p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Penerapan Metode K-Means Clustering Untuk Pemetaan Produktivitas Sayur-Sayuran Berbasis Sistem Informasi Geografis Di Provinsi Sumatera Utara
Ervi Lianita #1 , Angga Pratama #2 , Ananda Faridhatul Ulva #3
Sistem Informasi Universitas Malikussaleh Lhokseumawe Jl. Cot Tgk Nie-Reulet, Aceh Utara, 141 Indonesia
1 ervi.190180032@mhs.unimal.ac.id
2 anggapratama@unimal.ac.id
3 anandafulva@unimal.ac.id

## Abstrak
Salah  satu  daerah  pemasok  produksi  sayur-sayuran  adalah  Provinsi  Sumatera  Utara.  Sumatera  Utara  sendiri terdiri dari 25 kabupaten dan 8 kota, yang mana masyarakatnya bekerja sebagai petani, dalam berbudaya sayur- sayuran, tingkat produktivitas dapat meningkat maupun menurun di setiap daerah nya. Maka diperlukan sebuah sistem  informasi  geografis  agar  setiap  kabupaten  di  provinsi  Sumatera  Utara  mengetahui  dari  tingkat produktivitas  sayur-sayuran  setiap  tahunnya.  Dalam  pemetaan  dan  mengelompokkan  hasil  produksi  sayur- sayuran,  penelitian  ini  menggunakan  metode  algoritma K-Means Clustering yang  merupakan  salah  satu  teknik dari  algoritma  Data  Mining.  Evaluasi  hasil  clustering  untuk  memastikan  bahwa  kelompok-kelompok  yang terbentuk  memiliki  interpretasi  yang  bermakna.  Perhatikan  hubungan  antara  atribut  dan  kelompok  sayuran yang  terbentuk.  Misalnya,  apakah  kelompok-kelompok  tersebut  memperlihatkan  pola  geografis  tertentu  atau perbedaan  dalam  jumlah  produktivitas.  Pembangunan  sistem  informasi  geografis  berbasis website dapat menyediakan  aksesibilitas  dan  visualisasi  yang  mudah  bagi  pengguna  untuk  melihat  hasil  produksi  sayur- sayuran  dari  tingkat  terendah  sampai  tertinggi.  Dengan  adanya  sistem  ini,  admin  dapat  mengakses  informasi yang  relevan  melalui  sistem  dan  melihat  pemetaan  hasil  produksi  sayur-sayuran  di  berbagai  wilayah  di Sumatera Utara.
Kata kunci: Sistem Informasi Geografis, Sayur-Sayuran, Pemetaan, K-Means, Clustering

## Application Of The K-Means Clustering Method For Mapping Vegetable Productivity Based On Geographic Information Systems In North Sumatra Province

## Abstract
One of the supply areas for vegetable production is North Sumatra Province. North Sumatra itself consists of 25 districts  and  8  cities,  where  the  people  work  as  farmers,  in  cultivating  vegetables,  productivity  levels  can increase or decrease in each region. So we need a geographic information system so that every district in North Sumatra province knows the level of productivity of vegetables each year. In mapping and classifying vegetable production, this study uses the K-Means Clustering algorithm which is one of the techniques of the Data Mining algorithm.  Evaluation  of  clustering  results  to  ensure  that  the  groups  formed  have  meaningful  interpretations. Note  the  relationship  between  the  attributes  and  the  vegetable  groups  that  are  formed.  For  example,  do  the groups  show  any  geographic  patterns  or  differences  in  productivity  numbers.  The  development  of  a  website- based geographic information system can provide easy accessibility and visualization for users to see the results of vegetable production from the lowest to the highest levels. With this system, the  admin can access relevant information  through  the  system  and  view  the  mapping  of  vegetable  production  in  various  regions  in  North Sumatra.
Keywords: Geographic information system, Vegetables, Mapping, K-Means, Clustering

## I. P ENDAHULUAN
Sayuran  merupakan  sebutan  umum  yang  mengacu pada  bahan  pangan  yang  berasal  dari  tumbuhan  yang
biasanya  dikonsumsi  mentah  atau  dengan  pengolahan minimal dan biasanya memiliki kandungan air yang tinggi. Salah  satu  jenis  tanaman  yang  termasuk  dalam  pertanian hortikultura  adalah  sayuran.  Dikarenakan  pertanian
hortikultura  adalah  budidaya  tanaman  kebun.  Sayur- sayuran  merupakan  salah  satu  kebutuhan  pangan  dengan permintaan  tinggi  dengan  dikonsumsi  setiap  harinya. Salah  satu  daerah  pemasok  produksi  sayur-sayuran  yaitu Provinsi  Sumatera  Utara.  Contohnya  salah  satu  jenis sayuran  yakni  tanaman  kentang  pada  Provinsi  Sumatera Utara  terlihat  meningkat,  di  tahun  2019  memiliki  total produksi sebesar 118.778 ton, kemudian pada tahun 2020 meningkat dengan jumlah produksi mencapai 124.326 ton, seterusnya  pada  tahun  2021  jumlah  produksi  kembali meningkat hingga mencapai 233.761 ton.
Sebuah informasi mengenai hasil produksi ini dapat menjadi dukungan kuat untuk program ketahanan pangan di  bidang  pertanian.  Dengan  dibangunnya  sistem informasi  geografis  sangat  membantu  dalam  pengelolaan hasil  produksi  sayur-sayuran  di  setiap  kabupaten/kota  di Provinsi  Sumatera  Utara.  Dengan  menggunakan  sistem informasi geografis ini sangat membantu Dinas Ketahanan Pangan  dan  Hortikultura  dalam  pengelompokan  klaster hasil  produksi  sayur-sayuran  yang  tersebar  diberbagai kabupaten/kota  yang  berada  di  Provinsi  Sumatera  Utara, dengan  memberikan  label  pada  setiap  titik  koordinat masing-masing  kabupaten/kota  dengan  menampilkan informasi hasil produksi dan hasil akhir klaster pada setiap label.  Oleh  karena  itu,  diperlukannya  sebuah  sistem informasi geografis agar setiap kabupaten/kota di provinsi Sumatera  Utara  mengetahui  dari  titik  terendah,  sedang, maupun  sampai  yang  tertinggi  yang  menghasilkan  hasil produksi sayur-sayuran setiap tahunnya. sehingga perlu dilakukannya  sistem  pemetaan, pengelompokan serta  memvisualisasikan  terhadap  hal  tersebut,  agar pemerintah  di  Sumatera  Utara  khususnya  setiap  masing- masing  kabupaten  maupun  kota  bisa  memperoleh informasi  tentang  kabupaten serta  dapat  membuat  sebuah peraturan ataupun cara agar produksi sayur-sayuran dapat ditingkatkan  dalam  memproduksi  ataupun  kualitas  dari sayur-sayuran tersebut.
Dalam  pemetaan  dan  mengelompokkan  hasil produksi  sayur-sayuran,  algoritma K-Means  Clustering merupakan salah satu metode pendekatan yang digunakan dalam  penelitian  ini  dan  termasuk  kedalam  salah  satu teknik dari algoritma Data Mining. Dengan menggunakan metode ini,  data dibagi menjadi beberapa kelompok yang masing-masing  memiliki  ciri  tertentu  dengan  kelompok lainnya  (Indriyani  &  Irfiani,  2019).  Penelitian  ini  akan memberikan  Dinas  Ketahanan  Pangan  Sumatera  Utara dengan  sistem  manajemen  data  yang  terintegrasi  dan efisien,  memungkinkan  mereka  untuk  mengelola  data dengan lebih baik, memperoleh wawasan yang lebih baik, dan  membuat  keputusan  yang  lebih  tepat  di  bidang ketahanan pangan.

## II. METODOLOGI PENELITIAN 2.1 Tempat dan Jadwal Penelitian
2.1.1 Tempat Penelitian
Dengan  dilakukan  penelitian  ini,  maka  penulis menetapkan lokasi pada wilayah Provinsi Sumatera Utara dalam  upaya  Penerapan  Sistem  Informasi  Geografis Untuk Pemetaan Hasil Produksi Sayur-Sayuran.

## 2.1.2 Waktu Penitian
Penulis dalam penelitian ini membutuhkan waktu sebulan lebih setelah mengurus dan menerima semua surat permohonan  untuk  melalukan  penelitian  dari  jurusan  dan fakultas  dalam  beberapa  waktu,  dan  dilanjutkan mengantar  surat  izin/permohonan  penelitian  ditempat yang  akan  diteliti,  setelah  itu  melakukan  penelitian  yang berkaitan  dengan  judul  tugas  akhir  dan  mengumpulkan data sesuai kasus yang sesuai objek yang diteliti.

## 2.2 Teknik Pengumpulan Data
Dalam  pembuatan  sistem  ini  teknik  pembuatannya dengan  menggunakan  meteodelogi  K-Means  Clustering. Pada teknik mengumpulkan data tentu saja menggunakan tahap-tahap  agar  berlangsungnya  penelitian  secara  cepat dan  terstruktur,  yaitu  untuk  memperoleh  data  yang  akan dianalisis berdasarkan judul penelitian yang bersangkutan. Berikut  penjelasan  dan  data  yang  akan  digunakan  adalah sebagai berikut:
1. Data  primer  adalah  sumber  data  yang  langsung memberikan  data  kepada  pengumpul  data.  Data primer  didapatkan  melalui  beberapa  kegiatan yaitu sebagai berikut:
a. Penelitian Lapangan
Dalam  penelitian  untuk  dilakukan  secara sistematis  untuk  mengamati  sekitar  lokasi secara  langsung  dan  setelah  itu  mengangkat data  atau  mengumpulkannya  setelah  data yang  didapatkan  disusun  agar  menjadi terstruktur dan dapat dipahami.
b. Metode Observasi
Dalam  menggunakan  metode  ini  penulis dapat mengamati dan mendeskripsikan sebuah  permasalahan  yang  terkait,  seperti halnya untuk mengumpulkan informasi dengan  data  yang  relevan,  yaitu  dengan mempelajari  Penerapan  Sistem  Informasi Menggunakan  Metode K-Means  Clustering Untuk  Pemetaan  Hasil  Produksi  Sayur- Sayuran di Provinsi Sumatera Utara.
2. Data  sekunder  adalah  sebagai  tempat  berbagai informasi dengan dikumpulkan dan sudah diteliti terlebih  dahulu  oleh  peneliti  sesuai  dengan permasalahan terkait.
a. Metode Studi Pustaka
Metode  yang  digunakan  adalah  dengan mencari sumber informasi dari  referensi yang mendukung  definisi  suatu  permasalahan melalui  sumber  dari  buku-buku,  internet, jurnal, dan disertasi terkaitnya  dengan pokok permasalahan tersebut.
2.3 Metode Pengembangan Sistem
Dengan  menggunakan  teknik SDLC  (Software Development  Life  Cycle), berbagai  langkah  desain  sistem harus  diselesaikan  untuk  penelitian  ini.  Model prototipe, model RAD, model  gesit,  model  air  mancur,  model  v, model RUD ,  model  air  terjun,  model  scrum,  model
iteratif,  model  spiral,  model  big  bang,  model UP, dan pemrograman  ekstrem  hanyalah  beberapa  contoh  dari beberapa  jenis  model  pengembangan  yang  dapat digunakan (Ridwan et al., 2021).
Gambar 1. Metode Pengembangan Sistem
a. Analisa Kebutuhan Di  titik  ini,  baru  mulai  jelas  aplikasi  dan fungsionalitas mana yang diperlukan.
b. Desain Sistem Menurut  temuan  analisis  kebutuhan,  desain adalah  tahap  Ketika  prosedur,  informasi, proses, dan keterkaitan dengan data keterangan  disatukan  untuk  menjalankan setiap  proses  dalam  sistem  dan  memenuhi persyaratan pengguna.
c. Pengkodean Coding ialah  tahap  pembuatan  kode  untuk aplikasi  tersebut,  yaitu  tahap  mengubah desain  sistem  menjadi  intruksi  yang  dapat dipahami komputer.
d. Uji Coba Di tahap uji coba ini, sistem yang telah dibuat diuji  untuk  mengetahui  seberapa  baik kerjanya  dan  apakah  program  yang  telah dibuat memiliki kesalahan atau tidak.
e. Penerapan Sistem Sangat  diperlukan  untuk  memahami  apakah aplikasi  yang  kita  buat  sudah  sesuai  dengan kebutuhan pengguna, kita sudah sampai pada tahaap implementasi sistem.
2.4 Tahapan Penelitian
Rumusan Masalah Mulai Tujuan Obervasi dan Literatur Analisis Perancangan Implementasi Kesimpulan & Saran
Selesai
Gambar 2. Tahapan Penelitian

## 1. Perumusan Masalah
Tahapan  paling  awal  dan  pertama  dalam penelitian  ini  adalah  merumuskan  masalah.
Perumusan  masalah  dilakukan  dengan  cara melihat keadaan yang muncul saat mendapatkan  informasi.  Langkah  selanjutnya adalah  mempersiapkan  tujuan  yang  akan diteliti.
2. Tujuan
Tujuan penelitian ini adalah  untuk mencapai tujuan atau sampai pada solusi untuk masalah yang akan diselidiki.
3. Observasi Observasi  penelitian  ini  dilakukan  guna melihat  dan  mengumpulkan  data  hasil produksi sayur-sayuran setiap kabupaten yang ada di Provinsi Sumatera Utara.
4. Literatur Mencari  bahan  yang  berkaitan  dengan masalah yang sudah ditemukan, yaitu dengan cara  mencari  bahan  dari  buku-buku,  internet, jurnal,  skripsi  dan  objek  yang  berkaitan dengan permasalahan.
5. Analisis Analisis kebutuhan untuk mengetahui kebutuhan  dalam  membuat  sistem  dari fungsional dan non fungsional yang diinginkan dari sistem.
6. Perancangan Perancangan  terdiri  dari  desain  arsitektur, desain  data,  desain  antarmuka,  dan  desain prosedur sistem.
7. Implementasi Sistem  ini  nantinya  akan  diimplemetasikan berbasis website.
8. Kesimpulan dan Saran Pada  tahap  ini  untuk  menyampaikan  hasil yang  dicapai  serta  saran  dan kesimpulan  atas semua Langkah yang diselesaikan.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Tahapan Perancangan Sistem Informasi Geografis Pada  penelitian  ini  yang  akan  menjadi  objek  dan variabel penelitian, diantaranya:
a. Objek Penelitian
Adapun  objek  pada  penelitian  ini  adalah  sayur- sayuran pada Provinsi Sumatera Utara, diantaranya: 1. Sayur kubis
2. Sayur Sawi
3. Sayur Kangkung
4. Sayur Bayam
5. Kentang
b. Varibel penelitian
Adapun  variabel  yang  akan  digunakan  pada sayur-sayuran  pada  Provinsi  Sumatera  Utara, diantaranya:
1. Luas Lahan
2. Luas Tanam
3. Luas Panen

## JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)  Vol. 12 , No.2 , April 2024
4. Produktivitas
5. Produksi
3.2 Perhitungan Metode K-Means
Penelitian  ini  melakukan  perhitungan  menggunakan metode K-Means  Clustering. Data  yang  dipilih  penulis menggunakan  data  dari  5  tahun  ke  belakang  yaitu  2018- 2022,  dan  menggunakan  data  5  sayur-sayuran.  Berikut salah penjabaran perhitungan pada tahun 2018 di sayuran kubis  sebagai  titik  acuan  untuk  perhitungan  tahun selanjutnya:
Adapun  langkah-langkah  yang  dapat  diterapkan dalam proses perhitungan K-Means untuk mengklasteriasi tingkat  produktivitas  tanaman  kubis  Tahun  2018  yaitu sebagai berikut :
1. Menentukan Jumlah Klaster Jumlah  klaster yang  di  tentukan  pada  perhitungan metode k-means pada tanaman kubis ini yaitu :
a. C1 = Tingkat Produktivitas Rendah
b. C2 = Tingkat Produktivitas Sedang
c. C3 = Tingkat Produktivitas Tinggi
2. Menentukan nilai titik pusat untuk klaster
Pada  Iterasi  1  yang  dilakukan  yaitu  mengumpulkan sejumlah  besar  klaster  yang  telah  direkam  secara tidak  akurat.  Berikut  ini  adalah  nilai centroid awal secara acak yang sebelumnya dievaluasi berdasarkan data yang dikumpulkan sebelumnya.
TABEL I
NILAI CENTROID AWAL TANAMAN KUBIS TAHUN 2018
NO Nilai Centroid Awal 27 17 10 6 77 21 166 63 42 2.374 16 4.200 3.200 400,00 90.000
3. Selanjutnya  Menghitung  Jarak  antara  setiap  data input dan  setiap  pusat  dengan  menggunakan  rumus Euclidean Distance :
d( , ) =
:1 2 3 .... n           (1)
berikut ini yaitu hasil penjumlahannya :
d( , ) = (4 – 56 + (4– 36) 2 + (8 – + (33 – = 2291 ... dst d( , ) = (12 – 56 + (6 – 36  + (106 –
237,15  + (634 –
= 226 ... dst d( , ) = (208 – 56 + (221 – 36  + (63,71
– 237,15  + (14.082 –
= 87799 ... dst
4. Setelah  mendapatkan  nilai  jarak  terdekat,  langkah selanjutnya  yaitu  kelompokkan  tiap  data  menurut jarak  terdekat  antara  data  dengan  titik  pusat.  Di bawah ini merupakan hasilnya :

## TABEL II HASIL NILAI JARAK TERDEKAT PADA ITERASI I
5. Membuat  perhitungan  titik  pusat  baru  dengan keanggotaan  yang baru,  dengan  memakai perhitungan rata-rata  pada  klaster,  disini  peneliti  telah  melakukan beberapa  kali  perhitungan  dengan  jumlah  3  iterasi. Untuk membuat titik pusat baru, peneliti menggunakan rumus :
(2)
Berikut ini merupakan hasil perhitungan rata-rata pada klaster nya :
TABEL III

## NILAI TITIK PUSAT BARU
Penentuan Titik Pusat Baru Titik Pusat Baru 1 65 46 55 259 Titik Pusat Baru 2 295 254 174 4.213 Titik Pusat Baru 3 3.502 3.065 300 80.727
DC1 DC2 DC3 JARAK TERPENDEK Class 2291 226 87799 226 2 346 1986 89759 346 1 229 2138 89910 229 1 215 2105 89879 215 1 383 1951 89722 383 1 62 2346 90121 62 1 71 2319 90093 71 1 2608 337 87475 337 2 57245 54943 32837 32837 3 5860 3590 84274 3590 2 95032 92730 5006 5006 3 213 2287 90055 213 1 273 2032 89807 273 1 23 2312 90087 23 1 6248 3947 83833 3947 2 90078 87776 0 0 3 7601 5300 82480 5300 2 127 2207 89982 127 1 59 2360 90135 59 1 54 2353 90128 54 1 2303 0 87776 0 2 276 2240 90004 276 1 2244 296 87857 294 2 52 2352 90127 52 1 98 2216 89990 98 1 49 2322 90097 49 1 0 2303 90078 0 1 1399 910 88681 910 2 164 2298 90069 164 1 64 2251 90025 64 1 1534 827 88566 827 2 33 2329 90103 33 1 34 2336 90111 34 1
6. Setelah  menentukan  titik  pusat  baru,  kembali  ke langkah ke -3 dengan menghitung kembali jarak tiap data  menggunakan  titik  pusat  baru,  hingga  klaster tidak  berubah,  maka  proses  pengelompokkan  ini selesai.

## TABEL IV
HASIL KLASTERISASI CLASS KLASTER TERAKHIR TANAMAN
KUBIS NO KABU PATEN DC1 DC2 DC3
JARAK
TERPE NDEK Class 1 Nias 2105 1886 78505 1886 2 2 Mand. Natal 162 3834 80465 162 1 3 Tap. Selatan 113 3985 80616 113 1 4 Tap. Tengah 25 3954 80586 25 1 5 Tap. Utara 194 3797 80429 194 1 6 Toba Samosir 231 4197 80827 231 1 7 Labuhan Batu 207 4169 80799 207 1 8 Asahan 2422 1558 78181 1558 2 9 Simalungun 57060 53094 23542 23542 3 10 Dairi 5670 1783 74981 1783 2 11 Tanah Karo 94847 90882 14253 14253 3 12 Deli Serdang 217 4129 80762 217 1 13 Langkat 95 3884 80513 95 1 14 Nias selatan 201 4164 80793 201 1 15 Humb. Hasundutan 6061 2095 74539 2095 2 16 Pak-Pak Bharat 89893 85927 9300 9300 3 17 S a m o s i r 7414 3449 73186 3449 2 18 Serdang Bedagai 97 4057 80688 97 1 19 Batu Bara 249 4212 80841 249 1 20 Paluta 242 4205 80835 242 1 21 Palas 2118 1858 78482 1858 2 22 Labusel 243 4082 80711 243 1 23 Labura 2053 1938 78564 1938 2 24 Nias Utara 240 4204 80833 240 1 25 Nias Barat 106 4067 80696 106 1 26 Sibolga 206 4173 80803 206 1 27 Tanj. Balai 198 4156 80784 198 1 28 Pem. Siantar 1214 2759 79387 1214 1 29 Teb. Tinggi 212 4143 80775 212 1 30 Medan 139 4102 80732 139 1 31 Binjai 1343 2643 79273 1343 1 32 Padangsidempuan 224 4181 80810 224 1 33 Gunung Sitoli 229 4188 80817 229 1
Berdasarkan  tabel  di  atas  didapatkan  bahwa Tanaman  kubis  yang  memiliki  tingkat  produktivitas rendah itu terdapat 23 kabupaten, Tingkat Produktivitas Sedang  itu  terdapat  7  kabupaten,  dan  Tingkat Produktivitas Tinggi itu terdapat 3 kabupaten.
Dapat  dilihat  dengan  lebih  jelas  pada  hasil  grafik  di bawah ini Tingkat Produktivitas Kubis Tahun 2018 :
Gambar 1. Grafik Tingkat Produktivitas Tanaman Kubis Tahun 2018
Pada  grafik  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  terdapat  3 Kabupaten  yang  memiliki  tingkat  produktivitas  tinggi pada  tanaman  kubis  yaitu  kabupaten  Simalungun,  Tanah Karo dan Pak-Pak Bharat. Figure 2. merupakan pie chart hasil clustering tanaman kubis tahun 2018 :
Gambar 2. Hasil Clustering Tanaman Kubis Tahun 2018

## 3.3 Implementasi Sistem
Gambar 3. Implementasi Halaman User
Gambar 4. Implementasi Halaman Login
Gambar 5. Implementasi Halaman Dashboard
Gambar 6. Implementasi Halaman Pemetaan Clustering

## IV. K ESIMPULAN
Sistem clustering k-means digunakan untuk menggabungkan  data  berdasarkan  kesamaan  karakteristik atau  atribut  yang  dimiliki  oleh  setiap  data.  Ketika  sistem ini  diterapkan  pada  sayuran  di  wilayah  Sumatera  Utara, dapat diambil beberapa kesimpulan:
1. Penerapan  sistem  informasi  geografis  (SIG) dalam  pemetaan  hasil  produksi  sayur-sayuran  di Provinsi  Sumatera  Utara  bertujuan  untuk memanfaatkan teknologi SIG
untuk mengintegrasikan data geografis dengan
informasi  produksi  sayur-sayuran.  Hal  ini memungkinkan  pemetaan  hasil  produksi  sayur-
sayuran  di  wilayah  Sumatera  Utara,  yang  dapat membantu pemangku kepentingan dalam pemantauan  dan  pengambilan  keputusan  terkait sektor pertanian.
2. Sistem  ini  untuk  menentukan  pengelompokan produksi  sayur-sayuran  per  tahun  menggunakan metode clustering K-Means . Dengan menerapkan metode  ini,  data  produksi  sayur-sayuran  dapat dikelompokkan  berdasarkan  pola-pola  yang  ada di  dalamnya,  seperti  jenis  sayuran,  jumlah produksi,  atau  atribut  lainnya.  Hal  ini  dapat membantu  dalam  pemahaman  pola  produksi sayur-sayuran di Sumatera Utara dan memberikan  wawasan  yang  berharga  bagi  para pemangku kepentingan. 3. Pembangunan sistem informasi geografis berbasis website dapat menyediakan aksesibilitas dan visualisasi yang mudah bagi pengguna untuk melihat hasil produksi sayur-sayuran dari tingkat terendah sampai tertinggi. Dengan adanya sistem ini, admin dapat  mengakses  informasi  yang relevan  melalui website dan  melihat  pemetaan hasil produksi sayur-sayuran di berbagai wilayah di Sumatera Utara. Dengan menggunakan sistem ini  dapat  menghasilkan  sebuah  informasi  yang bermanfaat  bagi  para  petani,  pedagang,  atau masyarakat dalam pengembangan sektor pertanian dan pengambilan keputusan yang lebih baik.
D AFTAR P USTAKA
[1] Anggraini,  Y.,  Pasha,  D.,  &  Setiawan,  A.  (2020).  Sistem Informasi  Penjualan  Sepeda  Berbasis  Web  Menggunakan Framework  Codeigniter  (Studi  Kasus :  Orbit  Station).
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi (JTSI) , 1 (2),  64–70.
http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[2] Fauzi, M. S., & Samsudin, S. (2022). Smart School Berbasis Web Interaktif  di  SD  Swasta  Amaliyah  Sunggal  dengan  Algoritma  K- Means Cluster. Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi Dan Komputer) ,
11 (3), 332–341. https://doi.org/10.32736/sisfokom.v11i3.1479
[3] Febriani,  Y.,  Sari,  Y.  P.,  &  Octaria, D.  (2021). Metode K-Means Cluster  Untuk  Mengelompokkan  Kota/Kabupaten  di  Sumatera Selatan Berdasarkan Produksi Ikan Air Tawar. Sainmatika: Jurnal
Ilmiah  Matematika  Dan  Ilmu  Pengetahuan  Alam , 18 (2),  175. https://doi.org/10.31851/sainmatika.v18i2.6722 [4] Indriyani, F., & Irfiani, E. (2019). Clustering Data Penjualan pada Toko  Perlengkapan  Outdoor  Menggunakan  Metode  K-Means. JUITA : Jurnal Informatika , 7 (2), 109. https://doi.org/10.30595/juita.v7i2.5529 [5] Jamalludin, J. (2018). Analisis
Faktor-Faktor Yang
Mempengaruhi  Produksi  Usahatani  Sayur-Sayuran  Di  Kelurahan Maharatu  Kecamatan  Marpoyan  Damai  Kota  Pekanbaru. Jurnal Agribisnis , 20 (1), 52–67. https://doi.org/10.31849/agr.v20i1.1496
[6] Karsana,  I.  W.  W.,  & Mahendra,  G.  S.  (2021).  Sistem  Informasi Geografis  Pemetaan  Lokasi  Puskesmas  Menggunakan  Google Maps  Api  Di  Kabupaten  Badung. Jurnal  Komputer  Dan
Informatika , 9 (2), 160–167. https://doi.org/10.35508/jicon.v9i2.5214
[7] Kurniawati,  U.  F.,  Handayeni,  K.  E.,  Nurlaela,  S.,  Idajati,  H.,
Firmansyah, F., Pratomoadmojo, N. A., & Septriadi, R. S. (2020).
Pengolahan  Data  Berbasis  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  di Kecamatan Sukolilo. Sewagati , 4 (3), 190. https://doi.org/10.12962/j26139960.v4i3.8048
[8] Mertha,  I.  M.  P.,  Simadiputra,  V.,  Setyawan,  E.,  &  Suharjito,  S. (2019).  Implementasi  WebGIS  untuk  Pemetaan  Objek  Wisata Kota  Jakarta  Barat  dengan  Metode  Location  Based  Service menggunakan  Google  Maps  API. InfoTekJar  (Jurnal  Nasional
Informatika Dan Teknologi Jaringan) , 4 (1), 21–28. https://doi.org/10.30743/infotekjar.v4i1.1486
[9] Putra,  A.  B.,  &  Nita,  S.  (2019).  Perancangan  dan  Pembangunan Sistem  Informasi  E-Learning  Berbasis  Web  (  Studi  Kasus  Pada Madrasah  Aliyah  Kare  Madiun  ). Seminar  Nasional  Teknologi Informasi Dan Komunikasi 2019 , 1 (1), 81–85.
[10] Ridwan, M.,  Fitri,  I.,  &  Benrahman, B.  (2021). Rancang  Bangun Marketplace Berbasis Website menggunakan Metodologi Systems Development Life Cycle (SDLC) dengan Model Waterfall. Jurnal JTIK  (Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan  Komunikasi) , 5 (2),  173. https://doi.org/10.35870/jtik.v5i2.209
[11] Rochman, A., Hanafri, M. I., & Wandira, A. (2020). Implementasi Website  Profil  SMK  Kartini  Sebagai  Media  Promosi  dan Informasi Berbasis Open Source. Academic Journal of Computer Science Research , 2 (1), 46–51. https://doi.org/10.38101/ajcsr.v2i1.272
[12] Seimahuira,  S.  (2021).  IMPLEMENTASI  DATAMINING DALAM MENENTUKAN DESTINASI UNGGULAN BERDASARKAN ONLINE REVIEWS
TRIPADVISOR MENGGUNAKAN  ALGORITMA  K-MEANS.  12(1),  53–58. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.31602/tji.v12i1.4229
[13] Sekar Setyaningtyas, Indarmawan Nugroho, B., & Arif, Z. (2022). Tinjauan  Pustaka  Sistematis:  Penerapan  Data  Mining  Teknik Clustering Algoritma K-Means. Jurnal Teknoif Teknik Informatika Institut Teknologi Padang , 10 (2), 52–61. https://doi.org/10.21063/jtif.2022.v10.2.52-61
[14] Septiadi, D., & Nursan, M. (2020). Optimasi Produksi Usaha Tani Sebagai  Upaya  Peningkatan  Pendapatan. JURNAL  Agrifo , 5 (2), 87–96. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.29103/ag.v5i2.3489 [15] Utomo, S., & Hamdani, M. A. (2021). Sistem Informasi Geografis (SIG) Pariwisata Kota Bandung menggunakan Google Maps API dan PHP. Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi , XI (1), 1–9. https://doi.org/S.  Utomo  and  M.  A.  Hamdani,  “Sistem  Informasi Geografis  (SIG)  Pariwisata  Kota  Bandung  menggunakan  Google Maps API dan PHP,” J. Teknol. Inf. dan Komun., vol. XI, no. 1, pp. 1–9, 2021.
[16] Wijaya,  Y.  D.,  &  Astuti,  M.  W.  (2019).  Sistem  Informasi Penjualan  Tiket  WisatWijaya,  Y.  D.,  &  Astuti,  M.  W.  (2019). Sistem  Informasi  Penjualan  Tiket  Wisata  Berbasis  Web Menggunakan  Metode  Waterfall.  Seminar  Nasional  Teknologi Informasi Dan Komunikasi, 273–276.a Berbasis Web Menggunakan  Metode  . Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi Dan Komunikasi , 273–276.