## Teknik Data Mining Dalam Clustering Produksi Susu Segar Di Indonesia Dengan Algoritma K-Means
Ilham Safitra Damanik 1 , Sundari Retno Andani 2 , Dedi Sehendro 3
1 Mahasiswa Program Studi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar
2,3 AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia ilhamsafitradamanik@gmail.com 1

## Abstract
Milk  is  an  important  intake  to  meet  nutritional  needs.  Both  consumed  by  children,  and adults.  Indonesia  has  many  producers  of  fresh  milk,  but  it  is  not  sufficient  for  national milk  needs.  Data  mining  is  a  science  in  the  field  of  computers  that  is  widely  used  in research.  one  of  the  data  mining  techniques  is  Clustering.  Clustering  is  a  method  by grouping data. The Clustering method will be more optimal if you use a lot of data. Data to be used are provincial data in Indonesia from 2000 to 2017 obtained from the Central Statistics  Agency.  The  results  of  this  study  are  in  Clusters  based  on  2  milk-producing groups, namely high-dairy  producers  and  low-milk  producing  regions.  From 27  data  on fresh  milk  production  in  Indonesia,  two  high-level  provinces  can  be  obtained,  namely: West Java and East Java. And 25 others were added in 7 provinces which did not follow the calculation of the K-Means Clustering Algorithm, including in the low level cluster.
Keywords: PDAM, Data Mining, Clustering, K-Means

## Abstrak
Susu  adalah  salah  satu  asupan  penting  untuk  memenuhi  kebutuhan  nutrisi.  Baik  di konsumsi  oleh  anak  anak,  dan  orang  dewasa  .  Indonesia  mempunyai  banyak  daerah penghasil susu segar, tetapi belum cukup untuk memenuhi kebutuhan susu nasional. Data mining  adalah  suatu  keilmuan  dalam  bidang  komputer  yang  banyak  di  gunakan  dalam penelitian.  salah  satu  teknik  data  mining  ialah Clustering.  Clustering adalah  metode dengan  melakukan  pengelompokan  data.  Metode Clustering akan  lebih  optimal  bila mengggunakan banyak data. Data yang akan di gunakan adalah data provinsi di indonesia di  mulai  dari  tahun  2000  sampai  tahun  2017  yang  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik. Hasil dari penelitian ini adalah di Cluster berdasarkan 2 kelompok daerah penghasil susu, yaitu  daerah  penghasil  susu  tinggi  dan  daerah  penghasil  susu  rendah.  Dari  27  data produksi susu segar di indonesia dapat di ketahui, 2 provinsi cluster tingkat tinggi yakni : Jawa Barat dan Jawa Timur. Dan 25 lainnya serta di tambah dengan 7 provinsi yang tidak menikuti  perhitungan  Algoritma K-Means Clustering termasuk  kedalam cluster tingkat rendah.
Kata Kunci : PDAM, Data Mining, Clustering, K-Means

## 1. Pendahuluan
Susu adalah  cairan berwana putih yang disekresikan oleh  kelenjar mammae (ambing) pada binatang mamalia betina, untuk bahan makanan dan sumber gizi anaknya. Sebagian besar  susu  yang  dikonsumsi  manusia  berasal  dari  sapi,  yang  biasa  disebut  susu  sapi. Sedangkan  susu  ternak  lain  biasanya  di  ikuti  nama  ternak  tersebut,  misal  susu  kerbau, susu  kambing,  susu  unta  dan  sebagianya.  Di  indonesia  dan  di  berbagai  negara  lain,  susu merupakan salah satu bahan pangan yang sangat penting bagi pemenuhan kebutuhan gizi masyarakat.  Susu  berperan  sebagai  asupan  penting  untuk  kesehatan,  kecerdasan,  dan pertumbuhan,  khususnya  anak-anak.  Produksi  susu  segar  di  indonesia  untuk  memenuhi kebutuhan  susu  nasional  masih  belum  tercukupi.  Produksi  susu  lokal  hanya  mampu memenuhi  20%  angka  kebutuhan  susu  nasional,  sedangkan  80%  masih  impor.  Beberapa
negara  negara  pengimpor  susu  kepada  indonesia  ialah:  Amerika  Serikat,  Australia, Selandia Baru, Belgia, Kanada. Mengingat Tingginya nilai impor susu indonesia dari luar negeri  berakibat  menimbulkan  kerugian  langsung  pada  peternak  sapi  perah  di  seluruh Indonesia.  Selain  hal  itu  banyaknya  nilai  impor  susu  membuat  terkurasnya  devisa nasional, serta penduduk indonesia kehilangan kesempatan terbaik mereka untuk bekerja dan tidak dimanfaatkannya potensi sumber daya yang ada untuk pengembangan agribisnis persususan,  serta  hilangnya  potensi  pendapatan  negara  Indonesia  dari  pajak  apabila agribisnis  persusuan  dikembangkan  lebih  optimal.  Melihat  potensi  sumber  daya  alam Indonesia  yang  sangat  besar  bagi  pengembangan  agribisnis  persusuan,  ironis  sekali  jika sebagian  besar  dari  total  kebutuhan  susu  Indonesia  masih  harus  diimpor.  Berangkat  dari hal  itu,  penulis  membuat  suatu  penelitian  dengan  data  mining  metode clustering untuk mengelompokkan  daerah  penghasil  susu  segar  di  Indonesia.  Yang  nantinya  akan menghasilkan 2 kelompok daerah penghasil susu yaitu: Daerah penghasil susu tinggi, dan daerah penghasil susu rendah. Maka daerah  yang termasuk dalam penghasil  susu  rendah akan  lebiih  di  tingkatkan  lagi  produksinya  sehingga  di  harapkan  akan  memperkecil jumlah  impor  susu  dan  menambah  hasil  produksi  susu  segar  di  indonesia,  agar  produksi susu lokal bisa memenuhi kebutuhan susu nasional.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Data Mining
Data  Mining  adalah  proses  yang  mempekerjakan  satu  atau  lebih  teknik  pembelajaran computer (machine  learning )  unutuk  menganalisis  dan  mengekstraksi  pengetahuan (knowledge) secara  otomatis.  [1][2].    Data  mining  di  bagi  dalam  beberapa  kelompok berdasarkan tujuan dan hasil yang akan di peroleh, berikut adalah pembagian data mining: Asosiasi Rules , Clasification , Clustering , Prediction , Forecasting .

## 2.2. Clustering
Clustering merupakan pengelompokan terhadap record , yang berfungsi memperhatikan  dan  membentuk  kelas  objek-objek  yang  memiliki  kemiripan  [3]. Clustering dapat juga dikatakan sebagai identifikasi kelas objek yang memiliki kemiripan. Dengan menggunakan teknik clustering kita bisa lebih lanjut mengidentifikasi kepadatan dan  jarak  daerah  dalam  objek  ruang  dan  dapat  menemukan  secara  menyeluruh  pola distribusi dan korelasi antara atribut [4].

## 2.3. Algoritma K-Means
Algoritma  adalah  urutan  langkah  langkah  logis  yang  disusun  secara  sistematis  untuk menyelesaikan  suatu  masalah  secara.  Algoritma K-Means adalah  metode  clustering berbasis  jarak  yang  membagi  data  ke  dalam  sejumlah  cluster  dan  algoritma  ini  haya bekerja  pada  atribut  numeric.  Algoritma K-Means termasuk  partitioning  clustering  yang memisahkan  data  ke k daerah  bagian  yang  terpisah.  Algoritma K-Means sangat  terkenal karena  kemudahan  dan  kemampuannya  untuk  mengcluster  data  yang  besar  dan  data outlier  dengan  sangat  cepat  [3][6][7].  Sehingga  dalam  penggunaan  algoritma  kmeans terdapat aturan sebagai berikut:
1. Berapa jumlah cluster yang perlu dimasukkan
2. Hanya memiliki atribut bertipe numeric
Algoritma K-Means menggunakan  proses  secara  berulang-ulang  untuk  mendapatkan basis  data  cluster.  Dibutuhkan  jumlah  cluster  awal  yang  diinginkan  sebagai  masukan dan menghasilkan jumlah cluster akhir sebagai output. Jika algoritma diperlukan untuk menghasilkan  cluster  K  maka  akan  ada  K  awal  dan  K  akhir.  Jumlah  iterasi  untuk mencapai  cluster  centroid  akan  dipengaruhi  olehcalon  cluster  centroid  awal  secara random dimana jika posisi centroid baru tidak berubah [4].

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan

## 2.4. Susu Segar
Susu segar ialah cairan yang berasal dari ambing sapi sehat dan bersih, yang di peroleh dengan  cara  pemerahan  yang  benar,  yang  kandungan  alami  nya  tidak  dikurangi  atau  di tambah  sesuatu  apapun  dan  belum  mendapatkan  perlakuan  apapun  kecuali  pendinginan. [8].  Berdasarkan  hasil  penelitian  Lely  Anggriani  Nababan,  I  Ketut  Suada,  Ida  Bagus Ngurah Swacita dalam jurnalnya yg berjudul “Ketahanan  Susu Segar pada Penyimpanan Suhu  Ruang  Ditinjau  dari  Uji  Tingkat  Keasaman,  Didih,  dan  Waktu  Reduktase” menyimpulkan  bahwa  ketahanan  susu  segar  pada  suhu  ruang  selama  (4)  empat  jam ditinjau dari uji tingkat keasaman (pH), uji didih dan waktu reduktase.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Hasil  penelitian  ini  disajikan  sesuai  penelitian  yang  dilakukan.  Data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  data  hasil  produksi  susu  segar  per  provinsi  di  Indonesia dimulai  dari  tahun  2000  hingga  tahun  2017.  Data  yang  diperoleh  untuk  penelitian  ini adalah    produksi  susu  segar  di  indonesia  per  provinsi    dari  tahun  2000  hingga  2017. Didalam penelitian ini hanya menggunakan 27 provinsi di indonesia . 7 Provinsi lainnya tidak  dimasukan  ke  dalam  perhitungan  penelitian  tidak  di  ikutkan  kedalam  perhitungan dikarenakan mempunyai data produksi susu segar yang bernilai nol, sehingga provinsi itu otomatis  masuk  kedalam cluster rendah  yang  akan  di  tingkatkan  lagi  produksi  susu segarnya.  Data  tersebut  di  kelompokkan  menjadi  2  bagian  yaitu  :  daerah  penghasil  susu tinggi dan daerah penghasil susu rendah.
Dalam  melakukan  penelitian  ini,  penulis  melakukan  analisa  data  statistik  bersifat sekunder  yang  dimana  data  diperoleh  tidak  dari  sumbernya  langsung,  melainkan  sudah dikumpulkan dan diolah  secara terinci  yang  dimana data berkaitan dengan permasalahan yang sedang diteliti dapat dilihat pada tabel 1. :
Tabel 1. Data Statistik Hasil Produksi Susu Segar di Indoneisa Tahun 2000 – 2017
No Provinsi 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 1 Aceh 102,51 88,74 94,3 140 38 43 33 36,87 33,64 2 Sumut 1197,36 1014,48 776,16 783 1369 761 1850 1762,35 1657,04 3 Sumbar 1458,09 1363,23 1298,63 1032 1685 988 741 1263,78 1263,78 4 Riau 75,98 74,84 79,38 81 151 177 164 130,05 125 5 Jambi 7,1 6,82 8,5 18 18 0,07 6 Sumsel 130,26 127,25 124,25 95 325 66 62 15,71 15,4 7 Bengkulu 208,42 183,82 273,,55 275 265 401 356 1127,93 1055,38 8 Lampung 704,64 669,33 678,16 223 216 279 162 109,57 178,06 9 Kep. Babel 114,17 99,7 83,17 19 600 210 185 68,61 67,26 10 DKI 4868,64 4725,56 4768,68 5170 526500 5439 5345 6346,48 5723,2 11 Jabar 293355,75 302559,48 249946,95 258999 255548 281438 302603 262177 255348,1 12 Jateng 106937,91 99996,62 95512,93 98494 97579 105516 104141 100150 91762,22 13 DIY 6396,93 6225,57 6187,32 5870 4912 6019 3167 4989,46 5037,74 14 Jatim 501324,91 492460,62 472212,76 426254 416419 554312 551977 528100 461880 15 Banten 14,37 17,52 17,2 20 72 1 16 Bali 122 135 168 175 195 168,84 17 Ntb 28 28 28 18 Ntt 0,05 0,04 0,04 37 19 Kalbar 44,93 43,2 34,99 42 259 444 110 77,25 0,04 20 Kalsel 126,71 126,07 162,1 281 135 307 168 146,34 129,45 21 Kaltim 156,06 148,41 120,87 118 41 64 22 Kalut 3 23 Sulsel 2793,6 2752,2 2727 2635 1671 3000 3363 2793,78 2778.48 24 Sulteng 51,49 27,95 17,65 13 25 Gorontalo 15 16 32 43 25.00 26 Sulbar 47 65 71 20 27 Papua 23,54 23,54 11 (Sumber : Badan Pusat Statistik)
Tabel 2. Data Statistik Hasil Produksi Susu Segar di Indoneisa Tahun 2000 – 2017
(Lanjutan) No Provinsi 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2003 2002 1 Aceh 31 43 43 36 96 9198 79 9198 79 2 Sumut 1324 1507 8783 4695 4562 4658 4639 4658 4639 3 Sumbar 1053 930 930 899 100 833 492 833 492 4 Riau 4 41 5 Jambi 29 24 29 24 6 Sumsel 167 269 401 277 275 302 302 302 302
No Provinsi 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2003 2002 7 Bengkulu 138 3381 90 3262 74 48 117 48 117 8 Lampung 352 185 197 104 200 78 78 78 78 9 Kep. Babel 61 10 DKI 6388 7016 6365 5061 5151 5795 5795 5795 5795 11 Jabar 225212 225212 211889 201885 215330 207855 198510 207855 198510 12 Jateng 89748 70419 130896 70693 78259 82906 80064 82906 80064 13 DIY 7083 6994 11063 8812 7257 5597 5299 5597 5299 14 Jatim 312270 249275 244300 239908 237663 235942 197458.00 235942 197458.00 15 Banten 1 2 38 68 38 68 16 Bali 132 95 78 35 35 68 35 68 17 Ntb 18 Ntt 19 Kalbar 50 39 36 43 16 45 16 45 20 Kalsel 186 310 177 123 252 80 73 80 73 21 Kaltim 32 32 32 32 22 Kalut 23 Sulsel 2857 184600 1184 90 646 232 232 24 Sulteng 25 Gorontalo 25 3 26 Sulbar 27 Papua 54 69 96

## 3.1. Perhitungan Manual Algoritma K-Means.
Untuk  mendapatkan  hasil  dari  penelitian  yang  dilakukan,  berikut  uraian  perhitungan manual  proses cluster ing  produksi  susu  segar  menggunakan algoritma  K-Means. Proses cluster ing  dilakukan  mulai  dari  penentuan  data  yang  ingin  di cluster .  Dalam  hal  ini variabel  data  yang  ingin  di cluster adalah  data  dari  tahun  2000  sampai  2017  dan  disini peneliti mengambil nilai rata rata dari tahun 2000 sampai 2017 sebagai data yang akan di cluster .  Berikut  adalah  langkah-langkah  penyelesaian  yang  dilakukan  penulis  dalam produksi susu segar menggunakan algoritma K-Means :
1. Menentukan jumlah data yang akan di cluster , dimana sampel data jumlah produksi susu  segar  yang  akan  digunakan  dalam  proses clustering adalah  data  jumlah persentase  yang  terdapat  pada  Badan  Pusat  Statistik  pada  tahun  2000-2017  dengan jumlah data sebanyak 27 Provinsi.
Cara  mencari  rata-rata  adalah  dengan  menjumlahkan  data  setiap  per  tahun  dan  di  bagi dengan jumlah banyak tahun. Berikut adalah cara untuk mencari nilai rata-rata.
102,51+88,74+94,3+140+38+43+33+36,87+33,64+31+43+43+36+96+9198+79+72 +65/18 = 570,7255556.
1197,36+1014,48+776,16+783+1369+761+1850+1762,35+1657,04+1324+1507+87
83+4695+4562+4658+4639+4622+4615/18 = 2809,743889. 1458,09+1363,23+1298,63+1032+1685+988+741+1263,78+1263,78+1053+930+93 0+899+100+833+492+506+530/18 =  964,8061111. Sampai R27 ,dan berikut adalah hasil nilai rata- rata untuk cluster pertama:
Tabel 3. Produksi Susu Segar No Provinsi Rata - Rata Parameter    Nilai Ket Parameter 1 Aceh 570,7255556 Cluster : 2 (Max/Min) Cluster : 2 Sumut 2809,743889 Data : 27 (Provinsi) Data : 3 Sumbar 964,8061111 Atribut : 18 (Tahun) Atribut : 4 Riau 100,2954545 5 Jambi 13,61 6 Sumsel 191,1594444 7 Bengkulu 694,534375 8 Lampung 253,6533333 9 Kep. Babel 150,791 10 Dki 34537,86444 11 Jabar 239845,3428 12 Jateng 92421,30111 13 Diy 6233,501111 14 Jatim 372695,6029 ... ... ... 27 Papua 46,18

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
2. Menetapkan  nilai  k  jumlah cluster pelanggan  air  bersih  sebanyak  2 cluster (k-2). Cluster yang dibentuk yaitu cluster tertinggi, dan cluster terendah 3. Menentukan  nilai centroid (pusat cluster )  awal  yang  telah  ditentukan  secara  random berdasarkan nilai variabel data yang di cluster sebanyak yang ditentukan sebelumnya. Adapun  cluster  tertinggi  diperoleh  dari  nilai  tertinggi  pada  tabel  3.3,  dan cluster terendah diambil dari nilai terkecil pada tabel 3.3. Cara mencari nilai centroid data awal untuk iterasi 1 adalah :
Tabel 4 . Pusat Cluster Iterasi 1 Cluster Nilai C1= Max 372695,6029 C2= Min 3
4. Menghitung jarak setiap data pelanggan air bersih terhadap pusat cluster. Setelah data nilai pusat claster awal ditentukan, maka langkah selanjutnya adalah menghitung jarak masing-masing  data  terhadap  pusat cluster dengan  menggunakan  rumus  yang perhitungannya dapat kita lihat sebagai berikut:
Dilakukan  perhitungan  jarak  terhadap  data  pelanggan  air  bersih  dengan  titik  pusat ( centroid ) pada cluster pertama
Sampai dengan D (1.27)
Perhitungan    penggunaan  air  bersih  pertama  dengan centroid cluster kedua,  seperti berikut:
Sampai dengan D(2.27)

## A. Iterasi 1
Berikut  tabel  5  hasil  perhitungan  jarak  data  dengan  titik  pusat  pada  iterasi  1 menggunakan Eulidean Distance .
Tabel 5. Perhitungan  Jarak Data dengan Titik Pusat Iterasi 1
No Provinsi Rata – Rata C1 C2 1 Aceh 570,7255556 372124,8773 567,7255556 2 Sumut 2809,743889 369885,859 2806,743889 3 Sumbar 964,8061111 371730,7968 961,8061111 4 Riau 100,2954545 372595,3074 97,2954545 5 Jambi 13,61 372681,9929 10,61 6 Sumsel 191,1594444 372504,4435 188,1594444 7 Bengkulu 694,534375 372001,0685 691,534375
No Provinsi Rata – Rata C1 C2 8 Lampung 253,6533333 372441,9496 250,6533333 9 Kep. Babel 150,791 372544,8119 147,791 10 Dki 34537,86444 338157,7385 34534,86444 11 Jabar 239845,3428 132850,2601 239842,3428 12 Jateng 92421,30111 280274,3018 92418,30111 13 Diy 6233,501111 366462,1018 6230,501111 14 Jatim 372695,6029 0 372692,6029 ... ... ... ... ... 27 Papua 46,18 372649,4229 43,18
Mengalokasikan  masing-masing  data  objek  ke  dalam  centroid  yang  paling  terdekat, Bandingkan nilai C1 dan C2 kemudian lihat nilai ter rendah, kemudian masukanlah data tersebut ke dalam cluster, dengan menggunakan bantuan tanda (1) yang mengatakan data menjadi anggota pada cluster . Seperti tabel tabel dibawah.
Tabel 6. Pengelompokan Data Objek Berdasarkan Jarak Terdekat
No Jarak Terpendek Hasil C1 C2 Pusat Cluster Nilai 1 567,7255556 C2 1 Iterasi 1 2 2806,743889 C2 1 C1= Max 372696 3 961,8061111 C2 1 C2= Min 3 4 97,2954545 C2 1 5 10,61 C2 1 Cluster Provinsi Hasil 6 188,1594444 C2 1 C1 (11 ,14) 2 7 691,534375 C2 1 C2 (1,2,3,4,5,6,7 25 8 250,6533333 C2 1 8,9,10,12,13 9 147,791 C2 1 14,15,16,17, 10 34534,86444 C2 1 19,20,21,22 11 132850,2601 C1 1 23,24,25,26,27 12 92418,30111 C2 1 13 6230,501111 C2 1 14 0 C1 1
... ... ... 27 43,18 C2 1
1. Selanjutnya  dilakukan  kembali  langkah  4  sampai  5.  Jika  nilai centroid hasil  iterasi dengan nilai centroid sebelumnya bernilai sama atau nilai centroid sudah optimal serta posisi cluster data  produksi  susu  segar  tidak  mengalami  perubahan  lagi  maka  proses iterasi berhenti. Namun jika  nilai centroid tidak sama atau belum optimal serta posisi produksi  susu  segar  masih  berubah  maka  proses  iterasi  berlanjut  pada  iterasi berikutnya.
2. Menghitung  titik  pusat  baru  menggunakan  hasil  dari  setiap  anggota  pada  masing- masing cluster
3. Contoh perhitungan titik pusat baru pada cluster x adalah :
Berikut tabel 7 hasil perhitungan cluster baru pada iterasi 2
Tabel 7. Pusat Cluster Iterasi 2 Pusat Cluster Iterasi 2 Nilai C1= Max 306270,5 C2= Min 6147,5

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Setelah  data  nilai  pusat cluster iterasi  2  didapat  maka  langkah  selanjutnya  adalah melakukan  perhitungan  jarak  terhadap  data  produksi  susu  segar  dengan  titik  pusat ( centroid ) pada cluster pertama. 6147,5
Dan seterusnya sampai dengan D(1.27) Perhitungan produksi susu segar dengan centroid cluster kedua, seperti berikut:
Dan seterusnya sampai dengan D(2.27)
Berikut tabel 8 hasil perhitungan jarak data dengan titik pusat pada iterasi 2 menggunakan Euclidean Distance

## B. Iterasi 2
Tabel 8. Perhitungan  Jarak Data dengan Titik Pusat Iterasi 2
No Provinsi C1 C2 Nilai Rata-Rata C1 C2 1 Aceh 1 570,7255556 305699,7473 5576,741019 2 Sumut 1 2809,743889 303460,729 3337,722686 3 Sumbar 1 964,8061111 305305,6667 5182,660464 4 Riau 1 100,2954545 306170,1774 6047,171121 5 Jambi 1 13,61 306256,8629 6133,856575 6 Sumsel 1 191,1594444 306079,3134 5956,307131 7 Bengkulu 1 694,534375 305575,9385 5452,9322 8 Lampung 1 253,6533333 306016,8195 5893,813242 9 Kep. Babel 1 150,791 306119,6819 5996,675575 10 Dki 1 34537,86444 271732,6084 28390,39786 11 Jabar 1 239845,3428 66425,13005 233697,8762 12 Jateng 1 92421,30111 213849,1717 86273,83453 13 Diy 1 6233,501111 300036,9717 86,03453594 14 Jatim 1 372695,6029 66425,13005 366548,1363 .. ... ... ... ... ... ... 27 Papua 1 46,18 306224,2929 6101,286575
Data  yang  memiliki  jarak  terkecil  dengan centroid akan  menjadi  anggota  pada kelompok  tersebut.  Berikut  ini  merupakan  tabel  9  posisi  data  dengan  tiap cluster pada iterasi  ke-2  dengan  menggunakan  bantuan  tanda  (1)  yang  mengatakan  data  menjadi anggota pada cluster . Seperti tabel tabel dibawah.
Tabel 9. Pengelompokan Data Objek Berdasarkan Jarak Terdekat
No Jarak Terpendek Hasil C1 C2 Pusat Cluster Iterasi 2 Nilai 1 5576,741019 C2 1 2 3337,722686 C2 1 C1= Max 306270,5 3 5182,660464 C2 1 C2= Min 6147,5 4 6047,171121 C2 1 5 6133,856575 C2 1 Cluster Provinsi Hasil 6 5956,307131 C2 1 C1 (11 ,14) 2 7 5452,9322 C2 1 C2 (1,2,3,4,5,6,7 25 8 5893,813242 C2 1 8,9,10,12,13 9 5996,675575 C2 1 14,15,16,17, 10 28390,39786 C2 1 19,20,21,22 11 66425,13005 C1 1 23,24,25,26,27 12 86273,83453 C2 1 13 86,03453594 C2 1 14 66425,13005 C1 1 15 6118,458393 C2 1 16 6032,709652 C2 1
17 6119,466575 C2 1 18 6138,184075 C2 1 19 6062,442457 C2 1 20 5985,984908 C2 1 21 6069,832575 C2 1 22 6144,466575 C2 1 23 7942,238755 C2 1 24 6119,944075 C2 1 25 6125,133242 C2 1 26 6096,716575 C2 1 27 6101,286575 C2 1
Perhitungan manual pada data produksi susu segar  diatas didapatkan hasil akhir yang dimana  pada  iterasi  1  pengelompokan  data  yang  dilakukan  terhadap  2  cluster  dengan iterasi  2  didapatkan  hasil  yang  sama.  Hasil  dari  kedua  iterasi  tersebut  benilai  C1  =2,  C2 =25,.  Sehingga  posisi cluster pada  data  tersebut  tidak  mengalami  perubahan  lagi  maka proses iterasi berhenti.

## 3.2. Tampilan Keluaran  Sistem
Untuk  mendapatkan  hasil  pengelompokan  maka  pada  tahap  selanjutnya  dapat dilakukan dengan cara mengklik tada panah  biru yang terdapat diposisi tengah atas pada bagian toolbar. Pada tahap ini akan menampilkan hasil akhir serta langkah terakhir dalam penggunaan tools rapidminer ini.  Dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Nilai Cluster Model Rapidminer
Keterangan : 1. Jumlah Cluster 0 (Rendah) berjumlah 25 items
2. Jumlah Cluster 1 (Tinggi ) berjumlah 2 items
3. Jumlah keseluruhan items adalah 27
Sehingga  dapat  diketahui  hasil  pengelompokan  dari  rapidminer  5.3  berikut  ini  dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Hasil Pengelompokan Rapidminer Node Biru merupakan hasil
cluster terendah
Node Merah merupakan hasil cluster tinggi

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Berdasarkan pada gambar 2. dapat diketahui  bahwa pada kelompok rendah  memiliki banyak node yaitu 25 dengan warna biru, sedangkan pada kelompok tinggi  dan kelompok sedang 2 node dengan warna merah.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan pembahasan sebelumnya dapat disimpulkan bahwa:
a) Algoritma K-Means Clustering ini  dapat  membantu  peneliti  mengelompokan produksi  susu  segar    pada  setiap  provinsi  di  indonesia.  Dari  27  data  produksi susu segar di indonesia dapat di ketahui, 2 provinsi cluster tingkat tinggi yakni: Jawa Barat dan Jawa Timur. Dan 25 lainnya serta di tambah dengan 7 provinsi yang  tidak  menikuti  perhitungan  Algoritma K-Means Clustering termasuk kedalam cluster tingkat rendah.
b) Aplikasi  Rapidminer ini  dapat  membantu  peneliti  mengelompokan  produksi susu segar  pada setiap provinsi di indonesia. Perhitungan manual Algoritma K- Means Clustering dalam mengelompokan produksi susu segar dan penerapan di Rapidminer menunjukan hasil yang sama.

## Daftar Pustaka
[1] Y.  Darmi  Dan  A.  Setiawan,  “Penerapan  Metode  Clustering  K-Means  Dalam Pengelompokan Penjualan Produk,” J. Media Infotama , Vol. 12, No. 2, Hal. 148– 157, 2016.
[2] S. R. Ningsih, I. S. Damanik, A. P. Windarto, Dan H. Satria, “Analisis K-Medoids Dalam  Pengelompokkan  Penduduk  Buta  Huruf  Menurut  Provinsi,” Pros.  Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , No. September, Hal. 721–730, 2019.
[3] W.  Wardhani,  Anindya  Khrisna,  “Implementasi  Algoritma  K-Means  Untuk Pengelompokkan  Penyakit  Pasien  Pada  Puskesmas  Kajen  Pekalongan,” J. Transform. , Vol. 14, No. 1, Hal. 30–37, 2016.
[4] S.  Sundari,  I.  S.  Damanik,  A.  P.  Windarto,  Dan  H.  S.  Tambunan,  “Analisis  K- Medoids  Clustering  Dalam  Pengelompokkan  Data  Imunisasi  Campak  Balita  Di Indonesia,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , No. September, Hal. 687–696, 2019.
[5] B.  Skripsi,  M.  Multimedia,  P.  Teknik,  I.  Dan,  K.  Universitas,  Dan  N.  Jakarta, “Mplementasi  Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk  Mengetahui  Bidang  Skripsi Mahasiswa Multimedia Pendidikan Teknik Informatika Dan Komputer Universitas Negeri Jakarta,” No. December 2017, 2018.
[6] M. G. Sadewo Et Al. , “Penerapan Algoritma Clustering Dalam Mengelompokkan Banyaknya Desa / Kelurahan Menurut Upaya Antisipasi / Mitigasi Bencana Alam Menurut Provinsi Dengan K-Means,” Vol. 2, Hal. 311–319, 2018.
[7] I. Parlina, A. P. Windarto, A. Wanto, Dan M. R. Lubis, “Memanfaatkan Algoritma K-Means  Dalam  Menentukan  Pegawai  Yang  Layak  Mengikuti  Asessment  Center Untuk  Clustering  Program  Sdp,” Cess  (Journal  Comput.  Eng.  Syst.  Sci. ,  Vol.  3,
No. 1, Hal. 87–93, 2018.
[8] N.  P.  Eka  Merliana,  Ernawati,  Dan  A.  J.  Santoso,  “Analisa  Penentuan  Jumlah Cluster Terbaik Pada Metode K-Means,” Hal. 978–979, 2015.