## JURNAL SIMADA JURNAL SIMADA

## Sistem  Informasi  & Manajemen Basis Data
81-92
93-103
104-115 116-127 128-139 140-149 150-158 159-169 Perancangan Data Penerimaan Barang Pada PT. Transmart Central Park Warehouse Menggunakan Pentaho dan Tableu Tools Emi Purwati, Syam Gunawan Penerapan Metode Menggunakan Matlab Untuk Memetakan Clustering Fuzzy C-Means Potensi Tanaman Padi Di Kabupaten Bekasi Winarni Merancang untuk Memantau Pengeluaran Belanja

## Executive Information System
Pemeliharaan Kendaraan Dinas pada Biro Umum Pemda Provinsi Lampung
Muhammad Fauzan Azima, Sri Karnila, Hendra Kurniawan
Sistem Informasi Perizinan Siup & Situ pada Kantor PTSA Kota Bandar Lampung Berbasis Website Anggi Andriyadi, Syela Angreani
Sistem Informasi Musyawarah Perencanaan Pembangunan (Musrenbang) Kabupaten Studi Kasus Pada Badan Perencanaan Pembangunan Daerah (Bappeda) Kabupaten Pati Iman Ardhi Prabowo, Fajar Nugraha
Sistem Informasi Geografis Rumah Sakit Di Kota Bandar Lampung Berbasis Web Nurjoko Prototype Warehouse Data Aplikasi eM-Tilang Abdul Aziz, Dias Ayu Budi Utami, Albertus Novian BT Rancangan Bangun Media Pembelajaran Berbasis Untuk Mata Pelajaran Simulasi
Android Digital Pada Kelas X SMK Negeri 3 Samarinda Tahun Ajaran 2017/2018 Hetin Tandi Arru, Arif Harjanto
management software technology data system software database system

## Pelindung
Sriyanto, S.Kom., MM
Pimpinan Redaksi Dr. Suhendro Yusuf Irianto, M.Kom
Redaksi Pelaksana Fitria M.Kom Rio Kurniawan, M.Cs Yulmaini, S.Kom., M.Cs

## Editor Ahli (Mitra Bestari)
Dr. Arta Moro Sundjaja (Univeristas Bina Nusantara) DR. Deris Setiawan (Univetsitas Sriwijaya) DR. Hustinawaty (Universitas Gunadarma) Ramadiani, M.Kom., Ph.D (Universitas Mulawarman) DR. Syifaun Nasyah (UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta)

## Editor Ahli
Dr. Suhendro Yusuf Irianto, M.Kom Dr. RZ. Abdul Aziz, ST., M.T Joko Triloka, M.T., Ph.D Dr (can) Sutedi, S.Kom., M.T.I

## Dewan Editor
Hendra Kurniawan, S.Kom., M.T.I Melda Agarina, S.Kom., M.T.I Sri Karnila, S.Kom., M.Kom Nurjoko, S.Kom., M.T.I
Editor/Layout Dwi Lianiko, S.Kom Febrian Eka Saputra, S.Kom

## Kesekretariatan
Dona Yuliawati, S.Kom., M.T.I Sushanty Saleh, S.Kom., M.T.I Arman Suryadi Karim, S.Kom., M.T.I

## Bendahara
Halimah, S.Kom., M.T.I Ochi Marshella F, S.Kom., M.T.I

## DEWAN REDAKSI JURNAL SIMADA

## PENGANTAR REDAKSI
Puji  Syukur  kehadirat  allah  SWT,  atas  karunia  dan  rahmatnya  sehingga  Jurnal  Ilmiah  Sistem Informasi  dan  Manajemen  Basis  Data  (SIMADA)  Volume  01,  No.  02  bulan  Oktober  2018  dapat diterbitkan sesuai dengan periode yang telah ditetapkan.
Jurnal  Sistem  Informasi  dan  Manajemen  Basis  Data  (SIMADA)  merupakan  Jurnal  yang  diterbitkan oleh Jurusan Sistem  Informasi  Institut  Informatika dan Bisnis (IIB) Darmajaya. Penerbitan jurnal ini sebagai wadah informasi berupa hasil penelitian, studi kepustakaan, gagasan, aplikasi teori dan kajian analisis kritis di bidang keilmuan Sistem Informasi dan Manajemen Basis Data.
Pada  edisi  ini  terdapat  8  artikel  dimana  versi online dari  Jurnal  tersebut  dapat  dilihat  di jurnal.darmajaya.ac.id.  Kami  ucapkan  terima  kasih  banyak  kepada  semua  pihak  yang  telah memberikan kontribusi dalam volume jurnal ini. Pada kesempatan ini kami kembali mengundang dan memberikan  kesempatan  kepada  para peneliti, dibidang Sistem Informasi dan Manajemen Basis Data untuk  kembali  mempercayai  jurnal  SIMADA  sebagai  wadah  bagi  para  peneliti  dalam mempublikasikan hasil penelitiannya dalam jurnal ini.
Akhir  kata  redaksi  berharap  agar  makalah  dalam  jurnal  ini  dapat  memberikan  kontribusi  dan sumbangsih  pemikiran  yang  bermanfaat  dalam  menjawab  tantangan  yang  dihadapi  khususnya  bagi perkembangan ilmu dan teknologi dalam bidang Sistem Informasi dan Manajemen Basis Data.

## Bandar Lampung, 25 Oktober 2018

## Redaksi Jurnal Simada

## Penerapan Metode Clustering Fuzzy C-Means

## Menggunakan Matlab Untuk Memetakan Potensi Tanaman
Padi Di Kabupaten Bekasi
Winarni 1
1 Program Studi Manajemen Informatika, AMIK Al Muslim, Bekasi
1 winarni.lesmanahadi@yahoo.com

## Abstract
Based on the data of rice crops from BPS-Statistics of Bekasi Regency in the field of Food Crops, there are several sub-districts in Bekasi Regency with varying rice yields. Therefore, it is necessary to group the sub-districts with the highest potential of rice producers. Therefore, a method is needed to facilitate the classification of paddy producing districts. By Fuzzy C-Means clustering method, the division of rice-producing sub-districts can be done based on the area of rice harvest (Ha) and rice production (ton). In this research, clustering of potential sub-districts using the Fuzzy C-Means algorithm is aimed at facilitating the grouping of a sub-district with the largest and low rice yields. The result is an illustration that shows the subdistrict grouping based on the results of paddy farming.
Keywords: Clustering; Data Mining; Fuzzy C-Means Algorithm
Abst rak
Berdasarkan data hasil pertanian padi dari Badan Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Bekasi Bidang Tanaman Pangan, menampilkan beberapa kecamatan di Kabupaten Bekasi dengan hasil panen padi yang bervariasi jumlahnya.  Untuk itu  diperlukan  pengelompokkan  kecamatan  yang  potensial  penghasil  padi  yang  terbanyak  ataupun  sedikit.  Oleh karena  itu,  dibutuhkan  metode  untuk  memudahkan  pengelompokkan  kecamatan  penghasil  padi.    Dengan  metode pengklasteran Fuzzy  C-Means ,  pembagian  kelompok  kecamatan  penghasil  padi  dapat  dilakukan  berdasarkan  luas panen padi (Ha) dan produksi padi (ton).  Pada penelitian ini dilakukan pengklasteran kecamatan potensial penghasil padi menggunakan algoritma Fuzzy C-Means yang bertujuan dalam memudahkan pengelompokkan suatu kecamatan dengan  hasil  panen  padi  lebih  dan  yang  kurang    Hasilnya  adalah  sebuah  gambaran  yang  menunjukkan pengelompokkan kecamatan berdasarkan hasil pertanian padi.
Kata Kunci: Pengklasteran; Data Mining; Algoritma Fuzzy C-Means

## 1.  PENDAHULUAN
Pangan adalah kebutuhan manusia yang paling mendasar.  Menurut UUD RI nomor 7 tahun 1996 tentang pangan menyebutkan  bahwa  pangan  merupakan  hak  asasi  bagi  setiap  individu  di  Indonesia.    Dalam  kebutuhan  pangan, sektor  pertanian  digunakan  untuk  memproduksi  beras  yang  merupakan  makanan  pokok  warga  negara  Indonesia secara  umum.    Produksi  beras  dalam  negeri  diharapkan  dapat  memenuhi  semua  kebutuhan  masyarakat  Indonesia karena  dengan  berhasilnya  pemenuhan  beras  dalam  negeri  berarti  pemerintah  tidak  memerlukan  tindakan  untuk mengimpor beras dari negara lain.
Produksi  beras  di  Indonesia  pada  tahun  ke  tahun  terus  meningkat  karena  harus  memenuhi  target  yang  telah dicapai pada tahun sebelumnya.  Tetapi bukan berarti dapat mencukupi ketersediaan beras karena setiap tahun pula jumlah penduduk meningkat, sehingga peningkatan jumlah produksi beras dilakukan untuk mengimbangi tingginya jumlah penduduk  Indonesia  yang  mengkonsumsi beras.   Untuk itu dalam  rangka  memenuhi kebutuhan padi, dinas pertanian  berupaya  untuk  mengoptimalkan  hasil  pertanian  dengan  memetakan  atau  mengelompokkan  daerah  yang
menghasilkan  tanaman  padi  di  Kabupaten  bekasi  dengan  metode clustering .    Tujuannya  adalah  untuk  mengetahui daerah potensial penghasil padi dan dapat  mengetahui daerah tersebut cocok untuk tanaman padi.  Pengelompokan tersebut  dapat  menggunakan  metode Fuzzy  C-Means .  Dengan  data  yang  sudah  dikelompokkan  menggunakan algoritma Fuzzy C-Means diharapkan dapat mempermudah dinas pertanian dalam menghitung hasil pertanian di tiap daerahnya  agar  mengetahui  daerah  mana  yang  menghasilkan  padi  terbanyak  dan  yang  kurang.  Aplikasi  untuk menerapkan metode Fuzzy C-Means Clustering ini adalah menggunakan Matlab.

## 2.  KERANGKA TEORI
Data mining menurut Ramakhrisnan, adalah penambangan data  yang berisi temuan  yang  menarik atau  pola-pola ( patterns) dalam  dataset  yang  besar  untuk  membuat  keputusan  tentang  kegiatan/aktivitas  yang  akan  datang  , sedangkan menurut Budi Santosa, data mining disebut juga dengan knowledge discovery in database (KDD) , adalah kegiatan  yang  meliputi  pengumpulan,  pemakaian  data  historis  untuk  menemukan  keteraturan,  pola  atau  hubungan dalam  set  data  berukuran  besar,    Keluaran  dari  data  mining  ini  bisa  dipakai  untuk  memperbaiki  pengambilan keputusan  di  masa  depan,  dan machine  learning adalah  suatu  area  dalam artificial  intelligence atau  kecerdasan buatan  yang berhubungan dengan pengembangan teknik-teknik  yang bisa diprogramkan dan belajar dari data  masa lalu.

## 2.1. Metode Clustering
Clustering adalah  suatu  metode  pengelompokan  berdasarkan  ukuran  kedekatan  (kemiripan) clustering berbeda dengan  grup,  kalau  grup  berarti  kelompok  yang  sama  kondisinya  kalau  tidak  ya  pasti  bukan  kelompoknya.  Tetapi kalai cluster tidak harus sama  akan tetapi pengelompokkannya berdasarkan pada kedekatan dari suatu karakteristik sample yang ada, salah satunya dengan menggunakan rumus jarak euclidean.

## 2.2. Algoritma Fuzzy C-Means
Penentuan nilai obyektif awal, iterasi, matriks partisi awal Start Data luas panen dan produksi padi setiap kecamatan, jumlah klaster, bobot, max- iterasi, error terkecil
d Membangkitkan bilangan random µ Menghitung pusat klaster
Menghitung fungsi objektif (P t ) Menghitung perubahan matriks partisi S(n(|P t - P t-1 | < €) atau {t > maxiter} nmmn( Finish Ya Tidak
Gambar 1. Bagan Alir Algoritma Fuzzy C-Means
Algoritma pengelompokan Fuzzy C-Means dijelaskan sebagai berikut  : 1. Input data yang akan di klaster X, berupa matriks X ij Keterangan : i = index data,  (1,2,3...n) j = index atribut, 1,2,3...m) n = banyaknya data m = banyaknya atribut
2. Tentukan :
Jumlah klaster = c Pangkat = w Maksimum iterasi = MaxIter Error terkecil yang Diharapkan = ᵋ Fungsi obyektif awal = P 0 dengan Nilai 0 Iterasi awal = t dengan Nilai 1
3. Bangkitkan bilangan random µ ik sebagai elemen-elemen matriks partisi awal U.
𝑄 𝑖 = ∑ µ 𝑖𝑘 𝑐 𝑘=1 (1)
Keterangan :
Qi =  jumlah matriks partisi awal µ ik = bilangan random k = index klaster, (1,2,3,...,c) c      = banyaknya klaster
Hitung :
𝑄 𝑖 = µ 𝑖𝑘 𝑄 𝑖 (2)
4. Hitung pusat klaster ke-k : V kj , dengan k = 1,2,....,c; dan j = 1,2,...,m
𝑉 𝑘𝑗  = ∑ (µ 𝑖𝑘 ) 𝑤 ∗  𝑋 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 ∑ ( 𝑛 𝑖=1 µ 𝑖𝑘 ) 𝑤 (3)
Keterangan :
𝑉 𝑘𝑗 =  Pusat klaster ke k pada atribut ke j
𝑋 𝑖𝑗 =   data sampel ke-i (i=1,2,3,...,n), Atribut ke-j (j=1,2,3,...,m)
5. Hitung fungsi objektif pada iterasi ke-t, P t
𝑷 𝒕 = ∑ ∑ ([∑ (𝑿 𝒊𝒋 −   𝑽 𝒌𝒋 ) 𝟐 ] µ 𝒊𝒌 𝒘 ) 𝒎 𝒋=𝟏 𝒄 𝒌=𝟏 𝒏 𝒊=𝟏 (4)
6.  Hitung perubahan matriks partisi
µ 𝑖𝑘 = [∑ (𝑋 𝑖𝑗 − 𝑉 𝑘𝑗) 2 ] 𝑚 𝑗=1 −1 𝑤−1 ∑ ([∑ (𝑋 𝑖𝑗 − 𝑉 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 ] −1 𝑤−1 ) 𝑐 𝑘=1
(5)
7.  Cek kondisi berhenti :
Jika : (| 𝑃 𝑡 −   𝑃 𝑡 − 1| <  𝜀) atau (t > MaxIter) maka berhenti Jika tidak : t = t + 1, ulangi langkah 4
Terdapat beberapa riset  yang telah dilakukan oleh banyak peneliti sebelumnya  yang berkaitan dengan pemetaan potensi tanaman padi dan Fuzzy C-Means , seperti berikut ini :
Nur Afifah, Dian C. Rini, Ahmad Lubab (2016) menyampaikan tentang pengklasteran Lahan sawah di Indonesia Sebagai  Evaluasi  Ketersediaan  Produksi  pangan  menggunakan Fuzzy  C-means .    Pada  penelitian  ini  dinyatakan bahwa  pengklasteran  lahan  sawah  dapat  digunakan  sebagai  bahan  evaluasi  dalam  meningkatkan  ketersediaan produksi  pangan  pada  suatu  daerah  dengan  mengetahui  luas  lahan. Fuzzy  C-means adalah  metode  yang  banyak digunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  yang  berhubungan  dengan  klaster/klasifikasi,  dan  juga  merupakan suatu  teknik  pengklasteran  data  yang  mana  keberadaan  tiap-tiap  titik  data  dalam  suatu cluster ditentukan  oleh derajat keanggotaan, sehingga dapat ditentukan cluster lahan sawah.
Lianna Felicia (2014) menyampaikan tentang Penerapan Metode Clustering Dengan K-Means Untuk Memetakan Potensi  Tanaman Padi Di  Kota Semarang.   Pada penelitian ini dilakukan pengklasteran  daerah potensial  penghasil padi  menggunakan  algoritma K-Means .  Dengan  menggunakan K-Means bertujuan  dalam  memudahkan pengelompokan  suatu  daerah  dengan  hasil  panen  terbesar,  sedang  dan  rendah.    Hasilnya  adalah  sebuah  gambaran yang  menunjukkan  pengelompokan  daerah  berdasarkan  hasil  pertanian  padi.  Perbedaan  dengan  penelitian  yang diusulkan adalah dengan algoritma Fuzzy C-Means, hasil pengelompokan tidak harus selalu di satu klater, tetapi bisa masuk di klaster lain, sedangkan algoritma K-Means , pengelompokan menghasilkan hanya masuk dalam satu klaster saja.
Femi Dwi Astuti menyampaikan tentang Implementasi Fuzzy C-Means Untuk Clustering Penduduk Miskin (Studi Kasus:  Kecamatan Bantul).  Pada penelitian ini akan diimplementasikan  metode Fuzzy  C-Means untuk  melakukan klastering penduduk miskin.  Dari 23, 500, 1000 dan 1313 jumlah data uji yang digunakan pada penelitian ini, hasil pengujian untuk jumlah klaster 3 menunjukkan klaster 1 memiliki anggota 507, klaster 2 memiliki anggota 253 dan klaster 3  memiliki anggota 553.  Jumlah klaster 4  menunjukkan klaster 1  memiliki anggota 259 keluarga, klaster 2 memiliki  anggota  297,  klaster  3  memiliki  anggota  504  dan  klaster  4  memiliki  anggota  253.  Perbedaan  dengan penelitian  yang  diusulkan  adalah  hasil  pengelompokan  dapat  memberikan  keputusan  kecamatan  mana  saja  yang menghasilkan jumlah padi yang besar sehingga dapat sebagai rekomendasi bagi Dinas Pertanian  Kabupaten Bekasi dalam memetakan penanaman padi.

## 3.  METODOLOGI
Metode penelitian yang digunakan terdiri dari : (1) Pengumpulan data, (2) Pengolahan data  awal, (3) Model yang diusulkan.

## 3.1 Pengumpulan Data
Data  primer  diperoleh  dengan  melakukan  teknik  pengumpulan  data  yaitu  dengan  mengambil  data  dari  website
Biro  Pusat  Statistik  (BPS)  Kabupaten  Bekasi  ,Sedangkan  data  sekunder  merupakan  data  relevan  yang  melengkapi data  primer  sehingga  dapat  memaksimalkan  hasil  penelitian,  diperoleh  dari  berbagai  sumber  yang  menunjang penjelasan penelitian, yaitu dengan menggunakan studi kepustakaan.

## 3.2 Pengolahan Data Awal
Data pertanian seluruh kecamatan di kabupaten bekasi dari tahun 2012 s/d 2016 yang terdiri dari data luas panen dan produksi padi sawah dan ladang.

## 3.3 Model yang Diusulkan
Metode  yang diusulkan adalah  algoritma Fuzzy C-Means Clustering dan aplikasi  yang digunakan  adalah Matlab R2013a.

## 4.  HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1  Data Set
a. Dataset yang digunakan untuk perhitungan untuk perhitungan mining ini adalah luas panen dan produksi padi.
Tabel 1. Dataset produksi padi 2012 – 2016 Kecamatan Tahun 2012 2013 2014 2015 2016 Luas Panen (Ha) Produksi (Ton) Luas Panen (Ha) Produksi (Ton) Luas Panen (Ha) Produksi (Ton) Luas Panen (Ha) Produksi (Ton) Luas Panen (Ha) Produksi (Ton) Setu 2345 13971 4101 25337 2558 15673 1960 12373 638 4023 Serang Baru 2941 19547 3388 21537 2867 17850 2657 16946 3037 18795 Cikarang Pusat 1800 11253 6231 29323 1625 10103 1489 9339 2030 12467 Cikarang Selatan 726 4586 8740 55164 602 3685 517 3223 551 3358 Cibarusah 3282 20333 226 1393 3268 19945 2405 15175 3327 20380 Bojongmangu 3362 20629 3275 19627 3475 21572 3469 22050 3357 20549 Cikarang Timur 5207 31639 5033 32177 4756 29804 4950 31011 3813 23653 Kedungwaringin 3796 23121 1191 6782 3647 22111 3780 24260 3860 24161 Cikarang Utara 795 4732 2176 13522 735 4410 750 4728 1040 6481 Karangbahagia 5623 33613 975 6230 5136 31209 4990 31614 5574 34482 Cibitung 3747 24191 5113 32558 3316 19968 2926 18574 4146 26104 Cikarang Barat 1246 7607 1582 10030 1075 6516 953 6064 419 2598 Tambun Selatan 242 1499 5468 35107 225 1377 195 1210 55 347 Tambun Utara 3514 22055 3285 20747 2516 14909 2726 17443 2705 17400 Babelan 4774 29096 5540 36391 3118 19369 3836 24381 4753 29901 Tarumajaya 3383 20352 7687 49365 3034 17948 3724 23916 4358 27314 Tambelang 6044 37288 13359 85112 4730 26047 5726 36815 6773 42464 Sukawangi 8431 50633 6767 43467 4944 29889 8064 51224 8800 55839 Sukatani 5270 35262 3789 23941 4475 26872 4908 31201 5012 31731 Sukakarya 7592 48279 729 4004 7168 43517 8648 55507 7791 48433 Pebayuran 13489 83533 3639 18425 13615 81930 13591 87780 13546 85555 Cabangbungin 6817 41784 3234 20462 6174 37525 5600 35696 8131 51135 Muaragembong 2124 12936 3056 19504 2413 14753 1955 12368 3802 24155
Sumber : BPS Kabupaten Bekasi

## 4.2  Algoritma Fuzzy C-Means
a. Menentukan jumlah klaster, pangkat, Maksimum iterasi dan errror terkecil yang Diharapkan.
Parameter perhitungan Fuzzy C-Means (FCM) yakni jumlah klaster = 2, yang menunjukkan golongan kecamatan dengan produksi padi lebih dan golongan kecamatan dengan produksi padi kurang .  Maksimum iterasi = 100, nilai pembobot (pangkat) = 2, dan nilai error terkecil = 0,00001.
>>findcluster
Gambar 2. Tampilan Clustering
b. Membangkitkan bilangan random
Untuk  membangkitkan  bilangan  random µ 𝑖𝑘 ,  i  =  1,2,3,4,...,n;  k  =  1,2,3,4,...,c;  sebagai  elemen-elemen  matriks partisi awal (U) dengan menggunakan Matlab dapat dilakukan dengan mengetikkan sintaks sebagai berikut : >> rand('state',0) >> X=[rand(6,2);rand(7,2);rand(8,2)] X = 0.9501    0.4565 0.2311    0.0185 0.6068    0.8214 0.4860    0.4447
0.8913    0.6154
0.7621    0.7919
0.9218    0.8936
0.7382    0.0579
0.1763    0.3529
0.4057    0.8132
0.9355    0.0099
0.9169    0.1389
0.4103    0.2028
0.1987    0.4660
0.6038    0.4186
0.2722    0.8462
0.1988    0.5252
0.0153    0.2026 0.7468    0.6721 0.4451    0.8381 0.9318    0.0196
c. Hasil iterasi dan pusat klaster adalah sebagai berikut :
>> load data_pertanian_2012.m >>[center.U.ObjFcn] =  fcm(data_pertanian_2012,2,[2,100,10^-5])
Iteration count = 1, obj. fcn = 4749808763.131538 Iteration count = 2, obj. fcn = 3819084789.064822 Iteration count = 3, obj. fcn = 3500513924.711329 Iteration count = 4, obj. fcn = 2806076938.045899
Iteration count = 5, obj. fcn = 2477905059.045941 Iteration count = 6, obj. fcn = 2413991502.691127 Iteration count = 7, obj. fcn = 2401910714.852803 Iteration count = 8, obj. fcn = 2398296199.928674 Iteration count = 9, obj. fcn = 2396900833.241792 Iteration count = 10, obj. fcn = 2396323436.994911 Iteration count = 11, obj. fcn = 2396079299.946892 Iteration count = 12, obj. fcn = 2395975009.684654 Iteration count = 13, obj. fcn = 2395930185.711126 Iteration count = 14, obj. fcn = 2395910844.855399 Iteration count = 15, obj. fcn = 2395902478.282802 Iteration count = 16, obj. fcn = 2395898852.977491 Iteration count = 17, obj. fcn = 2395897280.378718 Iteration count = 18, obj. fcn = 2395896597.718458 Iteration count = 19, obj. fcn = 2395896301.236960 Iteration count = 20, obj. fcn = 2395896172.433819 Iteration count = 21, obj. fcn = 2395896116.465170 Iteration count = 22, obj. fcn = 2395896092.141885 Iteration count = 23, obj. fcn = 2395896081.570339 Iteration count = 24, obj. fcn = 2395896076.975393 Iteration count = 25, obj. fcn = 2395896074.978112 Iteration count = 26, obj. fcn = 2395896074.109932 Iteration count = 27, obj. fcn = 2395896073.732546 Iteration count = 28, obj. fcn = 2395896073.568499 Iteration count = 29, obj. fcn = 2395896073.497189 Iteration count = 30, obj. fcn = 2395896073.466190 Iteration count = 31, obj. fcn = 2395896073.452714 Iteration count = 32, obj. fcn = 2395896073.446857 Iteration count = 33, obj. fcn = 2395896073.444311 Iteration count = 34, obj. fcn = 2395896073.443204 Iteration count = 35, obj. fcn = 2395896073.442722 Iteration count = 36, obj. fcn = 2395896073.442514 Iteration count = 37, obj. fcn = 2395896073.442423 Iteration count = 38, obj. fcn = 2395896073.442383 Iteration count = 39, obj. fcn = 2395896073.442366 Iteration count = 40, obj. fcn = 2395896073.442359
Pusat klaster adalah sebagai berikut :
1.0e+04 *
0.2569    1.5917 0.7305    4.5233

## 4.3  Implementasi
Gambar  di  bawah  ini  menampilkan  tampilan  aplikasi  Penentuan  Klaster  produksi  padi  di  setiap  kecamatan  di kabupaten Bekasi.
Gambar 3. Tampilan Aplikasi
Hasil penelitian menggunakan data produksi padi di Kabupaten Bekasi menghasilkan :
1. Produksi Tahun 2012
Tabel 2. Hasil Cluster 2012 Kecamatan Cluster Setu C1 Serang Baru C1 Cikarang Pusat C1 Cikarang Selatan C1 Cibarusah C1 Bojongmangu C1 Cikarang Timur C0 Kedungwaringin C1 Cikarang Utara C1 Karangbahagia C0 Cibitung C1 Cikarang Barat C1 Tambun Selatan C1 Tambun Utara C1 Babelan C1 Tarumajaya C1 Tambelang C0 Sukawangi C0 Sukatani C0 Sukakarya C0 Pebayuran C0 Cabangbungin C0 Muaragembong C1

## 2.  Produksi Tahun 2013
Tabel 3. Hasil Cluster 2013 Kecamatan Cluster Setu C1 Serang Baru C1 Cikarang Pusat C1
Cikarang Selatan C0 Cibarusah C1 Bojongmangu C1 Cikarang Timur C0 Kedungwaringin C1 Cikarang Utara C1 Karangbahagia C1 Cibitung C0 Cikarang Barat C1 Tambun Selatan C0 Tambun Utara C1 Babelan C0 Tarumajaya C0 Tambelang C0 Sukawangi C0 Sukatani C1 Sukakarya C1 Pebayuran C1 Cabangbungin C1 Muaragembong C1

## 3.  Produksi Tahun 2014
Tabel 4. Hasil Cluster 2014 Kecamatan Cluster Setu C1 Serang Baru C1 Cikarang Pusat C1 Cikarang Selatan C1 Cibarusah C1 Bojongmangu C1 Cikarang Timur C1 Kedungwaringin C1 Cikarang Utara C1 Karangbahagia C0 Cibitung C1 Cikarang Barat C1 Tambun Selatan C1 Tambun Utara C1 Babelan C1 Tarumajaya C1 Tambelang C1 Sukawangi C1 Sukatani C1 Sukakarya C0 Pebayuran C0 Cabangbungin C0 Muaragembong C1

## 4.  Produksi Tahun 2015
Tabel 5. Hasil Cluster 2015 Kecamatan Cluster Setu C1 Serang Baru C1 Cikarang Pusat C1 Cikarang Selatan C0
Cibarusah C1 Bojongmangu C1 Cikarang Timur C0 Kedungwaringin C1 Cikarang Utara C1 Karangbahagia C0 Cibitung C1 Cikarang Barat C1 Tambun Selatan C1 Tambun Utara C1 Babelan C1 Tarumajaya C1 Tambelang C0 Sukawangi C0 Sukatani C0 Sukakarya C0 Pebayuran C0 Cabangbungin C0 Muaragembong C1

## 5. Produksi Tahun 2016
Tabel 6. Hasil Cluster 2016 Kecamatan Cluster Setu C1 Serang Baru C1 Cikarang Pusat C1 Cikarang Selatan C1 Cibarusah C1 Bojongmangu C1 Cikarang Timur C1 Kedungwaringin C1 Cikarang Utara C1 Karangbahagia C0 Cibitung C1 Cikarang Barat C1 Tambun Selatan C1 Tambun Utara C1 Babelan C1 Tarumajaya C1 Tambelang C0 Sukawangi C0 Sukatani C0 Sukakarya C0 Pebayuran C0 Cabangbungin C0 Muaragembong C1
Keterangan : C0 : Kecamatan dengan produksi padi lebih C1 : Kecamatan dengan produksi padi kurang
Hasil dari aplikasi menghasilkan kelompok-kelompok kecamatan yang menghasilkan padi lebih dan yang kurang, pada  produksi  padi  tahun  2016,  kecamatan  dengan  penghasil  padi  yang  lebih  adalah  kecamatan  Karangbahagia, Tambelang,  Sukawangi,  Sukatani,  Sukakarya,  Pebayuran  dan  MuaraGembong.    Umumnya  daerah-daerah  ini  dari tahun  2012  s/d  2016  selalu  masuk  dalam  kelompok  penghasil  padi  terbesar.    Selain  lahan  panen  yang  besar,  juga
produksi  padi  yang  besar.    Karena  jika  luas  panen  besar  tetapi  produksi  padi  kurang,  hasil  dari  aplikasi menghasilkan kelompok produksi padi yang kurang,

## 5. KESIMPULAN
Dari implementasi  aplikasi di atas dapat  disimpulkan  bahwa  walaupun luas panen besar, tetapi produksi kurang maka dapat dinyatakan bahwa kecamatan tersebut dikelompokkan sebagai kecamatan dengan produksi padi kurang.
Hasil clustering yang  terbentuk  dapat  dikembangkan  menjadi  basis  pengetahuan  untuk  sistem  pendukung keputusan maupun sistem rekomendasi daerah yang cocok untuk ditanami padi oleh Dinas Pertanian.

## DAFTAR PUSTAKA
Afifah,  Nur.,  Dian,  C.  Rini  &  Lubab,  A.  2016.  Pengklasteran  Lahan  Sawah  di  Indonesia  Sebagai  Evaluasi
Ketersediaan Produksi Pangan Menggunakan Fuzzy C. Means . Jurnal Matematika “MANTIK”. 40-45.
Astuti, Femi D. Implementasi Fuzzy C-Means untuk Clustering Penduduk Miskin (Studi Kasus: Kecamatan Bantul).
Jurnal Teknomatika. 59-70.
Felicia, L. 2014.  Penerapan Metode Clustering dengan K-Means untuk Memetakan Potensi Tanaman Padi di Kota Semarang.
Alamat :  Jalan Zainal Abidin  Pagar Alam No.93 Gedong Meneng, Bandar Lampung 35142 Telp. 0721-787214 Fax. 0721- 700261 email : simada@darmajaya.ac.id
Website : jurnal.darmajaya.ac.id
Diterbitkan :
LEMBAGA PENGEMBANGAN PEMBELAJARAN, PENELITIAN, DAN PENGABDIAN MASYARAKAT (LP4M) INSTITUT INFORMATIKA & BISNIS DARMAJAYA