## CLUSTERING HASIL PANEN UBI KAYU MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Ratih Yulia Hayuningtyas 1) , Ida Darwati 2)
1 Teknologi Informasi, Universitas Nusa Mandiri email: ratih.ryl@nusamandiri.ac.id
2 Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika email: ida.idd@bsi.ac.id

## Abstract
Cassava  is  one  commodity  that  has the potential  to grow  the  country's economy.  Cassava  is  a  primary food  requirement besides  rice  and corn, because it  contains carbohydrates.  This research  uses cassava agricultural products in the  Trenggalek area.  The  data  used  will be  collected and grouped  into  several clusters.  The  problem  in  this  research,  is  to  find  areas  that  produce  cassava  farming  with  the  lowest potential,  medium  potential  and  high  potential  in  Trenggalek  district  by  grouping  the  areas  using  a method. Clustering itself is an analysis method of data mining. One of the Clustering algorithms used in this  research  is  K-Means,  where  K-Means  starts  from determining the number  of  clusters,  determining the  centroid  value,  calculating  the  distance  and  then  grouping  it.  Results  of  the  research  produced clusters  with  high  potential  for  cassava  production  in  3  regions,  clusters  with  medium  potential  in  1 region and clusters with low potential in 10 regions. From results, there are still many areas that produce cassava in low quantities, with this research can be used as input for areas whose production results are less than optimal so that they can get better facilities and can increase cassava production in all regions in the future .
Keywords : Cassava, Clustering, K-Means, Yields, Data mining

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  agraris, dimana  sebagian  besar  penduduknya  bekerja  di Sektor  pertanian  [1].  Sektor  pertanian  memiliki subsektor seperti komoditas pangan yang sangat memiliki  kontribusi  dalam  swasembada  pangan [2],  Sektor  pertanian  memiliki  peran  penting dalam  perekonomian  negara  dan  kelangsungan hidup  masyarakat  Indonesia  sebagai  sumber bahan makanan [3]. Makanan termasuk kebutuhan primer bagi penduduk Indonesia yang harus  terpenuhi  setiap  harinya,  semakin  banyak kebutuhan  permintaan  pangan  maka  kualitas pangan juga harus ditingkatkan lagi [4].
Sumber  bahan  makanan  pokok  primer  di masyarakat yaitu padi dan jagung, selain itu ubi kayu  juga  dapat  menggantikan  makanan  pokok yang ada. Ubi kayu dapat dijadikan bahan pokok pangan karena mengandung karbohidrat [5]. Ubi kayu  berasal  dari  umbi-umbian  yang  sering dijadikan  makanan  alternatif  karena  memiliki
nilai  gizi  yang  sama  seperti  nasi  yang dibutuhkan  tubuh  [6]  selain  itu  ubi  kayu  salah satu  komoditas  pangan  yang  memiliki  potensial dalam pertumbuhan ekonomi negara Indonesia.
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini yaitu  hasil  produksi  ubi  kayu  di  kabupaten Trenggalek.  Trenggalek  merupakan  salah  satu kabupaten  yang  berada di  provinsi  Jawa  Timur. Dari  sektor  pertanian  Trenggalek  menghasilkan padi,  jagung,  kedelai,  kacang  tanah,  kacang hijau,  ubi kayu  dan  ubi jalar.  Hasil  pertanian di kabupaten  Trenggalek  ternyata  tidak  rata,  ada yang  hasil  pertaniannya  tinggi  dan  banyak  juga juga yang hasil pertaniannya rendah.  Kabupaten Trenggalek memiliki potensi untuk
mengembangkan  hasil  produksi    dibidang pertanian [7]. Beberapa
penelitian sebelumnya, permasalahan  yang  ada  seperti  strategi  dari pemerintahan  yang  kurang  memaksimalkan lahan  pertanian  yang  luas  sehingga  hasil
produksinya  kurang  maksimal  [8].  Masalah lainnya  yaitu  ketidakmerataan  hasil  produksi dari  sektor  pertanian  di  tiap  daerah  yang mengakibatkan  kebutuhan  pangan  tidak  optimal di daerah tersebut serta dapat mengetahui daerah mana  yang  kurang  maksimal  hasil  pertaniannya [9].  Sedangkan  masalah  dalam  penelitian  ini, mencari daerah yang menghasilkan pertanian ubi kayu  terendah,  sedang  dan  tinggi  di  kabupaten Trenggalek  dengan  cara  mengelompokkan daerah menggunakan sebuah metode.
Penelitian sebelumnya telah dilakukan mengenai analisis cluster , diantaranya Clustering tanaman  padi  di  Jawa  Tengah  yang menggambarkan  hasil  produktivitas  padi  rendah ada  18  daerah,  produktivitas  padi  sedang sebanyak  12  daerah  dan  produktivitas  padi tinggi sebanyak 5 daerah [10].
Selain  itu,  penelitian Clustering provinsi Indonesia  berdasarkan  produksi  pangan  dengan K-Means yang  menghasilkan  sebuah  kelompok provinsi  tingkat  tinggi  sebanyak  3  provinsi, tingkat  sedang  4  provinsi  dan  tingkat  tinggi  27 provinsi [11]. Banyak yang melakukan penelitian  mengenai  hasil  pertanian  dengan cakupan  yang  luas  seperti  provinsi,  namun masih  sedikit  penelitian  yang  membahas Clustering hasil pertanian ditingkat kabupaten.
Pada
penelitian
ini dilakukan
pengelompokkan  hasil  ubi  kayu  berdasarkan luas  lahan,  produktivitas  dan  hasil  produksi. Dalam pengelompokkan hasil ubi kayu menggunakan  metode K-Means yang  dijadikan beberapa  cluster.  Data  produksi  ubi  kayu  akan dibagi  menjadi  3  cluster  yaitu cluster rendah, cluster sedang dan cluster tinggi.
Clustering sendiri merupakan metode analisis dari sebuah data mining
yang mengimplementasikan  pendekatan unsupervised sebuah  pemodelan  data.  Di  dalam  data  mining terdapat  metode  yang  dapat  digunakan  untuk mengolah data menjadi sebuah informasi seperti estimasi, prediksi, klasifikasi dan asosiasi [12].
Salah  satu  algoritma Clustering yang digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu K-Means , dimana K-Means ini  mengelompokkan  data
produksi  ubi  kayu  dengan  memisahkan  data kedalam kelompok atau cluster [13].
Berdasarkan permasalahan yang sudah dijelaskan, penelitian ini tertarik untuk melakukan Clustering hasil produksi ubi kayu di daerah  kabupaten  Trenggalek  dikarenakan  jika hasil  daerah-daerah  kecil  dapat  ditingkatkan maka  hasil  untuk  hasil  pertanian  dari  sebuah kota  atau  provinsi  akan  meningkat  dan  cukup besar hasilnya.
Dengan adanya pengelompokkan ini nantinya dapat  digunakan  untuk  membuat  strategi  atau masukkan  dan  untuk  mengetahui    daerah  yang memiliki  hasil  panen  ubi  kayu  terendah  atau hasil  yang  kurang  maksimal  agar  mendapatkan sarana yang lebih baik lagi dalam meningkatkan produksi ubi kayu diwaktu yang akan datang.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam  membuat  penelitian  ada  beberapa tahapan  yang  dilakukan,  tahapan  penelitian dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
a. Studi  Literatur,  pada  tahap  ini  dilakukan pencarian,  mengumpulkan  dan  menganalisa data  dan  metode  yang  akan  digunakan  pada penelitian ini
b. Pengumpulan  data,  Data  yang  digunakan pada penelitian ini diperoleh dari https://satudata.trenggalekkab.go.id/datas
Studi Literatur Pengumpulan Data Clustering Data Menggunakan K-Means Percobaan dan Pengujian
et/243/2022/data-produksi-pertanian-ubi- kayu [14].  Data  produksi  pada  tahun 2022 sebagai berikut:
Tabel 1. Data Produksi Hasil Ubi Kayu
N o. Kete- rangan Luas Lahan Ha Produkti vitas Ku Ha Produksi Ton 1. Bendungan 1.170 236 27.728 2. Dongko 201 206 4.151 3. Durenan 938 194 18.236 4. Gandusari 258 194 5.025 5. Kampak 198 211 4.188 6. Karangan 136 183 2.489 7. Munjungan 35 215 753 8. Panggul 423 195 8.286 9. Pogalan 182 194 3.537 10. Pule 87 157 1.366 11. Suruh 1.260 219 27.599 12. Trenggalek 326 169 5.517 13. Tugu 3.000 189 56.976 14. Watulimo 209 199 4.162
c. Clustering Data dengan K-Means ,
Pemodelan Clustering termasuk  model  data mining yang melakukan proses
pengelompokkan  dari  sebuah  kumpulan  data [15].  Algoritma  ini  dalam  memisahkan  data ke  dalam  kelompok  dengan  meminimalkan jarak  antar  kelompok  [16].  Berikut  adalah gambar Algoritma K-Means . K-Means merupakan metode Clustering yang menggunakan  centroid,  yang  mengumpulkan data dan  dibagi  menjadi  kelompok  [17]. Algoritma  ini  memiliki  kemampuan  untuk memperpendek jarak antar cluster, pada pusat cluster  pertama  kali  ditentukan  secara  acak dari  data  yang  ada  dan  akan  diuji  disetiap setiap komponennya dari data [18].
Algoritma K-Means hanya  memproses  data dalam  bentuk  angka,  dalam  prosesnya memiliki beberapa tahapan [19].
1. Menentukan jumlah K Cluster
2. Menentukan  nilai  Centroid  secara  acak
sebanyak K dari masing-masing kelompok 3. Menghitung Jarak ke Centroid
4. Menentukan Centroid baru
5. Kembali  ke  tahap    3,  jika  ada  yang berpindah cluster atau  adanya  perubahan nilai  centroid.  Jika  tidak  ada  perubahan maka proses dihentikan Untuk menghitung nilai centroid menggunakan persamaan [20]
𝑑(𝑥, 𝑦) = √(𝑥 1 −  𝑦 1 ) 2 + (𝑥 2 −  𝑦 2 ) 2 + ⋯ +   (𝑥 𝑛 −  𝑦 𝑛 ) 2 (1)
Keterangan : d(x,y) merupakan Euclidean distance x 1 merupakan koordinat object y 1 merupakan koordinat centroid x 2 merupakan koordinat object y 2 merupakan koordinat centroid x n merupakan koordinat object y n merupakan koordinat centroid
Gambar 2. Algoritma K-Means [16]
Mulai Penentuan Jumlah Cluster Penentuan Centroid Perhitungan Jarak dengan Centroid Pengelompokkan Jarak Terendah Objek pindah cluster ? Selesai ya tidak
d. Percobaan dan Pengujian.
Rapidminer perangkat lunak open source yang  digunakan  sebagai  analisis  sebuah data seperti data mining yang menggunakan  berbagai  teknik  deskriptif untuk  menghasilkan  sebuah  keputusan [21]. Dalam  penelitian ini  percobaan  dan pengujian dilakukan menggunakan Rapidminer untuk menguji data hasil ubi kayu  pada  daerah  Trenggalek  apakah sudah  sesuai  dengan Clustering yang dilakukan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  adalah  hasil  dari  penelitian  ini menggunakan tahapan K-Means . a. Menentukan jumlah yang ingin di cluster Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini sebanyak 14  daerah hasil ubi  kayu berdasarkan  luas  lahan  dan  produksi  di Trenggalek  yang  nantinya  akan  dilakukan proses cluster.
b. Menentukan jumlah cluster Pada  hasil  ubi  kayu  akan  dibentuk  cluster sebanyak  3  cluster  yaitu  cluster  tinggi  (2), cluster sedang (1) dan cluster rendah (0).
c. Menentukan nilai centroid (pusat cluster) Menentukan  nilai  centroid  (pusat  cluster)  di awal  dengan  cara  random  berdasarkan variabel  yang  akan  di  cluster.  Nilai  centroid pada data awal untuk iterasi ke 1 yaitu:
Tabel 2. Nilai Centroid 1 Cluster 2 3000 189 56976 Cluster 1 423 195 8286 Cluster 0 35 215 753
d. Menghitung  Jarak  setiap data terhadap  pusat cluster
Untuk  menghitung  jarak  data  terhadap  pusat cluster  menggunakan  rumus K-Means ,  hasil dari  perhitungan  dapat  dilihat  pada  tabel dibawah ini.
Tabel 3. Perhitungan Jarak dengan Titik
Pusat Cluster Iterasi 1 N o. Kete rang an C2 C1 C0 Clust er 1 Bend unga n 29305, 23 19456, 39 26998, 88 Clust er 1 2 Dong ko 52899, 11 4140,9 7 3402,0 6 Clust er 0 3 Dure nan 38794, 84 9963,3 2 17506, 32 Clust er 1 4 Gand usari 52023, 31 3265,1 7 4277,8 7 Clust er 1 5 Kam pak 52862, 32 4104,2 0 3438,8 7 Clust er 0 6 Kara ngan 54562, 22 5804,1 1 1739,2 3 Clust er 0 7 Munj unga n 56301, 13 7543,0 1 0,00 Clust er 0 8 Pang gul 48758, 15 0,00 7543,0 1 Clust er 1 9 Pogal an 53513, 25 4755,1 1 2787,9 6 Clust er 0 10  Pule 55686, 25 6928,2 6 617,93 Clust er 0 11  Suru h 29428, 50 19331, 14 26873, 93 Clust er 1 12  Tren ggale k 51528, 43 2770,8 2 4773,1 0 Clust er 1 13  Tugu 0,00 48758, 15 56301, 13 Clust er 2 14  Watu limo 52887, 70 4129,5 5 3413,4 8 Clust er 0
Dari  tabel  diatas  dapat  dilihat  data  yang  masuk kedalam  cluster  2  sebanyak  1,  cluster  1 sebanyak  6,  dan  cluster  0  sebanyak  7.  Langkah selanjutnya  yaitu  menentukan  pusat  cluster  dan akan berhenti sampai dengan hasil pengelompokkan cluster sama dengan kelompok sebelumnya. Tabel 4. Nilai Centroid Baru Data 1 Cluster 2 3000 189 56976 Cluster 1 729,17 201,17 15389,50 Cluster 0 149,71 195 2949,43
Tabel 5. Perhitungan Jarak dengan titik pusat cluster Iterasi 2
N o. Kete rang an C2 C1 C0 Clust er 1 Bend unga n 29305, 23 12337, 43 24799, 60 Clust er 1 2 Dong ko 52899, 11 11259, 90 1202,7 2 Clust er 0 3 Dure nan 38794, 84 2845,1 8 15306, 88 Clust er 1 4 Gand usari 52023, 31 10384, 20 2078,3 9 Clust er 0 5 Kam pak 52862, 32 11223, 08 1239,6 2 Clust er 0 6 Kara ngan 54562, 22 12923, 13 460,79  Clust er 0 7 Munj unga n 48758, 15 7119,0 9 5343,5 6 Clust er 0 8 Pang gul 48758, 15 14661, 95 2199,5 1 Clust er 0 9 Pogal an 53513, 25 11874, 12 588,46 Clust er 0 10  Pule 55686, 25 14047, 26 1585,1 3 Clust er 0 11  Suru h 29428, 50 12212, 06 24674, 58 Clust er 1 12  Tren ggale k 51528, 43 9889,7 7 2573,7 5 Clust er 0 13  Tugu 0,00 41639, 47 54101, 71 Clust er 2 14  Watu limo 52887, 70 11248, 53 1214,0 3 Clust er 0
Dari  tabel  diatas  dapat  dilihat  data  yang  masuk kedalam  cluster  2  sebanyak  1,  cluster  1 sebanyak 3 dan cluster 2 sebanyak 10.
Tabel 6. Nilai Centroid Baru Data 2 Cluster 2 3000 189 56976 Cluster 1 1122,67 216,33 24521 Cluster 0 205,50 192,30 3947,40 Tabel 7. Perhitungan Jarak dengan titik Pusat Cluster Iterasi 3 N o. Kete rang an C2 C1 C0 Clust er 1 Bend 29305, 3207,4 23800, Clust
unga n 23 1 19 er 1 2 Dong ko 52899, 11 20390, 84 204,11 Clust er 0 3 Dure nan 38794, 84 6287,7 5 14307, 36 Clust er 1 4 Gand usari 52023, 31 19515, 18 1078,8 8 Clust er 0 5 Kam pak 52862, 32 20354, 01 241,44 Clust er 0 6 Kara ngan 54562, 22 22054, 11 1460,0 8 Clust er 0 7 Munj unga n 56301, 13 23792, 87 3199,0 3 Clust er 0 8 Pang gul 48758, 15 16250, 08 4344,0 5 Clust er 0 9 Pogal an 53513, 25 21005, 09 411,08 Clust er 0 10  Pule 55686, 25 23178, 23 2584,3 6 Clust er 0 11  Suru h 29428, 50 3081,0 6 23675, 11 Clust er 1 12  Tren ggale k 51528, 43 19020, 75 1574,3 9 Clust er 0 13  Tugu 0,00 32509, 26 53102, 18 Clust er 2 14  Watu limo 52887, 70 20379, 50 214,73 Clust er 0
Dari  tabel  diatas  dapat  dilihat  data  yang  masuk kedalam  cluster  2  sebanyak  1,  cluster  1 sebanyak  3,  dan  cluster  0  sebanyak  10.  Hasil cluster  sama  dengan  sebelumnya  maka  Iterasi dapat  dihentikan  dan  didapati  hasil  cluster terbaik yaitu:
Tabel 8. Hasil Cluster Cluster 2 Cluster 1 Cluster 0 1 3 10 e. Hasil Percobaan dan Pengujian Percobaan dan pengujian dilakukan menggunakan Rapidminer dengan  data  hasil ubi kayu di Trenggalek, kemudian data ini di proses  menggunakan  algoritma K-Means Clustering dan performance dapat  dilihat pada gambar di bawah ini.
Gambar 3. Desain Rapidminer
Hasil  dari Rapidminer terdiri  dari  cluster  0, cluster  1  dan  cluster  2  dengan  potensi  cluster rendah, cluster sedang dan cluster tinggi. Setelah dilakukan  pengujian  hasil  yang  didapat  dalam cluster  yaitu  cluster  rendah  sebanyak  10  item, cluster sedang sebanyak 1 item dan cluster tinggi sebanyak  3  item.  Hasil  dari Rapidminer dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 4. Hasil Pengelompokkan ( Clustering )

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini yaitu menghasilkan sebuah cluster menggunakan  algoritma K-Means yang  sudah ditentukan  sebanyak  3  cluster  yaitu  cluster  0 potensi  rendah,  cluster 1 dengan  potensi  sedang dan cluster 2 dengan potensi tinggi.
Cluster  tinggi  sebanyak  3  daerah,  cluster sedang  sebanyak  1  daerah  dan  cluster  rendah sebanyak 10 daerah berdasarkan lahan, produktivitas  dan  produksi.  Untuk  percobaan dan pengujian menggunakan Rapidminer dengan algoritma K-Means memberikan hasil yang sama dengan  perhitungan  secara  konvensional.  Dari
hasil Clustering ini  dapat  dijadikan  untuk mengelompokkan  tingkat  potensi  ubi  kayu daerah Trenggalek.

## 5. REFERENSI
[1] P.  Trisnawati  and  A.  I.  Purnamasari, “Penerapan Pengelompokkan Produktivitas Hasil Pertanian Menggunakan Algoritma K-Means ,”
Infotek  J. Inform. dan Teknol. , vol. 6, no.
2, pp. 249–257, 2023, doi: 10.29408/jit.v6i2.10198.
[2] E. P. Yudha, A. Salsabila, and T. Haryati, “Analisis Daya Saing Ekspor Komoditas Ubi  Kayu  Indonesia,  Thailand  Dan Vietnam  Di  Pasar  Dunia,” J.  Maneksi , vol.  12,  no.  2,  pp.  417–424,  2023,  doi: 10.31959/jm.v12i2.1450.
[3] M. Yamin Nurzaman and B. Nurina Sari, “Implementasi K-Means Clustering Dalam Pengelompokkan Banyaknya Jumlah  Petani  Berdasarkan  Kecamatan Di Provinsi Jawa Barat,” J.  Tek.  Inform. dan Sist. Inf. , vol. 10, no. 3, pp. 131–144, 2023, [Online]. Available: http://jurnal.mdp.ac.id [4] Deki  Setra  Perdana,  “Penerapan  Metode K-Means Clustering Untuk Mengelompokkan Ketahanan Pangan,” J. Sist.  Inf. ,  vol. 3,  no. 2,  pp.  67–72,  2022, doi: 10.32546/jusin.v3i2.1960.
[5] S.  Wulandari,  I.  S.  Damanik,  E.  Irawan, H. S. Tambunan, and Irawan, “Implementasi  Data  Mining  Dalam
Mengelompokkan  Jumlah  Produktivitas Ubi Kayu Menurut Provinsi Menggunakan Algoritma K-Means ,”
Komik  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf. dan Komputer) ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  382–387, 2020, doi: 10.30865/komik.v4i1.2727.
[6] M. Hatuala, L. Doni, and L. O. R. Daud, “Pembuatan  Pangan  Alternatif  Dari
Pengolahan Ubi Kayu (Manihot Esculenta)  Pengganti Nasi Sebagai
Pemanfaatan  Makanan  Lokal,” J.
Pengabdi. Masy. Bhinneka , vol. 2, no. 3,
pp. 66–70, 2024, doi: 10.58266/jpmb.v2i3.81. [7] K.  Hasyadi,  I.  Nurhayati,  and  A.  A. Royadi,  “Analisis  sektor  unggulan  di kabupaten  Trenggalek  provinsi  Jawa Timur,” J. Cendekia Keuang. , vol. 2, no.
1, pp. 1–9, 2023, doi: 10.32503/jck.v2i1.3073. [8] Y.  Lasena  and  Y.  Malago,  “ Clustering Komoditi  Unggulan  Daerah  Provinsi Gorontalo  Menggunakan  Algoritma K- Means ,” Jambura  J.  Electr.  Electron. Eng. , vol. 2, no. 1, pp. 14–18, 2020, doi: 10.37905/jjeee.v2i1.4392.
[9] Bruno,  P.  Batarius,  and  Y.  C.  H.  Siki, “Klasterisasi  Data  Hasil  Produksi Pertanian  dan  Peternakan  Provinsi  Nusa Tenggara  Timur  Menggunakan  Metode K-Means ,” J.  Inform.  Polinema ,  vol.  9, no. 4, pp. 415–426, 2023, doi:
10.33795/jip.v9i4.1369. [10] S.  Wijayanto  and  M.  Yoka  Fathoni,
“Pengelompokkan Produktivitas Tanaman Padi di Jawa Tengah Menggunakan  Metode Clustering K-
Means ,” Jupiter , vol. 13, no. 2, pp. 212– 219, 2021.
[11] T.  Tendean  and  W.  Purba,  “Analisis Cluster  Provinsi  Indonesia  Berdasarkan Produksi  Bahan  Pangan  Menggunakan Algoritma K-Means ,” J.  Sains  dan Teknol. , vol. 1, no. 2, pp. 5–11, 2020.
[12] F.  Marisa,  A.  Zahma,  A.  Muit  Bau,  E. Noviansa,  A.  S.  Neno,  and  A.  Lidya Maukar,  “Digitasi  Produktivitas  Panen Padi  Berbasis K-Means Clustering ,” SMARTICS  J. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  21–26, 2021.
[13] M.  Nafilah,  N.  Rahaningsih,  and  R. Danar  Dana,  “Perbandingan  Algoritma K-Means Dan K-Medoids Untuk Pengelompokan  Hasil  Pertanian  Di Kabupaten  Cirebon,” JATI  (Jurnal  Mhs. Tek.  Inform. ,  vol. 8,  no.  1,  pp.  223–229, 2024, doi: 10.36040/jati.v8i1.8326.
[14] S.  D.  S.  Sektoral,  “Data  Produksi
Pertanian Ubi Kayu,” 2022. https://satudata.trenggalekkab.go.id/datas et/243/2022/data-produksi-pertanian-ubi-
kayu
[15] M.  Sholeh  and  K.  Aeni,  “Perbandingan Evaluasi Metode  Davies  Bouldin,  Elbow dan  Silhouette  pada  Model Clustering dengan  Menggunakan  Algoritma K- Means ,” STRING  (Satuan  Tulisan  Ris. dan  Inov.  Teknol. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  56– 65, 2023, doi: 10.30998/string.v8i1.16388. [16] M. Sitorus, H. V. N. Sinaga, and R. P. D.
Kusumo, “Clusterisasi Perkebunan
Kelapa  Sawit  Berdasarkan  Luas  Area Produksi  Dengan  Algoritma K-Means ,”
J.  Informatics  Adv.  Comput. ,  vol.  3,  no. 1, pp. 23–29, 2022.
[17] W.  Sudrajat,  I.  Cholid,  and  J.  Petrus,
“Penerapan Algoritma K-Means Clustering untuk Pengelompokan UMKM  Menggunakan  Rapidminer,” J.
JUPITER ,  vol.  14,  no.  1,  pp.  27–36, 2022.
[18] Masitha,  Solikhun,  D.  Suhendro,  I.  S. Damanik, and M. Fauzan, “Implementasi K-Means Clustering Untuk
Mengelompokkan  Hasil  Kacang  Kedelai Berdasarkan Provinsi,” Pros. Semin. Nas. Ris.  Dan  Inf.  Sci. ,  vol.  2,  pp.  192–199, 2020.
[19] Y.  Y.  Prasetya,  A.  Faisol,  and  N. Vendyansah, “Sistem Informasi Geografis  Hasil  Produksi  Padi  Di Kabupaten Malang Menggunakan Metode K-Means Clustering ,” JATI
(Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  5,  no.  2, pp. 806–814, 2021, doi: 10.36040/jati.v5i2.3788.
[20] D. Alif Fajar Fadhillah, A. Faisol, and N. Vendyansyah,  “Penerapan  Metode K- Means Clustering Pada  Pemetaan  Lahan Kopi  di  Kabupaten  Malang,” JATI (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  6,  no.  1, pp. 162–170, 2022, doi: 10.36040/jati.v6i1.4617.
[21] D. T. Cahaya, D. Puspita, and R. Syahri, “Penerapan Metode K-Means Clustering
Untuk  Pengelompokan  Potensi  Padi  di Kota  Pagar  Alam,”  vol.  8,  no.  2,  pp. 2187–2193, 2024.