## PENERAPAN K-MEANS CLUSTERING UNTUK MENGETAHUI VARIETAS PADI UNGGUL PRODUKSI BALAI PENGKAJIAN TEKNOLOGI PERTANIAN JAWA TIMUR

## Fitra Rani Klida Afiani
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1418069@scholar.tn.ac.id

## ABSTRAK
Banyaknya  varietas  padi  unggul  dalam  riwayat  pertanian  Indonesia  adalah  suatu  keuntungan  tersendiri  bagi masyarakat  maupun  pemerintah.  Pasalnya,  fokus  penanaman  varietas  unggul  mampu  meningkatkan  hasil  dan  kualitas pertanian padi yang merupakan sumber pangan utama bersektor tanam terluas di Indonesia. Akan tetapi, keanekaragaman varietas  padi  unggul  mampu  menimbulkan  masalah  di  bidang  penelitian  yang  bertujuan  menciptakan  varietas-varietas unggul baru lainnya apabila kurang adanya informasi yang memadai.
Dalam  proses  penelitian,  produksi  maupun  distribusi,  pihak  Unit  Pengelola  Benih  Sumber  BPTP  masih memanfaatkan pencatatan manual pada buku maupun nota-nota. Padahal, hingga saat ini saja tercatat 37 varietas Inpari, 19 varietas  Hipa,  10  varietas  Inpago  dan  9  varietas  Inpara  sebagai  varietas  unggul  baru,  belum  termasuk  varietas  unggul sebelumnya.  Petugas  akan  kesulitan  dalam  melakukan  pendataan  dikarenakan  faktor  waktu,  dana  dan  keakuratan  data sehingga pemilihan kelompok varietas unggul padi yang akan diteliti atau diproduksi dipilih secara subyektif. Oleh karena itu untuk mempermudah pengelompokan varietas unggul padi, penulis membangun sebuah sistem pendukung keputusan memanfaatkan metode K-Means Clustering . Data-data padi dikelompokan ke dalam 3 cluster yaitu unggul, sedang dan kurang, serta dikelompokan berdasarkan kriteria -kriteria padi unggul yaitu umur, tingkat rontok, kadar amilosa, berat butit dan rata hasil panen. Sistem ini dibangun menggunakan software Microsoft Visual Studio 2010 dan Microsoft SQL Server 2008 . Hasil  pengujian  metode K-Means  Clustering mendapatkan  hasil  bahwa  perhitungan  manual  dengan  sistem memiliki  kesesuaian  sebesar  100%,  sedangkan  pengujian  metode  dari  sistem  dengan  data  pakar  memiliki  keakuratan sebesar  92.54%.  Dari  pengujian  fungsionalitas  sistem  dengan operating  system yang  berbeda  yaitu Windows  7 Professional,  Windows  8.1 dan Windows  10 ,  didapatkan  hasil  sistem  dapat  berjalan  100%  sesuai  dengan  fungsinya. Sedangkan hasil pengujian user dari 13 koresponden menunjukan bahwa 83.1% sistem berjalan dengan baik dan 16.9% sisanya memiliki nilai cukup.
Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan (SPK), Pengelompokan Varietas Padi Unggul, K-Means Clustering, BPTP Jawa Timur

## 1. PENDAHULUAN
Permintaan  bahan  pangan  padi  sebagai  sumber makanan pokok yang semakin meningkat tentu tidak ada yang  menyangsikannya.  Hal  ini  selaras  dengan meningkatnya  pembangunan  nasional  yang  mewajibkan setiap insan memenuhi kebutuhan akan pangannya. Sektor pertanian  padi  sendiri  merupakan  sektor  penting  yang memberikan  konstribusi  pada  pertumbuhan  ekonomi nasional  baik  di  masa  sekarang  ataupun  di  masa mendatang.
Pada  ranah  pertanian,  pemilihan  varietas  bibit  yang unggul  sebelum  penanaman  merupakan  suatu  langkah tepat  untuk  optimasi  hasil  panen  maupun  pencegahan faktor  kerugian.  Varietas  unggul  itu  sendiri  sudah berkembang  di  Indonesia  sejak  sebelum  tahun  1970. Umumnya penamaan varietas unggul menggunakan nama sungai  seperti  Bengawan,  Brantas,  Citarum,  dll.  Namun mulai  2008,  penamaan  VUB  menggunakan  penamaan baru  sesuai  karakteristiknya  seperti  Inpari  (Inbrida  Padi Sawah  Irigasi),  Inpago  (Inbrida  Padi  Gogo)  atau  Inpara (Inbrida Padi Rawa) [1].
Hingga saat ini tercatat 37 varietas Inpari, 19 varietas Hipa, 10 varietas Inpago dan 9 varietas Inpara yang telah dilepas  dan  mungkin  akan  terus  bertambah  sebagai Varietas Unggul Baru [1], jumlah tersebut belum termasuk varietas  lama  yang  masih  dibudidaya  hingga  saat  ini. Banyaknya varietas padi dengan masing-masing karakteristiknya  menimbulkan  permasalahan  pada  proses penelitian  maupun  pemuliaan  padi,  terlebih  sistem pencatatan  masih  dilakukan  secara  manual  pada  buku- buku  ataupun  nota.  Pada  proses  produksi,  pemulia menyilangkan varietas-varietas unggul untuk mendapatkan  varietas  unggul  baru  yang  tepat.  Apabila pemulia hanya asal menebak dan bersikap subjektif, maka selain proses produksi yang kurang efisien, hasil bibit yang dihasilkan juga belum tentu unggul.
Oleh  karena  itu,  perlu  dibuat  sebuah  sistem  yang dapat  mendukung  proses  pengambilan  keputusan  dengan memperhitungkan  segala  kriteria  yang  ada.  Hal  ini  dapat membantu  pemulia  untuk  mengetahui  kelompok- kelompok  varietas  padi  unggul  yang  dapat  digunakan untuk  suatu  penelitian  lanjut  demi  menghasilkan  varietas
padi  unggul  terbaru  yang  tepat  sasaran.  Selain  itu, kelompok varietas unggul yang terpilih dapat diprioritaskan  dalam  distribusi  agar  hasil  pertanian senantiasa  mengalami  peningkatan  dan  masyarakat terpengaruh untuk mulai mencintai beras lokal.
Untuk mempermudah pengelompokan varietas padi varietas padi unggul produksi Balai Pengkajian Teknologi Pertanian  Jawa  Timur  tersebut,  maka  dibangun  sebuah sistem pendukung keputusan berbasis desktop . Digunakan metode K-Means Clustering untuk menentukan kelompok yang  sesuai  dengan  kriteria  masing-masing  padi.  Metode ini memiliki ketelitian cukup tinggi terhadap ukuran objek, sehingga lebih terukur dan efisien untuk pengolahan objek dalam  jumlah  besar.  Selain  itu  metode K-Means tidak terpengaruh terhadap urutan objek[2 ][3 ].
Sehingga  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah menghasilkan  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan terkomputerisasi  dengan  menerapkan  metode K-Means Clustering yang mampu membantu pihak UPBS di Balai Pengkajian  Teknologi  Pertanian  Jawa  Timur  untuk menentukan  kelompok  varietas  padi  unggul  yang  sesuai dengan kriteria.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Varietas Padi Unggul
Dinamakan  varietas  padi  unggul  apabila  suatu varietas padi memiliki keunggulan tertentu dibandingkan  varietas  lain.  Penciptaannya  dilakukan melalui  persilangan-persilangan  galur  dari  varietas- varietas  padi  dengan  kriteria  yang  diinginkan. Dimana sifat-sifat baik yang harus dimiliki oleh jenis padi unggul antara lain [4] :
a. Produksi tinggi.
b. Umur tanaman pendek.
c. Tahan terhadap penyakit.
d. Tahan rebah atau tidak mudah rontok.
e. Mutu beras baik.
f. Rasanya enak.

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan merupakan sistem informasi  interaktif  yang  menyediakan  informasi, pemodelan  dan  pemanipulasian  data.  Sistem  itu digunakan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan dalam  situasi  yang  semiterstruktur  maupun  tak terstruktur,  dimana  tak  seorangpun  tahu  secara  pasti bagaimana  keputusan  seharusnya  dibuat.  Sistem pendukung  keputusan  biasanya  dibangun  untuk mendukung  solusi  atas  suatu  masalah  untuk mengevaluasi suatu  peluang  tanpa mengubah penilaian  yang  ada.  Sistem  pendukung  keputusan menggunakan  CBIS  ( Computer  Based  Information Systems )  yang  fleksibel,  interaktif,  dan  dapat diadaptasi,  yang  dikembangkan  untuk  mendukung solusi atas masalah-masalah yang ada [5].

## 2.3   K-Means CLustering
K-means merupakan salah satu metode pengelompokan  data  nonhierarki  (sekatan)  yang berusaha  mempartisi  data  yang  ada  ke  dalam  bentuk kelompok.  Sehingga  data  yang  berkarakteristik  sama dimasukkan ke dalam suatu kelompok yang sama dan data  yang  berkarakteristik  berbeda  dikelompokan  ke dalam kelompok lain. Adapun tujuan dari pengelompokan  ini  adalah  untuk  meminimalisir fungsi  objektif,  yang  pada  umumnya  berusaha meminimalkan  variasi  di  dalam  suatu  kelompok  dan memaksimalkan variasi antar kelompok [6].
Langkah-langkah clustering dengan  metode K- Means adalah sebagai berikut [7] : 1. Pilih jumlah cluster k .
2. Inisialisasi k pusat cluster dengan  nilai  awal menggunakan angka-angka random,
3. Alokasikan  semua  data/  objek  ke cluster terdekat dengan  menghitung  jarak  antara  data  dengan pusat cluster menggunakan  teori  jarak Euclidean dengan rumus sebagai berikut:
2
2 1 1 2 1 1 ) ( ... ) ( ) ( ) , ( kj ki j i j i x x x x x x j i D        (1)
dimana:
) , ( j i D = Jarak data ke i ke pusat cluster j
ki x = Data ke i pada atribut data ke k
kj x = Titik pusat ke j pada atribut ke k
4. Hitung  kembali  pusat cluster dengan  menghitung rata-rata  dari  semua  data/  objek  dalam  tiap cluster .
5. Hitung  kembali  jarak  setiap  data  dengan  pusat cluster yang  baru  seperti  langkah  no  c  sampai anggota cluster tidak berubah lagi.

## 3. METODE PENELITIAN
Langkah-langkah  pengembangan  sistem  perangkat lunak  menerapkan  model waterfall (air  terjun)  karena dalam pembangunannya dibutuhkan beberapa tahap yang berbeda,  yang  diawali  dengan  analisa  kebutuhan, perancangan,  implementasi,  pengujian  sistem  dan perawatan sistem.

## 3.1 Data Penelitian
Sumber  data  penelitian  yang  digunakan  diperoleh dari  data  internal  yaitu  data  umum  varietas  padi  dan distribusi  yang  terdaftar  di  UPBS  BPTP  Jawa  Timur. Sedangkan  data  kriteria  akan  kebutuhan  proses didapatkan  dari  data  eksternal  yaitu  buku  deskripsi Varietas  Unggul  Baru  (VUB)  padi  edisi  2016  yang diterbitkan oleh Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian(ICRR).  Tabel  1  berikut  merupakan  data kriteria yang digunakan dalam pengelompokan.
Tabel 1. Kriteria pengelompokan No Kriteria Satuan 1 Umur tanaman Hari 2 Tingkat kerontokan Skala : 1 = Tahan 2 = Sedang 3 = Mudah 3 Kadar Amilosa % 4 Berat per 1000 butir Gram 5 Rata-rata hasil panen t/ha GKG
3.2 Perancangan  Sistem  dengan  Metode  K-Means CLustering
Pada Gambar 1 berikut ini merupakan flowchart metode K-Means  Clustering pada  Sistem  Pendukung Keputusan Pengelompokan Varietas Padi Unggul.
Start Input Data Nilai Data Terakhir ? Penentuan Pusat Cluster Perhitungan jarak data dengan pusat cluster Data Terakhir ? Laporan Hasil Pengelompokan End Output Hasil Cluster Hasil iterasi baru = hasil Iterasi lama? Tidak Tidak Tidak Ya Ya Ya

## Gambar 1.  Flowchart K-Means Clustering

## 3.3 Data Flow Diagram
DFD  Level  0  pada  Gambar  2  merupakan gambaran  dasar  dari  sistem  yang  dibangun,  dimana terdapat  1  proses  utama  dan  2  entitas  yaitu staff dan administrator.
0 SPK Pengelompokan Varietas Unggul Padi Staff Administrator Data Padi Data Nilai Data Distribusi Username, password Daftar Varietas Padi Daftar Pengelompokan Padi Daftar Distribusi Laporan Varietas Padi Laporan Pengelompokan Padi Laporan DIstribusi Daftar Riwayat Data User
Gambar 2.  DFD Level 0
Sedangkan  Gambar  3  merupakan  DFD  Level  1 yang  merupakan  pengembangan  dari  DFD  Level  0 dimana  terdapat  7  proses  dengan  aliran  data  yang sesungguhnya.

## 3.4 Flowchart User
Gambar  4  merupakan flowchart  user  staff yang menjelaskan  jalannya  sistem  dari  hak  akses staff, dimana  menu  yang  ditampilkan  antara  lain  menu utama, data padi, nilai, distribusi dan laporan.
Sedangkan Gambar 5 merupakan flowchart user administrator  yang  menjelaskan  jalannya  sistem secara  keseluruhan,  termasuk  data  pengelolaan  user dan menu riwayat.
1 Pendataan User Staff Administrator 2 Pendataan Padi 3 Pendataan Nilai 4 Proses Clustering 5 Pembuatan Laporan 6 Pendataan Distribusi 7 Pencatatan Riwayat Data User Username, Password tb_user Data Padi tb_datapadi tb_datanilai Data Padi Data Nilai Data Nilai tb_cluster Hasil pengelompokan tb_distribusi tb_riwayat Data Distribusi Data Padi Data Nilai Data Distribusi Daftar data padi Daftar pengelompokan padi Daftar distribusi Daftar Riwayat Laporan data padi Laporan pengelompokan padi Laporan distribusi * tb_user * tb_datapadi * tb_datanilai * tb_distribusi Data user Data padi Data nilai Data distribusi Data user Data user Data Padi Data Padi Data Nilai Data Nilai Nilai cluster Nilai cluster Data Distribusi Data Distribusi Data Riwayat Data Riwayat
Gambar 3.  DFD Level 1
Start Input Username, Password Cek User Berhasil Login ? Menu Utama Data Padi Input
Data Padi
Simpan, Ubah, Hapus Data Padi Output Data Padi Input lagi ? Ya Tidak Data Nilai
Input Data Nilai
Simpan, Ubah, Hapus Data Nilai
Output Data Nilai Input lagi ?
Ya Tidak Proses Cluster ? Tidak Clustering Output Hasil CLuster Ya Hasil Pengelompoka n Ya Tidak Ya Ya Ya Tidak Tidak Data Distribusi Input
Data Distribusi Simpan, Ubah, Hapus Data Distribusi Output Data
Distribusi Input lagi ? Ya Ya Tidak Tidak Tidak Laporan Laporan Daftar Padi Output Daftar Padi Cetak ? Laporan Daftar Padi Ya Ya Ya Tidak Output Kelompo k Padi Cetak ? Laporan Pengelompokan Padi Ya Ya Tidak Laporan Pengelompoka n Padi Output Distribusi Cetak ? Laporan Daftar Distribusi Ya Ya Tidak Laporan Distribusi Tidak Tidak Tidak Logout Ya Tidak End Gambar 4.  FLowchart user staff
Start Input Username, Password Cek User Berhasil Login ? Menu Utama Data Padi Input
Data Padi
Simpan, Ubah, Hapus Data Padi Output Data Padi Input lagi ? Ya
Tidak
Data Nilai
Input Data Nilai
Simpan, Ubah,
Hapus Data Nilai Output Data Nilai Input lagi ? Ya
Tidak Proses Cluster ? Tidak Clustering Output Hasil CLuster Ya Hasil Pengelompoka n Ya Tidak Ya Ya Ya Tidak Tidak Data Distribusi Input
Data Distribusi Simpan, Ubah, Hapus Data Distribusi Output Data
Distribusi Input lagi ? Ya Ya Tidak Tidak Tidak Laporan Laporan
Daftar Padi Output Daftar
Padi Cetak ?
Laporan Daftar Padi Ya Ya Ya Tidak Output Kelompo k Padi Cetak ? Laporan Pengelompokan Padi Ya Ya Tidak Laporan Pengelompoka n Padi Output Distribusi Cetak ? Laporan Daftar Distribusi Ya Ya Tidak Laporan Distribusi Tidak Tidak Tidak Logout Ya Tidak End Data User Input Data User Simpan, Ubah, Hapus Data User
Output Data User Input lagi ? Ya Ya Tidak Riwayat Output Daftar Riwayat Ya Tidak Tidak Tidak
Gambar 5.  Flowchart user administrator
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1   Implementasi Antarmuka Sistem
Gambar  6  merupakan  tampilan  data  padi  yang digunakan  untuk  menampilkan  dan  mengelola  data varietas padi.
Gambar 6.  Halaman data padi
Gambar  7  merupakan  halaman  data  nilai  yang digunakan  untuk  menampilkan  dan  mengelola  data  nilai kriteria varietas padi. Juga terdapat button clustering yang digunakan untuk memulai perhitungan K-means.
Gambar 7.  Halaman data nilai
Hasil pengelompokan di- output -kan pada halaman hasil seperti pada Gambar 8.
Terdapat pula halaman distribusi yang digunakan untuk  merekap  data  proses  distribusi  seperti  pada Gambar 9.
Gambar 9.  Halaman distribusi
Halaman  laporan  memuat  laporan  daftar  padi, hasil  pengelompokan  dan  data  distribusi,  ditunjukan pada tampilan Gambar 10.
Gambar 10.  Halaman laporan
4.2   Perhitungan Metode K-Means Clustering
Pada  perhitungan  digunakan  10  sampel  data  dari total 67 data keseluruhan, dimana data  nilai  kriteria  yang digunakan terdapat pada Tabel 2.
Tabel 2. Data nilai Ko- de Umur (hari) Skala rontok Amilosa (%) Berat (gram) Rata hsl (t/ha GKG) Kategori 1 125 2 23 28 7 Kurang 2 125 2 23 28 6 Kurang 3 108 2 22 27 7.3 Unggul 4 115 2 18.55 28 5.83 Sedang 5 110 2 20.57 24 6.05 Sedang 6 115 2 21.07 25 6.04 Sedang 7 115 2 23.91  27.41 5.74 Sedang 8 118 2 18 28 6.82 Sedang 9 115 2 20.78 26.6 6.2 Sedang 10  125 2 21 25.3 6.3 Kurang
Untuk  proses K-Means  Clustering pada  sistem pendukung  keputusan  pengelompokan  varietas  padi unggul  ini,  data  nilai  lokasi  akan  dikelompokkan
menjadi  3 cluster yaitu  unggul,  sedang  dan  kurang. Proses  selanjutnya  adalah  inisialisasi  pusat cluster yang  diberi  nilai  random  yang  ditunjukkan  pada Tabel 3.
Tabel 3. Pusat awal cluster Kriteria Cluster 1 (K1) Cluster 2 (K2) Cluster 3 (K3) Umur 102.22 114.7 116.55 Kerontokan 2.26 2.78 2.94 Amilosa 19.03 20.91 23.88 Berat Butir 27.38 25.79 25.44 Rata Hasil 6.94 6.8 5.78
Hitung  jarak  masing-masing  data  dengan  pusat masing-masing cluster menggunakan  persamaan  (1). Kelompokan  anggota cluster yang  memiliki  jarak paling  dekat  dengan  titik  pusat  dari  setiap cluster.
Tabel 4 merupakan hasil jarak data pada Iterasi 1.

## Tabel 4. Jarak data iterasi 1
Kd  Jarak K1 Jarak K2 Jarak K3  K1  K2  K3
1  23.1332  10.7699  9.0057 * 2  23.1522  10.7977  8.9254 * 3 6.5246 6.9571 9.0700 * 4  12.8547  3.4775 6.1847 * 5 8.6709 5.1556 7.5425 * 6  13.1921  1.3877 3.3828 * 7  13.7350  3.6669 2.6776 * 8  15.8283  4.9851 6.7228 * 9  12.9466  1.3158 3.7971 * 10  22.9698  10.3536  8.9928 * Hitung kembali pusat cluster dengan menghitung  rata-rata  dari  semua  data  atau  anggota yang  ada cluster tersebut.  Pusat cluster baru ditunjukkan pada Tabel 5.

## Tabel 5. Pusat cluster iterasi 2
Cluster Umur Rontok  Amilosa Berat Rata hsl K1 108.0000  2.0000  22.0000  27.0000  7.3000 K2 137.6000  2.4000  24.5760  31.8020  7.3360 K3 122.5000  2.0000  22.7275  27.1775  6.2600
Setelah  mendapat  titik  pusat  yang  baru  dari setiap cluster , hitung kembali jarak data dengan pusat cluster baru  sehingga  titik  pusat  tiap cluster tidak berubah.  Dalam  penelitian  ini,  iterasi clustering varietas padi unggul berhenti hingga iterasi 3 dimana titik pusat setiap cluster tetap dan sama dengan ietasi 2. Tabel 6 berikut merupakan hasil jarak iterasi 3.

## Tabel 6. Jarak data iterasi 3
Kd  Jarak K1  Jarak K2  Jarak K3  K1  K2  K3 1 16.2879 9.8266 1.2552 * 2 16.2987 9.7884 1.2009 * 3 2.0376 7.8424 17.0256 * 4 7.1024 2.2582 10.7465 *
5 2.0376 6.3553 15.4229 * 6 6.0580 2.1783 10.3034 * 7 6.8857 3.5446 10.1520 * 8 9.9026 3.6468 8.2908 * 9 6.1393 0.7926 10.1350 * 10 16.0082 9.5696 2.2440 *

## 4.3   Pengujian Fungsionalitas Sistem
Pengujian  metode balckbox dilakukan  dengan mengamati  hasil  eksekusi  program  dan  memeriksa fungsionalistas  dari  program.  Hasil  pengujian  dipaparkan dalam Tabel 7, dimana sistem diuji dalam beberapa sistem operasi  dengan  beberapa  ketentuan  yang  mendukung seperti ketersediaan Microsoft Net Framework dan Crystal Report . Tabel 7. Uji fungsionalitas sistem
Fungsi Sistem Operasi Win 7 prof Win 8.1 Win 10 1 Login dengan memasukkan username dan password sesuai dengan hak akses √ √ √ 2 Login sebagai staff
1 User masuk ke sistem dengan hak akses sebagai staff √ √ √ 2 Staff dapat melihat dan mengelola data padi √ √ √ 3 Staff dapat melihat dan mengelola data nilai √ √ √ 4 Staff dapat melihat hasil pengelompokan √ √ √ 5 Staff dapat melihat dan mengelola distribusi √ √ √ 6 Staff dapat melihat laporan daftar varietas, pengelompokan padi dan daftar distribusi √ √ √ 7 Staff dapat mencetak semua jenis laporan √ √ √ 8 Staff dapat logout √ √ √ 3 Login sebagai administrator 1 Dapat masuk ke sistem dengan hak akses sebagai administrator √ √ √ 2 Admin dapat melihat dan mengelola data padi √ √ √ 3 Admin dapat melihat dan mengelola data nilai √ √ √ 4 Admin dapat melihat hasil pengelompokan √ √ √ 5 Admin dapat melihat rincian hasil hitung pengelompokan √ √ √ 6 Admindapat melihat dan mengelola data distribusi √ √ √ 7 Admin dapat melihat laporan padi, kelompok padi dan laporan distribusi √ √ √ 8 Admindapat mencetak semua jenis laporan √ √ √ 9 Admindapat melihat, mengelola dan mencetak data user √ √ √ 10 Admindapat melihat dan mencetak riwayat √ √ √ 11 Admin dapat logout √ √ √
4.4   Pengujian User
Pengujian  dilakukan  kepada  13  koresponden yang  berhubungan  dengan  sistem  pengambilan keputusan  pengelompokan  varietas  padi  unggul  yaitu pemulia, bagian administrasi dan staff UPBS, dengan hasil ditunjukan pada Tabel 8.
Tabel 8. Pengujian user
Pertanyaan B C K 1 Apakah tampilan atau antarmuka sistem pendukung keputusan pengelompokan varietas padi unggul menarik untuk digunakan ? 10 3 0 2 Apakah sistem pendukung keputusan pengelompokan varietas padi unggul mudah untuk dioperasikan ? 13 0 0 3 Apakah sistem pendukung keputusan ini dibutuhkan untuk pengelompokan varietas padi unggul ? 9 4 0 4 Apakah sistem pendukung keputusan ini mampu mempersingkat proses/waktu penentuan kelompok varietas padi unggul ? 13 0 0 5 Apakah hasil dari sistem pendukung keputusan ini sudah sesuai dengan sasaran ? 9 4 0 Jumlah 54 11 0 Rata – rata (%) 83.1  16.9  0

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan pembahasan yang telah dilakukan maka didapat beberapa kesimpulan sebagai berikut.
1. Metode K-Means  Clustering bisa  diterapkan didalam mendukung pengambilan keputusan pengelompokan  varietas  unggul  padi  yang  dikelola oleh  UPBS  BPTP  Jawa  Timur  dengan  kriteria umur(hari),  tingkat  kerontokan,  kadar  amilosa(%), berat 1000 butir(gram) dan rata-rata hasil panen(t/ha GKG).
2. Dengan metode K-Means Clustering , hasil dikelompokan  dalam  3  kategori  yaitu  Unggul, Sedang dan Kurang, dimana dari 67 data didapatkan hasil 13 varietas padi berkategori Unggul, 33 Sedang dan  21  Kurang  yang  didapatkan  dari  hasil  iterasi ketiga yaitu iterasi terakhir dalam perhitungannya.
3. Metode K-Means  Clustering yang  ditanamkan dalam  sistem  berjalan  dengan  baik  dimana ditunjukkan  pada  pengujian  hasil  akhir  metode dengan tingkat kesesuaian 92.54% untuk perbandingan  perhitungan  sistem  dengan  hasil keluaran pakar pertanian UPBS. Sedangkan validasi hasil perhitungan manual dengan sistem didapatkan kesesuaian sebesar 100%.
4. Sistem  pendukung  keputusan  yang  dibuat  dapat 100%  berjalan  pada  berbagai  sistem  operasi  yaitu Windows 7 Professional, Windows 8.1 dan Windows 10.
5. Hasil  pengujian  dari  13 user menunjukan  bahwa 83.1%  sistem  berjalan  dengan  baik  dan  16.9% sisanya memiliki nilai cukup.
6. Pengujian user poin  ke  3  telah  menjawab  rumusan masalah  bahwa  sistem  pendukung  keputusan  telah mampu  membantu  proses  pengelompokan  varietas unggul  padi,  dengan  jumlah  11  koresponden menyatakan  sistem  dibutuhkan  dalam  pengambilan keputusan  dan  sisanya  6  koresponden  menilai cukup.

## 5.2 Saran
Adapun  saran  yang  dapat  diberikan  setelah pengujian adalah sebagai berikut:
1. Menambahkan  fitur  perbandingan  dengan  metode clustering yang lain.
2. Menambahkan  fitur  pencarian  data  padi,  data  nilai maupun data distribusi.
3. Menambah fitur menu pengaturan cluster awal pada hak akses user administrator.
4. Menambahkan  fitur  perekapan  stok  benih  sumber yang  mencatat  setiap  kegiatan  keluar  masuknya benih di UPBS.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Jamil ,  Ali,  Satoto,  Priatna  S.,  Yuliantoro  B., Agus  G.  dan  Suhama.  2015. Varietas  Unggul Baru  Padi. Sukamandi :  Balai  Besar  Penelitian Tanaman Padi, Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian, Kementrian Pertanian.
[2] Aranda ,  Josi,  dan  Natasya,  W.A.G.  2016. Penerapan  Metode  K-Means  Cluster  Analysus Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Konsentrasi  Untuk  Mahasiswa  International Class  STMIK  AMIKOM  Yogyakarta .  Seminar Nasional  Teknologi  Informasi  dan  Multimedia STMIK  AMIKOM  Yogyakarta,  ISSN  23022- 3805, 6-7 Februari 2016.
[3] Muklis,  Sahirul.  2015. Sistem  Pendukung Keputusan  Minat  Pemilihan  Jurusan  SMA Dengan  Metode  K- Means Cluster  Analysis . Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  dan Multimedia  STMIK  AMIKOM Yogyakarta , ISSN 2302-3805, 6-8 Februari 2015
[4] Sugeng ,  HR.  2001. Bercocok  Tanam  Padi. Semarang: Aneka Ilmu.
[5] Kusrini .  2007. Konsep  dan  Aplikasi  Sistem Pendukung Keputusan , Yogyakarta: Andi Offset.
[6] Prasetyo , Eko. 2012. Data Mining – Konsep dan Aplikasi  Menggunakan  MATLAB .  Yogyakarta: Andi Offset.
[7] Ong, Johan Oscar. 2013. Implementasi Algoritma K-Means Clustering untuk Menentukan Strategi Marketing President University ,  Jurnal  Ilmiah  Teknik  Industri,  ISSN 1412-6869, Vol. 12, No. 1, Juni 2013 .
[8] Wawancara dengan  Bapak  Ali  Ari  Widodo,
SP.MP,10 Oktober 2017, BPTP Jawa Timur.