Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.3 (August 2024)

## PENERAPAN K-MEANS CLUSTERING UNTUK
PEMETAAN PRODUKTIVITAS PADI DAN PREDIKSI PANEN DI KABUPATEN INDRAMAYU

## Riyan Farismana
Program Studi Sistem Informasi Kota Cerdas Jurusan Teknik Informatika Politeknik Negeri Indramayu
riyanfarismana@polindra.ac.id
Received: June 26, 2024 . Revised: July 31, 2024 . Accepted: August 2, 2024 .  Issue Period: Vol.8 No.3 (2024), Pp. 589-605
Abstrak: Indonesia  negara  mayoritas  masyarakatnya  mengkonsumsi  nasi, menjadikan  isu  produktivitas  panen  padi  sebagai  perhatian  banyak  pihak.  Upaya menjaga  ketahanan  pangan  khususnya  ketersedian  padi  merupakan  tanggung  jawab bersama, dimana  upaya  yang  bisa dilakukan adalah  menjaga dan  memprediksi hasil produksi  beras  pada  daerah  yang  menjadi  lumbung  padi  nasional.  Indramayu, merupakan  salah  satu  kabupaten  penghasil  beras  nasional,  yang  memiliki  31 kecamatan  dengan  jumlah  produksi  padi  yang  beragam.  Perbedaan  produksi  padi yang  jauh  antara  kecamatan  menjadikan  permasalahan  penting  yang  mempengaruhi panen  beras  di  Indramayu,  sehingga  perlu  dilakukan  perbaikan  diantaranya  dengan melakukan clustering ,  yaitu  pengelompokan  kecamatan  berdasarkan  potensi  panen menggunakan clustering  K-Means dengan  melihat history data  panen  5  tahun kebelakang  antara  2019  -  2023,  kemudian  dibandingkan  dengan  menggunakan aplikasi orange  data  mining . Clustering  K-Means baik  secara  manual  maupun menggunakan orange3 menghasilkan  tiga cluster dengan  hasil cluster kecamatan yang  sama.  data  tersebut  juga  dimanfaatkan  untuk  prediksi  hasil  panen  yang  akan datang  menggunakan  algoritma random  forest pada orange3 .  Analisis  hasil clustering  K-Me ans  dan    hasil  prediksi  menunjukan  kecamatan  yang  berada  pada cluster rendah  memiliki  potensi  persentase  penurunan  panen  yang  lebih  besar  dari pada cluster dengan kategori panen yang lebih tinggi.
Kata kunci: clustering , padi, prediksi, indramayu, orange3
Abstract: Indonesia is a country where the majority of people consume rice, making the issue of rice harvest productivity a concern for many parties. Efforts to maintain food  security,  especially  the  availability  of  rice,  are  a  shared  responsibility,  where efforts that can be made are to maintain and predict rice production results in areas that  are  National  Rice  Granaries.  Indramayu  is  one  of  the  national  rice  producing districts,  which  has  31  sub-districts  with  varying  amounts  of  rice  production.  The large difference in rice production between sub-districts is an important problem that affects  rice  harvests  in  Indramayu,  so  improvements  need  to  be  made,  including clustering, namely grouping sub-districts based on harvest potential using K-Means clustering  by  looking  at  historical  harvest  data  for  the  past  5  years  between  2019– 2023. Then compared using the orange data mining application. K-Means clustering either manually or using orange3 produces  three clusters with the same sub-district cluster  results.  This  data  is  also  used  to  predict  future  harvest  results  using  the
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.3 (August 2024)
random  forest  algorithm  in  Orange3.  Analysis  of  K-Means  clustering  results  and prediction results shows that sub-districts in the lower cluster have the potential for a greater percentage reduction in harvest than clusters with a higher harvest category.
Keywords: clustering, rice, prediction, indramayu, orange3

## I. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  agraris  dengan  potensi  pertanian  yang  besar  dan  berperan  penting  dalam mencapai swasembada pangan serta meningkatkan perekonomian Indonesia. Swasembada pangan sendiri sering dikaitkan  dengan  hasil  produksi  padi.  Hal  tersebut  terlihat  dimana  Indonesia  menyumbang  9%  produksi  padi dunia  [1].  Padi  yang  diolah  menjadi  beras  juga  merupakan  makanan  pokok  masyarakat  dimana  rata-rata konsumsi beras tahun 2019 adalah 87,03% [2]. Selain itu faktor-faktor seperti luas lahan, iklim, dan pola tanam juga mempengaruhi jumlah produksi padi di Indonesia [3].
Produksi padi merupakan topik yang selalu menjadi perhatian banyak pihak, hal ini terjadi karena tinggi atau  rendahnya  produksi  padi  menjadi  tolak  ukur  ketahanan  pangan  di  Indonesia.  Ketahanan  pangan  juga merupakan  isu  yang  selalu  menjadi  prioritas  pembangunan  nasional.  Berkurangnya  produksi  padi  akan menjadikan  krisis  ketahanan  pangan  yang  berdampak  pada  ketergantungan  impor  beras  dan  ekonomi  nasional [4]. Untuk menanggulangi permasalahan tersebut salah satu usaha yang bisa dilakukan adalah dengan menjaga dan menambah produksi beras dalam negeri dengan memperhatikan daerah-daerah penghasil beras nasional.
Salah satu penghasil padi terbesar di Indonesia adalah Kabupaten Indramayu. Luas panen tanaman padi di  Indramayu  dalam  satuan  (ha/Hektar)  tahun  2023  seluas  231354  Ha    [5].  Indramayu  juga  menempati  posisi teratas  sebagai  lumbung  padi  baik  di  tingkat  provinsi  maupun  Nasional.  Cakupan  wilayah  Indramayu  saat  ini memiliki 31 kecamatan dengan jumlah hasil produksi padi yang bervariasi dimana pada tahun 2020 panen padi tertinggi adalah kecamatan  gantar  menghasilkan 163,397 Ton padi, dan panen  terendah  di kecamatan pasekan dengan 12,247 Ton [6].
Variasi  dan  disparitas  jumlah  produksi  padi  antar  kecamatan  di  Indramayu  merupakan  permasalahan kompleks yang mempengaruhi produksi padi secara keseluruhan di Indramayu. Beberapa kecamatan  memiliki hasil  panen  yang  tinggi  dan  konsisten,  sementara  kecamatan  lainnya  menghadapi  tantangan  dalam meningkatkan  produktivitas  panen  padi.  Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut  perlu  dilakukan  upaya-upaya perbaikan diantaranya dengan melakukan pengelompokan potensi padi untuk mendukung keputusan pemerintah daerah dalam menentukan daerah-daerah yang menjadi sentra padi [7]. Selain itu pengelompokan juga berguna untuk memetakan kecamatan mana saja yang perlu ditingkatkan produksi padi agar ketahanan pangan terjaga.
Clustering merupakan  salah  satu  model  dalam  teknik data  mining yang  merupakan  inti  dari knowledge discovery  in  database (KDD) [8]. K-Means clustering merupakan  metode  pengelompokkan  data  ke  dalam cluster berdasarkan variabel, dengan tujuan utama untuk meminimalkan jarak antara titik data dan cluster terkait [9]. Teknik lain yang bisa digunakan dengan memanfaatkan variasi dari data adalah dengan membuat prediksi hasil panen padi dimasa yang akan datang. Prediksi adalah strategi yang tepat untuk mengetahui hasil pertanian dengan mempertimbangakan barbagai macam faktor [10].
Berdasarkan  penjelasan  tersebut,  penelitian  ini  dimaksudkan  untuk  menggali  data  historis  hasil  panen padi  di  Kabupaten  Indramayu  berdasarkan  kecamatan  selama  5  tahun  kebelakang,  kemudian  mengelompokan kecamatan kedalam beberapa cluster tinggi, sedang, dan rendah menggunakan perhitungan manual clustering K- Means .  Data cluster yang  diperoleh  dari  perhitungan clustering  K-Means tersebut  kemudian  dilakukan perbandingan perhitungan K-Means pada aplikasi orange data mining untuk melihat kesamaan hasil clustering , dan  setelah  itu  data  panen  tersebut  dianalisis  untuk  selanjutnya  digunakan  sebagai  dataset  pada  proses peramalan atau prediksi menggunakan aplikasi orange data mining berdasarkan nilai error terkecil. Diharapkan  dengan  membagi cluster pada  masing-masing  kecamatan  yang  ada  di  Indramayu,  serta mengetahui  prediksi  hasil  panen  yang  akan  datang  pada  setiap  kecamatan  tersebut,  dapat  dijadikan  landasan bagi  pemerintah  daerah  Kabupaten  Indramayu  khususnya  Dinas  Pertanian  dan  Ketahanan  Pangan  untuk membuat  berbagai  kebijakan  yang  dapat  dijadikan  landasan  untuk  mempertahankan  ketahanan  pangan khususnya  di  Indramayu  dan  Umumnya  secara  Nasional  dikarenakan  Kabupaten  Indramayu  merupakan lumbung padi Nasional.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.3 (August 2024)

## II. METODE DAN MATERI
Pada  penelitian  ini  memiliki  beberapa  Langkah  yang  secara  garis  besar  terdiri  dari data  collection, perhitungan clustering menggunakan  metode K-Means ,  dan  prediksi  data  produksi  padi  pada  tiap-tiap kecamatan. Adapun alur penelitian dapat dijelaskan sebagai berikut.
Gambar 1. Desain Penelitian

## 2.1. Data Collection
Keberhasilan  suatu  penelitian  tidak  bisa  dilepaskan  dari  pengumpulan  data  sebagai  sumber  penelitian [11]. Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini merupakan data kuantitatif dimana mencari data hasil panen padi pada kecamatan di Indramayu dengan kurun waktu 5 tahun terakhir.
1. Pengumpulan data panen
Pengumpulan  data  panen  padi  diperoleh  dari  data  yang  terdapat  pada open  data Indramayu (https://opendata.indramayukab.go.id/) khususnya pada topik ekonomi, dimana terdapat data jumlah produksi padi berdasarkan kecamatan. Selain itu untuk validasi data yang lebih akurat, penelitian ini juga  didasarkan  pada  dokumen  yang  terdapat  pada  Dinas  Pertanian  dan  Ketahanan  Pangan Indramayu.
2. Pembentukan dataset
Dataset merupakan  sekumpulan  data  yang  dapat  dijadikan  bahan  di  dalam  sebuah  penelitian  [12]. Dari data yang diperoleh pada tahap pengumpulan data panen terutama data yang didapat dari Dinas Pertanian  dan  Ketahanan  Pangan  masih  beragam  dan  belum  rapih,  sehingga  perlu  dilakukan pembentukan dataset baru yang berisi data kecamatan dan hasil panen dari tahun 2019 – 2023.

## 2.2. Perhitungan Clustering K-means
Setelah  proses  pembentukan  dataset  baru  selesai.  Tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan  perhitungan clustering K-Means secara manual. Perhitungan ini memiliki dua tahapan utama yaitu perhitungan normalisasi dan manual clustering K-Means . Hasil dari tahapan ini adalah pembagian kecamatan berdasarkan cluster tinggi, sedang dan rendah.
1. Perhitungan normalisasi
K-Means merupakan  metode  yang sensitif terhadap  data outlier ,  sehingga  perlu  dilakukan normalisasi  data  pada  suatu dataset untuk  membentuk  data  tersebut  ke  dalam  rentang  posisi  nilai yang  sama  [13].untuk  memudahkan  perhitungan  data  normalisasi,  sebelumnya  dilakukan  pencarian nilai minimum dan maksimum data panen padi pada tiap kecamatan berdasarkan tahun 2019 – 2023.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.3 (August 2024)
2. Manual clustering K-Means
Algoritma K-means beroperasi sebagai algoritma partisi,  karena bergantung pada penetapan jumlah awal  grup  dengan  menentukan  nilai centroid awal.  Melalui  proses  berulang,  algoritma K-means secara  efektif  menghasilkan database  cluster [14] . Berikut  merupakan  diagram  alir  dari pembentukan clustering K-Means .
Gambar 2. Diagram alir algoritma K-Means [15]
2.3. Clustering Menggunakan Orange3
Orange data mining adalah platform berbasis komponen dengan  pendekatan  komprehensif berdasarkan pembelajaran  mesin  dan  penambangan  data. Orange digunakan  dalam  sains,  industri  dan  Pendidikan. Orange memberikan  gambaran  dengan  visualisasi  data,  klasifikasi,  evaluasi, unsupervised  learning ,  hingga implementasi prototype [16]. Sebelum data di Clustering menggunakan algoritma K-Means dalam penelitian ini dilakukan data preprocess . 1. Data preprocess
Tahapan  ini  dilakukan  untuk  menormalkan  data  yang  terdapat  dalam  dataset  hasil  panen  padi, dengan normalize to interval [0,1]. Hal ini dilakukan untuk akurasi proses clustering menggunakan K-Means.
2. K-Means clustering orange3
Setelah data di praprocess selanjutnya dilakukan proses clustering dengan  menghubungkan widget K-Means dan praprocess pada aplikasi orange3.

## 2.4. Analisa Perbandingan Clustering
Analisis  perbandingan  dilakukan  untuk  melihat  apakah  hasil  clustering  menggunakan  perhitungan manual K-Means dan  perhitungan  dengan  bantuan  aplikasi orange3 terdapat  perbedaan  atau  kesamaan  hasil cluster . Dalam proses ini data hasil clustering dari masing-masing perhitungan disajikan dan dianalisis hasilnya.

## 2.5. Prediksi Menggunakan Orange3
Tindakan prediksi melibatkan perkiraan kejadian di masa depan secara sistematis dengan memanfaatkan informasi  masa  lalu  dan  masa  kini,  dengan  tujuan  meminimalkan  perbedaan  antara  hasil  aktual  dan  hasil perkiraan[17]. Untuk melakukan prediksi menggunakan aplikasi orange3, pada penelitian ini tahapannya terdiri dari.
1. Test and score metode prediksi
Tahapan  ini  dilakukan  untuk  mencari  nilai  error  terkecil  dari  beberapa  algoritma  prediksi  yang disediakan  didalam  aplikasi orange3 .  Hasil  penghitungan error dilihat  dari  beberapa  metode  yaitu Mean Absolute Error (MAE), Mean Square Error (MSE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), dan  Root  Mean  Squared  Error  (RMSE). Dimana  Semakin  kecil  tingkat error maka  semakin  baik prediksi yang dilakukan [18].
2. Dari  hasil test  and  score ,  metode  prediksi  yang  memiliki  nilai error terkecil  yang  akan  digunakan dalam melakukan prediksi hasil panen.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.3 (August 2024)
2.6. Analisa Cluster dan Hasil Prediksi
Tahapan  ini  digunakan  untuk  melihat  berapa  banyak  kecamatan  yang  mengalami  penurunan  dan peningkatan  hasil  panen  berdasarkan  prediksi  yang  telah  dilakukan  berdasarkan  pembagian cluster yang  telah dilakukan  sebelumnya,  dengan  membuat  tabulasi  data  dari  hasil cluster dan  prediksi.  Kemudian  dibuat persentase  hasil  prediksi  berdasarkan cluster untuk  menarik  kesimpulan  berapa  banyak  kecamatan  yang mengalami penurunan sesuai dengan cluster yang telah dihitung.

## III. PEMBAHASA DAN HASIL
3.1. Data Collection dan Pembentukan Dataset.
Data  yang  diperoleh  dari  Dinas  Pertanian  dan  Ketahanan  Pangan  Indramayu,  secara  rinci  masa  panen selama  satu  tahun  dibagi  menjadi  dua  periode  mengikuti  periode  masa  tanam  (MT).  dari  dua  periode  tersebut Dinas Pertanian dan Ketahanan Pangan pada akhir MT akan menggabungkan hasil panen periode pertama dan kedua  MT  menjadi  jumlah  panen  di  tahun  tersebut  dalam  satuan  Ton/GKB  atau  Gabah  Kering  Giling.  Selain dari Dinas  Pertanian dan Ketahanan Pangan, data  yang diambil  untuk  melihat  konsistensi, data juga diperoleh dari  https://opendata.indramayukab.go.id/.  Data  dari  situs  ini  sudah  merupakan  data  akhir  panen  dalam  satu tahun, akan tetapi update data masih sampai tahun 2022, sehingga untuk tahun 2023 masih menggunakan dari Dinas Pertanian dan Ketahanan Pangan Kab. Indramayu.
Berdasarkan kedua sumber data tersebut, pembentukan dataset dimulai dari mengelompokan jumlah hasil panen akhir tahun yang dikategorikan berdasarkan kecamatan dalam kurun waktu historis lima tahun dari 2019 sampai dengan 2023 dalam satuan Ton/GKB.
Tabel 1. Dataset hasil panen padi Kab. Indramayu KECAMATAN 2023 2022 2021 2000 1999 Haurgeulis 57,47 60,138 54,772 69,076 83,889 Gantar 112 143,691 126,485 163,397 148,5 Kroya 76,685 102,356 138,447 119,239 113,705 Gabuswetan 76,755 93,844 83,667 85,632 74,946 Cikedung 75,576 94,104 94,318 95,942 93,477 Terisi 133,924 111,162 114,9 90,23 90,65 Lelea 60,293 73,711 75,493 77,065 75,512 Bangodua 48,286 44,719 46,492 47,409 53,654 Tukdana 53,851 55,174 56,861 59,164 65,313 Widasari 44,203 44,251 37,902 42,291 43,583 Kertasemaya 45,855 46,875 42,871 50,552 51,163 Sukagumiwang 37 38,805 37,664 38,903 39,754 Krangkeng 57,971 65,618 61,337 55,942 60,951 Karangampel 32,486 29,994 32,182 32,487 31,376 Kedokan Bunder 32,14 31,997 32,977 34,059 32,67 Juntinyuat 63,763 64,468 62,081 61,325 63,44 Sliyeg 64,843 62,716 63,655 66,016 69,906 Jatibarang 45,086 43,474 43,667 43,408 47,034 Balongan 26,465 27,012 28,193 28,588 28,049 Indramayu 26,143 28,275 24,379 24,488 24,274
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.3 (August 2024)
Sindang 33,28 23,538 29,845 31,705 27,753 Cantigi 21,341 29,178 27,305 27,817 23,28 Pasekan 13,235 12,7 12,183 12,247 12,802 Lohbener 33,126 37,688 37,344 38,895 37,208 Arahan 28,381 36,16 36,903 36,136 35,023 Losarang 60,92 72,475 63,832 74,987 58,718 Kandanghaur 66,244 83,413 62,225 68,544 52,567 Bongas 55,561 54,627 58,064 55,413 60,241 Anjatan 88,775 85,4 86,795 87,796 97,374 Sukra 50,214 50,782 50,936 51,36 48,973 Patrol 45,835 48,097 44,466 46,827 44,786 3.2. Perhitungan Clustering K-Means
1. Normalisasi Data
Sebelum melakukan normalisasi, tahap pertama yang dilakukan adalah  mencari nilai minimal dan  maksimal  dari  hasil  panen  di  setiap  kecamatan  pada  masing-masing  periode  waktu  2019  sampai 2023
Tabel 2. Nilai minimal dan maksimal hasil panen 2023 2022 2021 2000 1999 MIN MAX MIN MAX MIN MAX MIN MAX MIN MAX 13,235  133,924  12,7  143,691  12,183 138,447 12,247 163,397 12,802 148,5
Nilai  minimal  dan  maksimal  yang  telah  diketahui,  digunakan  untuk  melakukan  normalisasi data.  Perbedaan  hasil  panen  yang  jauh  antar  kecamatan  menyebabkan  normalisasi  data  hasil  panen dilakukan. Untuk menghitung nilai normalisasi menggunakan persamaan [19].
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖 = (𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐴𝑤𝑎𝑙−𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑀𝑖𝑛𝑖𝑚𝑎𝑙) (𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑀𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑎𝑙−𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑀𝑖𝑛𝑖𝑚𝑎𝑙) (1)
Sebagai contoh normalisasi data untuk Kecamatan Haurgeulis pada tahun 2023 memiliki hasil panen  sebesar  57,47  Ton,  sehingga  normalisasi  yang  dilakukan  adalah  Nilai  Normalisasi  =  (57,47  – 13,235) / (133,924 – 13,235). Sehingga hasilnya adalah 0,366537133.
Tabel 3. Nilai normalisasi data hasil panen Kecamatan 2023 2022 2021 2000 1999 Haurgeulis 0,366537133  0,362147018 0,33730121  0,375977506  0,523861811 Gantar 0,818235299 1 0,905261991 1 1 Kroya 0,525731425  0,684443969 1  0,707853126 0,74358502 Gabuswetan 0,526311429  0,619462406 0,56614712  0,485511082  0,457958113 Cikedung 0,516542518  0,621447275 0,650502123  0,553721469  0,594518711 Terisi 1  0,751669962 0,813509789  0,515931194  0,573685684 Lelea 0,38991126  0,465764824 0,501409745  0,428832286 0,46212914 Bangodua 0,290424148  0,244436641 0,271724324  0,232629838  0,301050863
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.3 (August 2024)
Tukdana 0,336534398  0,324251284 0,35384591  0,310400265  0,386969594 Widasari 0,256593393  0,240863876 0,203692264  0,198769434  0,226834589 Kertasemaya 0,270281467  0,260895787 0,243046316  0,253423751  0,282693923 Sukagumiwang 0,194922487  0,199288501 0,201807324  0,176354615  0,198617518 Krangkeng 0,370671727  0,403981953 0,389295444  0,289083692  0,354824684 Karangampel 0,159509152  0,132024338 0,158390357  0,133906715  0,136877478 Kedokan Bunder 0,156642279  0,147315464 0,164686688 0,14430698  0,146413359 Juntinyuat 0,418662844  0,395202724 0,39518786  0,324697321  0,373166885 Sliyeg 0,427611464  0,381827759 0,407653805  0,355732716  0,420816814 Jatibarang 0,263909718  0,234932171 0,249350567  0,206159444  0,252266061 Balongan 0,109620595  0,109259415 0,12679782  0,108111148  0,112359799 Indramayu 0,106952581  0,118901299 0,096591269  0,080985776  0,084540671 Sindang 0,166088044  0,082738509 0,139881518  0,128733047  0,110178485 Cantigi 0,067164365  0,125794902 0,119764937  0,103010255  0,077215582 Pasekan 0 0 0 0 0 Lohbener 0,164812038  0,190761197 0,199272952  0,176301687  0,179855267 Arahan 0,12549611  0,179096274 0,19578027  0,158048296  0,163753335 Losarang 0,395106431  0,456329061 0,409055629  0,415084353  0,338369025 Kandanghaur 0,439219813  0,539830981 0,396328328  0,372457823  0,293040428 Bongas 0,350703047  0,320075425 0,363373566  0,285583857  0,349592477 Anjatan 0,625906255  0,554999962 0,590920611  0,499827985  0,623236894 Sukra 0,306399092  0,290722263 0,306920421  0,258769434  0,266555145 Patrol 0,270115752  0,270224672 0,255678578  0,228779358  0,235699863
Variabel  hasil  panen  per  tahun  akan  dinormalisasi  antara  rentang  0  sampai  dengan  1.  Proses normalisasi data ini digunakan sebelum melakukan perhitungan nilai centroid .

## 2. Manual Clustering K-Means
Jumlah cluster yang  akan  dibentuk  dalam  penelitian  ini  sebanyak  tiga  cluster  berdasarkan status  produksi  tinggi,  sedang  dan  rendah.  Untuk  penentuan  initial  cluster  center  dapat menggunakan metode  acak  atau random [20].  Status  produksi  tinggi  nilai  yang  diberikan  adalah  1  pada  masing- masing tahun, status produksi  sedang nilai didapat dari kecamatan Sliyeg, dan status produksi rendah dari kecamatan Lohbener.
Tabel 4. Initial cluster center iterasi 1 Cluster Status Produksi 2023 2022 2021 2000 2019 3 Tinggi 1 1 1 1 1 2 Sedang 0,43 0,38 0,41 0,36 0,42 1 Rendah 0,16 0,19 0,19 0,17 0,17
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.3 (August 2024)
Untuk  menentukan  jarak  antara  data  pada  setiap centroid ,  Langkah  yang  dilakukan  adalah dengan  menhiting  data  hasil  normalisasi  dengan  titik centroid yang  sudah  ditentukan.  Untuk menghitungnya  Rumus Euclidean Distance [8] .
𝐷 𝑒 =   √(𝑥 𝑖 −   𝑠 𝑖 ) 2 + (𝑦 𝑖 − 𝑡 𝑖 ) 2 (2)
Dimana 𝐷 𝑒 adalah Euclidean Distance , i mempresentasikan banyaknya data atau objek, ( x,y) merupakan  koordinat  objek,  dan (s,t) koordinat centroid. Dari  persamaan  tersebut,  dilakukan perhitungan  iterasi  1  untuk  mencari  data  pada  tiap cluster, dan  menentukan  jarak  terkecil  yang  akan mempresentasikan cluster tersebut. Berdasarkan perhitungan didapat hasil.
Tabel 5. Hasil iterasi 1 Kecamatan Jarak C3 Jarak C2 Jarak C1 Haurgeulis 1,37 0,14 0,51 Gantar 0,20 1,24 1,73 Kroya 0,69 0,82 1,29 Gabuswetan 1,06 0,33 0,80 Cikedung 0,93 0,44 0,92 Terisi 0,72 0,82 1,30 Lelea 1,23 0,16 0,61 Bangodua 1,64 0,29 0,22 Tukdana 1,47 0,13 0,38 Widasari 1,73 0,39 0,13 Kertasemaya 1,65 0,31 0,20 Sukagumiwang 1,80 0,46 0,05 Krangkeng 1,43 0,11 0,42 Karangampel 1,91 0,57 0,08 Kedokan Bunder 1,90 0,55 0,06 Juntinyuat 1,39 0,06 0,47 Sliyeg 1,35 0,00 0,50 Jatibarang 1,70 0,35 0,16 Balongan 1,98 0,64 0,14 Indramayu 2,02 0,68 0,18 Sindang 1,96 0,61 0,14 Cantigi 2,02 0,68 0,18 Pasekan 2,24 0,89 0,39 Lohbener 1,83 0,49 0,02 Arahan 1,87 0,53 0,04 Losarang 1,34 0,13 0,51 Kandanghaur 1,34 0,20 0,55 Bongas 1,49 0,15 0,36 Anjatan 0,95 0,41 0,91
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.3 (August 2024)
Sukra 1,60 0,26 0,25 Patrol 1,67 0,33 0,18
Setelah  didapat  data  kecamatan  yang  memiliki  jarak  terdekat  pada  masing-masing cluster , selanjutnya  pada  algoritma K-Means dilakukan  penentuan  atau update nilai centroid baru  untuk melakukan  iterasi  ke-2.    Penentuan  nilai centroid baru  menggunakan  nilai  rata-rata  atau Mean nilai normalisasi  panen  pada  masing-masing  cluster  yang  telah  terbentuk  .  Sebagai  contoh  untuk  nilai cluster  center pada  C3  tahun  2023  diperoleh  dengan  menghitung  rata-rata  dari  cluster  C1  yaitu kecamatan  Gantar,  Kroya,  dan  Terisi  tahun  2023  dengan  nilai  (0,818235299),( 0,525731425),  (1)  = (0,78).
Tabel 6. Initial cluster center iterasi 2 Cluster Status Produksi 2023 2022 2021 2000 2019 3 Tinggi 0,78 0,81 0,91 0,74 0,77 2 Sedang 0,43 0,45 0,45 0,39 0,43 1 Rendah 0,18 0,18 0,18 0,16 0,17
Hasil pembentukan centroid baru tersebut, dilakukan perhitungan iterasi ke-2 dengan metode dan rumus yang sama yaitu Euclidean Distance , sehingga hasilnya adalah.
Tabel 7. Hasil iterasi 2 Kecamatan Jarak C3 Jarak C2 Jarak C1 Haurgeulis 0,95 0,18 0,51 Gantar 0,39 1,16 1,73 Kroya 0,30 0,75 1,29 Gabuswetan 0,62 0,25 0,80 Cikedung 0,49 0,36 0,93 Terisi 0,39 0,76 1,30 Lelea 0,79 0,08 0,62 Bangodua 1,20 0,37 0,21 Tukdana 1,04 0,21 0,38 Widasari 1,30 0,46 0,12 Kertasemaya 1,22 0,38 0,20 Sukagumiwang 1,37 0,53 0,04 Krangkeng 0,99 0,16 0,42 Karangampel 1,48 0,64 0,07 Kedokan Bunder 1,46 0,63 0,05 Juntinyuat 0,95 0,12 0,46 Sliyeg 0,91 0,09 0,50 Jatibarang 1,26 0,43 0,15 Balongan 1,55 0,71 0,14 Indramayu 1,58 0,75 0,18
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.3 (August 2024)
Sindang 1,52 0,69 0,13 Cantigi 1,58 0,75 0,18 Pasekan 1,80 0,96 0,39 Lohbener 1,39 0,56 0,03 Arahan 1,43 0,60 0,06 Losarang 0,90 0,11 0,52 Kandanghaur 0,90 0,17 0,55 Bongas 1,05 0,22 0,36 Anjatan 0,52 0,34 0,91 Sukra 1,16 0,33 0,25 Patrol 1,24 0,40 0,17
Dari  hasil  perhitungan  didapat  pembagian  cluster  C3,  C2,  dan  C1  yang  sama  sesuai  baik perhitungan  iterasi  1  dan  iterasi  2.  Hal  tersebut  mengindikasikan  bahwa  perhitungan  iterasi cluster sudah  selesai  dikarenakan  data  yang  dihasilkan  telah  sesuai  karena  objek  tidak  ada  yang  berpindah cluster .
3.3. Clustering K-Means Menggunakan Orange3
Perhitungan clustering  K-Means menggunakan  aplikasi orange3 bertujuan  untuk  melihat  perbandingan hasil perhitungan manual dan menggunakan aplikasi orange3 . Berikut desain clustering K-Means pada orange3.
Gambar 3. Desain proses clustering menggunakan orange3
Untuk  mendapatkan  hasil  yang  akurat,  proses clustering  K-Means menggunakan  orange3  mengikuti Langkah-langkah perhitungan manual yaitu.
1. Preprocess data
Tahapan  ini  adalah  proses  pembentukan  data  normalisasi  yang  sama  dengan  perhitungan manual,  dimana  data  di  normalisasi  pada  interval  0  –  1.  Nilai  hasil  normalisasi  dapat  dilihat  pada widget data normalisasi yang terhubung dengan preprocess .
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.3 (August 2024)
Gambar 4. Hasil normalisasi data menggunakan orange3
Pada hasil normalisasi menggunakan orange3 , menunjukan nilai normalisasi yang didapat sama dengan hasil perhitungan normalisasi secara manual.
2. K-Means Clustering Orange3
Data yang diperoleh dari nilai hasil preprocess selanjutnya digunakan untuk menghitung clustering menggunakan widget K-means , dimana sebelumnya ditentukan terlebih dahulu sebanyak 3 cluster yang akan dibentuk. Untuk melihat hasil clustering dapat menggunakan widget data table hasil clustering.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.3 (August 2024)
Gambar 5. Hasil clustering K-Means menggunakan orange3

## 3.4. Analisis Perbandingan Clustering
Perbandingan    antara  hasil clustering menggunakan  perhitungan  manual  dan  menggunakan  aplikasi orange3 ,  data  pada  cluster  C3,  C2,  dan  C1  memiliki  kesamaan  baik  berdasarkan  kecamatan  dan  cluster  yang membaginya.
Tabel 8. Perbandingan clustering manual dan orange3 No Clustering Manual Clustering Orange3 C3 C2 C1 C3 C2 C1 1 Gantar Haurgeulis Bangodua Gantar Haurgeulis Bangodua 2 Kroya Gabuswetan Widasari Kroya Gabuswetan Widasari 3 Terisi Cikedung Kertasemaya Terisi Cikedung Kertasemaya 4 Lelea Sukagumiwang Lelea Sukagumiwang 5 Tukdana Karangampel Tukdana Karangampel 6 Krangkeng Kedokan Bunder Krangkeng Kedokan Bunder 7 Juntinyuat Jatibarang Juntinyuat Jatibarang 8 Sliyeg Balongan Sliyeg Balongan 9 Losarang Indramayu Losarang Indramayu 10 Kandanghaur Sindang Kandanghaur Sindang 11 Bongas Cantigi Bongas Cantigi 12 Anjatan Pasekan Anjatan Pasekan
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.3 (August 2024)
13 Lohbener Lohbener 14 Arahan Arahan 15 Sukra Sukra 16 Patrol Patrol 3.5. Test and Score Metode Prediksi
Pada penelitian  ini untuk  melihat  nilai error terkecil dari algoritma-algoritma prediksi  yang disediakan aplikasi  orange3,  dimana  algoritma  yang  di test  and  score adalah random  forest,  tree, dan linear  regression . Model algoritma yang memiliki nilai error terkecil yang akan digunakan untuk memprediksi hasil panen padi.
Gambar 6. Desain model test and score algoritma untuk prediksi panen padi
Test  and  score dilakukan  menggunakan  dataset  panen  padi,  dimana features  data dari  tahun  1999 sampai tahun 2022, dan tahun 2023 adalah target prediksi. Hasil test and score menunjukan algoritma random forest memiliki error terendah dibandingkan tree dan liear regression .
Gambar 7. Hasil test and score
Berdasarkan  pengujian test  and  score ,  ditentukan  bahwa  model random  forest yang  akan  digunakan sebagai  model  untuk  prediksi  panen  padi    berdasarkan  kecamatan  di  Indramayu,  dimana  tahun  1999  sampai 2022 sebagai features dan 2023 sebagai target . desain model pada aplikasi orange3 seperti berikut.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.3 (August 2024)
Gambar 8. Desain model prediksi hasil panen padi
Hasil prediksi yang dilakukan menggunakan algoritma random forest pada dataset hasil panen padi. Data hasil prediksi dapat dilihat pada widget predictions .
Gambar 9. Hasil prediksi menggunakan random forest
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.3 (August 2024)

## 3.6. Analisa Cluster dan Hasil Prediksi
Tahapan  Analisa  cluster  dan  hasil  prediksi  merupakan  proses  akhir  dalam  penelitian  ini,  dimana  pada tahapan ini dilakukan Analisa berapa banyak kecamatan yang diprediksi mengalami penurunan panen padi yang dibagi  dalam  cluster  masing-masing,  kemudian  dilihat  apakah  jenis  cluster  berpengaruh  terhadap  persentase penurunan panen padi, sehingga dapat menjadi acuan untuk Dinas Pertanian dan Ketahanan Pangan atau instansi terkait untuk merumuskan kebijakan.
Tabel 9. Persentase jumlah panen berdasarkan cluster Cluster Kecamatan Status Prediksi Jumlah Panen Turun Persentase C3 Gantar Naik 1 33,3% Kroya Naik Terisi Turun C2 Haurgeulis Naik 6 50 % Gabuswetan Turun Cikedung Naik Lelea Naik Tukdana Naik Krangkeng Turun Juntinyuat Turun Sliyeg Turun Losarang Naik Kandanghaur Naik Bongas Turun Anjatan Turun C1 Bangodua Turun 11 68,75 % Widasari Turun Kertasemaya Naik Sukagumiwang Turun Karangampel Turun Kedokan Bunder Turun Jatibarang Turun Balongan Naik Indramayu Turun Sindang Turun Cantigi Turun Pasekan Naik Lohbener Turun Arahan Naik Sukra Turun Patrol Naik
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.3 (August 2024)
Hasil  dari  analisis  data  yang  dilakukan  pada  cluster  C3  terdapat  1  kecamatan  yang  mengalami  prediksi turun dengan persentase 33,3 %,  cluster C2 6 kecamatan dengan persentase 50 %, dan C1 11 kecamatan dengan persentase
68 %.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan untuk  penerapan K-Means clustering untuk pemetaan produktivitas  padi  dan  prediksi  panen  di  Kabupaten  Indramayu,  hasil  perhitungan clustering  K-Means yang dilakukan  menggunakan dataset historis  produksi  padi  5  tahun  dengan  rentang  2019  –  2023  secara  manual memperoleh  dua  iterasi,  dimana  hasil  clustering  yang  didapatkan  membagi  kecamatan  yang  berada  di Indramayu  menjadi  tiga  cluster  yaitu  C1  dengan  kategori  rendah  sebanyak  16    kecamatan  ,  C2  sedang  12 kecamatan, dan  C3 tinggi sebanyak 3 kecamatan. Untuk  mendapatkan  hasil  yang akurat, hasil clustering yang dilakukan  secara  manual  tersebut  dibandingkan  menggunakan  hasil clustering aplikasi  o range3 .  Hasil  dari perbandingan  kedua  metode  tersebut  menunjukan  hasil  yang  sama  baik  secara  pembentukan cluster dan kecamatan yang termasuk didalamnya.
Dataset historis produksi panen padi juga dapat dimanfaatkan untuk melakukan prediksi prosuksi panen menggunakan algoritma random forest yang terdapat pada aplikasi orange3 , dimana hasil dari prediksi tersebut dianalisis  bersama  hasil clustering dengan  hasil cluster C1  yang  memiliki  potensi  produksi  rendah  memiliki persentase penurunan produksi padi yang tinggi yaitu 68,75 %, cluster C2 persentase penurunan sebanyak 50 %, dan C3 memiliki persentase 33,3%.
Dari  informasi  tersebut,  diketahui  bahwasanya  daerah cluster yang  memiliki  potensi  panen  rendah  juga memiliki potensi prediksi penurunan tingkat produksi padi dengan persentase yang tinggi, sehingga dengan hasil penelitian  ini  diharapkan  dapat  menjadi  bahan  pertimbangan  bagi  Dinas  Pertanian  dan  Ketahanan  Pangan Kabupaten  Indramayu  khususnya  dalam  menentukan  kebijakan-kebijakan  untuk  meningkatkan  hasil  produksi beras, sehingga ketahanan pangan dapat terjaga.

## REFERENSI
[1]  D.  M.  Azzahra et  al. , “Faktor-faktor yang mempengaruhi impor beras di Indonesia.”. E-Journal Perdagangan Industri dan Moneter Vol. 9. No. 3, September-Desember 2021. ISSN: 2303-1204 ( online)
[2]  D.  Isnawati,  “Analisis  Permintaan  Bahan  Pokok  Beras  Pada  Saat  Pandemi  Covid-19  Di  Indonesia”. Nomicpedia:  Journal  of  Economics  and  Business  Innovation  Volume  2  Nomor  1,  Maret,  2022.  E-ISSN  : 2775-4774. Available: https://journal.inspirasi.or.id/index.php/nomicpedia
[3] M. Yusuf Nugroho and U. Duta Bangsa Surakarta, “Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Produksi Padi di  Sumatera  Menggunakan  Metode  Regresi  Linier.” Prosiding  Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  dan Bisnis (SENATIB) 2023. E-ISSN 2962-1968
[4] Naira Afshari Putri, Raden Roro Aura Putri Indira, and Vany Seftiani Kurnia, “Dampak Pemberhetian Ekspor Beras  Dari  Negara-Negara  Pengekspor  Utama  Terhadap  Ketahanan  Pangan  Indonesia,” Jurnal  Ilmu Manajemen,  Ekonomi  dan  Kewirausahaan ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  107–114,  Jan.  2024,  doi: 10.55606/jimek.v4i1.2680.
[5] D. Riyatno, M. A. S. Tyas, and A. Muksin, “Upaya Pemerintah Kabupaten Indramayu dalam Mengembangkan Pertanian Pangan sebagai Potensi Unggulan,” Jurnal Syntax Admiration , vol. 4, no. 9, pp. 2194–2201, Sep. 2023, doi: 10.46799/jsa.v4i9.1015.
[6]  Dinas  Ketahanan  Pangan  Dan  Pertanian,  “Jumlah  Produksi  Padi  Berdasarkan  Kecamatan  di  Kabupaten Indramayu,”  https://opendata.indramayukab.go.id/dataset/jumlah-produksi-padi-berdasarkan-kecamatan-di- kabupaten-indramayu-2.
[7]  D.  T.  Cahaya et  al. ,  “PENERAPAN  METODE  K-MEANS  CLUSTERING  UNTUK  PENGELOMPOKAN POTENSI PADI DI KOTA PAGAR ALAM,”. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika). Vol. 8 No. 2, April 2024.
[8] M. Firman,  A. Halik, and L. Septiana, “Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons  Atribusi 4.0 Internasional. Analisa Data Untuk Prediksi Daerah Rawan Bencana Alam Di Jawa Barat Menggunakan
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.3 (August 2024)
Algoritma  K-Means  Clustering,” Journal  of  Information  System,  Applied,  Management,  Accounting  and Research , vol. 6, no. 4, pp. 856–870, 2022, doi: 10.52362/jisamar.v6i4.939.
[9] A. Yudhistira and R. Andika, “Pengelompokan Data Nilai Siswa Menggunakan Metode K-Means Clustering,” Journal of Artificial Intelligence and Technology Information (JAITI) , vol. 1, no. 1, pp. 20–28, Feb. 2023, doi: 10.58602/jaiti.v1i1.22.
[10]  A.  Satria,  R.  M.  Badri,  and  I.  Safitri,  “Prediksi  Hasil  Panen  Tanaman  Pangan  Sumatera  dengan  Metode Machine  Learning,” Digital  Transformation  Technology ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  389–398,  Sep.  2023,  doi: 10.47709/digitech.v3i2.2852.
[11] Jailani,  M.  Syahran,  et  al.,  “Teknik  Pengumpulan  Data  Dan  Instrumen  Penelitian  Ilmiah”.    HSAN:  Jurnal Pendidikan Islam, 2023, 1.2: 1-9. E-ISSN : 1987 – 1298.
[12] Y.  Yuliska  and  K.  U.  Syaliman,  “Literatur  Review  Terhadap  Metode,  Aplikasi  dan  Dataset  Peringkasan Dokumen Teks Otomatis untuk Teks Berbahasa Indonesia,” IT Journal Research and Development , vol. 5, no. 1, pp. 19–31, Jul. 2020, doi: 10.25299/itjrd.2020.vol5(1).4688.
[13] Harmain,  Ahmad,  et  al  “Normalisasi  Data  Untuk  Efisiensi  K-Means  Pada  Pengelompokan  Wilayah Berpotensi  Kebakaran  Hutan  Dan  Lahan  Berdasarkan  Sebaran  Titik  Panas”.  TEKNIMEDIA:  Teknologi Informasi dan Multimedia, 2021, 2.2: 83-89. E-ISSN : 2722 - 6271
[14] R.  A.  Indraputra  and  R.  Fitriana,  “K-Means  Clustering  Data  COVID-19”. Jurnal  Teknik  Industri  Vol.  10 No. 3. ISSN 1411-6340.
[15] F. Marisa et al. , “Digitasi Produktivitas Panen Padi Berbasis K-Means Clustering,” SMARTICS Journal , vol. 7, no. 1, 2021, doi: 10.21067/smartics.v7i1.5270.
[16] E.  Mardiani et  al. ,  “Membandingkan  Algoritma  Data  Mining  Dengan  Tools  Orange  untuk  Social Economy,” Digital  Transformation  Technology ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  686–693,  Nov.  2023,  doi: 10.47709/digitech.v3i2.3256.
[17] Adiguno,  Siswo;  Syahira,  Yohanni;  Yetri,  Milfa.  “Prediksi  Peningkatan  Omset  Penjualan  Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda”. Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD), 2022, 1.4: 275- 281.
[18] N. I. Hommy  D. E. Sinaga, “Perbandingan  double  moving average  dengan double  exponential smoothing pada peramalan bahan medis habis pakai”. JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi), 2018, 4.2: 197-204. ISSN : 2407 – 1811.
[20] T.  Tendean,  and  W.  Purba,  “Analisis  Cluster  Provinsi  Indonesia  Berdasarkan  Produksi  Bahan  Pangan Menggunakan Algoritma K-Means,” SAINTEK (Jurnal Sains dan Teknologi), vol. 1, no. 2, 2020 pp. 5–11.