Received 8 th Sep 2022, revision 4 th Oct 2022, accepted 11 th Nov 2022, published 29 th Dec 2022
238 | Doi : 10.46510/jami.v3i2.131 | ISSN 2722-4406 (p)/2722-4414(e) | https://journal.akb.ac.id/

## Pemetaan Kondisi Lingkungan Tanam menggunakan K-Means Clustering sebagai Dasar Sistem Rekomendasi Tindakan Pertanian
Ni’ma Kholila 1 , Rika Wahyuni Tambunan 2
1,2 Administrasi Server dan Jaringan komputer, Fakultas, Akademi Komunitas Negeri Putra Sang Fajar Blitar e-mail : lila@akb.ac.id 1 , rikawah@akb.ac.id 2
Ni’ma Kholila, Administrasi Server dan Jaringan Komputer, Akademi Komunitas Negeri Putra Sang Fajar Blitar e-mail : lila@akb.ac.id

## ABSTRAK
Objektif. Pemasangan alat IoT-Agri, sebagai sistem pemantauan kondisi lingkungan tanam berbasis Internet of Things, menghasilkan sejumlah besar data rekam kondisi lingkungan tanam. Melalui pendekatan data mining, data rekam yang terdiri dari waktu tanam, pH air, suhu air, suhu udara, dan nilai TDS dapat digunakan untuk memetakan  kondisi  lingkungan  penanaman.  Pemetaan  selanjutnya  dapat  digunakan  sebagai  dasar  sistem keputusan tindakan pertanian.
Material and Metode. Pemetaan kondisi lingkungan tanam menggunakan algoritma k-means clustering, diuji menggunakan elbow  method  dan  dijadikan  dasar  sistem  keputusan  tindakan  pertanian  yang  dikirimkan melalui telegram bot.
Hasil.  Kondisi  lingkungan  tanam  dipetakan  dalam  3  (tiga) cluster.  Masing-masing  merupakan  kondisi lingkungan tanam yang kurang nutrisi dan kurang air, cukup nutrisi tapi kurang air, serta cukup nutrisi dan cukup  air.  Pengujian clustering  dengan  elbow  method  menunjukkan  bahwa  pemetaan  Kondisi  lingkungan tanam  bernilai  optimal  ditunjukkan  dengan  nilai  inersia  sebesar  199,065.  Keputusan  tindakan  pertanian dikirimkan melalui telegram bot berupa instruksi penambahan unsur hara, penambahan air, dan penambahan unsur hara serta air.
Kesimpulan.  Data  yang  diperoleh  dari  pemasangan  alat  IoT-Agri  dikelola  menggunakan  pendekatan  data mining,  dipetakan  berdasarkan  kecukupan  dan/atau  kebutuhan  lingkungan  tanam  terhadap  nutrisi  dan  air. Secara efektif, keputusan tindakan pertanian dapat diberikan kepada petani sesuai dengan kondisi lingkungan tanam saat ini.
Kata kunci : Pemetaan, Kondisi Lingkungan Tanam, K-Means Clustering, Tindakan Pertanian

## ABSTRACT
Objective.  The  installation  of  IoT-Agri,  as  a  monitoring  system  for  environmental  conditions  based  on  the Internet  of  Things,  results  in  a  large  amount  of  data  recording  the  conditions  of  the  growing  environment collected.  Through  a  data  mining  approach,  recorded  data  consisting  of  planting  time,  water  pH,  water temperature, air temperature, and TDS values can be used to map planting environmental conditions. Mapping can be used as a basis for agricultural action decision systems.
Materials  and  Methods.  The  mapping  of  planting  environmental  conditions  uses  the  k-means  clustering algorithm, is tested using the elbow method, and is used as the basis for an agricultural action decision system sent via a telegram bot.
Results. Conditions of the planting environment are mapped in 3 (three) clusters. Each of them is a condition of the planting environment that lacks nutrition and lack of water, sufficient nutrition but lacks water, as well as sufficient nutrition and sufficient air. Clustering testing using the elbow method shows that the vulnerability of  the  optimal  planting  environment  conditions  is  indicated  by  the  inertia  value  of  199.065.  Decisions  on agricultural actions are sent via bot telegrams in the form of instructions for adding nutrients, adding water, and adding nutrients and water.
Conclusion.  The  data  obtained  from  the  installation  of  the  IoT-Agri  tool  is  managed  using  a  data  mining approach, mapped based on the adequacy and/or needs of the planting environment for nutrients and water. Effectively,  agricultural  action  decisions  can  be  given  to  farmers  according  to  the  current  conditions  of  the planting environment.
Keywords : Mapping, Planting Environmental Conditions, K-Means Clustering, Agricultural Action

## 1. PENDAHULUAN
Data  BPS  menunjukkan  persentase  angkatan  kerja  pertanian  tahun  2021 mengalami peningkatan  sebesar  10,74% dari  tahun  2020.  Peningkatan  ini  tentunya tidak  lebih  besar  dari  peningkatan  pangsa  konsumsi  hasil  pertanian  tahun  2021 sebesar 12,89% dari tahun 2020. Hal ini diperparah dengan persentase peningkatan luas lahan pertanian pada tahun 2021 sebesar 1,87% dibandingkan dengan luas lahan pertanian  pada  tahun  2020  (Badan  Pusat  Statistik,  2022).  Penggunaan  Internet  of Things (IoT) di bidang pertanian merupakan salah satu bentuk modernisasi di bidang pertanian.  Kemampuan  untuk  menggunakan  internet  sebagai  penghubung  antara berbagai perangkat, berbagai jenis sensor, dan smart object lainnya, hingga perangkat mobile, dapat membantu kegiatan pertanian menjadi lebih efektif dan efisien. Proses pemantauan  perkembangan  tanaman,  kelembaban  tanah,  dan  hama  tanaman  dari jarak jauh dapat dilakukan dengan menggunakan Internet of Things (IoT) (Nalendra et al., 2022).
Data yang terekam diperoleh karena pemasangan Internet of Things (IoT) sangat mungkin dikembangkan untuk manfaat yang lebih luas. Data rekam pertanian yang terkumpul  dalam  jumlah  banyak  dapat  dimanfaatkan  dengan  pendekatan  data mining  untuk  mendapatkan  informasi  yang  peneliti  butuhkan,  tentunya  untuk mendukung  kegiatan pertanian lainnya. Pada  penelitian sebelumnya,  produktivitas pertanian  dipetakan  menggunakan  teknik  pengelompokan  data  mining  sehingga diketahui  kelompok  lahan  pertanian  dengan  produktivitas  melebihi  target,  tepat sasaran,  dan  kurang  dari  target.  Pengelompokan  tersebut  berdasarkan  data persentase  peningkatan  produksi  pertanian  (Widiyanto  et  al.,  2019).  Kajian  lain mengelompokkan lahan pertanian menjadi 2 cluster berdasarkan tingkat kesuburan tanah yang dilakukan berdasarkan penilaian kandungan unsur hara yang terkandung di  dalam  tanah  (Hayatu  et  al.,  2020).  K-Means  clustering  pada  penelitian  lain digunakan  dalam  pengelompokan  areal  tanam  sehingga  terbagi  menjadi  3  cluster yaitu  dataran  tinggi,  dataran  rendah,  dan  pesisir  untuk  lebih  mempengaruhi rekomendasi  jenis  penanaman  sayuran.  (Nugraha  et  al.,  2022).  K-Means  sendiri merupakan classifier klasik yang umum digunakan (Chong, 2021). Algoritma K-Means rentan  terhadap  outlier,  sehingga  outlier  harus  dihilangkan  untuk  meningkatkan efisiensi algoritma K-means secara signifikan (Sinaga & Yang, 2020).
Berdasarkan uraian tersebut, peneliti memanfaatkan data rekam yang diperoleh dari instalasi Internet of Things (IoT) di CV. Agro Utama Mandiri Lestari. Data rekam dikelola untuk memperoleh informasi berupa Pemetaan Kondisi Lingkungan Tanam guna  memberikan  Rekomendasi  Tindakan  Pertanian  yang  dibutuhkan  petani menggunakan K-Means  Clustering,  diuji  menggunakan  elbow  method,  dan rekomendasi tindakan pertanian dikirimkan melalui telegram bot.

## 2. MATERIAL DAN METODE
Pemasangan  alat  Internet  of  Things  (IoT)  di  CV.  Agro  Utama  Mandiri  Lestari menghasilkan  data  catatan  pertanian  dalam  jumlah  besar.  Data  rekam  belum dimanfaatkan secara optimal untuk mendukung optimalisasi kegiatan pertanian.
Pada  tahap  analisis  kebutuhan,  peneliti  melakukan  studi  literatur  tentang pemeliharaan  tanaman  guna  memaksimalkan  kualitas  buah  melon.  Pemeliharaan tanaman  meliputi  penyiraman,  pemupukan,  pengendalian  organisme  pengganggu
tanaman,  pengikatan  batang,  pemangkasan  tunas  dan  pengikatan  buah  (Iqbal,  M. Dkk., 2019). Diantara prosedur pemeliharaan, prosedur penyiraman adalah prosedur pemeliharaan yang harus mempertimbangkan banyak faktor, mulai dari umur tanam,  electro  conductivity,  pH,  volume,  hingga  frekuensi  siram.  Tabel  3. menunjukkan kebutuhan penyiraman tanaman melon:
Tabel 1: Tabel Penyiraman Hari Setelah Tanam Electro Conductivity pH Volume (ml) Frekuensi Jam 1 ’ 2 - - 200 2 08.00, 13.00 3 ’ 5 1,5 5,5 ’ 6.5 200 2 08.00, 13.00 6 ’ 15 1,8 5,5 ’ 6.5 300 3 ’ 4 08.00, 10.00, 11.00, 16.00 16 ’ 30 2 5,5 ’ 6.5 400 5 ’ 6 08.00, 09.00, 10.00, 11.00, 14.00, 16.00 31 ’ 40 2,3 5,5 ’ 6.5 500 7 ’ 8 08.00, 09.00, 10.00, 11.00, 12.00, 14.00, 15.00, 16.00 41 ’ 55 2,7 5,5 ’ 6.5 500 7 ’ 8 08.00, 09.00, 10.00, 11.00, 12.00, 14.00, 15.00, 16.00
Sumber: CV. Agro Utama Mandiri Lestasi, 2022
Data yang direkam meliputi data timestamp, pH, suhu air, suhu udara, dan nilai TDS. Data yang direkam  bersifat  abstrak,  tidak  ada  pola  yang jelas.  Data  clustering diperlukan untuk memetakan kondisi lahan pertanian. Kondisi lahan pertanian yang telah  dipetakan  akan  digunakan  untuk  menyusun  rekomendasi  aksi  pertanian. Sehingga  selaras dengan  tujuan  pemasangan  IoT,  aksi  pertanian  lebih  terukur,  dan kegiatan pertanian menjadi lebih optimal.

## Gambar 1. Diagram Alur Kerja
Gambar  1  menunjukkan  diagram  alur  kerja  yang  dimulai  dengan  tahap pengumpulan data, mengumpulkan semua data yang tercatat dari CV. Agro Utama Mandiri  Lestari.  Tahap  selanjutnya  adalah  data  preprocessing,  yang  meliputi  data
cleansing dan data scaling. Pembersihan data bertujuan untuk menghilangkan data outlier serta data yang memiliki missing value (Susanto & Meiryani, 2019). Penskalaan data dilakukan untuk mengubah dataset pada skala tertentu. Setelah melalui tahap preprocessing data, data siap digunakan pada tahap selanjutnya. Tahap selanjutnya adalah  pemodelan  data  menggunakan  algoritma  K-Means.  Pemodelan  data dimaksudkan  untuk  memetakan  data  terekam  dalam  kluster  kondisi  lingkungan penanaman.  Melalui  pemodelan  data,  data  dengan  kemiripan  tertinggi  akan menempati cluster yang sama dan sebaliknya. Data dengan kesamaan rendah akan ditempatkan di cluster lain. Hasil pemetaan (clustering) akan diinterpretasikan pada tahap  interpretasi  data.  Setiap  klaster  akan  dikenali,  diidentifikasi,  dan diinterpretasikan sebagai klaster A, klaster B, dan seterusnya. Tahap terakhir adalah pengujian cluster. Sebagai tahap penutup dalam pendekatan data mining, pengujian clustering  digunakan  untuk  mengetahui  seberapa  optimal  algoritma  K-Means mengelompokkan data ke dalam sejumlah cluster tertentu. Melalui pengujian klaster dapat  diketahui  jumlah  cluster  yang  optimal  berdasarkan  data  set  yang  dimiliki peneliti (Febrianti et al., 2018). Hasil pemetaan dalam bentuk klaster digunakan untuk membuat rekomendasi aksi budidaya dengan menggunakan pendukung keputusan. Rekomendasi  untuk  tindakan  pertanian  diuji  oleh  para  ahli  pertanian.  Pengujian digunakan untuk memastikan validitas rekomendasi tindakan.
Langkah pertama adalah menentukan berapa banyak cluster yang akan dibuat, selanjutnya  disebut  nilai  k.  Langkah  selanjutnya adalah  menentukan  nilai  centroid (pusat cluster awal) yang diperoleh dari kumpulan data acak dengan beberapa nilai k. Selanjutnya  menghitung  jarak  setiap  dataset  ke  setiap  centroid.  Perhitungan menggunakan  jarak  Euclidean,  proses  perhitungan  jarak  dilakukan  untuk menentukan  jarak  terpendek  dari semua  data  ke  setiap  centroid  (Widiyanto  et  al., 2019). Persamaan jarak euclidean ditunjukkan oleh persamaan (1):
𝑑(𝑥 , µ ) = 𝑥 + µ
(1)
x i = nilai dataset dan µ i = nilai centroid Selanjutnya  dilakukan  proses  pengelompokan  data  berdasarkan  nilai  jarak Euclidean terkecil ke suatu centroid dalam suatu kelompok. Nilai centroid yang baru dihitung  kembali  berdasarkan  nilai  rata-rata  kelompok  (Widiyanto  et  al.,  2019), seperti ditunjukkan oleh persamaan (2) sebagai berikut:
𝐶 = ∑ 𝑑 (2)
C k = nilai centroid baru di cluster-k, n k : jumlah data di cluster-k, dan d i : dataset. Nilai  euclidean  distance  ke  nilai  centroid  akan  terus  dihitung  hingga  nilai centroid tidak lagi berubah. Sehingga keanggotaan data dalam suatu cluster juga tidak berubah (Widiyanto et al., 2019). Pengujian cluster dilakukan untuk memastikan hasil clustering yang optimal dengan menggunakan metode elbow. Ide dasar dari metode elbow  adalah  menentukan  jumlah  cluster  kemudian  menambahkan  cluster, menghitung Sum Squared Error (SSE) per cluster sampai dengan jumlah maksimum cluster  yang  telah  ditentukan,  membandingkan  perbedaan  SSE  setiap  cluster,  dan perbedaan  paling  ekstrim  yang  membentuk  sudut  siku-siku  menunjukkan  jumlah cluster  terbaik  (Umargono  et  al.  al.,  2020).  Jarak  jual  euclidean  ditunjukkan  oleh persamaan (3) (Dewi & Pramita, 2019):
𝑆𝑆𝐸 = ∑ ∑ |𝑥 − 𝑐 |
(3) K = c cluster, x i = jarak data objek i, and c k : pusat cluster i. Setiap data yang baru direkam (dikirim secara real-time melalui alat IoT) akan dicocokkan  dengan  cluster  yang  terbentuk  sebelumnya.  Pencocokan  dilakukan dengan  mengukur  jarak  terpendek  dengan  masing-masing  centroid  terakhir  yang ditetapkan  sebelumnya.  Data  rekaman  dapat  langsung  digunakan  sebagai  penentu (pendukung  keputusan)  kondisi  lahan  saat  ini.  Tahap  pendukung  keputusan dijalankan  menggunakan library  flask  sebagai  web  framework  yang  ditulis menggunakan library  python.  Bentuk  rekomendasi  disesuaikan  dengan  kondisi terkini. Anjuran berupa pemberian nutrisi, pemberian air, dan pemberian nutrisi serta air. Dengan menggunakan pustaka labu, rekomendasi tindakan bertani akan dikirim melalui telegram bot. Validitas rekomendasi tindakan yang dikirim melalui telegram bot  akan  divalidasi  oleh  pakar  pertanian.  Pakar  akan  memastikan  validitas rekomendasi  tindakan  berdasarkan  peta  kondisi  lahan  terbaru  dan  data  rekaman terbaru. Nilai validitas rekomendasi tindakan dihitung dari persentase rekomendasi tindakan yang benar. Dengan kata lain, nilai validitas rekomendasi dapat dihitung dari nilai Mean Absolute Error (MAE) dan Root Mean Square Error (RMSE) (Aggarwal, C.C., 2016).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang direkam terdiri dari timestamp, pH, suhu air,  suhu udara, dan nilai TDS. Kebun yang dimaksud berada di bawah naungan CV. Agro Utama Mandiri Lestari, Jalan  Raya  Ngadiluwih,  RT.03/RW.02,  Munengan,  Mangunrejo,  Kec.  Ngadiluwih, Kabupaten  Kediri,  Jawa  Timur.  Data  yang  direkam  kemudian  melewati  tahap preprocessing untuk menghindari  nilai outlier  dan nilai yang hilang  menggunakan fungsi isna()  dan  dropna()  di  library  pandas  python.  Gambar  2  menunjukkan  data sebelum dan sesudah tahap preprocessing data:
Gambar 2. Data Sebelum dan Sesudah Tahap Preprocessing Data Hasil preprocessing siap digunakan dalam proses pemodelan data menggunakan fungsi KMeans di library scikit-learn python. Pada penelitian ini ditentukan 3 (tiga) nilai k dengan maksud membagi dataset menjadi 3 (tiga) cluster kondisi penanaman. Gambar 3 menunjukkan data hasil dan visualisasi clustering data:
Gambar 3. Hasil dan Visualisasi Clustering Data
Berdasarkan visualisasi di atas, kondisi lingkungan tanam yang telah dipetakan menjadi  3  (tiga)  klaster  dapat  diartikan  klaster  1  (kuning)  menunjukkan  kondisi lingkungan  tanam  yang  kurang  unsur  hara  dan  kekurangan  air,  klaster  2  (biru) menunjukkan kondisi lingkungan tanam cukup unsur hara tetapi kekurangan air, dan klaster 3 (biru) menunjukkan kondisi lingkungan tanam cukup unsur hara dan cukup air.  Cluster  yang  terbentuk  pada  tahap  sebelumnya  diuji  dengan  menggunakan metode  elbow  untuk  mengetahui  seberapa  optimal  algoritma  K-Means  untuk mengelompokkan  dataset  berdasarkan  jumlah  cluster  yang  ditentukan.  Seberapa optimal algoritma K-Means ditunjukkan oleh nilai inersia yang diperoleh pada setiap percobaan nomor cluster. Gambar 4 menunjukkan pengujian cluster menggunakan metode siku menggunakan fungsi KMeans.inertia_ di library scikit-learn python.
Gambar 4. Elbow Method
Pengujian dilakukan dalam 10 (sepuluh) skenario pengujian. Skenario pengujian pertama memetakan seluruh dataset dalam 1 (satu) cluster. Skenario pengujian kedua membagi  seluruh  dataset  menjadi  2  (dua)  cluster.  Skenario  pengujian  ketiga memetakan  seluruh  dataset menjadi  3  (tiga)  cluster,  dan  seterusnya.  Dalam  setiap skenario  pengujian,  nilai  inersia  dihitung.  Jumlah cluster  terbaik  dapat  dilihat dari nilai  inersia  tertinggi  pada  siku-siku  dataset  yang  diuji  pada  10  kondisi.  Gambar  8 menampilkan nilai inersia pada setiap skenario pengujian (dalam cluster). Titik siku diperoleh  dari  titik-titik  yang  terletak  pada  titik  siku  (siku).  Sehingga  titik  siku mengacu pada nilai inersia 199,065 pada percobaan pengujian pada 3 (tiga) cluster. Melalui pengujian klaster dengan metode siku, dibenarkan bahwa nilai inersia terbaik
terdapat pada divisi 3 (klaster) seperti yang peneliti lakukan pada tahap pemodelan data.
Berdasarkan  klaster  tersebut,  dibuat  rekomendasi  aksi  pertanian  untuk memfasilitasi petani. Rekomendasi pertanian diberikan dengan mengirimkan pesan melalui telegram bot.
Gambar 5. Rekomendasi Tindakan Pertanian
Gambar  5  menunjukkan  bagaimana  rekomendasi  dikirimkan  kepada  petani melalui  telegram  bot.  Isi  rekomendasi  tindakan  pertanian  meliputi  jenis  tindakan, durasi tindakan, dan volume tindakan.

## 4. KESIMPULAN
Kondisi  lingkungan  tanam  dipetakan  dalam  3  (tiga)  cluster.  Klaster  1 menunjukkan  kondisi  lingkungan  tanam  yang  kekurangan  unsur  hara  dan kekurangan air. Kluster 2 menunjukkan kondisi lingkungan tanam yang cukup nutrisi tetapi kekurangan air. Kluster 3 menunjukkan kondisi lingkungan tanam yang cukup unsur  hara  dan  cukup  air.  Penentuan  jumlah  cluster  diperkuat  melalui  pengujian klaster menggunakan metode siku dengan titik siku pada titik (3,199,065) yaitu nilai inersia  sebesar  199,065  pada pengujian eksperimen  pada  3  (tiga)  klaster. Sehingga data  yang  diperoleh  dari  pemasangan  alat  IoT-Agri  dikelola  menggunakan pendekatan  data  mining,  dipetakan  berdasarkan  kecukupan  dan/atau  kebutuhan lingkungan  tanam  terhadap  nutrisi  dan  air.  Secara  efektif,  keputusan  tindakan pertanian  dapat  diberikan  kepada  petani  sesuai  dengan  kondisi  lingkungan  tanam saat ini.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih kepada Program Studi Administrasi Server dan Jaringan Komputer, Akademi Komunitas Negeri Putra Sang Fajar Blitar.
DAFTAR PUSTAKA Aggarwal,  C.  C.  (2016).  Outlier  Analysis  2nd  Ed.  IBM  T.J.  Watson  Research  Center Yorktown Heights.
Badan Pusat Statistik. (2022). Statistik Hortikultura 2021. Badan Pusat Statistik. Chong, B. (2021). K-means clustering algorithm: a brief review. Academic Journal of Computing & Information Science, 4(5), 37-40. 10.25236/AJCIS.2021.040506 Dewi, D. A. I. C., & Pramita, D. A. K. (2019, November). Analisis Perbandingan Metode Elbow  dan  Sillhouette  pada  Algoritma  Clustering  K-Medoids  dalam Pengelompokan  Produksi  Kerajinan  Bali.  JURNAL  MATRIX,  9(3),  102-109. http://dx.doi.org/10.31940/matrix.v9i3.1662
Febrianti, A. F., Cabral, A. H., & Anuraga, G. (2018). K-MEANS CLUSTERING DENGAN METODE  ELBOW  UNTUK  PENGELOMPOKAN  KABUPATEN  DAN  KOTA  DI  JAWA TIMUR  BERDASARKAN  INDIKATOR  KEMISKINAN.  In  ii  Prosiding  Seminar Nasional Hasil Riset dan Pengabdian (SNHRP-I) (pp. 863-870). Universitas PGRI
Adi Buana Surabaya. https://karyailmiah.unipasby.ac.id/wp- content/uploads/2019/04/K-Means.pdf
Hayatu,  H.  I.,  Mohammed,  A.,  Isma'eel,  A.  B.,  &  Ali,  Y.  S.  (2020,  June).  K-Means Clustering Algorithm based Classification of Soil Fertility in North West Nigeria. UDMA  Journal  of  Sciences  (FJS),  4(2),  780-787.  https://doi.org/10.33003/fjs- 2020-0402-363
Iqbal,  M., Barchia, F., &  Romeida,  A. (2019).  PERTUMBUHAN  DAN  HASIL  TANAMAN MELON  (Cucumis  melo  L.)  PADA  KOMPOSISI  MEDIA  TANAM  DAN  FREKUENSI PEMUPUKAN YANG BERBEDA. Jurnal Ilmu-Ilmu Pertanian Indonesia, 21(2), 108- 114. https://doi.org/10.31186/jipi.21.2.108-114
Nalendra,  A.  K.,  Fuad,  M.  N.,  Wahyudi,  D.,  Mujiono,  M.,  &  Kholila,  N.  (2022). Effectiveness of the Use of the Internet of Things (IoT) in the Agricultural Sector.
International Journal of Science and Society, 4(3). https://doi.org/10.54783/ijsoc.v4i3.541
Nalendra, A. K., Wahyudi, D., Mujiono, M., Fu'ad, M. N., & Kholila, N. (2022). IoT-Agri:
IoT-based  Environment  Control  and  Monitoring  System  for  Agriculture.  2022 Seventh  International  Conference  on  Informatics  and  Computing  (ICIC). 10.1109/ICIC56845.2022.10006964
Nugraha, N.  B.,  Alimudin,  E.,  & Indriyono,  B. V.  (2022,  Desember).  Implementasi  K- Means Clustering Pada Sistem Pakar Penentuan Jenis Sayuran. Implementasi K- Means  Clustering  Pada  Sistem  Pakar  Penentuan  Jenis  Sayuran,  4(2),  133-141. https://doi.org/10.35970/jinita.v4i2.1627
Sinaga, K. P., & Yang, M.-S. (2020). Unsupervised K-Means Clustering Algorithm. IEEE Access, 8, 80716-80727. 10.1109/ACCESS.2020.2988796
Susanto, A., & Meiryani. (2019, July). Functions, Processes, Stages And Application Of Data  Mining.  INTERNATIONAL  JOURNAL  OF  SCIENTIFIC  &  TECHNOLOGY RESEARCH,  8(7),  136-140.  https://ijstr.org/paper-references.php?ref=IJSTR- 0719-20607
Umargono, E., Suseno, J., & V, S. K. (2020). K-Means Clustering Optimization using the Elbow Method and Early Centroid Determination Based-on Mean and Median. Proceedings  of  the  International  Conferences  on  Information  System  and Technology (CONRIST 2019), 234-240. 10.5220/0009908402340240
Widiyanto,  W.  W.,  Nugroho,  F.,  &  Kusrini.  (2019).  Implementation  of  the  K-Means Cluster  Algorithm  in  Rice  Production  Mapping  and  as  a  Decision  Support  for
Agricultural Function Transition. Jurnal INFORMA Politeknik Indonusa Surakarta, 5(4). https://doi.org/10.46808/informa.v5i4.155