## ANALISIS POPULASI AYAM RAS PEDAGING DI INDONESIA DENGAN PENERAPAN DATA MINING K-MEDOIDS CLUSTERING
Nurul Ainisa, Nana Suarna, Willy Prihartono Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10 B Majasem Kec. Kesambi Kota Cirebon
Nurulainisa5@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam era digital ini, data menjadi salah satu aset paling berharga bagi berbagai sektor, termasuk peternakan. Populasi ayam ras pedaging di Indonesia memiliki dampak besar pada industri peternakan dan pasokan daging ayam.  Namun,  masalah  yang  dihadapi  dalam  pengelolaan  populasi  ayam  ras  pedaging  di  seluruh  provinsi Indonesia  adalah  kurangnya  pemahaman  yang  mendalam  tentang  karakteristik  populasi  ini.  Hal  ini  membuat pengambilan keputusan yang efisien menjadi sulit, terutama dalam perencanaan pengembangan peternakan yang lebih  efisien  dan  berkelanjutan.  Tujuan  penelitian  ini  yaitu  untuk  pengelolaan  populasi  ayam  ras  pedaging  di seluruh provinsi Indonesia yang efisien dan pemahaman yang mendalam tentang karakteristik populasi ayam ras pedaging,  dengan  penerapan  metode  data  mining  khususnya K-medoids  Clustering .  Metode  penelitian  yang digunakan  melibatkan  pengumpulan  data  populasi  ayam  ras  pedaging  di  berbagai  provinsi  di  Indonesia  yang berasal dari Badan Pusat Statistik Nasional dengan rentang waktu dari tahun 2018 hingga 2022, serta penerapan metode K-medoids Clustering untuk mengelompokkan provinsi-provinsi berdasarkan karakteristik populasi ayam ras  pedagingnya.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  terdapat  2 cluster yaitu cluster 0  terdapat  31  provinsi sedangkan cluster 1 terdapat 3 provinsi, dengan nilai Davies Bouldin sebesar 0.011. Penelitian ini memiliki potensi untuk  memberikan  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  populasi  ayam  ras  pedaging  di  tingkat  provinsi,  yang dapat membantu dalam perencanaan pengembangan peternakan yang lebih efisien dan berkelanjutan.
Kata kunci : Data mining, ayam ras pedaging, K-medoids Clustering

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  era  perkembangan  pesat  di  bidang Informatika, data mining telah  menjadi elemen kunci dalam pengambilan keputusan yang efektif di berbagai sektor,  termasuk  teknologi,  bisnis,  dan  peternakan. Data  mining  adalah  proses  penggalian  informasi berharga dari kumpulan data yang besar dan kompleks [1].  Dalam  konteks  peternakan,  data  mining  dapat memberikan wawasan yang berharga untuk meningkatkan  produktivitas  dan  efisiensi.  Salah  satu sektor penting dalam peternakan adalah produksi ayam ras  pedaging.  Indonesia  memiliki  populasi  ayam  ras pedaging  yang  signifikan  di  setiap  provinsinya. Namun,  pengelolaan  populasi  ini  memerlukan pemahaman yang baik tentang karakteristik ayam ras pedaging  di  seluruh  wilayah.  Penerapan  data  mining dapat  membantu  dalam  analisis  dan  pengelompokan populasi  ayam  ras  pedaging  berdasarkan  wilayah provinsi, yang dapat menjadi dasar untuk pengambilan keputusan  yang  lebih  efisien  dalam  pengembangan industri peternakan ayam ras pedaging.
Permasalahan  yang  ditemukan  dalam  penelitian ini  adalah  kompleksitas  dalam  pengelolaan  populasi ayam  ras  pedaging  di  seluruh  provinsi  Indonesia. Populasi  ayam  ras  pedaging  di  Indonesia  memiliki dampak  besar  pada  industri  peternakan  dan  pasokan daging ayam. Namun, pengelolaan data populasi ayam ras  pedaging  yang  efisien  dan  pemahaman  yang mendalam  tentang  distribusi  geografis  populasi tersebut  masih  merupakan  tantangan.  Permasalahan ini menjadi relevan karena informasi ini sangat penting untuk perencanaan dan pengambilan keputusan dalam
industri  peternakan  ayam  ras  pedaging.  Dalam  skala yang  besar,  sulit  untuk  menganalisis  dan  memahami pola populasi ini tanpa bantuan alat analisis yang tepat. Selain  itu,  permasalahan  juga  melibatkan  identifikasi pola distribusi populasi ayam ras pedaging yang dapat memberikan wawasan strategis untuk pengembangan lebih  lanjut  di  sektor  peternakan.  Relevansi permasalahan ini sangat penting mengingat kontribusi sektor peternakan ayam ras pedaging terhadap pasokan daging  hewan  yang  merupakan  salah  satu  kebutuhan pokok  dalam  konsumsi  masyarakat  Indonesia.  Oleh karena itu, penelitian ini akan fokus pada penggunaan metode  data  mining,  khususnya  metode K-medoids Clustering , untuk mengatasi permasalahan tersebut. Penelitian  terdahulu  menurut  Halimatusakdiah Pohan  dkk  dengan  judul  Penerapan  Algoritma K- medoids dalam  Pengelompokan  Balita  Stunting  di Indonesia,  menyimpulkan  dalam  penelitian  tersebut metode K-Medoid mampu  untuk  mengelompokkan balita yang mengalami stunting dengan menggunakan 2 cluster yaitu  tinggi  dan  rendah.  Dengan  hasilnya terdapat  28  provinsi  dengan cluster tertinggi  dan  6 provinsi dengan cluster terendah  [2]. Penelitian  yang dilakukan  Alia  Ahadi  Argasah  &  Dudih  Gustian, dengan  judul Data  mining  analysis  to  determine employee salaries according to needs based on the k- medoids clustering algorithm, menyimpulkan metode k-medoids dalam data mining sangat berguna sebagai tolak  ukur  penggajian,  akan  sangat  membantu  dalam proses  penggajian  karyawan  oleh  perusahan  [3]. Menurut  Indri  Fatma  dkk  yang  berjudul  Analisis metode k-medoids  cluster dalam  mengelompokkan
siswa yang berprestasi, menyimpulkan bahwa metode K-Medoid  Clustering dapat  mempermudah  untuk mencari siswa berprestasi [4].
Tujuan  penelitian  ini  adalah  penerapan  teknik data mining, khususnya K-medoids Clustering, untuk mengelompokkan  populasi  ayam  ras  pedaging  di Indonesia berdasarkan wilayah provinsi. Penelitian ini akan  memberikan  pemahaman  yang  lebih  mendalam tentang  karakteristik  populasi  ayam  ras  pedaging masing-masing  klaster.  Signifikansi  penelitian  ini terletak  pada  kontribusi  pemahaman  yang  lebih  baik tentang  populasi  ayam  ras  pedaging  di  tingkat provinsi,  yang  dapat  membantu  dalam  perencanaan pengembangan  peternakan  yang  lebih  efisien  dan berkelanjutan.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga  dapat memberikan  dasar  untuk  analisis  lebih  lanjut  dalam sektor  pertanian  Indonesia.  Dari  penelitian  ini  dapat membantu meningkatkan produktivitas dan kesejahteraan  peternak,  serta  menyumbang  pada ketahanan pangan nasional.
Metode penelitian ini mulai mengumpulkan data populasi  ayam  ras  pedaging  dari  berbagai  wilayah provinsi  di  Indonesia  yang  berasal  dari  Badan  Pusat Statistik
Nasional
melalui situs https://www.bps.go.id/ , dengan rentang data dari tahun 2018  hingga  2022  yang  mencakup  34  provinsi.  Data yang diperoleh akan diolah  menggunakan  metode K- medoids  Clustering sebagai  pendekatan  utama  untuk mengelompokkan data populasi ayam ras pedaging. K- medoids  Clustering adalah  metode  data  mining  yang mampu  mengidentifikasi  pola  dalam  data  dan mengelompokkannya ke dalam klaster-klaster berdasarkan kemiripan. Pendekatan ini akan digunakan  untuk  memahami  bagaimana  populasi ayam ras pedaging di Indonesia dapat dikelompokkan berdasarkan  karakteristiknya,  khususnya  berdasarkan wilayah  provinsi.  Penelitian  ini  akan  memberikan gambaran  tentang  bagaimana  populasi  ayam  ras pedaging terdistribusi secara geografis dan karakteristik apa yang mempengaruhi pengelompokkan tersebut.
Hasil  dari  penelitian  ini  dapat  memberikan panduan praktis bagi pemangku kepentingan di sektor peternakan dalam merencanakan pengelolaan populasi ayam  ras  pedaging  secara  lebih  efektif.  Informasi tentang pola distribusi dan karakteristik populasi dapat digunakan  untuk  mengoptimalkan  alokasi  sumber daya,  merumuskan  strategi  pemasaran  yang  lebih sesuai,  dan  meningkatkan  koordinasi  antara  berbagai wilayah  provinsi.  Selain  itu,  penelitian  ini  dapat menjadi  landasan  bagi  penelitian  lebih  lanjut  dalam mengembangkan  model prediktif untuk pertumbuhan populasi ayam ras pedaging di masa depan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Ayam Ras Pedaging
Ayam  ras  pedaging  merupakan  salah  satu  jenis hewan yang dikembangkan untuk memenuhi kebutuhan  protein  hewani,  dagingnya  empuk, badannya  besar,  efisiensi  nutrisinya  tinggi,  dan
pertambahan berat badannya sangat cepat. Dan mudah untuk  dipelihara,  memiliki  rasa  yang  enak  tetapi mudah  rusak  jika  dimasak  dalam  waktu  lama. Keunggulan  ayam  ini  adalah  pertumbuhannya  yang cepat  yaitu  1-5  minggu.  Peranan  ayam  dalam kehidupan  manusia  tidak  dapat  dipungkiri  karena selain  menghasilkan  daging  ayam,  juga  dapat menghasilkan  produk  samping  berupa  kotoran  ayam yang  dapat  digunakan  sebagai  pupuk  dan  bulu  ayam untuk kebutuhan komersial lainnya [5].

## 2.2. Teori Clustering
Clustering merupakan  suatu  teknik  data  mining yang  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  kelompok objek  yang  memiliki  kesamaan  karakteristik  tertentu yang  dapat  dipisahkan  dari  kelompok  objek  lainnya. Hal  ini  membuat  objek  yang  termasuk  dalam kelompok  yang  sama  relatif  lebih  homogen dibandingkan objek di kelompok yang berbeda.Tujuan pengelompokan  sekumpulan  objek  data  ke  dalam beberapa kelompok yang mempunyai ciri-ciri tertentu dan  dapat  dibedakan  satu  sama  lain  adalah  untuk analisis  dan  interpretasi  lebih  lanjut  tergantung  pada tujuan penelitian yang dilakukan. Model yang diambil mengasumsikan  bahwa  data  yang  dapat  digunakan adalah  data  berupa  data  interval,  frekuensi  dan  biner [6].

## 2.3. Teori K-Medoids
K-medoids adalah  algoritma  yang  digunakan untuk  menemukan medoid dalam  sebuah cluster . K- medoids lebih kuat daripada K-means ketika  mencari k  sebagai  objek  representatif,  sehingga  mengurangi jumlah  ketidaksamaan  dalam  objek  data  dan mengurangi  gangguan  dan  pencilan.  Strategi  utama algoritma  ini  adalah  menemukan  k clustering pada  n objek yang dilakukan secara acak. Setiap objek diberi nama Medoid yang paling mirip. Algoritma K-medoids berfungsi sebagai titik representatif untuk mengambil nilai  objek  rata-rata  pada  setiap  cluster  [7]. Medoid adalah  data  yang  dianggap  sebagai  representasi  atau pusat  dari  suatu cluster dan  dihitung  menggunakan jarak  rata-rata  atau  nilai  kesalahan  dari  seluruh  data dalam  cluster  tersebut.  Berbeda  dengan Centroid , Medoid adalah bagian data dalam cluster  yang sudah ada.  Dalam  metode k-medoid ,  jumlah cluster yang dihasilkan  harus  ditentukan  terlebih  dahulu,  dan  titik medoid diinisialisasi  secara  acak.  Data cluster yang ada kemudian diperbarui dengan memperbarui medoid yang  mewakili  setiap cluster .  Iterasi  ini  berjalan hingga  tidak  ada  lagi  perubahan medoid atau  batas iterasi tertentu tercapai [8]

## 2.4. Davies bouldin index
Metode  yang  diperkenalkan  oleh  David  L. Davies  dan  Donald  W.  Bouldin  dan  metode  ini menggunakan  nama  tersebut  dan  Davies-Bouldin (DBI)  digunakan  untuk  evaluasi cluster .  Evaluasi Davies bouldin index memiliki skema penilaian klaster internal  yang  menentukan  apakah  hasil  klaster  baik
atau  buruk  berdasarkan  jumlah  dan  kedekatan  antar hasil klaster. Davies bouldin index adalah teknik untuk mengukur  validitas  hasil cluster dari  suatu  metode pengelompokan.  Cohesion  didefinisikan  sebagai jumlah hubungan data antara pusat cluster dan cluster berikutnya.  Pemisahan,  sebaliknya,  didasarkan  pada jarak  antara  pusat cluster dan cluster .  pengukuran menggunakan Davies  bouldin  index .  Hal  ini memaksimalkan  jarak  antara cluster Ci  dan  Cj, sementara  mencoba  meminimalkan  jarak  antar  titik dalam cluster . Jika jarak antar cluster kurang dari atau sama  dengan  berarti  fitur  antar cluster kurang  sama, sehingga  perbedaan  antar cluster lebih  terlihat.  Jarak minimum dalam suatu cluster berarti terdapat tingkat kemiripan  yang  tinggi  pada  fitur  setiap  objek  dalam cluster tersebut [9]

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  yaitu menggunakan  pendekatan  kuantitatif.  Pendekatan kuantitatif adalah pendekatan yang biasanya menekankan  pada  analisis  data  atau  angka  numerik yang  digunakan  untuk  mempelajari  populasi  dan sampel  tertentu  sesuai  dengan  jumlah  populasi  atau sampel yang diuji.
Data  yang  dikumpulkan  akan  dianalisis  dengan penerapan  data  mining  menggunakan  proses  tahapan Knowledge discovery in databases (KDD) yang terdiri dari data, data selection, pre-processing, transformation, data mining, dan Interpretation/Evaluation.
Gambar 1. Proses Knowledge discovery in databases (KDD)[10]
Berdasarkan  gambar  1  berikut  penjelasan tahapan Knowledge discovery in databases (KDD)

## 3.1. Data
Representasi  awal  dari  dataset  yang  terdiri  dari informasi  yang  dikumpulkan  dari  berbagai  sumber. Pada tahap ini, data awal yang diperoleh dari berbagai sumber  diidentifikasi  dan  dianggap  sebagai  potensi sumber pengetahuan yang dapat diolah lebih lanjut.

## 3.2. Data Selection
Sebelum  memasuki  langkah  penambangan informasi  dalam  proses Knowledge  discovery  in databases (KDD), data harus dipilih dari sekumpulan
data  operasional.  Data  ini  disimpan  dalam  file  yang berbeda dari database operasi.
3.3. Pre-processing/Cleaning
Knowledge  discovery  in  databases (KDD) berfokus  pada  pembersihan  data  sebelum  memulai proses data mining. Selama proses pembersihan, data duplikat harus dihilangkan, data yang tidak konsisten harus diperiksa, dan ketidakakuratan harus diperbaiki.

## 3.4. Transformation
Sebelum data dapat  digunakan, beberapa teknik penambangan  data  memerlukan  format  data  tertentu. Modifikasi  dan  seleksi  data  ini  juga  mempengaruhi kualitas hasil penambangan data, yang pada gilirannya bergantung  pada  beberapa  pendekatan  penambangan data tertentu.

## 3.5. Data Mining
Data mining adalah teknik yang digunakan untuk menemukan pola atau informasi yang menarik dalam kumpulan  data.  Tujuan  dan  penemuan  pengetahuan dalam  proses Knowledge  discovery  in  databases (KDD)  menentukan  metode,  teknik,  dan  algoritma penambangan data terbaik. Dalam data mining, model cluster  K-medoids adalah  teknik clustering ;  model cluster lain  adalah K-means  Cluster .  Pusat cluster kedua  metode clustering ini  berbeda. K-medoids memanfaatkan  objek  sebagai  representasi  pusat klaster, atau medoid , sementara K-means menggunakan nilai rata-rata, atau mean , sebagai pusat klaster. Berikut adalah prosedur penyelesaian untuk K- medoids Clustering [4] 1. Membentuk k pusat klaster sesuai dengan  jumlah klaster yang diinginkan.
2. Mengalokasikan  setiap  data  (objek)  ke  klaster terdekat  dengan  menggunakan  persamaan  berikut untuk mengukur Euclidean Distance:
𝑑(𝑖, 𝑗) = √(𝑥 𝑖1 − 𝑥 𝑗1 ) 2 + (𝑥 𝑖2 − 𝑥 𝑗2 ) 2 (1)
3. Memilih  secara  acak  objek  yang  akan  berfungsi sebagai medoid baru di setiap klaster.
4. Menghitung  jarak  setiap  objek  yang  berada  di masing-masing klaster terhadap medoid baru.
5. Menghitung total simpangan (S) dengan mengurangi nilai total jarak baru dengan total jarak sebelumnya. Jika S kurang dari 0, maka mengganti objek  dengan  data  klaster  untuk  membentuk sekelompok k objek baru sebagai medoid . 6. Untuk  mendapatkan cluster dengan  masing- masing  anggota,  ulangi  tahap  3  hingga  5  hingga tidak  ada  perubahan medoid .  Nilai  k  dari  data clustering  K-medoids yang  ada  di  dalam  proses clustering dapat  ditemukan  dengan  menggunakan nikai DBI terkecil, yang merupakan Indeks Davies Bouldin .

## 3.6. Interpretation /Evaluation
Pada tahap ini, interpretasi dan evaluasi hasil dari proses  penambangan  data  ( Knowledge  discovery  in databases/KDD)  sangat  penting  untuk  memahami
signifikansi  dan  implikasi  temuan.  Proses  ini mencakup  pemaparan Davies  bouldin  index (DBI) menggunakan Euclidean  distance sebagai  salah  satu metrik  evaluasi  utama.  DBI  merupakan  metrik evaluasi  yang  digunakan  untuk  mengukur  kualitas klaster  yang  dihasilkan  oleh  algoritma K-medoids . Nilai DBI yang lebih rendah menunjukkan pembentukan klaster yang lebih baik.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian yang dilakukan dalam pembahasan  ini  yaitu  akan  menguraikan  proses bagaimana pengelompokkan dataset populasi ayam ras pedaging  dengan  proses  pengujian  menggunakan Rapidminer versi 10.2:

## 4.1. Data
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini sebanyak  170 record dan  6  atribut  yang  terdiri  dari atribut  provinsi,  jumlah  populasi  ayam  ras  pedaging (ekor)  dari  2018,  2019,  2020,  2021,  2022.yang sebanding dengan data dalam tabel 4.1
Tabel 4. 1 Populasi Ayam Ras Pedaging
Provi nsi Populasi Ayam Ras Pedaging menurut Provinsi (Ekor) 2018 2019 2020 2021 2022 Aceh 16821 377 33328 202 32590 982 34075 587 42624 010 Suma tera Utara 17418 0412 13748 6712 13944 7786 14704 4203 16249 5132 Suma tera Barat 65436 217 57893 566 54364 507 46715 100 36835 762 Riau 83691 805 96875 647 84743 269
81658 751 87783 728
…. ….
…. …. …. …. Papu a Barat 62449 0 10010 02 89582 2 92664 2 74923 8 Papu a 77934 68 64311 56 54653 18 52800
03 32829 17

## 4.2. Data Selection
Tahap data selection merupakan langkah pertama dalam  proses Knowledge  Discovery  in  Database (KDD). Dari kumpulan data yang diperoleh, dilakukan seleksi data menggunakan file Microsoft Excel dalam format  xlsx.  Data  tersebut  diimpor  ke  aplikasi Rapidminer menggunakan  operator Read  Excel, sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Read Excel
Parameter pada operator Read Excel menggunakan  parameter  default.  Data  yang  berhasil
diimpor  muncul  dalam preview  data, sebagaimana terlihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Review Data
Langkah  berikutnya  melibatkan  operator Select Attributes , yang berfungsi untuk memilih atribut yang akan  digunakan  dalam  analisis,  sebagaimana  terlihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Select Attributes
Parameter pada operator Select Attributes hanya mengganti  tipe  filter  atribut  menjadi subset ,  seperti yang terlihat pada Tabel 4.2
Tabel 4. 2  Parameter Select Attributes No. Parameter Value 1 type include attributes 2 attribute filter type a subset 3 select subset select attributes: 2018 2019 2020 2021 2022 provinsi

## 4.3. Pre-Processing/Cleaning
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  pra- pemrosesan  pada  data  yang  mungkin  mengandung nilai  yang  hilang  ( Missing  Value ).  Pra-pemrosesan data  dilakukan  sebelum  data  dipilih  dan  digunakan untuk  menghilangkan  duplikat,  mengisi  celah,  dan memperbaiki kesalahan. Pembersihan data diperlukan untuk  mengolah  dan  melakukan  proses  data  mining. Pada penelitian ini, tidak terdapat Missing Value pada data yang telah dipilih, sehingga tahap pra-pemrosesan tidak diperlukan
Gambar 5. Missing Value

## 4.4. Transformation
Tahap transformasi dilakukan menggunakan satu operator dengan tujuan menyiapkan data untuk proses Data  Mining.  Ini  melibatkan  pengubahan  data  yang telah dipilih menjadi bentuk yang sesuai untuk proses Data  Mining.  Operasi  transformasi  menggunakan operator Nominal  to  Numerical ,  seperti  yang  terlihat pada Gambar 5.
Gambar 6. Nominal to Numerical
Operator Nominal  to  Numerical membantu proses  data  untuk  dapat  diproses  dalam  Data  Mining dengan  mengubah  data  nominal  menjadi  numerik. Tahap  ini  dilakukan  untuk  memudahkan  proses Clustering, terutama  pada  atribut  Provinsi  yang merupakan  atribut  nominal  dan  tidak  dapat  diproses dengan operator k-medoids .
Tabel 4. 3 Parameter Nominal to Numerical No. Parameter Value 1. attribute filter type subset 2. attributes select attributes: Provinsi

## 4.5. Data Mining
Data mining merupakan proses mencari pola atau informasi  dalam  data  yang  telah  dipilih  dan  diubah selama proses transformasi. Penelitian ini menggunakan metode k-medoids untuk mengelompokkan  data  populasi  ayam  pedaging, seperti terlihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Clustering K-Medoids
Hasil  dari  operasi Clustering  K-medoids menghasilkan 2 cluster , yaitu cluster 0 dengan 3 item, dan cluster 1 dengan 31 item, dengan total 34 item.
Gambar 8. Cluste r Model Operator Cluster Distance Performance
ditambahkan dalam proses Clustering untuk mengevaluasi  kinerja  dengan  menggunakan Davies bouldin  index (DBI). Cluster  Distance  Performance digunakan  untuk  menilai  hasil  klasterisasi,  dengan tujuan mendapatkan nilai DBI terendah.
Gambar 9. Cluster Distance Performance
Dari  hasil  pengklusteran cluster 2  maka menghasilkan  nilai davies  bouldin  indeks sebesar 0.011.
Gambar 10. Davies Bouldin Index
Model proses pada Rapidminer dapat dilihat pada Gambar  4.10,  menampilkan  semua  langkah  dalam proses.
Gambar 4. 1 Proses K-medoids pada Rapidminer
Tahapan-tahapan dalam pengelompokkan jumlah populasi ayam ras pedaging di Indonesia, yang digunakan  untuk  perhitungan  algoritma k-medoids clustering , dapat dijelaskan sebagai berikut:
Langkah 1 :
Memulai  dengan  menetapkan  pusat  klaster sejumlah k (jumlah klaster), di mana dalam kasus ini akan menggunakan 2 klaster. Pemilihan medoid dilakukan secara acak, dengan DI Yogyakarta dan Jawa Timur diasumsikan sebagai medoid awal.
Tabel 4. 4 Medoid Awal C 1 243722 73 512455
33 516743 88 500390 73 637024 20 C 2 442013 473 459570 078 385393 591 393387 641 493647 833

## Langkah 2:
Menghitung  nilai cost atau  jarak  terdekat menggunakan persamaan euclidean distance . Oleh karena  itu,  perhitungan  untuk  menentukan  jarak setiap objek dengan medoid awal dapat dijabarkan sebagai berikut:
𝐴𝑐𝑒ℎ (𝐶1)
= √ (16821377 − 24372273) 2 + (33328202 − 51245533) 2 + (32590982 − 51674388) 2 + (34075587 − 50039073) 2 + (42624010 − 63702420) 2 = 37965186,93
𝐴𝑐𝑒ℎ (𝐶2)
= √ (16821377 − 442013473) 2 + (33328202 − 459570078) 2 + (32590982 − 385393591) 2 + (34075587 − 393387641) 2 + (42624010 − 493647833) 2 = 905244595,3,3
Hasil keseluruhan dapat dilihat dari tabel 4.5.
Tabel 4. 5 Hasil Perhitungan Algoritma K-medoids
Iterasi Ke-1 Provinsi Jarak ke Medoid C1 C2 ACEH 37965186,9 905244595,3 SUMATERA UTARA 238231367 637423550,7 SUMATERA BARAT 49704594,2 861158419,4 RIAU 90962511,5 782453101,9 JAMBI 40395474,3 880536081,4 SUMATERA SELATAN 117279210 758218529,8 BENGKULU 90926667,6 956009666,9 LAMPUNG 91933882,5 778314085,9 KEP. BANGKA BELITUNG 65495618,1 928038427,9 KEP. RIAU 68976239,3 931670489,7 DKI JAKARTA 110320395 973485160,6 JAWA BARAT 1485398547 637297585,6 JAWA TENGAH 1171873300 318239599,6 DI YOGYAKARTA 0 869058634,2 JAWA TIMUR 869058634 0 BANTEN 353342088 540861325,3 BALI 86419301 801988868,1 NUSA TENGGARA BARAT 47534251 908893043,7 NUSA TENGGARA TIMUR 83104806,5 946877348,7 KALIMANTAN BARAT 36360478,1 861201376,6
Provinsi Jarak ke Medoid C1 C2 KALIMANTAN TENGAH 49941182,6 912110922,1 KALIMANTAN SELATAN 109751114 764000412,2 KALIMANTAN TIMUR 44502180,6 847089055,8 KALIMANTAN UTARA 104086664 969341109,8 SULAWESI UTARA 88781814 952358658,3 SULAWESI TENGAH 95092816,8 959403269 SULAWESI SELATAN 107272609 769948315,1 SULAWESI TENGGARA 97807156,9 962967061,7 GORONTALO 102076713 967187080,2 SULAWESI BARAT 103069819 966959068,5 MALUKU 110542508 975465111,4 MALUKU UTARA 111393959 976289359 PAPUA BARAT 109736352 974639947,3 PAPUA 100361118 964008650,1 Jumlah 6469698557 28238737912 TotalCost 34708436470

## Langkah 3:
Setelah  mendapatkan  hasil  jarak  atau cost dari setiap  objek  pada  iterasi  pertama,  langkah selanjutnya  adalah  melanjutkan  ke  iterasi  kedua. Pada  iterasi  ini,  kandidat medoid baru (non- medoid) dapat ditemukan dalam Tabel 4.6.
Tabel 4. 6 Medoid Baru (Non-Medoid) Iterasi Ke-2 c 1 669926 2 0 0 0 0
c 2 758673 864 811146 443 710787 821 640432 505 617566 755 Langkah 4 :
Hitung jarak terdekat dari iterasi ke-2.
𝐴𝑐𝑒ℎ (𝐶1) = √ (16821377 − 6699262) 2 + (33328202 − 0) 2 + (32590982 − 0) 2 + (34075587 − 0) 2 + (42624010 − 0) 2 = 72479998,8
𝐴𝑐𝑒ℎ (𝐶2)
= √ (16821377 − 758673864) 2 + (33328202 − 811146443) 2 + (32590982 − 710787821) 2 + (34075587 − 640432505) 2 + (42624010 − 617566755) 2 = 1521027663
Maka  didapatkan  hasil  keseluruhan  iterasi  ke-2 pada tabel 4.7:
Tabel 4. 7  Perhitungan Algoritma K-medoids Iterasi Ke-2 Provinsi Jarak ke Medoid C1 C2 ACEH 72479998,8 1521027663 SUMATERA UTARA 338267471 1253954410 SUMATERA BARAT 115309880 1472619687 RIAU 192011195 1396643654 JAMBI 93839733,8 1494857077 SUMATERA SELATAN 216736359 1373801525 BENGKULU 19791918 1570675716 LAMPUNG 196088151 1395092861 KEP. BANGKA BELITUNG 46054680,1 1543097913 KEP. RIAU 42741026,8 1545773559 DKI JAKARTA 0 1587509424 JAWA BARAT 1587509424 0 JAWA TENGAH 1278518002 369390527 DI YOGYAKARTA 110320395 1485398547 JAWA TIMUR 973485161 637297585,6 BANTEN 448019001 1143966103 BALI 173499341 1415127983 NUSA TENGGARA BARAT 65825264,4 1523363262 NUSA TENGGARA TIMUR 28960930,4 1560508357 KALIMANTAN BARAT 112943586 1474853891 KALIMANTAN TENGAH 63470703,5 1528277551 KALIMANTAN SELATAN 214000864 1384616169 KALIMANTAN TIMUR 128219187 1463883223 KALIMANTAN UTARA 9706198,85 1583443572 SULAWESI UTARA 21692442,9 1566749552 SULAWESI TENGAH 15445613,7 1573886704 SULAWESI SELATAN 205364297 1387955671 SULAWESI TENGGARA 13873186,1 1577615159 GORONTALO 10148027,9 1581580689 SULAWESI BARAT 7450163,52 1581274099 MALUKU 6523314,95 1589631847 MALUKU UTARA 6588371,62 1590477319 PAPUA BARAT 6334617,58 1588821179 PAPUA 10539579,3 1577856530 6831758085 47341029009 TotalCost 54172787095
Langkah  5 :  Hitung  simpangan  total  (S)  dengan menghitung  total cost lama  dan  baru.
Apabila nilai S lebih besar dari 0, maka proses pengelompokan akan dihentikan. S = total cost baru – total cost lama S = 54172787095 – 34708436470 S = 19464350625
Karena  nilai  S  lebih  besar  dari  0  maka  proses iterasi  dihentikan.  Sehingga  diperoleh  anggota  tiap cluster pada tabel 4.8
Tabel 4. 8 Hasil Pengklasteran dengan K-medoids Clustering Provinsi Jarak ke Medoids Terdekat Klaster C1 C2 ACEH 72479998,8 1521027663 72479998,8 1 SUMATERA UTARA 338267471 1253954410 338267471 1 SUMATERA BARAT 115309880 1472619687 115309880 1 RIAU 192011195 1396643654 192011195 1 JAMBI 93839733,8 1494857077 93839733,8 1 SUMATERA SELATAN 216736359 1373801525 216736359 1 BENGKULU 19791918 1570675716 19791918 1 LAMPUNG 196088151 1395092861 196088151 1 KEP. BANGKA BELITUNG 46054680,1 1543097913 46054680,1 1 KEP. RIAU 42741026,8 1545773559 42741026,8 1 DKI JAKARTA 0 1587509424 0 1 JAWA BARAT 1587509424 0 0 2 JAWA TENGAH 1278518002 369390527 369390527 2 DI YOGYAKARTA 110320395 1485398547 110320395 1
Provinsi Jarak ke Medoids Terdekat Klaster C1 C2 JAWA TIMUR 973485161 637297585,6 637297586 2 BANTEN 448019001 1143966103 448019001 1 BALI 173499341 1415127983 173499341 1 NUSA TENGGARA BARAT 65825264,4 1523363262 65825264,4 1 NUSA TENGGARA TIMUR 28960930,4 1560508357 28960930,4 1 KALIMANTAN BARAT 112943586 1474853891 112943586 1 KALIMANTAN TENGAH 63470703,5 1528277551 63470703,5 1 KALIMANTAN SELATAN 214000864 1384616169 214000864 1 KALIMANTAN TIMUR 128219187 1463883223 128219187 1 KALIMANTAN UTARA 9706198,85 1583443572 9706198,85 1 SULAWESI UTARA 21692442,9 1566749552 21692442,9 1 SULAWESI TENGAH 15445613,7 1573886704 15445613,7 1 SULAWESI SELATAN 205364297 1387955671 205364297 1 SULAWESI TENGGARA 13873186,1 1577615159 13873186,1 1 GORONTALO 10148027,9 1581580689 10148027,9 1 SULAWESI BARAT 7450163,52 1581274099 7450163,52 1 MALUKU 6523314,95 1589631847 6523314,95 1 MALUKU UTARA 6588371,62 1590477319 6588371,62 1 PAPUA BARAT 6334617,58 1588821179 6334617,58 1 PAPUA 10539579,3 1577856530 10539579,3 1
4.6. Interpretation/ Evaluation
Untuk menentukan jumlah klaster yang menghasilkan  nilai Davies  bouldin  index terkecil dilakukan  evaluasi  klaster.  Rekapitulasi Davies bouldin  index (DBI)  diperoleh  dengan  menggunakan klaster  set  (K  =  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10).  Untuk mendapatkan nilai K yang optimal, dilakukan 10 kali percobaan.  Hasil  percobaan  dapat  tercantum  dalam Tabel 4.9
Tabel 4. 9 Rekapitulasi Davies Bouldin Index
No Cluster DBI 1. K2 0.011 2. K3 0.013 3. K4 0.048 4. K5 0.042 5. K6 0.031 6. K7 0.043 7. K8 0.044 8. K9 0.019 9. K10 0.025
Dari  10  kali  percobaan,  nilai  K  yang  optimal adalah K = 2 dengan DBI sebesar 0.011.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  analisis  populasi ayam ras pedaging di Indonesia dengan penerapan data mining k-medoids  clustering ,  maka  hasilnya  dapat disimpulkan  pengelompokan  populasi  ayam  ras pedaging  menggunakan algoritma k-medoids berhasil dilakukan  dengan  nilai davies  bouldin  index sebesar 0.011. Kelompok  yang dihasilkan ada 2 cluster yaitu cluster 0  terdapat  31  provinsi  sedangkan cluster 1 terdapat  3  provinsi. Cluster 0  merupakan  populasi ayam  ras  pedaging  rendah  dan  untuk cluster 1 merupakan populasi ayam ras pedaging tinggi.  Saran untuk penelitian selanjutnya dapat menggunakan data per  kabupaten/kota  pada  setiap  provinsi  agar  dapat dilihat lebih detail

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R. Rinawati, E. G. Sihombing, and ..., “Analisis algoritma  datamining  pada  kasus  daerah  pelaku kejahatan  pencurian  berdasarkan  provinsi,” J- SAKTI  (Jurnal  … ,  2020,  [Online].  Available: http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti/ article/view/189
[2]  H. Pohan, M. Zarlis, E. Irawan, H. Okprana, and Y.  Pranayama,  “Penerapan  Algoritma  K- Medoids  dalam  Pengelompokan  Balita  Stunting di Indonesia,” JUKI  J. Komput. dan Inform. , vol.
3, no. 2, pp. 97–104, 2021, doi: 10.53842/juki.v3i2.69.
[3]  A.  A.  Argasah  and  D.  Gustian,  “Data  Mining Analysis  To  Determine  Employee  Salaries According  To  Needs  Based  on  the  K-Medoids Clustering Algorithm,” J. Tek. Inform. , vol. 3, no. 1,  pp.  29–36,  2022,  [Online].  Available: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.1.154
[4]  I. Fatma, H. S. Tambunan, and F. Rizki, “Analisis Metode K-Medoids Cluster Dalam Mengelompokkan  Siswa  Yang  Berprestasi,” Bull. Informatics Data Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 14–
19, 2022, [Online]. Available:
https://ejurnal.pdsi.or.id/index.php/bids/index
[5]  B. Aditama and C. Bella, “Program Pakan Ayam Otomatis  Menggunakan  Internet  of  Things,” Portaldata.org , vol. 1, no. 3, pp. 1–22, 2021.
[6]  N.  Arief,  I.  Sudahri  Damanik,  E.  Irawan,  S. Tunas  Bangsa,  and  S.  Utara,  “KLIK:  Kajian Ilmiah  Informatika  dan  Komputer  Penerapan Algoritma K-Medoids Dalam Mengelompokkan Tingkat  Kasus  Kejahatan  di  Setiap  Provinsi,” Media Online , vol. 2, no. 3, pp. 111–116, 2021, [Online]. Available: https://djournals.com/klik
[7]  D.  Kurmiati,  M.  Zakiy  Fauzi,  and  A.  Falegas, “MALCOM:  Indonesian  Journal  of  Machine Learning  and  Computer  Science  Clustering  of
Earthquake  Prone  Areas  in  Indonesia  Using  K- Medoids  Algorithm  Klasterisasi  Daerah  Rawan Gempa  Bumi  di  Indonesia  Menggunakan Algoritma  K-Medoids,” Journal.Irpi.or.Id ,  vol. 1, no. April, pp. 47–57, 2021.
[8]  A.  Meiriza,  E.  Ali,  Rahmiati,  and  Agustin, “Perbandingan  Algoritma  K-Means  dan  K- Medoids  untuk  Pengelompokan  Program  BPJS Ketenagakerjaan,” Indones. J. Comput. Sci. , vol.
12, no. 2, pp. 714–728, 2023, doi: 10.33022/ijcs.v12i2.3184.
[9]  M.  Herviany,  S.  Putri  Delima,  T.  Nurhidayah, and  Kasini,  “Comparison  of  K-Means  and  K- Medoids  Algorithms  for  Grouping  Landslide Prone Areas in West Java Province,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci. , vol. 1, no.
1, pp. 34–40, 2021.
[10]  L.  Karlina  and  O.  Nurdiawan,  “Penerapan  K- Medoids  Dalam  Klasifikasi  Persebaran  Lahan Kritis Di Jawa
Barat Berdasarkan
Kabupaten/Kota,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek. Inform. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  527–532,  2023,  doi: 10.36040/jati.v7i1.6348.