## PERBANDINGAN ALGORITMA K-MEANS DAN K-MEDOIDS DALAM

## PENGELOMPOKAN KABUPATEN DAN KOTA BERDASARKAN TANAMAN BIOFARMAKA
Arif Miftahul Anwar, Ade Rizki Rinaldi, Mulyawan Teknik Informatika, STMIK IKMI CIREBON Jalan Perjuangan No. 10 B Majasem Kec. Kesambi Kota Cirebon
Arifmiftah520@gmail.com

## ABSTRAK
Tumbuhan  biofarmaka  dikenal  juga  dengan  tumbuhan  obat  yang  mempunyai  keunggulan  penting  dalam pengembangan  industri  farmasi,  dan  produk  kesehatan  yang  diperoleh  dari  berbagai  bagian  tumbuhan  seperti daun, batang, buah, dan akar. Salah satu strategi untuk meningkatkan dan mempertahankan produktivitas tanaman biofarmaka dengan  membagi  sektor tanaman  menjadi  beberapa  kelompok berdasarkan  kesamaan karakteristik. Salah satu pendekatan untuk mensegmentasi area ini dengan menggunakan analisis cluster . Tujuan dari penelitian ini  adalah  untuk  mengetahui  hasil cluster yang  terbentuk  dan  penggunaan  algoritma K-Means dan K-Medoids untuk  mengelompokkan  kabupaten/kota  berdasarkan  variabel  biomedis  tanaman.  Dari  hasil  analisis cluster menggunakan K-Means menghasilkan 24 kabupaten/kota pada cluster 1.1 kabupaten pada cluster 2.1 kabupaten pada cluster 3,  dan  1  kabupaten  pada cluster 4.  Sedangkan  dengan  menggunakan K-Medoids , cluster 1 menghasilkan 2 kabupaten, cluster 2 menghasilkan 1 kabupaten, cluster 3 menghasilkan 1 kabupaten dan cluster 4  memiliki  23  kabupaten/kota.  Dari  hasil  pengelompokan  kedua  metode  tersebut,  ditentukan  metode  terbaik melalui  perbandingan  menggunakan cluster variance dalam  pengelompokan  produksi  tanaman  biofarmaka. Mencapai nilai DBI. 0.087 untuk algoritma K-Means dan 0.428 untuk algoritma K-Medoids . Hal ini menunjukkan bahwa  pada  pengujian  DBI  algoritma K-Means lebih  baik  dibandingkan  algoritma K-medoids karena  semakin rendah nilai yang diperoleh maka kualitas cluster yang dihasilkan semakin baik.
Kata kunci : Tanaman Biofarmaka, Analisis Cluster, Cluster K-Means, Cluster K-Medoids

## 1. PENDAHULUAN
Di  Indonesia  tanaman  obat  sering  digolongkan sebagai  tanaman  biofarmaka.  Kategori  tanaman biofarmaka ini mencakup 15 tanaman antara lain jahe, laos/lengkuas,  kencur,  kunyit,  lampuyang,  jahe, temlen, temu kunci, dlingo/dringo, kapulaga, mengkudu/pace,  makota dewa, kejibeling,  sambiloto, dan  lidah  buaya.  [1].  Tanaman  biofarmaka  merujuk pada tumbuhan yang memiliki fungsi untuk mencegah dan  mengobati  penyakit.  Tumbuhan  ini  umumnya dapat  dimanfaatkan  sebagai  obat  tradisional  atau sebagai  bahan  baku  untuk  pembuatan  obat  kimiawi. Salah  satu  bagian  tanaman  yang  sering  digunakan untuk  keperluan  ini  adalah  daun.  Daun-dedaunan seringkali  memiliki  kesamaan  dalam  warna  dan bentuk.
Tanaman  biofarmaka  mempunyai  manfaat  yang besar  dalam  memenuhi  kebutuhan  manusia.  Dalam industri  farmasi,  tanaman  obat  merupakan  sumber utama  bahan  baku  obat  tradisional  dan  modern.  Saat ini  terdapat  kecenderungan masyarakat  untuk mengadopsi pengobatan tradisional. Hal ini disebabkan adanya peralihan ke gaya hidup yang lebih alami (back  to  nature) dan  semakin  mahalnya  biaya pengobatan  modern.  Akibatnya,  permintaan  terhadap tanaman  obat  semakin  meningkat  tidak  hanya  di Indonesia tetapi  juga di seluruh dunia. Tanaman obat mungkin  tidak  sepopuler  jenis  tanaman  lainnya, seperti tanaman penghasil pangan seperti buah-buahan dan  umbi-umbian,  namun  sangat  populer  terutama
dalam  konteks perubahan gaya  hidup global (back  to nature) . Tidak hanya berpengaruh pada pola konsumsi masyarakat,  tetapi  juga  telah  merambah  ke  berbagai sektor lainnya, termasuk pengobatan. Secara keseluruhan,  terjadi  perubahan  signifikan  dalam  pola pengobatan  masyarakat  secara  global,  dengan meningkatnya  minat terhadap obat-obatan  tradisional yang  terbuat dari  bahan  alam [1]. Dalam konteks ini, analisis data  mengenai  produksi tanaman  biofarmaka dapat  memberikan  wawasan  penting  bagi  industri farmasi dan peneliti dalam mengidentifikasi pola-pola produksi yang efisien dan berpotensi tinggi. Salah satu pendekatan analisis yang digunakan adalah klastering, yang memungkinkan pengelompokan tanaman berdasarkan karakteristik tertentu seperti pertumbuhan,  kandungan  senyawa,  dan  faktor-faktor lain yang memengaruhi produksi [1].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Hasil literature review yang telah dilakukan pada jurnal-jurnal  penelitian  terkait  topik  Perbandingan Algoritma K-means dan K-medoids Terhadap Produksi  Tanaman  Biofarmaka  Di  Jawa  Barat  dapat dijabarkan sebagai berikut :
Paper  [1]  menjelaskan  perbandingan  algoritma K- means dan K-medoids dalam  pengelompokan  bahan tanaman  biofarmasi  di  Jawa  Timur.  Tujuan  dari penelitian ini adalah untuk memperjelas hasil analisis deskriptif  data  tanaman  biofarmasi  dan  memahami secara  mendalam  situasi  dan  karakteristik  tanaman
biofarmasi. Metode K-means dan K-medoids kemudian  digunakan  untuk  mengelompokkan  bahan tanaman biofarmasi untuk memberikan wawasan lebih lanjut  mengenai  pola  distribusi  dan  kemungkinan pengelompokan  di  dalamnya.  Perbandingan  metode K-means dan K-medoids untuk clustering produk  ini juga akan membantu menentukan metode yang paling tepat  untuk  keperluan  analisis  lebih  lanjut.  Hasil clustering yang  dihasilkan  metode K-means dan K- medoids serupa.  Klaster  1 terdiri  dari dua  kabupaten, klaster 2 terdiri dari 32 kabupaten/kota, dan klaster 3 hanya berisi satu kabupaten.
Paper  [2]  membahas  tentang  perbandingan algoritma K-means dan K-medoids dalam mengklasifikasikan  kasus  Covid-19  di  Indonesia. Jurnal  ini  menjelaskan  langkah-langkah  penelitian, termasuk  akuisisi  dan  transformasi  data,  serta penggunaan  algoritma  yang  digunakan  (kesalahan jumlah  kuadrat,  koefisien  siluet,  indeks  Davis- Bouldin, dll). Hasil penelitian menunjukkan bahwa K- means  mempunyai  kinerja  yang  baik  dalam menciptakan cluster yang optimal. Jurnal ini bertujuan untuk memberikan  informasi sebaran kasus Covid-19 di Indonesia dengan menggunakan teknik clustering.
Paper  [3]  menjelaskan  perbandingan  algoritma clustering K-means dan K-medoids dalam mengklasifikasikan  siswa  dengan  gangguan  jiwa. Tujuan penelitian ini adalah untuk menemukan metode yang optimal dalam mengelompokkan siswa tunagrahita  ringan,  sedang,  dan  berat.  Penelitian menunjukkan  bahwa  K-means  lebih  efektif  dalam mengklasifikasikan  siswa  dengan  gangguan  jiwa. Namun penelitian ini mempunyai beberapa permasalahan.  Metode  ini  menggunakan  kumpulan data  yang  relatif  kecil  dan  tidak  mempertimbangkan faktor  lain  yang  mungkin  memengaruhi  klasifikasi. Penelitian  ini  merekomendasikan penggunaan dataset yang lebih besar untuk penelitian selanjutnya.
Paper  [4]  menjelaskan  penerapan  algoritma  K- means  dan    K-medoids  untuk  mengelompokkan  data negara  berdasarkan  faktor  sosial  ekonomi  dan kesehatan.  Tujuan  dari  jurnal  penelitian  ini  adalah untuk  mengelompokkan  data  nasional  berdasarkan faktor  sosial  ekonomi  dan  kesehatan  dengan menggunakan  algoritma  K-means  dan  K-medoids. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  algoritma  K- means  dengan  nilai  K=5  mengungguli  K-medoids dengan  nilai  Davies-Bouldin  Index  (DBI)  sebesar 0,095.  Oleh  karena  itu,  cluster  optimal  ditentukan dengan  menggunakan  algoritma  K-means.  Studi  ini akan  membantu  Anda  memanfaatkan  data  kelompok negara secara strategis dan efektif.
Paper  [5]  membahas  peramalan  impor  bahan tanaman  biofarmaka  menggunakan  tiga  algoritma penambangan  data:  Naive  Bayes,  SVM,  dan  regresi linier.  Penelitian  ini  menggunakan  data  Badan  Pusat Statistik  pada  tahun  2014  hingga  2019.  Hasil perbandingan  menunjukkan  bahwa  algoritma  SVM memiliki  akurasi  tertinggi  sebesar  93,3%  dan  nilai
AUC  sebesar  1.  Prediktor  terbaik  impor  bahan tanaman biofarmaka adalah jahe, jahe, dan dolingo.
Paper  [6]  Membahas  perbandingan  algoritma clustering K-means dan K-medoids untuk pengelompokan  program  pekerja  bukan  penerima upah pada program BPJS Ketenagakerjaan. Penelitian ini  bertujuan  untuk  menemukan  algoritma  clustering yang  lebih  efektif  dalam  program  pengelompokan karyawan  non-gaji.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa algoritma K-medoids menghasilkan kelompok yang  lebih stabil dan kokoh dibandingkan dengan K- means.
Paper  [7]  menjelaskan  penggunaan  algoritma clustering K-means dan K-medoids untuk mengelompokkan  kejahatan  berdasarkan  provinsi  di Indonesia.  Tujuannya  adalah  untuk  menentukan apakah  area  tersebut  memerlukan  pemantauan tambahan.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  Indonesia. Algoritma  K-means  menghasilkan  6  anggota  pada cluster  dengan  tingkat  kriminalitas  tinggi  dan  28 anggota  pada  cluster  dengan  tingkat  kriminalitas rendah, sedangkan algoritma K-medoids menghasilkan  7  anggota  pada  cluster  dengan  tingkat kriminalitas tinggi dan 27 anggota pada cluster dengan tingkat kriminalitas rendah. dihasilkan. Kinerja setiap algoritma bergantung pada data yang diproses.
Paper  [8]  Membahas  tentang  Perbandingan algoritma K-means dan
K-medoids untuk mengelompokkan armada truk berdasarkan produktivitas.  Proses  evaluasi  kinerja  armada  secara manual  memakan  waktu  dan  tidak  akurat,  sehingga memerlukan teknik pemrosesan data yang lebih cepat dan akurat. Teknik data mining dengan menggunakan teknik  clustering  diterapkan  pada  armada  kelompok berdasarkan  produktivitas.  Indeks  Davies-Bouldin digunakan  untuk  mengevaluasi  validitas  hasil clustering.  Algoritma  K-means  dipilih  untuk  aplikasi web  pengelompokan  armada  karena  skor  efektivitas DBI yang rendah. Kami menguji hasil pengelompokan dan menemukan tingkat kesesuaian sebesar 97%.
Paper [9] Membahas perbandingan algoritma K- means  dan    K-medoids  untuk  mengelompokkan  data dari  daerah  miskin.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengatasi  masalah kemiskinan dengan menggunakan teknik  data  mining.  Menerapkan  data  mining  dapat membantu  mengelompokkan  data  komunitas  yang buruk. Metode yang cocok untuk ini adalah algoritma K-means dan K-medoids. Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  kedua  algoritma  ini  dapat mengelompokkan data komunitas nakal secara akurat dan  efisien.  Penelitian  ini  juga  menyajikan  langkah- langkah  dan  perhitungan  yang  terlibat  dalam implementasi algoritma K-means.
Paper  [10]  menjelaskan  perbandingan  algoritma K-means  dan    K-medoids  untuk  mengelompokkan data  obat  menggunakan  koefisien  siluet.  Tujuan  dari jurnal  penelitian  ini  adalah  untuk  mengelompokkan data  obat  untuk  puskesmas  dan  mendukung perencanaan  dan  distribusi  obat.  Hasil  penelitian
menunjukkan  bahwa  algoritma  K-means  memiliki koefisien siluet yang lebih tinggi dan pengelompokan yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  K-medoids. Hasil  klasterisasi  dapat  dijadikan  acuan  rekomendasi pengelolaan persediaan obat di puskesmas.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan permasalahan yang ada adalah dengan mendemonstrasikan  bagaimana  model  data  mining dapat digunakan untuk menentukan hasil perbandingan  produksi  tanaman  biofarmaka  dengan menggunakan  algoritma K-means dan K-medoids . Tahap metodologi penelitian diawali dengan identifikasi  masalah,  pengumpulan  data,  dan  analisis data dengan menggunakan data mining dan evaluasi.
Gambar 1. Tahapan Metode Penelitian
Pada  penelitian  ini  metode  yang  digunakan adalah metode Knowledge Discovery  Process (KDD) sebagai  proses  dimana  teknik data mining digunakan guna  mengidentifikasi  informasi  serta  pola  yang relevan dalam sekumpulan data, proses data mining ini melibatkan  penggunaan  algoritma  untuk  menemukan pola  yang  dapat  mengidentifikasi  dalam  suatu proses database.
Dimulai  dari  tahap  seleksi  data  yaitu  mencakup pengumpulan  dataset  dan  pemilihan  atribut  yang diperlukan, kemudian pembersihan data, penggabungan atribut menjadi satu dataset, standarisasi data, preprocessing data, proses pengolahan  atau  teknik Clustering menggunakan perbandingan  algoritma K-means  dan  K-medoids, kemudian mengevaluasi DBI dan menentukan jumlah cluster yang dihasilkan dari kedua algoritma tersebut. Berikut  adalah  beberapa  langkah  dalam  prosses Knowledge Discovery in Database Process (KDD):
a. Data selection
Mengumpulkan  data  dengan  mengunjungi  web resmi  BPS  Jawa  Barat  dan  mengidentifikasikan sumber-sumber data sekunder yang relevan dengan topik atau penelitian. Sumber data sekunder dapat berupa  jurnal  ilmiah,  laporan  pemerintah,  basis data,  buku,  artikel  berita,  dan  lain  sebagainya. Setelah data diperoleh dari aktivitas pengumpulan data,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan pemilihan  atribut  yang  sesuai  dengan  apa  yang dibutuhkan  seperti  jumlah  ternak,  jenis  ternak, wilayah geografis, tahun, dan atribut lainnya yang relevan.
b. Data Preprocessing
Tahap preprocessing melakukan proses pembersihan  data  yang  meliputi  penghapusan atribut asing dan kolom yang berisi nilai null yang tidak  diperlukan  dalam  perhitungan  selanjutnya. Hal ini untuk memastikan bahwa data yang diolah benar-benar  data  yang  relevan.  Setelah  selesai melakukan  proses  pembersihan  pada  setiap subdataset, langkah selanjutnya adalah melakukan integrasi  data,  yaitu  menggabungkan  beberapa kumpulan  data  parsial  menjadi  kumpulan  data lengkap  yang  siap  untuk  proses  penghitungan pengelompokan.
c. Transformation Setelah  tahap preprocessing ,  langkah  berikutnya adalah Proses transformasi data. Data transformasi dilakukan dengan memberikan inisialisasi terhadap data yang memiliki nilai nominal menjadi bernilai numerik  [11].  Transformasi  data  merujuk  pada proses  mengubah  beberapa  subdataset  menjadi satu  format  yang  seragam,  bertujuan  untuk menyederhanakan  proses data  mining .  Selain  itu, terdapat  juga  penyesuaian  pada  nama  atribut dengan menggunakan kode tertentu guna mempermudah  dalam  presentasi  dan  pengolahan data.
d. Data mining
Proses  selanjutnya  Menerapkan  algoritma K- means dan K-medoids dalam  penelitian  ini,  dan melakukan pengujian dengan RapidMiner. Pengujian dengan RapidMiner merupakan langkah penting  dalam  memahami  dan  menguji  algoritma pengelompokan K-means dan K-medoids . Langkah yang  dilakuakan  yaitu  Konfigurasi  algoritma dengan  mengatur  parameter-parameter  seperti jumlah cluster (K),  metode  inisialisasi  pusat cluster , dan pengaturan lainnya yang sesuai dengan penelitian.
e. Mengevaluasi DBI Davies-Bouldin  Index  (DBI) adalah  metode penilaian yang digunakan untuk mengukur kualitas pengelompokan  dalam  model  pengelompokan untuk  data  tertentu.  Metode  ini  awalnya dikembangkan  oleh  David  L.  Davies  dan  Donald W.  Bouldin  pada  tahun  1979  dan  tetap  menjadi salah satu  metode  evaluasi clustering yang paling umum digunakan.
Davies-Bouldin  Index  (DBI) merupakan  metrik untuk  menentukan  jumlah cluster yang  optimal setelah  proses  pengelompokan  selesai.  Konsep DBI  ini  bertujuan  untuk  memaksimalkan  jarak antara satu cluster dengan cluster lainnya sekaligus meminimalkan  jarak  antar  objek  dalam  suatu cluster .  Semakin  kecil  nilai  DBI  yang  diperoleh (non-negatif  ≥  0),  maka  semakin  baik  pula  hasil clustering yang  diperoleh  dengan  menggunakan algoritma clustering K-means dan K-medoids . DBI memungkinkan  Anda  mengevaluasi  seberapa optimal skema pengelompokan untuk klaster Anda dengan memilih DBI yang lebih rendah.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Penelitian
Pada bagian ini akan membahas tahapan-tahapan hasil  yang  diperoleh  untuk  pengklasteran  komoditas Tanaman Biofarmaka di Provinsi  Jawa Barat, dengan menggunakan metode Cluster K-means dan Cluster K- medoids . Selain itu, bagaimana melakukan pembandingan  antara  hasil  pengelompokan  yang dihasilkan  oleh  algoritma K-means dan K-medoids untuk menentukan mana yang memberikan pengelompokan yang lebih optimal dan sesuai dengan karakteristik produksi tanaman biofarmaka di Provinsi Jawa Barat.

## 4.1.1. Dataset
Mengumpulkan data dengan mengunjungi web resmi  BPS  Jawa  Barat  dan  mengidentifikasikan sumber-sumber  data  sekunder  yang  relevan  dengan topik atau penelitian.
Gambar 2. Dataset
4.1.2. Data selection
Setelah data diperoleh dari aktivitas pengumpulan  data,  langkah  selanjutnya  adalah melakukan  pemilihan  atribut yang  sesuai  dengan  apa yang  dibutuhkan  seperti  jenis  tanaman,  lokasi produksi, jumlah produksi, dan faktor-faktor lain yang relevan.  Dataset  yang  akan  diolah  di  RapidMiner berasal  dari  aplikasi  Microsoft  Excel,  selanjutnya, pilih  file  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian. Setelah  file  dimasukkan,  tentukan  atribut  masing- masing yang terdapat di dalamnya.
4.1.3. Data preprocessing
Dalam tahap  ini dilakukan Preprocessing data yaitu  proses  cleaning  data  yang  hilang  atau  kosong sebelum  ke  proses  selanjutnya,  proses  cleaning  data yang hilang atau kosong terdapat tiga atribut data yang dihilangkang  yaitu  tahun,  kajibeling  dan  dlingo, dikarenakan data tersebut berisi nilai null.

## 4.1.4. Data transformasi
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  transformasi data  ke  dalam  bentuk  format  yang  sesuai  untuk diproses ke data mining . Bertujuan untuk memudahkan  koordinasi  data  yang  diproses  oleh algoritma dan  tools  yang  digunakan  dalam penelitian yaitu  rapidminer.  Pada  tahap  transformasi  atribut nomer  digunakan  untuk  menggantikan  fungsi  dari atribut  periode.  Tetapi,  ini  tidak  di  perlukan  dalam
penelitian  ini  dikarenakan  data  yang  akan  digunakan untuk  pengolahan  data  sudah  berbentuk  format  yang sesuai untuk di proses ke data mining .

## 4.1.5. Proses Clustering
Pengujian  dengan  RapidMiner  merupakan langkah  penting  dalam  memahami  dan  menguji algoritma clustering K-means atau K-medoids . Langkah-langkah  yang  dilakukan  adalah  melakukan konfigurasi  algoritma  dengan  mengatur  parameter seperti jumlah cluster (K), metode inisialisasi berpusat pada cluster , dan pengaturan lain yang sesuai dengan penelitian.  Proses clustering menggunakan  algoritma K-means dan K-medoids dilakukan pada data produksi 27  data  produksi  tanaman  biofarmaka. Clustering menghasilkan  pengelompokan  data  produksi  yang dapat  digunakan  untuk  menentukan  wilayah  mana yang  memiliki  tingkat  produksi  rendah,  sedang,  dan tinggi.  Algoritma  yang  digunakan  dalam  proses clustering pada produksi tanaman biofarmaka di Jawa Barat  adalah  algoritma K-means dan  algoritma K- medoids dengan menggunakan aplikasi RapidMiner.
Gambar 3. Menerapkan algoritma K-means
Setelah  proses  dijalankan,  dapat  dilihat  hasil pada cluster model  ( Clustering ),  Untuk  pilihan Description  dapat  dilihat  pada  Gambar  4.6  tampilan hasil cluster model K-means .
Gambar 4. Hasil Cluster Model K-means
Gambar  4  menunjukkan  bahwa cluster yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah empat kelas. Pengelompokan data berdasarkan algoritma K-means . Kelas  pertama  berjumlah  24  data,  kelas  kedua berjumlah  1  data,  kelas  ketiga  berjumlah  1  data,  dan kelas  keempat  berjumlah  1  data,  sehingga  total kumpulan data berjumlah 27 data.
Gambar 5. Menerapkan algoritma K-medoids
Setelah  menjalankan  prosesnya,  dapat  melihat hasilnya dalam model cluster ( clustering ). Untuk opsi
Jelaskan,  Anda  dapat  melihat  hasil  model cluster K- medoids pada Gambar 6.
Gambar 6. Hasil Cluster Model K-medoids
Gambar  6  menunjukkan  bahwa cluster yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari empat kelas. Pengelompokan  data  didasarkan  pada  algoritma K- means .  Kelas  pertama  terdapat  2  buah  data,  kelas kedua  terdapat  1  buah  data,  kelas  ketiga  terdapat  1 buah  data,  dan  kelas  keempat  terdapat  23  buah  data, sehingga diperoleh jumlah kumpulan data sebanyak 27 data.
Pada  gambar  7  dan  8  terdapat  hasil  analisis Clustering produksi  tanaman  biofarmaka  di  Jawa Barat  dengan  menggunakan  algoritma K-means dan K-medoids .  Terlihat  bahwa  pada  algoritma K-means terdapat 24 kabupaten/kota pada cluster 0.1 kabupaten pada cluster 1.1  kabupaten  pada cluster 2  dan  1 kabupaten  pada cluster 3.  dengan  jumlah  total  27 kabupaten/kota.  Sedangkan  pada  hasil  analisis Clustering produksi tanaman biofarmaka menggunakan  algoritma K-medoids terdapat  2 kabupaten/kota  pada cluster 0.1  kabupaten  pada cluster 1.1 kabupaten pada cluster 2 dan 23 kabupaten pada cluster 3. dengan jumlah total 27 kabupaten/kota.
Gambar 7. Hasil Clustering K-means

## 4.1.6. Mengevaluasi DBI
Indeks  Davies-Bouldin (DBI)  adalah  metode evaluasi  klaster  internal.  Keandalan  internal  DBI mengukur efektivitas pengelompokan dengan mengukur kuantitas dan kualitas data yang dikumpulkan.  Setelah  data  disiapkan,  lanjutkan  ke langkah  berikutnya,  pengolahan  data.  Data  tersebut diolah  menggunakan  algoritma K-means .  Pada penelitian ini jumlah cluster ditentukan sebanyak 2, 3, dan  4  dengan  melakukan  percobaan  dengan  jumlah cluster yang  berbeda.  Terakhir,  berdasarkan  hasil evaluasi,  kami  menentukan  jumlah cluster yang akan digunakan  dalam  penelitian  ini.  Analisis  data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan RapidMiner sebagai perangkat lunak untuk melakukan proses analisis. Metode clustering aplikasi Rapidminer serta  algoritma K-means dan K-medoids ditunjukkan pada tampilan skor DBI pada Gambar 9.

## Gambar 9. Tampilan mengevaluasi DBI
Tabel 1. Tabel Hasil Rekavitulasi DBI K-means
Percobaan Jumlah Cluster Nilai DBI 1 2 0.700 2 3 0.360 3 4 0.087 4 5 0.111 5 6 0.105 5 7 0.311 7 8 0.344 8 9 0.213 9 10 0.333 Tabel 2. Tabel Hasil Rekavitulasi DBI K-medoids Percobaan Jumlah Cluster Nilai DBI 1 2 0.893 2 3 0.835 3 4 0.428 4 5 1.367 5 6 0.728 6 7 3.181 7 8 2.819 8 9 3.583 9 10 3.949
Hasil  dari  proses  yang  menggunakan  algoritma K-means dan K-medoids untuk menentukan nilai DBI setiap cluster dan  kelompok  kabupaten  dan  kota berdasarkan  hasil  rangkuman Davies  Bouldin  Index (DBI)  yang  ditunjukkan dengan  hasil.  Jika  k=2  yaitu 0.893,  k  =3  yaitu  0.835,  dan  k=4  yaitu  0.428,  maka nilai k yang dipilih menjadi banyaknya cluster adalah nilai  k=  4  pada  percobaan  ketiga.  Nilai  DBI
minimumnya  adalah  0.428.  Hal  ini  dikarenakan semakin kecil nilai DBI maka cluster yang dihasilkan akan semakin optimal. , Oleh karena itu, empat cluster digunakan dalam penelitian ini. Terlihat juga bahwa K- means dari  vektor  kinerja  dan  nilai Davies  Bouldin Index (DBI)  dari  K-medoid  merupakan  metode validasi cluster dari hasil clustering . Nilai DBI untuk validasi menggunakan metode K-means sebesar 0.087. Nilai  DBI  yang  diperoleh  dengan  metode K-medoids sebesar  0.428.  Semakin  rendah  nilai  DBI,  semakin baik cluster nya.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  produksi  tanaman  biofarmaka  di Provinsi  Jawa  Barat,  algoritma K-means digunakan untuk  membuat  empat cluster ,  yaitu cluster 1  yang terdiri  dari  24  kabupaten/kota, cluster 2  yang  terdiri dari 1  kabupaten/kota, dan cluster yang  terdiri  dari 1 kabupaten/kota.  mengelompokkan  kabupaten  dan kota,  sehingga  menghasilkan  4  1  kabupaten. Sedangkan hasil  pengelompokan menggunakan algoritma K-medoids adalah cluster 1  sebanyak  2 kabupaten, cluster 2  sebanyak  1  kabupaten, cluster 3 sebanyak  1  kabupaten,  dan cluster 4  sebanyak  23 kabupaten/kota  dengan  menggunakan  empat cluster . Pencarian nilai DBI menghasilkan hasil pengelompokan  kabupaten  dan  kota  berdasarkan produksi tanaman biofarmaka menggunakan algoritma K-means dan K-medoids menggunakan empat cluster dari  dataset  tahun  2022.  Anda  bisa  Nilai-nilai  DBI adalah:  Metodenya  adalah  0.087.  Nilai  DBI  yang diperoleh  dengan  metode K-medoids sebesar  0.428. Perbandingan  algoritma K-means dan K-medoids untuk  mencari  nilai  DBI  pada  kelompok  kabupaten dan  kota  berdasarkan  produksi  tanaman  biofarmaka menunjukkan bahwa K-means efektif dalam mengolah data terkait biofarmaka. Data tanaman lebih efektif di Jawa  Barat  tahun  2022.  Dikarenakan  nilai  DBI  pada algoritma K-means lebih rendah dibandingkan dengan algoritma K-medoids . Nilai DBI yang terkecil pada K- means membuktikan  bahwa  algoritma K-means lebih unggul daripada K-medoids . Ini disebabkan oleh fakta bahwa  dalam  pengujian  DBI,  semakin  rendah  nilai yang  diperoleh,  semakin  baik  kualitas cluster yang dihasilkan. Dari  hasil pengujian yang telah dilakukan dan  hasil  kesimpulan,  maka  saran  yang  dapat disampaikan  penulis  yaitu:  Saran  peneliti  pada penelitian  ini  adalah  menggunakan  aplikasi  dan algoritma  teknik  data  mining  yang  berbeda  untuk mengelompokkan  kabupaten  dan  kota  berdasarkan produksi  tanaman  biofarmaka  pada  penelitian selanjutnya.  Penelitian ini  kemungkinan  akan dilanjutkan  pada  tahun-tahun  mendatang  untuk menambah  jumlah  data  yang  digunakan  guna memperoleh hasil yang lebih baik dan akurat..
DAFTAR PUSTAKA [1]  A. Fauzy, Perbandingan Algoritma K-Means dan Algoritma K-Medoids dalam  Pengelompokan
Komoditas  Tanaman  Biofarmaka  di  Provinsi
Jawa Tengah Tahun 2018. dspace.uii.ac.id, 2020. [2]  N.  Puspitasari,  G.  Lempas,  H.  Hamdani,  H. Haviuddin,  and  A.  Septiarini,  “Perbandingan Algoritma K-Means dan  Algoritma K-Medoids Pada  Kasus Covid-19 di  Indonesia,” Build. Informatics,  Technol.  Sci. ,  vol.  4,  no.  4,  pp. 2015–2027, 2023, doi: 10.47065/bits.v4i4.2994.
[3]  F.  Harahap,  “Perbandingan  algoritma  k  means dan  k  medoids  untuk  clustering  kelas  siswa tunagrahita,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 2, no. 4, pp. 191–197, 2021.
[4]  D. Hastari, F. Nurunnisa, S. Winanda, and D. D. Aprillia,  “Penerapan  algoritma  k-means  dan  k- medoids  untuk  mengelompokkan  data  negara berdasarkan faktor sosial-ekonomi dan kesehatan,” SENTIMAS Semin. Nas. Penelit. dan Pengabdi. Masy. , pp. 274–281, 2023.
[5]  R.  Khalida  and  H.  K.  Bharata,  “Analisa komparasi  tiga  metode  data  mining  dalam prediksi  impor  komoditas  tanaman  biofarmaka: array,” J. Ilm. Komputasi , vol. 19, no. 2, pp. 145– 154, 2020.
[6]  A. Meiriza and E. Ali, “Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Pengelompokan Program  BPJS  Ketenagakerjaan,” Indones.  J. Comput.  Sci. ,  2023,  [Online].  Available: http://3.8.6.95/ijcs/index.php/ijcs/article/view/31 84
[7]  H. D. Tampubolon, Suhada, M. Safii, Solikhun, and D. Suhendro, “Penerapan algoritma k-means dan k-medoids clustering
untuk mengelompokkan tindak
kriminalitas berdasarkan  provinsi,” J.  Ilmu  Komput.  dan Teknol. , vol. 2, no. 2, pp. 6–12, 2021.
[8]  A.  Supriyadi,  A.  Triayudi,  and  I.  D.  Sholihati, “Perbandingan  algoritma  k-means  dengan  k- medoids pada pengelompokan armada kendaraan truk  berdasarkan  produktivitas,” JIPI  (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform. , vol. 06, no. 02, pp. 229–240, 2021.
[9]  J.  Manurung,  P.  S.  Ramadhan,  and  M.  G. Suryanata,  “Perbandingan  algoritma  k-means dan  k-medoids  untuk  pengelompokkan  data masyarakat miskin pada kantor camat hatonduhan,” J.  CyberTech ,  vol.  3,  no.  9,  pp. 1522–1531, 2020.
[10]  R.  A.  Farissa,  R.  Mayasari,  and  Y.  Umaidah, “Perbandingan  algoritma  k-means  dan  k- medoids  untuk  pengelompokkan  data  obat dengan  silhouette  coefficient  di  puskesmas karangsambung,” J.  Appl. Informatics  Comput. , vol.  5,  no.  2,  pp.  109–116,  2021,  doi: 10.30871/jaic.v5i1.3237.
[11]  A.  Nugraha,  O.  Nurdiawan,  and  G.  Dwilestari, “Penerapan  Data  Mining  Metode  K-Means Clustering  Untuk  Analisa  Penjualan  Pada  Toko Yana  Sport,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 1–7, 2022.