## PENERAPAN K-MEANS ALGORITHM UNTUK MENGIDENTIFIKASI SUPPLIER BAHAN BAKU PADA KOMODITAS AGRIKULTUR DI KABUPATEN PAMEKASAN

## APPLICATION OF THE K-MEANS ALGORITHM TO

## IDENTIFY SUPPLIERS OF RAW MATERIALS FOR AGRICULTURAL COMMODITIES IN PAMEKASAN REGENCY
Erwin Prasetyowati 1) , Imron Rosyadi NR 2) , Sholeh Rachmatullah 3)
1,2 Prodi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Madura Jl. Raya Panglegur Km 3.5, Pamekasan
3 Prodi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Madura
Jl. Raya Panglegur Km 3.5, Pamekasan E-mail : 1* erwinprasetyowati@unira.ac.id , 2 imron.rosyadi@unira.ac.id , 3 sholeh@unira.ac.id

## ABSTRAK
Komoditas agrikultur terutama di Kabupaten Pamekasan, hasil produksinya beberapa diantaranya tidak konstan  dan  mengalami  pertumbuhan    secara  negatif  dikarenakan  beberapa  faktor  penghambat  seperti kondisi  alam  dan  animo  sumber  daya  manusia  yang  terlibat  didalamnya.  Di  sisi  lain  pertumbuhan produk  berbahan  baku  dari  komoditas  ini  semakin  meningkat  sehingga  perlu  dilakukan  pemetaan dengan  metode  clustering  menggunakan  K-Means  Algorithm,  guna  menentukan  tingkat  potensi unggulan  di  masing-masing  wilayah  atau,  sehingga  supplier-supplier  bahan  baku  pada  komoditas  ini dapat  diidentifikasi.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  tingkatan  potensi  pada  komoditas  agrikultur yaitu  pertanian,  perkebunan  dan  perikanan  di  masing-masing  kecamatan  dibedakan  menjadi  3  cluster yaitu  Potensi  Tinggi,  Potensi  Sedang  dan  Potensi  Rendah.  Adapun  data  yang  dilibatkan  pada  sektor pertanian  dan  perkebunan  adalah  13  kecamatan,  sedangkan  pada  sektor  perikanan  sebanyak  6 kecamatan  dikarenakan  tidak  semua  kecamatan  berada  pada  wilayah  pesisir.  Melalui  penelitian  ini diharapkan  para  pelaku  industri  dapat  menentukan  supplier  yang  tepat  sesuai  kebutuhan  akan ketersediaan bahan baku yang ada.
Kata kunci : Potensi Unggulan, K-Means, Clustering, Supplier.

## ABSTRACT
Agricultural  commodities,  especially  in  Pamekasan  Regency,  some  of  their  production  results  are  not constant  and  experience  negative  growth  due  to  several  inhibiting  factors  such  as  natural  conditions and the enthusiasm of the human resources involved in them. On the other hand, the growth of products made  from  raw  materials  from  this  commodity  is  increasing,  so  it  is  necessary  to  carry  out  mapping using the clustering method using the K-Means Algorithm,  in order to determine the level of superior potential in each region or so that suppliers of raw materials for this commodity can be identified. The results  showed  that  the  level of  potential  in  agricultural  commodities,  namely  agriculture,  plantations and fisheries in each sub-district was divided into 3 clusters namely High Potential, Medium Potential and  Low  Potential.  The  data  involved  in  the  agricultural  and  plantation  sectors  are  13  sub-districts, while in the fisheries sector there are 6 sub-districts because not all sub-districts are in coastal areas. Through this research, it is hoped that industry players can determine the right supplier according to the need for the availability of existing raw materials.
Keywords: Excellent Potential, K-Means, Clustering, Supplier.

## PENDAHULUAN
Komoditas  agrikultur  seperti  pertanian, perkebunan dan perikanan merupakan potensi yang  cukup  besar  dan  strategis  di  Indonesia. Komoditas strategis dapat menjadi pendorong bagi  berkembangnya  perekonomian  di  sektor yang  lain,  diantaranya  sektor  perindustrian, yaitu  dengan  meningkatkan  nilai  tambah komoditas agrikultur tersebut menjadi produk lain yang dapat dimanfaatkan secara ekonomi [1].  Persoalan  yang  sering  muncul  adalah jumlah  produksi  hasil  komoditas  agrikultur beberapa  diantaranya  bersifat  tidak  konstan,
dikarenakan adanya beberapa faktor
penghambat  baik  dari  faktor  alam  maupun sumber daya yang terlibat.
Komoditas  pertanian,  perkebunan,  dan perikanan  di  Kabupaten  Pamekasan  yang tersebar  pada  13  kecamatan,  dimanfaatkan sebagai  bahan  baku  beberapa  olahan  seperti Camilan  dan Jamu  khas  Madura  serta  produk bernilai  ekonomi  lainnya.  Sebagai  upaya untuk  meningkatkan  ketersediaan  bahan  baku dan  kuantitas  produk  yang  dihasilkan  oleh pelaku usaha Camilan Madura baik skala kecil hingga  skala  besar,  diperlukan  pemetaan tingkat potensi komoditas pertanian,
perkebunan,  dan  perikanan  di  masing-masing kecamatan sehingga dapat dilakukan langkah- langkah  pengembangan  dan  pembudidayaan jenis-jenis komoditas yang dihasilkan sehingga  mampu  meningkatkan  kapasitas produksi  dan  pendapatan  masyarakat  dan daerah  [2][3].  Selain  itu  beberapa  sektor komoditas  unggulan  daerah  memiliki  potensi yang cukup besar dalam pembentukan klaster industri  yang  akan  memiliki  dampak  cukup signifikan  bagi  perkembangan  perekonomian daerah [4] . Untuk  memenuhi  kebutuhan  pemetaan tersebut, diperlukan analisis klasifikasi kelompok  data  berdasarkan  jumlah  hasil produksi  sektor  pertanian,  perkebunan,  dan perikanan,  sebagai  referensi  supplier-supplier bahan baku yang diperlukan dalam keberlangsungan  produksi.  Klasifikasi  adalah proses  supervised  learning  yang  digunakan untuk memprediksi kelas objek yang kelasnya belum  diketahui [5][6] .  Clustering  digunakan untuk  mengelompokkan  data  berdasarkan kemiripan  pada  objek  data  dan  sebaliknya,
meminimalkan  kemiripan  dengan  cluster lainnya [7].
Beberapa penelitian mengenai teknik clustering pada komoditas unggulan daerah telah dilakukan sebelumnya. K-Means algorithm digunakan  untuk  menganalisa  potensi komoditas  buah-buahan [8] sehingga memudah  pengambilan  keputusan  oleh pemerintah.  K-Means  juga  digunakan untuk  mengukur  dan  mengelompokkan daerah  potensi  karet  produktif  dan mengevaluasi  kenerja  algoritma  yang digunakan [9] . Di sisi lain dengan memanfaatkan algoritma K-Means, hasil
pengelompokan  komoditi  pertanian  dan perkebunan  yang  menjadi  unggulan daerah  dengan  luas  lahan  dan  produksi lebih  tinggi,  akan  dapat  dipertahankan dan  dimaksimalkan  jumlah  produksinya, sedangkan  beberapa  usaha  peningkatan akan  dilakukan  pada  komoditi  yang produksinya  masih  rendah  [10].  Hal tersebut  juga  telah  diimplementasikan pada komoditi perikanan untuk mengelompokkan tingkat potensi
berdasarkan  frekuensi  hasil  tangkapan serta perkebunan kelapa sawit [11][12].
Pengintegrasian  metode clustering dengan  hasil  klasifikasi  dari  model memiliki  akurasi  yang  lebih  baik dibandingkan  dengan  metode  klasifikasi lainnya.  Oleh  sebab  itu,  penelitian  ini menggunakan K-Means  Clustering yang telah  terbukti  memiliki  tingkat  akurasi yang  baik,  sehingga  hasil  pemetaan terhadap komoditas daerah sesuai dengan tujuan penelitian yang ditargetkan. Untuk memenuhi  kebutuhan  penelitian  sesuai metode  yang  dipilih.  Penelitian  ini mengumpulkan  beberapa  data  yang berkaitan  dengan  jumlah  ketersediaan komoditas  di  3  sektor  yaitu  pertanian, perkebunan  dan  perikanan  di  beberapa kecamatan di wilayah Kabupaten Pamekasan.  Metode K-Means  Clustering bertugas  membagi  potensi  3  komodita tersebut  berdasarkan  jarak  pada  pusat dari masing-masing klaster yang ditentukan.
Pemetaan  komoditas  agrikultur tersebut,  diharapkan  dapat  memberikan
informasi  tentang  pembagian  wilayah  sesuai dengan  tingkatan  potensi  yang  dimiliki,
sehingga  para  pelaku  usaha  di  bidang  olahan makanan memiliki gambaran tentang pemilihan daerah sebagai supplier bahan baku sesuai  jenis  produk  dan  kapasitas  produksi yang diinginkan.

## METODE

## Klasifikasi
Kinerja  klasifikasi  adalah  proses  untuk mengevaluasi objek data di kelas tertentu dari beberapa kelas yang tersedia. Dalam klasifikasi,  ada  dua  proses  yang  dilakukan, yaitu  membangun  model  untuk  disimpan sebagai  memori  dan  menggunakan  model untuk  melakukan  pengenalan  atau  klasifikasi atau prediksi data lain guna mengetahui kelas mana  objek  data  dimasukkan  berdasarkan model yang disimpan dalam memori. Pengukuran  kinerja  klasifikasi  dilakukan dengan confusion  matrix ,  yang  merupakan tabel  pencatatan  hasil  kerja  klasifikasi [13][14], sebagai berikut:
Tabel 1. Confusion Matrix untuk klasifikasi dua kelas [13]
f ij Hasil Prediksi Kelas ( j ) Kelas = 1 Kelas = 2 Kelas original Kelas = 1 f 11 f 12 Kelas = 1 f 21 f 22
Setiap sel f ij dalam matriks menyatakan jumlah record atau data dari kelas i yang hasil prediksinya  masuk  ke  kelas j .  Dari confusion matrix ,  kita  dapat  mengetahui  jumlah  data pemetaan  yang  diprediksi  dengan  benar dengan  menjumlahkan  nilai f 11 dan f 22 dan jumlah  data  pemetaan  yang  diprediksi  salah dengan  menjumlahkan  nilai f 21 dan f 12 [14].
Keakuratan  hasil  prediksi  dapat  dihitung ketika  jumlah  data  yang  diklasifikasikan dengan benar atau salah diketahui [6].
Clustering
merupakan proses pengelompokan data menjadi beberapa cluster atau  kelompok  sehingga  data  dalam  satu cluster  memiliki  tingkat  kemiripan  yang maksimal  dan  data  antar  cluster  memiliki kemiripan yang minimal. Clustering membagi kumpulan data ke dalam kelompok-kelompok dimana  kesamaan  dalam  suatu  kelompok lebih besar daripada antar kelompok [15].
K-Means K-Means adalah metode pengelompokan  data  non-hierarki  yang mencoba untuk mempartisi data yang ada menjadi  satu  atau  lebih  bentuk  cluster. Tujuan  dari  pengelompokan  data  adalah untuk  meminimalkan  fungsi  tujuan  yang ditetapkan dalam proses pengelompokan, yang umumnya mencoba untuk meminimalkan  variasi  dalam  sebuah cluster  dan  memaksimalkan  variasi  antar cluster [16] . Pengelompokan data menggunakan metode K-Means dilakukan  dengan  algoritma  dasar  [14], yaitu: 1. Menentukan jumlah cluster.
2. Mengalokasikan data ke dalam cluster secara acak.
3. Menghitung  jarak  centroid  (jarak euclidean)  dengan  setiap  data  pada masing-masing cluster, dengan:
(1)
dimana:
d = jarak euclidean
j  = jumlah data
x = data yang digunakan
c = centroid
4. Alokasikan  setiap  data  ke  centroid terdekat,  dan  hitung  centroid  cluster baru [18] menggunakan rumus:
(2)
dimana: k = pusat cluster baru
n = jumlah anggota cluster
5. Kembali  ke  langkah  3  jika  masih  ada data  yang  berpindah  cluster  atau  jika nilai centroidnya berubah.
K-Means  memiliki  keunggulan dan  karakteristik  yang  dibutuhkan  untuk pengelolaan  data.  Adapun  karakteristik K-Means [14] yaitu:
a. K-Means  sangat  cepat  dalam  proses clustering.
b. K-Means  sangat  sensitif  terhadap generasi acak pada awal centroid.
c. Memungkinkan untuk sebuah cluster tidak memiliki anggota.
d. Hasil clustering dengan K-Means bersifat unik.

## Kebutuhan Data
Penelitian  ini  menggunakan  teknik observasi  lapangan  guna  mengumpulkan  data primer  dan  sekunder  yang  dibutuhkan. Langkah awal penelitian ini adalah
mengidentifikasi potensi agrikultur di Kabupaten Pamekasan. Di Kabupaten Pamekasan,  potensi  unggulan  daerah  yang telah dikembangkan menjadi produk unggulan yang  memiliki  nilai  ekonomi  berasal  dari sektor  pertanian,  perkebunan,  perikanan  dan buah-buahan.  Beberapa  produk  khususnya industri  olahan  makanan  telah  banyak berkembang di Pamekasan dan telah dipasarkan  di  banyak  daerah  di  seluruh Indonesia.  Beberapa  potensi  di  Kabupaten Pamekasan yang telah dan dapat dimanfaatkan  sebagai  bahan  baku  produk unggulan  dari  Tahun  2003  hingga  2020 menurut  data  BPS  Kabupaten  Pamekasan  di masing-masing  kecamatan  dijelaskan  sebagai berikut:
1. Pertanian,  terdiri  dari:  padi,  jagung,  ubi kayu,  ubi  jalar,  kacang  tanah,  kedelai  dan kacang hijau.
2. Perkebunan, terdiri  dari: tembakau  kelapa, jambu mete dan cabe jamu.
3. Perikanan,  terdiri  dari: udang,  tengiri,  teri, cumi-cumi, tongkol dan lorjuk.
Untuk  lebih  jelasnya  diagram  alir pemetaan  potensi  unggulan  dan  penetuan cikal  bakal  supplier  baru  di  Kabupaten Pamekasan  yang  digunakan  dalam  penelitian ini dijelaskan pada gambar 1.
Gambar 1. Flowchart sistem

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Proses Mining
Langkah  awal  dalam  pengolahan data  adalah  menentukan  jumlah  cluster untuk mengklasifikasikan potensi unggulan  dan  cikal  bakal  supplier  baru bagi  unit  usaha  di  Pamekasan  yang berbahan  dasar  komoditas  agrikultur. Kelompok  cluster  yang  ditentukan  ada tiga  yaitu  Potensi  Tinggi  (Supplier Tingkat  1),  Potensi  Sedang  (Supplier Tingkat 2), dan Potensi Rendah (Supplier Tingkat  3).  Data  yang  dikumpulkan adalah  data  produksi  agrikultur  yaitu pertanian  (padi,  jagung,  ubi  kayu,  ubi jalar, kacang tanah, kedelai dan kcaacang hijau),  perkebunan  (tembakau,  kelapa, jambu  mete  dan  cabe  jamu),  serta perikanan  (udang,  tengiri,  teri,  cumi- cumi, tongkol dan lorjuk).
Tabel 2. Rata-rata produksi komoditas pertanian kabupaten Pamekasan
Kecamatan Padi Jagung Ubi Kayu Ubi Jalar Kacang Tanah Kedelai Kacang Hijau Jumlah Tlanakan 7.814,0 3.661,0 1.727,5 231,4 85,2 2,6 155,9 13.677,5 Pademawu 24.331,7 3.464,0 1.588,5 11,6 8,9 0,4 134,2 29.539,2 Galis 6.835,7 864,4 101,4 0,9 17,4 0 22,2 7.842,1 Larangan 7.160,4 5.402,7 2.050,5 38,4 114,8 20,3 278,7 15.065,8 Pamekasan 8.381,3 1.702,0 210,3 21,2 23,8 7,0 23,1 10.368,6 Proppo 18.655,3 4.073,8 5.266 126,0 235,3 0 12,0 28.368,4 Palengaan 7.381,2 11.044,0 9.812,7 147,5 587,0 774,7 22,8 29.769,9 Pegantenan 11.714,5 5.248,3 3.970,6 13,4 183,5 152,6 1,7 21.284,4 Pakong 9.794,2 3.221,5 2.541,0 20,8 258,9 246,0 8,9 16.091,3 Kadur 5.383,2 9.611,5 1.079,0 12,5 97,8 77,7 252,0 16.513,8 Waru 10.406,1 11.401,3 2.039,8 106,3 141,8 0,9 5,0 24.101,0 Pasean 5.721,7 16.302,2 1.756,1 38,1 390,8 0 132,9 24.341,8 Batumarmar 8.630,6 20.933,1 2.446,2 149,0 502,0 24,6 230,9 32.916,2 sumber: data diolah
Adapun rata-rata hasil produksi per ton  di  sektor  pertanian  pada  13 kecamatan  selama  kurun  waktu  tahun 2003  –  2020  dapat  dijelaskan  pada  tabel 2.  Selain  itu  sektor  perkebunan,  hasil produksi  per  ton  pada  13  kecamatan selama tahun 2003 – 2020, disajikan pada tabel 3.
Tabel 3. Rata-rata produksi komoditas perkebunan kabupaten Pamekasan
Kecamatan  Tembakau  Kelapa Jambu
Mete Cabai Jamu Jumlah Tlanakan 632,9 155,1 0,1 1,9 790,1 Pademawu 1.656,0 147,4 0 0,1  1.803,4 Galis 774,4 122,2 0 0 896,6 Larangan 692,1 288,9 0  105,5  1.086,5 Pamekasan 692,6 141,9 0,1 0 834,6 Proppo 1 .830,6 162,1 0,1 8,9  2.001,7 Palengaan 1.340,3 377,7 2,3 13,4  1.733,7 Pegantenan 1.428,9 802,8 2,2 11,8  2.245,6 Pakong 885,1 276,1 4,7 11,4  1.177,3 Kadur 869,2 696,1 13,2 58,3  1.636,8 Waru 1.500,5 323,9 34,6 17,2  1.876,2 Pasean 1.516,8 332,5 19,0 22,1  1.890,3 Batumarmar 1.569,8 275,8 38,6 23,8  1.908,0
sumber: data diolah
Sedangkan pada 6 kecamatan yang merupakan  wilayah  pesisir,  sehingga memiliki  potensi  sektor  perikanan,  hasil produksi per ton pada tahun 2003 – 2020 dijelaskan pada tabel 4.
Tabel 4. Rata-rata produksi komoditas perikanan kabupaten Pamekasan
Kecamatan Udang Tengiri  Teri  CumiCumi Tong kol Lor juk Jumlah Tlanakan 688 260 1.572 178 670,9  130  3.499 Pademawu 372 170 1.001 122,7 453,5  99  2.219 Galis 26 17 92 11,5  45,6  15 208 Larangan 107 52  302 41,4 135,8  31  6689 Pasean 261 120  698 79,3 317,7  77  1.553 Batumarmar  121 68  373 67,0 159,7  48 836
sumber: data diolah
Penentuan  Centroid  (Pusat  Klaster) Awal Berdasarkan jumlah produksi pada
masing-masing
kecamatan,
tiga kelompok  cluster  ditentukan  dengan mempertimbangkan nilai terkecil, sedang hingga  nilai  terebesar  di  masing-masing jumlah  komoditas.  Adapun  pembagian cluster meliputi:
1. Pertanian, yaitu: Potensi Tinggi (Supplier  Tk.1/C1)  =  Batumarmar; Potensi  Sedang  (Supplier  Tk.2/C2)  =
Pakong;  Potensi  Rendah  (Supplier Tk.3/C3) = Galis.
2. Perkebunan,  yaitu:  Potensi  Tinggi
(Supplier  Tk.1/C1)  =  Pegantenan;
Potensi  Sedang  (Supplier  Tk.2/C2)  =
Pakong;  Potensi  Rendah  (Supplier
Tk.3/C3) = Tlanakan.
3. Perikanan,  yaitu:  Potensi  Tinggi
(Supplier  Tk.1/C1)  =  Batumarmar; Potensi  Sedang  (Supplier  Tk.2/C2)  = Pakong;  Potensi  Rendah  (Supplier
Tk.3/C3) = Galis.

## Perhitungan Euclidean Distance
Pada  proses  ini,  jarak  setiap  data dengan  centroid  (pusat  cluster)  dihitung untuk  mengetahui  kedekatan  data  di setiap  komoditas  dengan  centroid  yang telah ditentukan sebelumnya. perhitungan jarak  Euclidean  antara  data  pertama sektor  pertanian  dengan  centroid  ke-1 (C1) adalah sebagai berikut:
0 Perhitungan dilakukan pada seluruh  data  dengan  ketiga  centriod. Hasil  perhitungan  jarak  Euclidean  pada sektor pertanian di masing-masing centroid  dapat  dilihat  pada  tabel  5. Berdasarkan  tabel  5  dapat  diketahui bahwa  nilai  terendah  di  masing-masing centroid yaitu C1, C2 dan C3 menunjukkan  bahwa  kecamatan  tersebut merupakan  anggota  dari  masing-masing kriteria  yaitu  potensi  tinggi,  potensi sedang  dan  potensi  rendah.  Sebanyak  2 kecamatan yaitu Pasean dan Batumarmar masuk  anggota  Potensi  Tinggi  (nilai  1) dengan  nilai  terendah  di  C1.  Anggota untuk  kelompok  Potensi  Sedang  ada  8 kecamatan  yaitu  Tlanakan,  Pademawu, Larangan,  Proppo,  Palengaan,  Pakong, Waru dan Kadur.
Tabel 5. Hasil perhitungan awal jarak euclidean sektor pertanian.

## Sumber: data diolah
Terakhir  untuk  daerah  berpotensi rendah  memiliki  anggota  kelompok kecamatan  yaitu  Galis,  Pamekasan  dan Pegantenan. Langkah berikutnya menentukan  centroid  baru  ( ki )  yaitu dnegan  menghitung  rata-rata  data  dari masing-masing  produk  pertanian,  yang dapat dilihat pada tabel berikut ini. Tabel 6. Perhitungan centroid baru Cen- troid Padi  Jagung Ubi Kayu Ubi Jala r Kacan g
Tanah Kedela i Kacan g Hijau C1 7.176,2 18.617, 6 2.101,
1 93,6  446,4  12,3  181,9 C2 11.365, 8 6.484,9 3.263,
1 86,8  191,2  140,3  108,7
C3 8.977,2 2.604,9 1.427, 4 11,8  74,9 53,2 15,6
Sumber: data diolah
Proses  perhitungan  dilanjutkan hingga  seluruh  baris  data  dihitung  jarak euclideannya  dengan  C1,  C2  dan  C3. Hasil  seluruh  perhitungan  kemudian digunakan  untuk  menentukan  cluster bernilai 0 yang artinya tidak tergolong di salah satu kelompok centroid dan cluster bernilai  1  yang  artinya  merupakan anggota kelompok cluster tersebut. Centroid baru ditentukan dengan menghitung  rata-rata  sesuai  jumlah kecamatan  yang  berada  pada  satu kelompok cluster. Langkah menghitung jarak Euclidean  antara  data  dan  centroid  akan dilanjutkan  hingga  letak  nilai  0  dan  1  di masing-masing  kelompok  data  tidak berubah. Hasil akhir pada masing-masing komoditas  yaitu  pertanian,  perkebunan dan perikanan dijelaskan pada tabel 7. Kecamatan C1 C2 C3 Potensi Tinggi Potensi Sedang Potensi Rendah Tlanakan   17.311,82  2.220,68  3.390,74 0 1 0 Pademawu  23.509,57 14.575,35  17.750,82 0 1 0 Galis 20.292,16  4.514,42 0,00 0 0 1 Larangan 15.610,13  3.475,64  4.957,55 0 1 0 Pamekasan  19.369,72  3.138,48  1.761,50 0 0 1 Proppo 19.819,32  9.313,58  13.294,37 0 1 0 Palengaan  12.419,09 10.967,99  14.113,06 0 1 0 Pegantenan  16.063,45  8.219,42  7.618,65 0 0 1 Pakong 17.754,89 0,00  4.514,42 0 1 0 Kadur 11.864,89  7.905,32  8.924,20 0 1 0 Waru 9.713,72  8.222,81  11.294,11 0 1 0 Pasean 5.515,26 13.723,60  15.570,98 1 0 0 Batumarmar 0,00 17.755,00  20.292,16 1 0 0
Tabel 7. Hasil Akhir Perhitungan Euclidean Distance Sektor Pertanian Kecamatan C1 C2 C3 Potensi tinggi Potensi sedang Potensi rendah Tlanakan   14.980  8.007 685 0 0 1 Pademawu  22.900  9.438  16.785 0 1 0 Galis 17.875  10.801  3.503 0 0 1 Larangan 13.220  7.926  1.591 0 0 1 Pamekasan  17.070  9.206  2.736 0 0 1 Proppo 18.799  5.166  11.788 0 1 0 Palengaan  10.840  9.744  11.049 0 1 0 Pegantenan  14.246  3.363  5.086 0 1 0 Pakong 15.627  6.383  2.715 0 0 1 Kadur 9.247  10.084  5.953 0 0 1 Waru 7.914  6.479  7.895 0 1 0 Pasean 2.758  13.057  12.375 1 0 0 Batumarmar  2.758  15.224  16.935 1 0 0
Sumber: data diolah
Pada  tabel  7,  dapat  diketahui bahwa jumlah anggota kelompok potensi tinggi  adalah  2  kecamatan,  sedangkan pada potensi sedang anggota kelompoknya sebanyak 5 kecamatan, dan pada potensi rendah jumlah anggotanya 6 kecamatan.  Untuk  sektor  perkebunan, hasil akhir perhitungan dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8. Hasil Akhir Perhitungan Euclidean Distance Sektor Perkebunan
Kecamatan  C1 C2 C3 Potensi tinggi Potensi sedang Potensi rendah Tlanakan 936  413 73 0 0 1 Pademawu 227  850 959 1 0 0 Galis 807  380 98 0 0 1 Larangan 864  280 137 0 0 1 Pamekasan 881  392 45 0 0 1 Proppo 337 1.00 7 1.133 1 0 0 Palengaan 211  476 673 1 0 0 Pegantenan  472  637 962 1 0 0 Pakong 668  211 212 0 1 0 Kadur 766  211 548 0 1 0 Waru 57 645 817 1 0 0 Pasean 36 658 834 1 0 0 Batumarmar  78 725 878 1 0 0 Sumber: data diolah Perhitungan  jarak  Euclidean  pada sektor perkebunan
menghasilkan informasi  bahwa  potensi  tinggi  hasil produksi perkebunan memiliki anggota 7 kecamatan,  potensi  sedang  memiliki anggota  sebanyak  2  kecamatan,  serta potensi rendah memiliki anggota
sebanyak  4  kecamatan.  Terakhir,  pada sektor  perikanan,  hasil  perhitungan  jarak Euclidean akan dijelaskan pada tabel 9.
Tabel 9. Hasil Akhir Perhitungan Euclidean
Distance Sektor Perikanan Kecamatan C1 C2 C3 Potensi tinggi Potensi sedang Potensi rendah Tlanakan 0  873  1.575 1 0 0 Pademawu 697  179 883 0 1 0 Galis 1.766  896 192 0 0 1 Larangan 1.520  649 56 0 0 1 Pasean 1.051  179 527 0 1 0 Batumarmar 1.441  570 137 0 0 1 Sumber: data diolah Melalui hasil akhir yang ditunjukkan pada tabel sebelumnya dapat diketahui beberapa kecamatan atau wilayah  yang  telah  masuk  ke  kelompok cluster sebagai berikut:
1. Komoditas pertanian: a. Potensi  tinggi  (Supplier  Tk.1): Kecamatan Pasean dan Kecamatan Batumarmar b. Potensi  sedang  (Supplier  Tk.2): Kecamatan Pademawu, Kecamatan  Proppo,  Kecamatan Palengaan, Kecamatan Pegantenan dan Kecamatan Waru c. Potensi  rendah  (Supplier  Tk.3): Kecamatan Tlanakan, Kecamatan Galis, Kecamatan Larangan, Kecamatan Pamekasan, Kecamatan Pakong, dan Kecamatan Kadur 2. Komoditas perkebunan: a. Potensi  tinggi  (Supplier  Tk.1): Kecamatan Pademawu, Kecamatan  Proppo,  Kecamatan Palengaan, Kecamatan Pegantenan,  Kecamatan  Waru, Kecamatan Pasean dan Kecamatan Batumarmar b. Potensi  sedang  (Supplier  Tk.2): Kecamatan Pakong dan Kecamatan Kadur c. Potensi  rendah  (Supplier  Tk.3): Kecamatan Tlanakan, Kecamatan Galis,  Kecamatan  Pamekasan dan Kecamatan Larangan 3. Komoditas perikanan:
a. Potensi  tinggi  (Supplier  Tk.1):
Kecamatan Tlanakan
b. Potensi  sedang  (Supplier  Tk.2): Kecamatan Pademawu dan Kecamatan Pasean
Potensi rendah (Supplier Tk.3): Kecamatan  Galis,  Kecamatan  Larangan dan Kecamatan Batumarmar.

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil pengolahan data dapat  diketahui  bahwa  jumlah  daerah yang  memiliki  Potensi  Tinggi  atau merupakan  Supplier  Tingkat  1  adalah sebanyak  2  kecamatan  untuk  komoditas pertanian,  7  kecamatan  untuk  komoditas perkebunan,  serta  1  kecamatan  untuk komoditas  perikanan.  Sedangkan  daerah yang  termasuk  Potensi  Sedang  pada komoditas  pertanian  adalah  sebanyak  5 kecamatan, komoditas perkebunan sebanyak  2  kecamatan,  serta  komoditas perikanan sebanyak 2 kecamatan. Sedangkan  untuk  daerah  dengan  Potensi Rendah,  pada  komoditas  pertanian, jumlah anggotanya sebanyak 6 kecamatan,  pada  komoditas  perkebunan sebanyak  4  kecamatan,  dan  sebanyak  3 kecamatan  pada  komoditas  perikanan. Jumlah keseluruhan kecamatan di komoditas  perikanan  tidak  sama  dengan komoditas yang lain, dikarenakan terdapat  6  kecamatan  yang  merupakan daerah pesisir, sehingga memiliki
produksi  hasil  ikan  di  perairan  tangkap, berbeda  dengan  kecamatan-kecamatan lainnya.

## SARAN
Penelitian  ini  tentunya  memiliki keterbatasan-keterbatasan, terutama mengenai  jumlah  dan  jenis  data  yang dilibatkan.  Untuk  dapat  memodelkan strategi  yang  melibatkan  seluruh  elemen yang merupakan cikal bakal terbentuknya klaster  industri,  dimana  sumber  bahan baku,  unit  usaha  yang  memproduksi  dan kegiatan  produksi  berada  dalam  satu wilayah.  Oleh  sebab  itu  selain  meneliti tentang  potensi-potensi  unggulan  yang berupa bahan baku yang dapat dimanfaatkan  untuk  diolah  menjadi produk  yang  memiliki  nilai  ekonomi, penelitian lanjutan juga dapat dilanjutkan dengan  melakukan  penelitian  tentang produk-produk  unggulan  yang  dapat dikembangkan atau ditingkat berdasarkan potensi  sektor  pertanian,  perkebunan,
buah-buahan  dan  perikanan,  dengan memperhatikan tata letak posisi, ketersediaan  sumber  daya  manusia, kapabilitas  unit  usaha  yang  terlibat  dna peran  regulasi  yang  mendukung,  dengan mengusung konsep kolabrasi dan kemitraan sehingga pelaksanaan produksi dan pemasaran dapat dilaksanakan secara bersama  atau  berkelompok,  sehingga kapasitas  produksi  dan  pemasaran  dapat ditingkatkan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terimakasih dan penghargaan sebesar-besarnya disampaikan  pada  pihak-pihak  yang mendukung dan memfasilitasi
terselenggaranya  penelitian  ini,  dari tahapan  awal  hingga  tahapan  akhir. Selain  itu,  termakasih  juga  disampaikan pada  LPPM  Universitas  Madura  yang berkontribusi  dalam  pendanaan  dan layanan adminsrasi yang diperlukan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Yuka  Asmara,  A.,  &  Rahayu,  S.
(2013). Meningkatkan  Daya  Saing Industri  Kecil  Menengah  Melalui Inovasi Dan Pemanfaatan Jaringan  Sosial:  Pembelajaran Dari  Klaster  Industri  Software  Di India . http://jp.feb.unsoed.ac.id/index.ph p/sca-1/article/viewFile/254/259
[2] Prasetyowati,  E.,  Said,  B.,  & Rachmatullah,  S.  (2019). Simplex Algorithm  By  Mixed  Activity- Based  Costing  for  Optimization  of Batik Madura Production . http://www.jatit.org/volumes/Vol9 7No3/19Vol97No3.pdf
[3] Prasetyowati,  E.,  &  Rosyadi,  I. (2020). Estimated Profits of Rengginang  Lorjuk  Madura  by used  Comparison  of  Holt-Winter and Moving Average. In Proceeding of the Electrical Engineering  Computer  Science and Informatics (Vol. 7). https://www.researchgate.net/publi cation/346140964_Estimated_Prof its_of_Rengginang_Lorjuk_Madur
a_by_Used_Comparison_of_Holt- Winter_and_Moving_Average [4] Siagian,  A.  P.,  &  Santoso,  E.  B. (2013).  Klaster  Pengembangan Industri Berbasis Perkebunan dalam  Pengembangan  Wilayah  di Provinsi  Aceh. JURNAL  TEKNIK POMITS  Vol.  2,  No.  2 , 2 (2),  78–
82.
[5] Farha  Shazmeen,  S.,  Mustafa  Ali Baig,  M.,  &  Pawar,  Mr.  (2013). Performance Evaluation of Different Data Mining Classification Algorithm and Predictive  Analysis (Issue  6). www.iosrjournals.org [6] Prasetyowati, E., Nilam Ramadhani,  dan,  Raya  Panglegur Km, J., & Timur, J. (2018). Sistem Evaluasi  Dan  Klasifikasi  Kinerja Akademik  Mahasiswa  Universitas Madura Menggunakan Naive Bayes Dengan Dirichlet Smoothing. In JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi  Informasi (Vol.  16, Issue 2). http://juti.if.its.ac.id/index.php/juti/ article/view/688/376 [7] Dwijayanthi  Nirmala,  I.,  &  Atika, P.  D.  (2020).  Implementation  Of K-Means Algorithm AsA Clustering  Method  For  Selecting Achievement  Students  Based  On Academic  Grade. Jurnal  PILAR Nusa  Mandiri , 16 (2),  199–204. https://doi.org/10.33480/pilar.v16i
2.1575
[8] Deni,  R.,  &  Setiawan,  P.  (2018). Penerapan Metode K-Means Clustering  Untuk  Analisis  Potensi Produksi  Komoditi  Buah  Pada Kabupaten  Lumajang.  In Jurnal Mahasiswa  Teknik  Informatika (Vol. 2, Issue 2). [9] Alkhairi,  P.,  &  Windarto,  A.  P. (2019). Seminar Nasional Teknologi  Komputer  &  Sains (SAINTEKS)  Penerapan  K-Means Cluster  Pada  Daerah  Potensi Pertanian  Karet  Produktif  di
Sumatera  Utara .  https://seminar-
id.com/semnas-sainteks2019.html [10] Lasena Y, M. Y. (2020). Clustering  Komoditi  Unggulan Daerah Provinsi Gorontalo Menggunakan Algoritma K- Means. Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering (JJEEE) , 2 (1), 14–18. https://ejurnal.ung.ac.id/index.php/ jjeee/article/view/4392/1734
[11] Haryadi,  D.  (2021).  Penerapan Algoritma  K-Means  Clustering Pada  Produksi  Perkebunan  Kelapa Sawit  Menurut  Provinsi. Journal of Informatics and Communications Technology , 3 (1), 1–010. https://doi.org/10.52661/j_ict.v3i1. 71 [12] Maulana,  A.,  Nur  Akbar,  K.,  & Nurahman. (2021). Penerapan Clustering Menggunakan Algoritma K-Means Sebagai Analisis Produksi Komoditas Perikanan Provinsi di Indonesia. In EJECTS :  E-Journal  Computer, Technology and Informations System (Vol.  01,  Issue  01). https://jurnal.unda.ac.id/index.php/ ejects/article/viewFile/190/170
[13] Fazeli,  H.  R.,  &  Peng,  Q.  (2022). Generation  and  evaluation  of product  concepts  by  integrating extended axiomatic design, quality function  deployment  and  design structure matrix. Advanced Engineering Informatics , 54 , 101716. https://doi.org/10.1016/J.AEI.2022 .101716
[14] Riza,  L.  S.,  Rosdiyana,  R.  A.,
Wahyudin,  A.,  &  Pérez,  A.  R. (2021). The k-means algorithm for generating sets of items in educational assessment. Indonesian Journal of Science and Technology , 6 (1), 93–100. https://doi.org/10.17509/ijost.v6i1. 31523 [15] Primandana, A., Adinugroho, S., & Dewi, C. (2019). Optimasi Penentuan Centroid pada Algoritme  K-Means  Menggunakan Algoritme  Pillar  (Studi  Kasus:
Penyandang Masalah Kesejahteraan  Sosial  di  Provinsi Jawa  Timur) (Vol.  3,  Issue  11).
http://j-ptiik.ub.ac.id