Terbit online pada laman: https://ejournal.seminar-id.com/index.php/bees | 10.47065/bees.v3i1.3157

## BEES: Bulletin of Electrical and Electronics Engineering
ISSN 2722-6522 (Media Online), Vol 3, No 1, Juli 2022, pp 34 − 42

## Cluster Biji Sawit Unggul Dengan Algoritma K-Medoids
Chandra Frenki Sianturi, Lince Tomoria Sianturi *
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 chandrafs@stmik-budidarma.ac.id, 2,* lince.sianturi338@gmail.com
I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A K
Article History: Received : Jun 29, 2022 Accepted : Jul 21, 2022 Published  : Jul 31, 2022 Biji sawit unggul adalah suatu tanaman yang berasal dari buah yang Panjang 1,57cm, dan  lebar  0,92cm,  dengan  kebulatan  80%  dan  berat  1,11gram.  Sudah  banyak menyebarkan 1.4 juta benih biji sawit pada akhir 2021. Ada beberapa faktor masalah yang mempengaruhi dalam memilih biji unggul pada sawit yaitu masalah beredarnya biji  liar  serta  di  perjual  belikkan  dipasaran  yang  illegal,  sering  terserang  hama penyakit  pada  pertumbuhan  kelapa  sawit,  daya produksi  pada  kelapa  sawit  cukup relatif  masih  kurang  dibandingkan  dengan  permintaan,  dan  banyak  diantara perkebunan  yang  memaksakan  hasil  panen  buah  kelapa  sawit.  akibat  yang ditimbulkan dari permasalahan diatas yaitu kurangnya pengetahuan serta ilmu yang di dapat oleh setiap yang mempunyai perkebunan kelapa sawit. Maka dari hasil dari penelitian  ini  alternatif  A1,A6,A9,A10,A13,A18  berada  dalam  satu  cluster,  dan alternatif  A2,A5,A8,A11,A14,A15,A16,A17,A19  berada  dalam  satu  cluster, sedangkan alternatif A3,A4,A7,A12,A20 berada pada satu cluster juga.
Kata Kunci : Biji Sawit Unggul; Data Mining; Algoritma K-Medoids
K ORESPONDENSI
Email: lince.sianturi338@gmail.com

## A B S T R A C T
Superior oil palm seed is a plant derived from fruit that is 1.57 cm long and 0.92 cm wide, with a roundness of 80% and a weight of 1.11 grams. There have been a large number of 1.4 million oil palm seeds distributed by the end of 2021. There are several problem  factors  that  influence  choosing  superior  seeds  for  oil  palm,  namely  the problem of circulating wild seeds and being traded on the illegal market, frequent pests  and  diseases  in  oil  palm  growth,  coconut  production  capacity  sufficient  oil palm is still relatively lacking compared to demand, and many of the plantations are forcing the yield of oil palm fruit. the consequences of the problems above are the lack of knowledge and knowledge that can be obtained by anyone who has an oil palm plantation. So from the results of this study alternatives A1, A6, A9, A10, A13, A18 are in one cluster, and alternatives A2, A5, A8, A11, A14, A15, A16, A17, A19 are in one cluster, while alternative A3 ,A4,A7,A12,A20 are also in one cluster.
Keywords : Superior Palm Seeds; Data Mining; K-Medoids Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Sawit merupakan suatu tanaman dengan tinggi mencapai 24 meter bahkan sampai lebih, serta memiliki akar serabut, dan bisa  berdiri kokoh tegak lurus dan sangat  kuat. Buah dari kelapa sawit  yang dihasilkan bisa diolah dari  bahan mentah  ke  bahan  jadi  yang  berguna  seperti  sabun,  minyak  goreng,  maupun  bisa  digunakan  pada  bahan  bakar kendaraan (biodesel)[1].
Biji sawit unggul adalah suatu tanaman yang berasal dari buah yang panjang 1,57cm, dan lebar 0,92cm, dengan kebulatan 80% dan berat 1,11gram. Hasil panen dari buah sawit dipengaruhi salah satunya dari pemilihan biji sawit apakah  unggul  atau  tidak.  Oleh  karena  itu,  dalam  pemilihan  biji  yang  unggul  perlu  kehati-hatian.  Biji  sawit mempunyai berbagai macam warna, bentuk, berat dan lain-lain sehingga kadang kesulitan dalam pemilihan biji sawit yang unggul, oleh karena itu sangat  diperlukan teknik  dalam pengelompokan biji sawit  berdasarkan warna, bentuk dan berat.
Data mining merupakan suatu penambangan atau pengalian data dengan ukuran besar agar menghasilkan suatu informasi  dalam  jangka  waktu  panjang[2].  Data  mining  mempunyai  beberapa  metode  atau  algoritma  anata  lain: algoritma K-Medoids, algoritma K-Means, algoritma naïve bayes, algoritma apriori, algoritma KNN, algoritma C4.5 dan sebagainya[3]. Disini penulis menggunakan algoritma K-Medoids atau Algoritma Partitioning Around Medoids merupakan salah satu teknik dalam data mining untuk mengelompokkan atau clustering biji sawit unggul berdasarkan warna,  bentuk  dan  berat[4].  Pada  penelitian  ini  penulis  memakai  algoritma  K-Medoids  yang  betujuan  untuk mempermudah dalam memilih biji sawit unggul.
Dalam menyelesaikan penelitian penulis sangat memerlukan penelitian yang dibuat orang lain sebagai acuan atau contoh dalam algoritma K-Medoids agar penelitian ini menghasilkan hasil yang benar. Berdasarkan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Dini Marlina dkk, pada tahun 2018 yang bertema tentang Implementasi K-Medoids dan K-Means untuk pengelompokkan Wilayah sebaran Cacat pada anak, hasil dari penelitian ini adalah Dinas Sosial Provinsi Riau sedang melakukan pengelompokkan anak yang mengalami cacat pada dini baik itu fisik maupun mental seorang anak, maka terdapat hasil pada Algoritma K-Medoids yaitu 0.5009 sementara pada Algoritma K-Means yaitu (0.1443)[5].  Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  Disty  Wahyuli  dkk,  pada  tahun  2019  yang  bertema  tentang Mengelompokkan Garis Kemiskinan Menurut Provinsi Menggunakan Algoritma K-Medoids, hasil pada penelitian ini adalah  di  kota  maupun  di  desa  kemisikinan  cukup  semakin  meningkat  terus  menerus  maka  dari  itu  Algoritma  K- Medoids dapat mengetahui kemisikinan yang berada di provinsi[6].
Adapun beberapa penelitian terdahulu yaitu, penelitian yang dilakukan oleh zaenal dan iman yang membahas mengenai  algoritma Klustering  K-Medoids penentuan  status  edgi  pada  E-Government  bidang information  and communication  technology dari  pengujian  yang  sudah  dilakukan  diperoleh  nilai  Index  Davies  dari  K-medoids Chebyshev didapat bahwa metode tersebut lebih optimal dalam penentuan pengelompokan EDI E-govermnet Surve 2014 ke dalam 4 status EDGI, dengan nilai DBI 0.593[7]. Penelitian yang dilakukan oleh novita pada tahun 2019 yang membahas mengenai algoritma K-Medoids untuk clustering dalam menangani strategi promosi kampus Algoritma K- Medoidsuntuk metode clustering data dapat diterapkan untuk menghasilkan informasi-informasi yang dapat diusulkan kepada Direktur Politeknik TEDC Bandung untuk kedepannya agar dapat mendukung kegiatan promosi penerimaan mahasiswa  baru  dengan  lebih  efisien  dan  efektif, yaitu  dengan  cara  bekerja  sama  dengan SMK-SMK  yang  ada  di Provinsi Jawa Barat[8].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data mining merupakan suatu cara untuk mendapatkan aturan yang ada pada suatu data. Aturan yang terdapat pada data tersebut harus mempunyai makna serta memiliki kelebihan, dan data yang diperlukan dalam jumlah yang sangat besar[9]. Data mining sangat bermanfaat dalam pemilihan biji sawit unggul bagi petani, agar petani tidak salah dalam pemilihan biji sawit unggul.

## 2.2 Biji Sawit Unggul
Biji Sawit Unggul adalah sekumpulan buah yang memiliki tempurung tebal yang ukurannya tidak terlalu kecil yang di  dalamnya  terkandung  minyak  dan  mempunyai  Warna  yang  dominan  pada  biji  sawit  yaitu  yaitu  merah  dan hitam[10].  Biji  sawit  terdapat  buahnya  yang  menghasilkan  sabun,  minyak  goreng,  maupun  bahan  bakar kendaraan[11].

## 2.3 Algoritma K-Medoids
Algoritma K-Medoids dikembangkan pada tahun 1987 oleh Leonard Kaufman dan Peter J. Rousseeuw. Algoritma K- Medoids  atau  Paratitioning  Around  Medoids  (PAM)  yaitu  salah  satu  teknik  pada  data  mining  untuk menggelompokkan  (Clustering)  data  kedalam  beberapa  kelompok  berdasarkan  jarak,kriteria,kondisi  maupun karakterikstik[12].  Tahap-tahap  dalam  menyelesaikan  dengan  menggunakan  Algoritma  K-Medoids  adalah  sebagai berikut[13]:
1. Siapkan sample data yang dikelompokkan
2. Tentukan jumlah cluster (K)
3. Tentukan nilai centroid/titik pusat
4. Menghitung jarak dengan persamaan model  Euclidean Distance
5. Dari  hasil  perhitungan  jarak  lakukan  cluster/pengelompokkan  data  dengan  membandingkan  hasil  perhitungan jarak dari setiap masing-masing centroid yaitu nilai yang lebih kecil satu cluster dan nilai lebih besar satu cluster.
6. Hitunglah total cost yang diperoleh dari perhitungan jarak dengan mengambil nilai terkecil dalam cluster
7. Tentukan nilai centroid/titik pusat terbaru secara acak
8. Hitung jarak dengan persamaan model Euclidean Distance berdasarkan nilai centroid/titik pusat terbaru.
9. Dari hasil perhitungan jarak lakukan cluster/pengelompokkan data dengan membanding hasil perhitungan jarak dari setiap msing-masing nilai centroid yaitu nilai yang lebih kecil satu cluster dan nilai lebih besar satu cluster
10. Hitunglah total cost yang diperoleh dari perhitungan jarak dengan mengambil nilai terkecil dalam cluster.
11. Bandingkan total cost yaitu perhitugan total cost terbaru dengan perhitungan total lama. Jika lebih besar total cost terbaru  dari  pada total  cost  lama  maka  proses  berhenti,  tetapi  jika  sebaliknya  maka  proses  dianjurkan  kembali dengan penentuan nilai centroid terbaru secara acak.
Untuk perhitungan jarak menggunakan persamaan Euclidean Distance sebagai berikut.
dij = √(𝑥 1𝑖 − 𝑥 1𝑗 ) 2 +   (𝑥 2𝑖 − 𝑥 2𝑗 ) 2 + ⋯ + (𝑥 3𝑖 − 𝑥 3𝑗 ) 2 (1)
Keterangan : dij =jarak dari data ke i ke pusat cluster j Xki=data dari ke-i pada attribute data ke-k Xkj=data dari ke-j pada attribute data ke-k

## 2.4 Tahapan Penelitian
Pada tahapan penelitian ini, penulis dapat melakukan beberapa langkah dalam melaksanakan sebuah penelitian yaitu dengan menggunakan proses pengumpulan data, agar data yang diperoleh dari penulis dapat di pakai dan digunakan dalam menyelesaikan penelitian tersebut.
Gambar 1. Kerangka Penelitian
Adapun beberapa penjelasan singkap pada tahap penelitian tersebut sebagai berikut. 1. Identifikasi masalah
Pada tahap pertama ini, penulis mencarik  tau permasalahan yang ada pada pembehasan sehingga masalah tersebut dapat diselesaikan.
2. Pengumpulan Data
Pada tahap kedua ini, penulis melakukan penelusuran sumber-sumber yang di dapat dan dijadikan menjadi data yang konkret. Pengumpulan data yang dilakukan penulis yaitu dengan melakukan pengamatan/observasi. 3. Studi Literatur
Pada tahap ketiga ini, penulis akan melakukan beberapa kajian mengenai beberapa konsep yang terikat yang berupa jurnal maupun buku di perpustakaan.
4. Penerapan Algoritma K-Medoids
Pada tahap ini, agar penulis dapat mengetahui nilai akhir pada sebuah biji sawit unggul yang digunakan pada algoritma ini.
5. Dokumentasi
Suatu pengumpulan data atau informasi yang penting yang harus disimpan dengan benar agar tidak hilang data atau informasi tersebut.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Biji Sawit
Pada penelitian ini sangat di butuhkan data biji sawit agar hasil untuk pemilihan biji sawit unggul dapat menghasilkan biji sawit yang bagus dan unggul. Pada tabel 1 yaitu data dan kriteria dari biji sawit sebagai berikut antara lain:
Tabel 1. Data dan Kriteria Biji Sawit Alternatif Warna Bentuk Berat A1 Coklat Tua Lonjong 1,11 A2 Coklat Muda  Lonjong 0,6 A3 Putih Lonjong 0,10 A4 Coklat Muda Bulat 0,6 A5 Coklat Muda Bulat 1,15 A6 Coklat Tua Lonjong 1,11 A7 Putih Lonjong 0,9 A8 Coklat Tua Lonjong 0,7 A9 Coklat Tua Bulat 1,12 A10 Coklat Tua Bulat 1,12 A11 Coklat Tua Lonjong 0,8 A12 Putih Bulat 0,7 A13 Coklat Muda  Lonjong 1,14 A14 Coklat Muda  Lonjong 1,11 A15 Coklat Tua Lonjong 0,6 A16 Coklat Muda  Lonjong 0,9 A17 Coklat Tua Lonjong 0.6 A18 Coklat Tua Bulat 1,10 A19 Coklat Muda  Lonjong 1,11 A20 Putih Bulat 0,8 Keterangan: Warna: sebuah zat pewarna yang akan terbentuknya unsur rupa Mulai Identifikasi masalah Pengumpulan Data Studi Literatur Analisa Data Penerapan Algoritma K-Medoids Dokumentasi
Bentuk: sebuah proses bertemunya satu titik ruang dengan titik massa. Berat: suatu gaya gravitasi bumi yang besar terhadap benda.
Dalam  penelitian  tidak  diperbolehkan  data  yang  berjenis  linguistik,  maka  dalam  menentukaan  ranting kecocokan harus merubah dalam bentuk angka dengan cara dilakukannya pembobotan terlebih dahulu sebagai berikut pada table 2 dan table 3 yaitu:
Tabel 2. Data Warna Keterangan Nilai Putih 3 Coklat Muda 2 Coklat Tua 1 Tabel 3. Data Bentuk Keterangan  Nilai Lonjong 2 Bulat 1
Dari data tabel 1, 2, dan 3 maka diperoleh data rating kecocokan seperti pada tabel 4 dibawah ini:
Tabel 4. Data Ranting Kecocokan Alternatif  Warna  Bentuk  Berat A1 1 2 1,11 A2 2 2 0,6 A3 3 2 0,10 A4 2 1 0,6 A5 2 1 1,15 A6 1 2 1,11 A7 3 2 0,9 A8 1 2 0,7 A9 1 1 1,12 A10 1 1 1,12 A11 1 2 0,8 A12 3 1 0,7 A13 2 2 1,14 A14 2 2 1,11 A15 1 2 0,6 A16 2 2 0,9 A17 1 2 0.6 A18 1 1 1,10 A19 2 2 1,11 A20 3 1 0,8

## 3.2 Penerapan Algoritma Hash-Based
Berikut ini merupakan tahapan dalam menentukan bibit biji sawit unggul dengan menggunakan algoritma Hash-Based dapat dilihat dibawah ini:
1. Karena atribut kriteria terdiri atas 3 (tiga) maka jumlah cluster (k)=3
2. Nilai centroid (medoid) / titik pusat secara acak. Pusat medoid 1= 1, 2, 1,11 (Y1 /A1)
Pusat medoid 2= 1,1 1,12 (Y2 / A10)
Pusat medoid 3= 3,1 0,8 (Y3 / A20)
3. Menghitung jarak dengan persamaan model eucliden distance jarak dari pusat medoid 1 =1, 2, 1,11
D (X1, C1) = √(1 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (1,11 − 1,11) 2 = 0 D (X2 C1) = √(2 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (0,6 − 1,11) 2 = 1,122 D (X3, C1) = √(3 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (0,10 − 1,11) 2 = 101 D (X4, C1) = √(2 − 1) 2 + (1 − 2) 2 + (0,6 − 1,11) 2 = 1,503 D (X5, C1) = √(2 − 1) 2 + (1 − 2) 2 + (1,15 − 1,11) 2 = 1,414 D (X6, C1) = √(1 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (1,11 − 1,11) 2 = 0 D (X7, C1) = √(3 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (0,9 − 1,11) 2 = 2,010 D (X8, C1) = √(1 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (0,7 − 1,11) 2 = 0,41 D (X9, C1) = √(1 − 1) 2 + (1 − 2) 2 + (1,12 − 1,11) 2 = 1,000
D (X10, C1) = √(1 − 1) 2 + (1 − 2) 2 + (1,12 − 1,11) 2 = 1,000
D (X11, C1) = √(1 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (0,8 − 1,11) 2 = 0,31
D (X12, C1) = √(3 − 1) 2 + (1 − 2) 2 + (0,7 − 1,11) 2 = 2,273 D (X13, C1) = √(2 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (1,14 − 1,11) 2 = 1,0004
D (X14, C1) = √(2 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (1,11 − 1,11) 2 = 1 D (X15, C1) = √(1 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (0,6 − 1,11) 2 = 0,51
D (X16, C1) = √(2 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (0,9 − 1,11) 2 = 1.021
D (X17, C1) = √(1 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (0,6 − 1,11) 2 = 0,51
D (X18, C1) = √(1 − 1) 2 + (1 − 2) 2 + (1,10 − 1,11) 2 = 1,000
D (X19, C1) = √(2 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (1,11 − 1,11) 2 = 1 D (X20, C1) = √(3 − 1) 2 + (1 − 2) 2 + (0,8 − 1,11) 2 = 2,257 Jarak dari pusat medoid 2 = 1,1 1,12 D (X1, C2) = √(1 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (1,11 − 1,12) 2 = 1,000
D (X2, C2) = √(2 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (0,6 − 1,12) 2 = 1,506
D (X3, C2) = √(3 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (0,10 − 1,12) 2 = 2,457
D (X4, C2) = √(2 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (0,6 − 1,12) 2 = 1,127
D (X5, C2) = √(2 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (1,15 − 1,12) 2 = 1,000
D (X6, C2) = √(1 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (1,11 − 1,12) 2 = 1,000
D (X7, C2) = √(3 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (0,9 − 1,12) 2 = 1,745
D (X8, C2) = √(1 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (0,7 − 1,12) 2 = 1,084
D (X9, C2) = √(1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (1,12 − 1,12) 2 = 0 D (X10, C2) = √(1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (1,12 − 1,12) 2 = 0 D (X11, C2) = √(1 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (0,8 − 1,12) 2 = 1,049
D (X12, C2) = √(3 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (0,7 − 1,12) 2 = 2,043
D (X13, C2) = √(2 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (1,14 − 1,12) 2 = 1,414 D (X14, C2) = √(2 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (1,11 − 1,12) 2 = 1,414
D (X15, C2) = √(1 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (0,6 − 1,12) 2 = 1,127 D (X16, C2) = √(2 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (0,9 − 1,12) 2 = 1,431 D (X17, C2) = √(1 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (0,6 − 1,12) 2 = 1,127 D (X18, C2) = √(1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (1,10 − 1,12) 2 = 0,02 D (X19, C2) = √(2 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (1,11 − 1,12) 2 = 1,414 D (X20, C2) = √(3 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (0,8 − 1,12) 2 = 2,025 Jarak dari pusat medoid 3 = 3,1, 0,8 D (X1, C3) = √(1 − 3) 2 + (2 − 1) 2 + (1,11 − 0,8) 2 = 2,257 D (X2, C3) = √(2 − 3) 2 + (2 − 1) 2 + (0,6 − 0,8) 2 = 1,428 D (X3, C3) = √(3 − 3) 2 + (2 − 1) 2 + (0,10 − 0,8) 2 = 1,220
D (X4, C3) = √(2 − 3) 2 + (1 − 1) 2 + (0,6 − 0,8) 2 = 1,019
D (X5, C3) = √(2 − 3) 2 + (1 − 1) 2 + (1,15 − 0,8) 2 = 1,059 D (X6, C3) = √(1 − 3) 2 + (2 − 1) 2 + (1,11 − 0,8) 2 = 2,257
D (X7,C3) = √(3 − 3) 2 + (2 − 1) 2 + (0,9 − 0,8) 2 = 1,004 D (X8,C3) = √(1 − 3) 2 + (2 − 1) 2 + (0,7 − 0,8) 2 = 2,238
D (X9,C3) = √(1 − 3) 2 + (1 − 1) 2 + (1,12 − 0,8) 2 = 2,025 D (X10,C3) = √(1 − 3) 2 + (1 − 1) 2 + (1,12 − 0,8) 2 = 2,025 D (X11,C3) = √(1 − 3) 2 + (2 − 1) 2 + (0,8 − 0,8) 2 = 2,236
D (X12,C3) = √(3 − 3) 2 + (1 − 1) 2 + (0,7 − 0,8) 2 = 0,1 D (X13,C3) = √(2 − 3) 2 + (2 − 1) 2 + (1,14 − 0,8) 2 = 1,454 D (X14,C3) = √(2 − 3) 2 + (2 − 1) 2 + (1,11 − 0,8) 2 = 1,447 D (X15,C3) = √(1 − 3) 2 + (2 − 1) 2 + (0,6 − 0,8) 2 = 2,244 D (X16,C3) = √(2 − 3) 2 + (2 − 1) 2 + (0,9 − 0,8) 2 = 1,417 D (X17,C3) = √(1 − 3) 2 + (2 − 1) 2 + (0,6 − 0,8) 2 = 2,244
D (X18,C3)= √(1 − 3) 2 + (1 − 1) 2 + (1,10 − 0,8) 2 = 2,022
D (X19,C3)= √(2 − 3) 2 + (2 − 1) 2 + (1,11 − 0,8) 2 = 1,447
D (X20,C3)= √(3 − 3) 2 + (1 − 1) 2 + (0,8 − 0,8) 2 = 0
Tabel 5. Rekapitulasi Hasil Perhitungan dan hasil cluster
Alternatif  Warna  Bentuk Berat Jarak Medoid 1 Jarak Medoid 2 Jarak Medoid 3 Cluster A1 1 2 1,11 0 1,000 2,257 1 A2 2 2 0,6 1,122 1,506 1,428 1 A3 3 2 0,10 101 2,457 1,220 3 A4 2 1 0,6 1,503 1,127 1,019 3 A5 2 1 1,15 1,414 1,000 1,059 2 A6 1 2 1,11 0 1,000 1,004 1 A7 3 2 0,9 2,010 1,745 2,238 3 A8 1 2 0,7 0,41 1,084 2,238 1 A9 1 1 1,12 1,000 0 2,025 2 A10 1 1 1,12 1,000 0 2,025 2 A11 1 2 0,8 0,31 1,049 2,236 1 A12 3 1 0,7 2,273 2,043 0,1 3 A13 2 2 1,14 1,0004 1,414 1,454 1 A14 2 2 1,11 1 1,414 1,447 1 A15 1 2 0,6 0,51 1,127 2,244 1 A16 2 2 0,9 1,021 1,431 1,417 1 A17 1 2 0,6 0,51 1,127 2,244 1 A18 1 1 1,10 1,000 0,02 2,022 2 A19 2 2 1,11 1 1,414 1,447 1 A20 3 1 0,8 2,257 2,025 0 3
Aturan yang digunakan dalam mengelompokkan/cluster data berdasarkan hasil perhitungan jarak yaitu 1. Jika jarak medoid 1<jarak medoid 2 dan jarak medoid 1<jarak medoid 3 maka cluster =1 2. Jika jarak medoid 2<jarak medoid 1 dan jarak medoid 2<jarak medoid 3 maka cluster = 2
3. Jika jarak medoid 3<jarak medoid 1 dan jarak medoid 3<jarak medoid 2 maka cluster =3
4. Perhitungan total cost berdasarkan nilai terkecil dalam cluster Total Cost =0+1,122+1,220+1,019+1,000+0+1,004+0,41+0+0+0,31+0,1+1,0004+1+
0,51+1,021+0,51+0,02+1+0 =11,2464
a. Medoid 1 dengan Anggota {A1,A2,A6,A8,A13,A14,A15,A16,A17,A19}
b. Medoid 2 dengan Anggota {A5,A9,A10,A18}
c. Medoid 3 dengan Anggota {A3,A4,A7,A12,A20}
5. Penentuan nilai centroid terbaru secara acak Pusat medoid 1= 1, 1, 1,12 (Y 1 / A9) Pusat medoid 2= 2, 2, 1,11 (Y 2 /A19) Pusat medoid 3= 3, 1, 0,8 (Y 3 /A20) 6. Menghitung jarak dengan persamaan model Euclidean Distance. Jarak dari pusat medoid 1 = 1, 1, 1,12
D (X1, C1) = √(1 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (1,11 − 1,12) 2 = 1,000 D (X2, C1) = √(2 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (0,6 − 1,12) 2 = 1,506 D (X3, C1) = √(3 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (0,10 − 1,12) 2 = 2,457 D (X4, C1) = √(2 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (0,6 − 1,12) 2 = 1,127 D (X5, C1) = √(2 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (1,15 − 1,12) 2 = 1,000 D (X6, C1) = √(1 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (1,11 − 1,12) 2 = 1,000 D (X7, C1) = √(3 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (0,9 − 1,12) 2 = 2,246 D (X8, C1) = √(1 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (0,7 − 1,12) 2 = 1,084 D (X9, C1) = √(1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (1,12 − 1,12) 2 = 0 D (X10, C1) = √(1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (1,12 − 1,12) 2 = 0 D (X11, C1) = √(1 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (0,8 − 1,12) 2 = 1,049 D (X12, C1) = √(3 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (0,7 − 1,12) 2 = 2,043 D (X13, C1) = √(2 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (1,14 − 1,12) 2 = 0,0005 D (X14, C1) = √(2 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (1,11 − 1,12) 2 = 1,414 D (X15, C1) = √(1 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (0,6 − 1,12) 2 = 1,127 D (X16, C1) = √(2 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (0,9 − 1,12) 2 = 1,431
D (X17, C1) = √(1 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (0,6 − 1,12) 2 = 1,127
D (X18, C1) = √(1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (1,10 − 1,12) 2 = 0,02
D (X19, C1) = √(2 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (1,11 − 1,12) 2 = 1,414 D (X20, C1) = √(3 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (0,8 = 1,12) 2 = 2,025 Jarak dari pusat medoid 2 = 2, 2, 1,11 D (X1, C2) = √(1 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (1,11 − 1,11) 2 = 1 D (X2, C2) = √(2 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (0,6 − 1,11) 2 = 0,51
D (X3, C2) = √(3 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (0,10 − 1,11) 2 = 1,421
D (X4, C2) = √(2 − 2) 2 + (1 − 2) 2 + (0,6 − 1,11) 2 = 1,122
D (X5, C2) = √(2 − 2) 2 + (1 − 2) 2 + (1,15 − 1,11) 2 = 1,000
D (X6, C2) = √(1 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (1,11 − 1,11) 2 = 1 D (X7, C2) = √(3 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (0,9 − 1,11) 2 = 1,200
D (X8, C2) = √(1 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (0,7 − 1,11) 2 = 1,080
D (X9, C2) = √(1 − 2) 2 + (1 − 2) 2 + (1,12 − 1,11) 2 = 1,414 D (X10, C2) = √(1 − 2) 2 + (1 − 2) 2 + (1,12 − 1,11) 2 = 1,414
D (X11, C2) = √(1 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (0,8 − 1,11) 2 = 1,046
D (X12, C2) = √(3 − 2) 2 + (1 − 2) 2 + (0,7 − 1,11) 2 = 1,472
D (X13, C2) = √(2 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (1,14 = 1,11) 2 = 0,03
D (X14, C2) = √(2 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (1,11 − 1,11) 2 = 0 D (X15, C2) = √(1 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (0,6 − 1,11) 2 = 1,122
D (X16, C2) = √(2 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (0,9 − 1,11) 2 = 0,21
D (X17, C2) = √(1 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (0,6 − 1,11) 2 = 1,122
D (X18, C2) = √(1 − 2) 2 + (1 − 2) 2 + (1,10 − 1,11) 2 = 1,414 D (X19, C2) = √(2 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (1,11 − 1,11) 2 = 0 D (X20, C2) = √(3 − 2) 2 + (1 − 2) 2 + (0,8 − 1,11) 2 = 1,447 Jarak dari pusat medoid 3 = 3, 1, 0,8 D (X1, C3) = √(1 − 3) 2 + (2 − 1) 2 + (1,11 − 0,8) 2 = 2,257
D (X2, C3) = √(2 − 3) 2 + (2 − 1) 2 + (0,6 − 0,8) 2 = 1,428
D (X3, C3) = √(3 − 3) 2 + (2 − 1) 2 + (0,10 − 0,8) 2 = 1,220
D (X4, C3) = √(2 − 3) 2 + (1 − 1) 2 + (0,6 − 0,8) 2 = 1,019
D (X5, C3) = √(2 − 3) 2 + (1 − 1) 2 + (1,15 − 0,8) 2 = 1,059 D (X6, C3) = √(1 − 3) 2 + (2 − 1) 2 + (1,11 − 0,8) 2 = 2,257 D (X7, C3) = √(3 − 3) 2 + (2 − 1) 2 + (0,9 − 0,8) 2 = 1,004 D (X8, C3) = √(1 − 3) 2 + (2 − 1) 2 + (0,7 − 0,8) 2 = 2,238 D (X9, C3) = √(1 − 3) 2 + (1 − 1) 2 + (1,12 − 0,8) 2 = 2,025 D (X10, C3) = √(1 − 3) 2 + (1 − 1) 2 + (1,12 − 0,8) 2 = 2,025 D (X11, C3) = √(1 − 3) 2 + (2 − 1) 2 + (0,8 − 0,8) 2 = 2,236 D (X12, C3) = √(3 − 3) 2 + (1 − 1) 2 + (0,7 − 0,8) 2 = 0,1 D (X13, C3) = √(2 − 3) 2 + (2 − 1) 2 + (1,14 − 0,8) 2 = 1,454 D (X14, C3) = √(2 − 3) 2 + (2 − 1) 2 + (1,11 − 0,8) 2 = 1,447 D (X15, C3) = √(1 − 3) 2 + (2 − 1) 2 + (0,6 − 0,8) 2 = 2,244 D (X16, C3) = √(2 − 3) 2 + (2 − 1) 2 + (0,9 − 0,8) 2 = 1,417 D (X17, C3) = √(1 − 3) 2 + (2 − 1) 2 + (0,6 − 0,8) 2 = 2,244 D (X18, C3) = √(1 − 3) 2 + (1 − 1) 2 + (1,10 − 0,8) 2 = 2,022 D (X19, C3) = √(2 − 3) 2 + (2 − 1) 2 + (1,11 − 0,8) 2 = 1,447 D (X20, C3) = √(3 − 3) 2 + (1 − 1) 2 + (0,8 − 0,8) 2 = 0
Tabel 6. Rekapitulasi Hasil Perhitungan Cluster Terbaru Alternatif Warna   Bentuk  Berat Jarak Medoid 1 Jarak Medoid 2 Jarak Medoid 3 Cluster A1 1 2 1,11 1,000 1 2,257 1 A2 2 2 0,6 1,506 0,51 1,428 2 A3 3 2 1,10 2,457 1,421 1,220 3 A4 2 1 0,6 1,127 1,122 1,019 3
A5 2 1 1,15 1,000 1,000 1,059 2 A6 1 2 1,11 1,000 1 2,257 1 A7 3 2 0,9 2,246 1,200 1,004 3 A8 1 2 0,7 1,084 1,080 2,238 2 A9 1 1 1,12 0 1,414 2,025 1 A10 1 1 1,12 0 1,414 2,025 1 A11 1 2 0,8 1,049 1,046 2,236 2 A12 3 1 0,7 2,043 1,472 0,1 3 A13 2 2 1,14 0,0005 0,03 1,454 1 A14 2 2 1,11 1,414 0 1,447 2 A15 1 2 0,6 1,127 1,122 2,244 2 A16 2 2 0,9 1,431 0,21 1,417 2 A17 1 2 0,6 1,127 1,122 2,244 2 A18 1 1 1,10 0,02 1,414 2,022 1 A19 2 2 1,11 1,414 0 1,447 2 A20 3 1 0,8 2,025 1,447 0 3
Aturan yang digunakan dalam mengelompokkan/cluster data berdasarkan hasil perhitungan jarak yaitu a. Jika jarak medoid 1<jarak medoid 2 dan jarak medoid 1<jarak medoid 3 maka cluster =1 b. Jika jarak medoid 2<jarak medoid 1 dan jarak medoid 2<jarak medoid 3 maka cluster = 2
c. Jika jarak medoid 3<jarak medoid 1 dan jarak medoid 3<jarak medoid 2 maka cluster =3
7. Perhitungan Total Cost berdasarkan nilai terkecil dalam cluster terbatu.
Total Cost = 1,000+0,51+1,220+1,019+1,000+1,000+1,004+1,080+0+0+1,046+0,1+0,0005+0+1,122+0,21+1,122+0,02+0+0 = 11,4535 a. Medoid 1 dengan anggota {A1,A6,A9,A10,A13,A18}
b. Medoid 2 dengan anggota {A2,A5,A8,A11,A14,A15,A16,A17,A19}
c. Medoid 3 dengan anggota {A3,A4,A7,A12,A20}
8. Perbandingan Total Cost Total cost lama = 11,2464
Total cost baru = 11, 4535 Total cost terbaru nilainya lebih tinggi daripada nilai total cost lama, maka proses perhitungan dihentikan. Dari  hasil  pengelompokkan  diatas,  alternatif  A1(Coklat  Tua,  Bentuk  Lonjong,  Berat  1,11),  A6(Coklat  Tua, Bentuk Lonjong, Berat 1,11), A9(Coklat Tua, Bentuk Bulat, Berat 1,12), A10( Coklat Tua, Bentuk Bulat, Berat 1,12), A13( Coklat Muda, Bentuk  Lonjong, Berat  1,14), A18(Coklat Tua, Bentuk  Bulat, Berat  1,10),  berada dalam satu cluster, dan alternatif A2(Coklat Muda, Bentuk Lonjong, Berat 1,11), A5( Coklat Muda, Bentuk Bulat, Berat 1,15), A8( Coklat Tua, Bentuk Lonjong, Berat 0,7), A11(Coklat Tua, Bentuk Lonjong, Berat 0,8), A14(Coklat Muda, Bentuk Lonjong, Berat 1,11), A15( Coklat Tua, Bentuk Lonjong, Berat 0,6), A16( Coklat Muda, Bentuk Lonjong, Berat 0,9), A17( Coklat Tua, Bentuk Lonjong, Berat 0,6), A19( Coklat Muda, Bentuk Lonjong, Berat 1,11)  berada dalam satu cluster,  sedangkan  alternatif  A3(  Putih,  Bentuk  Lonjong,  Berat  0,10),  A4(Coklat  Muda,  Bentuk  Bulat,  Berat  0,6), A7(Putih,  Bentuk  Lonjong,  Bera  0,9),  A12(Putih,  Bentuk  Bulat,  Berat  0,7),  A20(  Putih,  Bentuk  Bulat,  Berat  0,8) berada pada satu cluster juga.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari penelitian diatas dapat disimpulkan bahwa algoritma K-Medoids dapat digunakan dalam cluster biji sawit unggul sesuai dengan syarat-syarat yang telah ditentukan, sehingga menghasilkan yaitu Cost Lama 11,2464 dan Cost baru 11,4535. Hasil tersebut adalah hasil yang benar sesuai perhitungan K-Medoids.

## REFERENCES
[1] N. Sirait, “IMPLEMENTASI K-MEANS CLUSTERING PADA PENGELOMPOKAN MUTU BIJI SAWIT ( Studi Kasus : PT . Multimas Nabati Asahan ),” J. Pelita Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 170–174, 2017.
[2] U. Produksi, B. Unggul, T. Pendek, M. Tak, and J. Tinggi, “Pemuliaan kelapa sawit.”
[3] M. Huda and M. Kom, Algoritma Data Mining: Analisis Data Dengan Komputer . bisakimia, 2019.
[4] N. Pulungan, S. Suhada, and D. Suhendro, “Penerapan Algoritma K-Medoids Untuk Mengelompokkan Penduduk 15 Tahun Keatas Menurut Lapangan Pekerjaan Utama,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 3, no. 1, 2019.
[5] D.  Marlina,  N.  Lina,  A.  Fernando,  and  A.  Ramadhan,  “Implementasi  Algoritma  K-Medoids  dan  K-Means  untuk Pengelompokkan Wilayah Sebaran Cacat pada Anak,” J. CoreIT J. Has. Penelit. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, p. 64, 2018, doi: 10.24014/coreit.v4i2.4498.
[6] D. Wahyuli, H. Handrizal, I. Parlina, A. P. Windarto, D. Suhendro, and A. Wanto, “Mengelompokkan Garis Kemiskinan Menurut Provinsi Menggunakan Algoritma K-Medoids,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. September, p. 452, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.51.
[7] Z.  Mustofa  and  I.  S.  Suasana,  “ALGORITMA  CLUSTERING  K-MEDOIDS  PADA  E-GOVERNMENT  BIDANG INFORMATION AND COMMUNICATION,” vol. 9, pp. 1–10, 2018.
[8] N. L. Anggreini, “Jurnal Teknologi Informasi dan Pendidikan,” vol. 12, no. 2, 2019.
[9] H. Santoso, I. P. Hariyadi, and Prayitno, “Data Mining Analisa Pola Pembelian Produk,” Tek. Inform. , no. 1, pp. 19–24, 2016.
[10]  S. R. Ningsih, I. S. Damanik, A. P. Windarto, H. S. Tambunan, J. Jalaluddin, and A. Wanto, “Analisis K-Medoids Dalam Pengelompokkan Penduduk Buta Huruf Menurut Provinsi,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. September, p. 721, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.78.
[11]  B. Sabri, “Aplikasi Urin Sapi Pada Beberapa Media Tanam Untuk Perkecambahan Kelapa Sawit (Elaeis Guineensis Jacq) Di Pre Nursery.” Universitas Islam Riau, 2019.
[12]  D. A. I. C. Dewi and D. A. K. Pramita, “Analisis Perbandingan Metode Elbow dan Silhouette pada Algoritma Clustering K- Medoids dalam Pengelompokan Produksi Kerajinan Bali,” Matrix  J. Manaj. Teknol. dan Inform. , vol. 9, no. 3, pp. 102–109, 2019, doi: 10.31940/matrix.v9i3.1662.
[13]  B. Wira, A. E. Budianto, and A. S. Wiguna, “Implementasi Metode K-Medoids Clustering Untuk Mengetahui Pola Pemilihan Program Studi Mahasiwa Baru Tahun 2018 Di Universitas Kanjuruhan Malang,” Rainstek J. Terap. Sains Teknol. , vol. 1, no. 3, pp. 53–68, 2019.