IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS UNTUK KLASTERISASI POTENSI DESA PADA SEKTOR PRODUKSI PERTANIAN DI KABUPATEN BOJONEGORO
Teguh Pribadi 1) , Rahmad Irsyada 2) , Hastie Audytra 3) Doni Abdul Fatah 4) 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Sunan Giri Bojonegoro (UNUGIRI)
Jl Jenderal Ahmad Yani no. 10 Bojonegoro
4 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Trunojoyo Madura Jl. Raya Telang, PO BOX 2 Kamal, Bangkalan Email : 1 pribadi.teguh90@gmail.com, 2 irsyada.rahmat@gmail.com,
3 hastie.audytra@gmail.com, 4 doni.fatah@trunojoyo.ac.id

## ABSTRAK
Hasil pertanian (panen) di lingkup desa merupakan salah satu deteksi kondisi desa tersebut dalam bidang  pertanian.  Terkait kondisi hasil pertanian,  pemetaan  klasterisasi hasil  pertanian  desa  juga perlu dilakukan dan diketahui agar penetapan program desa khususnya dalam bidang pertanian dapat menentukan prioritas sesuai dengan kondisinya. Beberapa data menjadi fokus utama pemetaan hasil pertanian  di  Bojonegoro  adalah  hasil  panen  Padi,  Jagung,  Kacang  Tanah,  dan  Kedelai. Pengelompokan  potensi  hasil  pertanian  desa  sesuai  laporan  BPS  Bojonegoro  tahun  2018  dimana jumlah klaster yang diusulkan 2 klaster yaitu klaster baik dan klaster tidak baik. Metode klasterisasi menggunakan  algoritma  K-Means  dengan  perhitungan  jarak  menggunakan  Euclidean  distance sedangakan  perhitungan  evaluasi  jarak  hasil  klaster  menggunakan  Davies-Bouldin  Index  (DBI). Hasil klasterisasi adalah klaster 1 (baik) sebanyak 295 desa dan klaster 2 (tidak baik) 106 dengan DBI sebesar 0.70.
Kata kunci: Davies-Bouldin Index (DBI), Hasil Pertanian Desa, K-Means, Potensi

## ABSTRACT
Agriculture  (harvest)  in  the  village  area  is  one  of  the  detection  conditions  of  the  village  in agriculture.  Regarding  the  condition  of  agricultural  products,  mapping  of  clustering  of  village agricultural products also needs to be carried out and it is known that the establishment of village programs, especially in agriculture, can determine priorities according to their conditions. Some data are the main focus of mapping agricultural products in Bojonegoro are rice, corn, peanuts and soybeans.  The  grouping  of  rural  agricultural  yields  is  in  accordance  with  the  BPS  Bojonegoro report  in  2018  where  the  number  of  proposed  2  cluster  clusters  is  good  and  bad  clusters.  The clustering method uses the K-Means algorithm with distance calculation using Euclidean distance while the calculation of the distance evaluation results using cluster Davies-Bouldin Index (DBI). The results of clustering are cluster 1 (good) as many as 295 villages and cluster 2 (not good) 106 with DBI of 0.70.
Keywords : Davies-Bouldin Index (DBI), Village Agricultural Products, K-Means, Potential

## PENDAHULUAN
Berdasarkan UU nomor 19 tahun 2013  Bab  I  pasal  1  ayat  4,  Pertanian  [1] adalah  kegiatan  mengelola  sumber  daya alam  hayati  dengan  bantuan  teknologi, modal,  tenaga  kerja,  dan  manajemen untuk menghasilkan Komoditas Pertanian yang mencakup tanaman pangan, hortikultura, perkebunan,
dan/atau peternakan  dalam  suatu agroekosistem . Dalam UU tersebut juga mengatur tentang perlindungan  dan  pemberdayaan  petani sehingga terwujud kedaulatan dan kemandirian perani dalam rangka meningkatkan taraf kesejahteraan, kualitas, dan kehidupan petani yang lebih baik.  Di  kabupaten  Bojonegoro  terdapat 430  desa  yang  tersebar  di  28  kecamatan yang  mana  memiliki  total  produksi  padi 963.137,12 ton, non-padi 324.241,493ton, ternak  besar  510.080  ekor,  dan  ternak kecil  2.358.436  ekor  [2].  Persebaran masing-masing  4  sektor  tersebut  tersebut masih  relatif  distributif  dan  diperlukan klasterisasi  untuk  menggolongkan  desa yang  unggul,  berkembang,  dan  perlu penanganan.
Clustering [3]  adalah  metode yang  digunakan  dalam  data  mining  yang cara
kerjanya mencari
dan menglompokkan  data  yang  mempunyai kemiripan  karakteristik  antara  data  satu dengan data lainnya yang telah diperoleh. Ciri  khas  dari  teknik  data  mining  ini adalah  mempunyai  sifat  tanpa  arahan (unsupervised), yang  dimaksud  adalah teknik  ini  diterapkankan  tanpa  perlunya data  training  dan  tanpa  ada teacher serta tidak  memerlukan  target output .  Metode clustering yang  mempunyai  sifat  efesien dan  cepat  yang  dapat  digunakan  salah satunya  adalah  metode k-means dimana metode  ini  bertujuan  untuk  membuat cluster objek berdasarkan atribut menjadi k partisi.cara kerja metode ini adalah mula –  mula  ditentukan cluster yang  akan dibentuk, pada elemen pertama dalam tiap cluster dapat  dipilih  untuk  dijadikan sebagai titik tengah (centroid) ,
selanjutnya  akan  dilakukan  pengulangan langkah-langkah  hingga  tidak  ada  objek yang dapat dipindahkan lagi [4]. Berdasarkan hal-hal tersebut diatas,  penelitian  ini  berfokus  pada masalah terkait pengklasterisasian/
pengelompokan  potensi  desa-desa  pada sektor  produksi  pertanian  di  kabupaten Bojonegoro  menggunakan  algoritma  K- Means sehingga  mampu  memberikan informasi/  pengetahuan  kepada  kepala daerah  dalam  mengambil  kebijakan terkait penanganan pertanian.
Data  mining  merupakan  metode yang  digunakan  dalam  pengolahan  data berskala besar oleh karena itu data mining memiliki  peranan  yang  sangat  penting dalam beberapa bidang kehidupan diantaranya  yaitu  bidang  industri,  bidang keuangan,  cuaca,  ilmu  dan  teknologi  [3]. Dalam  data  mining  juga  terdapat  metode –  metode  yang  dapat  digunakan  seperti klasifikasi, clustering,  regresi, seleksi variabel, dan market basket analisis.
Clustering atau  pengklasteran adalah  suatu  teknik  data  mining  yang digunakan untuk menganalisis data untuk memecahkan permasalahan
dalam pengelompokkan data atau lebih tepatnya mempartisi  dari  dataset  ke  dalam  subset. Pada  teknik  clustering  targetnya  adalah untuk kasus pendistribusian (objek, orang, peristiwa  dan  lainnya)  ke  dalam  suatu kelompok, hingga derajat tingkat keterhubungan antar anggota cluster yang sama adalah kuat dan lemah antara angota cluster  yang  berbeda  [5].  Pada  proses analisis  cluster  metode  yang  digunakan untuk  membagi  data  menjadi  subset  data berdasarkan  kesamaan  atau  kemiripan yang  telah  ditentukan  sebelumnya.  Jadi analisis cluster secara  umum  dapat dikatakan bahwa [5] :
a) Data yang terdapat dalam satu cluster memiliki  tingkat  kesamaan  yang tinggi, dan
b) Data  yang  terdapat  dalam  suatu cluster yang  berbeda  memiliki tingkat kesamaan yang rendah.
Sebagai contoh dapat dilihat pada gambar  1.  Pada  gambar  1  dapat  dilihat misalkan  data  tersebut  merupakan  data konsumen  sederhana  yang  terdapat  dua
atribut  didalamnya,  yaitu  umur  dan penghasilan.  Pada  data  yang  berdasarkan dua  atribut  tersebut  kemudian  dibagi menjadi tiga cluster yaitu cluster C1 yang terdiri  dari  konsumen  usia  muda  dan berpenghasilan  rendah, cluster C2  terdiri dari  konsumen  usia  muda  dan  tua berpenghasilan  tinggi,  dan cluster C3 terdiri  dari  konsumen  usia  tua  dan berpenghasilan relatif rendah.
Gambar 1. Grafik Clustering Salah  satu  algoritma clustering adalah K- Means dimana K- Means merupakan suatu algoritma yang digunakan dalam pengelompokkan secara pertisi  yang  memisahkan  data  ke  dalam kelompok yang berbeda –  beda.
Algoritma  ini  mampu  meminimalkan jarak  antara  data  ke  clusternya.  Pada dasarnya penggunaan algoritma ini dalam proses  clustering  tergantung  pada  data yang didapatkan dan konklusi yang ingin dicapai  di  akhir  proses  [5].  Salah  satu penghitung jarak adalah manhattan distance yang mana prosesnya adalah:
a. Tentukan jumlah cluster
b. Alokasikan  data  ke  dalam cluster secara random
c. Hitung centroid /  rata-rata  dari  data yang  ada  di  masing-masing  cluster dengan persamaan
𝐷 𝐿1 (𝑥 1 , 𝑥 2 ) = |𝑥 2 −   𝑥 1 | = √∑ (𝑥 2𝑗 −   𝑥 1𝑗 ) 2 𝑝 𝑗=1 (1)
d. Alokasikan  masing-masing  data  ke centroid /rata-rata terdekat
e. Kembali ke Step c, apabila masih ada data  yang  berpindah cluster atau
apabila perubahan nilai centroid, ada
yang  di  atas  nilai threshold yang
ditentukan  atau  apabila  perubahan nilai  pada objective  function yang digunakan  di  atas  nilai threshold yang ditentukan.

## METODE
Metodologi penelitian yang dilakukan dengan lagkah-langkah sebagai berikut: a. Studi Literatur Pencarian  literatur  dalam  rangka melengkapi  pengetahuan  dasar  dan teori-teori melalui buku-buku, jurnal, maupun media internet. b. Pengumpulan Data Pengumpulan  data  sekunder  melalui situs https://bojonegorokab.bps.go.id/publ
ication.html yang  mana  didapatkan data atau dataset sebanyak  430  data sesuai  jumlah  desa  yang  tersebar pada  28  kecamatan  di  Bojonegoro yang ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1. Data Produksi Hasil Pertanian Bojonegoro Tahun 2017
N o Desa Keca mata n Hasil Pertanian P J K T K d 1 Sidob andun g Balen Bal en 3 1 4 6 27 7.2 3 74 .3 3 2 Maya ngkaw is Balen Bal en 3 2 8 4 45 1.6 8 75 .2 9 3 Kenep Balen Bal en 3 0 9 8 41 3.4 4 79 .3 4 4 Pohbo go Balen Bal en 1 6 5 8 40 4.5 9 25 .1 7 5 Penga nten Balen Bal en 7 0 3 3 31 9.6 8 84 .8 5 …  …. …… …. . … .. …. . … ..
N o Desa Keca mata n Hasil Pertanian P J K T K d 4 3 0 Banjar sari Trucu k Tr uc uk 7 0 4 27 0 42 .3 8 c. Identifikasi Masalah Klasterisasi  yang  diusulkan  peneliti sebanyak  2  klaster  yaitu  baik  dan tidak baik. d. Klasterisasi - Evaluasi Flowchart dari preprocessing , klasterisasi K-Means ,  sampai  hasil klaster serta evaluasinya dapat dilihat pada gambar 2.
Mulai Dataset Mentah Preprocessing Menentukan jumlah klaster (K) Menentukan centroid acak sejumlah K Menentukan jarak euclidean antara masing-masing centroid
C1,C2 dengan data Menentukan nilai euclidean terkecil Euclidean C1-data terkecil? Data masuk Klaster 1 (K1) ya tidak Data masuk Klaster 2 (K2) Hitung nilai centroid baru berdasarkan data K1, K2 Iterasi 1? ya Cek kestabilan klaster, tetap? tidak tidak selesai ya Hasil klaster K1, K2 Evaluasi Hasil dengan DBI
Gambar 2. Metode yang diusulkan

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses pengujian dan pembahasan sesuai flowchat metodologi dalam bab iii penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Mempersiapkan data hasil pertanian Dataset  hasil  pertanian  diambil dari  data  publikasi  Laporan  tahun  2018 Badan Pusat Statistik Bojonegoro ( https://bojonegorokab.bps.go.id/publicat ion.html )  salah  satunya  tentang  laporan kecamatan  atas  desa-desa  termasuk  data hasil  pertanian.  Data  dari  hasil  pertanian dapat dilihat pada tabel 1.
b. Preprocessing Metode preprocessing yang digunakan adalah missing value, inconsistent  data, dan noisy  data dengan data cleaning yaitu data yang masuk pada 3 kategori tersebut akan dihapus. Dari 430 data  hasil  pertanian,  ada  29  data  yang  di cleaning  sehingga  tersisa  sebanyak  401. Sebanyak  401  data  tersebut  siap  untuk diproses data metode atau algoritma. Data lengkap  setelah  di preprocessing dapat dilihat  pada  [5]  dan  sebagiannya  dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Dataset hasil processing No P J KT Kd 1 3146 277.23 74.33 243.1 2 3284 451.68 75.29 211.5 3 3098 413.44 79.34 343.4
4 1658 404.59 25.17 151.2 .. … … …. …. 401 704 270 42.38 18.21
c. Menentukan jumlah klaster
Salah  satu  jumlah  klaster  yang diusulkan  adalah  2  klaster  yaitu  klaster baik dan tidak baik.
d. Menentukan centroid awal
Centroid ditentukan  secara  acak dengan  rincian  seperti  tabel  3.  Dimana  P merupakan Padi, J merupakan Jagung, KT merupakan Kacang Tanah, Kd merupakan Kedelai,  dan  satuan  nilai  dalam  bilangan tersebut adalah ton.
Tabel 3. Daftar 2 centroid Awal centroid ke- P J KT Kd centroid 1 (c1)  779 68.8  92.31  44.64 centroid 2 (c2)  2584  18.5  73.26  1.43
e. Menghitung euclidean (iterasi)
1) Iterasi 1
Menghitung jarak dataset dengan pusat  klaster  dengan  menggunakan  jarak euclidean (persamaan  1).  Berikut  adalah perhitungan  jarak Euclidean (d)  antara centroid 1 dan dataset hasil preprocessing (lampiran 3) data ke-1.
𝑑(𝑐1, 𝑑𝑎𝑡𝑎1) =   √∑ (𝑐1 − 𝑑𝑎𝑡𝑎1) 2 𝑖 (2)
𝑑 (𝑐1, 𝑑𝑎𝑡𝑎1)
= √(779 − 3146) 2 +  (68.8 − 277.23) 2 +  (92.31 − 74.33) 2 +   (44.64 − 243.1) 2
𝑑 (𝑐1, 𝑑𝑎𝑡𝑎1) = √(−2367) 2 +   (−208.43) 2 +   (−17.98) 2 +   (−198.46) 2
𝑑 (𝑐1, 𝑑𝑎𝑡𝑎1) =   √5602689 + 43443.0649 + 323.2804 + 39386.3716 𝑑 (𝑐1, 𝑑𝑎𝑡𝑎1) =   √5685841.717
𝑑 (𝑐1, 𝑑𝑎𝑡𝑎1) =   2384.500308 (dibulatkan 2384.50) Sedangkan berikut adalah perhitungan  jarak Euclidean (d)  antara centroid 2  dan  dan dataset hasil
preprocessing (lampiran 3) data ke-1. 𝑑(𝑐1, 𝑑𝑎𝑡𝑎1) =   √∑ (𝑐2 − 𝑑𝑎𝑡𝑎1) 2 𝑖 (3)
𝑑 (𝑐1, 𝑑𝑎𝑡𝑎1)
= √(2584 − 3146) 2 +  (18.5 − 277.23) 2 +  (73.26 − 74.33) 2 +   (1.43 − 243.1) 2
𝑑 (𝑐1, 𝑑𝑎𝑡𝑎1) = √(−562) 2 +   (−258.73) 2 +   (−1.07) 2 +   (−241.67) 2
𝑑 (𝑐1, 𝑑𝑎𝑡𝑎1) =   √315844 + 66941.2129 + 1.1449 + 58404.3889 𝑑 (𝑐1, 𝑑𝑎𝑡𝑎1) =   √441190.7467 𝑑 (𝑐1, 𝑑𝑎𝑡𝑎1) =   664.2219107 (dibulatkan 664.22)
Setelah perhitungan jarak selesai, jarak  tersebut  dipakai  untuk  penentuan klaster  dari  data  1  yaitu  didasarkan  pada jarak terpendek/terkecil. Berdasarkan jarak  antara  c1-data1  (2384.50)  dengan c2-data1  (664.50),  maka  data  1 termasuk klaster  2.    Lakukan  perhitungan  antara data  selanjutnya  dengan  c1  dan  c2, sehingga menghasilkan seperti tabel 3.
Tabel 4. Perhitungan Euclidean dataset dengan c1, c2 iterasi 1
N o P J K T K d Jar ak dat a  - C1 Jar ak dat a  - C2 Kl ast er
1 3 1 4 6
27 7.2 3 74 .3 3 24 3. 1 238 4.5 0 664 .22 K2 2
3 2 8 4 45 1.6 8 75 .2 9 21 1. 5 253 9.6 4 849 .58 K2 3 3 0 9 8
41 3.4 4 79 .3 4 34 3. 4 236 3.4 6 732 .91 K2 4 1 6 5 8
40 4.5 9 25 .1 7 15 1. 2 949 .35 101 5.5 2 K1
… … … … … … … … … … … … … … …. . 4 0 1 7 0 4 27 0 42 .3 8 18 .2 1 222 .03 189 7.0 7 K1 Setelah dilakukan seluruh perhitungan, banyaknya data pada klaster 1 adalah 224 dan klaster 2 adalah 177. 2) Iterasi 2
Dalam  K-Means,  iterasi  kedua pasti  akan  dilakukan  karena  digunakan untuk  mengecek  kestabilan  klaster.  Pada iterasi  kedua,  penentuan  pusat  klaster/ centroid  menggunakan  hasil  klaster  tabel 4.  Pada  iterasi  1,  Klaster  1  memiliki banyak data 224 dengan total value atribut P=200089.3, J=103089.3.1, KT=10948.95,  Kd=11612.38  sedangkan klater 2 memiliki banyak data 177 dengan total value
atribut P=557608.3, J=82267.84, KT=12961.56,
Kd=13129.05. Centroid iterasi  kedua dihasilkan  dari  total  atribut  dibagi banyaknya data pada klaster tersebut.
𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑃 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑐1
= ∑ 𝑎𝑖 𝑛 = 200089.3 224 = 893.26 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑃 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑐2
= ∑ 𝑎𝑖 𝑛 = 557608.3 177 = 3150.33
Lakukan seterusnya untuk seluruh atribut  dengan  masing-masing  centroid sehingga menghasilkan seperti tabel 5.
Tabel 5. Centroid iterasi 2 Iterasi 2 P J KT Kd centroid 1 893.26 460.22  48.88  51.84 centroid 2 3150.33  464.79  73.23  74.18 Lakukan perhitungan jarak Euclidean dataset dengan centroid iterasi 2  seperti  langkah  diiterasi  1,  hasilnya dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Perhitungan Euclidean dataset dengan c1, c2 iterasi 2
N o P J K T K d Jar ak dat a  - C1 Jar ak dat a  - C2 Kl ast er 1 3 1 4 6
64 .3 1 11 .1 4 24 3. 1 229 5.5 6 439 .08 K2
2 3 2
8 4
73 .9
5 11 .0 3 21 1. 5 242 7.3 0 439 .72 K2 3 3 0
9 8 58 .5 19 .6
3 34 3. 4 226 0.1 2 493 .12 K2 4 1 6
5 8 73  6.
72 15 1. 2 863 .96 154 6.2 5 K1
… … … … … … … … … … … … … … …..
N o P J K T K d Jar ak dat a  - C1 Jar ak dat a  - C2 Kl ast er 4 0 1 4 1 6 6 14 0 12 .8 4 13 .3 9 328 8.8 0 106 9.7 7 K2
Pada  iterasi  kedua  dilakukan  cek kestabilan terkait hasil klaster iterasi 1 dan iterasi 2. Iterasi akan dilanjutkan lagi jika ada data yang berpindah klaster dari hasil iterasi  1  ke  iterasi  2  atau  dikatakan  tidak stabil  serta  iterasi  akan  dihentikan  jika hasil klaster sama atau stabil. Pada iterasi 2,  data  yang  tetap  klasternya  sebanyak 302 data dan data yang berpindah klaster sebanyak 99 data. Tabel 7 memperlihatkan hasil pengecekan
kestabilan antara iterasi 1 dan iterasi 2.
Tabel 7. Cek kestabilan klaster iterasi 1 dan 2 No Hasil Klaster Iterasi 1 Hasil Klaster Iterasi 2 0:tetap 1:pindah 1 K2 K2 0 2 K2 K2 0 3 K2 K2 0 4 K1 K1 0
…. ….. …. ….. 399 K1 K2 1 400 K1 K1 0 401 K1 K2 1
Dari  hasil  pengecekan  kestabilan hasil klaster iterasi 1 dengan iterasi 2 yang diperlihatkan tabel 7, masih terdapat data yang berpindah klaster maka masih harus dilakukan iterasi lagi.
3) Ulangi iterasi
Lakukan  iterasi  sampai  semua klaster  tetap/0.  Bedasarkan  penelitan iterasi stabil sampai iterasi 6 dengan hasil akhir  klaster  1  ada  sebanyak  295  data (data ke 4, 9, 10, 13, 17, 18, 19, 21, 22, 24, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 36, 37, 38, 41, 44, 49, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 58, 60, 61, 62, 63, 64, 72, 80, 81, 85, 88, 89, 90, 91, 92, 94, 95, 96, 97, 98, 99, 104, 108, 114,  115,  117,  118,  119,  120,  121,  122,  123,  124,
125,  126,  127,  128,  129,  130,  131,  132,  133,  134,
135,  136,  137,  138,  139,  140,  141,  142,  143,  144,
145,  146,  147,  149,  150,  151,  152,  153,  154,  155,
156,  157,  158,  159,  160,  161,  162,  164,  165,  169,
173,  188,  190,  193,  194,  195,  196,  197,  198,  199,
200,  201,  202,  203,  204,  205,  206,  207,  208,  209, 210,  211,  212,  214,  215,  216,  217,  218,  219,  220, 221,  222,  223,  224,  225,  226,  227,  228,  229,  230, 231,  232,  233,  234,  235,  236,  237,  238,  239,  240,
241,  242,  243,  244,  245,  246,  247,  248,  249,  250, 251,  252,  253,  254,  255,  256,  257,  258,  259,  260, 261,  263,  264,  265,  266,  267,  268,  269,  270,  272, 273,  274,  275,  276,  277,  278,  279,  280,  282,  283, 284,  286,  287,  288,  289,  290,  291,  292,  293,  294, 295,  296,  297,  298,  299,  300,  301,  302,  303,  304, 305,  306,  307,  308,  309,  310,  311,  312,  313,  314, 315,  316,  317,  318,  319,  320,  321,  322,  323,  324, 325,  326,  327,  328,  329,  332,  336,  337,  339,  340, 341,  342,  343,  344,  345,  346,  347,  348,  349,  350, 351,  352,  353,  354,  355,  356,  357,  358,  359,  360,
362,  363,  364,  365,  366,  367,  369,  370,  371,  372,
373,  374,  375,  377,  378,  379,  380,  381,  382,  383,
385,  387,  388,  389,  391,  393,  395,  397,  398,  399, 400,  401 )  dan  klaster  2 sebanyak  106  data ( data ke 1, 2, 3, 5, 6, 7, 8, 11, 12, 14, 15, 16, 20, 23, 25, 26, 35, 39, 40, 42, 43, 45, 46, 47, 48, 50, 57, 59, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 82, 83, 84, 86, 87, 93, 100, 101, 102, 103, 105, 106,
107,  109,  110,  111,  112,  113,  116,  148,  163,  166,
167,  168,  170,  171,  172,  174,  175,  176,  177,  178,
179,  180,  181,  182,  183,  184,  185,  186,  187,  189, 191,  192,  213,  262,  271,  281,  285,  330,  331,  333,
334,  335,  338,  361,  368,  376,  384,  386,  390,  392,
394, 396 ) serta sebaran dengan scatter plot 3D dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Sebaran K- Means dengan Scatter Plot 3D
f. Evaluasi DBI Hasil nilai evaluasi menggunakan Davies-Bouldin-Index (DBI) sebagai berikut: 1) Perhitungan Sum  of  Square  Within

## (SSW) Cluster
Berdasarkan  centroid  terakhir pada  iterasi  6  yaitu  tabel  7  dan  banyak klaster 1 adalah 295 data, klaster 2 adalah 106  data,  maka  diproses  selisih  jarak antara masing-masing data dengan centroidnya.  Jumlah  jarak  untuk  K1
213736.31  dan  K2  124337.91,  sehingga sesuai persamaan 2 SSW nya adalah SSW
Klaster  1=(1/295)*213736.3=724.52  dan SSW Klaster 2=(1/106)*124337.91=1172.99. 2) Perhitungan Sum of Square Between (SSB) Cluster Perhitungan SSB dengan menghitung jarak (euclidean) antar centroid sebagai berikut. SSB1,2 = d(C1, C2) = SQRT((1172.44- 3885.15)^2+(477.59- 419.49)^2+(50.78-84.23)^2+(57.4- 73.63)^2) = 2713.59 3) Perhitungan Nilai Rasio Nilai rasio didapatkan dari jumlah SSW  pada  rasio  yang  dihitung  tersebut dibagi dengan SSBnya: R1,2  =  (SSW1  +  SSW2)  /  SSB1,2 =724.52/1172.99 = 0.70
4) Davies-Bouldin-Index (DBI)
Nilai  DBI  didapatkan  dari  rata- rata  seluruh  nilai  R  Max,  perhitungan DBInya sebagai berikut:
DBI  =  (R1Max  +  R2Max)  =  (0.70  + 0.70) = 0.70

## SIMPULAN
Hasil  analisa  dan  komputasi  dari metode K-Means untuk  hasil  pertanian desa  di  Kabupaten  Bojonegoro  tahun 2017  dengan  2  klaster  dapat  disimpukan bahwa klaster baik sebanyak 295 data dan klaster  tidak  baik  sebanyak  106  data. Untuk  nilai  evaluasi  DBI  dari  hasil klasterisasi  tersebut  adalah  0.70  dimana nilai  DBI  mendekati  1  adalah  indikator kualitas  klaster  semakin  baik.  Dalam penelitian  ini,  perhitungan  jarak  antara data dan centroid hanya diuji
menggunakan Euclidean sehingga
diperlukan  uji  metode  jarak  yang  lain sebagai  pembanding  seperti  manhattan dan minkowski.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Undang-Undang No.19 Tahun 2013  tentang  Perlindungan  & Pemberdayaan Petani. [2] BPS Kabupaten Bojonegoro. “Bojonegoro  dalam  angka  2018”. Bojonegoro : Badan Pusat Statistik. 2018. [3] J. O. Ong, “Implementasi Algoritma  K-Means  Clustering Untuk Menentukan Strategi Marketing  President  University,” Jurnal  Ilmiah  Teknik  Industri,  vol. 12, no. 1, pp. 10 - 20, 2013. [4] Ardilla,  Y.  H.  Tjandrasa  dan  I. Arieshanti, “Deteksi Penyakit Epilepsi dengan Menggunakan Entropi Permutasi, K-Means Clustering, dan Multilayer Perceptron,” Jurnal Teknik POMITS  ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  A70  - A74, 2014. [5] Agustina, S. D. Yhudo, H. Santoso, N. Marnasusanto, A. Tirtana dan F. Khusnu, “Clustering Kualitas Beras Berdasarkan Ciri Fisik Menggunakan Metode K- Means,”Universitas Brawijaya Malang, Malang, 2012. [6] Dataset : https://drive.google.com/open?id= 1FuUKlCfo9P_KyRRw2R_J60oU HZigxS6r