Metode K-Means Cluster Untuk Mengelompokkan Kota/Kabupaten di Sumatera Selatan Berdasarkan Produksi Ikan Air Tawar
Yunita Febriani 1 , Yulia Puspita Sari 2* , Dina Octaria 3 *e-mail: yuliaaman91@gmail.com
1 Program Studi Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Muhammadiyah Palembang
2 Program Studi Budidaya Ikan, Fakultas Perikanan dan Kelautan Universitas PGRI Palembang
3 Program Studi Matematika, Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan Universitas PGRI Palembang

## ABSTRACT
The  distribution  of  freshwater  fish  production  in  South  Sumatra  can  be  built  into  a mapping. The mapping can be done using one of the cluster analysis methods, namely the  K-Means  Cluster.  K-Means  Cluster  is  a  clustering  algorithm  that  groups  data based on the cluster center point closest to the data. K-Means Cluster groups data by maximizing the similarity of data in one cluster and minimizing data between clusters. This  study  aims  to  classify  cities/districts  in  South  Sumatra  based  on  freshwater fishery production using the K-Means Cluster method. This mapping in the freshwater fishery  sector  can  assist  the  provincial  government  in  the  management  of  policy making,  so  as  to  increase  the  output  of  freshwater  fishery  production  in  every city/district  in  South  Sumatra.  The  results  showed  that  2  clusters  were  formed.  The determination  of  the  number  of  clusters  is  based  on  the  results  of  the  curve  of  the Elbow,  Silhoutee  and  Gaps  Statistics  methods.  Cluster  1  is  in  the  low  category, consisting  of  12  cities/districts.  While  cluster  2  consists  of  2  cities/districts.  and  is  a high category cluster.
Keywords : Freshwater Fish Production, K-Means Cluster, South Sumatra

## ABSTRAK
Sebaran produksi ikan air tawar di Sumatera Selatan dapat dibangun menjadi sebuah pemetaan. Pemetaan tersebut dapat dilakukan dengan menggunakan salah satu metode analisis klaster yaitu metode K-Means Cluster . K-Means Cluster merupakan algoritma clustering  yang  mengelompokkan  data  berdasarkan  titik  pusat  cluster  yang  paling dekat  dengan  data  tersebut. K-Means  Cluster mengelompokkan  data  dengan memaksimalkan  kesamaan  data  dalam  satu  cluster  dan  meminimalkan  data  antar cluster. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan kota/kabupaten di Sumatera Selatan  berdasarkan  produksi  perikanan  air  tawar  menggunakan  metode K-Means Cluster .  Pemetaan  di  sektor  perikanan  air  tawar  ini  dapat  membantu  pemerintah provinsi  dalam  manajemen  penyusunan  kebijakan,  sehingga  dapat  meningkatkan output  produksi  perikanan  air  tawar  di  setiap  kota/kabupaten  di  Sumatera  Selatan. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  terbentuk  2  cluster.  Penentuan  jumlah  cluster didasarkan  pada  hasil  kurva  metode Elbow,  Silhoutee  dan  Gaps  Statistics .  Klaster  1 termasuk kategori  rendah,  terdiri  dari  12  kota/kabupaten. Sedangkan  cluster  2  terdiri dari 2 kota/kabupaten. dan merupakan klaster kategori tinggi.
Kata Kunci: Produksi Ikan Air Tawar, K-Means Cluster , Sumatera Selatan

## PENDAHULUAN
Pada  sektor  perikanan,  Provinsi Sumatera  Selatan  memiliki  jenis  hasil perikanan  air  tawar  yang  cukup  banyak. Ikan  air  tawar  yang  ada  di  Sumatera Selatan antara lain terdiri dari Ikan Patin, Ikan Lele, Ikan Gurami, Ikan Emas, Ikan Nila,  Ikan  Sepat  dan  masih  banyak  jenis lainnya.  Produksi  Ikan  Patin  menjadi hasil  perikanan  air  tawar  yang  paling tinggi  di  Sumatera  Selatan.  Salah  satu faktor pengaruh jumlah produksi ikan air tawar di Sumatera Selatan yaitu luas area perikanan (Sari, 2017).
Setiap  kota/kabupaten  memiliki karakteristik  yang  berbeda-beda  dalam sektor  perikanan  air  tawar.  Pentingnya mengelompokkan kota/kabupaten berdasarkan hasil produksi ikan air tawar dapat  menjadi  bahan  pertimbangan  bagi pemerintah  dalam  menentukan  kebijakan dalam sektor perikanan air tawar tersebut.
Penyebaran  hasil  produksi  ikan air  tawar  di  Sumatera  Selatan  dapat dibangun  menjadi  pemetaan.  Hasil pemetaan pada sektor perikanan air tawar ini  dapat  membantu  pemerintah  provinsi dalam  membuat  kebijakan,  sehingga dapat meningkatkan hasil produksi sektor perikanan air  tawar  di  Sumatera  Selatan. Salah  satu  cara  untuk  melakukan pemetaan  tersebut  yaitu  dapat  dilakukan dengan  menggunakan  metode  analisis cluster/gerombol.
Analisis  cluster/gerombol  adalah salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan untuk  mengelompokkan  n  buat  objek dalam m buah kelompok. Tujuan analisis gerombol adalah mengelompokkan beberapa  objek  berdasarkan  kemiripan karakteristiknya.  Objek  dalam  suatu gerombol memiliki kemiripan karakteristik yang tinggi, namun karakteristik  antar  objek  antara  satu gerombol  dengan  lainnya  memiliki tingkat  kemiripan  yang  rendah.  Terdapat tiga  metode  umum  dalam  analisis
gerombol,  yaitu  metode  hierarki,  metode non-hierarki  dan  metode  grafik  (Mattjik dkk, 2011).
Teknik clustering memiliki penggunaan  yang  luas  dan  cenderung semakin meningkat seiring berkembangnya  jumlah  data.  Salah  satu teknik  pengelompokan  sederhana  yaitu dengan menggunakan K- Means. Algoritma K- Means merupakan algoritma pengelompokan yang mengelompokkan  data  berdasarkan  titik pusat  kluster  terdekat  dengan  data (Sharma dkk, 2012).
Tujuan  dari K-Means adalah mengelompokkan data dengan memaksimalkan  kemiripan  data  dalam satu kluster dan meminimalkan data antar kluster.  Fungsi  jarak  adalah  ukuran kemiripan  yang  digunakan  dalam  kluster (Asroni dkk , 2015). Pada Algoritma K- Means pertama-tama dilakukan pemilihan secara acak  K  yang  merupakan  jumlah banyaknya  cluster  yang  ingin  dibentuk. Nilai-nilai  K  ditetapkan  secara  acak,  K tersebut merupakan nilai means atau titik pusat  dari  cluster.  Setiap  data  akan dihitung  jaraknya  masing-masing  dari titik pusat menggunakan rumus Euclidian sampai  mendapatkan  jarak  yang  paling dekat  dari  setiap  data  dengan  titik pusatnya.  Klasifikasikan  setiap  data berdasarkan  kedekatan  jaraknya  dengan titik  pusat.  Lakukan  langkah-langkah tersebut  hingga  nilai  titik  pusatnya  telah stabil (Darmi dkk, 2016).
Terdapat  tiga  metode  yang  dapat digunakan dalam menentukan banyaknya jumlah  cluster  ( k ),  yaitu  metode Elbow Curve,  Silhoutt e,  dan Gap  Statistics . Metode Elbow merupakan  suatu  metode yang  digunakan  untuk  menghasilkan informasi  dalam  menentukan  jumlah cluster terbaik  dengan  cara  melihat persentase  hasil  perbandingan  antara
Metode K-Means Cluster,...Yunita F., Yulia P.S. dan Dina O.,...Sainmatika,...Volume 18,...No.2,...Desember 2021,...175- 15
jumlah cluster yang  akan  membentuk siku  pada  suatu  titik.  Sedangkan  metode Silhoutee digunakan  untuk  melihat kualitas  dan  kekuatan cluster ,  seberapa baik suatu objek ditempatkan dalam suatu cluster.
Metode  K- Means telah  banyak digunakan  dalam  berbagai  penelitian, diantaranya  algoritma K-Means  Cluster Analysis digunakan  dalam  studi  kasus penyakit  menular  manusia  pada   suatu objek.  Penelitian  tersebut  mengkaji metode K-Means Cluster  Analysis dalam penyakit menular pada manusia berdasarkan  set  variabel   yang  dibentuk per  kecamatan  tiap  puskesmas  (Bastian, 2018).  Selain  itu  digunakan  untuk menemukan  pola  pemanfaatan  internet yang  dilakukan  oleh  pegawai  di lingkungan  Pusbindiklat  Peneliti  LIPI dengan  pendekatan  web  usage  mining menggunakan  algoritme  clustering  K- Means (Sukoco,  2018).    Metode    K-
Means juga diterapkan dalam mengelompokkan penjualan produk
(Darmi dkk ,  2016)  dan  juga  digunakan dalam mengelompokkan pelanggan UMS Store  menjadi  3  kelompok  (Ghofar dkk , 2018).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengelompokkan
kota/kabupaten di Sumatera  Selatan  berdasarkan  produksi perikanan air tawar menggunakan metode K-Means  Cluster. Hasil  pemetaan  pada sektor perikanan air tawar ini diharapkan dapat  membantu  pemerintah  provinsi dalam  membuat  kebijakan,  sehingga dapat meningkatkan hasil produksi sektor perikanan  air  tawar  pada  masing-masing kota/kabupaten di Sumatera Selatan

## BAHAN DAN METODE
Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  data  sekunder  yaitu data  produksi  ikan  air  tawar  di kota/kabupaten  Sumatera  Selatan  tahun 2007-2014  yang  dipublikasi  oleh  Badan
Pusat  Statistik  (BPS)  Sumatera  Selatan. Data  yang  diolah  adalah  data  rata-rata produksi  ikan  air  tawar  di  Provinsi Sumatera Selatan pada tahun 2007-2014..
Ikan  air  tawar  adalah  ikan  yang menghabiskan  sebagian  atau  seluruh hidupnya di air tawar, seperti sungai dan danau,  dengan  salinitas  kurang  dari 0,05%  (Efendi,  2009).  Ikan  Air  tawar diantaranya adalah Ikan Patin, Ikan Lele, Ikan Emas, Ikan Nila dan Ikan Sepat[11]. Adapun  kota/kabupaten  yang diikutsertakan dalam penelitian hanya 14 kota/kabupaten. Variabel yang digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  rata-rata produksi  ikan  air  tawar  per  tahun.  Ikan air  tawar  yang  dijadikan  variabel  yaitu Ikan  Patin  (X1),  Ikan  Lele  (X2),  Ikan Mujair  (X3),  Ikan  Emas  (X4),  Ikan Gurame  (X5),  Ikan  Nila  (X6).  Seluruh variabel yang digunakan memiliki satuan Ton.
Data dieksplorasi dengan membuat boxplot untuk melihat karakteristik  data  rata-rata  produksi  ikan air  tawar.  Selanjutnya  data  dianalisis menggunakan  metode  K- Means  cluster dengan  bantuan Software  SPSS  21 dan Sotfware R.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Eksplorasi Data
Tabel
1 menyajikan data eksplorasi  dari  masing-masing  jenis  ikan air  tawar.  Produksi  ikan  air  tawar tertinggi di Sumatera Selatan adalah Ikan Nila  (X6)  dengan  rata-rata  sebesar 20.049,11  ton/tahun.  Sedangkan  jenis ikan  air  tawar  dengan  produksi  terendah yaitu  Ikan  Mujair  (X3),  yaitu  sebesar 602,9643 ton/tahun.
Karakteristik  sebaran  masing- masing  variabel  jenis  ikan  air  tawar terlihat  dari  boxplot  pada  Gambar  1. Secara  keseluruhan  jenis  ikan  air  tawar memiliki karakteristik yang berbeda-beda
Metode K-Means Cluster,...Yunita F., Yulia P.S. dan Dina O.,...Sainmatika,...Volume 18,...No.2,...Desember 2021,...175- 15
jika  dilihat  dari  range  masing-masing variabel.
Tabel 1  Nilai Rerata dan Ragam Ikan Air Tawar Variabel Rerata Ragam Patin (X1) 7239.98 14869424.9 Lele (X2) 6616.07 102000095.3 Mujair (X3) 602.96 217186.5 Emas (X4) 1968.14 3485833.3 Gurame (X5) 1136.94 612069.4 Nila (X6) 20049.11 171765158.2 Untuk  Ikan  Mujair  dan  Ikan
Gurame  memiliki  range  yang  sangat sempit,  artinya  produktivitas  untuk masing-masing  ikan  tersebut  pada  tiap kota/kabupaten  tidak  terlalu  beragam. Pada  variabel  Ikan  Gurame  terdapat pencilan  bawah  yaitu  Kabupaten  Lahat dan terdapat pula pencilan atas yaitu Kota Palembang.  Sedangkan  pada  variabel Ikan  Lele  terdapat  pencilan  atas  yaitu
Kabupaten  Musi  Rawas.  Untuk  variabel Ikan  Nila  memiliki  range  yang  sangat besar,  hal  berarti  produktivitas  Ikan  Nila pada  masing-masing  kota/kabupaten memiliki  keragaman  yang  besar  dan memiliki  pencilan  atas  yaitu  Kabupaten Musi Rawas.
Nila Gurame Emas Mujair Lele Patin 60000 50000 40000 30000 20000 10000 0 Da ta Mura PGA PLG Lahat Mura Boxplot of Patin, Lele, Mujair, Emas, Gurame, Nila Gambar 1. Boxplot Untuk Masing-Masing Jenis Ikan Air Tawar
Pengelompokan K-Means Cluster
Jumlah k yang akan dibentuk akan ditentukan  berdasarkan  kurva  yang diperoleh  dengan  metode Elbow  Curve , metode Silhoutte ,  dan  metode Gap Statistics.
Pada  metode  Elbow  Curve, banyaknya k yang  akan  dibentuk ditentukan titik k dimana garis mengalami  patahan  yang  membentuk
elbow atau  siku.  Pada  Gambar  2  terlihat garis  yang  paling  mendekati  bentuk  siku yaitu berada di k=2. Artinya berdasarkan metode ini, jumlah cluster/gerombol yang terbaik yaitu sebanyak 2 cluster. Pendekatan
rata-rata nilai
metode silhoutte untuk  menduga  kualitas dari  cluster  yang  terbentuk.  Semakin tinggi  nilai  rata-rata  nya  maka  akan semakin  baik.  Pada  Gambar  3  terlihat bahwa  pada k=2  nilai  rata2  silhoutte
Metode K-Means Cluster,...Yunita F., Yulia P.S. dan Dina O.,...Sainmatika,...Volume 18,...No.2,...Desember 2021,...175- 15
paling  tinggi,  dan  diikuti  oleh  k=7 sebagai  nilai  tertiggi  kedua.  Maka
kemungkinan  jumlah  cluster  yang  paling baik yaitu sebanyak 2 cluster.
Gambar 2 Output R : Kurva Metode Elbow
Gambar 3 Ouput R : Kurva Metode Silhoutee
Gambar 4 Output R : Kurva Metode Gaps Statistics
Hasil kurva menggunakan metode Gap  Statistics  terlihat  pada  Gambar  4, terlihat  nilai  optimal  cluster  di  k=1,  tapi menjadi  tidak  menarik  karena  nilai  k=4 mempunyai nilai yang sama dengan k=1, sehingga  tidak  terdapat  kekonsitenan pada  hasil  metode  ini.  Asumsi  pada metode  ini  menjadi  tidak  menarik  yaitu ketika  dibentuk  sebanyak  4  kelompok
namun  rata-ratanya  akan  sama  saja dengan membuat 1 kelompok saja.
Berdasarkan uraian ketiga metode tersebut, maka pada penelitian menggunakan  teknik  cluster  dengan K - Means  Cluster ini  digunakan  2  cluster dalam  mengelompokkan  kota/kabupaten di Sumatera Selatan berdasarkan variabel produksi  ikan  air  tawar.  Jumlah  cluster
Metode K-Means Cluster,...Yunita F., Yulia P.S. dan Dina O.,...Sainmatika,...Volume 18,...No.2,...Desember 2021,...175- 15
sebanyak dua yaitu dapat dikelompokkan berdasarkan  dua  kategori.  Cluster  1 merupakan kota/kab. yang memiliki rata- rata produksi ikan air tawar yang rendah, sedangkan  pada  cluster  2  merupakan kota/kab. yang memiliki rata-rata produksi ikan air tawar yang tinggi.
Berdasarkan hasil pengelompokan akan  diketahui  anggota  cluster  manakah yang  menjadi  rekomendasi  kota/kab.
manakah yang potensial untuk mendapatkan  perlakuan  lebih  lanjut  oleh pemerintah  dalam  bidang  produksi  ikan air  tawar.  Hasil  pengelompokan  dapat
menentukan  kota/kabupaten  yang  ada  di Sumatera  Selatan  yang  berpotensi  untuk mensuplai ikan air tawar ke kota/kabupaten yang masih masuk dalam kategori  rendah.  Selain  itu  dapat  pula digunakan  sebagai  bahan  evaluasi  untuk dilakukan  upaya  peningkatkan  produksi ikan  air  tawar  pada  kota/kabupaten  yang masih  tergolong  dalam  kategori  rendah tersebut.
Adapun  kota/kab.  yang  menjadi anggota  pada  masing-masing  cluster dapat dilihat pada Tabel 2 dibawah ini.
Tabel 2 Pembagian Kota/Kabupaten Berdasarkan Cluster Cluster Kota/Kab. Anggota Cluster 1 Palembang,  Linggau,  OKU,  OKI,  Muara  Enim,  Lahat,  Musi  Banyuasin, Banyuasin, OKU Selatan, Ogan Ilir, Prabumulih, Pagaralam 2 OKU Timur, Musi Rawas
Cluster  Patin   Lele Mujair  Emas Gurame   Nila <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1       1  6523.  3431.   567. 1374.  1094. 15603.
2       2 11540. 25729.   817. 5531.  1394. 46725
Gambar 5 Output R : Cluster Plot Dengan K=2
Pada  Gambar  5  terlihat  pemetaan 2  cluster  yang  terbentuk  dengan menggunakan  metode  K- Means cluster. Berikut  nilai  mean  setiap  variabel  per cluster.
Gambaran  masing-masing  cluster dapat dilihat pada Gambar 6 dan Gambar 7.  Pada  gambar-gambar  tersebut  terlihat nilai  rata-rata  produksi  ikan  air  tawar masing-masing  kota/kab  pada  masing- masing cluster.
Metode K-Means Cluster,...Yunita F., Yulia P.S. dan Dina O.,...Sainmatika,...Volume 18,...No.2,...Desember 2021,...175- 15
Gambar 6 Grafik Rata-Rata Produksi Ikan Air Tawar Di Cluster 1
Gambar 7 Grafik Rata-Rata Produksi Ikan Air Tawar Di Cluster 2
Dua belas kota/kabupaten termasuk  pada  cluster  1  merupakan cluster  pada  kategori  rendah,  hal  ini menunjukkan bahwa kedua belas kota/kabupaten  tersebut  masuk  kedalam kategori  rendah  dalam  hal  rata-rata produksi ikan air tawar.
Kabupaten  OKU  Timur  dan Kabupaten  Musi  Rawas  termasuk  pada cluster  2,  hal  ini  menunjukkan  bahwa kedua  kota  tersebut  masuk  kedalam kategori  tinggi  dalam  rata-rata  produksi ikan air tawar.

## KESIMPULAN
Berdasarkan analisis dan pembahasan,  maka  diperoleh  simpulan hasil  pengelompokan  kota/kabupaten  di
Provinsi  Sumatera  Selatan  berdasarkan data  rata-rata  produksi  ikan  air  tawar dengan  menggunakan  metode K-Means Cluster,  yaitu  :  Jumlah  cluster  yang digunakan  adalah  2,  hal  ini  didasarkan pada  hasil  penentuan  jumlah  cluster menggunakan  metode  elbow,  silhoutee dan gaps statistics.
Adapun  dengan  diperolehnya  dua cluster  tersebut,  kedua  cluster  tersebut dapat  dikategorikan  menjadi  kategori tinggi  dan  rendah  dalam  hal  rata-rata produksi ikan air tawar.  Cluster 1 terdiri dari  12  kota/kab.,  sedangkan  cluster  2 terdiri dari 2 kota/kab.

## Ucapan Terima Kasih
Ucapan  Terima  Kasih  penulis sampaikan  kepada  Universitas  PGRI Palembang  yang  telah  memberikan kesempatan bagi penulis untuk mendapatkan  Dana  Hibah  Penelitian Dosen  di  lingkungan  Universitas  PGRI Palembang.

## DAFTAR PUSTAKA
Asroni.,  Ronal,  A.  (2015).  Penerapan Metode K-Means Untuk Clustering Mahasiswa
Berdasarkan Nilai Akademik  Dengan  Weka  Interface Studi  Kasus  Pada  Jurusan  Teknik Informatika  UMM  Malang, Jurnal Ilmiah  Semesta  Teknika, Vol.  18, No. 1, hal. 76-82.
Metode K-Means Cluster,...Yunita F., Yulia P.S. dan Dina O.,...Sainmatika,...Volume 18,...No.2,...Desember 2021,...175- 15
Bastian, A. (2018). Penerapan Algoritma K-Means  Clustering  Analysis  Pada Penyakit  Menular  Manusia  (Studi Kasus  Kabupaten  Majalengka), Jurnal  Sistem  Informasi ,  Vol.  14, No.2. BPS,  Badan  Pusat  Statistik.  (2017). Sumatera  Selatan  Dalam  Angka 2016, BPS  Sumatera  Selatan,
Palembang. Darmi,  Y.,  Agus,  S.  (2016).  Penerapan Metode Clustering K-Means Dalam Pengelompokan  Penjualan  Produk, Jurnal  Media  Infotama, Vol.12, No.2, hal. 148-157 Efendi,  I.  (2009). Pengantar  Akuakultur , Peneber Swadaya, Jakarta Ghofar,  MA.,  Kurniawan,  YI.  (2018).
Aplikasi Pengelompokan Pelanggan UMS Store Menggunakan Algoritma K-Means, Jurnal  Teknologi  &  Manajemen
Informatika, Vol. 4, No.1 Mattjik,  AA.,  Sumertajaya,  IM.  (2011). Sidik  Peubah  Ganda  Dengan
Menggunakan SAS, Institut Pertanian Bogor Press, Bogor Sari, Y.P. (2017).  Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Jumlah Produksi  Ikan  Air  Tawar  Di
Sumatera  Selatan, Jurnal  Agr  IBA, Vol. 5, No. 1, hal. 58-62 Sharma,  R.,  Alam,  MA.,  Rani.,  Anita. (2012).  K-Means  Clustering  In
Spatial  Data  Mining  Using  Weka Interpace, Proceeding Of International Journal Of Computer Application (IJCA) Sukoco,  SH.  (2018)  Analisis  Kinerja Pegawai  PUSBINDIKLAT  Peneliti LIPI Berdasarkan Pola Pemanfaatan Internet Melalui Pendekatan WEB USAGE MINING.  Master  Thesis,  Institut Pertanian Bogor