Implementasi Algoritma K-Means Clustering Dalam Menentukan Harga Getah Karet Pada Pabrik Karet Di Bengkulu Tengah
Yulia Darmi 1 , Muntahanah 2 , Ujang Juhardi 3 , Aditya Deko Widodo 4
1 yuliadarmi@umb.ac.id , 2 muntahanah@umb.ac.id , 3 ujangjuhardi@umb.ac.id , 4 adityadeko5@gmail.com 1,2, 3,4 Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Bengkulu Jl. Bali, Po Box 118 Telp. (0736) 22756 Fax. (0736) 26161 Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Bengkulu
(Received: Nopember 2024, Revised : Februari 2024, Accepied : April 2024)
Abstract - Rubber  is  a  commodity  that  has  been  developed  by various  rubber  producing  and  exporting  countries  such  as Thailand, Malaysia and Indonesia. However, this trade must also go through  intense competition  between  exporting countries. In order  to  survive  in  the  international  market,  rubber  producing countries  must increase  their competitiveness by  increasing  the quality  of  their  rubber  processing  materials.  To  improve  the quality  of  rubber,  of  course,  farmers  and  factories  must  pay attention to the quality and price of rubber must be in accordance with the quality of the rubber produced. Therefore it is necessary to  create  a  clustering  information  system  to  determine  the purchase  price  which  will  make  it  easier  for  the  factory  to  buy rubber latex based on its quality. The information system uses the K-means  clustering  algorithm  to  group  and  determine  prices based on the input quality values.
Keywords: information system, rubber latex, k-means clustering
Intisari- Implementasi  Algoritma  K-Means  Clustering Dalam Menentukan Harga Getah Karet Pada Pabrik Karet Di Bengkulu Tengah Karet merupakan komoditas yang sudah banyak  dikembangkan  oleh  berbagai  negara  penghasil  dan pengekspor  karet  seperti  Thailand,  Malaysia  dan  Indonesia. Namun perdagangan ini pun harus melalui persaingan yang ketat antar  negara  pengekspor.  Untuk  dapat  bertahan  di  pasar internasional,  negara  produsen  karet  harus  meningkatkan  daya saing dengan meningkatkan kualitas bahan olah karetnya. Untuk memperbaiki  kualitas  karet  tentunya  petani  dan  pabrik  harus memperhatikan  kualitas  dan  harga  karet  harus  sesuai  dengan kualitas  karet  yang  dihasilkan.  Oleh  karena  itu  perlu  dibuat sebuah sistem informasi clustering untuk menentukan harga beli yang akan memudahkan pihak pabrik untuk membeli getah karet berdasarkan  kualitasnya.  Sistem  informasi  menggunakan algoritma  K-means  Clustering  untuk  mengelompokkan  dan menentukan  harga  berdasarkan  nilai-nilai  kualitas  yang diinputkan .

## I. PENDAHULUAN
Komoditas karet sendiri sudah banyak dikembangkan  oleh  berbagai  negara  penghasil  dan pengekspor  karet  seperti  Thailand,  Malaysia  dan Indonesia. Karet merupakan bahan baku utama untuk dari produk  yang  bermaterial  karet  misalnya  ban  dan  sepatu maupun balon atau bahkan sarung tangan, dll. Saat ini karet sudah menjadi komoditas perdagangan internasional yang dapat  mendatangkan  keuntungan  bagi  negara-negara produsen  karet  termasuk  Indonesia  untuk  dijadikan  mata pencarian  para  warganya.  Namun  perdagangan  ini  pun harus  melalui  persaingan  yang  ketat  antar  negara pengekspor.  Dalam  hal  negara  produsen  getah  karet,
Indonesia  menjadi  salah  satu  negara  yang  menyasndang predikat  negara  pengekspor  getah  karet  terbesar  didunia. Tercatat  menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Sahir, 2021), Indonesia berada dibawah Thailand sebagai negara pengekspor getah karet terbesar di dunia yang menjadikan Indonesia menempati urutan kedua dalam hal ekspor getah karet.
Gambar 1 Negara Produsen Karet Sementara  di  Indonesia  sendiri  daerah  sumatera bagian  selatan    (Sumsel)  adalah  provinsi  yang  areal perkebunan karetnya dinilai terbesar di Seluruh Indonesia di tahun 2020 yaitu 0.89 Juta Ha, di ikuti dengan Sumatera Utara dengan 0.39 Juta Ha (Statistik, 2021).
Gambar 2 Luas Areal Provinsi Terbesar Perkebunan Karet Di Indonesia
Sementara Bengkulu termasuk kedalam beberapa provinsi produksi karet kering yang ada di Indonesia.
Gambar 3 Produksi Karet Kering Di Indonesia
Persaingan  perdagangan  menjadi  ketat  karena negara pemakai  karet ini mematok standar atau mutu yang sangat  tinggi  perihal  kualitas  getah  karet  yang  masuk kedalam  negaranya.  Oleh  karenanya  supaya  sebuah produsen dapat bertahan di pasar internasional, maka negar penghasil atau produsen karet mutlak dapat meningkatkan kualitas getah karet yang dihasilkan terutama bagi negara yang  masih memiliki  kualitas  karet  yang  mutunya  masih rendah  seperti  Indonesia  (Wiyanto  &  Kusnadi,  2013b). Untuk  memperbaiki  kualitas  karet  tentunya  petani  dan pabrik harus memperhatikan kualitas dan harga karet harus sesuai  dengan  kualitas  karet  yang  dihasilkan.  Dengan  ini para petani akan lebih memperhatikan kualitas getah karet yang  mereka  hasilkan  karena  menginginkan  harga  jual yang  tinggi  dari  pabrik  tidak  terkecuali  di  Provinsi Bengkulu. Berdasarkan data yang dirilis oleh Departemen Pertanian tahun 2007 di Provinsi Bengkulu mempunyai 3 Unit pelaku usaha komoditi industri pengolahan hasil dari pengolahan  pohon  karet  /  pabrik  pengolahan  hasil  olah pohon karet dan salah satunya ada di Kabupate Bengkulu Tengah.
Gambar 4 Unit Usaha Komoditi Karet DI Indonesia
Dengan  perbedaan  cara  pengolahan  tentu  juga terdapat  perbedaan  kualitas  getah  karet  yang  dihasilkan. Oleh karenanya perlu dicipatkan sebuah sistem informasi yang dapat membantu untuk menentukan harga beli yang tentunya  akan memudahkan  pihak  pabrik  untuk  membeli getah  karet  berdasarkan  kualitasnya.  Atas  alasan tersebutlah  peneliti  berniat  untuk  melakukan  penelitian dengan tujuan menciptakan sebuah sistem informasi untuk menentukan harga beli karet oleh pabrik. Sistem informasi akan menggunakan algoritma K-means Clustering sebagai
sebuah  alat  ukur  yang  difungsikan  untuk  menentukan harga berdasarkan nilai-nilai kualitas yang diinputkan.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
A. Implementasi Implementasi yaitu kegiatan dalam
menerapkan  atau  mempraktikkan  sesuatu  hal  yang sudah  direncanakan  untuk  mencapai  suatu  tujuan yang diharapkan.
Kata  implementasi  sendiri  berasal  dari Bahasa Inggris yaitu to implement yang berarti meng implementasikan.  Pengetian  lain  dari  Implementasi merupakan sebuah pelaksanaan dari sebua perencanaan untuk mencapai sebuah tujuan.
B. Sistem Informasi
Menurut  Bonnie  Soeherman  dan  Marion Pinontoan (2008, 5), dalam (Mustikowati, Purnama, & Sukadi, 2012) sistem informasi adalah serangkaian unsur,  data,  ataupun  teknologi,  prosedur,  yang difungsikan  untuk  dapat  melaksanakan  proses  agar dapat  melakukan  pengampilan  keputusan  sehingga dapat  dijadikan  salah  satu  pendukung  keberhasilan untuk  mewujudkan  cita-cita  dari  setiap  organisasi (Oktavianti, 2017).
C. Tanaman Karet Tanaman  atau  pohon  karet  merupakan sebuah  tanaman  tahunan  yang  bisa  tumbuh  hingga umur  30  tahun.  Diawal  penanaman  dilakukan pembibitan  terlebih  dahulu,  prosesnya  dilakukan dalam  2  tahapan  yaitu  penyemaian  benih  dan pembibitan.  Benih  biasanya  ditanam  dalam  sebuah bedengan  selama  21  hari  maksimal.  Benih  yang sudah  tumbuh  akan  segera  dipindahkan  ke  dalam proses  pembibitan.  Kemudian  Kecambah  yang tumbuh biasanya ditanam dengan jarak tanam 40 cm x 40 cm x 60 cm. kemudian pemeliharaan pada proses pembibitan  akan  dilakukan  selama  12  hingga  18 bulan  karena  pada  saat  itu  ukuran  diameter  batang telah mencapai 2 hingga 3 cm yang berwarna coklat. Biasanya  satu  hektar  lahan  bisa  ditanami  maksimal 500 pohon karet, jarak tanam 8 m x 2,5 m atau 7 m x 3,3  m).  Lubang  yang  disediakan  dan  dibuat  sejak  2 minggu sebelum tanam dengan ukuran 40 cm x 40 cm x40 cm.
D. PHP ( Hypertext Processor )
PHP  adalah  sebuah  Bahasa  pemrogramman yang  berbasiskan  web  yang  di  desain  memiliki sebuah kemampuan melakukan data processing yang bersifat  dinamis.  PHP  bertindak  sebagai server-side embedded  script  language yang  mempunyai  arti sintaks  atau  perintah  oleh client dan  akan  diproses untuk  dijalankan  oleh server dan  dimasukkan dihalaman  HTML  biasa.  Pada  Aplikasi  yang  proses pembuatannya  menggunakan  Bahasa  pemrograman
PHP akan ditampilkan oleh web browser tapi proses dari  keseluruhan  jalannya  aplikasi  tetap  akan dijalankan atau di  eksekusi  oleh server. Server akan mulai  bekerja  ketika  mendapatkan  perintah  dari client .  Kemudian client memanfaatkan  kode  PHP untuk  dapat  mengirimkan  permintaan  ke  server (Usada et al., 2012).
E. Mysql Menurut Kustiyahningsih (2011:145), “MySQL adalah suatu tempat perkumpulan data atau basis  data  yang  didalamnya  terkandung  satu  atau lebih table untuk menampung data. Tabel didalamnya yang terdiri dari sejumlah baris yang kemudian setiap baris  terkandung  satu  atau  lebih  table  didalamnya. Jadi  tabel  sendiri  terdiri  atas  sejumlah  baris  dan kemudian  setiap  baris  mengandung  satu  atau sejumlah tabel”. 2.6.
F. Algoritma K-Means Clustering K-Means Clustering adalah tekni pengelompokan  yang  tergolong  didalam clustering non-hirarki karena pada setiap obyek yang ada pada suatu kelompok adalah  obyek  yang sama dan saling terkait atau berkorelasi. Data yang ada didalam suatu kelompok mempunyai tingkat identik atau kemiripan yang  lebih  besar  dan  mempunyai  tingkat  perbedaan yang juga besar dengan kelompok yang lainnya. Pada dasarnya clustering merupakan cara untuk pengelompokan dari objek yang sesuai dengan atribut yang  sama  dengan  karakteristik  data-data  yang lainnya.
G. Flowchart
Flowchart adalah  sebuah  penggambaran secara  grafik  dari  langkah-langkah  dan  urutan prosedur  atau  jalannya  suatu  program.  Biasanya mempengaruhi penyelesaian masalah yang khusunya perlu dipelajari dan dievaluasi lebih lanjut. Indrajani (2011:22).  Flowchart  dapat  digunakan  untuk menyajikan  kegiatan  manual,  kegiatan  pemprosesan ataupun keduanya.
Penelitian Relevan
Penelitian  dari  (Richie  &  Halim  Agung, 2020) dengan  judul  penelitian  “Implementasi algoritma  k- means untuk  pemilihan  keramik  dan pelanggan potensial pada CV jaya tunggal keramik”.
Penelitian  ini  dipicu  oleh  latar  belakang  masalah yakni terjadi penumpukan produk keramik yang tidak berhasil terjual dan kualitasnya memburuk. Menurut penelitian  in  dipicu  karena  kurang  baiknya  strategi yang dilakukan sehingga perfroma penjualan menjadi buruk sehingga dilakukan penelitian untuk menciptakan  sebuah  sistem  untuk  melihat  informasi stok  dan  harga  keramik  dan  sekaligus  informasi
tentang  customer  potensial  yang  perlu  dirawat sehingga  menjadi  pelanggan  tetap.  Penelitian  oleh (Tanjung et al., 2019) judul penelitian “Pemanfaatan Algoritma K-means Clustering Sebagai pengamanan pencurian  buah  kelapa  sawit  se-distrik  Tandun  PT. Perkebunan Nusantara V”. Penelitian ini dipicu dari latar  belakang  masalah  bahwa  masih  banyak kehilangan buah tanda kelapa sawit yang dicuri di PT. Perkebunan  Nusantara  V  studi  kasus  distrik  tandun. Maraknya  kejadian  kehilangan  buah  kelapa  sawit dikarenakan  pencurian  yang  dilakukan  oleh  orang yang  tidak  bertanggung  jawab  sehingga  produksi mengalami  penurunan.  Penelitian  ini  merupakan tentang  penggunaan  K-Means  Clustering  salah  satu algoritma  dalam  bidang  data  mining  untuk mengelompokkan  data  terjadinya  pencurian  tandan kelapa sawit pada Distrik Tandun. Dan yang terakhir penelitian  oleh  (Rohmah  et  al.,  2021)  dengan  judul penelitian Implementasi Algoritma K-means Clustering Analysis  untuk  menentukan  hambatan pembelajaran  daring  (Studi  kasus  SMK  Yaspim Gegerbitung).  Latar  belakang  yang  menyebabkan penelitian ini terjadi adalah kebijakan belajar daring yang  disebabkan  oleh  pandemic Corona  Virus Desease  19 ( Covid19 )  yang  dinilai  pihak  sekolah menimbulkan  masalah  baru  dikarenakan  para  siswa merasa  kesulitan  karena  belajar  dari  rumah  dinilai tidak  efektif  belum  lagi  harus  mengerjakan  tugas yang banyak, selain itu pada proses ini orang tua juga terpaksa menyediakan fasilitas kepada anaknya demi kelancaran proses belajar dari ruma ini. Maka dari itu penelitian  ini  dinilai  perlu  dilakukan  sebagai  upaya dari  pihak  sekolah  atau  pemerintah  untuk  bertindak dalam mewujudkan kegiatan belajar mengajar daring. Pada  penelitian  ini  dilakukan  analysis  tingkat hambatan  yang  akan  terjadi  pada  kegiatan  belajar mengajar  secara  daring  di  SMK  YASPIM  dengan metode K-means Clustering .
Berdasarkan  penelitian – penelitian  diatas, maka  penulis  menyadari k-means  clustering dapat menganalisa  dan  menentukan  hasil  analisis  dari berbagai  kasus  sehingga  peneliti  juga  tertarik  untuk melakukan  penelitian  yang  berjudul  “Implementasi Algoritma K-means  Clustering Dalam  Menentukan Harga Getah Karet pada Pabrik di Bengkulu Tengah”. Yang berbeda pada penelitian yang dilakukan dengan penelitian  yang  terdahulu  yaitu  terletak  ada  studi kasus yang diteliti.

## III. METODOLOGI PENELITIAN
A. Metode Pengembangan Sistem
Penelitian ini Teknik atau metode pengembangan  sistem  yang incremental karena model incremental dinilai  sangat  cocok  dengan proyek  dengan  sekala  kecil.  Tahapan-tahapan  yang
ada  pada  model incremental hanya  sampai  dan sebatas  tahapan  pengujian  atau testing saja.  Berikut merupakan  tahapan-tahapan  yang  ada  pada  model incremental Analisa, Desain, Koding, Test:
Gambar 1 Model Incremental

## B. Metode Pengumpulan Data
Proses  pengumpulan  data  adalah  sebuah kegitatan  yang  dilakukan  untuk  mendapatkan informasi  yang  dibutuhkan  terkait  pada  penelitian guna  mencapai  tujuan  penelitian  sedangkan  metode adalah  cara  atau  Teknik.  Jadi  secara  umum  metode pengumpulan  data  adalah  Teknik  atau  cara  dalam rangka untuk mendapatkan kebutuhan informasi yang akan  menunjang  tercapainya  tujuan  dari  penelitian. Berikut adalah metode pengumpulan data yang akan dipakai pada penelitian ini :
a. Studi Pustaka
Studi  kepustakaan  (library  research),  Studi  pustaka atau kepustakaan dapat diartikan sebagai serangkaian kegiatan yang berkenaan dengan metode pengumpulan  data  pustaka,  membaca  dan  mencatat serta mengolah bahan penelitian ( Zed, 2003:3).
b. Wawancara
Menurut  Sugiyono  (2016:  231),  wawancara  adalah pertemuan  dua  orang  untuk  bertukar  informasi  dan ide melalui tanya jawab, sehingga dapat dikonstruksikan  makna  dalam  suatu  topik  tertentu (Pratiwi,  2017).  Dalam  penelitian  ini  peneliti  akan melakukan  wawancara  ke  pihak  pabrik  untuk mendapatkan  informasi  yang  dibutuhkan  dalam penelitian ini.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Hasil
Implementasi  algoritma  adalah  perhitungan untuk  mendapatkan  hasil  menggunakan Teknik atau metode K-means clustering . Berikut adalah langkah- langkah  yang  ada  pada  perhitungan  algoritma K- means clustering :
1. Menentukan Nilai Pada tahap pertama adalah menentukan nilai. Seperti  yang  sudah  dijelaskan  pada  bab  sebelumnya bahwa  penilaian  atau  pemberian  nilai  getah  karet diasumsikan dan dilakukan oleh pihak pabrik dengan pengamatan dengan beracuan pada bentuk visual dari getah  karet.  Penilaian  diasumsikan  minimal  1  dan maksimal  10  berdasarkan  bentuk  visual  dari  getah dengan  mengacu  ke  ciri-ciri  getah  karet  berkualitas. Pada contoh kasus ini diberikan 10 data dengan nilai 1-10  pada  kolom  Nilai  1  kemudian  nilai  diduplikat
untuk  kepentingan  perhitungan kmeans clustering pada  kolom  Nilai  2  seperti  ditunjukkan  pada  tabel dibawah ini :
Tabel 1 Nilai Getah Karet Nama Nilai 1 Nilai 2 Anto 1 1 Beri 2 2 Cerli 3 3 Endang 4 4 Erlin 5 5 Fiko 6 6 Gino 7 7 Handi 8 8 Inul 9 9 Basri 10 10 2. Menentukan Jumlah Kluster dan centroid Langkah selanjutnya adalah dengan menentukan cluster dalam kasus ini akan dibuat tiga buah  cluster  diantaranya  kualitas  rendah,  kualitas sedang dan kualitas tinggi. Dengan mengacu kepada tiga buah cluster maka perhitungan ini membutuhkan tiga buah centroid . Tiga buah centroid yang diambil nilai data ke 3, ke 6, dan ke 9 seperti ditunjukkan pada tabel berikut :
Tabel 2 Data Centroid Data Ke Centroid  N1 N2 3 1 3 3 6 2 6 6 9 3 9 9 3. Hitung Jarak Euclidean Distance Langkah berikutnya adalah dengan menghitung jarak Euclidean Distance untuk menghitung  jarak  terdekat  kemudian  menentukan cluster dari masing-masing data yang sudah dihitung. Berikut proses perhitungan Euclidean Distance : Rumus :
𝐷 𝑒 =   √(𝑥 𝑖 − 𝑠 𝑖 ) 2 +   (𝑦 𝑖 − 𝑡 𝑖 ) 2
Dikteahui nilai sebagai berikut :
Nilai  getah  berada  di  kolom  x  merupakan bentuk  penilaian  yang  diberikan  oleh  pihak  pihak pabrik  berdasarkan  pengamatan  secara  visual, kemudian  diduplikat  (Nilai  2)  untuk  kepentingan penghitungan menggunakan kmeans clustering .
Tabel 3 Nilai Getah yang akan dihitung
Nama x Nilai 2 Anto 1 1
Beri 2 2 Cerli 3 3 Endang 4 4 Erlin 5 5 Fiko 6 6 Gino 7 7 Handi 8 8 Inul 9 9 Basri 10 10
Sementara telah dipilih centroid sebagai berikut : Tabel 4 Data Centroid Data Ke Centroid  a b 3 1 3 3 6 2 6 6 9 3 9 9
Menghitung jarak centroid ke 1 𝐷 𝑒 =   √(1 − 3) 2 +   (1 − 3) 2 = 2,828427 Dilanjutkan sampai ke data ke 10
Menghitung jarak centroid ke 2 𝐷 𝑒 =   √(1 − 6) 2 +   (1 − 6) 2 = 7,071068 Dilanjutkan sampai ke data ke 10 Menghitung jarak centroid ke 3 𝐷 𝑒 =   √(1 − 9) 2 +   (1 − 9) 2 = 11,31371 Dilanjutkan sampai ke data ke 10
Dari  perhitunga  diatas,  didapatlah  hasil sebagai berikut :
Tabel 5 Hasil Perhitungan Euclidean Distance
Nama N1 N2 C1 C2 C3 Minimu m
Cluster Anto 1 1 2,828427 7,071068 11,3137 1 2,828427 1 Beri 2 2 1,414214 5,656854 9,89949 5
1,414214 1 Cerli 3 3 0 4,242641 8,48528 1 0
1 Endan g 4 4 1,414214 2,828427 7,07106 8
1,414214 1 Erlin 5 5 2,828427 1,414214 5,65685 4 1,414214 2
Fiko 6 6 4,242641 0 4,24264 1 0 2
Gino 7 7 5,656854 1,414214 2,82842 7
1,414214 2 Handi 8 8 7,071068 2,828427 1,41421 4 1,414214 3 Inul 9 9 8,485281 4,242641 0 0 3 Basri 10 10 9,899495 5,656854 1,41421
4 1,414214 3
Dari  hasil  perhitungan  dicari  angka  terkecil dari cluster 1 sampai cluster 3.
Dari data 1 sampai 4 didapatkan bahwa nilai terkecil  berada  pada  kolom  C1.  Dengan  ini  data  1 sampai  4  masuk  kedalam  cluster  ke-1.  Begitu  juga pada data selanjutnya.
5. Pengelompokkan cluster
Dari  hasil  perhitungan  jarak  yang  sudah dilakukan  pada  table  4.7  maka  didapatlah  bentuk clustering sebagai berikut ini :
Tabel 6 Hasil Perhitungan 1 Nama C1 C2 C3 Anto * Beri * Cerli * Endang * Erlin * Fiko * Gino * Handi * Inul * Basri * 6. Menentukan Centroid Baru Langkah selanjutnya adalah dengan menentukan centroid baru.  Berikut  adalah  langkah dalam  penentuan centroid baru  untuk  kepentingan perhitungan iterasi ke-2. Penentuan nilai sebagaimana dijelaskan pada poin 4.1.3 diatas bahwa Nilai  1  merupakan  nilai  yang  diberikan  oleh  pihak pabrik  berdasarkan  pengamatan  secara  visual, sementara nilai 2 dibentuk mengikuti nilai 1 agar bisa dilakukan penghitungan berdasarkan kmeans clustering.
Diketahui data nilai getah karet sebagai berikut :
Tabel 7 Data Nilai Getah Nama Nilai 1 Nilai 2 Anto 1 1 Beri 2 2 Cerli 3 3 Endang 4 4 Erlin 5 5 Fiko 6 6 Gino 7 7 Handi 8 8 Inul 9 9 Basri 10 10
Rumus :
𝑣 𝑖𝑗= 1 𝑁 𝑖 ∑ 𝑥 𝑘𝑗 𝑁𝑖 𝑘=0
Diketahui data sebagai berikut :
Tabel 4. 8 Data Cluster dan Nilai Data
Nama C1 C2 C3 Anto 1 Beri 2 Cerli 3 Endang 4 Erlin 5 Fiko 6 Gino 7 Handi 8 Inul 9 Basri 10 𝐶1 = 1 + 2 + 3 + 4 4 , 1 + 2 + 3 + 4 4 = (2.5), (2.5)
𝐶2 = 5 + 6 + 7 3 , 5 + 6 + 7 3 = (6), (6)
𝐶1 = 8 + 9 + 10
3 , 8 + 9 + 10 3 = (9), (9)
Dari  perhitungan  diatas,  didapatlah  pusat centroid baru seperti pada tabel dibawah ini :
Tabel 9 Pusat Centroid Baru Centroid Ke a b 1 2,5 2,5 2 6 6 3 9 9
7. Menghitung Jarak Euclidean Distance Iterasi ke-2
Setelah mendapatkan pusat centroid baru, maka akan dilakukan  kembali  perhitungan  jarak Euclidean Distance seperti pada langkah 4.1.3. Dari perhitungan yang sudah dilakukan maka didapatlah hasil sebagai berikut :
Tabel  10 Hasil Perhitungan Euclidean Distance ke-2
Nama Nilai 1 Nilai 2 C1 C2 C3
Minimum Cluster Anto 1 1 2,12132 7,071068 11,31371 2,12132 1 Beri 2 2 0,707107 5,656854 9,899495 0,707107 1 Cerli 3 3 0,707107 4,242641 8,485281 0,707107 1 Endang 4 4 2,12132 2,828427 7,071068 2,12132 1 Erlin 5 5 3,535534 1,414214 5,656854 1,414214 2 Fiko 6 6 4,949747 0 4,242641 0 2 Gino 7 7 6,363961 1,414214 2,828427 1,414214 2 Handi 8 8 7,778175 2,828427 1,414214 1,414214 3 Inul 9 9 9,192388 4,242641 0 0 3 Basri 10 10 10,6066 5,656854 1,414214 1,414214 3
Dari  hasil  diatas,  kemudian  dilakukan pengecekan apakah ada perubahan pada cluster atau tidak.
Tabel. 11 Perbandingan Perhitungan 1 dan 2
Perhitungan ke 1 Perhitungan ke 2 Keterangan 1 1 Tidak Berubah 1 1 Tidak Berubah 1 1 Tidak Berubah 1 1 Tidak Berubah 2 2 Tidak Berubah 2 2 Tidak Berubah 2 2 Tidak Berubah 3 3 Tidak Berubah 3 3 Tidak Berubah 3 3 Tidak Berubah
Dapat dilihat pada tabel 4.13 bahwa perhitungan jarak Euclidean  Distance perhitungan  pertama  dan  kedua tidak  ada  perubahan  posisi  cluster.  Dengan  hasil  ini perhitungan  dihentikan  karena  sudah  tidak  ada perubahan  pada  posisi cluster .  Posisi  cluster  dapat ditunjukkan pada tabel dibawah ini :
Tabel 12 Posisi Cluster Nama C1 C2 C3 Anto * Beri * Cerli * Endang * Erlin * Fiko * Gino * Handi * Inul * Basri * 8. Implementasi Sistem
Berikut  adalah  hasil  dari  implementasi  sistem  pada penelitian ini :
a. Halaman Index
Dibawah  ini  adalah  implementasi  halaman  index. Halaman  ini  merupakan  halaman  pertama  yang ditemui pada saat sistem ini diakses.

## Gambar 2 Halaman Index
b. Halaman Login
Gambar  berikut  ini  adalah  gambar  hasil implementasi  halaman  login  atau  autentikasi  hak akses pada sistem ini.
Gambar 3 Halaman Login
c. Halaman Home
Berikut  ini  adalah  gambar  bentuk  dari implementasi  halaman  home.  Halaman  ini  akan ditemui  ketika user sudah  berhasil  login  atau dinyatakan punya hak akses atas sistem ini.
Gambar 4 Halaman Home
d. Halaman Data Getah
Berikut  ini  merupakan  hasil  implementasi tampilan dari halaman getah. Halaman ini berisi data- data nilai getah yang akan dihitung. Halaman ini akan ditemukan ketika user mengklik menu Data Getah.
Gambar 6 Halaman Getah
e. Halaman Harga
Berikut merupakan halaman harga. Halaman
ini  berisi  data  harga  dari  tiga  jenis  kualitas  getah karet, diantaranya: rendah, menengah dan maksimum.

## Gambar 7 Halaman Harga
f. Halaman Analisa Kmeans
Halaman  Analisa  kmeans  adalah  halaman  yang dipakai  untuk  Analisa  atau  menjalankan  proses perhitungan berdasarkan metode K-means clustering . Ketika  Analisa  dijalankan  maka  hasil  akan dimunculkan  serta  akan  diinput  kedalam  database kemudian data hasilnya dapat diakses pada menu atau halaman hasil analisa
Gambar 8 Halaman Analisa Kmeans
g. Halaman Hasil Analisa
Halaman ini adalah halaman yang berisi data- data hasil Analisa. Untuk masuk ke halaman ini user cukup klik menu hasil analisa
Gambar 9 Halaman Hasil Analisa
h. Halaman Ubah Password Halaman ubah password merupakan halaman tempat user ingin merubah password pada akun yang digunakan untuk login dan mengakses sistem ini.
Gambar 10.  Halaman Ubah Password .
V.PENUTUP A. Kesimpulan Berdasarkan penelitian yang sudah
dilakukan,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  sebagai berikut:
1. Implementasi  algoritma  k-means  clustering pada  sistem  yang  telah  dibangun  telah mampu  mengelompokkan  kualitas  getah karet menjadi tiga kelompok sehingga sistem mampu  menentukan  harga  berdasarkan kualitas getah karet yang ada.
2. Penelitian ini telah berhasil mengembangkan sebuah  sistem  yang  dapat  digunakan  untuk menentukan harga getah karet sesuai dengan kualitasnya secara sistematis. B. Saran Saran yang muncul dari penelirian ini adalah sebagai berikut:
1. Agar  dapat  membuat  tampilan  sistem menjadi lebih responsive sehingga user dapat nyaman  mengakses  sistem  menggunakan berbagai macam perangkat.
2. Agar dapat menyediakan fitur filter pada fitur ekspor ke excel pada data hasil Analisa.
.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Afriana, M., Nugroho, S., & Faisal, F. (2015). Penentuan Awal Keanggotaan Analisis Klaster Non Hirarki (K-Means). 2.
[2] Apriani,  T.,  &  Simangunsong,  A.  (2022). Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Kualitas  Getah  Hevea  brasiliensis  (Karet) Terbaik  pada  PT  Timbang  Deli  Verdant
Bioscience dengan Metode Promethee. Jurnal Ilmu Komputer Dan Informatika, 2(1), 47 – 56. https://doi.org/10.54082/jiki.22
[3] Firman, A., Wowor, H. F., Najoan, X., Teknik, J.,  Fakultas,  E.,  &  Unsrat,  T.  (2016). Sistem  Informasi  Perpustakaan  Online Berbasis Web. 5(2).
[4] Harahap,  B.  (2019).  Penerapan  Algoritma  K- Means Untuk Menentukan Bahan Bangunan  Laris  (Studi  Kasus  Pada  UD. Toko Bangunan YD Indarung). 394 – 403.
[5] Kardila,  J.,  Hasid,  Z.,  &  Amalia,  S.  (2019).
Faktor-faktor yang mempengaruhi produksi  karet  di  kecamatan  bongan kabupaten  kutai  barat.  Jurnal  Ilmu Ekonomi … . http://journal.feb.unmul.ac.id/index.php/J IEM/article/view/3912.
[6] Lestari, D. Y., Kusnandar, I., & Muhafidin, D.
(2020). Pengaruh Implementasi Kebijakan Terhadap Transparansi Pengadaan  Barang  /  Jasa  Pemerintah Secara Elektronik Di Kabupaten Pangandaran. Jurnal Ilmiah Ilmu Administrasi Negara, 7(1), 180 – 193..
[7] Mukhtar,  H.  (2019).  Aplikasi  Penjadwalan
Otomatis  Ujian  Proposal  Dan  Sidang Skripsi  Pada  Fakultas  Ilmu  Komputer Universitas  Muhammadiyah  Riau.  Jurnal Fasilkom, 8(1), 315 – 333. https://doi.org/10.37859/jf.v8i1.1196
[8] Nasution, Y. R., & Eka, M. (2018). Penerapan Algoritma  K-Means  Clustering  Pada Aplikasi  Menentukan  Berat  Badan  Ideal.
Jurnal  Ilmu  Komputer  Dan  Informatika, 02(April), 77 – 81..
[9] Oktavianti,  G.  (2017).  Pengantar  Sistem Informasi.  Igarss  2017,  150(1),  1 – 5. https://www.google.co.id/books/edition/P engantar_Sistem_Informasi/8VNLDwAA QBAJ?hl=id&gbpv=1
[10] Parlaungan  S.,  T.  F.,  &  Wisnu,  D.  (2020).
Rancang  Bangun  Sistem  Pengidentifikasi Travel Bag Pada Kelompok Biro Perjalanan  Umroh/Haji  Berbasis  Web. Jurnal Teknologi Dan Komunikasi STMIK Subang, 13(1), 26 – 40. https://doi.org/10.47561/a.v13i1.167
[11] Pratiwi,    nuning.  (2017).  Penggunaan  Media Video Call dalam Teknologi Komunikasi. Jurnal  Ilmiah  DInamika  Sosial,  1,  213 – 214.
[12] Richie,  M.,  &  Halim  Agung,    dan.  (2020).
Implementation  of  K-Means  Algorithm For  Ceramic  Selection  and  Potential Customer  at  CV.  Jaya  Tunggal  Keramik. Jurnal Algoritma, Logika Dan Komputasi,
III(2), 261 – 267. http://dx.doi.org/10.30813/j-
alu.v2i2.2157
[13] Rohmah,  A.,  Sembiring,  F.,  &  ...  (2021). Implementasi Algoritma K-Means Clustering  Analysis  Untuk  Menentukan Hambatan  Pembelajaran  Daring  (Studi Kasus:  Smk  Yaspim  ….  …  Sistem Informasi Dan … , 290 – 298. https://sismatik.nusaputra.ac.id/index.php /sismatik/article/view/32
[14] Sahir,  S.  H.  (2021).  Prospek  Transaksi
Komoditas  Karet  Indonesia  Sesudah Pandemi  Covid  19:  Kajian  Pustaka. Warta
Perkaretan, 40(1), 1 – 14. https://kepegawaian.uma.ac.id/wp- content/uploads/2022/03/syafrida- prospek-komoditas-karet.pdf.
[15] Santoso,  S.,  &  Nurmalina,  R.  (2017).
Perencanaan dan Pengembangan Aplikasi Absensi Mahasiswa Menggunakan Smart Card Guna
Pengembangan  Kampus  Cerdas  (Studi Kasus  Politeknik  Negeri  Tanah  Laut). Jurnal Integrasi, 9(1), 84 – 91..
[16] Sitinjak Daniel Dido Jantce TJ, M., & Suwita,
J.  (2020).  Analisa  Dan  Perancangan
Sistem  Informasi  Administrasi  Kursus Bahasa  Inggris  Pada  Intensive  English Course  Di  Ciledug  Tangerang.  Ipsikom, 8(1), 1 – 19.
[17] Tanjung, A. F., Diansyah, T. M., & Rismayanti, R.  (2019).  Pemanfaatan  Algortima  K- Means  Clustering  Sebagai  Pengamanan
Pencurian  Buah  Kelapa  Sawit  Se-Distrik
Tandun  PT.  Perkebunan  Nusantara  V. Jurnal  Media  Informatika  Budidarma, 3(4),
351. https://doi.org/10.30865/mib.v3i4.1443
[18] Usada, E., Yuniarsyah, Y., & Rifani, N. (2012).
Salah  satu  bahasa  pemrograman  yang memungkinkan  untuk  dapat  mendukung melihat jadwal secara online adalah PHP (  PHP  Hypertext  Preprocessor  ),  dimana
PHP  merupakan  bahasa  pemrograman berbasis  web  yang  memiliki  kemampuan untuk  memproses  data  dinamis  .  .  jQu. 4(November).
[19] Wijaya,  Y.  D.,  &  Astuti,  M.  W.  (2021). Pengujian  Blackbox  Sistem  Informasi
Penilaian  Kinerja  Karyawan  Pt  Inka (Persero) Berbasis Equivalence Partitions.  Jurnal  Digital  Teknologi Informasi, 4(1), 22. https://doi.org/10.32502/digital.v4i1.316 3
[20] Wiyanto,  &  Kusnadi,  N.  (2013a).  Faktor-
Faktor  Yang  Mempengaruhi  Kualitas Karet Perkebunan Rakyat. Jurnal Agribisnis Indonesia, 1(1), 39.
[21] Wiyanto,  W.,  &  Kusnadi,  N.  (2013b).  Faktor-
Faktor  yang  Mempengaruhi  Kualitas Karet Perkebunan Rakyat (Kasus Perkebunan Rakyat di Kecamatan Tulang Bawang  Tengah  Kabupaten  Tulang Bawang,  Lampung).  Jurnal  Agribisnis Indonesia, 1(1), 39.
https://doi.org/10.29244/jai.2013.1.1.39- 58