## Pengelompokan Keberhasilan Produksi Peternak Ayam
Broiler di Riau Berdasarkan Index Performance

## Menggunakan K-Means
Clustering Production Success of Broiler Farmers in Riau Based on Performance Index using K-Means
Abdul Wahid 1 , Alwis Nazir 2 , Siska Kurnia Gusti 3 , Yusra 4 , Fadhillah Syafria 5 1,2,3,4,5 Jurusan Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau E-mail: 1 11950114939@students.uin-suska.ac.id, 2 alwis.nazir@uin-suska.ac.id,
3 siskakurniagusti@uin-suska.ac.id, 4 yusra@uin-suska.ac.id, 5 fadhilah.syafria@uin-suska.ac.id
Abstrak
Ayam broiler merupakan salah satu jenis ayam ras unggul yang mempunyai produktivitas tinggi terutama dalam produksi daging. Pembudidayaan ayam broiler saat ini kebanyakan menggunakan model kemitraan antara perusahaan dan peternak dengan sistem kerjasama kontrak yang saling menguntungkan.  Model  kemitraan  memiliki  acuan  dalam  menentukan  keberhasilan  produksi peternak yang dinyatakan dengan index performance (IP). Permasalahan yang ada, perusahaan kesulitan dalam mengelompokkan keberhasilan produksi peternak berdasarkan IP karena data IP peternak yang begitu banyak. Oleh karena itu, penelitian ini akan mengelompokkan keberhasilan produksi  peternak  menggunakan  algoritma  k-means.  Parameter  yang  digunakan  yaitu deplesi , berat rataan panen, feed convertion ratio (fcr), umur panen dan IP. Dari hasil penelitian yang telah dilakukan  dengan  menerapkan  algoritma  k-means  terbentuk  3 cluster yaitu cluster tingkat keberhasilan  tinggi  dengan  jumlah  277  peternak, cluster tingkat  keberhasilan sedang  dengan jumlah  314  peternak,  dan cluster tingkat  keberhasilan  rendah  dengan  jumlah  336  peternak. Pengujian menggunakan DBI dengan k=3 menghasilkan nilai validitas sebesar 0.494.
Kata kunci: Ayam broiler, Index Performance , K-Means , Model Kemitraan.

## Abstract
Broiler chicken is one of the superior breeds of chicken that has high productivity, especially in meat  production.  Broiler  chicken  farming  currently  mostly  uses  a  breeder  (plasma)  company (core)  partnership  model  with  a  mutually  beneficial  contract  and  cooperation  system.  The partnership model has a reference in determining the success of livestock production which is expressed  by  the  performance  index  (IP).  The  problem  is  that  the  company  has  difficulties  in cluster  the  success  of farmer  production based  on  IP  because  there are so  many  IP  breeders' data.  Therefore,  this  study  will  cluster  the  production  success  of  breeder's  using  the  k-means algorithm.  The  parameters  used  are  depletion,  average  harvest  weight,  feed  conversion  ratio (FCR), harvest age, and IP. From the results of research that has been done by applying the k- means algorithm, 3 clusters are formed, namely a high success rate cluster with a total of 277 breeder's, a moderate success rate cluster with a total of 314 breeder's, and a low success rate cluster with a total of 336 breeder's. Testing using DBI with k=3 produces a validity value of 0.494.
Keywords: Broiler Chicken, Index Performance, K-Means, Partnership Model.

## 1. PENDAHULUAN
Peternakan adalah bagian pertanian yang wajib dimanfaatkan dan dikembangkan dengan optimal  demi  kepentingan  masyarakat.  Salah  satu  produk  peternakan  yang  berpotensial  untuk dimanfaatkan  dan  dikembangkan  adalah  ayam  pedaging.  Hal  ini  muncul  dikarenakan  daging ayam merupakan sumber protein yang bermanfaat bagi masyarakat Indonesia [1]. Berdasarkan
Badan Pusat Statistik menyebutkan bahwa total produksi ayam daging di Indonesia pada 2021 sebesar 3.43 juta ton. Volume tersebut meningkat 6.43% dibandingkan tahun sebelumnya, yaitu sebesar 3.22 juta ton [2]. Dapat dilihat bahwa konsumsi ayam pedaging merupakan sesuatu yang tidak dapat dibatasi dan terus meningkat dari tahun ke tahun [3].
Jenis ayam ras yang menghasilkan daging salah satu nya adalah ayam broiler. Jenis ayam ini  merupakan  ayam  unggul  karena  disilangkan  dengan  jenis  ayam  yang  mempunyai produktivitas tinggi terutama dalam produksi daging dan pertumbuhannya sangat cepat sehingga dapat  dipanen  dalam  waktu  4-5  minggu  [3].  Ayam  broiler  sangat  disukai  oleh  masyarakat dikarenakan harganya yang relatif murah dan menghasilkan daging yang empuk. Oleh karena itu, ayam  broiler  membutuhkan  pemeliharaan  yang  tepat  sehingga  menghasilkan  ayam  yang berkualitas [4].
Saat ini, pemeliharaan atau budidaya ayam broiler kebanyakan adalah model kemitraan. Model  kemitraan  yang  umum  digunakan  peternak  ayam  broiler  berupa  model  kemitraan perusahaan  (inti)  peternak  (plasma)  dengan  menerapkan  kontrak.  Kerjasama  pada  model kemitraan berguna untuk saling menguntungkan bagi perusahaan dan peternak. Pihak perusahaan menyediakan sarana produksi seperti pakan, DOC ( Day Old Chicken ) atau bibit, vaksin dan obat, serta  pengawas  lapangan,  sedangkan  peternak  menyiapkan  biaya  operasional,  kandang  dan operator kandang [5], [6].
Umumnya  model  kemitraan  memiliki  suatu  acuan  dalam  menentukan  tingkat keberhasilan  produksi  ayam  broiler.  Tingkat  keberhasilan  produksi  tersebut  ditunjukkan  oleh Index Performance (IP) [1]. IP merupakan suatu parameter atau kriteria untuk mengetahui tingkat keberhasilan produksi ayam broiler dan performa ayam dalam satu periode [4]. Semakin tinggi nilai IP maka performa ayam semakin baik dan konversi pakan semakin efisien [7].
Nilai IP dipengaruhi oleh beberapa parameter, seperti deplesi , berat rataan panen, feed convertion ratio (FCR), dan unmur panen. Nilai IP menunjukkan performa produksi dari ayam broiler dan juga pendapatan keuntungan dari peternak maupun perusahaan. Jika nilai IP rendah, ayam yang diproduksi periode tersebut menunjukkan performa yang tidak bagus atau bermasalah sehingga menyebabkan terganggunya produksi ayam dan pendapatan yang didapat juga sedikit. Nilai IP yang rendah juga berdampak terhadap keputusan perusahaan dalam memutuskan untuk di chick-in kembali atau tidak dan bahkan penghentian usaha kemitraan [5]. Begitu sebaliknya, semakin  tinggi  pencapain  IP,  maka  produksi  ayam  juga  semakin  bagus  dan  keuntungan  yang didapat akan semakin besar. Hasil keberhasilan produksi yang tinggi akan berdampak positif pada pendapatan peternak dan perusahaan [8], [6].
Kinerja  plasma  (peternak)  umumnya  dievaluasi  oleh  perusahaan  dengan  menilai pencapain  dari  deplesi,  berat  rataan  ayam,  umur  panen  ,  FCR  dan  IP  sebagai  acuan  tingkat keberhasilan  produksi  [6].  Sebagian  besar  perusahaan  mitra  mempunyai  sebuah  acuan  dalam memberikan bonus untuk peternak berdasarkan dari nilai IP. Hal ini perusahaan lakukan untuk memotivasi peternak, sehingga resiko kerugian dapat diminimalisir dan menghasilkan ayam yang berkualitas tinggi sesuai dengan standar perusahaan [9].
Menurut sumber dari PT X yang merupakan salah satu perusahaan inti di riau, bahwa PT X memiliki permasalahan dalam menggelompokkan tingkat keberhasilan produksi peternak ayam broiler berdasarkan IP. Dikarenakan data IP Peternak yang bermitra dengan perusahaan begitu banyak, sehingga perusahaan kesulitan dalam mengelompokkan data tersebut. Pengelompokkan tersebut berguna sebagai bahan evaluasi perusahaan dalam mengambil keputusan dan peternak yang berada di kelompok tingkat keberhasilan produksi yang rendah akan diberi pembinaan atau bahkan  pemutusan  kerjasama.  Dengan  begitu,  perusahaan  bisa  meminimalisir  kerugian  yang dialami dan tetap menjaga kualitas produksi sesuai dengan standarisasi perusahaan. Berdasarkan permasalahan  tersebut,  maka  pengelompokkan  akan  dilakukan  dengan  suatu  metode  dan algoritma yang terdapat pada data mining .
Data mining adalah  proses  mengekstraksi  atau  menggali  data  untuk  mencari  sebuah model dan model pada big data untuk menghasilkan sebuah knowledge atau pengetahuan [10], [11]. Tujuannya adalah untuk menemukan model dan korelasi yang mungkin tidak terlihat secara langsung  dalam  data  tersebut.  Pada  data mining terdapat  teknik  atau  metode  untuk  mencari
informasi  dalam big data.  Salah  satu  teknik  tersebut  adalah  c lustering atau  penggelompokkan data.
K-Means  adalah  algoritma clustering yang  digunakan  untuk  mengelompokan  data menjadi beberapa kelompok atau cluster sesuai dengan karakterisik data yang ada didalam cluster tersebut.  [12].  Algoritma  k-means  akan  terus  dilakukan  sampai  tidak  ada  perubahan  yang signifikan pada centroid atau sampai jumlah iterasi yang ditentukan tercapai. Algoritma K-Means dapat  diartikan  sebagai  algoritma  pembelajaran  sederhana  untuk  menyelesaikan  masalah clustering yang tujuannya adalah untuk meminimalkan kesalahan ganda. [13], [14].
Beberapa  penelitian  terkait  pengelompokkan  data  menggunakan  k-means  yaitu pengelompokkan  mahasiswa  berdasarkan  indeks  prestasi  dengan  menggunakan  mteode clustering k-means [15], penerapan data mining algoritma k-means clustering pada populasi ayam petelur  di  indonesia  [16],  penerapan  data mining pada  populasi  daging  ayam  ras  pedaging  di indonesia berdasarkan provinsi menggunakan k-means clustering [17].
Saat  ini,  ada  beberapa  peneliti  telah  melakukan  penelitian  dalam  membandingkan  k- means  dengan  algoritma clustering lainnya.  Hasil  penelitian  [18]  menyatakan  K-Means  lebih cepat dan akurat daripada FCM. Penelitian lain dilakukan oleh [19] menunjukkan k-means lebih baik  dan  unggul  dari  DBSCAN  untuk  mengelompokkan  kasus  Covid-19.  Selain  itu,  [20] menyatakan hasil nilai akurasi k-means lebih tinggi dari hierachical dalam pemilihan kost.
Tujuan dari penelitian ini dapat membantu dan memberikan informasi penting bagi pihak perusahaan dalam mengevaluasi kinerja peternak dan pengambilan keputusan bahkan pembinaan terhadap peternak yang berada pada tingkat keberhasilan yang rendah.

## 2. METODE PENELITIAN

## Gambar 1 Tahap Penelitian

## 2.1 Identifikasi Masalah
Tahap  penilitian  dimulai  dari  proses  menganalisa  permasalahan,  mendiskripsikan permasalahan,  dan  memahami  permasalahan  tersebut  sehingga  mendapatkan  penyelesaian  dan solusi yang terbaik.

## 2.2 Pengumpulan Data
Tahap  dalam  proses  pengumpulan  data  dan  informasi  terkait  penelitian  diperoleh  dari wawancara salah satu narasumber perusahaan inti di riau. Data pada penelitian ini menggunakan data sekunder. Data yang dianalisis terdiri dari deplesi, berat rataan panen, FCR, umur panen dan index performance (IP).

## 2.3 Perhitungan Algoritma K-Means
Data  yang  didapatkan  pada  tahap  pengumpulan  data,  akan  diproses  dan  diolah menggunakan  algoritma  k-means.  Berikut flowchart tahapan  proses  algoritma  k-means  pada Gambar 2.
Gambar 2 Flowchart Algortima K-Means
Penjelasan proses perhitungan menggunakan algoritma k-means berdasarkan Gambar 2 sebagai berikut:
a. Pada proses awal, tentukan terlebih dahulu jumlah cluster (k) yang diinginkan.
b. Tentukan nilai titik cluster ( centroid ) data secara acak sebanyak cluster (k).
c. Hitung jarak setiap data terhadap titik cluster data dengan menggunakan rumus Euclidean Distance , sebagai berikut.
𝑑(𝑥, 𝑦) =   √∑ 𝑖 (𝑥ᵢ − 𝑦ᵢ) 2 (1)
Keterangan: d(x,y)  : Jarak data ke pusat cluster,
x
: data asli y : data centroid
i
: Jumlah atribut data
d. Menggelompokkan data yang telah dihitung berdasarkan jarak terdekat (terkecil) antara data tersebut dengan pusat cluster atau data centroid dan menjadikan sebuah cluster baru.
e. Hitung  ulang  pusat cluster ( centroid ) baru  berdasarkan  data  yang  mengikuti cluster masing-masing.  Nilai centroid baru  diperoleh  dengan  menghitung  rata-rata  dari  data setiap cluster . Rumus (2) sebagai berikut.
𝐶𝐼 = 𝑥1 + 𝑥2 + 𝑥3 + ⋯ + 𝑥𝑛 ∑ 𝑥 (2)
Keterangan: CI : Nilai centroid baru x1 : Nilai data cluster ke-1 xn
: Nilai data cluster ke-n
∑ 𝑥 : Jumlah data
f. Setelah dapat titik centroid baru, maka lakukan iterasi 2 atau ulangi langkah c sampai e hingga tidak ada data yang berpindah cluster .

## 2.4 Implementasi dan Hasil
Pada tahapan ini dilakukan pengimplementasian pengolahan data dengan menggunakan sebuah tools sehingga menghasilkan sebuah model dari data tersebut.

## 2.5 Uji Validitas
Tahap  Pengujian  yang  dilakukan  berguna  untuk  melihat  jumlah cluster yang  paling optimal  dari  hasil  perhitungan  dan  pemodelan cluster .  Pengujian  dilakukan  dengan  metode Davies-Bouldin  Index (DBI).  DBI  adalah  suatu  metode  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi kualitas  dari  sebuah cluster .  Metode  ini  mengukur  seberapa  baik  suatu cluster data  dengan menghitung rasio antara jarak cluster dengan cluster lainnya [21].

## 2.6 Penarikan Kesimpulan
Tahap ini diambil berdasarkan hasil yang telah diperoleh dari perhitungan algoritma k- means dan pemodelan cluster .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  penelitian  menggunakan  data  dari  salah  satu  perusahaan  inti  yang  ada  di  riau. Parameter yang digunakan pada penelitian adalah deplesi, berat rataan panen, fcr, umur  panen dan ip. Data dapat dilihat pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1 Hasil Kinerja Produksi Peternak
No ID Peternak Deplesi Umur Rataan Panen (kg) FCR Umur Panen IP 1 0120-01 1.30 1.60 1.40 27 418 2 0120-02 1.30 1.70 1.50 28 400 3 0120-03 1.10 1.70 1.30 30 431 4 0120-04 1.71 1.56 1.51 27 376 5 0120-05 3.30 1.75 1.49 30 379 6 0120-06 1.20 1.60 1.40 28 403 7 0120-07 2.00 1.78 1.59 28 392 8 0120-08 4.28 1.69 1.72 32 294 9 0120-09 2.26 1.67 1.47 28 397 10 0120-10 1.00 1.60 1.40 28 404 --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- 926 1220-44 3.30 1.92 1.83 28 362 927 1220-45 2.20 1.50 1.66 31 285

## 3.1 Pengolahan Data
Data  diatas  akan  diolah  dengan  menggunakan  algorima  k-means.  Berikut  proses pengolahan data menggunakan algoritma k-means.
a. Tentukan  jumlah cluster (k).  Jumlah cluster ditentukan  berdasarkan  kebutuhan  yang ingin dihasilkan. Jumlah cluster yang akan digunakan yaitu 3 cluster.
b. Tentukan nilai titik cluster ( centroid ) awal sebanyak cluster (k). Nilai centroid diperoleh secara random atau acak. Berikut titik cluster awal pada Tabel 2.
Tabel 2 Titik Cluster Awal (Iterasi-1) Centroid ID Peternak Deplesi Umur Rataan Panen (kg) FCR Umur Panen IP C0 0120-29 1.30 1.70 1.50 27 414 C1 0720-26 3.30 1.69 1.78 30 304 C2 0220-76 2.54 1.76 1.67 28 367
c. Menghitung jarak terdekat data terhadap setiap nilai centroid .
1. Perhitungan data ke-1 terhadap pusat cluster 0
𝑑(1,0) =   √(1.30 − 1.30) 2 + (1.60 − 1.79) 2 + (1.40 − 1.50) 2 + (27 − 27) 2 + (418 − 414) 2 =  3.484
2. Perhitungan data ke-1 tehadap pusat cluster 1
𝑑(1,2) =   √(1.30 − 3.30) 2 + (1.60 − 1.69) 2 + (1.40 − 1.78) 2 + (27 − 30) 2 + (418 − 304) 2 =  113.339
3. Perhitungan data ke-1 tehadap pusat cluster 2
𝑑(1,2) =   √(1.30 − 2.54) 2 + (1.60 − 1.76) 2 + (1.40 − 1.67) 2 + (27 − 28) 2 + (418 − 367) 2 = 50.973
Berdasarkan hasil perhitungan dengan rumus Euclidean Distance pada data ke-1, maka didapatkan hasil bahwa data ke-1 paling dekat dengan cluster 0 berdasarkan nilai terkecil diantara  nilai  perhitungan cluster lainnya.  Sehingga  data  ke-1  termasuk  kedalam kelompok cluster 0. Selanjutnya,  perhitungan  dilakukan  sampai  data  ke-927  hingga masing-masing data menemukan hasil jarak terdekat dengan cluster .
d. Setelah  dilakukan  perhitungan  jarak  data  terhadap centroid ,  selanjutnya  adalah pengelompokkan data berdasarkan nilai terdekat (terkecil). Berikut hasil pengelompokkanya. Tabel 3 Hasil Pengelompokkan Data No ID Peternak C0 C1 C2 Jarak Terdekat Cluster 1 0120-01 3.484 113.339 50.973 3.484 0 2 0120-02 14.830 95.046 32.694 14.830 0 3 0120-03 17.074 126.626 64.321 17.074 0 4 0120-04 38.207 71.676 9.355 9.355 2 5 0120-05 35.898 74.084 11.944 11.944 2 --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- 926 1220-44 52.004 57.882 4.557 4.557 2 927 1220-45 129.285 19.478 81.810 19.478 1
e. Memperbarui  nilai  titik  tengah  ( centroid )  baru  untuk  iterasi  selanjutnya  dengan  cara menghitung nilai rata-rata dari setiap atribut data yang ada pada cluster tersebut. Berikut perhitungan nilai centroid baru.
1. Rata-rata data pada cluster 0
− 𝐶𝐼(𝑑𝑒𝑝𝑙𝑒𝑠𝑖) = 965,4 388 = 2.49 − 𝐶𝐼(𝑟𝑎𝑡𝑎𝑎𝑛 𝑏𝑒𝑟𝑎𝑡) = 706,3 388 = 1.82 − 𝐶𝐼(𝑓𝑐𝑟) = 558,7 388 = 1.44 − 𝐶𝐼(𝑢𝑚𝑢𝑟) = 11252 388 = 29.00
− 𝐶𝐼(𝑖𝑝) = 165286 388 = 426
2. Rata-rata data pada cluster 1
− 𝐶𝐼(𝑑𝑒𝑝𝑙𝑒𝑠𝑖) = 1513.1 335 = 4.52 − 𝐶𝐼(𝑟𝑎𝑡𝑎𝑎𝑛 𝑏𝑒𝑟𝑎𝑡) = 535 335 = 1.60 − 𝐶𝐼(𝑓𝑐𝑟) = 590.4 335 = 1.76 − 𝐶𝐼(𝑢𝑚𝑢𝑟) = 9945 335 = 29.69
− 𝐶𝐼(𝑖𝑝) = 97718 335 = 292
3. Rata-rata data pada cluster 2
− 𝐶𝐼(𝑑𝑒𝑝𝑙𝑒𝑠𝑖) = 689.7
204 = 3.38 − 𝐶𝐼(𝑟𝑎𝑡𝑎𝑎𝑛 𝑏𝑒𝑟𝑎𝑡) = 354.8 204 = 1.74 − 𝐶𝐼(𝑓𝑐𝑟) = 316.8 204 = 1.55 − 𝐶𝐼(𝑢𝑚𝑢𝑟) = 5966 204 = 29.25
− 𝐶𝐼(𝑖𝑝) = 75590 204 = 371 Tabel 4 Centroid baru (Iterasi-2)
Centroid Deplesi Berat Rataan Panen (kg) FCR Umur Panen IP C0 2.49 1.82 1.44 29 426 C1 4.52 1.60 1.76 29.69 292 C2 3.38 1.74 1.55 29.25 371 f. Hitung kembali jarak data terhadap nilai centroid baru. Ulangi proses c sampai e tersebut, hingga tidak ada data yang berpindah cluster atau iterasi terakhir memiliki data yang sama dengan iterasi sebelumnnya.

## 3.2 Implementasi dan Hasil
Setelah  dilakukan  proses  pengolahan  data,  selanjutnya  dilakukan  pengimplementasian data kedalam sebuah tools untuk mendapatkan sebuah model dan hasil. Tools yang digunakan adalah RapidMiner . Berikut hasil dan model pengimplementasian data menggunakan RapidMiner pada Gambar 3 dan 4.
Gambar 3 Cluster Model

## Gambar 4 Hasil Pengelompokkan

## 3.3 Pengujian Data
Tahapan  pengujian  data - dilakukan  untuk ’ mengetahui ’ jumlah cluster yang  paling optimal.  Pada ’ penelitian  ini ’ dilakukan  pengujian  data  menggunakan  metode  DBI.  Pengujian dilakukan percobaan mulai dari 2 cluster hingga 10 cluster untuk melihat nilai jarak antar cluster . Metode DBI menyatakan bahwa 3 cluster adalah cluster yang terbaik diantara cluster lainnya. Pada metode DBI menghasilkan validitas sebesar 0.494.

## 3.4 Penarikan Kesimpulan
Setelah  dilakukan  pengujian  data,  maka hasil ’ yang  didapatkan  yaitu, cluster 0 mempresentasikan tingkat keberhasilan produksi peternak yang tinggi dengan nilai deplesi dan fcr rendah, nilai berat rataan panen besar dan nilai IP tinggi. Cluster 1 mempresentasikan tingkat keberhasilan produksi peternak yang rendah dengan nilai deplesi dan fcr tinggi, nilai berat rataan panen  kecil  dan  nilai  IP  rendah. Cluster 2  mempresentasikan  tingkat  keberhasilan  produksi peternak yang sedang dengan nilai deplesi , fcr, berat rataan panen dan IP itu berada ditengah- tengah.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Pada  penelitian  ini  didapatkan  kesimpulan,  bahwa  penelitian  ini  telah  berhasil mengelompokkan  tingkat  keberhasilan  produksi  peternak  ayam broiler di  riau  dengan menerapkan  algoritma  k-means.  Penelitian  ini  menggunakan  5  parameter  yaitu deplesi ,  berat rataan panen, fcr, umur panen dan ip. Hasil yang didapat pada penilitian ini terbentuk 3 cluster yaitu cluster tingkat  keberhasilan  tinggi  adalah cluster 0  dengan  jumlah  277  peternak, cluster tingkat  keberhasilan sedang  berada  di cluster 2  berjumlah  314  peternak,  dan cluster tingkat keberhasilan rendah berada di cluster 1 berjumlah 336 peternak. Hasil pengujian yang dilakukan menggunakan  metode  DBI  dengan  nilai  validitas  sebesar  0.494  diperoleh cluster terbaik  pada k=3.  Besar  harapan  penelitian  ini  dapat  dilanjutkan  dengan  menambah  parameter  yang  ada, menggunakan algoritma clustering lainnya dan data yang mencakup daerah yang lebih luas.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. Pakage et al. , “Pengukuran Performa Produksi Ayam Pedaging pada Closed House System dan Open  House  System  di  Kabupaten  Malang  Jawa  Timur  Indonesia,” Jurnal  Sain  Peternakan Indonesia , vol. 15, no. 4, pp. 383–389, Dec. 2020, doi: 10.31186/jspi.id.15.4.383-389.
[2] Alif  Karnadi,  “Produksi  Ayam  Pedaging,”  Apr.  15,  2021.  https://dataindonesia.id/sektor- riil/detail/produksi-ayam-pedaging-capai-343-juta-ton-pada-2021 (accessed Oct. 12, 2022).
[3] A.  Sanmorino,  “Metode  Perhitungan  Tingkat  Keberhasilan  Panen  Broiler  Berdasarkan Performance  Index  (Pi)  Pada  Grup  Ternak  Di  Kota  Prabumulih,” Jurnal  Ilmiah  Iinformatika Global , vol. 7, no. 1, pp. 37–42, 2017.
[4] T. Nuryati, “Analisis Performans Ayam Broiler Pada Kandang Tertutup Dan Kandang Terbuka,” Jurnal Peternakan Nusantara , vol. 5, no. 2, pp. 77–86, 2019.
[5] K.  T.  Arum,  E.  R.  Cahyadi,  and  A.  Basith,  “Evaluasi  Kinerja  Peternak  Mitra  Ayam  Ras Pedaging,” Jurnal Ilmu Produksi dan Teknologi Hasil Peternakan , vol. 5, no. 2, pp. 78–83, 2017.
[6] C. B. D. P. Mahardika et al. , “Performa Usaha Kemitraan Ayam Ras Pedaging,” Partner , vol. 5, no. 1, pp. 1270–1281, 2020.
[7] S.  Adijaya,  T.  Alawiyah,  and  A.  Bsi  Tasikmalaya,  “Implementasi  Index  Performance  Untuk Menentukan  Indeks  Prestasi  Peternak  Ayam  Broiler Berbasis Web (Studi  Kasus:  Bagja  Abadi Poultry Shop),” Journal Speed-Sentra Penelitian Engineering dan Edukasi , vol. 10, no. 3, pp. 55– 61, 2018.
[8] Prabowo Tjitropranoto and R. Suryanti, “Keberlanjutan Usaha Peternakan Ayam Ras Pedaging pada Model Kemitraan,” 2019.
[9] N. M. D. , I. W. S. dan I. P. A. A. Maharatih, “Analisis Performance Usaha Ternak Ayam Broiler Pada Model Kemitraan Dengan Sistem Open House,” Journal of Tropical Animal Science , vol. 5, no. 2, pp. 407–416, 2017.
[10] R. A. Putra and S. Defit, “Data Mining Menggunakan Rough Set dalam Menganalisa Modal Upah Produksi  pada  Industri  Seragam  Sekolah,”  vol.  1,  pp.  73–80,  2019,  doi: 10.35134/jsisfotek.v1i4.12.
[11] R. Kurniawan, S. Defit, and S. Sumijan, “Prediksi Tingkat Kerugian Peternak Akibat Penyakit pada Sapi Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” Jurnal Informasi dan Teknologi , vol. 3, pp. 29–35, Sep. 2021, doi: 10.37034/jidt.v3i1.87.
[12] W. Sirait, S. Defit, and G. W. Nurcahyo, “Implementasi Algoritma K-Means untuk Klasterisasi Peserta Olimpiade Sains Nasional Tingkat SMA,” Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi , vol. 1, no. 3, pp. 30–35, Sep. 2019, doi: 10.35134/jsisfotek.v1i3.6.
[13] S.  Hajar,  A.  A.  Novany,  A.  P.  Windarto,  A.  Wanto,  and  E.  Irawan,  “Penerapan  K-Means Clustering  Pada  Ekspor  Minyak  Kelapa  Sawit  Menurut  Negara  Tujuan,” Seminar  Nasional Teknologi Komputer & Sains , pp. 314–318, 2020.
[14] D. Haryadi, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Pada Produksi Perkebunan Kelapa Sawit Menurut Provinsi,” Journal of Informatics and Communication Technology (JICT) , vol. 3, no. 1, pp. 1–10, Jul. 2021, doi: 10.52661/j_ict.v3i1.71.
[15] A.  Rohman  and  Muhammad  Rochcham,  “Pengelompokan  Mahasiswa  Berdasarkan  Indeks Prestasi  Dengan  Menggunakan  Metode  Clustering  K-Means  (Student  Grouping  Based  on Achievement Index Using the K-Means Clustering  Method),” Jurnal Fakultas
Teknik  Universitas Pandanaran , vol. 6, no. 2, pp. 46–49, 2020.
[16] E.  Ramadanti  and  M.  Muslih,  “Penerapan  Data  Mining  Algoritma  K-Means  Clustering  Pada Populasi Ayam Peterlur di Indonesia,” Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab , vol. 7, no. 1, pp. 1–7, Jan. 2022, doi: 10.36341/rabit.v7i1.2155.
[17] M. Gading Sadewo et al. , “Penerapan Datamining Pada Populasi Daging Ayam Ras Pedaging Di Indonesia  Berdasarkan  Provinsi  Menggunakan  K-Means  Clustering,” Jurnal  Nasional Informatika  dan  Teknologi  Jaringan ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  60–67,  2017,  [Online].  Available: https://www.bps.go.id.
[18] G. Guntoro Setiaji and V. Vydia, “Komparasi Metode Clustering K-Means Dan Fuzzy C-Means Untuk Mempredeksi Ketepatan Waktu Lulus,” Pengembangan Rekayasa dan Teknologi , vol. 15, no. 1, pp. 38–42, 2019, [Online]. Available: http://journals.usm.ac.id/index.php/jprt/index [19] R.  Adha,  N.  Nurhaliza,  and  U.  Soleha,  “Perbandingan  Algoritma  DBSCAN  dan  K-Means Clustering  untuk  Pengelompokan  Kasus  Covid-19  di  Dunia,” Jurnal  Sains,  Teknologi  dan Industri , vol. 18, no. 2, pp. 206–211, 2021, [Online]. Available: https://covid19.who.int.
[20] A.  Ayadi  and  dan  Eko  Pramono,  “Perbandingan  Tingkat  Performa  Metode  K-Means  Dan Hierachical Clustering Pada Sistem Rekomendasi Pemilihan Kost,” Teknimedia , vol. 1, no. 2, pp. 51–56, 2020.
[21] E.  Muningsih,  I.  Maryani,  and  V.  R.  Handayani,  “Penerapan  Metode  K-Means  dan  Optimasi Jumlah  Cluster  dengan  Index  Davies  Bouldin  untuk  Clustering  Propinsi  Berdasarkan  Potensi Desa,” Jurnal  Sains  dan  Manajemen ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  95–100,  2021,  [Online].  Available: www.bps.go.id