## PENERAPAN DATA MINING PENGELOMPOKAN PRODUKTIVITAS PADI MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS PADA PROVINSI JAWA BARAT
Edi Wahyudin 1 , Rizki Amir Rudin 2 , Kaslani 3 , Sandy Eka Permana 4
1,3 Program Studi Rekayasa Perangkat Lunak S1, STMIK IKMI Cirebon
2 Teknik Informatika S1, STMIK IKMI Cirebon
4 Program Studi Manajemen Informatika D3, STMIK IKMI Cirebon Jln Perjuangan No 10 B Karyamulya Kesambi Kota Cirebon Jawa Barat Indonesia ediwahyudin@gmail.com

## ABSTRAK
Padi,  sebagai  makanan  pokok  di  Indonesia,  terus  menghadapi  peningkatan  kebutuhan  yang  tidak  sejalan dengan ketersediaan lahan pertanian di Jawa Barat. Belum adanya pemetaan produktivitas panen padi di setiap kabupaten atau kota menjadi tantangan bagi pemerintah provinsi. Penelitian ini menggunakan algoritma K-Means clustering dan  aplikasi RapidMiner 10.2  yang  mengacu  metode  penelitian Knowledge  Discovery  in  Database (KDD) untuk mengelompokkan produktivitas padi di Jawa Barat, menghasilkan 18 cluster . Cluster 0 hingga 6 menunjukkan tingkat produktivitas tinggi, sementara cluster 9 adalah sedang. Informasi  ini  menjadi kontribusi berharga  bagi  pemerintah  provinsi  dalam  merancang  kebijakan  pertanian  dan  pangan  yang  optimal  untuk meningkatkan produktivitas padi di setiap daerah. Dengan demikian, hasil dari penelitian ini adalah diharapkan memberikan wawasan mendalam tentang potensi pertanian di kabupaten atau kota, membantu dalam perencanaan strategi tanam, dan mendorong optimalisasi luas area pertanian di Jawa Barat agar semakin maju lagi.
Kata kunci : padi, lahan, produktivitas, clustering, k-means

## 1. PENDAHULUAN
Kebutuhan pangan yang terus meningkat sejalan dengan  pertumbuhan  populasi  menuntut  peningkatan produktivitas tanaman padi, komoditas pangan krusial di  seluruh  dunia  [1].  Namun,  peningkatan  ini terhambat  oleh  konversi  lahan  pertanian,  khususnya lahan sawah, yang sulit dihindari terutama di kota-kota besar [2]. Di Provinsi Jawa Barat, perbedaan produksi padi  antar  kabupaten  atau  kota  menjadi  masalah, terutama  karena  ketidaksetaraan  ketersediaan  lahan pertanian [3].
Pemerintah Provinsi Jawa Barat perlu mengatasi ketidaksetaraan tersebut dengan melakukan pemetaan dan  analisis  produktivitas  panen  padi.  Penelitian  ini menerapkan  teknik  data  mining  dengan  algoritma K- Means clustering untuk menganalisis tingkat produktivitas panen padi di tiap kabupaten atau kota. Melalui pendekatan Knowledge Discovery In Databases (KDD), clustering secara  otomatis mengelompokkan data berdasarkan karakteristik yang sama  [4].  Algoritma K-Means dipilih  karena  waktu komputasinya  relatif  cepat  dan  hasilnya  mudah diinterpretasikan.  Hasil  pengelompokan  memberikan panduan bagi pemerintah provinsi dalam mengidentifikasi  wilayah-wilayah  yang  memerlukan peningkatan produktivitas padi, memastikan keberlanjutan pasokan pangan sesuai dengan kebutuhan masyarakat.
Penelitian ini merujuk pada metodologi sebelumnya, khususnya studi oleh Sena Wijayanto dan M.  Yoka  Fathoni,  yang  menggunakan  teknik  dan algoritma  yang  sama  untuk  mengelompokkan produktivitas  tanaman  padi  di  Jawa  Tengah  dengan metode K-Means clustering . [5] berhasil mengimplementasikan  algoritma  ini,  menghasilkan
tiga cluster dengan  karakteristik  produktivitas  yang berbeda.
Sementara itu, penelitian oleh  [3] memfokuskan pada  pengelompokkan  kabupaten/kota  di  Provinsi Jawa  Barat  berdasarkan  faktor  produksi  padi,  seperti luas  tanam,  luas  panen,  dan  produktivitas.  Hasilnya menunjukkan tiga cluster dengan perbedaan produksi padi,  memberikan  landasan  bagi  pemerintah  Jawa Barat untuk kebijakan peningkatan produksi padi.
Sejalan  dengan  itu,  penelitian  oleh  [6] mengaplikasikan K-Means Clustering untuk mengelompokkan  kecamatan  di  Kabupaten  Bima berdasarkan  produksi  dan  luas  panen  bawang  merah. Hasil  analisis  menyajikan  tiga  kelompok  dengan karakteristik produksi yang berbeda.
Penelitian  ini  mengadopsi  pendekatan  serupa untuk  mengelompokkan  produktivitas  padi  di  Jawa Barat,  dengan  fokus  pada  potensi  produktivitas kabupaten/kota. Informasi yang dihasilkan diharapkan dapat menjadi acuan bagi pemerintah provinsi dalam mengoptimalkan  strategi  pertanian,  memastikan pasokan  pangan  yang  memadai,  dan  meningkatkan produktivitas  padi  di  seluruh  daerah.  Teknik clustering , khususnya algoritma K-Means , digunakan untuk  menganalisis  data  produktivitas  padi  dengan memanfaatkan data mining [7], [8]. Dalam konteks keberlanjutan pangan, produktivitas  padi  memegang  peranan  vital  sebagai sumber pangan utama. Penting bagi pemerintah untuk meningkatkan produktivitas panen padi secara merata di  berbagai  daerah,  memastikan  kebutuhan  pangan masyarakat  terpenuhi.  Oleh  karena  itu,  penekanan pada  pengelompokan  produktivitas  padi  berdasarkan kabupaten/kota  di  Jawa  Barat  menjadi  krusial. Tujuannya  adalah  memberikan  wawasan  terkait
potensi  dan  tantangan  produktivitas  padi  di  setiap daerah.  Informasi  ini  tidak  hanya  bermanfaat  bagi pemerintah  dalam  perumusan  kebijakan  pertanian yang  efektif,  tetapi  juga  sebagai  landasan  bagi penelitian  masa  depan  yang  memperhatikan  potensi produktivitas padi. Oleh karena itu, skripsi ini diajukan dengan judul "Penerapan Data Mining Pengelompokan  Produktivitas  Padi  Menggunakan Algoritma K-Means pada Provinsi Jawa Barat".

## 2. LITERATURE REVIEW
2.1. Metode Literature Review
Penelitian  ini  menggunakan  metode literature review dengan  fokus  pada  penerapan data  mining , khususnya algoritma K-means , dalam pengelompokan produktivitas padi berdasarkan kabupaten/kota di Jawa Barat  [9].  Tahapan literature  review melibatkan formulasi permasalahan, pencarian literatur menggunakan  kata  kunci  "Algoritma K-means "  dan "Pengelompokan  produktivitas  padi,"  evaluasi  data dengan  memilih  15  artikel  relevan  dari  lima  tahun terakhir  (2019-2023),  dan  analisis  interpretatif. Pelaksanaan literature review menggabungkan teknik perbandingan, kontrast, kritik, sintesis, dan ringkasan untuk  mendapatkan  wawasan  mendalam  terkait penerapan K-means dalam  konteks  pengelompokan produktivitas padi.
2.2. Hasil Literature Review Hasil literature  review menyoroti  beberapa penelitian  terkait  penerapan  metode K-means dalam pengelompokan  produktivitas  padi  dan  tanaman pangan lainnya. Dalam penelitian oleh  [5], dilakukan pengelompokan  produktivitas  padi  di  Jawa  Tengah, menghasilkan tiga cluster dengan karakteristik sedang, rendah, dan tinggi. Begitu juga dalam penelitian  [10] terkait  kelapa  sawit  di  Riau,  dan  [3]  terkait  faktor produksi padi di Jawa Barat, keduanya menggunakan K-means dan menghasilkan cluster dengan karakteristik produktivitas yang berbeda.
Penelitian  lainnya,  seperti  yang  dilakukan  [6], mengenai produksi bawang merah di Bima, serta [2], mengenai analisis potensi lahan pangan di Kalimantan Selatan, juga memanfaatkan K-means dan menghasilkan kelompok dengan karakteristik produksi yang beragam [11].
Dalam  konteks  ketahanan  pangan,  penelitian  di Jawa  Timur  oleh  Indonesia  (2023)  menunjukkan bahwa K-means dapat digunakan untuk mengelompokkan  ketahanan  pangan  menjadi  tiga kelompok, yaitu tinggi, sedang, dan rendah. Sementara itu, [12] menggunakan K-means untuk mengelompokkan  produksi  padi  di  Jawa  Barat, menghasilkan  tiga cluster dengan  karakteristik produksi yang berbeda.
Terakhir, penelitian yang melibatkan klasterisasi potensi desa di Bojonegoro oleh [13], serta klasterisasi hasil  pertanian  di  Jambi  oleh  [14],  menunjukkan penerapan K-means dalam  menghasilkan  kelompok dengan karakteristik potensi atau hasil pertanian yang
berbeda  [15].  Dalam  semua  penelitian  ini, K-means terbukti menjadi alat yang efektif untuk menganalisis dan  mengelompokkan  data  produktivitas  tanaman dengan hasil yang beragam dan informatif.
Dalam  beberapa  penelitian,  fokus  utama  adalah meningkatkan produktivitas dan luas lahan pertanian, khususnya  tanaman  padi.  Menyusutnya  produktivitas dan luas lahan merupakan masalah serius. Solusi yang diusulkan melibatkan klasterisasi berdasarkan produktivitas  dan  luas  panen.  Proses  klasterisasi menggunakan  algoritma K-Means dan  algoritma lainnya,  dengan K-Means menjadi  pilihan  utama karena kemampuannya menghasilkan klaster optimal. Hasil  klasterisasi  mengidentifikasi  kelompok  seperti tinggi  dan  rendah,  dengan  kelompok  rendah menunjukkan  daerah  yang  memerlukan  perhatian khusus untuk peningkatan.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1.  Metode Penelitian
Gambar 1. Tahapan alur penelitian
Gambar  1  menggambarkan  tahapan Knowledge Discovery  in  Database (KDD),  yang  mencakup algoritma untuk eksplorasi data, pembangunan model, dan penemuan pola yang belum diketahui [16]. Tahap perancangan  pada  skripsi  ini  menggunakan  metode KDD,  yang  merupakan  proses  untuk  menggali informasi berharga dari basis data besar dengan tujuan menghasilkan  pengetahuan  bagi  para  pemangku kepentingan [17].
Tabel 1. Alur penelitian Tahapan Aktivitas Deskripsi Aktivitas Data selection Melakukan pengumpulan data produktivitas padi pada kabupaten atau kota di Provinsi Jawa Barat. Data diperoleh dari dokumentasi website resmi pemerintah Provinsi Jawa Barat, opendata.jabarprov.go. id, dan akan diolah menggunakan RapidMiner. Data Pre- Processing Melakukan pembersihan data Proses preprocessing melibatkan pembersihan data kosong, kesalahan penginputan, duplikat, dan data tidak relevan, yang berkontribusi pada akurasi hasil data mining . Data Transformation Melakukan penyesuaian Transformasi data dilakukan untuk mengubah format data
Tahapan Aktivitas Deskripsi Aktivitas bentuk atau format data. agar dapat diaplikasikan pada proses data mining , khususnya algoritma K-Means , yang memerlukan data dalam bentuk numerik. Data Mining Melakukan penerapan algoritma clustering Pada fase ini, diterapkan algoritma atau metode kecerdasan untuk mengekstrak pola informasi potensial dari data yang dipilih. Data Interpretation Melakukan penyimpulan data menjadi pola informasi yang mudah dipahami Tahap evaluasi menyimpulkan pola informasi dari proses data mining , kemudian hasilnya diinterpretasikan untuk memudahkan pemahaman.
Tabel  1  menyajikan  dengan  rinci  aktivitas  yang dilakukan  pada  setiap  tahap  penelitian,  memberikan gambaran  komprehensif  tentang  langkah-langkah yang diambil selama proses penelitian.

## 3.2.  Sumber Data
Dalam penelitian mengenai produktivitas padi di kabupaten atau kota di Jawa Barat, data diperoleh dari sumber  resmi  pemerintah  Provinsi  Jawa  Barat  di https://opendata.jabarprov.go.id/id/dataset/produktivit as-padi-kerangka-sampel-area-ksa-berdasarkan- bulan-di-jawa-barat . Dataset ini  mencakup  1620 record dengan  11  atribut,  seperti  id,  Kode  Provinsi, Nama  Provinsi,  Kode  Kabupaten  Kota,  Nama Kabupaten  Kota,  Bulan,  Luas  Panen,  Satuan, Produktivitas Padi, Satuan, dan Tahun. Rentang waktu data  mencakup  periode  tahun  2018  hingga  2022, diambil pada tanggal 23 November 2023 pukul 17.53 WIB. Dalam penelitian ini, digunakan data sekunder, yang  merupakan  data  yang  diambil  secara  tidak langsung,  dapat  berasal  dari  berbagai  sumber  seperti jurnal, buku, atau website resmi pemerintah.
3.3.  Teknik Pengumpulan Data Data pada penelitian ini dikumpulkan menggunakan teknik data sekunder melalui dokumentasi dan riset pustaka. Dokumentasi mencakup data produktivitas padi di Jawa Barat tahun 2018-2022  yang  diunduh  dari website resmi pemerintah  melalui Open  Data Jabar.  Riset  pustaka dilakukan  dengan  merujuk  pada  jurnal,  penelitian sebelumnya, dan literatur terkait.

## 3.4.  Teknik Analisis Data
Dalam  penelitian  ini,  analisis  data  dilakukan melalui  pendekatan  deskriptif  dengan  menggunakan teknik  analisis K-means sebagai  algoritma  utama.
Pendekatan deskriptif membantu memberikan gambaran  rinci  tentang  karakteristik  data,  sementara K-means digunakan  untuk  mengelompokkan  data secara  optimal.  Dengan  kombinasi  kedua  teknik  ini, penelitian  dapat  memberikan  wawasan  mendalam mengenai  pola  dan  struktur  yang  terdapat  dalam dataset produktivitas padi di Jawa Barat.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1.  Seleksi Data
Gambar 2. Operator Read Excel
Gambar 2 menggambarkan operator Read Excel yang  terlibat  dalam  proses.  Dalam  tahapan  seleksi data, terdapat dua langkah utama, yakni membaca file excel dan memilih atribut. Pada langkah pertama, yaitu membaca file  excel ,  operator Read  Excel bertugas untuk mengakses data produktivitas padi di Kabupaten atau Kota di Jawa Barat. Data yang diambil pada tahap ini  bersifat  murni  tanpa  melalui  proses editing atau penghapusan data.
Gambar 3. Operator Select Attributes
Gambar 3 memperlihatkan tahapan kedua dalam proses  seleksi  data,  yaitu  tahap "select  attributes." Operator select  attributes bertujuan  untuk  memilih atribut mana yang akan digunakan dalam proses data mining. Dalam langkah seleksi ini, terjadi penghapusan  atribut  yang  tidak  relevan  untuk  proses data mining. Data yang akan digunakan dalam analisis merupakan  data  yang  sesuai  dengan  variabel perhitungan  yang  relevan  dalam  proses  analisis. Peneliti  menggunakan  6  atribut  pada  proses  data mining,  yaitu  Bulan,  Luas  Panen,  Nama  Kabupaten atau  Kota,  Produksi  Padi,  Produktivitas  Padi,  dan Tahun.
4.2. Data Pre-processing Langkah  selanjutnya  adalah  tahap data  pre- processing , yang bertujuan untuk menghilangkan atau
membersihkan  nilai-nilai  yang  hilang  agar  hasil  data mining optimal. Data yang digunakan dalam penelitian ini sudah lengkap dan tidak mengandung nilai kosong, sehingga  prosesnya  dapat  dilanjutkan  ke  tahap berikutnya.

## 4.3.  Transformasi Data

## Gambar 4. Proses data transformation
Gambar 4 menunjukkan tahap transformasi data, di mana terjadi perubahan tipe data untuk mendukung algoritma K-means . Pada proses data mining , K-means optimal dengan data numerik karena  mengukur  jarak antar  data.  Tahapan  transformasi  ini  menggunakan operator nominal  to  numerical untuk  mengubah  data nominal  menjadi  format  numerik  dengan  tipe  kode unik berupa integer .

## 4.4. Data Mining
Gambar 5. Clustering menggunakan algoritma K-
Means Tahap selanjutnya adalah data mining menggunakan data hasil dari transformasi data. Model data  mining yang  digunakan  yaitu  pengelompokan menggunakan algoritma K-means seperti yang terlihat pada Gambar 5.
Gambar 6. Cluster model Gambar  6  merupakan cluster  model pada  tahap data  mining ,  nilai  k  ditentukan  secara  acak  dengan k=18, max run =10, menggunakan euclidean distance , dan max  optimization  steps 100.  Hasilnya,  terbentuk 18  klaster  dengan  jumlah  items  atau  kabupaten/kota yang berbeda-beda di setiap klaster. Klaster 0 memiliki 571  items,  sementara  klaster  lain  memiliki  jumlah items yang beragam, mulai dari 1 hingga 215 items.

## 4.5.  Interpretasi
Gambar 7. Operator Cluster Distance Performance
Untuk  menentukan  nilai  k  optimal,  digunakan operator Cluster  Distance  Performance ,  seperti  yang terlihat  pada  Gambar  7.  Operator  ini  berguna  untuk melihat  nilai Davies  Bouldin  Index (DBI).  Nilai  k optimal adalah yang memiliki DBI mendekati 0. Pada tahap  ini,  nilai  k  yang  ditentukan  secara  acak dimasukkan  ke  dalam  operator K-means  clustering , dan kemudian nilai DBI-nya diperiksa.
Tabel 2. Nilai DBI No Kelompok (K) DBI 1 2 0,537 2 3 0.544 3 4 0.514 4 5 0.478 5 6 0.478 6 7 0.470 7 8 0.479 8 9 0.477 9 10 0.474 10 11 0.472 11 12 0.457 12 13 0.462 13 14 0.458 14 15 0.464 15 16 0.445 16 17 0.455 17 18 0.442 18 19 0.478 19 20 0.481
Tabel  2  menunjukkan  nilai  DBI  dari  19 percobaan,  dan  hasilnya  menunjukkan  bahwa  nilai  k yang  paling  optimal  adalah  k=18  dengan  nilai  DBI sebesar 0,442.
Gambar 8. Cluster hasil pengelompokan
Gambar  8  menggambarkan  diagram  grafik  dari hasil pengelompokkan klaster. Diagram ini memberikan  visualisasi  yang  jelas  terkait  distribusi dan  karakteristik  dari  setiap  klaster  yang  dihasilkan melalui proses pengelompokan data.

## 4.5.  Pembahasan
Dari proses data mining produktivitas padi pada kabupaten  atau  kota  di  Jawa  Barat  menghasilkan  18 cluster optimal. Tabel 3. Jumlah anggota cluster Cluster Luas Panen Produksi Padi Produktivitas Padi Jumlah Anggota Ket. Cluster 0 7.572.346 43.138.399 80.263,04 571 Sangat tinggi Cluster 12 7.830.587 44.658.766 77.375,75 215 Tinggi 7 Cluster 14 8.042.562 45.766.302 79.412,25 181 Tinggi 6 Cluster 5 8.042.562 45.766.302 79.312,25 161 Tinggi 5 Cluster 7 7.965.623 43.678.902 77.985,03 129 Tinggi 4 Cluster 4 6.098.756 43.678.212 76.989,05 103 Tinggi 3 Cluster 3 5.098.543 42.351.234 72.897,78 70 Tinggi 2 Cluster 13 5.876.098 41.675.342 70.872,89 67 Tinggi 1 Cluster 9 4.675.897 40.897.452 69.243,87 35 Sedang Cluster 2 4.576.982 39.762.123 65.870,54 26 Rendah 8 Cluster 16 4.321.023 38.098.534 63.231,98 24 Rendah 7 Cluster 10 3.987.478 36.987.756 63.899,76 20 Rendah 6 Cluster 8 2.067.654 32.654.098 37,876,09 6 Rendah 5 Cluster 17 2.543.765 33.876.098 36,765,23 4 Rendah 4 Cluster 15 1.789.451 25.897.098 35.987,56 3 Rendah 3 Cluster 1 1.486.762 20.786.765 35,786,98 2 Rendah 2 Cluster 11 1.236.870 12.986.764 34.034,23 2 Rendah 1 Cluster 6 51.009 310.093 60,68 1 Sangat Rendah
Tabel  3  menunjukkan  hasil  pengelompokan produktivitas  padi  berdasarkan  cluster  di  Jawa  Barat dari yang sangat tinggi hingga sangat rendah.

## 4.6.  Produktivitas Padi
Gambar 9. Diagram produktivitas padi berdasarkan
cluster Gambar 9 memvisualisasikan bahwa
produktivitas padi paling banyak terjadi pada cluster 0 artinya  daerah  pada cluster ini  merupakan  daerah dengan tingkat produktivitas padinya tinggi. sedangkan paling sedikit  yaitu terjadi pada cluster 1, 11, 15, 17  dan 6 yaitu hanya di angka 200-100 kuintal.
Pada cluster 12,  14  dan  5  produktivitas  padi  kisaran 12.00-8.000 lebih banyak dibandingkan pada cluster 7 dan 4.
0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 cl u ster _0 cl u ster _1 cl u ster _1 0
cl u ster _1 1
cl u ster _1 2
cl u ster _1 3 cl u ster _1 4 clu st er _1 5 cl u ster _1 6
cl u ster _1 7
cl u ster _2 cl u ster _3 cl u ster _4 cl u ster _5 cl u ster _6 cl u ster _7 cl u ster _8 cl u ster _9 Produktivitas padi berdasarkan cluster 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 K A B U P A TE N B A
N D U N G

## K A B U P A TE N B EK A SI

## K A B U P A TE N C IA M IS
K A B U P A TE N C IR EB
O N K A B U P A TE N
… K A B U P A
TE N K U N ING A N K A B U P A TE N …
K A B U P A TE N S U B A N G K A B U P A TE N S U M ED A N G K O TA B A N D U N G K O TA B EK A SI

## K O TA C IM A HI

## K O TA D EP O K
K O TA T A SIK M A LA YA Jumlah Produktivitas Padi di Jawa Barat
Gambar 10 menampilkan hasil analisis produktivitas padi di Provinsi Jawa Barat tahun 2018- 2022.  Produktivitas  padi  tertinggi  di  Kota  Bandung (3788,53 kwintal), Kota Sukabumi (3652,56 kwintal), dan  Kabupaten  Indramayu  (3605,25  kwintal), sedangkan  yang  terendah  terjadi  di  Kota  Depok (1787,6 kwintal) dan Kota Bogor (2370,6 kwintal) per hektar.
4.7.  Produksi Padi

## Gambar 11. Diagram produksi padi berdasarkan cluster
Gambar  11  menunjukkan cluster 13  memiliki produksi  padi  paling  tinggi,  mencapai  lebih  dari 5.000.000  ton,  sedangkan  cluster  10,  16,  dan  9 memiliki  produksi  sedang,  berkisar  3.500.000- 3.000.000  ton. Cluster 14  dan  2  memiliki  selisih produksi  yang  kecil,  sementara  cluster  6  memiliki produksi padi yang rendah.
Gambar 12. Grafik produksi padi di Jawa Barat
Gambar 12 menunjukkan Kabupaten Indramayu memimpin  produksi  padi  di  Jawa  Barat  dengan 6.956.356  ton,  diikuti  oleh  Kabupaten  Karawang (5.800.378  ton)  dan  Kabupaten  Subang  (4.902.925 ton).  Kota  Bekasi,  Bogor,  Cimahi,  Cirebon,  Depok, Sukabumi,  dan  Kota Tasikmalaya  memiliki  produksi padi yang lebih rendah, berkisar 1.000-15.000 ton.

## 4.8.  Luas Panen
Gambar 13. Diagram luas panen berdasarkan cluster
Panen  terluas  terjadi  pada Cluster 13  dengan lebih dari 9.000.000 hektar, diikuti oleh Cluster 4 dan Cluster 7. Cluster ini  mencakup  daerah  dengan  luas panen padi yang paling besar. Sementara Cluster 3 dan 5  memiliki  luas  panen  hampir  sama,  yaitu  sekitar 7.000.000 hektar. Sebaliknya, Cluster 6 mencatat luas panen  padi  yang  paling  sedikit,  sebagaimana  terlihat pada Gambar 13.
Gambar 14. Grafik luas panen di Jawa Barat
Gambar 14 menunjukkan Kabupaten Indramayu tercatat  sebagai  luas  panen  tertinggi  di  Jawa  Barat, mencapai  1.152.854  hektar,  diikuti  oleh  Kabupaten Karawang  dengan  969.445  hektar,  dan  Kabupaten Subang dengan 841.347 hektar. Sementara Kabupaten Bekasi, Cianjur, dan Majalengka memiliki luas panen sedang  (400.000-500.000  hektar),  sedangkan  luas panen paling kecil terdapat  di kota Bandung, Bekasi, Bogor, Cimahi, Cirebon, Depok, Sukabumi, dan kota Tasikmalaya (100-5.000 hektar).

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil analisis menggunakan algoritma K-Means ,  data  produktivitas  padi  di  Jawa Barat  berhasil  dikelompokkan  menjadi  18 cluster dengan  berbagai  tingkat  produktivitas. Cluster 0 menunjukkan produktivitas sangat tinggi, diikuti oleh beberapa cluster tinggi  dan  rendah.  Evaluasi menggunakan David Bouldin Index (DBI) menemukan nilai  k  yang  optimal  adalah  18.  Produktivitas  padi paling  tinggi  terdapat  pada cluster 0,  dengan  Kota Bandung  sebagai  kabupaten  yang  paling  produktif,
0 1000000 2000000 3000000 4000000 5000000 6000000 cl u ster _0 cl u ster _1 cl u ster _1 0 cl u ster _1 1 cl u ster _1 2 cl u ster _1 3 cl u ster _1 4 cl u ster _1 5 cl u ster _1 6 cl u ster _1 7 cl u ster _2 cl u ster _3 clu st er _4 clu st er _5 clu st er _6 clu st er _7 clu st er _8 clu st er _9 produksi padi berdasarkan cluster 0 1000000 2000000 3000000 4000000 5000000 6000000 7000000 8000000 Jumlah Produksi Padi di Jawa Barat 0 200000 400000 600000 800000 1000000 cl u ster _0 cl u ster _1 cl u ster _1 0 cl u ster _1 1 cl u ster _1 2 cl u ster _1 3 cl u ster _1 4 cl u ster _1 5 cl u ster _1 6 cl u ster _1 7 cl u ster _2 cl u ster _3 cl u ster _4 cl u ster _5 cl u ster _6 cl u ster _7 cl u ster _8 cl u ster _9 Luas Panen Berdasarkan Cluster 0 200000 400000 600000 800000 1000000 1200000 1400000 Jumlah Luas Panen di Jawa Barat
terutama  pada  bulan  September. Cluster 13 menunjukkan produksi padi tertinggi, didominasi oleh Kabupaten  Indramayu,  terutama  pada  bulan  April. Luas  panen  terbesar  terdapat  pada cluster 13, menandakan  keterkaitan  erat  antara  jumlah  produksi dan  luas  panen.  Saran  untuk  penelitian  selanjutnya mencakup  pembanding  dengan  algoritma  lain, pengembangan  hasil  klasterisasi  sebagai  basis pengetahuan,  dan  pemanfaatan  data  pengelompokan untuk  klasifikasi  tingkat  produktivitas  padi  di kabupaten atau kota di Jawa Barat. Penelitian ini dapat menjadi  acuan  bagi  Pemerintah  Provinsi  Jawa  Barat dalam upaya peningkatan produktivitas padi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   m.  A.  R.  Siregar,  “Peningkatan  produktivitas tanaman  padi  melalui  penerapan  teknologi pertanian terkini,” pp. 1–11, 2023.
[2]   r. P. Harjono and  m. A. I. Pakereng, “Penerapan metode  k-  means  clustering  untuk  analisis potensi  lahan  pangan  pada  provinsi  kalimantan selatan,” vol. 7, pp. 332–338, 2013.
[3]  S. Anisah and L. Wachidah, “Penerapan metode non-hierarchical  clustering  k-means  untuk pengelompokkan  kabupaten  /  kota  di  provinsi jawa  barat  berdasarkan  faktor  produksi  padi tahun 2021,” pp. 323–332, 2021.
[4]  R. R. Khaerullah, N. Suarna, and O. Nurdiawan, “Analisa  Pengelompokan  Dataset  Komputer Menggunakan  Algoritma  X-Means,” J.  Inform. dan Teknol. Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 125–132, 2023, doi: 10.56854/jt.v1i2.135.
[5]  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.
[6]   a. A. Maulana,  a. W. Rafii,  y. A. Anjelina, and E.  Widodo,  “Pengelompokkan  kecamatan  di kabupaten  bima  berdasarkan  jumlah  produksi dan  luas  panen  bawang  merah  tahun  2021 menggunakan k-means clustering,” vol. 16, no. 1, pp. 442–451, 2023.
[7]   s.  W.  Harjono,  N.  widya  utami,  I.  Gusti,  A. Pramesti,  and  D.  Putri,  “Klasterisasi  tingkat penjualan pada startup panak.id dengan algoritma  k-means.  Jurnal  ilmiah  teknologi informasi asia,” J. Ilm. Teknol. Inf. asia , vol. 17, no. 1, pp. 55–66, 2023.
[8]  O. Nurdiawan, A. Irma Purnamasari, and I. Ali,
“Analisa Penjualan Mobil Dengan Menggunakan Algoritma  K-Means  Di  PT.  Mulya  Putra Kencana,” J. Data Sci. dan Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 32–35, 2021.
[9]  T. Yuniati and  m. F. Sidiq, “Legalitas dokumen elektronik  menggunakan  tanda  tangan  digita sebagai  alternatif  pengesahan  dokumen  di  masa pandemi,” J. resti , vol. 4, no. 10, 2021.
[10]   a. Al Masykur,  s. K. Gusti, S. Sanjaya, and  F. Yanto,  “Penerapan  metode  k-means  clustering untuk  pemetaan  pengelompokan  lahan  produksi tandan buah segar,” vol. 10, no. 1, 2023.
[11]  M.  Walid  and  F.  Halimiyah,  “Klasifikasi Kemandirian  Siswa  SMA/MA  Double  Track Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. ICT  Inf. Commun. Technol. , vol. 22, pp. 190–197, 2022.
[12]  A. Aziz, A. Siregar, and C. Zonyfar, “Penerapan algoritma  k-means  dan  fuzzy  c-means  untuk pengelompokan  kabupaten  kota  berdasarkan produksi  padi  di  provinsi  jawa  barat,”  pp.  1–8, 2022, [Online].
Available:
https://journal.ubpkarawang.ac.id/mahasiswa/in dex.php/ssj/article/view/411
[13]  T.  Pribadi,  R.  Irsyada,  H.  Audytra,  and    d.  A. Fatah,  “Implementasi  algoritma  k-means  untuk klasterisasi  potensi  desa  pada  sektor  produksi pertanian di kabupaten bojonegoro,” J. simantec , vol. 9, no. 1, pp. 20–28, 2020.
[14]  Y. Pratama, E. Rasywir, B. tio carenina, and D. riski  anggraini,  “Penerapan  algoritma  k-means clustering  untuk  mengelompokkan  provinsi berdasarkan  banyaknya  desa/kelurahan  dengan upaya  antisipasi/mitigasi bencana  alam,”
Technol. Sci. , vol. 4, no. 3, pp. 1232–1240, 2022.
[15]  Putriyana  and  O.  Nurdiawan,  “Implementasi Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Kelulusan Siswa  SMK  Al  Huda  Kedungwungu  Dengan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Classifier,” Exp. Student Exp. , vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2023.
[16]  A.  Neva  and  F.  Dikananda,  “Penerapan  metode k-means  clustering  dalam  mengelompokan jumlah  wisatawan  asing  di  jawa  barat,”  p.  2, 2023.
[17]   y.  B.  Utomo,  I.  Kurniasari,  and  I.  Yanuartanti, “Penerapan  knowledge  discovery  in  database untuk analisa tingkat kecelakaan lalu lintas,” Jtik (jurnal Tek. Inform. kaputama) , vol. 7, no. 1, pp. 171–180, 2023.