## PEMETAAN TAMBAK GARAM SERTA PRODUKSI GARAM PADA KABUPATEN PAMEKASAN MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING
Wildan Maulidi Molyono, Sentot Achmadi, Yosep Agus Pranoto Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1718016@scholar.itn.id

## ABSTRAK
Di  Indonesia  sudah terdapat  banyak  daerah  penghasil  garam  untuk memenuhi  kebutuhan  garam industri, akan  tetapi angka  produksi  garam  yang dihasilkan masih  dibawah  kebutuhan  yang  ada,  dan  salah  satu  daerah pengahasil tersebut adalah Kabupaten Pamekasan. Akan tetapi jika dibandingkan dengan dua Kabupaten lainnya pada  pulau  Madura  hasil  produksi  garam  pada  Kabupaten  Pamekasan  merupakan  yang  paling  sedikit,  hal  ini dikarenakan  tidak  adanya  sistem  pemetaan  tambak  garam  pada  Kabupaten  Pamekasan  membuat  Dinas Perikanan  kesulitan  untuk  menentukan  daerah  yang  perlu  meningkatkan  lagi  produktifitas  dalam  produksi garam.  Oleh  karena  itu  dengan  adanya  sistem  pemetaan  ini  diharapkan  dapat  mempermudah  pihak  Dinas Perikanan  Kabupaten  Pamekasan  dalam  meningkatkan  produksi  garam  Kabupaten.  Sistem  yang dibuat  adalah sistem pemetaan dimana nantinya pada tampilan pemetaan tersebut akan diberi pengelompokkan atau clustering menggunakan metode K-Means.  Metode K-Means merupakan metode  yang mencari partisi yang optimal dari data dengan meminimalkan kriteria jumlah kesalahan kuadrat dengan prosedur iterasi yang optimal. Pada hasil dari  penelitian  pemetaan  tambak  garam  dan  produkis  garam  pada  Kabupaten  Pamekasan  menggunakan  K- Means Clustering , dimana disini digunakan 3 cluster yaitu tidak perlu meningkatkan produksi sebagai kluster 1, cukup  perlu  meningkatkan  produksi  sebagai  kluster  2,  dan  perlu  meningkatkan  produksi  sebagai  kluster  3. Dengan menggunakan 19 sampel data maka didapat hasil 1 data berada pada kluster 1 (5%), 5 data berada pada kluster 2 (26%), dan 13 data ada pada kluster 3 (69%), dan tingkat akurasi perhitungannya adalah 89,47%.
Kata Kunci : Pemetaan, K-Means, Tambak Garam

## 1. PENDAHULUAN
Di  Indonesia  sendiri  sudah  terdapat  banyak daerah  penghasil  garam  untuk  memenuhi  kebutuhan garam  industri,  akan  tetapi  angka  produksi  garam yang  dihasilkan  masih  dibawah  kebutuhan  yang ada. Kabupaten Pamekasan merupakan salah satu dari tiga Kabupaten  pada  pulau  Madura  yang  merupakan sentra  produksi  garam  rakyat.  Akan  tetapi  jika dibandingkan  dengan  dua  Kabupaten  lainnya  yaitu Kabupaten  Sumenep  dan  Kabupaten  Sampang  hasil produksi garam pada Kabupaten Pamekasan merupakan  yang  paling  sedikit  dari  ketiganya. Padahal,  dengan  sumber  daya  yang  ada  harusnya produksi  garam  Kabupaten  Pamekasan  tidak  kalah dengan  kedua  Kabupaten  lainnya.  Tidak  adanya sistem  pemetaan  tambak  garam  pada  Kabupaten Pamekasan  membuat  Dinas  Perikanan  kesulitan untuk  menentukan  daerah  yang  perlu  meningkatkan lagi produktifitas dalam produksi garam.
Oleh  karena  itu  dibutuhkan  pemetaan  tambak garam  dan  produksi  garam  untuk mengetahui  daerah produsen garam yang ada pada Kabupaten Pamekasan. Karena seriring berkembangnya Teknologi  maka  muncul  juga  sistem  pemetaan,  dan dengan  adanya  sistem  pemetaan  ini  akan  membantu dinas perikanan untuk menentukan daerah yang perlu meningkatkan produksi garam di Kabupaten Pamekasan.
2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Penelitian Terdahulu Pada saat melakukan penelitian tentu dibutuhkan refrensi-refrensi dari penelitian sebelumnya  sebagai  bahan  acuan  dalam  melakukan penelitian,  begitu  juga  dengan  penelitian  pemetaan tambak  garam  dan  produksi  garam  pada  Kabupaten Pamekasan  yang  dilakukan  berdasarkan  hasil  dari penelitian  yang  telah  ada.  Yang  diantaranya merupakan:
Penelitian  oleh  Jaroji  pada  tahun  2016  dengan judul  "K-Means  untuk  Menentukan  Calon  Penerima Beasiswa Bidik Misi di Polbeng”. Dimana banyaknya kriteria  yang  digunakan  untuk  penyaluran  beasiswa bidik  misi  kepada  mahasiswa  yang  berasal  dari kelucarga  kurang  mampu,  diperlukan  sistem  yang menggunakan  algoritma  K-Means  untuk  membantu mengklasifikasikan mahasiswa calon penerima beasiswa.  Dengan  adanya  sistem  seperti  itu,  dapat membantu mengklasifikasikan calon penerima beasiswa  lebih  akurat  menggunakan  data  set  yang berasal dari panitia seleksi bidik misi Polbeng [1]
Penelitian  oleh  Yosep  Agus,  dkk  dua  tahun berikutnya  atau  2018  yang  berjudul  “Aplikasi Pemetaan  Berbasis  Website  Untuk  Pusat  Kesehatan Masyarakat  Di  Wilayah  Kabupaten  Malang”. Besarnya  animo  masyarakat  dalam  menggunakan jaminan  sosial  di  bidang  kesehatan  membutuhkan fasilitas  kesehatan  yang  baik.  Berdasarkan  hal
tersebut  diperlukan  sistem  yang  dapat  memetakan pusat  kesehatan  masyarakat  khususnya  di  wilayah Kabupaten  Malang  berupa  Web  Sistem  Informasi Geografis [2]
Penelitian  Nanda  Variestha  dan  Faisal  Amin pada  tahun  2018  yang  berjudul  “Penerapan  Metode K-Means Pemetaan Calon Penerima Jamkesda”. Pada Kelurahan  Kemuning  belum  ada  metode  yang digunakan seksi KESSOS untuk dapat mengelompokkan  tingkat  kemiskinan  agar  penerima bantuan  tepat  sasaran.  Penelitian  ini  membuat penerapan  metode  K-Means  untuk  pengelompokan kemiskinan,  dan  dapat  membantu  pihak  kelurahan untuk menghindari ketidak-tepatsasaran dalam penerima JAMKESDA [3]
Penelitian  Danang  Sutejo  pada  tahun  2019 dengan judul “Sistem Informasi
Geografis Pengelompokan  Tingkat  Kriminalitas  Kota  Malang
Menggunakan Metode
K-Means”. Padatnya penduduk Kota Malang membuka peluang terjadinya tindakan  kriminal.  Sistem  Informasi  Geografis  yang dibangun  dapat  memberikan  informasi  mengenai daerah  rawan  kriminal  pada  Kota  Malang.  Dengan adanya Sistem Informasi Geografis tersebut, masyarakat  dan  para  mahasiswa  yang  datang  dari berbagai  daerah  dapat  mengetahui  daerah  mana  saja yang rawan akan tindakan kriminal [4]
Dan  penelitian  Abu  Salam  pada  tahun  2020, dengan  judul  “Implementasi  Algoritma  K-Means dalam  Pengklasteran  untuk  Rekomendasi  Penerima Beasiswa  PPA  di  Udinus”.  Tujuan  penelitian  ini adalah  untuk  merekomendasikan  penerima  beasiswa dengan algoritma K-Means, hasil rekomendasi berupa penempatan  data  pendaftar  beasiswa  ke  masing- masing kelompok kluster yang dihasilkan. Berdasarkan penelitian tersebut didapatkan kesimpulan  bahwa  pengklasteran  dengan  algoritma K-Means dapat  menghasilkan rekomendasi  penerima beasiswa  Peningkatan  Prestasi  Akademik  (PPA) dengan jumlah data set yang banyak [5]

## 2.2. Pemetaan
Pemetaan  atau  visualisasi  daalam  kamus bahasa Indonesia berarti pengungkapan suatu gagasan atau  perasaan  dengan  menggunakan  gambar,  tulisan, peta,  dan  grafik.  Sementara  itu  menurut  Spasser (1997:78), menyatakan bahwa “peta adalah alat relasi ( relational  tools )  yang  menyediakan  informasi  antar hubungan entitas yang dipetakan.”
Pada  definisi  pemetaan  yang  dijelaskan  dalam kamus bahasa Indonesia menekankan akan ungkapan perasaan  dalam  bentuk  gambar,  tulisan,  peta,  dan grafik.  Yang  mana  artinya  definisi  ini  menekankan produk  atau  output  dari  peta.  Sedangkan  Spasser lebih menekankan  kepada  proses  kegiatan  pemetaan. Kedua  pendapat  ini  tidak  berbeda  melainkan  saling melengkapi,  karena  sebuah  produk  atau  output pemetaan dihasilkan melalui proses.

## 2.3. Clustering
Clustering atau analisis pengelompokan merupakan  metode  pengelompokan  berdasarkan kemiripan  (kedekatan).  Dalam  Clustering  terdapat proses  membagi  data  dari  suatu  himpunan  tertentu kedalam beberapa kelompok yang memiliki kemiripan karakteristik data dengan karakteristik data pengelompok lain [6]
Dengan  kata  lain  clustering  adalah  sebuah metode  algoritma  untuk  mengelompokkan  sebuah objek  atau  data  berdasarkan  tingkat  kemiripan (mengelompokkan objek menjadi kelompok). Perbedaan  clustering  terdapat  pada  ada  tidak  adanya label  atau  atribut  yang  berfungsi  sebagai  titik keputusan.  Dan  pembagian  clustering  terdapat  3, yaitu:
1. Partitioning,  dimana  data  dapat  berpindah kluster.
2. Hierarchical, dimana data tidak dapat berpindah kluster.
3. Overlapping,  dimana  datanya  dapat  menjadi anggota beberapa kluster.

## 2.4. K-Means Clustering
K-Means  adalah  salah  satu  metode  terbaik  dan paling popular dalam algoritma clustering dimana K- Means mencari partisi yang optimal dari data dengan meminimalkan  kriteria  jumlah  kesalahan  kuadrat dengan prosedur iterasi yang optimal, yang termasuk dalam  kategori  algoritma  mendaki  bukit.  Algoritma clustering  dibagi  ke  dalam  kelompok  besar  seperti berikut[7]:
1. Partitioning algorithms . algoritma dalam kelompok ini membentuk bermacam partisi dan kemudian mengevaluasinya dengan berdasarkan beberapa kriteria.
2. Hierarchy algorithms . pembentukan dekomposisi  hirarki  dari  sekumpulan  data menggunakan beberapa kriteria.
3. Density - based .  pembentukan  cluster  bedasarkan pada koneksi dan fungsi densitas.
4. Grid - based .  pembentukan  cluster  berdasarkan pada struktur multiple level granularity .
5. Model - based .  sebuah  model  dianggap  sebagai hipotesa untuk masingmasing cluster dan model yang  baik  dipilih  diantara  model  hipotesa tersebut.
Berikut proses Algoritma metode K-Means :
1. Menentukan banyak klaster yang diinginkan
2. Menentukan centorid awal (pusat cluster sebagai patokan  nilai  yang  dihitung  pada  cluster), biasanya dipilih secara secara acak
3. Dari  setiap  objek  pengamatan  dihitung  jarak terdekat  dengan  centroid  awal  yang  sudah ditentukan  menggunakan  rumus  jarak,  yang disini menggunakan perhitungan jarak
Euclidean dengan rumus
𝑑 ( 𝑥𝑖 , 𝑥𝑗 ) =
……….…..(1)
Keterangan : 𝑑 ( 𝑥𝑖 , 𝑥𝑗 ) = Jarak antara objek ke 𝑖 dengan objek ke 𝑗 = 𝑁 ilai objek 𝑘𝑒 − 𝑖 pada variabel 𝑘
= 𝑁 ilai objek 𝑘𝑒 − 𝑗 pada variabel 𝑘
𝑛 = Banyaknya variabel
4. Menentukan  nilai  terendah  dari  iterasi  yang dilakukan menggunakan rumus Euclidean.
5. Menentukan  centroid  baru  dengan  menghitung rata-rata  masing-masing  cluster  menggunakan rumus
………...(2)
Keterangan :
: Nilai centroid ke-k pada variabel ke-l
p : Banyaknya data
6. Pada setiap objek dihitung menggunakan cluster baru.  Jika  objek  tidak  berpindah  cluster,  maka proses  clustering  selesai.  Atau  ulangi  dari langkah 3 sampai centroid tidak berubah lagi.

## 2.5. Tambak Garam
Tambak  garam  merupakan  lahan  dimana  para petani  garam  dapat  menghasilkan  garam.  Biasanya tambak  garam  merupakan  kolam  buatan  yang dangkal,  dimana  cara  kerjanya  air  laut  ataupun  air asin  lainnya  akan  dimasukkan  kedalam  kolam  besar sebelum akhirnya dibiarkan untuk dilakukan penguapan secara alami. Hasil dari penguapan air laut atau air tersebut nantinya adalah kristal garam.
Tambak  garam  merupakan  tempat  dimana proses  air  laut menjadi garam  dengan memanfaatkan sinar  matahari.  Selain  untuk  konsumsi  garam  juga sebagai  bahan  campuran  dalam  industri  kaca,  dan juga industri farmasi masih banyak lagi industri yang menggunakan garam. [8]
Garam  sendiri  di  Indonesia  banyak  diperlukan dalam beberapa industri, diantaranya untuk pengawetan  dan  campuran  bahan  kimia.  Selain  itu garam  juga  penting  bagi  konsumsi.  Banyak kebutuhan  yang  membutuhkan  garam,  Indonesia harus  giat  memproduksi  garam  untuk  kebutuhan nasional.  Akan  tetapi  yang  terjadi  Indonesia  masih mengimpor  garam  untuk  memenuhi  kebutuhan nasional.  Menurut  data  kementrian  perdagangan kebutuhan  garam  perkapita  rata-rata  4  kg,  sehingga dibutuhkan  sekitar  2,87  juta  ton  garam  konsumsi pertahun,  belum  termasuk  kebutuhan  industri  dan lainlain. [9]
3. METODE PENELITIAN
3.1. Use Case
Use  case diagram  adalah  interaksi  antara  satu atau  lebih  aktor  dengan  sistem  yang  akan  dibuat. Berikut pemetaan tambak garam dan produksi garam. Seperti pada Gambar 1
Gambar 1. Use Case diagram

## 3.2. Blok Diagram Sistem
Pada  Sistem  Pemetaan  Tambak  Garam  dan Produksi  Gara  pada  Kabupaten  Pamekasan  terdapat blok diagram seperi pada Gambar 2
Gambar 2. Blok diagram sistem
3.3. Flowchart Sistem Flowchart merupakan  gambaran  alur  suatu sistem  yang  dijelaskan  menggunakan  began-bagan. Berikut flowchart pemetaan  tambak  garam  dan produksi garam seperti pada Gambar 3.
Gambar 3. Flowchart Sistem
Berdasarkan Flowchart diatas  terdapat  2  actor yaitu user dan admin. Dimana jika actor admin maka pertama  perlu  untuk  login,  dimana  jika  login access diterima  maka  dapat  melakukan  pengolahan  data untuk  tambak  garam.  Sedangkan  jika  actor  sebatas user  maka  bisa  langsung  untuk  melihat  pemetaan serta data tambak garam di Kabupaten Pamekasan.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Pengelompokkan Hasil Clustering
Data  pengujian  menggunakan  3  atribut  yaitu jumlah  kelompok  (jumkel),  Luas  Lahan  (luas),  dan produksi  garam  (produksi).  Berikut  merupakan langkah  perhitungan  metode  k-means  clustering dengan  data  tambak  garam  Kabupaten  Pamekasan. Pertama  menetapkan  jumlah  cluster,  cluster  yang ditetapkan  ada 3 cluster yaitu tidak perlu meningkatkan produksi (C1), kurang perlu meningkatkan produksi (C2) dan perlu meningkatkan produksi  (C3).  Pertama  inisialisasi  centroid  secara acak berdasarkan bobot kriteria.
Tabel 1. Centroid Awal
Cluster Luas produksi jumlah kel C1 1 1 1 C2 2 2 2 C3 3 3 3
Selanjutnya  menghitung  jarak  setiap  data terhadap  pusat  cluster  menggunakan  perhitungan jarak Euclidian.
Tabel 2. Iterasi Pertama iterasi 1 C1 C2 C3 Cluster Lembung 0 1.732051 3.464102 1 Polagan 1.732051 0 1.732051 2 Konang 1.732051 0 1.732051 2 Pandan 3.464102 1.732051 0 3 Dasok 3.464102 1.732051 0 3 Bunder 1.732051 0 1.732051 2 Pademawu Timur 3.464102 1.732051 0 3 Tanjung 3 1.414214 1 3 Padelegan 3 1.414214 1 3 LC Dharma Bakti VII 3.464102 1.732051 0 3 Majungan 3.464102 1.732051 0 3 LI Sumber Barokah I 3.464102 1.732051 0 3 LI Bunga Melati 3.464102 1.732051 0 3 LI Lautan Makmur 3.464102 1.732051 0 3 Pagagan 3.464102 1.732051 0 3 Baddurih 3.464102 1.732051 0 3 Tlesah 3.464102 1.732051 0 3 Tlanakan 3.464102 1.732051 0 3 Branta Tinggi 3.464102 1.732051 0 3
Selanjutnya  menghitung  jarak  masing-masing data  dari  ketiga  centroid  baru.  Apabila  klaster  data berubah maka perlu dilakukan iterasi lagi sampai data klaster tidak berubah.
Tabel 3. Iterasi Kedua
iterasi 2 C1 C2 C3 Cluster Lembung 0 1.732051 3.388871 1 Polagan 1.732051 0 1.658647 2 Konang 1.732051 0 1.658647 2 Pandan 3.464102 1.732051 0.133333 3 Dasok 3.464102 1.732051 0.133333 3 Bunder 1.732051 0 1.658647 2
Pademawu Timur 3.464102 1.732051 0.133333 3 Tanjung 3 1.414214 0.866667 3 Padelegan 3 1.414214 0.866667 3
L.C. Dharma Bakti VII 3.464102 1.732051 0.133333 3 Majungan 3.464102 1.732051 0.133333 3 L.I. Sumber Barokah I 3.464102 1.732051 0.133333 3 L.I. Bunga Melati 3.464102 1.732051 0.133333 3 L.I. Lautan Makmur 3.464102 1.732051 0.133333 3 Pagagan 3.464102 1.732051 0.133333 3 Baddurih 3.464102 1.732051 0.133333 3 Tlesah 3.464102 1.732051 0.133333 3 Tlanakan 3.464102 1.732051 0.133333 3 Branta Tinggi 3.464102 1.732051 0.133333 3
Selanjutnya  menghitung  jarak  masing-masing data  dari  ketiga  centroid  baru.  Apabila  centroid  data berubah maka perlu dilakukan iterasi lagi sampai data klaster  tidak  berubah.  Dan  disini  data  sudah  tidak berubah  lagi  dan  centroid  akhirnya  bisa  dilihat  pada tabel 4.4
Tabel 4. Centroid Akhir Cluster luas Produksi jumlah kel C1 1 1 1 C2 2 2 2 C3 3 2,93 3

## 4.2. Hasil Pembentukan Clustering
Hasil pembentukan clustering akhir sebagai berikut:
Tabel 5. Hasil Clustering Desa c1 c2 c3 Lembung √ Polagan √ Konang √ Pandan √
Dasok
√ Bunder √ Pademawu Timur √ Tanjung √ Padelegan √ L.C. Dharma Bakti VII √ Majungan √ L.I. Sumber Barokah I √ L.I. Bunga Melati √ L.Isi Lautan Makmur √ Pagagan √ Baddurih √ Tlesah √ Tlanakan √ Branta Tinggi √ Keterangan: C1 : Tidak Perlu Meningkatkan Produksi C2 : Cukup Perlu Meningkatkan Produksi
C3 : Perlu Meningkatkan Produksi
Pada hasil akhir perhitungan K-Means clustering menggunakan  excel  ini  2  data  yang  hasil clustering berbeda  antara  di  program  web  dan  di Excel, yang mana artinya tingkat akurasi perhitungannya adalah 89,47%.

## 4.3. Halaman Map Admin
Pada  pengujian  ini  menunjukkan halaman  tampilan map pada dashboard admin, dimana halaman ini bertujuan
untuk  menampilkan  peta  dari  Kabupaten  Pamekasan. Tampilan halaman map admin bisa dilihat pada Gambar 4
Gambar 4. Halaman Map Admin
Gambar 4 Merupakan tampilan dari halaman tampil data tambak garam yang menyajikan informasi tentang  data  tambak  garam  dari  Dinas  Perikanan Kabupaten Pamekasan.

## 4.4. Halaman Tampil Data Tambak Garam
Pada  pengujian  ini  menunjukkan  halaman  tampil data  tambak  garam,  dimana  halaman  ini  bertujuan  untuk memberikan  informasi  mendetail  mengenai  data  tambak garam  dari  Dinas  Perikanan  Kabupaten  Pamekasan. Tampilan halaman tampil data bisa dilihat pada Gambar 5
Gambar 5. Halaman Tampil Data Tambak Garam
Gambar  5  Merupakan  tampilan  dari  halaman tampil data tambak garam yang menyajikan informasi tentang  data  tambak  garam  dari  Dinas  Perikanan Kabupaten  Pamekasan.  Dimana  data  disini  dapat dilakukan  proses  penambahan  data  baru  dengan tombol  Tambah  Data,  edit  data  dengan  tombol  Edit, dan hapus data dengan tombol Hapus.

## 4.5. Halaman Tambah Data Tambak Garam
Pada  pengujian  ini  menunjukkan  halaman  tambah data  tambak  garam,  dimana  halaman  ini  bertujuan  untuk menambah  data  tambak  garam  pada  database.  Tampilan halaman tampil data bisa dilihat pada Gambar 6
Gambar 6. Tambah Data Tambak Garam
Gambar  6  Merupakan  tampilan  dari  halaman tambah  data  tambak  garam  yang  berisi  form  untuk melakukan  input  tambah  data  tambak  garam  pada Kabupaten Pamekasan disertai dengan map.

## 4.6. Halaman Tampil Data Clustering
Pada  pengujian  ini  menunjukkan  halaman  tampil data tambak garam yang di clustering , dimana halaman ini bertujuan  untuk  memberikan  informasi  mengenai  data tambak  garam  dari  Dinas  Perikanan  Kabupaten Pamekasan  yang  telah  dilakukan clustering .  Tampilan halaman data clustering bisa dilihat pada Gambar 7
Gambar 7. Halaman Tampil Data Clustering
Gambar  7  Merupakan  tampilan  dari  halaman tampil  data  tambak  garam  yang  telah  dilakukan clustering ,  sehingga  sekarang  bisa  diketahui  daerah mana yang perlu meningkatkan produktifitas.
Akan tetapi  pada hasil akhir  perhitungan  antara menggunakan excel dan website terdapat 2 data yang menjadi  beda  cluster.  Yang  mana  awalnya  mereka cluster  3  di  excel  berubah  menjadi  cluster  2  pada website.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1. Kesimpulan
Berdasarkan  analisis  dan  pengujian  pada pemetaan  tambak  garam  dan  produksi  garam  pada Kabupaten Pamekasan menggunakan k-means clustering didapat kesimpulan antara lain yaitu:
1. Terdapat  2  data  yang  menjadi  beda  kluster  saat dilakukan  perhitungan  melalui  excel  dan  program, diamana awalnya pada excel kedua data tersebut ada pada kluster 3 tapi saat di program berubah menjadi kluster  2  yang  mana  artinya  tingkat  akurasi perhitungannya adalah 89,47%.
2. Berdasarkan  pengujian  dari  data  tambak  garam Dinas  Perikanan  Kabupaten  Pamekasan,  terdapat
5,26%  daerah  yang  tidak  perlu  meningkatkan produksi  garam.  26,32%  daerah  yang  kurang  perlu meningkatkan  produksi,  dan  68,42%  daerah  yang perlu meningkatkan hasil produksi garamnya.
3. K-Means  Clustering  berhasil  diterapkan  untuk melakukan  pengelompokkan  terhadap  tambak garam pada Kabupaten Pamekasan.

## 5.2. Saran
Untuk pengembangan lebih lanjut bagi pemetaan  tambak  garam  dan  produksi  garam  pada kabupaten Pamekasan menggunakan k-means clustering didapatkan saran antara lain yaitu:
1. Pada  pengembangan  program  selanjutnya  dapat ditambahkan  untuk  penentuan  daerah  yang cocok untuk melakukan pertanian tambak garam guna meningkatkan produktifitas.
2. Untuk  pengelompokkan  selanjutnya  mungkin  bisa menggunakan  metode  clustering  yang  lain  guna dijadikan sebagai bahan pembanding.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Jarori,  Danuri,  Fajri,  2016,  K-Means  Untuk Menentukan  Calon  Penerima  Beasiswa  Bidik Misi  di  Polbeng,  Jurnal  Inovtek  Polbeng-seri Informatika, Vol. 1, No. 1 25279866
[2] Pranoto  Y.  A.,  Rokhman  M.  M.,  &  Wibowo  S. A.,  2018,  Aplikasi  Pemetaan  Berbasis  Website Untuk Pusat Kesehatan Masyarakat Di Wilayah Kabupaten  Malang,  Jurnal  MNEMONIC,  Vol. 1, No. 1
[3] Waworuntu  M.  N.  V.,  &  Amin  M.  F.,  2018, Penerapan  Metode  K-Means  Pemetaan  Calon Penerima  Jamkesda,  Kumpulan  Jurnal  Ilmu Komputer, Vol. 5, No. 02 2406-7857
[4] Sutejo D., Pranoto Y. A., & Zahro H. Z., 2020,
Sistem  Informasi  Geografis  Pengelompokan Tingkat Kriminalitas Kota Malang Menggunakan Metode K-Means, Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika [5] Salam  A.,  Adiatma  D.,  &  Zeniarja  J.,  2020, Implementasi Algoritma K-Means dalam Pengklasteran  untuk  Rekomendasi  Penerima Beasiswa PPA di UDINUS
[6] Prasetyo,  Eko.,  2014,  Mengolah  Data  Menjadi Informasi  Menggunakan  Matlab.Yogyakarta: ANDI
[7] Syafrianto,  Andri.  2009.  Perancangan  Aplikasi K-Means  Untuk  Pengelompokan  Mahasiswa STMIK  ELRAHMA  Yogyakarta  Berdasarkan Frekuensi  Kunjungan  Ke  Perpustakaan  Dan IPK. Yogyakarta: STIMIK ELRAHMA.
[8] Andriyano R. P., 2013, Analisis Usaha Tambak Garam  Di  Desa  Gedung  Mulyo  Kecamatan Lasem  Kabupaten  Rembang,  Jurnal  Perikanan: Vol.15 No.2 pp:68-77
[9] Rusliana,  R.,  2013.  Tinjauan  pasar  garam. Buletin  kementerian  perdagangan  edisi  garam/ Agustus/2013.
http://ews.kemendag.go.id/download.aspx? file=121207_ANK_PKM_PB_garam+Rev+1.0. pdf&type=publication.