analysis is a multivariate analysis that is used to group observation  objects  into  several  groups  based  on  the  size  of  the  similarity between objects. The goal of cluster analysis is to divide a set of objects into two or more groups based on their different characteristics. Data clustering is needed to simplify the problem by grouping based on its characteristics into relatively more homogeneous groups to facilitate analysis. Village potential in Karangrayung  District  can  be  increased  given  the  abundance  of  corn commodity  economy.  Thus,  village  potential  can  be  increased  through government  policies  based  on  corn  and  rice  commodities,  one  of  which  is through village area clustering. Clustering results obtained 2 clusters, cluster members namely villages with uniform corn commodities.
Copyright © 2023 UJCS. All rights reserved .

## PENDAHULUAN
Data mining merupakan proses mengidentifikasi dan mengekstraksi informasi yang berguna bagi  pengetahuan  yang  terkait  dengan  berbagai  basis  data  berkapasitas  besar  (Han et  al. , 2012). Salah-satu metode yang termasuk dalam data mining adalah clustering yang berperan penting dalam pemeriksaan data, membuat prediksi, dan mengatasi anomali data (Arora & Varshney, 2016).
Analisis cluster adalah  suatu  analisis multivariat yang  digunakan  untuk  mengelompokkan objek pengamatan menjadi beberapa kelompok berdasarkan ukuran kemiripan antar objek (Santoso,  2010).  Tujuan  analisis  kelompok  mempartisi  himpunan  objek  menjadi  dua kelompok atau lebih berdasarkan kesamaan karakteristik khusus yang dimilikinya. Clustering data diperlukan untuk menyederhanakan permasalahan dengan melakukan pengelompokan berdasarkan karakteristik variabel ke dalam sejumlah kelompok yang relatif lebih homogen (Kaufman & Rousseeuw, 1990). Potensi desa di Kecamatan Karangrayung dapat ditingkatkan mengingat hasil perkebunan yang melimpah dari 19 desa selama 3 tahun berturut-turut yaitu 2017, 2018, dan 2019 seperti jagung dan padi. Hal ini berarti nilai ekonomi desa dapat terus dioptimalkan berdasarkan hasil perkebunan/pertanian tersebut berdasarkan potensi wilayah dan clustering -nya serta pengairan teknis dan nonteknisnya.
Karangrayung adalah salah-satu kecamatan di Kabupaten Grobogan, Provinsi Jawa Tengah, dengan  19  desa/kelurahan  yakni  Cekel,  Pangkalan,  Dempel,  Parakan,  Gunungtumpeng, Putatnganten, Jetis, Rawoh, Karanganyar, Sendangharjo, Karangsono, Sumberejosari, Ketro, Telawah, Mangin, Temurejo, Mojoagung, Termas, dan Nampu.
Meskipun sembilan belas desa tersebut memiliki potensi sumber daya alam batu kapur yang cukup  baik  namun  komoditi  mayoritas  daerah  ini  yakni  padi  dan  jagung.  Potensi  yang dimiliki tersebut dapat dioptimalkan dengan kebijakan yang sesuai apabila diterapkannya clustering .  Lebih  lanjut  tentang  pembagian  wilayahnya  ditunjukkan  pada  Gambar  1  dan pemetaannnya ditunjukkan pada Gambar 2. Komoditas pertanian menjadi perhatian utama di wilayah utara kecamatan. Di Kawasan ini sebagian besar lahan pertanian menggunakan irigasi  teknis antara lain Desa Mojoagung, Pangkalan, Rawoh, Dempel, Putatnganten, dan Temurejo.  Kawasan  selatan  ibu  kota  kecamatan,  khususnya  di  Desa  Sumberjosari,  Ketro,
Gunung  tumpeng,  Sendangharjo  merupakan  Kawasan  hutan  jati  yang  sebagian  besar dikelola oleh Perhutani dan hutan rakyat. Di wilayah timur seperti di Desa Cekel, Mangin, Karanganyar,  dan  sebagainya  menghasilkan  tembakau  berkualitas  baik  pada  musim kemarau. Di Desa Sumberjosari tepatnya di selatan Sendang Krandekan terdapat Balai Benih Ikan (BBI) yang dikelola oleh Dinas Peternakan dan Perikanan Kabupaten Grobogan.

## Gambar 1. Diskusi Peta Wilayah dan Hasil Perkebunan

## Gambar 2. Peta Wilayah Perbatasan Dengan Kecamatan Lainnya
Dalam  upaya  peningkatan  produktivitas  tanaman,  pemerintah  daerah  mengadakan Intensifikasi Komoditas Tanaman Pangan. Luas areal Intensifikasi padi untuk musim tanam 2020 mencapai 5 399 ha, jagung 10 885, kedelai 433 ha, kacang hijau 1 080 ha. Produksi jagung ditunjukkan pada Gambar 3 dan nampak bahwa komoditas utama wilayah ini adalah jagung kemudian padi.

## Gambar 3. Produktivitas Lahan dan Jenis Tanaman dalam 3 Tahun Terakhir
Dari  19  desa  yang  ada,  89%  diantaranya  merupakan  desa  yang  mengandalkan perekonomiannya melalui hasil jagung, hasilnya ditunjukkan pada Gambar 4.

## Gambar 4. Hasil Perkebunan (Padi, Jagung, Kedelai, dan Kacang Hijau) dari 19 Desa di Karangrayung
Nampak pada Gambar 4, komoditas Jagung dan padi hampir menyebar di semua wilayah Karangrayung,  sehingga  diperlukan  pengelompokkan  ( clustering )  desa  untuk  membuat kebijaksanaan pemerintah daerah dalam mengoptimalkan komoditas wilayahnya.
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 Padi Jagung Kedelai Kacang Hijau Lu as Pa nen Ta na ma n Pa ng an d an Hp or tiku lt u ra Jenis tanaman Pangan 2017 2018 2019
0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 L ua s P a nen T a na m a n P a ng a n da n H po rt ik ult ura Desa ke- Padi Jagung Kedelai Kacang Hijau

## METODE
Metode yang dipergunakan yakni wawancara dan diskusi dengan Camat Karangrayung dan pemangku  kebijakan  lainnya  untuk  memeroleh  informasi  permasalahan  sekaligus  potensi yang  dapat  dikembangkan  di  wilayah  kecamatan  Karangrayung  sehingga  meningkatkan ekonomi desa. Sementara metode pendekatannya menggunakan clustering .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Clustering merupakan proses pengelompokkan objek data ke dalam sejumlah cluster tertentu dengan  kata  lain clustering melakukan  pemisahan  atau  segmentasi  data  menjadi  beberapa cluster  sesuai  dengan  karakteristik  tertentu  (Kokasih,  2016). Clustering banyak  digunakan dalam berbagai bidang aplikasi seperti pada bidang teknik, ilmu komputer, medis, astronomi, sosial,  dan  ekonomi.    Hasil clustering yang  baik  akan  menghasilkan  data  dengan  tingkat kemiripan yang tinggi dalam satu cluster begitupun sebaliknya. Perhatikan Gambar 5, yang menunjukkan pencaran data sebelum di- cluster (a) dan sesudah di- cluster (b).
Gambar 5. (A) Pencaran Data Sebelum di- Cluster (Data Asli) dan (B) Hasil Cluster Sumber: https://towardsdatascience.com/understanding-the-concept-of-hierarchical- clustering-technique-c6e8243758ec
Data menjadi kebutuhan bagi masyarakat baik di kalangan akademis, perusahaan, kesehatan, maupun  pemerintahan  yang  dirangkum  tidak  hanya  dalam  satu  variabel  melainkan  juga dapat lebih dari satu variabel. Analisis yang membahas lebih dari satu variabel secara simultan dikatakan  sebagai  analisis multivariat (Johnson  &  Wichern,  2002).  Salah  satu  teknik  yang dipergunakan  dalam  analisis  tersebut  yakni  teknik  pengelompokan  ( clustering ). Clustering digunakan untuk mengelompokkan objek observasi menjadi beberapa kelompok berdasarkan besarnya kesamaan antar objek (Vendramin et al ., 2009). Tujuan analisis kelompok memartisi himpunan  objek  menjadi  dua  atau  lebih  kelompok  berdasarkan  kesamaan  karakteristik variabel dalam beberapa kelompok yang relatif lebih homogen untuk memudahkan analisis.
Clustering dibagi dalam dua tipe yakni hierarchical (hierarki) dan nonhierarchical (nonhierarki) (Madulatha,  2012).  Hirarki  adalah  teknik  pengelompokan  data  yang  diawali  dengan mengelompokkan  dua  atau  lebih  objek  yang  paling  mirip.  Kemudian  proses  dilanjutkan dengan  objek  lain  yang  jarak  kedekatannya  berbeda,  begitu  seterusnya  hingga  kelompok tersebut membentuk struktur seperti pohon dengan hirarki (tingkatan) yang jelas antar objek dari  yang  paling  mirip  hingga  paling  tidak  mirip.  Sementara,  nonhierarki  dimulai  dengan menentukan jumlah kelompok yang diinginkan terlebih dahulu. K-means dan k-medoids adalah metode  pengelompokan  nonhierarki  yang  membagi  data  menjadi  beberapa  kelompok  dan beroperasi berdasarkan algoritme (Kaufman & Rousseeuw, 1987). Algoritme k-means sensitif
terhadap outlier ,  sehingga  algoritme k-medoids lebih  baik  untuk  digunakan  ketika  terdapat persentase threshold outlier tertentu (Barnett & Lewis, 1994).
Clustering ini dapat diterapkan pada potensi desa yakni mengelompokkan  desa berdasarkan komoditas  jagung  yang  dimiliki  desa  sebagai  modal  dasar  yang  harus  dibudidayakan  dan dikembangkan  untuk  kelangsungan  dan  pembangunan  desa.  Di  kecamatan  Karangrayung terdapat 19 desa dengan potensi desa masing-masing. Potensi ini dapat dioptimalkan apabila telah  dapat  dilakukan clustering berdasarkan  19  desa  tersebut  yang  selanjutnya  dapat dilakukan karakteristik setiap cluster yang terbentuk. Penciri ini dapat dipetakan hingga dapat membuat kebijakan dan kearifan lokal lebih sesuai berdasarkan cluster yang terbentuk. Hasil clustering ditunjukkan pada Gambar 6.
6 12 11 3 2 18 17 16 15 14 13 8 5 19 9 7 10 4 1 0.00 33.33 66.67 100.00 Observations S im ila ri ty
Gambar 6. Dendogram clustering wilayah desa berdasarkan jagung dan padi
Dan pada Tabel 1 ditunjukkan cluster yang terbentuk berdasarkan hasil dendogram .
Tabel 1. Cluster Berdasarkan Dendogram Cluster 1 Cluster 2 1. Cekel 2. Dempel 4. Jetis 3. Gunungtumpeng 5. Karanganyar 6. Karangsono 7. Ketro 11. Pangkalan 8. Mangin 12. Parakan
9. Mojoagung
10. Nampu
13. Putatnganten
14. Rawoh
15. Sendangharjo
16. Sumberejosari
17. Telawah
18. Temurejo
19. Termas
Adapun pemetaan clustering ditunjukkan seperti pada Gambar 7.

## Gambar 7. Pemetaan Hasil Perkebunan Jagung

## KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan,  di  kecamatan  Karangrayung  terdapat  19  desa  dengan potensi desa masing-masing dengan 2 cluster .  Hasil pada cluster 1 berada pada wilayah tengah,  sementara cluster 2  pada  wilayah  wilayah  perbatasan  dengan  kecamatan lainnya.  Berdasarkan clustering ini  dapat  dibuat  pengoptimalan  pengairan  teknis maupun nonteknis hasil perkebunan/pertanian berbasis wilayah.

## DAFTAR PUSTAKA
Arora, P., & Varshney, S. (2016). Analysis of K-Means and K-Medoids Algorithm for Big Data. International  Conference on Information Security & Privacy (ICISP) . Nagpur.
Barnett, V., & Lewis, T. (1994). Outliers in Statistical Data . New York: John Wiley & Sons.
Han,  J.,  Kamber,  M.,  &  Jian,  P.  (2012). Data  Mining:  Concepts  and  Techniques .  San Francisco: Morgan Kaufmann Publisher.
Johnson, R. A., & Wichern, D. W. (2002). Applied Multivariate Analysis . Prentice Hall. New Jersey.
Kaufman, L., & Rousseeuw, P. J. (1987). Clustering By Means of Medoids . New York: John Wiley & Sons.
Kaufman, L., & Rousseeuw, P. J., (1990). Finding Groups in Data . New York: John Wiley & Sons.
Kokasih, V. (2016). Clustering Penggunaan Bandwith Menggunakan Metode K-Means Algorithm pada Penerapan Single Sign On (SSO) Universitas Sebelas Maret. ( Skripsi Universitas Sebelas Maret Surakarta ).
Madulatha,  T.S.  (2012).  An  Overview  On  Clustering  Methods. IOSR  Journal  of Engineering , II(4), 719-725.
Santoso, S. (2010). Statistik Multivariat . Jakarta: Elex Media Komputindo.
Vendramin, L., Campello R. J. G. B., & Hruschka, E. R. (2009). On the Comparison of Relative  Clustering  Validity  Criteria. Proceedings  of  the  SIAM  International Conference on Data Mining , 733-744.