## Application of K-Means Clustering to Monitoring the level of Fertilizer Usage in Rice Fields in Ngawi Regency
Iwan Ady Prabowo (1) ; Hendro Wijayanto (2) ; Sujud Aji Wantoro 3)
1)2)3) Program Studi Informatika, STMIK Sinar Nusantara
1) iwanadyp@sinus.ac.id; 2) hendro@sinus.ac.id; 3) sujudaw@gmail.com;

## ABSTRACT
Fertilizer is a substance given to plants that could be food for plants. Fertilizer itself divided into two types that is inorganic fertilizers and organic fertilizer.  Fertilizer is very important to the needs of farmers, especially farmers.  Therefore fertilizer needs should be able to in monitoring in order not to occur lack. The purpose of this study is a grouping of the use of fertilizer in every town in the districts of Ngawi with k-Means algorithm. The formulation of the problem to overcome is how to apply the method of k-means  algorithm  to  categorize  fertilizer  needs  in  every  town  in the    Ngawi.    K-means  is  clustering  algorithm  where  one  object  can  be  in  group  based  on  data similarities. Clustering results K-means Clustering is seen in the first group high (Cluster 1) contains 6,  In the second group medium (Cluster 2) contains 2 sub-districts, while in the third group low (cluster 3rd) contains 11 sub-districts.
Keywords : Fertilizer, K-Means,Clustering, Silhouette Coefficient.

## I.  PENDAHULUAN
Kabupaten Ngawi terletak di wilayah barat provinsi Jawa Timur yang berbatasan langsung dengan  provinsi  Jawa  Tengah.    Wilayah Kabupaten  Ngawi  adalah  1.298,58  km2,  di mana  sekitar  40%  atau  sekitar  506,6  km2 adalah  tanah  sawah[1].  Tanah  berfungsi sebagai  sumber  nutrisi  untuk  pertumbuhan tanaman,  tempat  untuk  tumbuh  dan  menahan akar, dan reservoir untuk air. Beberapa variabel mempengaruhi pertumbuhan tanaman, termasuk  ketersediaan  nutrisi,  baik  makro maupun  mikro[2][3].  Pupuk  adalah  salah  satu variabel  penentu  dalam  bisnis  pertanian[4], ketersediaan pupuk yang cukup dapat membuat tanaman  subur  dengan  memastikan  kualitas nutrisi  di  tanah,  sehingga  meningkatkan produksi dan kualitas panen secara berkelanjutan[5]  [6].  Penelitian  ini  untuk mengetahui  Penerapan  k-means clustering untuk  monitoring  tingkat  penggunaan  pupuk pada lahan sawah di Kabupaten Ngawi.
Clustering adalah alat yang berguna dalam ilmu  data  [7].  Metode  K-Means  adalah  salah satu  metode  dalam  fungsi  clustering  atau pengelompokan  berdasarkan  kemiripan  objek yang diteliti [8].

## II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1  Sawah
Sawah  adalah  lahan  yang  mencakup hutan,  perkebunan,  pertanian  area,  dan  yang lainnya. Sawah juga tergantung pada sifat tanah aslinya,  karakter  sawah  sangat  bervariasi tergantung pada sifat tanah aslinya[9][10].

## 2.2  Pupuk
Pupuk  adalah  satu  nutrisi  paling  penting untuk tanaman. Tanaman membutuhkan nutrisi dalam bentuk mineral dan air setiap hari untuk pertumbuhan,  perkembangan,  and  reproduksi. Akar, batang, dan daun menyerap nutrisi yang dibutuhkan  tanaman.  Nutrisi  ini  membuat berbagai tugas yang baik, menjadikannya salah satu komponen terpenting dalam meningkatkan hasil pertanian[4].

## 2.3  Metode  K-Means Clustering
Algoritma  K-Means  adalah  salah  satu algoritma  pengelompokan  data  non-hierarkis yang  digunakan  untuk  membagi  data  menjadi satu atau lebih cluster. Pendekatan ini membagi data  menjadi  beberapa  kelompok,  yang  mana data  dengan  sifat  serupa  dikelompokkan bersama [7][8]. Pendekatan K-Means terdiri dari pengelompokan  partisi,  yang  membagi  data menjadi  k  bagian  yang  berbeda.  Algoritma  ini terkenal  karena  kemudahan  penggunaan  dan kemampuannya untuk dengan cepat mengklasifikasikan sejumlah besar data. Setiap bagian  data  harus  ditetapkan  ke  satu  cluster, dengan  data  apa  pun  milik  kluster  tersebut diizinkan  untuk  ditransfer  ke  kluster  lain  pada tahap selanjutnya. Pembatasan masalah hanya pada masalah penentuan clustering tanah yang diterapkan untuk mempermudah dalam implementasi sistem[11].
Tahapan  dari  K-Means  Clustering  adalah sebagai berikut[8]:
1.  Tentukan jumlah cluster.
2.  Mendistribusikan  data  ke  dalam  kelompok secara acak.
3.  Hitung  sentroid  rata-rata  data  di  setiap kluster.
4.  Setiap titik data harus ditetapkan ke sentroid rata-rata yang paling dekat dengannya.
5.  Jika masih ada kluster pergeseran data atau jika  nilai  sentroid  berubah,  kembali  ke langkah 3.

## 2.4  Penelitian Terkait
Penelitian yang dilakukan oleh Riski Lunika Parmawati  dkk[8]  dengan  judul  Clustering Potensi Susu Sapi Perah Di Kabupaten Boyolali Menggunakan  Algoritma  K-Means  membahas tentang mengelompokkan data  produksi susu, betina  produksi  dan  pemilik  menghasilkan  3 kelompok dengan 13 daerah  yang  berpotensi susu  sapi  perah banyak (cluster1), 28 daerah yang  berpotensi  susu  sapi  perah  sedang (cluster2), dan 28 daerah yang berpotensi susu sapi perah sedikit (cluster3).
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Rahmatina Hidayati  dkk  [12]  dengan  judul  Analisis Silhouette  Coefficient  pada  Perhitungan  Jarak K-Means  Clustering.  Masalah  yang  dibahas tentang perbandingan jarak K-Means clustering pada  data  yang  memiliki  atribut  berbeda menggunakan Silhouette coefficient.

## III.  METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  adalah  studi  eksperimental dengan  langkah-langkah  penelitian  seperti analisis,  desain,  pengkodean,  pengujian,  dan implementasi.
Tahap analisis sistem melakukan pengamatan langsung terhadap peristiwa yang ditemukan di lapangan seperti luas sawah, jenis irigasi  sawah  dan  lahan  yang  bukan  sawah berdasarkan penggunaannya, pemupukan (jenis pupuk, jumlah pupuk, metode pemupukan, waktu pemupukan), dan kemudian kejadian  ini  dicatat  dan  didokumentasikan sebagai  data  primer.  Dari  titik  ke  depan, kegiatan penetapan klasifikasi data pengelompokan penggunaan pupuk dan diambil dari kriteria jenis pupuk, termasuk pupuk organik  dan  pupuk  anorganik,  masing-masing kecamatan di Kabupaten Ngawi akan dilakukan.
Use  Case  Diagram,  Kelas  Diagram,  dan Pemodelan dengan K-Means Clustering merupakan  bagian  dari Unifed  Modelling Language (UML) yang digunakan untuk desain sistem.  Langkah  pengkodean  ini  berkaitan dengan  perangkat  lunak  dan  perangkat  keras yang  digunakan  dalam  penelitian.  Tahap pengujian  dan  hasil  perhitungan  dibandingkan untuk menentukan kebenaran K-Means Clustering. Hasil selanjutnya dapat
dimanfaatkan untuk membantu Dinas Pertanian Kabupaten Ngawi dalam memperoleh informasi terkait tingkat kebutuhan pupuk setiap kecamatan di Kabupaten Ngawi.

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Pemodelan  sistem  dengan  Metode  K-

## Means Clustering
Kabupaten  Ngawi  merupakan  salah  satu daerah  penghasil  padi  yang  produktif.  Oleh karena itu harus ditentukan penggunaan pupuk agar tidak ada daerah yang kekurangan pupuk, baik  pupuk  organik  dan  anorganik.  Metode  K- Means digunakan dengan parameter banyaknya kebutuhan pupuk di setiap
Kecamatan dengan tujuan untuk mengelompokkan  penggunaan  pupuk.  Dan dibagi menjadi 3 level yaitu, level 1 tinggi, level 2 sedang dan level 3 rendah.
1.  Tentukan jumlah cluster.
2.  Mendistribusikan  data  ke  dalam  kelompok secara acak.
3.  Hitung  sentroid  rata-rata  data  di  setiap kluster.
4.  Setiap titik data harus ditetapkan ke sentroid rata-rata yang paling dekat dengannya.
5.  Jika masih ada kluster pergeseran data atau jika  nilai  sentroid  berubah,  kembali  ke langkah 3.
4.1.1 Tentukan jumlah cluster
Penentuan  cluster  diambil  dari  tiga  jenis kebutuhan  kecamatan  yaitu,  Tinggi  (C1), Sedang  (C2),  dan  Rendah  (C3).  Jumlah  data diambil dari data pemupukan per Kecamatan di Kabupaten  Ngawi  merujuk  pada  Tabel  1. sehingga  diperoleh  data  sejumlah  19  data. Jumlah  atribut  diambil  dari  kriteria  jenis  pupuk yang  akan  mempengaruhi  sirkulasi  Clustering. Jadi kriteria dijadikan syarat untuk mengetahui tingkat  kebutuhan  pupuk  per  Kecamatan  di Kabupaten Ngawi. Percobaan dilakukan dengan  menggunakan  parameter-parameter berikut: (a) Jumlah cluster = 3, (b) Jumlah data = 19, Jumlah atribut : 2.
Berikut  merupakan  data  yang  diperoleh  dari Dinas Pertanian.
Tabel 1. Kebutuhan Pupuk di Kabupaten Ngawi
No Kecamatan Anorganik Organik 1 1 66.693 402.047 2 2 31.136 182.848 3 3 49.230 259.581 4 4 50.577 289.494 5 5 51.083 281.392
No Kecamatan Anorganik Organik 6 6 65.597 464.498 7 7 72.552 387.168 8 8 162.619 964.001 9 9 113.609 706.419 10 10 61.330 329.557 11 11 48.902 290.954 12 12 59.130 311.258 13 13 64.723 250.332 14 14 180.330 350.302 15 15 47.230 300.215 16 16 110.223 270.450 17 17 50.143 604.273 18 18 46.301 320.320 19 19 34.210 34.210 … … … …

## 4.1.2 Pusat Cluster Awal
Pusat      awal      cluster      dapat  ditentukan bebas dengan mengambil  tiga data yang ada. Penentuan  pusat  awal  cluster  dengan  sebagai berikut:
1.  pusat cluster ke-1 di ambil data ke-14 2.  pusat cluster ke-2 di ambil data ke-8 3.  pusat cluster ke-3 di ambil data ke-2
Tabel 2. Hasil Jarak Antar Cluster Data 1 No C1 C2 C3 1 124863,5767 570082,5 124863,5767 2 224275,9277 792141,3 0 3 159428,6983 713487,6 78837,47 4 143294,989 683749,3 108403,5 5 146469,7071 691661,3 100542,5 6 161877,6937 508838,4 283750,4 7 113908,7321 583822,2 208475,3 8 613954,5114 0 792141,3 9 362313,4134 262203,1 530026,8 10 120794,6813 642478,5 149783,9 11 144206,4641 682586,1 109556,1 12 127333,7109 660895,9 131426 13 152836,4464 720352 75380,22 14 0 613954,5 224275,9 15 142212,2272 673740,7 118465,3 16 106260,6858 695527,4 118020,6 17 285394,3304 376902 421853,4 18 137341,5202 654106,3 138305,9 19 177073,021 529486,6 267490,7 … … … …

## 4.1.3 Perhitungan Jarak Pusat Cluster
Untuk  mengukur  jarak  antara  tiap  cluster dengan  pusat  cluster  digunakan Euclidian Distance seperti pada persamaan (1). Kemudian  akan  didapatkan  matriks  jarak  yaitu C1,  C2  dan  C3  diuraikan  pada  Tabel  2. Perhitungan sebagai berikut:
 Jarak  antara  data  Kecamatan  pertama dengan pusat cluster pertama
C1 = (66.693-180.330) 2 + (402.047-350.302) 2
= 15.590.912.786,31678
15.590.912.786,31678  = 124.863,5767
 Jarak  antara  data  Kecamatan  pertama dengan pusat cluster kedua
C2 = (66.693-162.619) 2 +(402.047-964.001) 2
= 324.994.056.806,25
324.994.056.806,25 = 570.082,5
 Jarak  antara  data  Kecamatan  pertama dengan pusat cluster ketiga
C3 = (66.693-31.136) 2 +(402.047-182.848) 2
= 49.312.508.921,64
49.312.508.921,64 = 222.064,2

## 4.1.4 Pengelompokan Data
Jarak  antara  hasil  perhitungan  dan  pusat cluster  akan  dibandingkan  dan  jarak  terdekat antara data dan pusat cluster akan dipilih; jarak ini menunjukkan bahwa data berada dalam satu kelompok dengan pusat kluster terdekat.
Berikut  ini  akan  ditampilkan  data  matriks pen gelompokan  grup,  simbol  “  *  “  berarti  data tersebut berada dalam grup (kelompok data).Tabel  3  menunjukkan,  Data  1  memiliki jarak  terpendek  di  cluster  C1,  data  2  memiliki jarak terpendek di cluster C3, dan seterusnya.

## Tabel 3. Pengelompokan Cluster Data 1
No C1 C2 C3 1 * 2 * 3 * 4 * 5 * 6 * 7 * 8 * 9 * 10 * 11 * 12 * 13 * 14 * 15 *
No C1 C2 C3 16 * 17 * 18 * 19 * … … … …

## 4.1.5 Penentuan Pusat Cluster Baru
Setelah  diketahui  anggota  masing-masing klaster  maka  pusat  klaster  baru  dihitung berdasarkan  data  anggota  masing-masing klaster  sesuai  dengan  rumus  pusat  anggota klaster.  Sehingga  mendapatkan  perhitungan berikut:
Berikut  uraian  perhitungan  data  untuk perhitungan kelompok data iterasi ke-2 :  Untuk  cluster  pertama,  ada  10  data  yaitu data  ke  1,  6,  7,  10,  12,  14,  16,  17,  18,  19 sehingga:
C1.1 = (66.693+65.597+72.552+61.330+59.130
+180.330+110.223+50.143+46.301+34.210)/10 =   74.650,9
C1.2 = (402.047+464.498+387.168+329.557+3 11.258+350.302+270.450+604.273+320.320+ 450.321) / 10
=   389.019,4
 Untuk cluster kedua, ada 2 data yaitu data ke 8,9 sehingga:
C2.1 = (162.619+113.609) / 2 = 138.114
C2.2 = (964.001+706.419) / 2 = 835.210
 Untuk  cluster ketiga,  ada  7  data  yaitu  data ke 2, 3, 4, 5, 11, 13, 15 sehingga :
C3.1 = (31.136+49.230+50.577+51.083+48.902 +64.723+47.230) / 7
=   48.983 C3.2 = (182.848+259.581+289.494+281.392+2 90.954+250.332+300.215) / 7
=   264.973,7
Pada  Tabel  4,  pembentukan  data  klaster  baru berasal  dari  pembentukan  iterasi  pusat  kluster baru 2.

## Tabel 4. Pembentukan Cluster Baru
Cluster Baru C1 C2 C3 74.650,9 138.144 48.983 389.019,4 835.210 264.873,7 4.1.6 Ulangi  Langkah  Kedua  Hingga  Posisi

## Data Tidak Mengalami Perubahan
Matriks  jarak  yaitu  C1,  C2  dan  C3  pada iterasi 2 diuraikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Pengelompokan Data (Kelompok Cluster Iterasi 2, Iterasi 3, Iterasi 4, Iterasi 5)
No Iterasi 2 Iterasi 3 Iterasi 4 Iterasi 5 C1 C2 C3 C1  C2  C3  C1  C2  C3  C1  C2  C3 1 * * * * 2 * * * * 3 * * * * 4 * * * * 5 * * * * 6 * * * * 7 * * * * 8 * * * * 9 * * * * 10 * * * * 11 * * * * 12 * * * * 13 * * * * 14 * * * * 15 * * * * 16 * * * * 17 * * * * 18 * * * * 19 * * * * …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …
Pada Tabel 5, Data tidak berubah sebagai hasil dari  iterasi  hingga  yang  kelima.  Akibatnya, iterasi  berakhir  pada  langkah  iterasi  kelima. Hasilnya,  tingkat  kebutuhan  pupuk  suatu kecamatan dapat ditentukan, mulai dari rendah hingga sedang dan hingga tinggi.

## 4.2 Pengujian dan Implementasi Sistem
Metode  Silhouette  Coefficient,  metode pengukuran  yang  menggabungkan  kohesi  dan pemisahan, digunakan untuk pengujian metode.  Proses  tiga  tahap  digunakan  untuk menghitung  Silhouette    Coefficient  untuk  satu titik tunggal[12].
1.  Pada  objek  ke  i,  dihitung  jarak  rata-rata terhadap  semua  objek  yang  lain  dalam klaster, kemudian disebut dengan a 1 .
2.  A  Pada  objek  ke  i,  dihitung  jarak  rata-rata terhadap  semua  objek  lain  di  klaster  lain, yang kemudian disebut dengan b 1
3.  Koefisien siluet untuk suatu titik didapatkan dengan:
s=1 – a/b jika a < b s= b/a -1 jika a >=b Nilai koefisien  siluet bervariasi antara -1 dan 1. Nilai  negatif  tidak  diinginkan  sebab  a 1 adalah rata-rata jarak dari titik ke klaster. Nilai koefisien rata-rata  setiap  titik  yang  paling  baik  adalah yang semakin mendekati angka 1.
Tabel 6. Koefisien Silhouette Kecamatan A(i) B(i) S(i) 1 201189,1289  158537,8389  0,269029 2 342164,6491  241230,3559  0,418415 3 263475,9588  241300,4768 0,0919 4 239797,5011  229178,2432  0,046336 5 243307,081 237976,7993  0,022398 6 195582,1222  170722,2332  0,145616 7 205615,7056  149392,3018  0,376347 8 450140,1427  319038,5916  0,410927 9 275483,7308  144382,1797  0,908018 10 225158,6707  175931,1748  0,279811 11 239747,3666  226977,3514  0,056261 12 231298,9338  200497,2557  0,153626 13 271365,1254  239978,1648  0,130791 14 255644,5646 117690,866 0,17217 15 236841,323 215192,8234 0,1006 16 265283,5726 210467,4364 0,260449 17 244826,7862 81222,10994 0,106701 18 230290,7778 189301,4416 0,216529 19 204825,4315 160193,4945 0,278613 … … … …
Implementasi  sistem  merupakan  proses pembuatan  sistem  berupa  Aplikasi  Clustering penggunaan Pupuk Kabupaten Ngawi. Adapun tampilannya sebagai Gambar 1.

## Gambar 1. Aplikasi Clustering penggunaan Pupuk Kabupaten Ngawi
Hasil Clustering K-means Clustering terlihat pada  Kelompok  pertama  tinggi  (Cluster  ke-1)
berisi  6  Kecamatan  yaitu  :  Kecamatan  1, Kecamatan  6,  Kecamatan  7,  Kecamatan  14, Kecamatan 17, Kecamatan 19. Pada Kelompok kedua sedang (Cluster ke-2) berisi 2 Kecamatan yaitu Kecamatan 8 dan Kecamatan 9.  Sedangkan  pada  kelompok  ketiga  rendah (Cluster  ke-3)  berisi  11  Kecamatan  yaitu: Kecamatan  2,  Kecamatan  3,  Kecamatan  4, Kecamatan  5,  Kecamatan  10,  Kecamatan  11, Kecamatan 12, Kecamatan 13, Kecamatan 15, Kecamatan 16, Kecamatan 18. Hasil Clustering terlihat pada Gambar 8.

## Gambar 8. Grafik hasil Cluster masing-masing
Kecamatan dengan K-means Clustering

## V.  PENUTUP
Berdasarkan  hasil  pembahasan  maka kesimpulannya sebagai berikut:
Telah  terbangunnya  aplikasi  clustering dengan  menggunakan  metode  k-means  untuk menentukan beberapa kelompok cluster pupuk di  Kabupaten  Ngawi  yaitu  C1  (Rendah), C2(Sedang),  dan  C3(Tinggi).  Penelitian  ini masih  mempunyai  kekurangan,  masih  dapat dilakukan  untuk  mengembangkan  aplikasi  ini agar menjadi lebih baik, saran dalam penelitian ini  sistem  tidak  mendeteksi  perubahan  kondisi pupuk, dan jumlah pupuk yang terus berubah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S.  J.  Ariyanto,  and  A.  Permana  Hakim, “Kabupaten  Ngawi  Dalam  Angka  2021,”
Ngawi, Feb. 2021.
[2] H. D. Foth and B. G. Ellis, “Soil Fertility and Plant  Nutrition,” Soil  Fertility ,  pp.  1 –24, 2018, doi: 10.1201/9780203739341-1.
[3]  A.  S.  Jadeja,  D.  v  Hirpara,  L.  C.  Vekaria, and  H.  L.  Sakarvadia,  “Soil  Fertility Evaluation,” Soil  Fertility  and  Nutrient Management ,  pp.  64 –75,  2021,  doi: 10.1201/9781003200239-5.
[4] A. Wihardjaka, “Dukungan Pupuk Organik
Untuk  Memperbaiki  Kualitas  Tanah  Pada Pengelolaan Padi Sawah Ramah Lingkungan,” Jurnal Pangan , 2021, [Online].
Available: http://www.jurnalpangan.com/index.php/p angan/article/view/496
[5]  I. A. Adi, N. Barunawati, and T. Wardiyati,
“Pengaruh kombinasi pupuk NPK dengan jenis  pupuk  kandang  pada  pertumbuhan dan hasil kentang (Solanum tuberosum L) di  dataran  medium,” Jurnal  Produksi
Tanaman , 2017.
[6]  C. Yolanda Apriscia, N. P. Barunawati dan Karuniawan Wicaksono Jurusan Budidaya Pertanian,  and  F.  Pertanian,  “Pengaruh Pemberian Pupuk Kompos Limbah Domestik Terhadap Pertumbuhan Vegetatif  Tanaman  Tebu  (Saccharum officinarum L.) Asal Bibit Bud Chip.” [7]  K. P. Sinaga and M.-S. Yang, “Unsupervised K-Means Clustering Algorithm,” IEEE  Access ,  vol.  8,  pp. 80716 –80727,
2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2988796. [8]  R.  L.  Parmawati,  I.  A.  Prabowo,  and  T.
Susyanto,  “Clustering  Potensi  Susu  Sapi
Perah Di Kabupaten Boyolali Menggunakan Algoritma K-MeansK-
MEANS,” Jurnal  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi (TIKomSiN) , vol. 7, no. 1, Jul. 2019, doi: 10.30646/tikomsin.v7i1.413.
[9]  S.  Hardjowigeno,  H.  Subagyo,  and  M.  L. Rayes,  “Morfologi  dan  klasifikasi  tanah sawah,” Di  dalam  Tanah  Sawah  dan Teknol pengelolaannya Pus Penelit Tanah dan Agroklimat Dep Pertan Bogor , 2004.
[10] R. P. Chandra, Identifikasi Konversi Lahan Sawah Di Kecamatan Ciparay, Kabupaten Bandung . elibrary.unikom.ac.id, 2020.
[Online].
Available:
https://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/3884
/ [11] O.  Somantri,  S.  Wiyono,  and  D.  Dairoh,
“Metode K-Means untuk Optimasi Klasifikasi  Tema  Tugas  Akhir  Mahasiswa
Menggunakan  Support  Vector  Machine (SVM),” Scientific  Journal  of  Informatics , vol. 3, no. 1, pp. 34 –45, 2016.
[12] R. Hidayati, A. Zubair, A. H. Pratama, and L.  Indana,  “Analisis  Silhouette  Coefficient pada  6  Perhitungan  Jarak  K-Means Clustering,” Techno. Com , 2021, [Online]. Available: http://publikasi.dinus.ac.id/index.php/tech noc/article/view/4556