## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2020 Vol. 2 N o .   2 Hal: 32-38 ISSN: 2714-8491 (electronic)

## Optimalisasi Penggunaan Lahan Perkebunan Kelapa Hibrida Menggunakan K-Means Clustering
Henky Andema 1  , Sarjon Defit 2 , Yuhandri 3 1,2,3 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang henkyandema27@gmail.com

## Abstract
Plantations are the main source of income for farmers in Indragiri Hilir Regency. This plantation is the plantation sector most widely  cultivated  by  farmers  is  a  coconut  plantation.  The  best  grouping  of  coconut  cultivation  areas  is  important  in developing farmers' income. This study aims to help the Plantation Office in the process of making the best decision areas for planting  coconut,  especially  hybrid  coconut.  The  data  used  in  this  study  is  the  data  of  hybrid  coconut  plantations  in  2018. Data processing in this study uses the K-Means Clustering method with the number of 3 Clusters namely Cluster 0 (C0) Less Potential,  Cluster  1  (C1)  Enough  Potential,  Cluster  2  (C2)  Very  Potential  for  planting  hybrid  coconuts.  The  results  of  the clustering process with 2 iterations stated that for Cluster 0 there were 7 village data, for Cluster 1 there were 1 village  data, and for Cluster 2 there were 2 village data.
Keywords: Data Mining, K-Means, Clustering, Coconut Plantation, Copra.

## Abstrak
Perkebunan  merupakan  sumber  penghasilan  utama  bagi  petani  di  Kabupaten  Indragiri  Hilir.  Perkebunan  ini  merupakan sektor  perkebunan  yang  paling  banyak  dibudidayakan  petani  adalah  perkebunan  kelapa.  Pengelompokan  daerah  terbaik penanaman kelapa merupakan hal penting dalam perkembangan penghasilan petani. Penelitian ini bertujuan untuk membantu pihak Dinas Perkebunan dalam proses pengambilan keputusan daerah terbaik penanaman kelapa khususnya  kelapa hibrida. Data yang digunakan dalam penelitian adalah data perkebunan kelapa hibrida tahun 2018. Pengolahan data dalam penelitian ini  menggunakan  metode  K-Means  Clustering  dengan  jumlah  3  Cluster  yaitu  Cluster  0  (C0)  Kurang  Berpotensi,  Cluster  1 (C1)  Cukup  Berpotensi,  Cluster  2  (C2)  Sangat  Berpotensi  untuk  penanaman  kelapa  hibrida.  Hasil  dari  proses  clustering dengan 2 kali iterasi menyatakan bahwa untuk Cluster 0 berjumlah 7 data desa, untuk Cluster 1 berjumlah 1 data desa, dan untuk Cluster 2 berjumlah 2 data desa.
Kata kunci: Data Mining, K-Means, Clustering, Perkebunan Kelapa, Kopra.
© 2020 INFEB

## 1. Pendahuluan
Kabupaten Indragiri Hilir merupakan salah satu daerah hasil pemekaran dengan pelaksanaannya terhitung pada tanggal  20  November  1965.  Kabupaten  Indragiri  Hilir berada  di  Pulau  Sumatera  yang  memiliki  luas  daratan sekitar  11.605  km 2 dan  memiliki  luas  perairan  sekitar 7.207 km 2 , dengan data luas daratan yang begitu besar, Kabupaten Indragiri Hilir berpenduduk sekitar 703.734 jiwa  pada  tahun  2017  yang  tercatat  pada  Badan  Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Indragiri Hilir.
Secara  umum  masyarakat  Kabupaten  Indragiri  Hilir berusaha  disektor  pertanian  yaitu  sektor  perkebunan, pada sektor perkebunan yang paling banyak dibudidayakan  petani  adalah  perkebunan  kelapa. Berdasarkan  hasil  data  pada  Dinas  Perkebunan Kabupaten  Indragiri  Hilir  luas  tanaman  kelapa mencapai 336,938 hektar pada tahun 2018.  Banyaknya perkebunan kelapa yang diusahakan petani menjadikan perkebunan  suatu  faktor  penting  untuk  pengembangan pertanian  baik  ditingkat  nasional  maupun  ditingkat
regional,  hal  ini  sejalan  dengan  semakin  meluasnya lahan  perkebunan,  maka  dari  itu  Kabupaten  Indragiri Hilir diberi julukan Negeri Hamparan Kelapa Dunia.
Pengoptimalan  lahan  perkebunan  kelapa  dengan mengelompokan desa yang memiliki potensi penanaman  kelapa  khususnya  kelapa  hibrida  dalam penelitian  ini  menggunakan  metode clustering ,  data- data lahan perkebunan diperlukan  sebagai acuan  untuk melakukan pengelompokan. Data yang sudah dikelompokan  dengan  menggunakan  metode k-means diharapkan  mempermudah  masyarakat  mengetahui lahan  perkebunan  disetiap  desa  agar  masyarakat  dapat mengetahui  daerah  mana  yang  sangat  berpotensi, berpotensi  sedang,  dan  kurang  berpotensi  dalam penanaman kelapa.
Beberapa  penelitian  yang  menggunakan  algoritma k- means clustering diantaranya adalah Mar’i & Suprianto (2018)  menggunakan  algoritma k-means dalam pengklasteran credit  card pembayaran  tagihan  dengan hasil  penelitian  didapati  pengujian  parameter  Public
Service  Obligation  (PSO)  dengan  niai  terbaik [1]. Penelitian  Mahmuda  dkk  (2017)  algoritma k-means clustering dalam pengklasteran pengunjung perpustakaan dengan hasil penelitian didapati beberapa cluster pengunjung  sesuai cluster yang  diinginkan [2] . Penelitian  Ridho  &  Kusuma  (2018)  algorima k-means clustering dalam  pendeteksi  jaringan  pada  akses  log dengan  hasil  yang  memiliki  keunggulan  yang mendominasi  untuk  tiga cluster pengunjung [3]. Penelitian  Putra  &  Wadisman  (2018)  algoritma k- means clustering dalam pengimplementasian pelanggan potensial  dengan  hasil  keakuratan  untuk  kelompok pelanggan yang potensial [4].
Penelitian  Widodo  &  Wahyuni  (2017)  algoritma k- means  clustering dalam  mengimplementasikan  bidang sekripsi mahasiswa dengan hasil pengelompokkan yang baik  dan  akurat  serta  mendapatkan cluster yang diinginkan [5]. Penelitian  Rosmini  dkk  (2018) algoritma k-means clustering dalam pengimplementasian  data  aktivitas  kelompok  siswa dengan  hasil  dapat  menentukan  kelompok  aktivitas siswa  sesuai cluster yang  diharapkan [6]. Penelitian Rustam dkk (2018) algoritma k-means clustering dalam pengoptimalan  penyakit  menular  pada  daerah  endemik dengan hasil data rekam medis menunjukkan hasil yang lebih  akurat  dan  performance  yang  lebih  baik [7]. Penelitian  Afriyanti  dkk  (2018)  algoritma k-means clustering dalam  klasifikasi  produk  retur  dengan  hasil performa  akurasi  sebesar  95,6%,  precision  sebesar 0,943, dan recall sebesar 0,956 baik [ 8].
Penelitian  Dewata  dkk  (2018)  algoritma k-means clustering untuk  memprediksi  pengambilan  jurusan siswa  SMA  kelas  X  dengan  hasil  menunjukkan  bahwa nilai-nilai dari mata pelajaran ekstrak dan psikotes akan mempengaruhi  untuk  menentukan  penjurusan  siswa baru [9]. Penelitian  Fajrin &  maulida (2018) algoritma k-means clustering dalam analisa pembelian konsumen pada  transaksi  penjualan  dengan  hasil  bahwa  dengan penerapan  algoritma k-means  clustering didapati penjualan spare  part mana  yang  paling  banyak  terjual [10]. Penelitian  Fatmawati  &  Windarto  (2018) algoritma k-means clustering dalam penerapan rapidminer untuk  daerah  terjangkau  daerah  terjangkit demam  berdarah  dengan  hasil  bahwa  terdapat  4 provinsi  dengan cluster tingkatan  tinggi  (C1),  13 provinsi  dengan cluster tingkatan  sedang  (C2),  dan  17 provinsi  dengan cluster tingkatan  rendah  (C3) [11]. Penelitian Gustientiedina dkk (2019) algoritma k-means clustering dalam clustering data  obat-obatan  pada RSUD  Pekan  Baru  dengan  hasil  kelompok  obat  yang termasuk  pemakaian  sedikit  rata-rata  permintaan  obat setiap tahunnya kurang dari 18000 buah, dan obat yang termasuk  pemakaian  sedang  rata-rata  permintaan  obat setiap tahunnya diantara 18000-70000 buah, sedangkan obat  yang  masuk  kedalam  kelompok  obat  yang pemakaian  tinggi  rata–rata  permintaan  obat  setiap tahunnya diatas 70000 buah [12].
Penelitian Maulida (2018) algoritma k-means clustering dalam pengelompokkan kunjungan wisata dengan hasil pengelompokan C1 = Taman Impian Jaya Ancol, C2 = Taman  Mini  Indonesia  Indah  dan  Kebon  Binatang Ragunan  dan  C3  =  Monumen  Nasional,  Museum Nasional,  Museum  Satria  Mandala,  Museum  Sejarah Jakarta dan Pelabuhan Sunda Kelapa. Hasil pengelompokan  C3  menjadi  catatan  bagi  pemerintah Provinsi  DKI.  Jakarta [13]. Penelitian  Silalahi  (2018) algoritma k-means  clustering untuk  penjualan  produk pada  PT  Batamas  Niaga  Jaya  dengan  hasil  Kelompok C0 produk yang tidak laris terdiri dari 657 produk dan kelompok  C1  terdiri  dari  70  produk  yang  merupakan produk  yang  laris [14]. Penelitian  Nur  dkk  (2017) algortima k-means  clustering untuk clustering jurusan siswa baru dengan hasil diperoleh tiga  kelompok  yaitu kelompok  tidak  lulus,  kelompok  rekayasa  perangkat lunak  dan  kelompok  teknik  komputer  jaringan. Terdapat  pusat cluster dengan cluster -1  =  1.4;2.2;2.2, cluster 2  =  2.28;1.64;4  dan cluster -3  =  5;2;6 [15]. Penelitian  Parlina  dkk  (2018)  algortima k-means clustering dalam  menentukan  pegawai  yang  layak mengikuti asessment center dengan hasil dapat diambil pengelompokan  dengan  rata-rata  data  program  SDP yang dapat melakukan asessment center lanjutan adalah yang  lolos  dan  hasil  klasifikasi  program  SDP  yang hampir  lolos  harus  memperbaiki  administrasi  seperti kedisiplinan dari bulan juni sampai bulan oktober agar dapat  mengikuti asessment  center lanjutan,  sedangkan hasil  klasifikasi  daftar  data  program  SDP  yang  Tidak lolos harus memperbaiki data kedisiplinannya selama 1 Tahun [16].

## 2. Metodologi Penelitian
Objek penelitian ini  menggunakan data  yang diperoleh dari  laporan  tahunan  data  perkebunan  pada  Dinas Perkebunan Kabupaten Indragiri Hilir tahun 2018.
Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  merupakan proses non-trivial yang  berguna  untuk  mencari  dan mengidentifikasi pola di dalam data, dimana pola yang ditemukan  tersebut  bersifat  benar,  agar  dapat bermanfaat  dan  dapat  dipahami.  KDD  juga  dapat diartikan sebagai pengorganisasian proses yang bersifat otomanis  untuk  mengidentifikasi  yang  benar,  yang mana  proses  tersebut  dapat  berguna  dan  dapat menemukan  pola  dari  kumpulan  data  yang  besar  ( big data )  dan  data  kompleks.  Data  mining dapat  diartikan sebagai  teknologi  baru  yang  berguna  untuk  membantu pihak  perusahaan  untuk  menemukan  informasi  yang sangat  penting  dari  gudang  data  mereka.  Beberapa aplikasi  data  mining  berfokus  pada  suatu  prediksi, meramalkan  apa  yang  akan  terjadi  pada  situasi  baru dari data yang menerangkan kejadian masa lalu.
Clustering merupakan sebuah metode pengelompokkan data  berdasarkan  informasi  yang  didapatkan  dari  data yang  menguraikan  objek  tersebut  serta  jalinan diantaranya yang digunakan untuk mengklasifikasi data dengan  cara  otomatis  untuk  menghasilkan  beberapa
kelompok  yang  diukur  menggunakan  asosiasi,  agar menghasilkan  data  yang  serupa  berada  pada  kelompok data  yang  sama  serta  data  yang  berbeda  berada  pada kelompok data yang berbeda pula. Data masukan untuk cluster merupakan  perangkat  data  yang  memiliki kesamaan  atau  perbedaan  ukuran  antara  dua  data. Sedangkan untuk data keluaran dari data cluster adalah sejumlah  kelompok  data  berbentuk  partisi  atau kelompok  struktur  partisi  dari  sekumpulan  data.  Hasil tambahan dari data cluster adalah gambaran umum dari setiap kelompok yang memiliki peran penting.
Algoritma k-means merupakan  suatu  algoritma  yang mengelompokkan iteratif dengan tujuan untuk mempartisi  set  data  pada  sejumlah  K clustering yang telah  ditetapkan  pada  awal  pengolahan.  Algoritma k- means bersifat  sederhana  dalam  pengimplementasian dan  menjalankan,  pengerjaan  relatif  cepat,  dapat  juga dapat  beradaptasi  dan  sudah  sering  digunakan. Langkah-langkah  yang  terdapat  pada  Algoritma K- means yaitu dengan  menetukan nilai K sebagai jumlah cluster yang  akan  dibuat,  selanjutnya  menentukan  titik pusat cluster (K centroid )  awal  secara  acak,  setelah mendapatkan  titik  pusat cluster langkah  selanjutnya ialah  menghitung  jarak  setiap  data  ke  masing-masing centroid dengan  memanfaatkan  rumus  korelasi  antar dua  objek,  seperti  yang  dilihat  pada  rumus Euclidean Distance berikut ini.
D ij = √(x i – x j ) 2 + (y i – y j ) 2 + …. (n i – n j ) 2 (1)
Dimana:
d ij = Jarak antara i dan j
x i = Koordinat x objek
x j = Koordinat x pusat
y i = Koordinat y objek
y j = Koordinat y pusat
Setelah mendapatkan hasil dari perhitungan jarak setiap data,  langkah  selanjutnya  menggabungkan  setiap  data
yang dilihat berdasarkan jarak terdekat antara data dan cluster .  Langkah  selanjutnya  yaitu  menentukan  tempat centroid baru  dengan  menghitung  nilai  rata-rata berdasarkan  data  pada cluster yang  serupa,  untuk menentukan  tempat centroid baru  untuk  menghitung jarak  antara  data  dan centroid dapat  menggunakan rumus berikut ini [17].
Ci = (x1+x2+x3+ ⋯ +xn)/(∑x) (2)
Dimana:
x1 = nilai record data ke 1
x2 = nilai record data ke 2
∑x = jumlah record data
Algoritma k-means merupakan algoritma yang dilakukan  secara  berulang-ulang  hingga  menghasilkan cluster sesuai kelompok pada data-data yang sama, dan yang  berbeda  di  tempatkan  pada  kelompok  yang berbeda.
Adapun  kelebihan  yang  terdapat  pada  algoritma K- means adalah sebagai berikut [18].
 Sangat  mudah  dalam  pengimplementasian  dan proses menjalankan.
 Kebutuhan  waktu  yang  sangat  singkat  dalam menjalankan pembelajaran.
 Mudah untuk beradaptasi.
 Sangat umum digunakan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data  yang  diambil  merupakan  data  perkebunan  kelapa hibrida yang didapat dari Dinas Perkebunan Kabupaten Indragiri Hilir melalui bidang sekretariat. Data tersebut dapat dilihat berikut ini:
Tabel 1. Sample Data Perkebunan Kelapa Hibrida
No Nama Desa Luas Area Perkebunan (Ha) Produksi/Tahun (Ton) Wujud Produksi Jumlah Petani (orang) Kondisi Pada Tahun Laporan TBM TM TTM Jumlah Jumlah Rata-rata Pemilik 1 Sialang Jaya 7 214 186 407 141,240 660 Kopra 165 2 Sungai Raya - 7 1 8 4,620 660 Kopra 3 3 Sungai Luar - 15 21 36 9,900 660 Kopra 15 4 Simpang Jaya 5 15 16 36 9,900 660 Kopra 15 5 Enok - 2 5 7 1,852 926 Kopra 3 6 Rantau Panjang - 185 196 381 171,310 926 Kopra 154 7 Pengalihan 8 15 5 28 13,890 926 Kopra 11 8 Sungai Rukam - 5 - 5 4,630 926 Kopra 2 9 Bagan Jaya - 35 20 55 32,410 926 Kopra 22 10 Teluk Pinang - 2 - 2 1,000 500 Kopra 1
Pada penelitian ini peneliti menggunakan analisa sistem dengan  metode k-means untuk  mengelompokkan daerah  potensial  untuk  penanaman  kelapa  hibrida berdasarkan  luas  area  perkebunan,  hasil  produksi,  dan jumlah  petani  dengan  menjadi  3  kelompok,  yaitu
kelompok  C0  merupakan  kelompok  daerah  kurang berpotensi,  C1  merupakan  kelompok  daerah  cukup berpotensi, dan C2 merupakan kelompok daerah sangat berpotensi.  Berikut  ini  merupakan  langkah-langkah
yang  ditetapkan  pada  sistem  kerja  algoritma k-means , yaitu:
1. Melakukan pembersihan data
2. Menginput data
3. Menentukan jumlah cluster (K)
4. Menentukan titik centroid secara random
5. Menghitung jarak centroid terdekat
6. Mengelompokkan data masing-masing cluster
7. Hasil cluster
Dalam  penerapan  algoritma k-means yang  diterapkan pada  penelitian  ini,  maka  akan  digambarkan  dalam bentuk flowchart agar  terlihat  lebih  jelas  dan  terarah. Flowchart untuk  analisa  sistem  pada  penelitian  ini dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 2. Flowchard Proses K-means
a. Pembersihan Data
Tahapan  ini  merupakan  suatu  proses  pengoreksian, pengurangan data sebelumnya atau membuang sebagian  data  yang  ganda,  menghilangkan  data  yang kotor,  serta  memverifikasi  data  yang  dianggap  tidak konsisten  dan  memverifikasi  kesalahan  yang  ada  pada data. Hasil pembersihan dapat dilihat berikut ini:

## Tabel 2. Sample Pembersihan Data
No Nama Desa Luas Lahan (ha) Produksi (kg) Jumlah Petani (orang) 1 2 3 4 5 1 Sialang Jaya 407 141,240 165 2 Sungai Raya 8 4,620 3 3 Sungai Luar 36 9,900 15 4 Simpang Jaya 36 9,900 15 5 Enok 7 1,852 3 6 Rantau Panjang 381 171,310 154 7 Pengalihan 28 13,890 11 8 Sungai Rukam 5 4,630 2 9 Bagan Jaya 55 32,410 22 10 Teluk Pinang 2 1,000 1
b. Menginput Data
Proses  penginputan  data  akan  dilaksanakan  kedalam sistem  setelah  melakukan  pembersihan  data  ( data cleaning ).  Data  yang  digunakan  dalam  penginputan pada  penelitian  ini  adalah  data  traning  yang  sudah dilakukan  pembersihan  yang  diperoleh  dari  Dinas Perkebunan  Kabupaten  Indragiri  Hilir  dengan  jumlah sampel yang akan digunakan hanya sebanyak 10 data.

## c. Menentukan Jumlah Cluster
Proses  penerapan  metode k-means harus  menentukan terlebih  dahulu  berapa  banyak  jumlah cluster yang diinginkan,  dimana  nantinya cluster tersebut  akan menjadi acuan pada hasil pengambilan keputusan. Pada proses penelitian ini jumlah cluster akan dibagi menjadi 3 cluster dimana  nantinya  ke-3 cluster ini  akan menentukan  hasil  untuk  penelitian  mengenai  daerah mana  yang  masuk  dalam  kategori  daerah  kurang berpotensi, cukup berpotensi, dan kategori daerah yang sangat  berpotensi  untuk  penanaman  kelapa  hibrida  di daerah Kabupaten Indragiri Hilir.
d. Menentukan Titik Centroid Acak
Pada penentuan centroid awal dalam perhitungan pada penelitian  ini  dilaksanakan  dengan  cara  random, dengan data centroid sebagai berikut:
Tabel 3. Sample Centroid Acak Centroid Luas Lahan (ha) Produksi (ton) Jumlah Petani (orang) C1 8 4,620 3 C2 55 32,410 22 C3 381 171,310 154
e. Menghitung Jarak Centroid terdekat
Rumus  yang  digunakan  untuk  menghitung  jarak  setiap data  ke  masing-masing centroid menggunakan  rumus korelasi  antara  tiga  objek  ( euclidean  distance ). Sehingga dengan rumus ini akan ditemukan jarak yang paling  terdekat  dari  setiap  data  dengan  masing-masing centroid . Proses perhitungan jarak  masing-masing data ke titik pusat cluster berikut ini:
1. Proses Iterasi 1
a. Proses menghitung cluster 0 (C0)
Proses  perhitungan  diambil  dari  data  desa  dengan nomor urut 1, yaitu:
D1 = √(407-8) 2 + (141,240-4,620) 2 + (165-3) 2
= 136620.6787
b. Proses menghitung cluster 1 (C1)
D1 = √(407-55) 2 + (141,240-32,410) 2 + (165-22) 2
= 108830.6632
c. Proses menghitung cluster 2 (C2)
D1 = √(407-381) 2 + (141,240-171,310) 2 + (165-154) 2
= 30070.01325
f. Pengelompokkan Data Masing-Masing Cluster

## Tabel 4. Sample Pengelompokkan Data
No Nama Desa Luas Area (ha) Produksi (ton) Jumlah Petani (orang) C1 C2 C3 Jarak Terdekat C0 C1 C2 1 Sialang Jaya 407 141,240 165 136620.679 108830.663 30070.0133 30070.01325 1 2 Sungai Raya 8 4,620 3 0 27790.0462 166690.486 0 1 3 Sungai Luar 36 9,900 15 5280.08788 22510.0091 161410.429 5280.087878 1 4 Simpang Jaya 36 9,900 15 5280.08788 22510.0091 161410.429 5280.087878 1 5 Enok 7 1,852 3 2768.00018 30558.0436 169458.48 2768.000181 1 6 Rantau Panjang 381 171,310 154 166690.486 138900.445 0 0 1 7 Pengalihan 28 13,890 11 9270.02503 18520.0229 157420.461 9270.025027 1 8 Sungai Rukam 5 4,630 2 10.4880885 27780.0522 166680.493 10.48808848 1 9 Bagan Jaya 55 32,410 22 27790.0462 0 138900.445 0 1 10 Teluk Pinang 2 1,000 1 3620.00552 31410.0517 170310.49 3620.005525 1 Jumlah 7 1 2
Tabel  diatas  merupakan  hasil clusterisasi dari  masing- masing  data  sample  penelitian,  dimana  untuk cluster 0 atau kurang berpotensi berjumlah 7 data, cluster 1 atau kategori cukup berpotensi berjumlah 1 data, dan cluster 2 atau kategori sangat berpotensi berjumlah 2 data.
Selanjutnya  untuk  menghitung  iterasi  ke-2  harus melalui  perhitungan  dari  menghitung  rata-rata  hasil data  yang  sama  pada cluster yang  posisi  sama,  untuk perhitungan mencari centroid baru sebagai berikut:
1. Cluster 0 (C0) berjumlah 7 data
C1=(8+36+36+7+28+5+2)/7
= 17.42857143
C2=(4,620+9,900+9,900+1,852+13,890+4,630+1,00)/7
= 6541.714286
C3=(3+15+15+3+11+2+1)/7
= 7.142857143 2. Cluster 1 (C1) berjumlah 1 data
C1=(55)/1
= 55
C2=(32,410)/1 = 32,410
C3=(22)/1
= 22
3. Cluster 2 (C2) berjumlah 2 data
C1=(407+381)/2
= 394
C2=(141,240+171,310)/2
= 156275
C3=(165+154)/2 = 159.5
Setelah  perhitungan  selesai,  didapat centroid baru untuk  perhitungan  iterasi  selanjutnya,  proses  ini bertujuan untuk memastikan hasil perhitungan sebelumnya  masih  terdapat  perubahan  posisi  data cluster atau  tidak,  dimana  data centroid baru  dapat dilihat berikut:
Tabel 5. Centroid Baru Centroid Luas Lahan (ha) Produksi (ton) Jumlah Petani (orang) C1 17.42857143 6541.714286 7.142857143 C2 55 32410 22 C3 394 156275 159.5
3.7. Menghitung Jarak Centroid Baru
Rumus  yang  digunakan  untuk  menghitung  jarak  setiap data  ke  masing-masing centroid menggunakan  rumus korelasi  antara  tiga  objek  ( euclidean  distance ). Sehingga dengan rumus ini akan ditemukan jarak yang paling  terdekat  dari  setiap  data  dengan  masing-masing centroid .    Data  yang  dirunakan  untuk centroid baru didapat  dari  hasil  perhitungan  sebelumnya.  Proses perhitungan  jarak  masing-masing  data  ke  titik  pusat cluster berikut ini:
2. Proses Iterasi 2
a. Proses menghitung cluster 0 (C0)
Proses  perhitungan  diambil  dari  data  desa  dengan nomor urut 1, yaitu:
D1  =  √(407-17.42857143) 2 +  (141,240-6541.714286) 2 + (165-7.142857143) 2
= 134698.9416
b. Proses menghitung cluster 1 (C1)
D1 = √(407-55) 2 + (141,240-32,410) 2 + (165-22) 2
= 108830.6632
c. Proses menghitung cluster 2 (C2)
D1 = √(407-394) 2 + (141,240-156275) 2 + (165-159.5) 2
= 15035.00663

## 3.8. Pengelompokkan Data Masing-Masing Cluster
Setelah  proses  perhitungan  dilakukan  pada  tahap  sebelumnya,  maka  jarak  dari  masing-masing  data cluster 0 (C0), cluster 1  (C1), cluster 2  (C2)  dapat  ditampilkan.  Hasil  perhitungan  seluruh  data  sumple  penelitian  dapat dilihat berikut ini:
Tabel 6. Sample Pengelompokkan Data No Nama Desa Luas Area (ha) Produksi (ton) Jumlah Petani (orang) C1 C2 C3 Jarak Terdekat C0 C1 C2 1 Sialang Jaya 407 141,240 165 134698.9416 108830.6632 15035.00663 15035.00663 1 2 Sungai Raya 8 4,620 3 1921.741881 27790.04624 151655.572 1921.741881 1 3 Sungai Luar 36 9,900 15 3358.346255 22510.00911 146375.5091 3358.346255 1 4 Simpang Jaya 36 9,900 15 3358.346255 22510.00911 146375.5091 3358.346255 1 5 Enok 7 1,852 3 4689.727711 30558.04361 154423.5642 4689.727711 1 6 Rantau Panjang 381 171,310 154 164768.7523 138900.4453 15035.00663 15035.00663 1 7 Pengalihan 28 13,890 11 7348.294331 18520.02295 142385.5478 7348.294331 1 8 Sungai Rukam 5 4,630 2 1911.761603 27780.0522 151645.5807 1911.761603 1 9 Bagan Jaya 55 32,410 22 25868.31727 0 123865.5402 0 1 10 Teluk Pinang 2 1,000 1 5541.739167 31410.05174 155275.5757 5541.739167 1 Jumlah 7 1 2
Tabel  diatas  merupakan  hasil  dari  pengelompokkan yang  dilakukan  pada  proses  iterasi  ke-2  dimana  dari hasil  yang  diperoleh  dapat  disimpulkan  bahwa  data tersebut tidak didapati perubahan untuk setiap cluster . Dengan  demikian  proses  iterasi  hanya  dilakukan sampai  iterasi  ke-2  dengan  hasil  untuk cluster 0 kategori  kurang  berpotensi  berjumlah  7  data  desa, cluster 1  kategori  cukup  berpotensi  berjumlah  1  data desa,  dan  untuk cluster 2  kategori  sangat  berpotensi berjumlah 2 data desa, dengan demikian proses iterasi dihentikan.  Hasil  untuk  setiap cluster dari  penelitian ini dapat dilihat berikut:
Tabel 7. Hasil cluster 0 No Nama Desa Luas Lahan (ha) Produksi (ton) Jumlah Petani (orang) 1 Sungai Raya 8 4,620 3 2 Sungai Luar 36 9,900 15 3 Simpang Jaya 36 9,900 15 4 Enok 7 1,852 3 5 Pengalihan 28 13,890 11 6 Sungai Rukam 5 4,630 2 7 Teluk Pinang 2 1,000 1 Jumlah 17.428571 6541.7143 7.142857143
Tabel  diatas  menunjukkan  hasil  pengelompokkan untuk  kategori  daerah  kurang  berpotensi  untuk penanaman  kelapa  hibrida  di  Kabupaten  Indragiri Hilir pada cluster 0 berjumlah 7 Desa.
Tabel 8. Hasil cluster 1 No Nama Desa Luas Lahan (ha) Produksi (ton) Jumlah Petani (orang) 1 Bagan Jaya 55 32,410 22 Jumlah 55 32,410 22
Tabel  diatas  menunjukkan  hasil  pengelompokkan untuk  kategori  daerah  cukup  berpotensi  untuk penanaman  kelapa  hibrida  di  Kabupaten  Indragiri Hilir pada cluster 1 berjumlah 1 Desa.
Tabel 9. Hasil cluster 2
No Nama Desa Luas Lahan (ha) Produksi (ton) Jumlah Petani (orang) 1 Sialang Jaya 407 141,240 165 2 Rantau Panjang 381 171,310 154 Jumlah 394 156274 159.5
Tabel  diatas  menunjukkan  hasil  pengelompokkan untuk  kategori  daerah  sangat  berpotensi  untuk penanaman  kelapa  hibrida  di  Kabupaten  Indragiri Hilir pada cluster 2 berjumlah 2 Desa.

## 4. Kesimpulan
Optimalisasi  penggunaan  lahan  perkebunan  kelapa hibrida  menggunakan K-means  Clustering dapat digunakan sebagai metode yang tepat untuk mengelompokkan  daerah  potensial  dalam  penanaman kelapa  hibrida.  Dari  10  data  desa  yang  diolah menunjukkan daerah dengan kategori kurang potensial (C0)  sebanyak  7  data  desa,  untuk  daerah  dengan kategori  cukup  berpotensi  (C1)  sebanyak  1  data  desa, dan  untuk  daerah  dengan  kategori  sangat  berpotensi (C2) sebanyak 2 data desa.

## Daftar Rujukan
[1] Mar'i,  F.,  &  Supianto,  A.  A.  (2018). Clustering Credit  Card Holder  Berdasarkan  Pembayaran  Tagihan  Menggunakan Improved K-means dengan  Particle  Swarm  Optimization. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 5 (6), 737-744. http://dx.doi.org/10.25126/jtiik.201856858
[2] Mahmuda, F., Sitorus, M. A. R., Widyastuti, H., & Kurniawan, D.  E.  (2017).  Clustering  Profil  Pengunjung  Perpustakaan Menggunakan  Algoritma  K-means. Journal  of  Applied Informatics and Computing, 1 (1), 14-21.
https://doi.org/10.30871/jaic.v1i1.476
[3] Ridho,  F.,  &  Kusuma,  A.  A.  (2019).  Deteksi  Intrusi  Jaringan dengan K-means  clustering pada  Akses  Log  dengan  Teknik Pengolahan  Big  Data. Jurnal  Aplikasi  Statistika  &  Komputasi
Statistik, 10 (1), 53-66.
https://doi.org/10.34123/jurnalasks.v10i1.202 .
[4] Putra,  R.  R.,  &  Wadisman,  C.  (2018).  Implementasi  Data mining Pemilihan Pelanggan Potensial Menggunakan Algoritma  K  Means. INTECOMS:  Journal  of  Information Technology and Computer Science, 1(1), 72-77.
https://doi.org/10.31539/intecoms.v1i1.141
[5] Widodo,  W.,  &  Wahyuni,  D.  (2017).  Implementasi  Algoritma K-means  clustering Untuk  Mengetahui  Bidang  Skripsi Mahasiswa  Multimedia  Pendidikan  Teknik  Informatika  Dan Komputer  Universitas  Negeri  Jakarta. PINTER:  Jurnal Pendidikan  Teknik  Informatika  dan  Komputer,  1 (2),  157-166. https://doi.org/10.21009/pinter.1.2.10
[6] Rosmini,  R.,  Fadlil,  A.,  &  Sunardi,  S.  (2018).  Implementasi Metode K-means Dalam  Pemetaan  Kelompok  Mahasiswa Melalui  Data  Aktivitas  Kuliah. IT  Journal  Research  and Development , 3(1), 22-31.
https://doi.org/10.25299/itjrd.2018.vol3(1).1773
[7] Rustam, S., Santoso, H. A., & Supriyanto, C. (2018). Optimasi K-means  clustering Untuk  Identifikasi  Daerah  Endemik Penyakit  Menular  Dengan  Algoritma  Particle  Swarm Optimization  di  Kota  Semarang . ILKOM  Jurnal  Ilmiah,  10 (3), 251-259.
[8] Arifiyanti,  A.  A.,  Pradana,  R.  M.,  &  Novian,  I.  F.  (2018).
Klasifikasi  Produk  Retur  dengan  Algoritma  Pohon  Keputusan C4. 5. Jurnal IPTEK, 22 (1), 79-86.
https://doi.org/10.31284/j.iptek.2018.v22i1.243
[9] Dewata,  A.  S.  P.,  Ibrahim,  P.  Z.,  &  Agung,  H. Aplikasi  Data mining  Berbasis  Android  Menggunakan  Algoritma K-means clustering dan  Algoritma  C4.  5 Untuk  Memprediksi Pengambilan Jurusan Siswa SMA Kelas X Pada Sekolah Bunda Mulia.
[10] Fajrin,  A.  A.,  &  Maulana,  A.  (2018).  Penerapan  data  mining untuk  analisis  pola  pembelian  konsumen  dengan  algoritma  fp- growth  pada  data  transaksi  penjualan  spare  part  motor. Kumpulan  jurnaL  Ilmu  Komputer  (KLIK),  5 ,  27-36. http://dx.doi.org/10.20527/klik.v5i1.100
[11] Fatmawati,  K.,  &  Windarto,  A.  P.  (2018).  Data  mining: Penerapan  Rapidminer  Dengan K-means Cluster Pada  Daerah Terjangkit  Demam  Berdarah  Dengue  (DBD)  Berdasarkan Provinsi. Computer  Engineering,  Science  and  System  Journal, 3 (2), 173-178. https://doi.org/10.24114/cess.v3i2.9661
[12] Gustientiedina,  G.,  Adiya,  M.  H.,  &  Desnelita,  Y.  (2019). Penerapan  Algoritma K-means Untuk Clustering Data  Obat- Obatan. Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi, 5 (1), 17-24. https://doi.org/10.25077/TEKNOSI.v5i1.2019.17-24
[13] Maulida, L. (2018). Penerapan Datamining
Dalam
Mengelompokkan  Kunjungan  Wisatawan  Ke  Objek  Wisata Unggulan  Di  Prov.  Dki  Jakarta  Dengan K-means . JISKA (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga), 2 (3), 167-174. http://dx.doi.org/10.14421/jiska.2018.23-06
[14] Yahya,  K.,  &  Mahpuz,  M.  M.  (2019). Penggunaan  Algoritma K-means Untuk Menganalisis Pelanggan Potensial Pada Dealer SPS  Motor  Honda  Lombok  Timur  Nusa  Tenggara  Barat . Infotek: Jurnal Informatika dan Teknologi, 2( 2), 109-118.
[15] Nur,  F.,  Zarlis,  M.,  &  Nasution,  B.  B.  (2017).  Penerapan Algoritma K-Means pada  Siswa  Baru  Sekolah  Menengah Kejuruan  Untuk Clustering Jurusan. InfoTekJar:  Jurnal Nasional  Informatika  dan  Teknologi  Jaringan,  1( 2),  100-105. https://doi.org/10.30743/infotekjar.v1i2.70
[16] Parlina, I., Windarto, A. P., Wanto, A., & Lubis, M. R. (2018). Memanfaatkan  Algoritma K-means dalam  Menentukan Pegawai  yang  Layak  Mengikuti  Asessment  Center  untuk Clustering Program  SDP. Computer  Engineering,  Science  and
System Journal, 3 (1), 87-93.
https://doi.org/10.24114/cess.v3i1.8192
[17] Santoso,  S.,  &  Nurmalina,  R.  (2017).  Perencanaan  dan Pengembangan  Aplikasi  Absensi  Mahasiswa  Menggunakan
Smart  Card  Guna  Pengembangan  Kampus  Cerdas. Jurnal Integrasi, 9 (1), 84-91. https://doi.org/10.30871/ji.v9i1.288
[18] Ayu,  F.,  &  Permatasari,  N.  (2018). Perancangan  Sistem Informasi  Pengolahan  Data  PKL  (Praktek  Kerja  Lapangan)  di Devisi  Humas  Pada  Pt  Pegadaian . Jurnal  Intra  Tech, 2( 2), 12- 26.