## CLUSTERING PRODUK EKSPOR INDONESIA BERDASARKAN TINGKAT PERMINTAAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS TAHUN 2020-2022
Mujibulloh 1 , Martanto 2 , Umi Hayati 3
1 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon
3 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10 B Cirebon, Indonesia mujibulloh0828@gmail.com

## ABSTRAK
Indonesia saat ini merupakan salah satu eksportir ke berbagai negara maju dan berkembang. Meski demikian, terdapat permasalahan dalam mengidentifikasi pola dan prospek ekspor yang dapat membantu perusahaan dalam industri ini untuk membuat keputusan yang lebih baik. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis produk ekspor utama  Indonesia  dan  memberikan  prospek  ekspor  bagi  perusahaan  yang  terlibat  dalam  industri  ini  dengan menggunakan  teknik  analisis  K-Means  Clustering.  Peneliti  Menggunakan  data  dari  Badan  Pusat  Statistik Indonesia, penelitian ini mengambil sampel periode 2020-2022 yang kemudian dianalisis untuk mengidentifikasi cluster  berdasarkan  volume  ekspor.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode  K-Means  efektif  dalam mengklasifikasikan produk ekspor ke dalam tiga cluster: ekspor rendah (C0) dengan 99 data, ekspor dan impor sedang (C1) dengan 3 data, dan ekspor tinggi (C2) dengan 1 data. Dengan nilai DBI terkecil sebesar 0.3665 untuk cluster tiga, Hasil ini memberikan kontribusi dalam pemahaman lebih lanjut tentang pola ekspor dan impor dan dapat digunakan sebagai dasar untuk pengambilan keputusan yang lebih baik di dalam industri ini.
Kata kunci: Data mining, K-Means clustering, ekspor, KDD.

## 1. PENDAHULUAN
Ekspor memegang peran penting dalam mendorong  pertumbuhan  dan  pembangunan  ekonomi suatu  negara,  termasuk  Indonesia.  Kegiatan  ekspor dapat memberikan dampak positif terhadap perekonomian  dengan  mendorong  produsen  dalam negeri  untuk  memanfaatkan  sumber  daya  produksi mereka dengan lebih baik dan menjadi lebih kompetitif di  pasar  global.  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi kegiatan  ekspor  bisa  berasal  dari  dalam  atau  luar negeri.  Dalam  era  digital,  proses  ekspor  dan  impor menjadi  lebih  mudah  dengan  adanya  akses  informasi mengenai  buyer  dan  supplier.  Namun,  pemanfaatan data historis melalui metode data mining dalam konteks ekspor  barang  masih  belum  banyak  dilakukan  secara komprehensif.
Kegiatan  ekspor  sangat  penting  bagi  suatu negara.  Jika  nilai  impor  suatu  negara  lebih  besar  dari nilai  ekspornya,  ini  bisa  berdampak  negatif  pada perekonomian  negara  tersebut.  Pada  era  digital  dan perkembangan teknologi informasi, penggunaan sistem informasi  yang  terintegrasi  dan  pemanfaatan  data mining  bisa  memberikan  keuntungan  besar  bagi perusahaan  yang  terlibat  dalam  ekspor  barang.  Data mining  adalah  metode  yang  bisa  menggali  informasi berharga  dari  data  historis,  mengidentifikasi  pola  dan hubungan  yang  tidak  terlihat  secara  langsung,  dan memberikan wawasan yang mendalam untuk pengambilan keputusan yang lebih baik. Namun, dalam konteks ekspor barang, penerapan metode data mining masih  belum  banyak  dilakukan  secara  komprehensif. Banyak perusahaan ekspor yang masih mengandalkan pengalaman dan pengetahuan intuitif dalam mengelola
proses ekspor, tanpa memanfaatkan potensi data yang dimiliki.
Untuk mengatasi permasalahan ini, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis barang ekspor Indonesia yang banyak diminati oleh pasar internasional dengan menggunakan  metode  data  mining.  Metode  ini menekankan pada data histori ekspor Indonesia untuk mengkelompokkan  nilai  barang  yang  paling  banyak diminati  melalui  variabel  berat  dan  harga  barang ekspor.  Teknik  analisis  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  data  mining  k-means  clustering. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menentukan produk  ekspor  yang  paling  diminati  di  pasar internasional  dan  yang  kurang  bersaing  dalam  pasar internasional. Hasil dari penelitian ini dapat memberikan wawasan berharga yang dapat digunakan untuk  efisiensi  dan  efektivitas  ekspor  pada  eksportir pemula untuk memilih komoditas yang sudah  mampu bersaing di pasar internasional.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Penelitian sebelumnya dilakukan oleh Windarto, (2017),  membahas  mengenai  penerapan  data  mining pada ekspor buah buahan menggunakan clustering dari berbagai buah buahan yang di ekspor oleh Indonesia, metode  dalam  penelitian  ini  menggunakan  K-Means Clustering  agar  menemukan  buah  buahan  yang diminati pasar internasional. Tujuan dari penelitian ini adalah  menerapkan  k-means  dalam  clu  ster  ekspor buah buahan berdasarkan negara tujuan. Hal ini dapat menjadi  masukan  kepada  pemerintah  dan  organisasi yang berkontribusi kepada ekspor buah buahan untuk merencanakan strategi ekspor yang lebih luas [2].
Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  Zatira  et al., (2021), membahas mengenai bagaimana pengaruh perdagangan  internasional  mempengaruhi  kenaikan prekonomian Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk menguji  pengarus  perdagangan  internasional  yang  di ukur  dengan  nilai  ekspor  dan  impor  terhadap pertumbuhan ekonomi Indonesia yang diukur dengan Gross  Domestic  Produk  (GDP).  Penelitian  ini menggunakan  model  regresi  kuantitatif  untuk menganalisis data. Pengaruh perdagangan internasional terhadap pertumbuhan ekonomi Indonesia  selama  tahun  penelitian  adalah  subjek penelitian ini [3].
Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  .Pooja  et al.,  (2022)    membahas  penerapan  data  mining clustering  pada  nilai  ekspor  kertas  berdasarkan Pelabuhan asal Indonesia menggunakan algoritma K- Means. Studi ini bertujuan untuk mencapai  informasi kluster Pelabuhan Pelabuhan  yang berada di kategori menengah.  Hasil  dari  penelitian  ini  bisa  menjadi informasi  penting  terhadap  pemerintahan dan perusahaan  di  bidang  logistic  mengenai  pemetaan pelabuan  asal  dengan  valuasi  rendah  hingga  tinggi untuk kegiatan ekspor kertas di Indonesia [5].

## 2.2. Data Mining
Data  mining  adalah  proses  yang  melibatkan pengekstrakan  informasi  berharga  dan  tersembunyi dari  dataset  besar.  Proses  ini  menggunakan  berbagai teknik dan algoritma analisis data untuk mengidentifikasi pola dan tren yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan. Data mining mencakup  beberapa  tahap,  termasuk  pra-pemrosesan data,  eksplorasi  data,  pemodelan,  evaluasi,  dan interpretasi  hasil.  Tujuan  utama  dari  data  mining adalah  untuk  menghasilkan  informasi  baru  dari tumpukan data yang besar. Data mining  juga dikenal sebagai  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD), yang  merupakan proses otomatis  mencari data dalam ruang  memori  yang  sangat  besar  untuk  menemukan pola  dengan  menggunakan  teknik  seperti  klasifikasi, asosiasi,  atau  clustering.  Beberapa  teknik  yang digunakan  dalam  data  mining  antara  lain  algoritma naïve  bayes,  decision  tree,  dan  lainnya  [6][5].  Data mining dapat  digunakan dalam  berbagai  bidang, oleh karena  itu  pada  penelitian  ini  digunakan  untuk menentukan  produk  ekspor  yang  paling  diminati  di pasar  internasional  dan  yang  kurang  bersaing  dalam pasar  internasional  menggunakan algoritma  yang ada pada data mining.

## 2.3. Clustering
Clustering adalah teknik pengumpulan data yang digunakan  untuk  menganalisis  dan  memecahkan masalah  dalam  pengelompokan  data  menjadi  partisi yang lebih efisien dari dataset ke subset. Dalam proses ini,  tujuannya  adalah  untuk  mendistribusikan  kasus (benda,  orang,  peristiwa,  dll.)  ke  dalam  kelompok, sehingga tingkat hubungan antara anggota cluster yang sama  kuat  dan  lemah  antara  anggota  cluster  yang
berbeda  [7][8].  Ada  dua  jenis  metode  dalam pengelompokan, yaitu hierarchical clustering dan non- hierarchical clustering. Hierarchical clustering adalah metode  pengelompokan  data  yang  bekerja  dengan menggabungkan dua atau lebih set data yang memiliki kemiripan  atau  persamaan.  Proses  ini  dilanjutkan dengan  menggabungkan  set  data  berikutnya  yang paling dekat, dan berlanjut hingga cluster membentuk semacam pohon di mana ada tingkat atau tingkat yang jelas  antara  objek  yang  mirip  dengan  yang  paling mirip.  Namun,  secara  logika,  semua  data  akan membentuk satu cluster pada akhirnya [9][10][11].

## 2.4. K-Means
Algoritma  K-Means  mengelompokkan  data berdasarkan  centroid,  atau  pusat  klaster,  terdekat. Tujuan  algoritma  ini  adalah  untuk  memaksimalkan kemiripan  data  dalam  satu  klaster.  dan  mengurangi kemiripan  data  antar  klaster.  Ukuran  kemiripan  yang digunakan  dalam  klaster  adalah  fungsi  jarak,  jadi tingkat  kemiripan  tertinggi  dapat  dicapai  dengan menghitung jarak terkecil antara data dan titik centroid [12].

## 2.5. Rapid Miner
RapidMiner adalah perangkat lunak yang terlibat dalam  pemrosesan  data,  menggunakan  berbagai prinsip dan algoritma yang terkait dengan penambangan data.
Dengan memanfaatkan metodologi ini, RapidMiner secara efektif mengekstrak  pola  yang  mungkin  disembunyikan dalam data yang ada. Ini dicapai dengan menggabungkan teknik statistik, metodologi kecerdasan buatan, dan strategi database [13]. Tujuan menyeluruh  RapidMiner  adalah  untuk  mempercepat pelaksanaan  perhitungan  data  skala  besar,  sehingga memungkinkan pengguna untuk melakukan perhitungan  kompleks  yang  berkaitan  dengan  data besar.  Operator,  yang  berfungsi  sebagai  komponen fundamental  RapidMiner,  memainkan  peran  penting dalam  memodifikasi  data.  Dengan  menggabungkan operator  yang  ada  dengan  node  yang  diinginkan, pengguna  dapat  dengan  mulus  menavigasi  data  dan memeriksa  hasilnya. Akibatnya,  hasil  yang diperoleh melalui RapidMiner disajikan secara visual, memungkinkan  pengguna  untuk  dengan  mudah memahami implikasi data melalui penggunaan grafik.

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  metode  penelitian  ini  akan  dijelaskan Langkah-langkah  metode  Knowledge  Discovery  in Databases (KDD) untuk mengelompokkan data – data yang  memiliki  cluster  tinggi  dan  rendah.  Adapun Langkah-langkahnya dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Metode Penelitian

## 3.1. Pengumpulan Data
Tahap  pengumpulan  data  merupakan  langkah awal dalam proses penelitian ini. Pada tahap ini, data historis  ekspor  produk  Indonesia  dari  tahun  2020 hingga 2022 dikumpulkan.

## 3.2. Preprocessing
Tahap preprocessing merupakan langkah krusial dalam proses data mining yang melibatkan penghilangan  data  yang  tidak  relevan  atau  tidak diperlukan  serta transformasi  data  untuk  memastikan bahwa  data  tersebut  dapat  diolah  oleh  algoritma. Dalam  konteks  algoritma  K-means  clustering, preprocessing  mencakup  pembersihan  data,  seperti menghilangkan  noise  dan  outliers,  Hal  ini  penting karena K-means clustering mengandalkan pengukuran jarak  antar  titik  data,  dan  perbedaan  skala  dapat mempengaruhi  hasil  clustering.  Selain  itu,  tahap  ini juga dapat meliputi konversi data kategorikal menjadi numerik,  Dengan  preprocessing  yang  efektif,  data akan  lebih  siap  untuk  dianalisis  yang  akan meningkatkan  kualitas  dan  akurasi  dari  hasil clustering.

## 3.3. Data mining
Penerapan  algoritma  k-means  clustering  untuk Menentukan nilai centeroid dan mencari cluster yang terbaik  untuk  data  yang  diperoleh  dan  menentukan cluster tertinggi dan terendah.

## 3.4. Evaluasi
Tahap ini melibatkan proses pengukuran akurasi dari algoritma K-means clustering. Evaluasi dilakukan dengan mencari nilai Davies-Bouldin Index (DBI) dari hasil  analisis  data  mining  K-means  clustering.  DBI adalah  metrik  evaluasi  yang  digunakan  untuk mengukur kualitas pengelompokan dalam data mining dan  machine  learning.  Nilai  DBI  yang  lebih  rendah menunjukkan  bahwa  pengelompokan  lebih  baik, karena  menunjukkan  bahwa  anggota  dalam  satu cluster lebih mirip satu sama lain dibandingkan dengan anggota  di  cluster  lain.  Dengan  demikian,  melalui evaluasi  ini,  kita  dapat  menentukan  sejauh  mana
efektivitas dan akurasi dari metode K-means clustering dalam mengelompokkan data ekspor.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode Knowledge Discovery  in  Databases  (KDD)  dalam  lima  tahapan utama,  yaitu  pengumpulan  data,  preprocessing, transformasi,  data  mining,  dan  evaluasi  hasil.  Proses ini dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman Python dan Google Collab.

## 4.1. Pengumpulan Data
Proses  penelitian  ini  dimulai  dengan  tahap pengumpulan  data,  yang  merupakan  fondasi  penting untuk  analisis  selanjutnya.  Data  ekspor  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  bersumber  dari  situs resmi  pemerintahan  Indonesia,  yaitu  Badan  Pusat Statistik Indonesia, yang dikelola oleh Direktorat Bea Cukai.  Data  yang  dikumpulkan  mencakup  informasi ekspor  dari  periode  2020-2022,  yang  merupakan populasi penelitian. Pencarian dan pengumpulan data ini  dilakukan  pada  tanggal  26  September  2023, memastikan  bahwa  data  yang  diperoleh  adalah  yang terbaru  dan  relevan  untuk  penelitian.  Informasi  ini akan  digunakan  untuk  menganalisis  pola  ekspor Indonesia dan mengidentifikasi kelompok atau cluster produk berdasarkan volume ekspor melalui metode K- Means clustering.
Gambar 2. Data Mentah
4.2. Preprocessing
Tahap preprocessing data melibatkan serangkaian langkah yang bertujuan untuk mengubah data  mentah  menjadi  data  yang  dapat  dianalisis  dan dipahami  oleh  algoritma.  Langkah-langkah  ini mencakup  penggabungan  dataset,  konversi  data menjadi  float,  dan  perhitungan  selisih  antara  ekspor dan  impor.  Proses  ini  membantu  dalam  mengurangi noise,  standarisasi  data,  dan  mengubah  data  menjadi bentuk yang lebih terstruktur dan bersih dari informasi yang tidak relevan, sehingga memudahkan pemrosesan  dan  pemahaman  lebih  lanjut  terhadap algoritmanya. Pertama, penggabungan dataset dilakukan untuk  mengintegrasikan data dari  berbagai sumber  menjadi  satu  set  data  yang  konsisten  dan komprehensif. Selanjutnya, data diubah menjadi float, yang  merupakan  proses  penting  dalam  analisis  data. Dalam  Python,  fungsi  float()  digunakan  untuk mengubah  integer  menjadi  float,  dan  fungsi  int() digunakan  untuk  mengubah  float  menjadi  integer. Selain itu, perhitungan selisih antara ekspor dan impor dilakukan  untuk  menghasilkan  data  yang  relevan dalam  konteks  perdagangan  internasional.  Selisih  ini
dihitung  dengan  rumus  "Ekspor  -  Impor".  Dengan melakukan  langkah-langkah  preprocessing  ini,  data dapat  diolah  menjadi  bentuk  yang  lebih  terstruktur, bersih  dari  informasi  yang  tidak  relevan,  dan  siap untuk  analisis  lebih  lanjut.  Hal  ini  membantu mengurangi  noise  dan  melakukan  standarisasi  data sehingga  memudahkan  pemrosesan  dan  pemahaman lebih lanjut terhadap algoritmanya.

## Gambar 3 Hasil Preprocessing

## 4.3. Data Mining
Data mining merupakan proses analisis data yang kompleks,  terstruktur,  dan  tidak  terstruktur  untuk menemukan pola, atribut, relasi, dan keanekaragaman lain  untuk  mendapatkan  informasi  yang  diperlukan. Penelitian ini peneliti menggunakan salah satu metode data  mining  yaitu  K-means  clustering.  K-means clustering  adalah  metode  pengelompokan  data kedalam  cluster.  Metode  ini  sangat  berguna  dalam mengelompokkan data dengan atribut kategorikal dan dalam penanganan data yang besar.
Dalam konteks penelitian data ekspor impor, K- means cluster akan mengelompokkan data setiap kelas berdasarkan  centroidnya.  Setalah  dataset  selesai  di preprocessing dataset siap diolah ke algortim K-means clustering.  Dalam  proses  clustering    yang  harus  di perhatikan  adalah  nilai  centroid  dalam  setiap cluternya.  Agar  memudahkan  penjelasan  menggenai K-means  cluster  langkah  pertama  yang  harus  dicari yaitu  nilai  K.  Sebelum  mencari  nilai  K  dilakukan penskalaan  fitur  menggunakan  MinMaxScaler  untuk memastikan bahwa sebaran data lebih akurat dan siap untuk proses clustering. Penskalaan ini penting karena K-Means bergantung pada pengukuran jarak antar titik data,  dan  perbedaan  skala  dapat  mempengaruhi  hasil klasterisasi hasilnya dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Hasil Sebaran Data
Gambar  4  menunjukan  sebaran  data  yang  sudah dikelola dari nilai ekspor dan nilai impor sebaran data ini menunjukan data banyak berkumpul pada nilai 0.0 . Langkah selanjutnya menentukan jumlah kluster yang tepat  untuk  memilih  jumlah  klaster  yang  tepat  yang direpresentasikan  menggunakan  grafik  elbow  pada Gambar 5.

## Gambar 5. Grafik Elbow
Dari  Gambar  5  dapat  ditarik  kesimpulan  untuk menentukan  jumlah  klaster  yang  optimal,  digunakan metode  Elbow  Plot,  yang  menggambarkan  hubungan antara  jumlah  klaster  dan  inersia  (sum  of  squared distances  to  the  nearest  cluster  center).  Dari  grafik Elbow  Plot  yang  disajikan,  terlihat  bahwa  titik  'siku' terbaik  adalah  pada  jumlah  klaster  2,  yang menunjukkan  bahwa  ini  adalah  jumlah  klaster  yang paling  sesuai  untuk  data  yang  dianalisis  maka ditetapkan nilai klusternya 2.

## Gambar 6. Hasil Pembagian Kluster
Selanjutnya melatih data yang telah diskala untuk mencetak  nilai  centroid  dari  pusat  masing  masing klaster  yang  nantinya  akan  memberikan  informasi mengenai  lokasi  tengah  pada  klaster.  visualisasi  data dengan scatter plot dengan warna berdasarkan klaster hasil  dari  algoritma  K-means  pusat  klaster  ditandai dengan bintang hitam dapat dilihat pada Gambar 7.
Plot  ini  membantu  memahami  bagaimana algoritma  K-Means  mengelompokkan  data  dalam ruang  fitur  dua  dimensi  dimana  terdapat  2  claster claster  0  memiliki  jumlah  yang  paling  mendominasi dan klaster 1 terdapat 4 anggota.
Hasil  klasterisasi  ini  kemudian  dievaluasi menggunakan  Davies  Bouldin  Index  (DBI),  yang mengukur  rata-rata  'kesamaan'  antara  klaster  dengan klaster yang paling mirip. Nilai DBI yang lebih rendah menunjukkan pembagian klaster yang lebih baik.

## 4.4. Evaluasi
Evaluasi  model  machine  learning  adalah  proses mengukur  seberapa  baik  model  yang  dilatih  dapat melakukan  prediksi  atau  klasifikasi  pada  data  baru. Tujuannya  adalah  untuk  menilai  performa  model sebelum  diimplementasikan,  sehingga  diketahui apakah model sudah cukup baik atau perlu perbaikan. Untuk  melihat  melihat  performa  klaster  yang  bagus penulis  menggunakan  Davies  Bouldin  Index  (DBI) yang  bertujuan  untuk  melihat  jarak  dari  klaster, semakin  kecil  jarak  antara  klaster  maka  semakin bagus.
Table 1. DBI Jumlah K Nilai DBI K2 0.5452 K3 0.3665 K4 0.3944 K5 0.5966 K6 0.4388 K7 0.5031 K8 0.4551 K9 0.3674 K10 0.3841
Langkah  awal  yang  dilakukan  peneliti  secara garis  besar  adalah  melakukan  persiapan  dataset
Kemudian peneliti membuatnya menjadi empat model yang  dibagi  berdasarkan  ratio  dari  pembagian  data latih dan data uji untuk mengetahui dari peforma tiap- tiap  model  peneliti  sudah  menjelaskan  proses implementasinya  dari  awal  sampai  akhir,selanjutnya pembahasan  mengenai  implementasi  tersebut.  Dari hasil penelitian terdapat 9 percobaan dalam pemilihan jumlah klaster, dari 9 percobaan tersebut akan dilihat BDI  terkecilnya  karena  nilai  DBI  yang  kecil  dapat meningkatkan  performa  dari  algoritma  K-Means clustering hasil dari percobaan tersebut terdapat pada table 1.
Setelah melakukan performa pengujian pada nilai DBI  maka  di  dapartkan  K  terbaik  dalam  cluster  dari nilai  ekspor  dan  impor  adalah  K  3  dengan  nilai  DBI 0.3665  dengan  mengevaluasi  perhitungan  manual yaitu:
DBI=1/3 (0.105372+0.029528+0.69494) = 0.3665
Jadi  Hasil  dari  cluster  terbaik  menunjukkan pembagian  menjadi  tiga  cluster  utama,  yaitu  cluster tingkat ekspor rendah (C0), cluster tingkat ekspor dan impor  sedang  (C1),  dan  cluster  tingkat  ekspor  tinggi (C2). Dalam rinciannya, terdapat 99 data dalam cluster (C0),  3  data  dalam  cluster  (C1),  dan  1  data  dalam cluster  (C2).  Pembagian  ini  memberikan  gambaran tentang  variasi  tingkat  ekspor  dan  impor  pada kelompok data yang diamati, memfasilitasi pemahaman yang lebih mendalam terkait karakteristik masing-masing  cluster.  Dari  perhitungan  yang  telah dilakukan menjelaskan nilai DBI terbaik terdapat Pada klaster 3 maka penulis menggunakan Klaster 3 dalam melakukan  klaterisasi  dalam  penelitian  ini  adapun hasil klaster dari penelitan ini akan di paparkan di table 2
Table 2. Hasil Clustering Kode HS dan Deskripsi Nilai Ekspor (US $) Nilai Impor (US $) kluster Payung, tongkat, dan bagiannya 208135,28 3431766 0 Alas kaki 1656884827 238222685 0 Aluminium dan barang daripadanya 179157915,4 551511463 0 Ampas dan sisa industri makanan 504446477,9 1102208976 0 Bahan anyaman nabati 124189039,3 361818 0 Bahan bakar mineral 13156661995 9071160390 2 Bahan kimia anorganik 400012564,5 549223617 0 Bahan kimia organik 890981784,7 1742839627 0 Bahan peledak, korek api, dan kembang api 1439982,57 34814447 0 Barang anyaman 32995796,42 156467 0 Barang dari batu, semen, asbes, atau mika 37740991,65 135216496 0 Barang dari besi dan baja 350968455,9 996324284 0 Barang dari bulu unggas, bunga artifisial, dan wig 111474807,4 17109495 0 Barang dari kulit samak 270002412,6 109886999 0 Barang fotografi atau sinematografi 376554,36 14667771 0 Barang tekstil jadi lainnya 42256461,01 91195913 0 Berbagai barang buatan pabrik 66823821,89 128737821 0 Berbagai barang logam tidak mulia 28454140,23 245508441 0 Berbagai makanan olahan 402940299,2 275221742 0 Berbagai produk kimia 1669035363 922417102 0 Besi dan baja 5851282232 3086535233 1 Biji dan buah mengandung minyak 103280750,3 402244466 0
Kode HS dan Deskripsi Nilai Ekspor (US $) Nilai Impor (US $) kluster Bijih logam, terak, dan abu 2091554188 380973342 0 Binatang hidup 18905042,04 160120779 0 Buah-buahan 224685285,4 551597250 0 Daging hewan 4996010,14 252790334 0
Tabel  2  menunjukkan  hasil  klasterisasi  dari penelitian ini. Setiap baris dalam tabel mewakili jenis produk  ekspor  dengan  nilai  ekspor  dan  impor  yang sesuai dalam dolar  AS, serta klaster  yang ditugaskan oleh  model  K-Means.  Klaster  ditandai  dengan  angka 0,  1,  dan  2.  Klaster  0  mencakup  produk  seperti "Payung,  tongkat,  dan  bagiannya",  "Alas  kaki", "Aluminium  dan  barang  daripadanya",  dan  lainnya. Klaster ini tampaknya mencakup produk dengan nilai ekspor  dan  impor  yang  relatif  rendah  atau  moderat. Klaster  1  mencakup  produk  seperti  "Besi  dan  baja", yang  memiliki  nilai  ekspor  dan  impor  yang  cukup tinggi  dibandingkan  dengan  produk  lain  dalam  tabel. Klaster 2 produk seperti "Bahan bakar mineral", yang memiliki  nilai  ekspor  dan  impor  yang  sangat  tinggi dibandingkan dengan produk lain dalam tabel.
Dengan  demikian,  tabel  ini  memberikan gambaran tentang bagaimana produk ekspor Indonesia dikelompokkan  berdasarkan  nilai  ekspor  dan  impor mereka.  Produk  dengan  nilai  ekspor  dan  impor  yang serupa dikelompokkan dalam klaster yang sama.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  berhasil  menerapkan  metode  data mining  K-Means  clustering  untuk  menganalisis  pola ekspor  Indonesia  selama  periode  2020  hingga  2022. Hasil analisis menunjukkan pembentukan tiga cluster yang  mencerminkan  tingkat  ekspor  barang:  rendah (C0) dengan 99 data, sedang (C1) dengan 3 data, dan tinggi (C2) dengan 1 data. Dengan nilai DBI terkecil sebesar  0.3665  untuk  cluster  tiga,  penelitian  ini memberikan  pemahaman  yang  lebih  mendalam tentang  pola  ekspor  dan  impor,  serta  dapat  dijadikan dasar  untuk  pengambilan  keputusan  yang  lebih  tepat dalam industri ekspor.
Penelitian ini juga menunjukkan bahwa pemanfaatan data mining dalam konteks ekspor barang dapat  membantu  perusahaan  dalam  mengidentifikasi produk  ekspor  yang  paling  diminati  di  pasar internasional dan yang kurang bersaing. Untuk penelitian  selanjutnya,  disarankan  untuk  memperluas cakupan  analisis  terhadap  faktor-faktor  lain  yang memengaruhi  ekspor,  seperti  harga,  tujuan  ekspor, atau karakteristik produk, guna mendapatkan wawasan yang lebih komprehensif dalam mendukung pengambilan keputusan di industri ekspor. Selain itu, penelitian juga dapat mempertimbangkan penggunaan metode  data  mining  lainnya  untuk  perbandingan  dan validasi  hasil.  Dalam  konteks  aplikasi  praktis,  hasil analisis  ini  dapat  diaplikasikan  dalam  strategi  bisnis dan  kebijakan  pemerintah  yang  relevan,  seperti pengembangan  produk  ekspor  yang  lebih  kompetitif, peningkatan  efisiensi  dan  efektivitas  ekspor,  serta perencanaan strategi ekspor yang lebih luas.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  P.  Windarto,  “Penerapan  Datamining  Pada Ekspor  Buah-Buahan  Menurut  Negara  Tujuan Menggunakan  K-Means  Clustering  Method,” Techno.Com , vol. 16, no. 4, pp. 348–357, 2017, doi: 10.33633/tc.v16i4.1447.
[2]  A.  Perdana  Windarto  Program  Studi  Sistem Informasi  and  S.  Tunas  Bangsa  Jln  Jendral Sudirman  Blok,  “Penerapan  Data  Mining  Pada Ekspor  Buah-Buahan  Menurut  Negara  Tujuan Menggunakan  K-Means  Clustering  Application of Data mining on Fruit Exports by Destination Country  Using  K-Means  Clustering,” IJCCS ISSNTechno.COM ,  vol.  16,  no.  4,  pp.  348– 35778, 2017, [Online]. Available: https://www.bps.go.id. [3]  D.  Zatira,  T.  N.  Sari,  and  M.  D.  Apriani, “Perdagangan Internasional
Terhadap
Pertumbuhan Ekonomi Indonesia,” J. Ekon. , vol.
11, no. 1, p. 88, 2021, doi: 10.35448/jequ.v11i1.11277.
[4]  N. Pooja, M. Saputra, S. Aisyah, and P. Juanta, “Implementasi  Data  Mining  Clustering  Data Valuasi  Ekspor  Kertas  Indonesia  Menggunakan Algoritma  K-Means,” J.  Sist.  Inf.  dan  Ilmu Komput. Prima(JUSIKOM PRIMA) , vol. 5, no. 2, pp. 86–90, 2022, doi:
10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukompute r.v5i2.2372.
[5]  H. Prastiwi, Jeny Pricilia, and Errissya Rasywir, “Implementasi Data Mining Untuk Menentuksn Persediaan  Stok  Barang  Di  Mini  Market Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering,” J. Inform.  Dan  Rekayasa  Komputer(JAKAKOM) , vol.  2,  no.  1,  pp.  141–148,  2022,  doi: 10.33998/jakakom.2022.2.1.34.
[6]  H.  O.  L.  Wijaya,  C.  Yuliansyah,  and  Armanto, “IMPLEMENTASI ASOSIASI RULE MINING PADA  DATA  TRANSAKSI  PENJUALAN MENGGUNAKAN  ALGORITMA  APRIORI,” Technologia , vol. 13, no. 1, pp. 30–35, 2022.
[7]  G.  Gustientiedina,  M.  H.  Adiya,  and  Y. Desnelita,  “Penerapan  Algoritma  K-Means Untuk Clustering Data Obat-Obatan Pada RSUD Pekanbaru,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 17–24, 2019, doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24.
[8]  Yulia and M. Silalahi,  “Penerapan Data Mining Clustering Dalam Mengelompokan Buku Dengan Metode K-Means,” Indones. J. Comput. Sci. , vol. 10, no. 1, 2021, doi: 10.33022/ijcs.v10i1.3008.
[9]  E.  Juliana,  V.  N.  Aleyda,  and  Y.  Yuliana, “Penerapan  Metode  Clustering  K-Means  Untuk
Membantu Menentukan Tingkatan Status Daerah Dampak Covid-19,” J. Mediat. , vol. 4, no. 3, p. 112, 2021, doi: 10.26858/jmtik.v4i3.23698.
[10]  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.
[11]  S.  Sajidah,  R.  Herdiana,  and  D.  Solihudin, “Segmentasi Pelanggan Salon Nuii Beauty Glow Menggunakan  K-Means  Clustering,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 558– 566, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.6333.
[12]  L.  Pujiastuti,  M.  Wahyudi,  and  S.  Solikhun,
“Penerapan
Data Mining Dalam Mengelompokkan Data Impor Tembaga Menurut
Negara  Asal  Menggunakan    Algoritma  K- Means,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 2, no.  0,  pp.  424–431,  2020,  [Online].  Available: http://tunasbangsa.ac.id/seminar/index.php/senar is/article/view/191
[13]  S.  M.  Dewi,  A.  P.  Windarto,  and  D.  Hartama, “Penerapan Datamining Dengan Metode
Klasifikasi  Untuk  Strategi  Penjualan  Produk  Di Ud.Selamat  Selular,” KOMIK  (Konferensi  Nas. Teknol.  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  3,  no.  1,  pp. 617–621, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1669.