## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5562

## Pengelompokkan Produksi Tanaman Jagung di Sumatera Utara Menggunakan Algoritma K-Medoids
Safruddin 1,* , Joni Wilson Sitopu 2 , Azwar Anas Manurung 1 , Indra Satria 1 , Anjar Wanto 3
1 Program Studi Agroteknologi, Universitas Asahan, Kisaran, Indonesia
2 Universitas Simalungun, Pematangsiantar, Indonesia
3 Program Studi Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1,* safruddin67@gmail.com, 2 jwsitopu@gmail.com, 3 anasazwar63@yahoo.com, 4 indrasatria87861@gmail.com
5 anjarwanto@amiktunasbangsa.ac.id Email Penulis Korespondensi: safruddin67@gmail.com
Abstrak− Komoditas jagung termasuk dalam komoditas strategis dan memiliki prospek pemasaran yang cerah, khususnya di Sumatera  Utara.  Oleh  sebab  itu  upaya  peningkatan  produksi  jagung  perlu  mendapat  perhatian  yang  besar,  karena  dengan ketersediaan yang mencukupi, diharapkan kebutuhan masyarakat terhadap jagung dapat terpenuhi dan harga jual tetap stabil. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  pengelompokkan  produksi  tanaman  jagung  di  Sumatera  Utara  berdasarkan Kabupaten/  Kota,  sehingga  dapat  diketahui  kelompok  kabupaten/  kota  yang  dapat  dikembangkan  menjadi  sentra  produksi tanaman jagung, guna menekan impor bahan pangan khusus nya tanaman jagung. Penelitian ini menggunakan dataset produksi jagung  berdasarkan  Kabupaten/  Kota  di  Sumatera  Utara  yang  terdiri  dari  25  kabupaten  dan  8  kota  tahun  2019-2021  yang diperoleh dari Dinas Tanaman Pangan dan Hortikultura Provinsi Sumatera Utara. Algoritma yang digunakan adalah algoritma K-Medoids  dengan  tools  Rapid  Miner  Studio.  Hasil  penelitian  ini berupa  pengelompokkan  produksi  tanaman jagung  yang terbagi kedalam 5 (lima) kelompok, antara lain: Kelompok 1 merupakan wilayah dengan produksi jagung sangat tinggi yang terdiri  dari  1  Kabupaten,  Kelompok  2  merupakan  wilayah  dengan  produksi  jagung  tinggi  yang  terdiri  dari  2  Kabupaten, Kelompok  3  merupakan  wilayah  dengan  produksi  jagung  sedang  yang  terdiri  dari  4  Kabupaten,  Kelompok  4  merupakan wilayah dengan produksi jagung rendah yang terdiri dari 3 Kabupaten dan Kelompok 5 merupakan wilayah dengan produksi jagung  sangat  rendah  yang  terdiri  dari  15  Kabupaten  dan  7  Kota.  Berdasarkan  hasil  ini,  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa kabupaten Karo, Dairi dan Simalungun dapat dijadikan sebagai sentra produksi tanaman jagung di Sumatera Utara, karena dari 3 kabupaten ini saja sudah menghasilkan produksi jagung sebesar 65,7% dari keseluruhan produksi jagung di Sumatera Utara.
Kata Kunci: Data Mining; Jagung; K-Medoids; Pengelompokkan; Produksi
Abstract− Corn is a strategic commodity with bright marketing prospects, especially in North Sumatra. Therefore efforts to increase corn production need great attention because, with  sufficient availability, it is hoped that the community's need for corn can be fulfilled and the selling price remains stable. This study aims to classify corn production in North Sumatra based on districts/cities so that districts/cities can be identified and developed into corn production centers to reduce food imports, specifically corn crops. This research uses a corn production dataset based on districts/cities in North Sumatra consisting of 25 regencies and eight cities in 2019-2021 obtained from the Food Crops and Horticulture Service of North Sumatra Province. The algorithm used is the K-Medoids algorithm with Rapid Miner Studio tools. The results of this study were grouping corn production which was divided into 5 (five) groups, including Group 1 was an area with very high corn production consisting of 1 Regency, Group 2 was an area with high corn production consisting of 2 Regencies, Group 3 was an area with moderate corn production consisting of 4 regencies, Group 4 is an area with low corn production consisting of 3 regencies, and Group 5 is an area with very low corn production consisting of 15 regencies and seven cities. Based on these results, Karo, Dairi, and Simalungun districts can be used as centers for corn production in North Sumatra because these three districts alone produce corn production of 65.7% of the total corn production in North Sumatra.
Keywords : Data Mining; Corn; K-Medoids; Mapping; Clustering; Production

## 1. PENDAHULUAN
Jagung  merupakan  salah  satu  tanaman  pertanian/  perkebunan  terbesar  dan  memainkan  peran  penting  dalam perekonomian  dunia  [1]–[3].  Selain  itu  jagung  juga  termasuk  tanaman  yang  paling  banyak  ditanam  di  dunia, tumbuh di lebih dari 170 wilayah secara global. Produksi jagung sangat terkonsentrasi di daerah tertentu seperti Amerika Utara, Asia, dan Amerika Selatan [4]. Jagung menjadi salah satu kebutuhan pangan utama di dunia setelah padi  dan  terigu  serta  termasuk  kebutuhan  yang  penting  di  Indonesia  setelah  beras/  padi  [5]–[8],  karena  masih banyak  masyarakat  Indonesia  yang  mengkonsumsi  jagung  sebagai  bahan  pangan  pokok  mereka  [9]–[11]. Komoditas  Jagung  sebagai  salah  satu  komoditas  utama  tanaman  pangan  mempunyai  peranan  strategis  dalam pembangunan pertanian dan perekonomian Indonesia, mengingat fungsi multi guna yang dimiliki komoditas ini, baik untuk konsumsi masyarakat secara langsung maupun dimanfaatkan oleh pihak  industri pakan serta industri pangan  sebagai  bahan baku  utama [12]. Organisasi  Pangan dan Pertanian (Food and  Agriculture Organization/ FAO)  mencatat,  produksi  jagung  di  Indonesia  mencapai  22,5  juta  ton  pada  2020  [13].  Jumlah  itu  turun  0,38% dibandingkan pada tahun sebelumnya yang sebesar 22,58 juta ton. Produksi jagung tertinggi di Indonesia terjadi pada tahun 2018 sebanyak 30,25 juta ton. Hanya saja, produksi tersebut anjlok 25% menjadi 22,59 juta ton pada 2019. Jumlah itu pun kembali merosot setahun setelahnya (tahun 2020). Adapun  Kementerian Pertanian mencatat produksi  jagung  tahun  2021  sebanyak  23  juta  ton.  Kementan  memperkirakan  produksi  jagung  akan  melonjak menjadi 35,3 juta ton pada 2024. Menurut kementan, potensi peningkatan produksi jagung di dalam negeri cukup besar. Salah satunya dengan memanfaatkan lahan kering yang belum optimal. Hingga saat ini, lahan tersebut baru

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5562
Submitted: 20/01/2023 ; Accepted: 29/01/2023 ; Published: 31/01/2023
dimanfaatkan  19%.  Selain  itu,  Kementan  menyiapkan  sejumlah  strategi  pengembangan  jagung.  Beberapa  di antaranya adalah perluasan areal tanam, mekanisasi budidaya, penggunaan varietas unggul, serta jaminan sarana prasarana [14].
Gambar 1. Produksi Jagung di Indonesia (Tahun 2010-2020) [13]
Produksi  jagung  terus  digenjot  pemerintah  agar  pasokannya  aman  dan  mencapai  surplus  untuk  ekspor. Berdasarkan laporan dari Pusat Data dan Sistem Kementrian Pertanian, hasil panen jagung yang baik ialah dengan kadar air 15% [15]. Masih menurut data dari Kementerian Pertanian, setidaknya ada 5 provinsi di Indonesia yang mampu menghasilkan jagung dengan kadar air 15% untuk periode Januari hingga Desember tahun 2020 dengan jumlah yang cukup banyak. Kelima daerah tersebut antara lain: Jawa Timur dengan menghasilkan produksi  jagung terbesar sebesar 5,37 juta ton jagung dari lahan tanam seluas 1,19 juta hektare (ha). Urutan kedua provinsi Jawa Tengah dengan produksi jagung sebanyak 3,18 juta ton di atas lahan tanam seluas 614,3 ribu ha. Lampung berada di urutan ketiga dengan produksi jagung 2,83 juta ton diatas luas lahan 474,9 ribu ha. Urutan keempat provinsi Sumatera Utara dengan produksi jagung sebesar 1,83 juta ton dari lahan tanam 206,7 ribu ha dan urutan kelima provinsi Sulawesi Selatan yang mampu menghasilkan produksi jagung sebesar 1,82 juta ton diatas lahan seluas 377,7 ribu ha [16].
Pada Penelitian ini akan membahas produksi jagung di Sumatera Utara. Hal ini penting dilakukan karena didasari dari rencana dan usaha pemerintah provinsi Sumatera Utara untuk terus mendorong peningkatan produksi jagung.  Selain  untuk  bisa  memenuhi  kebutuhan  masyarakat,  tetapi  juga  untuk  di  ekspor  dan  menekan ketergantungan impor. Karena masih adanya impor jagung, sering membuat harga di tingkat petani berfluktuasi [17]. Penelitian ini nantinya akan menawarkan informasi kepada pemerintah provinsi sumatera Utara mengenai pengelompokkan kabupaten/ kota mana saja yang berpotensi untuk dikembangkan dan menjadi sentra produksi tanaman jagung di Sumatera Utara, sehingga pemerintah provinsi memiliki acuan dan referensi yang jelas dalam memaksimalkan usaha untuk merealisasikan rencana untuk meningkatkan produksi jagung yang sejalan dengan program  dari  kementrian  pertanian  yang  sudah  dijelaskan  sebelumnya.  Algoritma  yang  diusulkan  untuk pengelompokkan pada penelitian ini adalah algoritma K-Medoids yang merupakan salah satu teknik dari algoritma Data Mining. Sebagaimana diketahui  bahwa Algoritma Data Mining telah banyak digunakan untuk  pemecahan masalah  komputasi  yang  berhubungan  dengan  pengelompokkan  [18]–[22].  Algoritma  K-Medoids  digunakan karena  merupakan  salah satu  algoritma teknik pengelompokkan  yang dapat  digunakan untuk  mengelompokkan dan memetakan  objek kedalam cluster-cluster  dengan objek yang sama [23].  Algoritma ini  memiliki  kelebihan tidak sensitif terhadap outlier, mampu meminimalisir noise, dan jika dibandingkan dengan K-Means, algoritma ini mampu  lebih  baik  dan  unggul  dalam  melakukan  pengelompokan  dataset  yang  bersifat  campuran/heterogen, pemilihan cluster, kompleksitas antar ruang cluster, dan waktu eksekusi [24]–[27].
Penelitian terdahulu yang menjadi rujukan penelitian ini diantaranya: Penelitian untuk melakukan pemetaan kelompok sebaran titik gempa bumi di Mentawai menggunakan algoritma K-Medoids. Penelitian ini menghasilkan peta pola sebaran titik gempa bumi Mentawai tahun 2009- 2019 sebanyak 3 (tiga) cluster yaitu cluster 1 (rendah) yang merupakan kelompok gempa dalam, cluster 2 yang merupakan kelompok gempa sedang dan cluster 3 (tinggi) masuk dalam kelompok gempa dangkal. Terdapat sebaran data untuk data Gempa Mentawai Cluster 3 sebanyak 14%, dimana persebaran titik gempa berada mendekati garis pantai (dangkal) dan dengan kekuatan gempa yang tinggi. Terdapat sebaran data gempa Mentawai Cluster 2 sebesar 12 %, dimana persebaran titik gempa berada di daratan. Terdapat sebaran data sebesar 74% data gempa Mentawai Cluster 1, dimana gempa berada jauh dari garis

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5562
Submitted: 20/01/2023 ; Accepted: 29/01/2023 ; Published: 31/01/2023
pantai  [28].  Penelitian  selanjutnya  dilakukan  untuk  mengelompokkan  dan  memetakan  daerah  mana  saja  di Sumatera  Utara  yang  mengalami  kenaikan  dan  penurunan  hasil  tanaman  pangan  menggunakan  algoritma  K- Medoids. Hasil penelitian menunjukkan penerapan algoritma KMedoids menghasilkan nilai DBI (Davies Bouldin Index) sebesar 0,062 dan nilai Silhouette Coefficient  sebesar 0,8980, dengan jumlah cluster sebanyak 3 cluster dimana Cluster_0 didominasi tanaman pangan jagung mengalami peningkatan produksi sebesar 5% dan kacang tanah  sebesar  5%  ,  Cluster  _1  didominasi  penurunan  jumlah  hasil  produksi  kacang  kedelai  sebesar  38%,  dan Cluster_2  didominasi  oleh  penurunan  hasil  kacang  hijau  sebesar  33%  [29].  Selanjutnya  penelitian  untuk melakukan pemetaan produksi kelapa sawit di Indonesia yang juga menggunakan algoritma K-Medoids. Penelitian ini menghasilkan 3 cluster, yaitu pada cluster 2, ada sebanyak 2 provinsi yang masuk dalam cluster ini yaitu Riau dan Sumatera Utara yang termasuk dalam kategori provinsi dengan daerah produksi tinggi tanaman kelapa sawit (High). Selanjutnya, pada cluster 3 ada sebanyak 5 provinsi yang masuk dalam cluster ini yaitu Sumatera Selatan, Kalimantan Barat, Jambi, Kalimantan Tengah, dan Kalimantan Timur yang masuk dalam kategori provinsi dengan daerah produksi  rendah tanaman kelapa sawit  (Medium). Selanjutnya, pada cluster 1 ada sebanyak 18 provinsi yang  masuk  dalam  cluster  ini  yaitu  Gorontalo,  Jawa  Barat,  Aceh,  Sulawesi  Barat,  Banten,  Sumatera  Barat, Bengkulu, Lampung, Maluku, Kep. Bangka Belitung, Kep. Riau, Kalimantan Selatan, Kalimantan Utara, Sulawesi Tengah, Sulawesi  Selatan, Sulawesi  Tenggara, Papua Barat, dan Papua yang termasuk dalam kategori  provinsi dengan daerah produksi rendah (Low) [30].
Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi bagi pemerintah Sumatera Utara, khususnya Pemerintah  Daerah  pada  masing-masing  Kabupaten/  Kota  di  bidang  perkebunan/  pertanian  tanaman  jagung, sebagai  referensi  dan  informasi  terhadap  pengelompokkan  produksi  tanaman  jagung  di  33  Kabupaten/  Kota. Berdasarkan  kontribusi  keilmuan,  penelitian  ini  diharapkan  menjadi  alternatif  untuk  menyelesaikan  masalah pengelompokkan  produksi  tanaman  jagung  di  provinsi  lain,  serta  dapat  digunakan  oleh  pihak  akademisi  untuk pengembangan keilmuan lebih lanjut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan teknik  Web  Scraping, yaitu  pengumpulan data dengan cara mengunduh,  mengurai,  dan  mengatur  data  dari  web  secara  otomatis  [31].  Penelitian  ini  menggunakan  dataset produksi  jagung  di  Sumatera  Utara  yang  terdiri  dari  33  Kabupaten/  Kota,  dikurangi  kota  Sibolga  karena  tidak memiliki produksi jagung.  Data bersumber dari dari Dinas Tanaman Pangan dan Hortikultura Provinsi Sumatera Utara dan dapat dilihat pada website Badan Pusat  Statistik  Sumatera Utara  [32]. Dataset  disajikan pada tabel  1 berikut.
Tabel 1. Produksi Jagung di Sumatera Utara (Ton) [32] No Kabupaten / Kota Produksi Jagung (Ton) 2019 2020 2021 1 Asahan 6.641 7.369 5.691 2 Batu Bara 9.974 4.014 1.694 3 Binjai 4.599 4.685 5.066 4 Dairi 265.824 231.825 268.866 5 Deli Serdang 98.123 156.273 86.699 6 Gunungsitoli 656 310 338 7 Humbang Hasundutan 99.029 75.483 102.904 8 Karo 767.305 755.922 757.927 9 Labuahn Batu Utara 3.430 181 453 10 Labuhan Batu 5.735 10.123 655 11 Labuhanbatu Selatan 1.166 374 461 12 Langkat 135.611 121.679 64.849 13 Mandailing Natal 32.252 24.086 1.758 14 Medan 2.231 2.230 2.381 15 Nias 2.812 6.535 2.723 16 Nias Barat 483 100 0 17 Nias Selatan 20.639 15.167 6.572 18 Nias Utara 3.898 720 603 19 Padang Lawas 10.738 3.451 1.230 20 Padang Lawas Utara 7.787 10.069 1.055 21 Padangsidimpuan 1.508 1.834 1.661 22 Pakpak Bharat 11.254 15.424 16.450 23 Pematangsiantar 3.562 5.772 5.411

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5562
No Kabupaten / Kota Produksi Jagung (Ton) 2019 2020 2021 24 Samosir 47.851 30.815 27.260 25 Serdang Bedagai 23.109 30.982 8.733 26 Sibolga 0 0 0 27 Simalungun 234.681 256.944 175.419 28 Tanjungbalai 371 584 125 29 Tapanuli Selatan 25.156 23.793 23.353 30 Tapanuli Tengah 1.091 2.874 114 31 Tapanuli Utara 90.855 128.531 104.288 32 Tebing Tinggi 51 47 213 33 Toba Samosir 42.004 37.251 49.446 Sumatera Utara 1.960.424 1.965.444 1.724.398
Pada tabel 1 dapat dilihat jumlah produksi jagung masing-masing kabupaten/ kota di Sumatera Utara yang terdiri dari 25 kabupaten dan 8 kota, dikurangi Kota Sibolga karena tidak memiliki produksi Jagung. Kota Sibolga tidak dimasukkan kedalam data penelitian, agar tidak mengganggu proses perhitungan dan analisis.

## 2.2 Metode
Algoritma K-Medoids merupakan varian dari K-means dan lebih kuat terhadap kebisingan dan outlier. K-medoids merupakan  metode  pengelompokan  partisi  yang  menggunakan  titik  aktual  dalam  cluster  untuk  mewakilinya. Objek yang mewakili sebuah cluster disebut dengan Medoids. Medoids merupakan objek yang letaknya terpusat di  dalam  suatu  cluster  dengan  jarak  minimum  ke  titik  lain  sehingga  kuat  dan  kokoh  terhadap  data  yang menyimpang  (outlier).  Cluster  dibangun  dengan  menghitung  kedekatan  yang  dimiliki  antara  medoids  dengan objek non medoids [33]. Gambar 2 berikut merupakan flowchart dari algoritma K-Medoids.
Start Hasil Clustering Inisiasi Pusat Cluster Hitung Jarak Euclidean Jika Total distance baru – total distance lama < 0 End Update inisial Cluster Tidak Ya n, k K-Medoids Clustering
Gambar 2. Flowchart Algoritma K-Medoids [34]
Langkah-langkah algoritma K-Medoids Berdasarkan gambar 2 dapat dijelaskan sebagai berikut : 1. Inisialisasi pusat cluster sebanyak nilai k
2. Menentukan data yang ada pada cluster terdekat menggunakan persamaan Euclidean Distance menggunakan persamaan (1).

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5562
d ij =   √∑ (x i − y i ) 2 p i=1 (1)
Di mana i = 1,..,n; j=1,..,n dan p adalah banyak variable, serta V adalah matrik varian kovarian.
3. Pilih secara acak data yang terdapat pada masing – masing cluster sebagai kandidat pusat cluster / centroid.
4. Hitung jarak setiap data pada masing – masing cluster dengan kandidat baru.
5. Hitung  total  simpangan (s) dengan menghitung  nilai  total  distance baru total  distance lama. Jika S<0 maka tukar objek dengan data /cluster untuk membentuk sekumpulan k object baru sebagai medoid.
6. Ulangi  langkah  3  sampai  5  hingga  tidak  terjadinya  perubahan  medoid  hingga  didapatkan  cluster  beserta anggota cluster masing-masing

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1  Penentuan Cluster
Pada penerapan algoritma K-Medoids menggunakan Rapid miner, terlebih dahulu adalah menentukan nilai K min (Jumlah cluster minimal) dan nilai K max (Jumlah cluster maksimal). Nilai K min dan K max dapat ditentukan secara acak  atau  random  dan  bersifat  optional.  Pengelompokkan  data  produksi  tanaman  jagung  yang  ditentukan  pada makalah ini ada 5 (lima) kelompok, antara lain: Wilayah dengan produksi jagung Sangat Tinggi, Wilayah dengan produksi  jagung  kategori  Tinggi,  Wilayah  dengan  produksi  jagung  kategori  Sedang,  Wilayah  dengan  produksi jagung kategori Rendah dan Wilayah dengan produksi jagung kategori Sangat Rendah.

## 3.2  Pengelompokkan Produksi Padi dengan Rapid Miner
Proses pengelompokkan produksi tanaman jagung di  masing-masing  Kabupaten/ Kota provinsi Sumatera Utara dalam bentuk  clusterisasi  dan hasil dari  algoritma  K-Medoids dengan menggunakan Rapid Miner  Studio  dapat dilihat pada Gambar 3, Gambar 4, Gambar 5, Gambar 6 dan Gambar 7.
Gambar 3. Proses K-Medoids Produksi Tanaman Jagung (K min = 5 dan K max = 100)
Gambar  2  menjelaskan  proses  peng-clusteran  X-Means  dengan  Rapid  Miner  yang  diawali  dengan memasukkan data produksi jagung di Sumut, dilanjutkan pemilihan operator K-Medoids dengan nilai K min = 5 dan nilai K max = 100. Selanjutnya dihubungkan ke Apply Model untuk menerapkan model yang sudah dilatih atau dipelajari. Selanjutnya menghubungkan ke Cluster Distance Performance untuk mengevaluasi kinerja model yang memberikan daftar nilai kriteria kinerja secara otomatis sesuai dengan tugas yang diberikan.
Gambar 4. Hasil Cluster Model (K-Medoids) dari Produksi Tanaman Jagung Berdasarkan Kabupaten/ Kota
Gambar  4  merupakan  cluster  model  (K-Medoids)  dari  data  Produksi  Tanaman  Jagung  berdasarkan  32 Kabupaten/ Kota di Provinsi Sumatera Utara yang dihasilkan oleh Rapid Miner. Cluster_0: 22 items, Cluster_ 1: 4  items,  Cluster_2:  3  items,  Cluster_3:  1  items  dan  Cluster_4:  2  items.  Untuk  hasil  akhir  Centroid  tabel  dapat dilihat pada gambar 4 berikut.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5562
Submitted: 20/01/2023 ; Accepted: 29/01/2023 ; Published: 31/01/2023
Gambar 5. Tabel Centroid dari Data Produksi Tanaman Jagung di Sumatera Utara
Hasil detail pengelompokkan data Produksi Tanaman Jagung berdasarkan 32 Kabupaten/ Kota di Provinsi Sumatera Utara dapat dilihat gambar 6 berikut.
Gambar 6. Folder View Pengelompokkan Produksi Tanaman Jagung di Sumatera Utara
Cluster_0 berdasarkan gambar 6 terdiri dari 22 (Dua puluh dua) item dengan rincian 15 kabupaten (Asahan, Batu Bara, Labuhanbatu Utara, Labuhan Batu, Labuhanbatu Selatan, Mandailing Natal, Nias, Nias Barat, Nias Selatan, Nias Utara, Padang Lawas, Padang Lawas Utara, Pakpak Bharat, Serdang Bedagai, Tapanuli Tengah) dan 7 Kota (Binjai,  Gunungsitoli,  Medan,  Padangsidimpuan,  Pematangsiantar,  Tanjungbalai,  Tebing  Tinggi).  Cluster_1 terdiri dari 4 (empat) Kabupaten (Deli Serdang, Humbang Hasundutan, Langkat dan Tapanuli Utara). Cluster 2 terdiri dari 3 (tiga) Kabupaten (Samosir, Tapanuli Selatan dan Toba Samosir). Cluster_3 hanya terdiri dari 1 (satu) Kabupaten yakni Karo. Sedangkan Cluster_4 terdiri dari 2 (dua) Kabupaten yaitu Dairi dan Simalungun.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5562
a. Titik warna biru merupakan wilayah produksi tanaman jagung yang masuk pada Cluster_0 (Produksi jagung sangat rendah) yang terdiri dari 22 (dua puluh dua) wilayah, dengan rincian 15 kabupaten (Asahan, Batu Bara, Labuhanbatu Utara, Labuhan Batu, Labuhanbatu  Selatan, Mandailing Natal, Nias, Nias Barat, Nias Selatan, Nias Utara, Padang Lawas, Padang Lawas Utara, Pakpak Bharat, Serdang Bedagai, dan Tapanuli Tengah) dan 7 Kota (Binjai, Gunungsitoli, Medan, Padangsidimpuan, Pematangsiantar, Tanjungbalai, dan Tebing Tinggi).
b. Titik warna jingga merupakan wilayah produksi tanaman jagung yang masuk pada Cluster_1 (Produksi jagung Sedang)  yang  terdiri  dari  4  (empat)  Kabupaten,  yaitu:  Deli  Serdang,  Humbang  Hasundutan,  Langkat  dan Tapanuli Utara.
c. Titik warna Ungu pada gambar 7 merupakan pengelompokkan wilayah produksi tanaman jagung yang masuk pada Cluster_2 (Produksi jagung rendah) yang terdiri dari 3 (tiga) Kabupaten, yaitu: Samosir, Tapanuli Selatan dan Toba Samosir.
d. Titik warna hitam merupakan pengelompokkan wilayah produksi tanaman jagung yang masuk pada Cluster_3 (Produksi jagung sangat tinggi) yang wilayah nya hanya meliputi Kabupaten Karo.
e. Sedangkan  titik  warna  hijau  merupakan  wilayah  produksi  tanaman  jagung  yang  masuk  pada  Cluster_4 (Produksi jagung tinggi) yang wilayahnya meliputi 2 (dua) kabupaten, yakni Dairi dan Simalungun.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma  K-Medoids  dapat  digunakan  untuk melakukan pengelompokan wilayah penghasil produksi tanaman jagung di provinsi Sumatera Utara yang tersebar di  32  kabupaten/  Kota.  Wilayah  Produksi  jagung  dibagi  menjadi  5  (lima)  pengelompokkan  antara  lain: pengelompokkan  1  merupakan  wilayah  Produksi  jagung  sangat  rendah  yang  terdiri  dari  22  (dua  puluh  dua) wilayah, dengan rincian 15 kabupaten dan 7 Kota. pengelompokkan 2 merupakan wilayah Produksi jagung rendah yang terdiri dari 3 (tiga) Kabupaten. pengelompokkan 3 merupakan wilayah Produksi jagung Sedang yang terdiri dari  4  (empat)  Kabupaten.  Pengelompokkan  4  merupakan  wilayah  Produksi  jagung  tinggi  yang  wilayahnya meliputi  2  (dua)  kabupaten  dan  Pengelompokkan  5  merupakan  wilayah  Produksi  jagung  sangat  tinggi  yang wilayah nya hanya meliputi Kabupaten Karo . Berdasarkan hasil ini, dapat diambil garis besar bahwa kabupaten Karo, Dairi dan Simalungun dapat dijadikan sebagai sentra produksi tanaman jagung di Sumatera Utara, karena dari 3 kabupaten ini saja sudah menghasilkan produksi jagung sebesar 65,7% dari keseluruhan produksi jagung di Sumatera Utara .

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  yang  sebesar-besarnya  diucapkan  kepada  pihak-pihak  yang  telah  mendukung  terlaksananya kolaborasi  penelitian  ini  baik  moril  maupun materiil,  diantara  nya:  Program  Studi  Agro  teknologi, Universitas Asahan, Kisaran. Universitas Simalungun (USI) dan STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar.

## REFERENCES
[1] I. Corsato Alvarenga, A. N. Dainton, and C. G. Aldrich, “A review: nutrition and process attributes of corn in pet foods,” Critical Reviews in Food Science and Nutrition, vol. 62, no. 31, pp. 8567–8576, 2021.
[2] N.  Kamariah,  R.  Rahmi,  and  J.  Jeki,  “Respons  Pertumbuhan  Jagung  Ungu  (Zea  Mays  L.)  Pada  Berbagai  Cekaman Salinitas,” Agrotekbis: E-Jurnal Ilmu Pertanian, vol. 10, no. 1, pp. 125–134, 2022.
[3] M. P. Sari, Y. Deliana, and D. Rochdiani, “Integrasi Pasar Jagung di Indonesia,” Jurnal Agrinika : Jurnal Agroteknologi dan Agribisnis, vol. 5, no. 2, pp. 147–160, 2021.
[4] J. Wang and X. Hu, “Research on corn production efficiency and influencing factors of typical farms: Based on data from 12 corn-producing countries from 2012 to 2019,” PLoS ONE, vol. 16, no. 7, pp. 1–17, 2021.
[5] M. I. Rosadi and M. Lutfi, “Identifikasi Jenis Penyakit Daun Jagung Menggunakan Deep Learning Pre-Trained Model,” Explore IT! - Jurnal Keilmuan Dan Aplikasi Teknik Informatika, vol. 13, no. 2, pp. 35–42, 2021.
[6] D. N. Edi, “Bahan Pakan Alternatif Sumber Energi untuk Subtitusi Jagung pada Unggas (Ulasan),”  Jurnal Peternakan Indonesia (Indonesian Journal of Animal Science), vol. 23, no. 1, pp. 43–61, 2021.
[7] A. B. Dahliana and R. Tahir, “Strategi Pemasaran Jagung Hibrida Sebagai  Program Unggulan Daerah di Kecamatan Cina, Kabupaten Bone, Provinsi Sulawesi Selatan,” Agro Bali: Agricultural Journal, vol. 4, no. 1, pp. 106–115, 2021.
[8] E. H. Rachmawanto and H. P. Hadi, “Optimasi Ekstraksi Fitur Pada Knn Dalam Klasifikasi Penyakit Daun Jagung,” Jurnal Dinamik, vol. 22, no. 2, pp. 58–67, 2021.
[9] A. Wanto, “Prediksi Produktivitas Jagung Indonesia Tahun 2019-2020 Sebagai Upaya Antisipasi Impor Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation,”  SINTECH (Science and Information Technology), vol. 1, no. 1, pp. 53–62, 2019.
[10]  Waslah,  A.  Yani,  and  L.  Bariroh,  “Pelatihan  Pembuatan  Alat  Penabur  Pupuk  Jagung  Sederhana  untuk  Gabungan Kelompok Tani Desa Mojokrapak,” Jumat Pertanian: Jurnal Pengabdian Masyarakat, vol. 2, no. 3, pp. 134–136, 2021.
[11]  S.  Y.  F.  Pradapa  and  A.  Kusumawati,  “Perbandingan  kerupuk  gendar  beras  putih  dan  kerupuk  gendar  beras  jagung ditinjau dari selera warga bulustalan semarang,” Mabha Jurnal, vol. 2, no. 2, pp. 117–125, 2021.
[12]  T.  Regi,  B.  M.  H.,  and  H.  Amir,  “Alokasi  Waktu  Kerja  dan  Waktu  Luang  Petani  Jagung  di  Kecamatan  Tilamuta Kabupaten Boalemo,” Jurnal Agrinesia, vol. 6, no. 1, pp. 72–77, 2021.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5562
[13]  FAO, FAO Statistical Yearbook – World Food and Agriculture. Rome, Italy: FAO, 2022.
[14]  S.  Widi,  “Produksi  Jagung  Indonesia  Capai  22,5  Juta  Ton  pada  2020,”  DataIndonesia.id,  2022.  [Online].  Available: https://dataindonesia.id/sektor-riil/detail/produksi-jagung-indonesia-capai-225-juta-ton-pada-2020.  [Accessed:  26-Jul- 2022].
[15]  Kementan, “Inilah 10 Provinsi Produsen Jagung Terbesar Indonesia,” Kementrian Pertanian Republik Indonesia, 2022. [Online]. Available: https://www.pertanian.go.id/home/?show=news&act=view&id=4639. [Accessed: 20-Dec-2022].
[16]  T.  Malasari,  “Stok  Melimpah,  Ini  5  Provinsi  Penghasil  Jagung  Terbesar  di  Indonesia,”  Sariagri,  2022.  [Online]. Available: https://pertanian.sariagri.id/103093/stok-melimpah-ini-5-provinsi-penghasil-jagung-terbesar-di-indonesia. [Accessed: 31-Aug-2022].
[17]  E.  Siregar,  “Sumut  targetkan  produksi  jagung  1,624.357  ton,”  ANTARA,  2022.  [Online].  Available: https://www.antaranews.com/berita/2722449/sumut-targetkan-produksi-jagung-1624357-ton. [Accessed: 25-Dec-2022].
[18]  N. Arminarahmah, A. D. GS, G. W. Bhawika, M. P. Dewi, and A. Wanto, “Mapping the Spread of Covid-19 in Asia Using Data Mining X-Means Algorithms,”  IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering, vol. 1071, no. 1, p. 012018, 2021.
[19]  F. S. Napitupulu, I. S. Damanik, I. S. Saragih, and A. Wanto, “Algoritma K-Means untuk Pengelompokkan Dokumen Akta Kelahiran pada Tiap Kecamatan di Kabupaten Simalungun,”  Building of Informatics, Technology and Science (BITS) Volume, vol. 2, no. 1, pp. 55–63, 2020.
[20]  J. Hutagalung, N. L. W. S. R. Ginantra, G. W. Bhawika, W. G. S. Parwita, A. Wanto, and P. D. Panjaitan, “COVID-19 Cases and Deaths in Southeast Asia Clustering using K-Means Algorithm,” Journal of Physics: Conference Series, vol. 1783, no. 1, p. 012027, 2021.
[21]  N.  A.  Febriyati,  A.  D.  GS,  and  A.  Wanto,  “GRDP  Growth  Rate  Clustering  in  Surabaya  City  uses  the  K-  Means Algorithm,” International Journal of Information System & Technology, vol. 3, no. 2, pp. 276–283, 2020.
[22]  M. A. Hanafiah and A. Wanto, “Implementation of Data Mining Algorithms for Grouping Poverty Lines by District/City in North Sumatra,” International Journal of Information System & Technology, vol. 3, no. 2, pp. 315–322, 2020.
[23]  I.  I.  P.  Damanik,  S.  Solikhun,  I.  S.  Saragih,  I.  Parlina,  D.  Suhendro,  and  A.  Wanto,  “Algoritma  K-Medoids  untuk Mengelompokkan Desa yang Memiliki Fasilitas Sekolah di Indonesia,” in Prosiding Seminar Nasional Riset Information Science (SENARIS), 2019, vol. 1, no. September, pp. 520–527.
[24]  H. Ningrum, E. Irawan, and M. R. Lubis, “Implementasi Metode K-Medoids Clustering Dalam Pengelompokan Data Penyakit Alergi Pada Anak,” Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika), vol. 6, no. 1, pp. 130–139, 2021.
[25]  A. A. D. Sulistyawati and M. Sadikin, “Penerapan Algoritma K-Medoids Untuk Menentukan Segmentasi Pelanggan,” SISTEMASI: Jurnal Sistem Informasi, vol. 10, no. 3, pp. 516–526, 2021.
[26]  N.  Widiawati,  B.  N.  Sari,  and  T.  N.  Padilah,  “Clustering  Data  Penduduk  Miskin  Dampak  Covid-19  Menggunakan Algoritma K-Medoids,” Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC), vol. 6, no. 1, pp. 55–63, 2022.
[27]  S. Ramadhani, D. Azzahra, and T. Z, “Comparison of K-Means and K-Medoids Algorithms in Text Mining based on Davies  Bouldin  Index  Testing  for  Classification  of  Student’s  Thesis,”  Digital  Zone:  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi, vol. 13, no. 1, pp. 24–33, 2022.
[28]  Y. Setiawan, S. A. Suprianto, A. Wijanarko, D. S. Rini, and M. Yusa, “Pemetaan Kelompok Sebaran Titik Gempa Bumi Mentawai Dengan Metode K-Medoids Clustering,” Jurnal Teknoinfo, vol. 16, no. 1, p. 124, 2022.
[29]  N. P. Dharshinni and C. Fandi, “Penerapan Metode K-Medoids Clustering Untuk Mengelompokkan Ketahanan Pangan,” Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 6, no. 4, pp. 2301–2308, 2022.
[30]  F. E. Zulfiakhoir, Y. Umaidah, and Purwantoro, “Pemetaan Daerah Produksi Perkebunan Kelapa Sawit Pada Provinsi Indonesia Menggunakan Algoritma K-Medoids,” Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan, vol. 8, no. 16, pp. 195–208, 2022.
[31]  S.  Han  and  C.  K.  Anderson,  “Web  Scraping  for  Hospitality  Research:  Overview,  Opportunities,  and  Implications,” Cornell Hospitality Quarterly, vol. 62, no. 1, pp. 89–104, 2021.
[32]  BPS, “Luas panen, produksi dan rata-rata produksi jagung menurut kabupaten/kota 2019-2021,” Badan Pusat Statistik Provinsi  Sumatera  Utara,  2022.  [Online].  Available:  https://sumut.bps.go.id/indicator/53/156/1/luas-panen-produksi- dan-rata-rata-produksi-jagung.html. [Accessed: 06-Dec-2022].
[33]  A. Wanto et al., Data Mining : Algoritma dan Implementasi. Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[34]  D. F. Pramesti, M. T. Furqon, and C. Dewi, “Implementasi Metode K-Medoids Clustering Untuk Pengelompokan Data Potensi  Kebakaran  Hutan/Lahan  Berdasarkan  Persebaran  Titik  Panas  (Hotspot),”  Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 1, no. 9, pp. 723–732, 2017.