## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN KUALITAS TANAMAN PORANG TERBAIK UNTUK KEBUTUHAN EKSPOR MENGGUNAKAN METODE

## K-MEANS CLUSTERING
Naufal Dzaka A, Karina Auliasari, Ahmad Faisol Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia naufaldzaka33@gmail.com

## ABSTRAK
Secara garis besar sumber bahan baku tepung di Indonesia sangat tinggi dan kaya, terutama tanaman umbi-umbi an. Tanaman porang salah satunya tanaman yang menghasilkan umbi yang sangat tinggi dan dapat mencapai pasar export. Dengan adanya budidaya porang dapat meningkatkan perekonomian dan ekologis untuk desa yang menanam tanaman porang. Namun sejauh ini petani dan pembudidaya tanaman belum mampu menyimpan data secara banyak dan secara tapi, masih menggunakan buku dan manual. Penelitian menggagas dengan adanya aplikasi tanaman porang mempermudah petani dan pembudidaya untuk mengimputkan data yang banyak dan membantu mengelompokkan tanaman porang tersebut apakah layak atau tidaknya untuk diexport.  Penelitian ini merupakan pengelompokan tanaman porang untuk di export yang berbasis website . Metode yang digunakan yaitu K-Means Clustering yang akan menentukan atau mengelompokkan tanaman porang tersebut apakan layak atau tidak layak untuk di export. Kebutuhan pada bahan skripsi yang dikembangkan mencangkup fungsional dan nonfungsional.  Hasil dari aplikasi ini berupa output clustering tanaman porang yang menampilkan 2 kelompok yaitu layak dan tidak layak. Aplikasi menampilkan data tanaman yang diinput serta menampilkan hasil dari clustering data tanaman porang tersebut. Berdasarkan pengujian diketahui bahwa terdapat 70 data tanaman dan didapatkan hasil accuracy 75%. Berdasarkan penelitian bahwa tanaman dapat menampilkan hasil clustering dari seluruh tanaman yang telah diinput.
Kata Kunci : Export,K-Means Clustering,Porang,Website

## 1. PENDAHULUAN
Budidaya porang merupakan salah satu usaha diversifikasi bahan pahan dan sebagai salah satu penyedian bahan baku industri yang bernilai tinggi terutama untuk pasar ekspor, serta menunjukkan bahwa Indonesia kaya akan sumber bahan baku tepung. Produk umbi porang yang diekspor sebagian besar dari usaha tani masyarakat dengan mengumpulkan umbi tang tumbuh liar diperkebunan atau dihutan. Produk pengolahan saat ini sebagian besar masih berupa chip kering dari bahan baku mentah. Dengan budidaya porang akan membawa keuntungan baik dari segi ekonomis dan segi ekologis.
Sejauh ini para petani mesih menggunakan penginputan data secara manual dan masih menggunakan buku atau noted. Sehingga untuk pengelompokkan data masih manual dan masih menggunakan perkiraan, dengan adanya aplikasi ini membantu petani dalam penyimpanan atau pengimputan data dengan jumlah yang banyak dan mengelompokkan tanaman yang akan di export sesuai data yang sudah ditentukan.
Dalam menghadapi  era teknologi saat ini yang semakin hari semakin berkembang, semua harus bekerja secara digital. Untuk saat ini proses export yang dilakukan masih tradisional dan belum menerapkan sistem online. Kendala yang dihadapi pun sangat beragam, salah satu contohnya tidak ada
akses jaringan internet yang masuk kedalam wilayah tersebut. Dengan adanya sistem atau pengumpulan tanaman secara online memudahkan petani untuk menyimpan data dan memilih tanaman porang yang siap untuk di export maupun belom siap untuk di export dan akses dapat dilakukan dimanapun tidak perlu menunggu petani datang kelokasi ekport . Pengelompokkan menggunakan metode K-Means Clustering . Dari studi kasus diatas diperlukan sebuah yang dapat membantu petani untuk menetukan kualitas tanaman porang yang pantas atau cocok untuk di export menggunakan metode perhitungan K-Means Clustering yang bertujuan mengelompokkan data menjadi beberapa cluster K-Means Clustering adalah jenis metode unsupervised classification yang bertujuan mengelompokkan data menjadi  beberapa cluster dengan pedekatan karakteristik yang sama.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Nasari dkk (2015)  Sebuah penelitian yang berjudul “Klasifikasi features by K-Means cluster analysis” telah dilakukan. Penulis penelitian ini menjelaskan bahwa analisis klaster KMeans sangat efektif dalam mengkarakterisasi subjek penelitian. Algoritma K-Means juga tidak tergantung pada urutan objek yang digunakan. Hal ini ditunjukkan ketika
penulis dengan santai mencoba menentukan titik awal pusar sekelompok subjek di awal perhitungan.
Nasari & Sianturi (2016)  Salah satu metode clustering dalam data mining adalah metode clustering. Istilah ilmiah untuk data mining adalah mengelompokkan sejumlah besar data atau objek ke dalam cluster (kelompok) sehingga setiap cluster dengan data yang berbeda semirip mungkin dengan objek dalam cluster tersebut.
Nasution & Eka (2018) Dengan membandingkan tinggi dan berat badan serta ukuran tulang pasien, serta model berat badan ideal yang biasa digunakan oleh para klinisi, sebuah sistem dapat dibuat untuk menentukan berat badan ideal pasien. Algoritma KMeans Clustering adalah algoritma yang dapat mengelompokkan data berdasarkan nilai standar yang ditentukan dan menghitung pengelompokan data tersebut.
Maulida (2018) studi tentang sistem pendukung keputusan untuk memutuskan tujuan wisata menggunakan subkelompok KMeans dan TOPSIS. Kriteria yang digunakan dalam survei (topik, struktur, anggaran). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menggabungkan metode TOPSIS dan KMeans untuk menghasilkan informasi berupa daftar tempat wisata sesuai dengan kepentingan yang diharapkan pengguna dari mereka menurut standar tertentu.
2.2. Tanaman Porang Tanaman Porang adalah salah satu tanaman yang termasuk dalam famili Araceae dan merupakan tumbuhan semak (herba) dengan umbi tunggal didalam Potensi Tanaman Porang Page 2 tanah. Porang banyak tumbuh di hutan karena hanya memerlukan penyinaran matahari 50-60 % sehingga sangat cocok untuk tanaman  di bawah naungan. Selain itu porang juga dapat tumbuh dalam kondisi tanah kering berhumus dengan pH 6-7, umbi batangnya didalam berada didalam tanah dan umbi inilah yang diambil hasilnya. Tanaman porang mempunyai kandungan polysacharida (glucomanan) tertinggi (sekitar 35 %). Glucomanan dapat digunakan selain untuk makanan, juga untuk berbagai macam industri, laboratorium kimia, dan obat-  obatan. Tanaman porang merupakan tanaman yang mampu tumbuh di daerah tropis dan sub tropis.
Salah satu sifat khas tanaman porang adalah mempunyai toleransi yang tinggi terhadap lingkungan yang ternaungi melalui mekanisme dormansi, sehingga tanaman ini tumbuh baik di pekarangan dan atau kawasan hutan. Selain itu, tanaman porang juga cocok untuk tanaman sela diantara jenis tanaman kayu atau pepohonan. Tanaman porang dapat beradaptasi di dataran rendah hingga ketinggian lebih dari 1.000 m diatas permukaan laut (dpl). Suhu harian rata-rata 25 0C - 35 0C, curah hujan tahunan antara 1.000-1.500 mm. Ketinggian optimal untuk menghasilkan produksi umbi yang baik antara 100 sampai dengan 600 mdpl. Sedangkan intensitas cahaya yang diperlukan 60 –  70 %. Pada prinsipnya tanaman
porang dapat tumbuh di berbagai jenis tanah terutama yang bertekstur lempung berpasir dan bersih dari alang-alang. Tetapi untuk menghasilkan umbi yang optimal, tanaman porang menghendaki tanaman porang menghendaki tanah yang gembur/subur dan tidak becek.

## 2.3. Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Konsep Sistem Pendukung Keputusan pertama kali diperkenalkan pada awal tahun 1970-an oleh Michael S. Scott Morton dengan istilah Management Decision System (Sprague, 1982). Konsep pendukung keputusan ditandai dengan sistem interaktif berbasis komputer yang membantu pengambil keputusan memanfaatkan data dan model untuk menyelesaikan  masalah-masalah yang tidak terstruktur. Pada dasarnya SPK dirancang untuk mendukung seluruh tahap pengambilan keputusan mulai dari mengidentifikasi masalah, memilih data yang relevan, menentukan pendekatan yang digunakan dalam proses pengambilan keputusan, sampai mengevaluasi pemilihan alternatif.
Menurut Simon (Suryadi dan Ramdhani, 2002, h.15-16) model yang menggambarkan proses pengambilan keputusan. Proses ini terdiri dari tiga fase, yaitu sebagai berikut :
a. Intelligence Tahap ini merupakan proses penelusuran dan pendeteksian dari lingkup problematika serta proses  pengenalan masalah. Data masukan diperoleh, diproses, dan diuji dalam rangka mengindentifikasi masalah.
b. Design Tahap ini merupakan proses menemukan, mengembangkan, dan menganalisis alternatif tindakan yang bisa dilakukan. Tahap ini meliputi proses untuk mengerti masalah, menurunkan solusi dan menguji kelayakan solusi.
c. Choice Pada tahap ini dilakukan proses pemilihan diantara berbagai alternatif tindakan yang mungkin dijalankan. Hasil pemilihan tersebut kemudian diimplementasikan dalam proses pengambilan keputusan. Meskipun implementasi termasuk tahap ketiga, namun ada beberapa pihak berpendapat bahwa tahap ini perlu dipandang sebagai bagian yang terpisah guna menggambarkan hubungan antar fase secara lebih komprehensif.

## 2.4. Clustering
Perbedaan dan persamaannya biasanya berdasarkan nilai atribut dari objek tersebut dan dapat juga berupa perhitungan jarak. Clustering sendiri juga disebut Unsupervised Classification . Clustering sangat berguna dan bisa menentukan group yang tidak dikenal dalam data. Cluster analysis merupakan proses partisi satu set objek data ke dalam himpunan bagian. Setiap himpunan bagian adalah cluster , sehingga objek yang di dalam cluster mirip satu sama
dengan yang lainnya, dan mempunyai perbedaan dengan objek dari cluster yang lain. Partisi tidak dilakukan dengan manual tetapi dengan algoritma clustering (Pratiwi dkk, 2016).
Clustering bisa digunakan untuk mengelompokkan jumlah pelanggan yang sangat banyak menjadi beberapa kelompok, dimana para pelanggan di dalam suatu kelompok memiliki karakteristik yang sangat mirip. Hal ini bisa membantu pengembangan strategi bisnis untuk CRM (customer relationship management) yang lebih baik. Disamping itu, coba pertimbangkan suatu perusahaan konsultan yang memiliki jumlah project yang sangat banyak.
2.5. Metode K-Means Clustering K-Means adalah metode pengelompokkan.
Langkah-langkah dalam algoritma K-Means :
1. Identifikasi data yang dikelompokkan dan tentukan cluster 2. Tentukan nilai centroid awal 3. Tentukan nilai Euclidian dengan persamaan berikut : …….Persamaan 1 Keterangan : a. Rumus Euclidian distance :
d = | x – y | = b. X1 = pusat cluster c. X2 = data 4. Kelompokkan data berdasarkan jarak terdekat data terhadap pusat centroid awal 5. Tentukan nilai centroid baru berdasarkan data pada cluster. 6. Cek kondisi apakah pusat cluster berubah jika iya, maka iterasi dilanjutkan dan dihitung ulang masing masing  data terhadap nilai cluster baru 7. Jika tidak terdapat perbedaan pada pusat cluster baru dan lama maka iterasi dihentikan (Yudi Agusta, 2007).

## 2.6. Website
Website adalah aplikasi yang berisi dokumen dengan konten multimedia. HTTP disertakan dan Anda  perlu menggunakan perangkat lunak yang disebut browser untuk mengaksesnya (Suhartanto, 2016).
2.7. PHP ( Hypertext Processor ) PHP adalah singkatan dari PHP Hypertext Processor dan digunakan sebagai bahasa skrip sisi server berbasis web yang tertanam dalam dokumen
HTML. Jadikan perawatan server web lebih mudah dan efisien (Suhartanto, 2016).

## 2.8. MySQL
MySQL adalah jenis database yang biasa digunakan untuk membangun aplikasi web dan database beserta sumber datanya (Suhartanto, 2016).

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Studi Kasus
Data tanaman porang terdapat 70 data yang akan dihitung menggunakan K-Means Clustering : Tabel 1. data Data ke-i Diameter (cm) Tinggi (m) Usia (Bulan) 1 5 1 8 2 8 0.65 15 3 6 0.8 16 4 9 0.95 18 5 10 1.2 19 6 14 1.25 20 7 16 1.3 22 8 3 0.55 6 9 18 1.45 24 10 19 1.5 21 11 20 1.5 20 12 12 0.5 12 …. …. …. …. 64 9 0.55 19 65 12 0.85 29 66 17 1.85 28 67 16 0.6 29 68 12 0.75 28 69 18 0.8 25 70 18 0.8 29 1. Mementukan cluster secara random dari 70 data tersebut. Cluster yang didapat adalah:
a. Cluster 1 (C1) = Layak
b. Cluster 2 (C2) = Tidak Layak
2. Tetapkan C pusat cluster awal secara random , dari dataset diatas terpilih 2 cluster pusat diantaranya :
Tabel 2. penentuan cluster Cluster 1 16  1.3  22 Cluster 2 3  0.55  6 3. Alokasikan semua data/objek kedalam cluster terdekat. Berikut hasil dari alokasi data kejarak cluster . Adapun hasil jarak kecluster diperoleh dari perhitungan dengan rumus :
Keterangan : a. Rumus Euclidian distance : d = | x1 – x2 |
b. x1 = pusat cluster
c. x2 = data Tabel 3. Hasil dari perhitungan jarak
4. Tentukan nilai rasio dari pembagian BCV ( between Cluster Variation ) dan WCV ( Within Cluster Variation ). Langkah perhitungan BCV yaitu perhitungan jarak di centroid pertama yaitu :
Tabel 4. perhitungan cluster baru C1 16  1,3 22 C2 3  0,55 6 BCV ( Beetwen Cluster Variation ) = d(C1,C2) = 20,6292 WCV ( Within Cluster Variaton ) yaitu perhitungan jarak terdekat di pangkatkan 2 dan jarak terdekat dihasilkan dari nilai minimal atau nilai terkecil dari hasil perhitungan jarak data ke centroid . Setelah itu semua nilai WCV ( Within Cluster Variaton ) dijumlahkan. Setelah itu hitung nilai rasio yaitu BCV/WCV.
Tabel 5. hasil perhitungan BCV, WCV, dan Rasio BCV 20,6292 WCV  4199,3275 Rasio 0,0049 5. Tentukan Kembali titik pusat centroid yang baru berdasarkan rata-rata pengelompokkan cluster yang telah dihitung dari perhitungan jarak terdekat :
Tabel 6. Hasil Cluster baru C1 13,45 1,14 23,86 C2 7,14 0,69 11,21 6. Perhitungan jarak data ke centroid baru dan perhitungannya sama dengan sebelumnya
Table 7. hasil perhitungan jarak centroid baru
7. Lakukan kembali langkah ke 5 dan 6 hingga perhitungan rasio tidak berubah dan sama, dan didapatkan : Tabel 8. hasil perhitungan BCV, WCV, dan rasio dari iterasi ke 2 BCV 14,134 WCV 2698,378 Rasio 0,005 8. Karena centroid pada iterasi 2 memiliki rasio yang berbeda dengan iteasi pertama, maka proses masih berlanjut hingga nilai rasio sama dengan iterasi sebelum-sebelumnya.

## 3.2. Akurasi
Akurasi digunakan untuk perhitungan data antara sistem dengan data yang asli(akurat). Tingkat akurasi dihitung berdasarkan nilai antara data testing yang belum dihitung.
Tabel 9 . Perbandingan Hasil data
Tabel 10. Perhitungan Nilai Accuracy
TP(True
Positif) FP(False Positif) 6 2 FN(False Negatif) TN(True Negatif)
0 0
= = 0.75 * 100% = 75% Pada perhitungan di atas, TP data valid yang tergolong data valid adalah 6, nilai FP yaitu data yang salah klasifikasi adalah 2, pada nilai FN data yang salah klasifikasi sebesar 0 dan pada nilai TN menunjukkan bahwa data tidak diklasifikasikan dengan benar 0 dan nilai yang tepat adalah 0,75%.

## 3.3. Flowchart Sistem
Penjelasan flowchart sistem jalannya aplikasi, berdasarkan flowchart pada Gambar 3.1 diatas sistem menjelasakan tentang alur dari sistem yang sudah dibuat. Mulai dari melakukan login, memasukkan email dan password. Setelah itu masuk kehalam dashboard menampilkan daftar tanaman porang, jika sudah inputkan tanaman sesuai yang diinpukan. Jika sudah diinputkan akan menghitung rata-rata kualitas tanaman dan menggunakan perhitungan K-Means Clustering . Output berupa clustering dari tanaman berdasarkan cluster .
Gambar 1. Sistem Flowchart
3.4. Flowchart Metode Flowchart ini menjelaskan tentang jalannya metode pada Gambar 1 yaitu :
1. Tentukan cluster
2. Tentukan nilai centroid awal
3. Tentukan nilai Euclidian dengan persamaan berikut : …….Persamaan 3.3 Keterangan : d. Rumus Euclidian distance : d = | x – y | = e.
X1 = pusat cluster f. X2 = data 4. Kelompokkan data berdasarkan jarak terdekat data terhadap pusat centroid awal.
5. Tentukan nilai centroid baru berdasarkan data pada cluster.
6. Cek kondisi apakah pusat cluster berubah jika iya, maka iterasi dilanjutkan dan dihitung ulang masing masing data terhadap nilai cluster baru 7. Jika tidak terdapat perbedaan pada pusat cluster baru dan lama maka iterasi dihentikan (Yudi Agusta, 2007).

## Gambar 2. Flowchart metode
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Tampilan Login
Tampilan login yang digunakan hanya untuk admin , didalamnya terdapat email dan password .
Gambar 3. Tampilan Login
4.2. Tampilan Home
Gambar 4. Tampilan Home
Gambar 4  merupakan halaman beranda yang menampilkan data diri admin.

## 4.3. Tampilan Data Tanaman
Gambar 5. Tampilan data tanaman Gambar  5  terdapat button tambah data, edit beserta hapus data. Data yang ditampilkan berupa id produk, ukuran porang(diameter), warna, tinggi, usia, tanggal input, dan kesimpulan yang menyatakan apakah tanaman porang tersebut layak atau tidak layak untuk di export .

## 4.4. Tampilan Data Metode
Gambar 6. Tampilan data tanaman Gambar  6  terdapat merupakan tampilan data kmeans untuk menentukan tanaman porang yang akan di export .

## 4.5. Pengujian Sistem
Pengujian sistem merupakan tahap uji coba apakah sistem akan bekerja  dengan bai kapa tidak saat website sudah dijalankan.

## 4.6. Pengujian Fungsional
Pengujian fungsional digunakan untuk pengecek an fitur yang ada dialam sistem. Hasil dilakukan dalam bentuk tabel, yaitu:
Tabel 11. Pengujian Fungsional No  Skenario Pengujian Hasil yang diharapkan Hasil Penguji Kesim pulan 1 Halaman Utama Menampilkan halaman utama Sesuai Berha sil 2 Halaman Login Sistem halaman menampilkan form login Sesuai Berha sil 3 Login dengan akun terdaftar Sistem akan menampilkan pesan login sukses dan akan diarahkan ke halaman dasboard admin Sesuai Berha sil 4 Login dengan akun tidak terdaftar Menampilkan pesan “Eror, nama pengguna atau kata sandi salah” Sesuai Berha sil 5 Halaman Beranda Admin Sistem akan menampilkan pesan selamat datang jika Sesuai Berha sil
berhasil login dengan akun terdaftar 6 Halaman Data Tanaman Sistem menampilkan semua data tanaman yang sudah di input Sesuai Berha sil 7 Halaman Form Tambah Tanaman Sistem akan menampilkan form data tanaman dan data akan ditampilkan di halaman data tanaman Sesuai Berha sil 8 Halaman edit tanaman Sistem akan menampilkan form ubah data tanaman yang sudah di inputkan Sesuai Berha sil 9 Hapus data tanaman Halaman akan mengeluarkan notif “Hapus Data ?” Sesuai Berha sil 10 Halaman Data K- Means Menampilkan semua data K-Means yang sudah diinput dari data tanaman Sesuai Berha sil 11 Tambah data K- Means Menampilkan perhitungan K-Means dan memasukkan data tanaman yang telah diinput Sesuai Berha sil 12 Logout Halaman Admin Sistem melakukan keluar halaman dan Kembali ke halaman utama Sesuai Berha sil Berdasarkan hasil dari pengujian fungsional mendapatkan hasil halaman dan button klasifikasi data tanaman porang menggunakn K-Means Clustering telah berhasil berjalan dengan lancar.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1. Kesimpulan
Berikut ini kesimpulan yang dapat diuraikan dari hasil pembuatan dan pengujian website Penerapan Algoritma K-Means Clustering Pada penentuan kualitas tanaman porang untuk kebutuhan export yaitu :
1. Sistem ini dapat di jalankan pada browser google chrome dan browser microsoft edge. 2. Berdasarkan hasil pengujian fungsionalitas pada sistem Penerapan Algoritma K-Means Clustering Pada Penentuan kualitas tanaman porang untuk kebutuhan export dapat berjalan dengan baik pada browser web.
3. Hasil perhitungan dataset dengan menggunakan metode K-Means didapatkan hasil Accuracy 75%, hal ini dikarenakan tidak memfilter data, dataset yang digunakan data yang belum diolah dengan data dengan sistem  (telah melakukan perhitungan K-Means Clustering ).
5.2. Saran Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan maka penulis dapat memberi saran untuk pengembangan selanjutnya karena peneliti banyak
kekurangan sehingga perlu adanya perbaikan dan pengembangan yaitu sebagai berikut :
1. Menambahkan data set untuk mendapatkan hasil yang lebih baik sehingga banyak data yang menjadikan acuan.
2. Untuk mendapat hasil yang berbeda peneliti lain bisa menggunakan algoritma klasifikasi yang lain.
3. Perlu pengembangan ke android/ios untuk lebih mempermudah pengguna.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Maulida, L. (2018). Penerapan Datamining Dalam Mengelompokkan Kunjungan Wisatawan Ke Objek Wisata Unggulan Di Prov.
Dki Jakarta Dengan K-Means. JISKA (Jurnal
Informatika Sunan Kalijaga) , 2 (3), 167. https://doi.org/10.14421/jiska.2018.23-06
[2] Nasari, F., & Darma, S. (2015). Seminar
Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2015 PENERAPAN K-MEANS CLUSTERING PADA DATA PENERIMAAN MAHASISWA BARU  (STUDI  KASUS :  UNIVERSITAS POTENSI UTAMA) . 6–8. [3] Nasari, F., & Sianturi, C. J. M. (2016). Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Pengelompokkan Penyebaran Diare Di
Kabupaten Langkat. CogITo Smart Journal ,
2 (2),108.https://doi.org/10.31154/cogito.v2i2.19 .108-119 [4] 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.
[5] Pratiwi, L. M., Diana, & Agustin, E. P. (2016). Penerapan K-Means Clustering Untuk Memprediksi Minat Nasabah Pada Pt . Asuransi Jiwa Bersama 1912 Bumiputera Prabumulih. Universitas Bina Darma , 1–16.
[6] Saputra, R. F., Agus Pranoto, Y., & Primaswara P., R. (2021). Implementasi Metode K-Means Clustering Pada Tes Psikologi Untuk Menentukan Kelompok Belajar Siswa Berbasis Mobile. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , 5 (1), 328–333. https://doi.org/10.36040/jati.v5i1.3290 [7] Suhardedi, C., & Sc, M. (n.d.). Potensi Tanaman Porang . 1–4. [8] Suhartanto, M. (2016). Pembuatan Website Sekolah Menengah Pertama Negeri 3 Delanggu Dengan Menggunakan Php Dan Mysql. Sentra Penelitian Engineering Dan Edukasi , 4 (1), 1– 8.http://speed.web.id/ejournal/index.php/Speed/ article/view/226
[9] Yudi Agusta. (2007). K-Means  –  Penerapan, Permasalahan dan Metode Terkait. Jurnal Sistem Dan Informatika , 3 (Februari), 47–60.