## Penerapan Algoritma K-Means untuk Klasterisasi Produksi Budidaya Perikanan Provinsi Sulawesi Utara
*Stendy Budi Hartono Sakur 1 , Miske Silangen 2 , Desmin Tuwohingide 3 1,2,3) Program studi Sistem Informasi, Jurusan Teknologi Informatika, Politeknik Negeri Nusa Utara Jl. Kesehatan No.1, Sawang Bendar, Kabupaten Kepulauan Sangihe Email: 1 sakur.stendy@gmail.com, 2 miskesilangen10@gmail.com, 3 desmin.tuwohingide@gmail.com

## ABSTRACT
Capture  fisheries  production  is  decreasing  due  to  natural  resources  or  weather  conditions,  so other resources are needed to support fisheries production. One alternative is to increase the production of  aquaculture  commodities  through  seawater,  freshwater,  or  brackish  water  cultivation.  Various potentials for developing aquaculture have been developed in various regions, including the North Sulawesi region.  Grouping  aquaculture  commodity  production  according  to  container  type  is  very  important  to maintain and increase aquaculture production. This research aims to cluster aquaculture production in the North Sulawesi area using the K-Means method using Euclidean, Manhattan, and Minkowsky distances. The  results of  the  research obtained  three clusters,  namely the  first  cluster,  the  region  with  the  highest production  of  pond  container  types,  namely  the  Sitaro  Islands,  and  for  second  cluster  consisting  of  13 regions that have variations in production ranging from low to high for the types of floating net containers and ponds, while third cluster is the region Bitung with moderate production for pond types. It is hoped that  this  research  can  help  related  agencies  to  create  policies  to  increase  the  production  potential  of aquaculture.
Keywords : k-means cluster; distance measure; aquaculture; julia programming language

## ABSTRAK
Produksi perikanan tangkap semakin menurun yang disebabkan oleh sumber daya alam ataupun keadaan cuaca, sehingga diperlukan sumber daya lain sebagai pendukung produksi perikanan. Salah satu alternatifnya adalah meningkatkan produksi komoditas perikanan budidaya melalui budidaya air laut, air tawar  ataupun  air  payau.  Berbagai  potensi  pengembangan  budidaya  perikanan  telah  dikembangkan  di berbagai  daerah,  demikian  pula  halnya  daerah  Sulawesi  utara.  Pengelompokan  produksi  komoditas budidaya  sesuai  jenis  wadah  sangat  penting  dilakukan  untuk  menjaga  dan  meningkatkan  produksi perikanan budidaya. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasterisasi produksi budidaya perikanan di daerah  Sulawesi  Utara  dengan  metode  k-means  menggunakan Euclidean,  Manhattan dan Minkowsky distance . Hasil penelitian diperoleh tiga cluster yaitu cluster pertama, daerah dengan produksi jenis wadah kolam  yang  tertinggi  yaitu  Kepulauan  Sitaro,  untuk cluster kedua  terdiri  dari  13  daerah  yang  memiliki variasi produksi mulai dari rendah sampai tinggi untuk jenis wadah jaring apung dan tambak, sedangkan cluster ketiga adalah daerah Bitung dengan produksi sedang untuk jenis kolam. Penelitian ini diharapkan dapat  membantu  dinas  terkait  untuk  membuat  kebijakan  agar  dapat  meningkatkan  potensi  produksi budidaya perikanan.
Kata kunci : cluster k-means; pengukuran jarak; perikanan budidaya; bahasa pemrograman julia
ISSN 2088-1770 (Print)

## ISSN 2503-3247(Online)
Vol. 14 No.1 (2024) 38-47

## 1. PENDAHULUAN
Luas  laut  yang  dapat  dikelola oleh  Indonesia  kurang  lebih  6.000.000 km 2 dalam  Zone  Ekonomi  Eksklusif
(ZEE) sesuai Konvensi Laut
Internasional  tahun  1983  (Hutagalung,
2017).  FAO  memprediksikan  konsumsi ikan  di  dunia  mencapai  22.5  kg/kapita per tahun dimana, masyarakat Indonesia memiliki konsumsi ikan yang lebih besar dengan  rata  –  rata  dalam  enam  tahun terakhir adalah 45.99 kg/kapita sedangkan pemerintah menargetkan
56.39  kg/kapita  tahun  2020.  Dalam
kenyataannya persediaan
yang
bersumber  dari  perikanan  tangkap semakin  berkurang  baik  karena  sumber daya  itu  sendiri  maupun  kondisi  alam ataupun iklim yang  menyebabkan kegiatan  penangkapan  ikan  terhambat (Supriatin  &  Rohman,  2020).  Terdapat beberapa  keragaman  aktivitas  budidaya perikanan  yang  dapat  dilakukan  yaitu Budidaya  Air  Tawar,  Budidaya  Air Payau  dan  Budidaya  Laut  (Sukadi, 2002).
Penelitian  yang  berhubungan dengan  potensi  budidaya  perikanan diantaranya,  penelitian  yang  dilakukan di Kabupaten Kepulauan Sangihe tentang  potensi  budidaya  perikanan  air
tawar dimana potensi lahan, kualitas air dan  infrastruktur  dapat  menjadi  sumber utama  peningkatan  produksi  budidaya ikan  (Saselah  et  al.,  2019),  selain  itu penentuan  jenis  wadah  untuk  budidaya perikanan sangat penting karena berhubungan  dengan  lahan  seperti halnya penelitian (Rizqiyah et al., 2015) yang melakukan pemilihan lokasi lahan untuk  jenis  tambak  di  Kecamatan Kaliwungu  kabupaten  Kendal  dengan teknik purposive  area  sampling .  Selain itu  jenis  wadah  dapat  mempengaruhi pertumbuhan  dan  kelangsungan  hidup ikan  seperti  penelitian  (Ahlina  et  al., 2019)  terhadap  ikan  betutu  sesuai dengan  jenis  wadah  yaitu  kolam  tanah, kolam hapa dan kolam terpal. Penelitian tentang  kajian  kualitas  air  untuk menunjang perikanan budidaya di Danau Moaat  yang  hasilnya  menunjukkan bahwa ditinjau dari suhu, pH, kekeruhan, DO,  nitrit,  nitrat,  amoniak  dan  fosfat masih  memenuhi  nilai  baku  mutu kualitas  air  (Paputungan  et  al.,  2022), perairan  Teluk  Tomini  yang  subur dengan  potensi  sumber  daya  laut berlimpah  sehingga  mendukung  usaha budidaya  di  perairan  di  pantai  teluk Tomini. Selain itu beberapa perairan laut yang  dapat  dijadikan  sebagai  potensi budidaya  yaitu  Laut  Maluku,  Laut
Halmahera,  Laut  Seram  dan  Teluk Bintuni  (Albasri  &  Pratama,  2021), penelitian  tentang  potensi  perikanan budidaya  yang  dapat  menjadi  peluang bisnis  di  daerah  Aceh  selatan  dimana jumlah  produksi  dari  daerah  Kluet selatan  mencapai  36  ton  dan  Bakongan mencapai  31  ton  (Yuliana  &  Zuriat, 2022),  selain  itu  analisis  finansial terhadap budidaya perikanan terkhusus- nya  jenis  udang  Vaname  dimana  hasil penelitian menunjukkan profit rate atau tingkat  keuntungan  mencapai  83.35% dan Benefit  Cost  Ratio (BCR)  adalah
1.83 dengan jangka waktu pengembalian 1.7 tahun (Wawoh et al., 2019).
Penelitian  yang  berhubungan dengan prediksi dari produksi perikanan budidaya  telah  dilakukan  di  antaranya
forecasting produksi budidaya di daerah Palembang dengan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dengan
menggunakan  model  ARIMA  (2,0,1) dengan  nilai  MAPE  yang  kecil  48,30 (Mulyani  et  al.,  2022).  Kemudian penerapan data  mining dengan  Metode
Regresi Linear berganda untuk
memprediksi  produksi  ikan  air  tawar  di kabupaten Pakpak Bharat (Berutu et al., 2020) dan Peramalan produksi perikanan budidaya  di  Kabupaten  Malang  dengan
Metode Exponential Smoothing
(Supriatin  &  Rohman,  2020).  Selain penelitian  yang  berhubungan  dengan produksi  perikanan  budidaya  beserta dengan  prediksi  produksinya  maka terdapat  penelitian  yang  melakukan cluster atau  pengelompokan  potensi sektor  perikanan  pada  perairan  umum yang  dilakukan  di  Jawa  Timur  oleh (Yuniati  &  Rachman,  2017)  dengan menggunakan  Metode Fuzzy  K-Means , dengan Euclidean  distance .  Klasterisasi
berdasarkan produksi komoditas
Perikanan telah dilakukan oleh (Maulana et al., 2021) di seluruh Provinsi yang ada di  Indonesia  dengan  Metode K-Means menggunakan  RapidMinor  Studio  dan
Euclidean distance .
Berdasarkan penelitian terdahulu terlihat  bahwa  untuk  meningkatkan produksi  budidaya  bergantung  kepada jenis  wadah  beserta  kualitas  air, beberapa  penelitian  sebelumnya  telah dilakukan pada daerah – daerah lainnya oleh karena itu penelitian ini
menitikberatkan  pada  daerah  Sulawesi Utara dengan melakukan proses pengelompokan  atau cluster terhadap jenis  wadah  tambak,  kolam  dan  jaring apung dengan menggunakan Metode K- Means yang mempertimbangkan pengaruh Measures  Distance yaitu
Euclidean Distance, Manhattan Distance dan Minkowsky  Distance,
dimana hasil
akhirnya akan direpresentasikan  menggunakan  grafik 3D  scatter yang  belum  dilakukan  pada
penelitian sebelumnya. Untuk mempercepat
proses perhitungan terutama  pada  proses  iterasi  agar konvergen  maka  peneliti  menggunakan bahasa  pemrograman  Julia  dengan
REPL (read  –  evaluate  –  print  loop)
console.

## 2. METODE
Dalam  proses  Klasterisasi  ini menggunakan  sumber  data  dari  BPS, yang  tahapan  penelitian  tertuang  dalam Gambar 1.
Gambar 1. Metode Penelitian

## 2.1. Dataset
Dataset yang  digunakan  pada penelitian  ini  bersumber  dari  Badan
Pusat  Statistik  Provinsi  Sulawesi  Utara dari  2015  –  2020,  yang  terdiri  dari  15 daerah  yang  ada  di  Provinsi  Sulawesi utara  dengan  jenis  wadah  terdiri  dari budidaya laut, tambak, kolam, karamba, jaring  apung,  sawah  dan  jaring  tancap. Dalam penelitian ini hanya diambil tiga jenis  wadah  karena  ketiga  nya  hampir digunakan  di  seluruh  daerah  kecuali beberapa saja.

## 2.2. Pre-Processing
Karena penelitian hanya menggunakan  jenis  wadah  Tambak, Kolam dan Jaring Apung maka
dilakukan pre-processing
dengan menghilangkan  jenis  wadah  lainnya. Kemudian data yang kosong diisi dengan nilai  0. Dataset hasil pre-processing dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Hasil Pre-processing (Ton) Daerah Tambak Kolam Jaring Apung Bolaang Mongondow 2345.32 8495.2 168.21 Minahasa 0 120778.29 207341. 58 Kepulauan Sangihe 331.68 1130.53 71.11 Kepulauan Talaud 15.86 687.35 10.54 Minahasa Selatan 33 66887.03 5057.51 Minahasa Utara 324.67 111737.79 1874.01 Bolaang Mongondow Utara 257.5 280.51 80.41 Kepulauan Sitaro 142 9268779.68 697.56 Minahasa Tenggara 305.97 15092.89 3020.79
Jurnal Saintekom : Sains, Teknologi, Komputer dan Manajemen  | Vol. 14 No. 1 (2024) 38-47
Bolaang Mongondow Selatan 131.29 444.78 73.11 Bolaang Mongondow Timur 46.3 1916.78 18.3 Kota Manado 91.01 296.07 0 Kota Bitung 0 2448697.9 687.7 Kota Tomohon 0 55982.77 853.87 Kota Kotamubagu 0 55036.76 53589.3

## 2.3. Metode K-Means
Proses clustering menggunakan Metode K-Means , dimana proses
perhitungan dilakukan  sebanyak jumlah pengukuran  jarak  yang  digunakan.
Secara umum algoritma K-Means sebagai berikut:
Langkah  1:  menentukan  nilai  k  dalam penelitian ini k = 3,
Langkah  2:  penentuan centroid awal
secara acak,
Langkah  3:  menghitung  jarak  pertama dari data ke centroid dengan menggunakan persamaan (Sakur, 2023a,
2023b):
Euclidean distance ,
dist i , j = ∑ x ik − y jk 2 n k=1 (1)
k adalah nilai cluster , x merupakan nilai data, y merupakan  nilai  dari centroid
yang  telah  ditentukan, n merupakan jumlah data yang ada.
Manhattan distance (City block) ,
dist i , j = ∑ |x ik − y ik | n k=1 (2)
Minkowsky distance ,
dist i , j = ( ∑ |x ik − y ik | p n k=1 ) 1 p (3)
Langkah 4: periksa nilai terdekat dengan centroid ,
Langkah 5: jika masih ada cluster yang berpindah  maka  tentukan  nilai  centroid baru  berdasarkan  rata  –  rata  dari  setiap data dalam cluster , lalu ulangi Langkah
3 – 5,
Langkah 6: jika sudah tidak ada cluster yang  berpindah  maka  proses  telah konvergen, berikut  Gambar  2 flowchart algoritma K-Means .
Gambar 2. Flowchart Algoritma K-Means
Gambar  2,  menunjukkan  proses K-
Means . Pada flowchart tersebut awalnya ditentukan  jumlah  kluster  atau  K (Langkah  1),  setelah  itu  tentukan  pusat kluster  secara  acak  ( random )  (Langkah
2), lalu hitung jarak atau distance dengan menggunakan  ( Euclidean,  Manhattan
dan Minkowsky )  (Langkah  3).  Hasilnya periksa  jarak  terdekat  dengan  centroid (Langkah  4),  jika  posisi  dari  centroid berubah maka hitung pusat kluster baru
(Langkah  3 –  5)  dan  jika  tidak  berubah maka  proses  selesai  dan  nilai  kluster telah ditemukan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  15 daerah  di  Sulawesi  Utara  dengan  tiga jenis  wadah  perikanan  budidaya  yaitu Tambak, Kolam dan Jaring Apung. Data yang kosong ditambahkan dengan nilai 0 kemudian dilakukan proses perhitungan.

## 3.1. Hasil pengujian
Dataset yang digunakan
merupakan  hasil  ekstraksi  sesuai  Tabel
1. Selanjutnya menentukan nilai k secara manual  kemudian  menghitung  jarak menggunakan Euclidean,  Manhattan
dan Minkowsky  distance setelah  itu dengan bahasa pemrograman Julia akan dibuat fungsi perhitungan K-Means serta modul program lainnya. Beberapa modul
yang  dibuat  adalah settting.jl untuk mendefinisikan  nilai  awal  dari  data cluster , distance.jl merupakan  modul untuk  menghitung  jarak, process.jl merupakan  modul  untuk  membuat proses k-means dan  modul  utama  yang berfungsi melakukan iterasi perhitungan sampai memperolah hasil yang konvergen.  Hasil  pembuatan  sistem berbasis  CLI  tersebut  maka  diperoleh data sesuai Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Clustering dari Seluruh Jarak
Daerah Euclidean Manhattan Minkowsky Claster Claster Claster Kepulauan Sitaro 1 1 1 Bolaang Mongondow 2 2 2 Minahasa 2 2 2 Kepulauan Sangihe 2 2 2 Kepulauan Talaud 2 2 2 Minahasa Selatan 2 2 2 Minahasa Utara 2 2 2 Bolaang Mongondow Timur 2 2 2 Minahasa Tenggara 2 2 2 Bolaang Mongondow Selatan 2 2 2 Bolaang Mongondow Timur 2 2 2 Kota Manado 2 2 2 Kota Tomohon 2 2 2 Kota Kotamubagu 2 2 2 Kota Bitung 3 3 3
Pada Tabel 2, terdapat satu daerah pada
cluster 1, dan 13 daerah yang masuk ke dalam cluster 2  serta  satu  daerah  yang masuk  kedalam cluster 3.  Gambar  3,
Gambar  4  dan  Gambar  5  merupakan hasil cluster yang divisualisasikan dalam
grafik 3D Scatter menggunakan Julia.
Gambar 3. Grafik 3D Scatter untuk Euclidean Distance .
Gambar 4. Grafik 3D Scatter untuk Manhattan Distance .
Untuk  waktu  konvergensi  ketiga  jarak memberikan hasil yang mendekati sama yaitu  berkisar  5.0758325  detik  atau  5 detik, 75 mili detik.
Gambar 5. Grafik 3D Scatter untuk Minkosky Distance .

## 3.2. Pembahasan
Berdasarkan  pengujian  di  atas dengan program Julia, terdapat beberapa hal  penting  untuk  didiskusikan,  1) dengan  menggunakan  nilai  k  =  3  maka grafik 3D scatter akan terbentuk seperti pada Gambar 3, Gambar 4, dan Gambar 5 dimana pada sumbu jaring apung dan tambak  terjadi  penyebaran  daerah  yang kurang merata dimana terdapat dua atau tiga daerah yang memiliki nilai tertinggi pada jaring apung dan tambak, sedangkan  sisanya  sekitar  sepuluh daerah terkonsentrasi pada bagian pusat yang mendekati nol dalam hal ini daerah tersebut  memiliki  produksi  budidaya untuk  jenis  jaring  apung  dan  tambak yang sangat rendah. Terdapat dua daerah yang  memiliki  produksi  sedang  dan tinggi untuk produksi jenis wadah kolam namun  produksi  jaring  apung  dan
tambak  yang  rendah,  2)  penggunaan pengukuran  jarak  yang  berbeda  dalam kasus  ini  tidak  memberikan  hasil  yang memuaskan dimana ketiga jarak tersebut memberikan  hasil  yang  sama,  hal  ini berbeda  dengan  penelitian  dari  (Sakur, 2023a)  dengan hasil yang berbeda pada setiap  jarak  yang  digunakan,  3)  dalam hal  eksekusi  program  ketiga  nya memberikan  hasil  yang  sama  atau kurang lebih sama dengan nilai eksekusi yang  sangat  kecil  yaitu  5  detik  75  mili detik  (hal  ini  bergantung  pada  mesin yang digunakan). Menurut hasil pengujian  yang  telah  dilakukan  dapat dijelaskan  sebagai  berikut,  1) cluster 1
(warna biru), merupakan daerah dengan produksi  budidaya  perikanan  Jenis Kolam yang tertinggi dari seluruh daerah dalam  hal ini Kepulauan Sitaro. Hal ini harus dipertahankan, akan tetapi produksi untuk jenis Tambak dan Jaring Apung sangatlah rendah oleh karena itu Dinas  Perikanan  ataupun  pihak  –  pihak yang  berkompeten  dapat  melakukan sosialisasi  untuk  penggunaan  jenis tambak dan jaring apung dengan baik, 2)
cluster 3  (berwarna  hijau),  yaitu  Kota
Bitung  dengan  produksi  jenis  kolam yang  sedang  oleh  karena  itu  penting untuk  diberikan  sosialisasi  secara  tepat agar  produksi  ini  lebih  ditingkatkan
seperti  pada  Kepulauan  Sitaro.  Selain itu,  sama seperti Kepulauan Sitaro perlu diberikan  sosialisasi  yang  lebih  agar dapat  meningkatkan  budidaya  jenis tambak dan jaring apung, dan terakhir 3) cluster 2  (berwarna  merah),  merupakan cluster dengan  produksi  budidaya  yang sangat rendah untuk jenis kolam namun terdapat beberapa daerah yang memiliki produksi sangat tinggi pada jenis tambak dan jaring apung secara berurutan yaitu Bolaang  Mongondow  dan  Minahasa sedangkan  daerah  lainnya  sangatlah rendah  untuk  tambak  dan  jaring  apung. Daerah  pada cluster ini  sangatlah penting  untuk  diperhatikan  dan  lebih banyak  diberikan  pelatihan  –  pelatihan ataupun penyuluhan untuk dapat meningkatkan produksi perikanan budidaya. Ini merupakan tantangan bagi Dinas  Perikanan  untuk  dapat  lebih memperhatikan daerah – daerah dengan produksi  budidaya  yang  sangat  rendah agar  dapat  meningkatkan  taraf  hidup masyarakat.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan maka pihak – pihak yang  terkait  dalam  hal  ini  Dinas Perikanan Provinsi Sulawesi Utara dapat menerbitkan  kebijakan  guna  dapat
meningkatkan  hasil  produksi  perikanan budidaya  di  setiap  daerah  dengan melihat  jenis  wadah  yang  digunakan.
Dengan  demikian  pemerintah  daerah dapat melaksanakan kegiatan pendanaan dan pelatihan untuk menambahkan jenis wadah  pada  setiap  daerah  dengan spesifikasi masing- masing. Penggunaan Metode K-Means dan  perbandingan pengukuran  jarak  dapat  menghasilkan pengelompokan  atau  Klasterisasi  di seluruh  daerah  Provinsi  Sulawesi  Utara dengan  tepat.  Adapun  untuk  penelitian selanjutnya dapat mengikutsertakan seluruh  jenis  wadah  dan  menggunakan metode cluster yang  berbeda  serta menggunakan  pengukuran  jarak  yang lain sebagai pembanding.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahlina, H. F., Riono, Y., & Harahap, S. R. (2019). Pengaruh penggunaan jenis wadah yang berbeda terhadap pertumbuhan dan kelangsungan  hidup  ikan  betutu (Oxyeleotris  marmorata  Blkr.). Acta Aquatica: Aquatic Sciences Journal , 6 (2), Article 2. https://doi.org/10.29103/aa.v6i2. 1666 Albasri,  H.,  &  Pratama,  I.  (2021).
Potensi  dan  Pengelolaan  Budi Daya Laut Wilayah Pengelolaan Perikanan Negara Indonesia (WPPNRI) 715. 203–232. https://hal.science/hal-03259166
Berutu,  S.  R.,  Ishak,  I.,  &  Taufik,  F.
(2020).  Penerapan  Data  Mining
Dalam  Memprediksi  Produksi
Ikan  Air  Tawar  Di  Kabupaten Pakpak  Bharat  Menggunakan Metode Regresi Linear Berganda. Jurnal  Cyber  Tech , 3 (6), Article 6. https://doi.org/10.53513/jct.v3i6. 3457 Hutagalung,  S.  M.  (2017).  Penetapan Alur  Laut  Kepulauan  Indonesia (Alki): Manfaatnya dan Ancaman Bagi Keamanan Pelayaran  Di  Wilayah  Perairan Indonesia. Jurnal  Asia  Pacific Studies , 1 (1), Article 1. https://doi.org/10.33541/japs.v1i 1.502 Maulana,  A.,  Akbar,  K.  N.,  & Nurahman, N. (2021). Penerapan Cluster ing Menggunakan Algoritma  K-Means  Sebagai Analisis  Produksi  Komoditas
Perikanan Provinsi di Indonesia. EJECTS:  Journal  Computer, Technology,  and  Informations System , 1 (1), Article 1.
Mulyani, R., Sari, Y. P., & Sumantriyadi,
S.  (2022).  Forecasting  Produksi
Perikanan  Budidaya  Di  Kota Palembang Dengan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Sainmatika: Jurnal Ilmiah Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam , 19 (2), Article 2. https://doi.org/10.31851/sainmat ika.v19i2.9164
Paputungan,  F.,  Pangemanan,  N.  P.  L., Tumbol,  R.  A.,  Undap,  S.  L., Tumembouw, S.  S.,  &  Rantung, S.  V.  (2022).  Kajian  kualitas air untuk menunjang perikanan budidaya Danau Moaat, Provinsi Sulawesi Utara. E-Journal
BUDIDAYA  PERAIRAN , 10 (2),
Article 2. https://doi.org/10.35800/bdp.10. 2.2022.37130 Rizqiyah, S., Suroso, S., & Sriyanto, S. (2015). Kesesuaian Lahan Untuk Budidaya  Perikanan  Tambak  di Kecamatan Kaliwungu Kabupaten  Kendal. Geo-Image Journal , 4 (1), Article 1. https://doi.org/10.15294/geoima ge.v4i1.5085 Sakur,  S.  B.  H.  (2023a).  Analisis Perbandingan  Pengukuran  Jarak pada Algoritme K-Means Berbasis  Sum  of  Square  Error. Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer , 19 (2),  Article  2. https://doi.org/10.35889/progresi f.v19i2.1276
Sakur,  S.  B.  H.  (2023b).  Perbandingan Distance  Measures  pada  K- Means Cluster dan Topsis Dengan  Korelasi  Pearson  Dan Spearman. Jurnal  Informatika Dan Tekonologi Komputer (JITEK) , 3 (1), Article 1. https://doi.org/10.55606/jitek.v3 i1.1394 Saselah, J., Langi, E. O., & Hatimanis, F. (2019).  Potensi  Budidaya  Ikan Air Tawar di Kabupaten Kepulauan Sangihe: Jurnal
Ilmiah Tindalung , 5 (2), Article 2.
https://doi.org/10.5281/jit.v5i2.2 54
Sukadi,  M.  F.  (2002).  Peningkatan
Teknologi  Budidaya  Perikanan (The improvement of fish culture technology). Jurnal  Iktiologi
Indonesia , 2 (2), Article 2.
https://doi.org/10.32491/jii.v2i2.
279
Supriatin,  F.  E.,  &  Rohman,  A.  N.
(2020). Peramalan Produksi Perikanan Budidaya di Kabupaten Malang Dengan
Metode  Exponential  Smoothing. Jurnal Media Akuatika , 5 (2), 51. https://doi.org/10.33772/jma.v5i
2.11961
Wawoh,  L.  A.,  Durand,  S.  S.,  & Tambani, G. O. (2019). Analisis
Finansial Usaha Budidaya Udang Vaname  Di  Balai  Pelatihan  dan Penyuluhan  Perikanan  (BPPP) Aertembaga Kota Bitung Provinsi Sulawesi Utara. Akulturasi: Jurnal Ilmiah Agrobisnis Perikanan , 7 (1), Article 1. https://doi.org/10.35800/akultura si.7.1.2019.24406
Yuliana, S., & Zuriat, Z. (2022). Kajian
Potensi  Dan  Peluang  Usaha Budidaya  Perikanan  Berbasis Pemasaran  Di  Kabupaten  Aceh Selatan. Jurnal Perikanan Terpadu , 3 (1), Article 1.
https://doi.org/10.35308/jupiter. v3i1.5586
Yuniati, R. A. N., & Rachman, F. (2017).
Cluster Potensi Sektor Perikanan Pada  Perairan  Umum  di  Jawa
Timur  Tahun  2016. Prosiding Seminar Nasional & Internasional , Article. https://jurnal.unimus.ac.id/index. php/psn12012010/article/view/3
015