Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 235-243 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Implementasi Metode K-Means pada Hasil Produksi Daging Jenis Ternak
Siti Nurmila Saragih 1 , M.Safii 2 , Dedi Suhendro 3 1 Mahasiswa STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia
2,3 AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia Jln. Sudirman Blok A No. 1-3 Pematangsiantar, Sumatera Utara
1 ristidwisyari91@gmail.com, 2 m.safii@amiktunasbangsa.ac.id,
3 dedi.su@amiktunasbangsa.ac.id
Abstract
Meat production results should have good quantity and quality. To increase meat production, of course it is necessary to look at healthy types of livestock. Meat continues to increase in line with the increase  in  population,  community  income,  education,  standard  of  living  and  awareness  of  the nutritional value of animal production. The need for livestock meat production is one of the driving factors  for  the  economy  in  Indonesia.  This  research  can  provide  and  input  to  the  local  government which is the leading producer of meat for  the type  of livestock in North Sumatra province  and as a basis  for  making  policies  to  increase  meat  production  for  other  provinces.  The  method  used  in  this research is the K-Means Algorithm. Where K-Means is one of the Algorithms in Data Mining that can be used to group data clusters. So that the data from 33 districts / cities will be divided into 2 clusters where cluster 1 is the high group, while cluster 2 is the low group. The results obtained from the study show that the results of manual calculation Algorithms and Microsoft Excel data have the same value, namely high cluster 1 and low cluster 32, and entering Microsoft Excel calculations into rapidminer has the same value as well.
Keywords : Meat, Livestock, K-Means, Cluster
Abstrak
Hasil  Produksi  daging  semestinya  memiliki  kuantitas  dan  mutu  yang  bagus.  Untuk meningkatkan  hasil  produksi  daging  tentu  perlu  melihat  jenis  ternak  yang  sehat.  Daging  terus meningkat  sejalan  dengan  meningkatnya  jumlah  penduduk,  pendapatan  masyarakat,  pendidikan, taraf  hidup  dan  kesadaran  akan  nilai  gizi  produksi  hewani.  Kebutuhan  akan  hasil  produksi  daging jenis  ternak  merupakan  salah  satu  faktor  penggerak  ekonomi  di  Indonesia.  Penelitian  ini  dapat memberikan  dan  masukan  pada  pemerintah  daerah  mana  yang  menjadi  penghasil  daging  jenis ternak  paling  unggul  di  provinsi  Sumatera  Utara  dan  sebagai  dasar  membuat  kebijakan  untuk meningkatkan hasil produksi daging bagi provinsi lain.  Metode yang digunakan pada penelitian ini menggunakan  Algoritma  K-Means.  Dimana  K-Means  merupakan  salah  satu  Algoritma  dalam  Data Mining  yang  bisa  digunakan  untuk  melakukan  pengelompokkan  Cluster  suatu  data.  Sehingga  data dari 33 Kabupaten/Kota tersebut  akan  dibagi  menjadi  2  cluster    dimana  cluster  1  yaitu  kelompok yang tinggi, sedangkan cluster 2 yaitu kelompok rendah. Hasil yang diperoleh dari penelitian bahwa hasil  dari  perhitungan  manual  Algoritma  dan  Microsoft  excel  data  memiliki  nilai  yang  sama  yaitu cluster tinggi 1 dan cluster rendah 32, serta memasukkan perhitungan Microsoft excel ke rapidminer memiliki nilai yang sama juga.
Kata kunci : Daging, Ternak, K-Means, Cluster
1. PENDAHULUAN Data mining adalah proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan  buatan,  dan  machine  learning  untuk  mengekstraksi  dan mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terkait  dari database yang besar [1]. Hasil produksi daging semestinya  memiliki kuantitas dan
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 235-243 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
mutu  yang  bagus.  Hal  ini  disebabkan  seringnya  terjadi  perbedaan  dalam menentukan hasil produksi sejumlah kabupaten/kota di provinsi sumatera utara. Untuk meningkatkan hasil produksi daging tentu perlu melihat jenis ternak yang sehat.  Daging  terus  meningkat  sejalan  dengan  meningkatnya  jumlah  penduduk, pendapatan  masyarakat,  pendidikan,  taraf  hidup  dan  kesadaran  akan  nilai  gizi produk hewani. Dalam permasalahan ini maka dibuatlah suatu penelitian dengan memanfaatkan  data-data  Website  Resmi  Badan  Pusat  Statistic  tahun  2017 http://www.bps.go.id.
Dalam permasalahan di atas jika dikelompokkan maka akan diketahui mana hasil produksi daging jenis ternak yang paling banyak . Salah satu jurnal yg menjadi referensi  penelitian  dari  [2]  penelitian  ini  membahas  tentang  pengklasifikasian jenis  daging  berdasarkan  tekstur  dengan  metode  Gray  Level  Coocurent  Matrix. Data  yang  digunakan  adalah  citra  daging  sapi,  babi  dan  kambing  berjumlah  30 citra.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  dimanfaatkan  untuk    membedakan  jenis daging berdasarkan tekturnya. Hasil dari penelitian ini didapatkan proses akurasi klasifikasi  tertinggi  antara  K=1  sampai  K-7  terletak  pada  K=1  dengan  akurasi sebesar  73,3%.  Penelitian  [3]  ini  melakukan  mengimplementasikan  algoritma Bidirectional  Associative  Memory (BAM)  untuk  mendeteksi  daging  sapi  murni diantara sampel daging saping, daging babi, dan daging campuran dari aromanya menggunakan sistem Electronic Nose. Hasil dari penelitian ini di dapatkan  17,3% dengan  1512  deteksi  dari  8748  percobaan.  Berdasarkan  permasalahan  diatas, diharapkan dengan adanya penelitian ini menjadi masukan untuk merekomendasi agar  pemerintah  daerah    dapat  menangani  untuk  daerah  hasil  produksi  daging jenis ternak.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini penulis melakukan penelitian di STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar dengan pengambilan data secara langsung pada situs pemerintah yaitu  Badan  Pusat  Statistik  Nasional  dengan  url  https://www.bps.go.id/  yakni tahun  2017.  Penulis  juga  menggunakan  aplikasi  Rapidminer  sebagai  alat  uji kebenaran  dan  perbandingan  data  yang  telah  di cluster .  Berikut  daftar  tabel penggunaan data dapat dilihat pada gambar 1 :
Tabel 1. Produksi Daging Menurut Jenis Ternak dan Kabupaten/Kota 2017
No Jenis Ternak Kabupaten/Kota Kuda Sapi Kerbau Kambing Domba Babi 1 N i a s 0 0.37 2.51 0.48 0 939.31 2 Mandailing Natal 0 432.45 104.2 513.19 171.37 20.47 3 Tapanuli Selatan 5.38 251.28 25.71 146.25 22.41 0 4 Tapanuli Tengah 0 85.43 117.93 30.99 24.14 2432.91 5 Tapanuli Utara 3.84 4.09 177.86 0 0 947.5 6 Toba Samosir 1.54 159.89 441.56 37.8 0 2476.25 7 Labuhanbatu 0 2864.58 78.1 138.28 86.61 349.4 8 A s a h a n 0 1997.2 98.98 70.19 8.64 240.27 9 Simalungun 5.84 2094.92 544.42 1033.96 244.25 3718.7
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 235-243 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
No Jenis Ternak Kabupaten/Kota Kuda Sapi Kerbau Kambing Domba Babi … 32  Padangsidimpuan 0 578.25 826.48 34.29 0 0 33  Gunungsitoli 0 14.33 19.72 1.88 0 853.92

## 2.2. Metode Penelitian
a) Data Mining
Data mining adalah proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan  buatan,  dan  machine  learning  untuk  mengekstraksi  dan mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terkait  dari database yang besar [1].

## b) Metode K-means
K-means  merupakan  metode  penganalisaan  data  pada  data  mining  dimana proses  pemodelan  tanpa  supervise  dan  merupakan  salah  satu  metode  yang mengelompokkan  data  secara  partisipasi.  Pada  metode  k-means  data dikelompokkan menjadi beberapa kelompok dimana setiap kelompok mempunyai karakteristik  yang  mirip  atau  sama  dengan  lainnya  namun  dengan  kelompok lainnya  memiliki  karakteristik  yang  berbeda.  Sebuah cluster adalah  suatu kumpulan  data  yang  mirip  dengan  lainnya  atau  kemiripan  data  pada  kelompok lainnya.  Metode  ini  meminimalisasi  perbedaan  antar  data  di  dalam  satu cluster . Serta  memaksimalkan  perbedaan  dengan cluster yg  lain  [4].  Adapun  langkah- langkah metode k-means yaitu sebagai berikut :
1) Pilih secara acak k buah data untuk pusat cluster .
2) Jarak  antara  data  dengan  pusat cluster dihitung  menggunakan  Euclidian Distance. Untuk menghitungkan jarak semua data ke setiap titik pusat cluster dapat menggunakan teori jarak Euclidean yang dirumuskan sebagai berikut :
= √∑ (1)
Keterangan :

= Jarak objek antara objek i dan j
 = Dimensi data
 = Koordinat dari objek i pada dimensi k
 = Koordinat dari objek j pada dimensi k
3) Data ditempatkan pada cluster yang paling terdekat, dapat dihitung mulai dari tengah cluster .
4) Pusat  pada cluster baru  akan  ditentukan  bila  semua  data  sudah  ditetapkan pada cluster terdekat.
Proses  dalam  penentuan  pusat cluster dan  penempatan  datanya  dalam cluster bisa diulangi sampai nilai cendroidnya tidak dapat berubah lagi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Perhitungan Menggunakan Metode K-means
Pada penelitian ini data yang digunakan adalah produksi daging jenis ternak menurut  kabupaten/kota  tahun  2017  yang  diperoleh  dari http://.www.bps.go.id.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 235-243 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Dalam  melakukan clustering, data  yang  diperoleh  akan  dihitung  terlebih  dahulu. Pada penelitian ini digunakan aplikasi Rapidminer 5.3. sebagai pengujian data yang di analisa.
Berikut ini uraian perhitungan manual proses Algoritma K-menas clustering.
a) Menentukan Data Yang Akan Di Cluster
Dimana  sampel  data  jumlah  rata-rata  produksi  jenis  ternak  yang  akan digunakan dalam proses clustering adalah data jumlah yang terdapat pada Badan Pusat Statistik pada tahun 2017 dengan jumlah data 33 Kabupaten/Kota. Berikut ini adalah beberapa cara untuk mencari nilai rata-rata.
R1 =  (0 + 0.37 + 2.51 + 0.48 + 0 + 939.31)/6 = 157.11 R2 = (0 + 432.45 + 104.2 + 513.19 + 171.37 + 20.47)/6 = 206.95
Tabel 2. Data Produksi Daging Jenis Ternak Kabupaten/Kota No Jenis Ternak Rata- Rata Kabupaten/Kota Kuda Sapi Kerbau Kambing Domba Babi 1 N i a s 0 0.37 2.51 0.48 0 939.31 157.11 2 Mandailing Natal 0 432.45 104.2 513.19 171.37 20.47 206.95 3 Tapanuli Selatan 5.38 251.28 25.71 146.25 22.41 0 75.17 4 Tapanuli Tengah 0 85.43 117.93 30.99 24.14 2432.91 448.57 5 Tapanuli Utara 3.84 4.09 177.86 0 0 947.5 188.88 6 Toba Samosir 1.54 159.89 441.56 37.8 0 2476.25 519.51 7 Labuhanbatu 0 2864.6 78.1 138.28 86.61 349.4 586.16 ⋮ ⋮ 32 Padangsidimpuan  0 578.25 826.48 34.29 0 0 239.84 33 Gunungsitoli 0 14.33 19.72 1.88 0 853.92 148.31

## b) Menentukan Nilai k Jumlah Cluster
Jumlah cluster sebanyak  2 cluster,  cluster yang  dibentuk  yaitu cluster tinggi (C1) dan cluster rendah (C2).
c) Menentukan Nilai Centroid (Pusat Cluster )
Penentuan  pusat cluster awal  ditentukan  secara random berdasarkan  nilai variabel data yang di cluster sebanyak k yang ditentukan sebelumnya. Adapun nilai untuk cluster tinggi ( cluster 1) diambil dari nilai tertinggi yang terdapat pada tabel 2  dan  nilai  untuk cluster rendah  ( cluster 2)  diambil  dari  nilai  terendah  yang terdapat pada tabel 3. Berikut  daftar tabel centroid data dapat dilihat pada tabel 3.:
Tabel 3. Centroid Data Awal Cluster Nilai C1= Maximum  13455.10 C2= Minimum  34.39
d) Menghitung Jarak Setiap Data Terhadap Centroid (Pusat Cluster )
Setelah  data  nilai  pusat cluster awal  ditentukan,  maka  langkah  selanjutnya adalah  menghitung  jarak  masing-masing  data  terhadap  pusat cluster dengan menggunakan rumus yang perhitungannya dapat kita lihat sebagai berikut:
D(C1.1) = √ 2 = 13297.99 D(C1.2) = √ 2 = 13248.15 Hasil dari keseluruhan perhitungan dapat dilihat pada tabel 4 sebagai berikut :
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 235-243 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Tabel 4. Hasil Perhitungan Jarak Pusat Cluster Iterasi 1 No  Kabupaten/Kota  Rata-Rata C1 C2 Jarak Terpendek 1 N i a s 157.11 13297.99  122.72 122.72 2 Mandailing Natal 206.95 13248.15  172.56 172.56 3 Tapanuli Selatan 75.17 13379.93  40.78 40.78 4 Tapanuli Tengah 448.57 13006.53  414.18 414.18 5 Tapanuli Utara 188.88 13266.22  154.49 154.49 ⋮ 32  Padangsidimpuan 239.84 13215.26  205.45 205.45 33 Gunungsitoli 148.31 13306.79  113.92 113.92
e) Menentukan Posisi Cluster atau Pengelompokan
Dalam menentukan posisi cluster masing-masing data produksi daging jenis ternak menurut kabupaten/kota data terhadap pusat cluster.

## Tabel 5. Hasil Cluster
No  Kabupaten/Kota  C1  C2 1 N i a s 1 2 Mandailing Natal 1 3 Tapanuli Selatan 1 4 Tapanuli Tengah 1 5 Tapanuli Utara 1 6 Toba Samosir 1 7 Labuhanbatu 1 8 A s a h a n 1 9 Simalungun 1 10  D  a  i  r  i 1 ⋮ ⋮ ⋮ 24  Nias Utara 1 25  Nias Barat 1 26  S i b o l g a 1 27  Tanjungbalai 1 28  Pematangsiantar 1 29  Tebing Tinggi 1 30  M e d a n 1 31  B i n j a i 1 32  Padangsidimpuan 1 33  Gunungsitoli 1
Dalam hasil cluster diatas didapatkan hasil dimana iterasi 1 pengelompokan data yang dilakukan terhadap 2 cluster benilai C1 =1 dan C2 =32 dengan jumlah 33 Kabupaten/Kota.
Proses K-Means akan  terus  beriterasi  sampai  pengelompokan  data  sama  dengan pengelompokan  data  iterasi  sebelumnya.  Dengan  kata  lain,  proses  akan  terus melakukan  iterasi  sampai  data  pada  iterasi  terakhir  sama  dengan  iterasi sebelumnya.
f) Menghitung centroid baru  menggunakan  hasil  dari  setiap  anggota  pada masing-masing cluster. Setelah didapatkan hasil jarak dari setiap objek  pada
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 235-243 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
iterasi ke-1 maka lanjut ke iterasi ke-2. Adapun dengan menggunakan rumus perhitungan dan tabel sebagai berikut :
D(C1.1) = √ 2 = 13297.99 D(C1.2) = √ 2 = 13248.15
Tabel 6. Centroid Baru Iterasi 1 Cluster Nilai C1 = Maximum 13455.10 C2 = Minumum 415.23 g) Selanjutnya dilakukan kembali langkah ke 4 sampai 6. Jika nilai centroid hasil iterasi dengan nilai centroid sebelumnya bernilai sama serta posisi cluster data hasil    tidak  mengalami  perubahan  maka  proses  iterasi  berhenti.  Namun  jika nilai centroid tidak sama serta posisi data masih berubah maka proses iterasi berlanjut pada iterasi berikutnya. Berikut tabel hasil cluster iterasi ke 2 :
Tabel 7. centroid Baru Cluster Nilai C1 = Maximum 13455.10 C2 = Minumum 415.23
Langkah selanjutnya adalah melakukan perhitungan jarak terhadap data produksi daging jenis ternak menurut kabupaten/kota dengan menggunakan data centroid baru seperti pada perhitungan  dan tabel berikut :
Hasil dari keseluruhan perhitungan dapat dilihat pada tabel 3.7. sebagai berikut : D(C1.1) = √ 2 = 13297.99 D(C1.2) = √ 2 = 13248.15
Tabel 8. Hasil Perhitungan Jarak Pusat Cluster Iterasi 2 No  Kabupaten/Kota  Rata-Rata  C1 C2 Jarak Terpendek 1 N i a s 157.11 13297.99  258.12  258.12 2 Mandailing Natal  206.95 13248.15  208.28  208.28 3 Tapanuli Selatan 75.17 13379.93  340.06  340.06 4 Tapanuli Tengah 448.57 13006.53  33.34 33.34 5 Tapanuli Utara 188.88 13266.22  226.35  226.35 6 Toba Samosir 519.51 12935.59  104.28  104.28 7 Labuhanbatu 586.16 12868.94  170.93  170.93 8 A s a h a n 402.55 13052.55  12.68 12.68 9 Simalungun 1273.68 12181.42  858.45  858.45 ⋮ 32  Padangsidimpuan  239.84 13215.26  175.39  175.39 33  Gunungsitoli 148.31 13306.79  266.92  266.92
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 235-243 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Tabel 9. Hasil Pusat Cluster Iterasi 2 No  Kabupaten/Kota  C1  C2 1 N i a s 1 2 Mandailing Natal 1 3 Tapanuli Selatan 1 4 Tapanuli Tengah 1 5 Tapanuli Utara 1 6 Toba Samosir 1 7 Labuhanbatu 1 8 A s a h a n 1 9 Simalungun 1 10  D  a  i  r  i 1 … ⋮ ⋮ 24  Nias Utara 1 25  Nias Barat 1 26  S i b o l g a 1 27  Tanjungbalai 1 28  Pematangsiantar 1 29  Tebing Tinggi 1 30  M e d a n 1 31  B i n j a i 1 32  Padangsidimpuan 1 33  Gunungsitoli 1
Perhitungan  manual  pada  data  diatas  didapatkan  hasil  akhir  yang  dimana pada iterasi 1 dan iterasi 2 pengelompokan data yang dilakukan terhadap 2 cluster didapatkan hasil yang sama. Hasil dari kedua iterasi tersebut benilai C1 =1 dan C2 =32 pada posisi data tiap cluster . Sehingga posisi cluster pada data tersebut tidak mengalami perubahan lagi maka proses iterasi berhenti sampai iterasi 2.

## 4.2. Hasil Percobaan
Pengujian  yang  dilakukan  penulis  menggunakan Rapidminer 5.3  sehingga dapat diketahui provinsi mana yang masuk kedalam cluster tinggi, cluster sedang dan cluster rendah.  Maka  akan  menampilkan  hasil  akhir  serta  langkah  terakhir dalam penggunaan tools rapidminer ini.  Dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Nilai Cluster Model Rapidminer Keterangan :
a) Jumlah Cluster 0 (Tinggi) berjumlah 1 items
b) Jumlah Cluster 1 (Rendah ) berjumlah 32 items
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 235-243 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Sehingga  dapat  diketahui  hasil  pengelompokan  dari Rapidminer berikut  ini dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Hasil Pengelompokan Rapidminer
Berdasarkan pada gambar 2. dapat diketahui bahwa pada kelompok rendah memiliki node warna biru yaitu 1, sedangkan pada kelompok tinggi  memiliki node dengan  warna  merah  yaitu  32.  Berdasarkan  dari  penjelasan  diatas  mengenai tahap-tahap  penggunaan  serta  hasil  yang  telah  ditampilkan  maka    akan  dibahas mengenai keterkaitan dari hasil yang didapat dari rapidminer dan Microsoft excel menjelaskan  bahwa  hasil  dari perhitungan  manual  algoritma  k-means  dan Microsoft excel data memiliki nilai yang sama yaitu antara beberapa cluster yaitu cluster tinggi 1 dan rendah 32,  serta memasukan perhitungan Microsoft excel ke dalam rapidminer memiliki nilai yang sama juga.

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan pembahasan dan hasil implementasi software Rapidminer pada pengelompokkan  produksi  daging  jenis  ternak  menurut  kabupaten/kota,  maka dapat kesimpulan sebagai berikut :
a) Penelitian data yang diolah untuk memperolah nilai dari produksi daging jenis ternak menurut kabupaten/kota menggunakan metode cluster ing K-Means dan menggunakan Microsoft Excel untuk ditentukan nilai centroid dalam 2 cluster yaitu cluster tinggi dan rendah.
b) Hasil yang diperoleh dari metode K-Means clustering yang di implementasikan ke dalam Rapidminer memiliki nilai  yang sama yaitu menghasilkan 1 cluster yaitu cluster tinggi  sebanyak  1  yaitu  Nias  Utara.  Sedangkan  untuk cluster rendah  sebanyak 32  yaitu Nias,  Mandailing  Natal,  Tapanuli  Selatan,  Tapanuli Tengah,  Tapanuli  Utara,  Toba  Samosir,  Labuhanbatu,  Asahan,  Simalungin, Dairi, Karo, Deli Serdang, Langkat, Nias Selatan, Humbang Hasundutan, Pakpak Bharat,  Samosir,  Serdang  Bedagai,  Batu  Bara,  Padang  Lawas  Utara,  Padang Lawas,  Labuhanbatu  Selatan,  Labuhanbatu  Utara,  Nias  Barat,  Sibolga,
Tanjungbalai, Pematangsiantar, Tebing Tinggi, Medan, Binjai,
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 235-243 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Padangsidimpuan  dan  Gunungsitoli.  Hasil  yang  didapat  dari  penelitian  dapat menjadi masukan kepada pemerintah, provinsi yang menjadi perhatian lebih pada Kabupaten/Kota berdasarkan cluster yang telah dilakukan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. Setiawan And N. Tes, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Cluster ing  Untuk  Menentukan  Strategi  Promosi  Mahasiswa  Baru  (  Studi  Kasus : Politeknik Lp3i Jakarta ),” Vol. 3, No. 1, Pp. 76–92, 2016.
[2] N.  Lihayati,  R.  E.  Pawening,  And  M.  Furqan,  “Klasifikasi  Jenis  Daging  Berdasarkan Tekstur  Menggunakan  Metode  Gray  Level  Coocurent  Matrix,” Pros.  Sentia ,  Vol.  8, No. 1994, Pp. 305–310, 2016.
[3] E.  F.  Anggara,  T.  W.  Widodo,  And  D.  Lelono,  “Deteksi  Daging  Sapi  Menggunakan Electronic  Nose  Berbasis  Bidirectional  Associative  Memory,” Ijeis  (Indonesian  J. Electron. Instrum. Syst. , Vol. 7, No. 2, P. 209, 2017, Doi: 10.22146/Ijeis.25489.
[4] R. Novianto, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Cluster ing Untuk Menganalisa Bisnis Perusahaan Asuransi,” Jatisi (Jurnal Tek. Inform. Dan Sist. Informasi) , Vol. 6, No. 1, Pp. 85–95, 2019, Doi: 10.35957/Jatisi.V6i1.150.