## SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS HASIL PRODUKSI PADI DI KABUPATEN MALANG MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING
Yongki Yudha Prasetya, Ahmad Faisol, Nurlaily Vendyansah Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
Yongkiyudha1@gmail.com

## ABSTRAK
Kabupaten Malang adalah daerah yang ikut serta dalam pemasok produksi padi di  Negeri ini. Kabupaten Malang sendiri memiliki 33 Kecamatan yang sebagian besar penduduk nya bekerja sebagai petani padi. Dalam bertani  padi  ada  kalanya  di  tiap-tiap  kecamatan  tersebut  mengalami  kenaikan  ataupun  penurunan  produksi. Dalam  pengolahan hasil  produksi  padi  tersebut  petani  sendiri  kadang  tidak mengetahui hasil  produksi  padi  di daerahnya.  Dalam  kondisi  saat  ini  informasi  sangat  mendukung  program  ketahanan  pangan  dalam  bidang pertanian.  Pengumpulan  informasi  data  produksi  pertanian  yang  cepat  dan  akurat  memudahkan  dalam pengelolaan  data.  Dengan  dibuatnya  Sistem  Informasi  Geografis  sangat  membantu  dalam  pengolahan  data produksi  padi  di  Kabupaten  Malang.  Dengan  adanya  permasalahan  tersebut  maka  dibuat  sistem  informasi geografis  pemetaan  hasil  produksi  padi  di  kabupaten  malang  dengan  harapan  dinas  paertanian  dapat mengelompokkan  hasil  produksi  padi  tiap  kecamatan  di  kabupaten  malang  menggunakan  metode  clustering. Salah satu metode clustering yang digunakan pada sistem ini adalah metode k-means. Data yang diolah dalam penelitian  ini  yaitu  data  produksi  padi  tahun  2018-2020  dinas  pertanian  Kabupaten  Malang.  Sistem  dibuat menggunakan website dengan framework Codeigniter, sedangkan untuk pemetaan produksi padi pada penelitian ini  menggunakan  Leaflet.  Dari  hasil  pengujian  sistem  informasi  geografis  menggunakan  K-Means  Clustering dengan  3  cluster  untuk  pengelompokan  hasil  produksi  padi  di  Kabupaten  Malang,  dengan  menggunakan  99 sampel  data,  terdapat  hasil  pengelompokan  sebanyak  44  (45%)  masuk  dalam  kategori  produksi  banyak,  40 (40%)  kategori  produksi  sedang  dan  15  (15%)  produksi  kurang  memuaskan.  Berdasarkan  hasil  pengujian kinerja  sistem  dengan  membandingkan  pengelompokan  secara manual atau  data lama dengan pengelompokan pada sistem, sistem ini cukup baik dalam mengklasifikasi warga kurang mampu dengan tingkat akurasi 100%.
Kata Kunci : Sistem Informasi Geografis, Metode K-Means, Pemetaan, Produksi padi, Kabupaten Malang

## 1. PENDAHULUAN
Kabupaten  Malang  adalah  daerah  yang  ikut dalam  pemasok  produksi  padi  di  Negeri  ini. Kabupaten  Malang  sendiri  terdiri  dari 33  Kecamatan yang  sebagian  besar  penduduk  nya  bekerja  sebagai petani  padi.  Dalam  bertani  padi  ada  kalanya  di  tiap kecamatan  tersebut  mengalami  kenaikan  ataupun penurunan  produksi.    Dalam  pengolahan  hasil produksi  padi  tersebut  petani  sendiri  kadang  tidak mengetahui hasil produksi padi di daerahnya.
Dalam  kondisi  saat  ini  informasi  sangat mendukung program ketahanan pangan dalam bidang pertanian.  Pengumpulan  informasi  data  produksi pertanian  yang  cepat  dan  akurat memudahkan  dalam pengelolaan  data.  Untuk  itu  diperlukan  sarana pengumpul  data  dan  informasi  sistem  produksi pertanian yang lebih akurat dalam waktu yang cepat. Dengan dibuatnya Sistem Informasi Geografis sangat membantu  dalam  pengolahan  data  produksi  padi  di Kabupaten  Malang.  Dengan  Sistem  Informasi Geografis  semua  petani  ataupun  masyarakat  dapat melihat  data  produksi  padi  berupa  luas  tanam  (ha), luas  panen  (ha),  produktivitas  (kw/ha)  dan  produksi (ton)  dimasing-masing  Kecamatan  di  Kabupaten Malang  dan  menampilkan  nya  di  peta  yang  secara
umum  lebih  memudahkan  para  petani  untuk  melihat data produksi.
Oleh  karena  itu,  perlu  adanya  pengembangan sistem  yang  dapat  membantu  dalam  perekapan  data produksi  padi  dan  menentukan  nya  dengan  berbagai kategori  yang  telah  ditentukan  menggunakan  metode k-means clustering dan langsung menampilkan nya di map berupa marker.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Pada  tahun  2017,  Sibuea,  M.  L.,  &  Safta,  A. melakukan penelitian dengan judul “Pemetaan Siswa
Berprestasi
Menggunakan Metode K-Means Clustering”.  Adapun persamaan  dari  penelitian  yaitu sama-sama  menggunakan  metode  k-modes  untuk mendapatkan  hasil  clustering  dan  untuk  perhitungan jarak  menggunakan  manhattan  distance,  chbychep distance dan euclidian distance menghasilkan akurasi sebesar 67%. (Sibuea, 2017)
Penelitian  kedua  tepatnya  pada  tahun  2016, Supuwiningsih,  N.  N.  melakukan  penelitian  dengan judul  “Analisis  Hasil  Pertanian  di  Kota  Denpasar dengan  Menggunakan  Sistem  Informasi  Geografis. Telematika:  Jurnal  Informatika  dan  Teknologi Informasi”. Persamaan dari penelitian ini adalah sama
sama  menggunakan  sistem  informasi  geografis sebagai  media  penampil  data  dan  adapun  perbedaan yakni  dalam  penelitian  ini  menggunakan  software ArcViewGIS. (Supuwiningsih, 2016)
Waworuntu,  M.  N.  V.,  &  Amin,  M.  F.  ditahun 2018  melakukan  penelitian  dengan  judul  “Penerapan Metode  K-Means  Untuk  Pemetaan  Calon  Penerima Jamkesda.  KLIK-Kumpulan  Jurnal  Ilmu  Komputer”. Persamaan  dalam  penelitian  ini  adalah  sama menggunakan  metode  K-means  dan  yang  menjadi pembeda yakni dalam penelitian ini cuma mengambil 2 klaster saja. (Waworuntu & Amin, 2018)
Pribadi,  T.,  Irsyada,  R.,  Audytra,  H.,  &  Fatah, D.  A.  Pada tahun 2020  melakukan penelitian  dengan judul  “Implementasi  Algoritma  K-Means  untuk Potensi  Desa  Pada  Sektor  Produksi  Pertanian  di Kabupaten  Bojonegoro.  Jurnal  Simantec”.  Tujuan penelitian  ini  yaitu  pemetaan  hasil  pertanian  di Bojonegoro dengan data panen Padi, Jagung, Kacang Tanah,  dan  Kedelai.  Pengelompokan  potensi  hasil pertanian  desa  sesuai  adalah  penggunaan  Metode klasterisasi  algoritma  K-Means  dengan  perhitungan jarak  menggunakan  Euclidean  distance  sedangakan perhitungan evaluasi jarak hasil klaster menggunakan Davies-Bouldin  Index  (DBI).  (Pribadi,  Irsyada, Audytra, & Fatah, 2020)
Hasymi,  M.  A.,  pada  tahun  melakukan penelitian  berjudul  “Sistem  Informasi  Geografis Pemetaan warga kurang mampu di kelurahan Karang Besuki  menggunakan  metode  K-Means  Clustering”. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika). Tujuan penilitian  ini  adalah  membuat  sistem  informasi geografis  pemetaan  warga  kurang  mampu  meng- gunakan  metode  clustering  serta  dikombinasikan dengan  QGIS  2.18.  Metode  clustering  yang digunakan  dalam  sistem  ini  adalah  metode  K-Means clustering, kriteria yang digunakan pada pengelompokan  data  berupa  umur,  pekerjaan, pendidikan dan tanggungan keluarga. Persamaan dari penilitian  diatas  adalah  sama-sama  mnggunakan metode  K-means  clustering  dan  Sistem  Informasi Geografis sebagai penampil datanya. (Hasymi, 2021)
Dan  yang  terbaru  pada  tahun  2021,  Suryani, Tutut.  Melakukan  penelitian  berjudul  “Sistem Informasi  Geografis  Pemetaan  kerusakan  jalan  di Kabupaten  Malang  menggunakan  metode  K-Means Clustering”.  JATI  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik Informatika).  Tujuan  penilitian  ini  adalah  membuat sistem  informasi  geografis  pemetaan kerusakan  jalan di Kabupaten Malang menggunakan metode clustering  serta  dikombinasikan  dengan  system informasi geografis. Metode clustering yang digunakan  dalam  sistem  ini  adalah  metode  K-Means clustering sedangkan system informasi yang digunakan  untuk  menampilkan  peta  menggunakan open  street  map  kriteria  yang  digunakan  pada pengelompokan  data  berupa  kerusakan  ringan, kerusakan  sedang  dan  kerusakan  berat.  (Suryani, 2021)

## 2.2. Sistem Informasi Geografis (SIG)
Sistem  informasi  geografis  adalah system computer yang digunakan untuk mengelola, menganalisis,  dan  menyebarkan  informasi  geografis yang  berkaitan  dengan  tata  letak  keruangan  dan informasi-informasi yang berhubungan dengan permukaan bumi. SIG memiliki banyak manfaat salah satunya  adalah  memberikan  kemudahan  kepada  para pengguna  untuk  menentukan  kebijaksanaan  yang akan  diambil.  Dengan  adanya  system  informasi geografis  diharapkan  dapat  memudahkan  pemetaan hasil  produksi  padi  di  tiap  daerah.  Sistem  informasi georgrafis  pada  dasarnya  memiliki  pengertian,  yaitu sistem informasi berbasis komputer dengan memakai data digital yang berhubungan pada letak geografis di muka  bumi  dan  terdiri  dari  3  unsur  pokok  yaitu sistem, informasi dan geografi.
Sistem  informasi  geografis  yang  terdiri  dari sistem  komputer,  data  geospatial,  dan  user.  Sistem informasi  geografis  mempresentasikan real  world (dunia  nyata)  di  atas  monitor  komputer  seperti lembaran  peta  yang  dapat  mempresentasikan  dunia nyata  diatas kertas,  akan  tetapi  mempunyai  kekuatan lebih dan fleksibilitas dari pada lembaran kertas. (P.A & Arsandy, 2015)

## 2.3. QGIS
Quantum GIS merupakan perangkat lunak yang digunakan  untuk  sistem  informasi  geografis  yang sifatnya  gratis  (opensource),  serta  penggunaannya yang  cukup  mudah  ( user  friendly ).  Perangkat  lunak ini  dapat  dijalankan  pada  berbagai  jenis  sistem operasi seperti Windows, Linux, Unix, Mac, Windows dan  Android .  Dalam QGIS memiliki  banyak  fungsi dan  format  pada vektor , raster dan  basis  data. (Hasymi, 2021)
2.4. Leaflet
Leaflet adalah Library Javascript yang  bersifat Open-Source yang  memungkinkan  kita  untuk membuat  peta  di  website.  Kita  akan  berinteraksi dengan Leaflet melalui API yang  terdokumentasi dengan  baik. Leaflet juga  memiliki  ukuran  file  yang kecil  tetapi  dikemas  dengan  fitur  yang  berguna  dan dapat dimanfaatkan lebih jauh dengan plugin.

## 2.5. Kabupaten Malang
Kabupaten Malang adalah daerah yang ikut serta dalam  pemasok  produksi  padi      di  Negeri  ini. Kabupaten  Malang  sendiri  terdiri  dari 33  Kecamatan Antara  lain  antara  lain  Bululawang,  Godanglegi, Tajinan,  Turen,  Kepanjen,  Pagelaran,  Pakisaji, Singosari,  Lawang,  Karangploso,  Dau,  Pakis, Dampit, Sumberpucung, Kromengan, Pagak, Kalipare,  Donomulyo,  Bantur,  Ngajum,  Gedangan, Sumbermanjing  Wetan,  Wagir,  Wonosari,  Pujon, Ngantang, Kasembon, Poncokusumo, Jabung, Wajak, Ampelgading,  dan  Tirtoyudoyang  sebagian  besar penduduk  nya  bekerja  sebagai  petani  padi.  Dalam bertani  padi  ada  kalanya  di  tiap-tiap  kecamatan
tersebut  mengalami  kenaikan  ataupun  penurunan produksi.  Dalam  3  tahun  terakhir  produksi  padi berada  pada  rata  –  rata  500  ribu  ton  tiap  tahun  nya. Harga  rata-rata  gabah  Kabupaten  Malang  cukup bagus  yakni  di  atas  harga  pembelian  pemerintah. Dimana  gabah  kering  panen  Rp  4.600  dan  gabah kering giling Rp 5.600 perkilogram.

## 2.6. Clustering
Clustering atau klasterisasi adalah salah satu alat bantu pada data mining yang bertujuan mengelompokkan  objek-objek  ke  dalam cluster- cluster . Cluster adalah  sekumpulan  objek-objek  data yang memiliki nilai yang hampir mirip satu sama lain dalam cluster yang sama dan data yang memiliki nilai jauh berbeda terhadap objek- objek yang berbeda cluster .
Tujuan dari klasterisasi data yaitu mengelompokkan data yang memiliki kesamaan nilai dan  memisahkan  data  tersebut  ke  dalam  kelompok yang  berbeda  untuk  objek-objek  yang  memiliki  ciri yang  berbeda.  Berbeda  dengan  klasifikasi,  yang memiliki  kelas  yang  telah  didefinisikan  sebelumnya. Dalam  klasterisasi,  klaster  akan  terbentuk  sendiri berdasarkan  ciri  objek  yang  dimiliki  dan  kriteria pengelompokan  yang  telah  ditentukan.  Untuk menunjukkan klasterisasi, suatu kriteria pengelompokan  haruslah  ditentukan  sebelumnya secara  random.    Perbedaan  kriteria  pengelompokan akan memberikan  dampak  perbedaan hasil akhir  dari klaster yang terbentuk.

## 2.7. Algoritma K-Means
Algoritma  K-Means merupakan  suatu  algoritma pengklasteran yang cukup sederhana yang mempartisi data  kedalam  beberapa clasteran K.  Algoritma  ini cukup mudah untuk diimplementasikan dan dijalakan, (Wu  &  Kumar,  2009).  Prinsip  utama  dari  teknik  ini adalah  menyusun  K  buah  partisi/pusat  massa ( centroid )/rata-rata  ( mean )  dari  sekumpulan  data. Algoritma K-Means dimulai  dengan  pembentukan partisi klaster diawal kemudian secara iteraktif partisi claster  ini  diperbaiki  hingga  tidak  terjadi  perubahan yang signifikan pada partisi cluster (Sibuea, 2017) Ada  banyak  metode  yang  dapat  digunakan dalam pengelompokan / klaterisasi contohnya metode K-means .  Pengelompokan  yang  dapat  digunakan seperti  pengelompokan non  hierarki yang  membagi data  kedalam  bentuk  dua  atau  lebih  kelompok. K- means merupakan  metode  analisis  kelompok  yang mengarah  pada  pembagian  N  objek  pengamatan kedalam  K  kelompok  ( cluster )  dan  setiap  objek pengamatan  dimiliki  oleh  suatu  kelompok  dengan rata-rata ( mean ) terdekat.  (Sibuea, 2017)
Dalam  menentukan  jarak  terdekat  antara  data dengan centroid menggunakan  rumus Euclidean Distance pada persamaan 2.1
[(x,y),(a,b)] = (2.1) Keterangan:
- d(x,y) adalah Euclidean Distance
- (x) merupakan koordinat object
- (y) merupakan koordinat centroid - (a) merupakan data ke 1 - (b) merupakan data ke 2 Metode K-Means Clustering hanya bisa mengolah data dalam bentuk angka, maka untuk data yang  berbentuk  nominal  harus  diinisialisasikan terlebih dahulu ke dalam bentuk angka.
Langkahnya adalah:
1. Tentukan jumlah K Cluster
2. Pilih titik secara acak sebanyak K buah, dimana titik  ini  akan  menjadi  pusat  ( centroid )  dari masing masing kelompok ( cluster )
3. Hitung  jarak  dan  alokasikan  masing-masing data ke centroid / rata-rata terdekat
4. Tentukan centroid baru  /  rata-rata  dari  data yang ada di masing-masing cluster
5. Kembali ke step 3, apabila masih ada data yang berpindah cluster atau  ada  perubahan  nilai centroid.  Jika  tidak  ada maka  proses clustering dihentikan.
3. METODE PENELITIAN
3.1. Analisa Kebutuhan Fungsional
Kebutuhan  fungsional  menggambarkan  proses kegiatan  yang  akan  diterapkan  dalam  sebuah  sistem. Pada Sistem Informasi Geografis Hasil Produksi padi Kabupaten  Malang  menggunakan  metode K-Means clustering ini memiliki kebutuhan fungsional sebagai berikut
1.  Sistem  mampu  mengelola  data  hasil  produksi padi per kecamatan.
2.  Sistem  mampu  melakukan  proses  clustering dengan menggunakan metode k-means clustering.
3.  Sistem  mampu  menampilkan  hasil  dari  proses clustering.
4.  Sistem  dapat  menampilkan  peta  berdasarkan hasil Clustering.

## 3.2. Kebutuhan Non Fungsioanl
Adapun  beberapa  kebutuhan  Non  fungsional pada  Informasi  Geografis  Hasil  Produksi  padi Kabupaten  Malang  menggunakan  metode K-Means clustering ini  memiliki  kebutuhan  non  fungsional sebagai berikut:
1.  Perangkat Lunak (Software):
a.  Sublime Text
b.  XAMPP
c.  Web Browser
d.  QGIS
2.  Sistem  memiliki  hak  akses  2  yaitu  admin  dan user,  dalam hal  ini  admin adalah  yang  bertugas untuk  mengelola  data  dan  admin  yaitu  dari dinas pertanian Kabupaten Malang. User adalah masyarakat  umum  dan  tidak  perlu  melakukan login untuk mengakses website.
3.  Sistem memiliki fasilitas login dengan memasukkan username dan password.
3.3. Flowchart Sistem
Adapun  alur  proses  sistem  dijelaskan  pada Gambar 1
Gambar 1. Alur Proses Sistem
Alur system dimulai  pada  halaman  utama kemudian akan ditampilkan menu untuk admin login , apabila  admin  berhasil login akan  masuk  yang dimana  dapat  menginputkan  data  berupa  Input Tempat  (Desa,  Kecamatan),  tahun  produksi,  Luas tanam (Ha) , Luas panen (Ha) , Hasil Produksi (Ton) , Produktifitas  (Kw/Ha).  Dan  apabila  masuk  tidak menggunakan  akun  administrator  (user  biasa)  maka masuk  ke  tampilan  pemetaan  daerah  produksi  padi kabupaten  malang  disini  user  tidak  dapat  mengolah data  melainkan  hanya  dapat  melihat  informasi  detail produksi.

## 3.4. Flowchart Metode K-Means
Adapun  alur  proses flowchart metode K-Means dijelaskan  pada  Gambar  2, Flowchart program menjelaskan  tentang  alur  dari  metode k-means .  Alur metode  dimulai dari melakukan pre-  processing data untuk membuat data mentah menjadi data berkualitas yang siap diolah atau dikelompokkan.
pre-processing data membantu didalam memperbaiki  data  dan  mencegah  kesalahan  didalam data  mining.  Kemudian  menentukan  jumlah cluster dulu,  setelah  jumlah cluster di  tentukan  maka  akan
dilanjutkan  dengan  menentukan centroid ,  setelah menemukan centroidnya maka  masuk  ke  proses menghitung jarak setiap data pada centroid .
Gambar 2. Alur Flowchart metode K-Means
Untuk centroid nya sendiri dapat di tentuntakan bebas  sesuai  dengan  nilai  cluster  yang  akan  di tentukan.  Kemudian  kelompokkan  data  berdasarkan jarak  terkecil  dan  kelompokkan  data  berdasarkan clusternya .
Kemudian mencari modus atau nilai yang paling sering  muncul  untuk  menentukan centroid baru. Centroid baru  didapatkan  dengan  melihat  data  yang sering  muncul  modus.  Dimana  pada  anggota kelompok  tiap  cluster  dibandingkan  nilai  apa  saja yang  sering  muncul  per  atribut.  Jika  terdapat  nilai yang sama maka diambil mana yang pertama ditemui. Setelah centroid baru  didapatkan  proses  kembali  ke langkah  menghitung  jarak  setiap  data  pada centroid dengan  menggunakan centroid baru  untuk  lanjut  ke iterasi selanjutnya. Proses akan berhenti jika anggota pada  iterasi  sebelumnya  bernilai  sama atau tidak  ada perubahan nilai sama sekali didalam cluster nya.

## 3.5. Blok Diagram Sistem
Blok  diagram  adalah  diagram  dari  sebuah sistem,  di  mana  bagian  utama  atau  fungsi  yang diwakili  oleh  blok  dihubungkan  dengan  garis,  yang menunjukkan  hubungan  dari  blok.  proses  kerja  pada pengelompokan  data  hasil  produksi  padi  di Kabupaten  Malang  menggunakan  metode K-Means ditunjukan pada Gambar 3
Gambar 3. Blok diagram sistem
Dari  blok  diagram  pada  Gambar  3  dari  inputan data yang di butuhkan adalah data produksi padi dan data lokasi buat pemetaan nya kemudian di prosesnya data  tersebut  diolah  menggunakan  metode K-Means clustering dan  akan  menghasilkan  outputan  berupa informasi  hasil  produksi  padi  per  kecamatan  di kabupaten malang dan pemetan wilayahnya.

## 3.6. Perancangan Database
1. Tabel Admin
Tabel  Admin  berisikan  tabel  untuk  menyimpan data user. Tabel Admin ditunjukkan pada Tabel 1
Tabel 1. Struktur tabel admin Nama Field Jenis Keterangan id_user Int (11) Id User Username Varchar (20) Nama pengguna Password Varchar(10) Password pengguna Is_active Int(2) Aktivasi akun

## 2. Tabel Produksi
Tabel  Data  Produksi  berisikan  tabel  untuk menyimpan  data  atribut  produksi  padi  dan  lokasi yang  ada  di  Kabupaten  Malang  yang  ditunjukkan pada Tabel 2
Tabel 2. Struktur tabel produksi Nama Field Jenis Keterangan id_produksi Int (5) Id User tahun Varchar (5) Tahun Produksi kecamatan Varchar(20) Nama Kecamatan tanam Int(10) Jumlah tanam (ha) panen Int(10) Jumlah panen (ha) produktivitas float Nilai produktivitas (kw/ha) produksi Int(10) Jumlah produksi (ton) longitude Int(11) Titik koordinat x latitude Int(11) Titik koordinat y

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Perhitungan Metode K-Means
1. Menghitung jumlah data produksi padi dari Dinas Pertanian  Kabupaten  Malang  terdapat  99  data yang ditunjukkan pada Tabel 3
Tabel 3. Data Produksi padi Kab.Malang
no  tahun kecamat an tanam panen produkt ivitas produ ksi
1 2018 Donomu lyo 5426 5249 70.96 37242 2 2018 Kalipare 3134 3028 70.99 21499
3 2018 Pagak 1597 1598 64.90 10370 : 99 2020 Kasemb on 1950 1881 70.27 13216
Berdasarkan  Tabel  3  dijelaskan  bahwa  dalam perhitungan  k-means  untuk  produksi  padi Kabupaten  Malang  ini  menggunakan  field parameter panen, produktivitas dan produksi.
2. Menentukan  jumlah  cluster.  Data  produksi dikelompokkan menjadi 3 cluster antara lain C1 = Banyak, C2 = Sedang, dan C3 = Kurang.
3. Menentukan centroid awal
Tabel 4. Menentukan centroid awal
cluster panen produksi produktivitas C1 1 1 1
C2 2 2 1 C3 3 3 3
Selanjutnya menghitung jarak setiap data terhadap pusat  cluster  menggunakan  perhitungan  jarak euclidian menggunakan rumus persamaan (2.1).
4. Menghitung jarak euclidean. Perhitungan pada centroid tersebut dilakukan sebanyak data pada data produksi padi dengan menggunakan rumus persamaan (2.1)
Tabel 5. Jarak Euclidean Data ke- c1 c2 c3 1 0 1.414214 3.464102 2 0 1.414214 3.464102 3 2.44949 2 1.414214 : 99 1.414214 0 2.44949
5. Mengelompokkan  data  sesuai  cluster  berdasarkan jarak terpendek. Adanya perbandingan antara data c1, c2, dan c3 dapat dilihat data mana yang paling kecil maka masuk pada cluster tersebut.
Tabel 6. Hasil Iterasi 1
Data ke- c1 c2 c3 cluster 1 0 1.414214 3.464102 1 2 0 1.414214 3.464102 1 3 2.44949 2 1.414214 3 : 99 1.414214 0 2.44949 2
6. Menghitung centroid baru Tabel 7. Centroid baru iterasi 2 cluster panen produksi produktivitas C1 1.44681 1.1 1.1 C2 2.375 2.3 1.1 C3 2.916667 3 2.4
Setelah nilai dari centroid baru diketahui, langkah selanjutnya  menghitung  jarak  data  dengan centroid  baru  menggunakan  jarak  euclidien dengan  rumus  2.1.  Apabila  cluster  berubah  maka perlu  dilakukan  iterasi  lagi  sampai  data  setiap cluster sama.
7. Menghitungan  jarak  Euclidean  dan  hasil  cluster dari iterasi 2
Tabel 8. Hasil iterasi 2 Data ke- c1 c2 c3 cluster 1 0.475283 1.859771 3.058458 1 2 0.475283 1.859771 3.058458 1 3 2.146829 1.977056 1.42156 3 : 99 1.097551 0.456892 1.920286 2
Setelah iterasi 2 diperoleh hasil cluster yang sama dengan iterasi 3 maka perhitungan dihentikan.

## 4.2. Hasil Pembentukan Cluster
Hasil pembentukan clustering iterasi terakhir sebagai berikut:
Tabel 9. Hasil pembentukan clustering iterasi 3 tahun kecamatan c1 c2 c3 2018 Donomulyo √ 2018 Kalipare √ 2018 Pagak √ 2018 Bantur √ 2018 Gedangan √ 2018 Sumbermanjing √ 2018 Dampit √ 2018 Tirtoyudo √ 2018 Ampelgading √ 2018 Poncokusumo √ : 2020 Kasembon √ Keterangan : C1 : Produksi banyak C2 : Produksi sedang
C3 : Produksi sedikit

## 4.3. Halaman Utama
Pada Halaman Utama web ditampilkan beberapa informasi  mengenai  tujuan  dibuatnya  web  system informasi  geografis  produksi  padi  di  Kabupaten Malang. Tampilan seperti pada gambar 4
Gambar 4. Halaman Utama

## 4.4. Halaman Map Produksi
Pada  Halaman  Map  web  akan  ditampilkan pemetaan  hasil  produksi  padi  di  Kabupaten  Malang yang  ditujukan  hanya  untuk  user  biasa  yang  dapat melihat pemetaan nya saja tanpa bisa mengelola data. Tampilan seperti pada gambar 5

## Gambar 5. Halaman Map Produksi

## 4.5. Halaman Menu Data Produksi
Menu data produksi sengaja di tampilkan juga di halaman  utama  web  yang  berfungsi  agar  user  dapat melihat data hasil produksi padi berupa data table dan dapat  mendownload  nya  menjadi  file  pdf.  Tampilan halaman menu data produksi seperti pada gambar 6
Gambar 6. Menu Data Produksi

## 4.6. Hasil Login
Halaman  login  admin  berfungsi  untuk  admin verifikasi akun untuk masuk kedalam halaman admin dan mengelola data admin yang berupa data user dan data  produksi.  Tampilan  halaman  login  seperti  pada gambar 7
Gambar 7. Halaman Login Admin

## 4.7. Hasil Admin
Halaman  Admin menampilkan  berbagai macam menu  yang  dapat  dikelola  oleh  admin.  Tampilan halaman admin seperti pada gambar 8
Gambar 8. Halaman Admin
4.8. Halaman Admin Data User
Halaman  Admin  Data  User  menampilkan seluruh  data  yang  ada  pada  tb_user,  dihalaman  ini terdapat  4  field  table  yakni  (id  user,  username, password,  is_active).  Tampilan  halaman  admin  data user seperti pada gambar 4.6
Gambar 9. Halaman Admin Data User

## 4.9. Halaman Admin Data Produksi
Halaman  Admin  Data  Produksi  menampilkan seluruh  data  yang  ada  pada  tb_produksi,  dihalaman ini  terdapat  9  field  table  yakni  (id  produksi, kecamatan,  tahun,  tanam,  panen,  produktivitas, produksi,  longitude  dan  latitude).  Tampilan  halaman admin data user seperti pada gambar 10

## Gambar 10. Halaman Admin Data Produksi

## 4.10. Pengujian Akurasi Metode
Pengujian  akurasi  metode  ini  menggunakan sebanyak  99  data  yang  didapatkan  dari  Dinas  Pertanian Kabupaten Malang dan dikelompokkan menjadi 3 cluster yaitu  produksi  bagus  ,  sedang  dan  kurang  memuaskan. Untuk  mendapatkan  keterangan  keakuratan  hasil  cluster dapat  dilakukan  perbandingan  menurut  Perhitungan Manual  lewat  aplikasi  Ms  Excel  dengan  hasil  pada aplikasi.  Hasil  perbandingan  ditunjukkan  pada  Gambar 4.8 dan Gambar 4.9
Gambar 11. Hasil Cluster Manual
Gambar 12. Hasil Cluster program sistem
Berdasarkan perbandingan menurut dinas pertanian dengan hasil pada aplikasi, maka persentase pengujiannya  hasil  dari  pengujian  menunjukkan bahwa  hasil  dari  perhitungan  manual  dibandingkan dengan hasil pada aplikasi hasilnya sama, maka dapat disimpulkan bahwa metode k-means yang diterapkan pada website ini sudah tepat.

## 4.11. Pengujian Black Box
Pengujian  metode  black  box  ini  dilakukan dengan  cara mengamati hasil running  program  untuk menguji fungsionalitas system berjalan sesuai dengan perancangan. Hasil pengujian black box dapat dilihat pada Tabel 10
Tabel 10. Pengujian Black Box No Skenario Pengujian Hasil yang diharapkan Hasil Peng uji Kesi mpul an 1 Klik Navigasi Map Sistem akan menampilkan halaman maps disertai marker berwarna yang mengidentifikasikan jenis cluster Sesuai  Berhasil 2 Saat login menggunakan username belum terdaftar Sistem login akan menolak dan menampilkan pesan “username is not registered” Sesuai  Berhasil 3 Saat login menggunakan akun yang belum aktif Sistem login akan menolak dan menampilkan pesan “Username is not activated” Sesuai  Berhasil 4 Halaman admin data user dapat menampilkan data user dengan show 10,25,50,100 Sistem halaman user akan otomatis menampilkan data user dengan pilihan show 10,25,50,100 Sesuai  Berhasil 5 Dengan fitur search Halaman admin data user dapat mudah mencari data user Sistem halaman user akan otomatis menampilkan data user dengan kata kunci nya mendekati Sesuai  Berhasil
6
Halaman tambah data user
Di kolom is_active menggunakan combobox dengan pilihan hanya 1 dan 2 Halaman tambah data user memudahkan administrator dalam penginputan kolom is_active karena sudah disediakan combobox dengan pilihan 1 untuk akun aktif dan pilihan 2 untuk akun non aktif Sesuai  Berhasil
7
Halaman edit data user
Di kolom is_active menggunakan combobox dengan pilihan hanya 1 dan 2 Halaman edit data user memudahkan administrator dalam pengeditan kolom is_active karena sudah disediakan combobox dengan pilihan 1 untuk akun aktif dan pilihan 2 untuk akun non aktif
Sesuai  Berhasil 8 Fitur hapus data user Sistem akan melakukan proses menghapus data user berdasarkan id user Sesuai  Berhasil
9 Halaman admin data produksi padi dapat menampilkan data user dengan show 10,25,50,100 Sistem halaman produksi akan otomatis menampilkan data produksi dengan pilihan show  10,25,50,100
Sesuai  Berhasil 10 Dengan fitur search halaman admin data produksi dapat mudah mencari data produksi Sistem halaman produksi akan otomatis menampilkan data produksi dengan kata kunci nya mendekati Sesuai  Berhasil 11 Halaman tambah data produksi
Di kolom kecamatan menggunakan combobox dengan pilihan menurut kecamatan Halaman tambah data produksi memudahkan administrator dalam penginputan kolom longitude dan latitude karena sudah disediakan combobox dengan dipilihnya kolom kecamatan maka akan otomatis mengisi nilai longitude dan latitude Sesuai  Berhasil 12 Halaman edit data produksi Di kolom is_active menggunakan combobox dengan pilihan menurut kecamatan Halaman edit data produksi memudahkan administrator dalam penginputan kolom longitude dan latitude
karena sudah disediakan combobox dengan dipilihnya kolom kecamatan maka akan otomatis mengisi nilai longitude dan latitude Sesuai  Berhasil 13 Fitur hapus data produksi Sistem akan melakukan proses menghapus data produksi berdasarkan id produksi Sesuai  Berhasil 14 Halaman admin data cluster padi dapat menampilkan data cluster dengan show 10,25,50,100 Sistem halaman cluster akan otomatis menampilkan data cluster dengan pilihan show 10,25,50,100 Sesuai  Berhasil 15 Dengan fitur search halaman admin data cluster dapat mudah mencari data Sistem halaman cluster akan otomatis menampilkan data cluster dengan kata kunci yang mendekati Sesuai  Berhasil 16 Fitur edit data cluster Sistem akan melakukan proses update data cluster berdasarkan id cluster Sesuai  Berhasil 17 Fitur hapus data produksi Sistem akan melakukan proses hapus data cluster berdasarkan id cluster Sesuai  Berhasil 18 Fitur Logout Admin Sistem melakukan proses keluar dari halaman admin dan akan kembali ke halaman login awal Sesuai  Berhasil

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Berikut  ini  adalah  kesimpulan  yang  dapatkan setelah melakukan pembuatan  Web Sistem Informasi Geografis  hasil  produksi  padi  di  Kabupaten  Malang menggunakan metode clustering K-Means Clustering adalah sebagai berikut :
1.  Dari  data  tahun  2018  –  2020  produksi  padi dengan  total  99  data  didapatkan  perbandingan hasil  clustering  K-means  pada  program  system dan  data  perhitungan  manual  menunjukkan jumlah  C1  (Banyak)  =  44  data,  C2  (Sedang)  = 40, dan C3 (Kurang memuaskan) = 15 data.
2.  Hasil  pengujian  akurasi  metode  menunjukkan bahwa  metode  k-means  yang  diterapkan  pada website  ini  sudah  tepat  dengan  tingkat presentase kecocokannya 100%.
3.  Untuk  produksi  padi di  Kabupaten  Malang  dari data  33  Kecamatan  Mayoritas  masuk  ke  dalam Cluster 1 yaitu (Produksi bagus)

## 5.2. Saran
Berdasakan  Berdasarkan  penelitian  yang  telah dilakukan,  maka  penulis  dapat  memberikan  saran-saran untuk pengembangan selanjutnya antar lain :
1. Dalam menampilkan informasi Geografis sebaiknya  lebih  detail  ke  desa  di  Kabupaten Malang,  Sehingga  masyarakat  bisa  mengetahui hasil produksi padi pada tiap desa di Kabupaten Malang.
2. Penelitian  selanjutkan  dilakukan  perbandingan hasil pengelompokan  dengan perhitungan metode  lain  seperti  K-Modes,  K-NN,  Single Linkage, dan metode clustering lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Hasymi,  M.  A.  (2021).  SISTEM  INFORMASI
GEOGRAFIS PEMETAAN WARGA KURANG MAMPU DI KELURAHAN KARANGBESUKI MENGGUNAKAN
METODE  K-MEANS  CLUSTERING. JATI, 05 (01), 284-290.
[2] I Kadek Juni Arta, ,. N. (2020). IMPLEMENTASI APLIKASI USER MANAGEMENT HOTSPOT MIKROTIK IMPLEMENTASI APLIKASI USER MANAGEMENT HOTSPOT MIKROTIK DAN  FRAMEWORK  BOOTSTRAP. JURNAL RESISTOR , 66-71.
[3] Pribadi,  T.,  Irsyada,  R.,  Audytra,  H.,  &  Fatah, D. A. (2020). IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS UNTUK KLASTERISASI POTENSI DESA PADA SEKTOR PRODUKSI PERTANIAN DI KABUPATEN BOJONEGORO. Jurnal  Simantec,  09 (01),  20- 28.
[4] Riri  Ratna  Fadila,  W.  A.  (2019).  Perancangan Perizinan Santri
Menggunakan Bahasa Pemograman  PHP/MySQL  Di  SMP  Nurul
Ikhlas . CSRID Journal , 84-95.
[5] Sibuea,  F.  L.  (2017).  PEMETAAN  SISWA BERPRESTASI  MENGGUNAKAN  METODE K-MEANS  CLUSTERING. JURTEKSI  (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi), IV (1), 85 - 92 .
[6] Supuwiningsih,  N.  N.  (2016).  ANALISIS HASIL  PERTANIAN  DI  KOTA  DENPASAR DENGAN MENGGUNAKAN SISTEM INFORMASI  GEOGRAFIS. TELEMATIKA, 13 (02), 69 – 79.
[7] Suryani,  T.  (2021).  SISTEM  INFORMASI GEOGRAFIS PEMETAAN KERUSAKAN JALAN DI KABUPATEN MALANG
MENGGUNAKAN METODE K-MEANS. JATI, 05 (01), 380-388.
[8] Vivi  Wijaya,  M.  N.  (2020).  Sistem  Informasi Penjualan  Sparepart  Mobil  Berbasis  Web  Pada Sistem  Informasi  Penjualan  Sparepart  Mobil
Berbasis  Web  Pada  . SAINTEK  (Jurnal  Sains dan Teknologi) , 1-4.
[9] Waworuntu,  M.  N.,  &  Amin,  M.  F.  (2018).
PENERAPAN METODE K-MEANS PEMETAAN CALON PENERIMA
JAMKESDA. Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer (KLIK), 05 (02), 190-200.
[10] Wibowo, K. M., Kanedi, I., & Jumadi, J. (2015). SISTEM  INFORMASI  GEOGRAFIS  (SIG)
MENENTUKAN LOKASI PERTAMBANGAN BATU BARA DI PROVINSI BENGKULU BERBASIS
WEBSITE. Jurnal Media  Infotama,  11 (01),  51- 60.