## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1483 − 1494 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2654
Pemanfaatan Machine Learning dengan Algoritma X-Means untuk Pemetaan Luas Panen, Produktivitas, dan Produksi Padi Indonesia
Irma Hakim 1,* , M. Rafid 2 , Fitri Anggraini 3
1 Universitas Muhammadiyah Makassar, Makassar, Indonesia
2 Institut Agama Islam Al-Amanah Jeneponto, Jenepento, Indonesia
3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematang Siantar, Indonesia Email: 1,* campus_gardenia@yahoo.co.id, 2 minnirfm63@gmail.com, 3 fitrianggraini@stikomtb.ac.id Penulis Korespondensi: campus_gardenia@yahoo.co.id Submitted: 09/12/2022 ; Accepted: 30/12/2022 ; Published : 30/12/2022
Abstrak− Tanaman Padi  sangat  penting  bagi  dunia  khususnya  Indonesia,  karena  merupakan  tanaman  penghasil  beras  yang bermanfaat  sebagai  bahan  makanan  pokok  bagi  masyarakatnya.  Penurunan  luas  panen,  produksi  dan  produktivitas  padi  dapat mempengaruhi  ketersediaan  pangan.  Oleh  karena  itu,  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  melakukan  pengelompokkan  dan pemetaan  luas  panen,  produksi  dan  produktivitas  padi  di  Indonesia  berdasarkan  masing-masing  provinsi.  Data  penelitian  yang digunakan  dalam  makalah  ini  adalah  data  luas  panen  (ha),  produksi  (ton),  dan  produktivitas  padi  (ku/ha)  menurut  Provinsi  di Indonesia  tahun  2020-2022  yang  diperoleh  dari  website  Badan  Pusat  Statistik  Indonesia.  Pada  penelitian  ini,  algoritma  yang digunakan  adalah  X-Means  Clustering  dengan  bantuan  aplikasi  Rapid  Miner.  Hasil  penelitian  ini  berupa  pengelompokan  atau pemetaan luas panen, produktivitas, dan produksi padi yang terbagi menjadi 3 (tiga) wilayah, diantaranya: 1. Wilayah Luas Panen (terbagi menjadi 5 kelompok: Luas Panen sangat tinggi terdiri dari 3 provinsi, Luas Panen Tinggi terdiri dari 1 provinsi, Luas Panen Sedang terdiri dari 3 Provinsi, Luas Panen rendah terdiri dari 8 Provinsi dan Luas Panen sangat rendah terdiri dari 19 Provinsi. 2. Wilayah Produktivitas Padi (terbagi menjadi 5 kelompok: Produktivitas Padi sangat tinggi terdiri dari 6 provinsi, Produktivitas Padi  Tinggi  terdiri  dari  13  provinsi,  Produktivitas  Padi  Sedang  terdiri  dari  7  Provinsi,  Produktivitas  Padi  rendah  terdiri  dari  4 Provinsi  dan  Produktivitas  Padi  sangat  rendah  terdiri  dari  4  Provinsi.  3.  Wilayah  Produksi  padi  (terbagi  menjadi  5  kelompok: Produksi padi sangat tinggi terdiri dari 3 provinsi, Produksi padi Tinggi terdiri dari 1 provinsi, Produksi padi Sedang terdiri dari 3 Provinsi, Produksi padi rendah terdiri dari 8 Provinsi dan Produksi padi sangat rendah terdiri dari 19 Provinsi. Hal ini dapat menjadi informasi  bagi  pemerintah  Indonesia,  khususnya  bagi  pemerintah  provinsi  masing-masing  untuk  dapat  menjaga  Luas  Panen, Produktivitas, dan produksi Padi di Indonesia agar tetap stabil.
Kata Kunci: Data Mining; Machine Learning; Padi; Pengelompokkan; X-Means.
Abstract −Rice plants are essential for the world, especially Indonesia because it is a rice-producing plant that is useful as a staple food for its people. A decreased harvest area, production, and rice productivity can affect food availability. Therefore, this research aims to classify and map the harvested area, production, and productivity of rice in Indonesia based on each province. The research data used in this paper is data on the harvested area (ha), production (tons), and rice productivity (Ku/ha) by Provinces in Indonesia for 2020-2022 obtained from the Indonesian Central Bureau of Statistics website. In this study, the algorithm used is X-Means Clustering  with  the  help  of  the  Rapid  Miner  application.  The  results  of  this  study  are  in  the  form  of  grouping  or  mapping  of harvested area, production, and productivity of rice, divided into 3 (three) regions, including 1. Harvested Area (divided into five groups: Very high Harvested Area consists of 3 provinces, High Harvested Area consists of 1 province,  Medium Harvest Area consists of 3 Provinces, Low Harvest Area consists of 8 Provinces, and Very low Harvest Area consists of 19 Provinces 2. Rice Production Area (divided into five groups: Very high rice production consists of 3 provinces, Rice production High rice production consists of 1 province, Medium rice production consists of 3 Provinces, Low rice production consists of 8 Provinces, and Very low rice production consists of 19 Provinces 3. Regions of Rice Productivity (divided into five groups: Very  high rice productivity consists of 6 provinces, High Rice Productivity consists of 13 provinces, Medium Rice Productivity consists of 7 Provinces, Low Rice Productivity consists of 4 Provinces, and Very Low Rice Productivity consists of 4 Provinces. This can be information for the Indonesian government, especially for the respective provincial governments, to be able to maintain the harvested area, production, and productivity of rice in Indonesia to remain stabel.
Keywords : Data Mining; Machine Learning; Paddy; Clustering; X-Means.

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia merupakan salah satu negara kepulauan terbesar dan dikenal sebagai negara agraris yang masyarakatnya mayoritas  bekerja  pada  bidang  pertanian  [1]–[5].  Sebagai  negara  agraris,  Indonesia  memiliki  hasil  pertanian  yang sangat berlimpah, salah satu diantaranya adalah tanaman padi. Padi merupakan salah satu komoditi pangan utama di Indonesia [6]–[8]. Hal ini karena hasil olahan padi yang berupa beras merupakan sumber makanan pokok mayoritas masyarakat Indonesia [9]–[12]. Indonesia menempati posisi ketiga dalam daftar negara penghasil beras terbesar dunia [13]–[15]. Secara rata-rata, tingkat produksi beras Indonesia sejak 2016 sampai dengan 2021 mencapai 35,61 juta ton. Sementara pada 2020-2021, volume produksinya mencapai 35,3 juta metrik ton. Menurut survei Badan Pusat Statistik (BPS), stok beras nasional Indonesia per Juni 2022 mencapai 9,71 juta ton. Pemerintah memperkirakan pasokan beras nasional bakal mengalami surplus pada tahun ini [16], sehingga peningkatan produksi beras saat ini menjadi prioritas untuk mengatasi kekurangan suplai. Pengembangan komoditas tanaman padi ini memerlukan arahan kesesuaian lahan sebagai panduan untuk menerapkan teknologi dalam meningkatkan produksi dan produktivitas tanaman [17]–[19]. Hal  tersebut  dapat  diperoleh  melalui  kegiatan  pemetaan  sumber  daya  lahan  yang  dilanjutkan  dengan  evaluasi kesesuaian lahan. Dalam perencanaan penggunaan lahan pada suatu area, peran dari evaluasi kesesuaian lahan sangat esensial, dikarenakan berdasarkan data nyata yang ada di lapangan. Lebih lanjut, panduan yang dihasilkan melalui

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1483 − 1494 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2654
evaluasi  kesesuaian  lahan,  produksi  dan  produktivitas  juga  dimungkinkan  dapat  diterapkan  pada  daerah  lainnya, sehingga dapat membentuk peta arahan komoditas padi per masing-masing provinsi berdasarkan karakteristiknya .
Sangat penting nya informasi dan pengetahuan tentang luas lahan, produksi dan produktivitas padi di Indonesia yang  tersebar  di  34  provinsi, sehingga  perlu  dilakukan pemetaan  dan pengelompokkan terhadap hal  tersebut,  agar pemerintah Indonesia khususnya pemerintah masing-masing provinsi memperoleh informasi tentang provinsi mana saja di Indonesia yang menghasilkan luas lahan, produksi dan produktivitas padi tertinggi dan terendah agar masing- masing pemerintah provinsi dapat membuat kebijakan maupun menentukan langkah-langkah strategis agar luas lahan, produksi  dan produktivitas  padi  tetap  stabil  bahkan  dapat  ditingkatkan.  Algoritma  pemetaan  dan pengelompokkan yang diusulkan pada penelitian ini menggunakan metode X-Means yang merupakan salah satu teknik dari algoritma Data  Mining.  Sebagaimana  diketahui  bahwa  Algoritma  Data  Mining  telah  banyak  digunakan  untuk  pemecahan masalah  komputasi  seperti  yang  berhubungan  dengan  klasifikasi  [20]–[23],  hingga  Pengelompokkan  [24]–[28]. Penelitian  ini  menggunakan  Algoritma  X-Means  karena  Algoritma  ini  memiliki  teknik  yang  mampu  melengkapi kelemahan pada metode K-Means, dimana metode k-means memiliki kekurangan dalam melakukan perhitungan yang relatif lama didalam nilai cluster k yang harus ditentukan pengguna. X-means sendiri termasuk dalam pembelajaran tak terarah (unsupervised learning), dimana proses data yang dilakukan akan dikelompokkan sendiri pada setiap data yang menjadi masukannya tanpa diketahui terlebih dulu sasaran kelas yang akan dijadikan cluster [29]. Telah dilakukan beberapa penelitian terkait topik penelitian ini, diantaranya: Penelitian dengan menggunakan algoritma  K-Means  untuk  mengelompokkan  produktivitas  tanaman  padi  di  wilayah  Jawa  Tengah.  Hasil  yang didapatkan dari metode ini yaitu 3 cluster antara lain C0 menjabarkan daerah yang hasil produktivitas padinya sedang (Ada  12  daerah).  C1  menjabarkan  daerah  yang  hasil  produktivitas  padinya  rendah  (Ada  18  daerah).  Serta  C2 menjelaskan  daerah  yang  produktivitas  padinya  tinggi  (Ada  12  daerah)  [30].  Perbedaan  penelitian  ini  dengan penelitian  yang  akan  dilakukan  terletak  pada  algoritma  yang  digunakan.  Penelitian  ini  menggunakan  K-Means, sedangkan penelitian yang akan dilakukan menggunakan X-Means. Selain itu penelitian yang akan dilakukan tidak hanya melakukan pemetaan terhadap produktivitas padi di Jawa Tengah, tetapi juga luas lahan dan produksi padi di seluruh  provinsi  yang  ada  di Indonesia.  Penelitian  berikutnya  dilakukan  untuk  memetakan  daerah mana  saja  yang cukup potensial sebagai penghasil padi di Sumatera Utara menggunakan K-Means Clustering. Pembagian kelompok daerah pada penelitian ini dilakukan berdasarkan luas panen (Ha), tahun panen, produksi(ton), dan lokasi panen padi di Sumatera Utara. Berdasarkan hasil pengujian terhadap 10 kasus data didapatkan nilai dan telah dihitung rata-rata C1: 255.1323, C2: 110.6107 dan C3: 165.0971 dengan hasil rata-rata dari C1,C2,C3 sebesar 530.8401, sehingga dapat dikatakan bahwa sistem bekerja dengan cukup baik dan dapat diterapkan pada Dinas Pertanian Sumatera Utara [31]. Perbedaan penelitian ini dengan penelitian yang akan dilakukan terletak pada algoritma yang digunakan. Penelitian ini menggunakan K-Means, sedangkan penelitian yang akan dilakukan menggunakan X-Means. Selain itu penelitian yang akan dilakukan tidak hanya melakukan pemetaan di Sumatera Utara saja, tetapi juga di seluruh provinsi yang ada di Indonesia. Selanjutnya penelitian untuk mengelompokkan produksi  padi dan  beras di Provinsi Riau dengan menggunakan metode K-Medoids. Pengelompokkan dilakukan dengan menetapkan k sebanyak 2 (dua). Berdasarkan perhitungan manual dan implementasi  dengan Rapid Miner untuk produksi padi dan beras dari tahun 2019 sampai 2021, maka diperoleh Cluster 1 (tinggi) sebanyak 4 kabupaten, sementara Cluster 2 (rendah) sebanyak 8 kabupaten. Evaluasi Cluster menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI) memperoleh nilai sebesar 0,626, sehingga bisa dikatakan bahwa evaluasi Cluster cukup baik, karena mendekati nol [32]. Perbedaan penelitian ini dengan penelitian yang akan dilakukan  terletak  pada  algoritma  yang  digunakan.  Penelitian  ini  menggunakan  K-Medoids,  sedangkan  penelitian yang  akan  dilakukan  menggunakan  X-Means.  Selain  itu  penelitian  yang  akan  dilakukan  tidak  hanya  melakukan pemetaan  terhadap  produksi  padi  di  Riau  saja,  tetapi  juga  luas  lahan  dan  produktivitas  padi  pada  masing-masing provinsi di Indonesia. Penelitian-penelitian terkait inilah yang melatar belakangi dilakukannya penelitian ini.
Penelitian yang dilakukan ini diharapkan dapat memberikan kontribusi bagi pemerintah Indonesia di bidang pertanian tanaman padi, khususnya bagi pemerintah Provinsi masing-masing sebagai referensi dan informasi terhadap pengelompokkan (pemetaan) dan pengelompokkan Luas Panen, Produktivitas, dan produksi Padi di 34 Provinsi yang ada  di  Indonesia.  Berdasarkan  segi  keilmuan,  penelitian  ini  diharapkan  dapat  menjadi  alternatif  lain  untuk menyelesaikan masalah pengelompokkan dan pemetaan khususnya untuk tanaman padi, serta dapat digunakan oleh pihak akademisi untuk pengembangan keilmuan lebih lanjut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Algoritma X-Means
Algoritma  pengelompokan  X-Means  merupakan  perluasan  K-Means  yang  mencoba  untuk  secara  otomatis menentukan  jumlah  klaster  berdasarkan  skor  Bayesian  Information  Criterion  (BIC).  Dimulai  dengan  hanya  satu klaster, algoritme X-Means beraksi setelah setiap menjalankan K-Means, membuat keputusan lokal tentang subset mana dari centroid saat ini yang harus dipisah agar lebih sesuai dengan data. Keputusan pemisahan dilakukan dengan menghitung Bayesian Information Criterion (BIC). Ada beberapa langkah yang diulang pada algoritma ini sampai selesai, antara lain:
a. Tingkatkan Params ,  pada  langkah  ini  menerapkan  algoritma  k-means  pada  awalnya  untuk  k  cluster  hingga konvergensi. Dimana k sama dengan batas bawah yang disediakan oleh pengguna.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1483 − 1494 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2654
b. Perbaiki Struktur, langkah perbaikan struktur ini dimulai dengan memecah setiap pusat cluster menjadi dua anak dalam arah yang berlawanan di sepanjang vektor yang dipilih secara acak. Setelah itu menjalankan k-means secara lokal  di  dalam  setiap  cluster  untuk  dua  cluster.  Keputusan  masing-masing  pusat  cluster  sendiri  dengan membandingkan nilai-nilai BIC.
c. Jika K > = k max (batas atas) berhenti dan laporkan ke model penilaian terbaik yang ditemukan selama pencarian, jika tidak pergi ke langkah 1.
X-Means  berarti  mengambil  keuntungan  dari  Informasi  Bayesian  Criterion  (BIC)  untuk  mengontrol  proses pemisahan cluster [33]–[35].
X-means clustering digunakan untuk menyelesaikan salah satunya kelemahan utama dari K-means clustering, yaitu  perlunya  pengetahuan  sebelumnya  tentang  jumlah  cluster  (K).  Dalam  metode  ini,  nilai  sebenarnya  dari  K diperkirakan dalam suatu yang tidak diawasi cara dan hanya berdasarkan set data itu sendiri [36].

## 2.2 Dataset Penelitian
Dataset  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  dataset  Luas  Panen,  Produktivitas,  dan  produksi  Padi  menurut Provinsi di Indonesia yang bersumber dari website Badan Pusat Statistik Indonesia. Dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Luas Panen, Produktivitas, dan Produksi Padi Menurut Provinsi di Indonesia
No Provinsi Luas Panen (ha) Produktivitas (ku/ha) Produksi (ton) 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 1  Aceh 317869,41  297058,38  276622,14  55,28  55,03  55,03  1757313,07  1634639,60  1533138,00 2  Sumatera Utara 388591,22  385405,00  423522,28  52,51  52,00  52,00  2040500,19  2004142,51  2131672,00 3  Sumatera Barat 295664,47  272391,95  288510,67  46,92  48,36  48,36  1387269,29  1317209,38  1422874,00 4  Riau 64733,13 53062,35 54317,04  37,64  40,98  40,98 243685,04  217458,87  227346,30 5  Jambi 84772,93 64412,26 63760,91  45,58  46,29  46,29 386413,49  298149,25  289276,80 6  Sumatera Selatan 551320,76  496241,65  516259,59  49,75  51,44  51,44  2743059,68  2552443,19  2759343,00 7  Bengkulu 64137,28 55704,69 58663,78  45,66  48,67  48,67 292834,04  271117,19  290155,90 8  Lampung 545149,05  489573,23  516910,01  48,62  50,77  50,77  2650289,64  2485452,78  2661363,00 9  Kep. Bangka Belitung 17840,55 18278,27 15908,70  32,13  38,57  38,57 57324,32 70496,25 62641,49 10  Kep. Riau 298,52 270,16 196,53  28,56  31,65  31,65 852,54 855,01 589,68 11  DKI Jakarta 914,51 559,97 535,63  49,69  58,03  58,03 4543,93 3249,47 2741,38 12  Jawa Barat 1586888,63  1604109,31  1685295,13  56,82  56,81  56,81  9016772,58  9113573,08  9620534,00 13  Jawa Tengah 1666931,49  1696712,36  1699436,08  56,93  56,69  56,69  9489164,62  9618656,81  9579069,00 14  DI Yogyakarta 110548,12  107506,16  112148,00  47,35  51,77  51,77 523395,95  556531,03  580686,00 15  Jawa Timur 1754380,30  1747481,20  1704759,48  56,68  56,02  56,02  9944538,26  9789587,67  9686760,00 16  Banten 325333,24  318248,46  338454,39  50,88  50,38  50,38  1655170,09  1603247,00  1776812,00 17  Bali 90980,69  105201,31  114790,87  58,49  58,83  58,83 532168,45  618910,81  691818,90 18  Nusa Tenggara Barat 273460,82  276211,88  269827,26  48,17  51,39  51,39  1317189,81  1419559,84  1456923,00 19  Nusa Tenggara Timur 181690,63  174900,07  185737,54  39,90  41,85  41,85 725024,30  731877,74  776867,10 20  Kalimantan Barat 256575,43  223165,74  272115,99  30,33  31,90  31,90 778170,36  711898,01  814743,30 21  Kalimantan Tengah 143275,05  125870,05  109756,22  31,96  30,28  30,28 457952,00  381189,55  353864,60 22  Kalimantan Selatan 289836,35  254263,59  225483,04  39,69  39,97  39,97  1150306,66  1016313,55  873130,30 23  Kalimantan Timur 73568,44 66269,46 64031,22  35,67  36,92  36,92 262434,52  244677,96  232143,50 24  Kalimantan Utara 9883,05 8880,83 10550,13  33,97  33,74  33,74 33574,28 29967,31 37966,25 25  Sulawesi Utara 61827,86 59182,52 59081,54  40,25  39,35  39,35 248879,48  232884,76  253478,90 26  Sulawesi Tengah 178066,94  182186,62  173238,56  44,49  47,59  47,59 792248,84  867012,77  771524,90 27  Sulawesi Selatan 976258,14  985158,23  1042107,35  48,23  51,67  51,67  4708464,97  5090637,23  5341021,00 28  Sulawesi Tenggara 133697,15  127517,29  119662,53  39,85  41,57  41,57 532773,49  530029,08  494855,90 29  Gorontalo 48686,34 48713,50 48497,60  46,75  48,12  48,12 227627,20  234392,86  249708,90 30  Sulawesi Barat 64826,18 59763,18 71470,11  53,23  52,05  52,05 345050,37  311072,46  364683,20 31  Maluku 28668,22 28319,75 23991,26  38,53  41,24  41,24 110447,30  116803,67 92640,14 32  Maluku Utara 10301,91 7781,96 6408,19  42,11  36,05  36,05 43382,85 28050,80 24705,38 33  Papua Barat 7570,63 6414,94 5475,82  32,20  41,98  41,98 24378,33 26926,93 24031,60 34  Papua 52727,52 64984,90 48987,63  31,48  44,05  44,05 166002,30  286279,80  191109,20
Sumber : Badan Pusat Statistik Indonesia [37]
Berdasarkan tabel 1, ada 34 provinsi yang terdata di Badan Pusat Statistik Indonesia. Berdasarkan data ini akan dilakukan pengelompokkan dan pemetaan  tingkat luas panen, produktivitas, dan produksi padi di Indonesia.

## 2.3 Tahapan Algoritma X-Means
Tahapan penelitian menggunakan algoritma X-Means dapat dilihat pada gambar 1 berikut ini.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1483 − 1494 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2654
Gambar 1. Tahapan Algoritma X-Means [38]
Didefinisikan K min dan K max sebagai batas atas dan bawah untuk kemungkinan nilai K. Pada langkah pertama pengelompokan X-Means, mengetahui bahwa saat ini K = K min , K-Means menemukan struktur awal dan centroid. Pada tahapan berikutnya, setiap cluster dalam struktur yang diperkirakan diperlakukan sebagai cluster induk, yang dapat  dipecah  menjadi  dua  cluster  turunan.  Berdasarkan  beberapa  kriteria,  yang  akan  dijelaskan  pada  bagian selanjutnya,  kami  menilai  struktur  orang  tua  dan  anak.  Skor  membantu  untuk  memutuskan  apakah  orang  tua merupakan representasi yang lebih baik untuk data sampel atau cluster anak memberikan distribusi yang lebih akurat atas  sampel.  Akibatnya,  centroid  induk  akan  digantikan  oleh  centroid  anak-anak,  atau  algoritme  akan mempertahankan  centroid  induk  dan  meninggalkan  anak-anak.  Kemudian,  struktur  baru  akan  dibangun  atau diperbarui berdasarkan pilihan orang tua atau anak. Prosedur ini akan dilanjutkan untuk semua cluster di struktur awal hingga jumlah cluster yang diperkirakan saat ini menjadi lebih besar dari K max atau algoritma menyatu ke struktur terbaik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Penentuan Cluster (K min dan K max )
Pada penerapan algoritma X-Means menggunakan Rapidminer, terlebih dahulu adalah menentukan nilai K min (Jumlah minimal cluster yang harus dideteksi) dan nilai K max (Jumlah maksimal cluster yang harus dideteksi). Nilai K min dan K max dapat  ditentukan  secara  random  atau  acak  yang  bersifat  optional. Cluster /  pemetaan  yang  ditentukan  pada makalah ini sebanyak 5 cluster (kelompok), yakni: Sangat Tinggi, Tinggi, Sedang, Rendah dan Sangat Rendah.
3.2 Proses X-Means Pemetaan / Pengelompokkan Luas Panen Tanaman Padi dengan Rapid Miner
Proses pemetaan Luas Panen tanaman Padi di Indonesia dalam bentuk klasterisasi (pengelompokkan) dan hasil dari algoritma X-Means dengan menggunakan Rapid Miner dapat dilihat pada Gambar 2, Gambar 3, Gambar 4, Gambar 5 dan Gambar 6.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1483 − 1494 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2654
Gambar 2 menjelaskan proses pengklasteran X-Means dengan Rapid Miner yang diawali dengan memasukkan data Luas Panen, dilanjutkan pemilihan operator X-Means dengan nilai K min = 5 dan nilai K max = 60. 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 3. Hasil Cluster Model (X-Means) dari Data Luas Panen Tanaman Padi Berdasarkan Provinsi
Gambar 3 merupakan cluster model (X-Means) dari data Luas Panen Tanaman Padi berdasarkan 34 Provinsi di Indonesia yang dihasilkan oleh Rapid Miner. Cluster_0: 3 items, Cluster_ 1: 1 items, Cluster_2: 19 items, Cluster_3: 3 items dan Cluster_4: 8 items. Untuk hasil akhir Centroid tabel dapat dilihat pada gambar 4 berikut.
Gambar 4. Centroid Tabel dari Data Luas Panen Tanaman Padi
Hasil  detail  pemetaan  data  Luas  Panen  Tanaman  Padi  berdasarkan  34  Provinsi  di  Indonesia  dapat  dilihat gambar 5 berikut.
Cluster_0 berdasarkan gambar 5 terdiri dari 3 Provinsi (Jawa Barat, Jawa Tengah, dan Jawa Timur). Cluster_1 terdiri  dari 1  Provinsi  (Sulawesi  Selatan).  Cluster  2  terdiri dari  19  Provinsi  (Riau,  Jambi,  Bengkulu,  Kep.  Bangka Belitung, Kep. Riau, DKI Jakarta, DI Yogyakarta, Bali, Kalimantan Tengah, Kalimantan Timur, Kalimantan Utara,

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1483 − 1494 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2654
Sulawesi  Utara,  Sulawesi  Tenggara,  Gorontalo,  Sulawesi  Barat,  Maluku,  Maluku  Utara, Papua  Barat,  dan  Papua). Cluster_3 terdiri dari 3 Provinsi (Sumatera Utara, Sumatera Selatan, dan Lampung). Sedangkan Cluster_4 terdiri dari 8  Provinsi  (Aceh,  Sumatera  Barat,  Banten,  Nusa  Tenggara  Barat,  Nusa  Tenggara  Timur,  Kalimantan  Barat, Kalimantan Selatan, dan Sulawesi Tengah).
Gambar 6. Pemetaan dan Pengelompokkan Luas Panen Tanaman Padi di 34 Provinsi
a. Titik  warna  hitam  merupakan  wilayah  Luas  Panen  Padi  Cluster_0  (Sangat  Tinggi)  yang  terdiri  dari 3  Provinsi (Jawa Barat, Jawa Tengah, dan Jawa Timur).
b. Titik warna Ungu pada gambar 6 merupakan Pemetaan wilayah Luas Panen Padi Cluster_1 (Tinggi) yang hanya ada 1 Provinsi (Sulawesi Selatan).
c. Titik warna hijau merupakan wilayah Luas Panen Padi Cluster_3 (Sedang) yang terdiri dari 3 Provinsi (Sumatera Utara, Sumatera Selatan, dan Lampung).
d. Sedangkan titik warna biru merupakan wilayah Luas Panen Padi Cluster_4 (Rendah) yang terdiri dari 8 Provinsi (Aceh,  Sumatera  Barat,  Banten,  Nusa  Tenggara  Barat,  Nusa  Tenggara  Timur,  Kalimantan  Barat,  Kalimantan Selatan, dan Sulawesi Tengah).
e. Titik warna jingga merupakan wilayah Luas Panen Padi Cluster_2 (Sangat Rendah) yang terdiri dari 19 Provinsi Riau, Jambi, Bengkulu, Kep. Bangka Belitung, Kep. Riau, DKI Jakarta, DI Yogyakarta, Bali, Kalimantan Tengah, Kalimantan Timur, Kalimantan Utara, Sulawesi Utara, Sulawesi Tenggara, Gorontalo, Sulawesi Barat, Maluku, Maluku Utara, Papua Barat, dan Papua).

## 3.3 Proses X-Means Pemetaan / Pengelompokkan Produktivitas Padi dengan Rapid Miner
Proses pemetaan produktivitas Padi di Indonesia dalam bentuk klasterisasi (pengelompokkan) dan hasil dari algoritma X-Means  dengan  menggunakan  Rapid  Miner  dapat  dilihat pada  Gambar  7,  Gambar  8,  Gambar  9,  Gambar 10 dan Gambar 11.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1483 − 1494 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2654
Gambar 7 menjelaskan proses pengklasteran X-Means dengan Rapid Miner yang diawali dengan memasukkan data  produktivitas  padi,  dilanjutkan  pemilihan  operator  X-Means  dengan  nilai  K min =  5  dan  nilai  K max =  60. 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 8. Hasil Cluster Model (X-Means) dari Data Produktivitas Padi Berdasarkan Provinsi
Gambar  8  merupakan  cluster  model  (X-Means)  dari  data  Produktivitas  Padi  berdasarkan  34  Provinsi  di Indonesia yang dihasilkan oleh Rapid Miner. Cluster_0: 6 items, Cluster_ 1: 4 items, Cluster_2: 7 items, Cluster_3: 13 items dan Cluster_4: 4 items. Untuk hasil akhir Centroid tabel dapat dilihat pada gambar 9 berikut.
Gambar 9. Centroid Tabel dari Data Produktivitas Padi
Hasil detail pemetaan data  produktivitas padi berdasarkan 34 Provinsi di Indonesia dapat dilihat  gambar 10 berikut.
Gambar 10. Folder View Pemetaan dan Pengelompokkan Produktivitas Padi
Cluster_0 berdasarkan gambar 10 terdiri dari 6 Provinsi (Aceh, DKI Jakarta, Jawa Barat, Jawa Tengah, Jawa Timur dan Bali). Cluster_1 terdiri dari 4 Provinsi (Kep. Riau, Kalimantan Barat, Kalimantan Tengah dan Kalimantan Utara). Cluster 2 terdiri dari 7 Provinsi (Riau, Nusa Tenggara Timur, Kalimantan Selatan, Sulawesi Utara, Sulawesi Tenggara, maluku dan Maluku Utara). Cluster_3 terdiri dari  13 Provinsi (Sumatera Utara, Sumatera Barat, Jambi, Sumatera Selatan, Bengkulu, Lampung, DI Yogyakarta, Banten, Nusa Tenggara Barat, Sulawesi Tengah, Sulawesi Selatan,  Gorontalo  dan  Sulawesi  Barat).  Sedangkan  Cluster_4  terdiri  dari  4  Provinsi  (Kep.  Bangka  Belitung, Kalimantan Timur, Papua Barat dan Papua).

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1483 − 1494 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2654
Gambar 11. Pemetaan dan Pengelompokkan Produktivitas Padi di 34 Provinsi
a. Titik  warna  biru  merupakan wilayah  Produktivitas  Padi  Cluster_0  (Sangat  Tinggi)  yang  terdiri  dari  6  Provinsi (Aceh, DKI Jakarta, Jawa Barat, Jawa Tengah, Jawa Timur dan Bali).
b. Titik warna hijau pada gambar 11 merupakan Pemetaan wilayah Produktivitas Padi Cluster_3 (Tinggi) yang terdiri dari 13 Provinsi (Sumatera Utara, Sumatera Barat, Jambi, Sumatera Selatan, Bengkulu, Lampung, DI Yogyakarta, Banten, Nusa Tenggara Barat, Sulawesi Tengah, Sulawesi Selatan, Gorontalo dan Sulawesi Barat).
c. Titik warna jingga merupakan wilayah Produktivitas Padi Cluster_2 (Sedang) yang terdiri dari 7 Provinsi (Riau, Nusa Tenggara Timur, Kalimantan Selatan, Sulawesi Utara, Sulawesi Tenggara, maluku dan Maluku Utara).
d. Sedangkan  titik  warna  hitam  merupakan  wilayah  Produktivitas  Padi  Cluster_4  (Rendah)  yang  terdiri  dari  4 Provinsi (Kep. Bangka Belitung, Kalimantan Timur, Papua Barat dan Papua).
e. Titik warna ungu merupakan wilayah Produktivitas Padi Cluster_2 (Sangat Rendah) yang terdiri dari 4 Provinsi (Kep. Riau, Kalimantan Barat, Kalimantan Tengah dan Kalimantan Utara).
3.4 Proses X-Means Pemetaan / Pengelompokkan Produksi Padi dengan Rapid Miner
Proses pemetaan Produksi Padi di Indonesia dalam bentuk klasterisasi (pengelompokkan) dan hasil dari algoritma X- Means dengan menggunakan Rapid Miner dapat dilihat pada Gambar 12, Gambar 13, Gambar 14, Gambar 15 dan Gambar 16.
Gambar 12. Proses X-Means Produksi Padi (K min = 4 dan K max = 60)
Gambar 7 menjelaskan proses pengklasteran X-Means dengan Rapid Miner yang diawali dengan memasukkan data produksi padi, dilanjutkan pemilihan operator X-Means dengan nilai K min = 5 dan nilai K max = 60. 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.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1483 − 1494 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2654
Gambar 13. Hasil Cluster Model (X-Means) dari Data Produksi Padi Berdasarkan Provinsi
Gambar 13 merupakan cluster model (X-Means) dari data Produksi Padi berdasarkan 34 Provinsi di Indonesia yang dihasilkan oleh Rapid Miner. Cluster_0: 19 items, Cluster_ 1: 3 items, Cluster_2: 1 items, Cluster_3:  3 items dan Cluster_4: 8 items. Untuk hasil akhir Centroid tabel dapat dilihat pada gambar 14 berikut.
Gambar 14. Centroid Tabel dari Data Produksi Padi
Hasil detail pemetaan data produksi padi berdasarkan 34 Provinsi di Indonesia dapat dilihat gambar 15 berikut.
Gambar 15. Folder View Pemetaan dan Pengelompokkan Produksi Padi
Cluster_0 berdasarkan gambar 15 terdiri dari 19 Provinsi (Riau, Jambi, Bengkulu, Kep. Bangka Belitung, Kep. Riau, DKI Jakarta, DI Yogyakarta, Bali, Kalimantan Tengah, Kalimantan Timur, Kalimantan Utara, Sulawesi Utara, Sulawesi Tenggara, Gorontalo, Sulawesi Barat, Maluku, Maluku Utara, Papua Barat, dan Papua). Cluster_1 terdiri dari  3  Provinsi  (Jawa  Barat,  Jawa  Tengah,  dan  Jawa  Timur).  Cluster  2  terdiri  dari  1  Provinsi  (Sulawesi  Selatan). Cluster_3 terdiri dari 3 Provinsi (Sumatera Utara, Sumatera Selatan, dan Lampung). Sedangkan Cluster_4 terdiri dari 8  Provinsi  (Aceh,  Sumatera  Barat,  Banten,  Nusa  Tenggara  Barat,  Nusa  Tenggara  Timur,  Kalimantan  Barat, Kalimantan Selatan, dan Sulawesi Tengah).

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1483 − 1494 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2654
Gambar 16. Pemetaan dan Pengelompokkan Produksi Padi di 34 Provinsi
a. Titik warna hitam merupakan wilayah Produksi Padi Cluster_1 (Sangat Tinggi) yang terdiri dari 3 Provinsi (Jawa Barat, Jawa Tengah, dan Jawa Timur).
b. Titik warna ungu merupakan Pemetaan wilayah Produksi Padi Cluster_2 (Tinggi) yang terdiri dari 1 Provinsi saja, yakni Sulawesi Selatan.
c. Titik warna  hijau merupakan wilayah  Produksi Padi Cluster_3 (Sedang) yang terdiri dari  3 Provinsi (Sumatera Utara, Sumatera Selatan, dan Lampung).
d. Sedangkan  titik  warna  biru  merupakan  wilayah  Produksi  Padi  Cluster_4  (Rendah)  yang  terdiri  dari  8  Provinsi (Aceh,  Sumatera  Barat,  Banten,  Nusa  Tenggara  Barat,  Nusa  Tenggara  Timur,  Kalimantan  Barat,  Kalimantan Selatan, dan Sulawesi Tengah).
e. Titik  warna  jingga  merupakan  wilayah  Produksi  Padi  Cluster_0  (Sangat  Rendah)  yang  terdiri  dari  19  Provinsi (Riau, Jambi, Bengkulu, Kep. Bangka Belitung, Kep. Riau, DKI Jakarta, DI Yogyakarta, Bali, Kalimantan Tengah, Kalimantan Timur, Kalimantan Utara, Sulawesi Utara, Sulawesi Tenggara, Gorontalo, Sulawesi Barat, Maluku, Maluku Utara, Papua Barat, dan Papua).

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  dapat  disimpulkan  bahwa  pengelompokan  atau  pemetaan  luas  panen, produktivitas, dan produksi padi yang terbagi menjadi 3 (tiga) wilayah, diantaranya: 1. Wilayah Luas Panen (terbagi menjadi 5 kelompok: Luas Panen sangat tinggi terdiri dari 3 provinsi, Luas Panen Tinggi terdiri dari 1 provinsi, Luas Panen Sedang terdiri dari 3 Provinsi, Luas Panen rendah terdiri dari 8 Provinsi dan Luas Panen sangat rendah terdiri dari 19 Provinsi. 2. Wilayah Produktivitas Padi (terbagi menjadi 5 kelompok: Produktivitas Padi sangat tinggi terdiri dari 6 provinsi, Produktivitas Padi Tinggi terdiri dari 13 provinsi, Produktivitas Padi Sedang terdiri dari 7 Provinsi, Produktivitas  Padi  rendah  terdiri  dari  4  Provinsi  dan  Produktivitas  Padi  sangat  rendah  terdiri  dari  4  Provinsi.  3. Wilayah Produksi padi (terbagi menjadi 5 kelompok: Produksi padi sangat tinggi terdiri dari 3 provinsi, Produksi padi Tinggi terdiri dari 1 provinsi, Produksi padi Sedang terdiri dari 3 Provinsi, Produksi padi rendah terdiri dari 8 Provinsi dan Produksi padi sangat rendah terdiri dari 19 Provinsi.

## REFERENCES
[1] N.  Sulistiyanto,  Tri  Aristy  Saputri,  “Deteksi  Dini  Hama  dan  Penyakit  Padi  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , vol. 9, no. 1, pp. 48–54, 2022.
[2] K. Rangkuti, S. Harahap, S. Siregar, and T. Hutauruk, “Feasibility Analysis of Palm Sugar Business (Case Study: Buluh Awar Village, Sibolangit District, Deli Serdang Regency) Analisis Kelayakan Usaha Gula Aren (Studi Kasus : Desa Buluh

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1483 − 1494 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2654
Awar, Kecamatan Sibolangit Kabupaten Deli Serdang),” Journal of Agribusiness Sciences , vol. 4, no. 1, pp. 1–7, 2020.
[3] R.  J.  Nugroho  and  I.  N.  Ramadhan,  “Analisis  Pendapatan  dan Kelayakan  Hasil  Usahatani  Padi  Sawah  di  Desa  Mrentul Kecamatan Bonorowo Kabupaten Kebumen,” Jurnal Kridatama Sains dan Teknologi , vol. 03, no. 01, pp. 79–87, 2021.
[4] Isna Nur Azizah, P. R. Arum, and R. Wasono, “Model  Terbaik Uji  Multikolinearitas untuk Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Produksi Padi di Kabupaten Blora Tahun 2020,” Prosiding Seminar Nasional UNIMUS , vol. 4, pp. 61–69, 2021.
[5] S. S. Aulia, D. S. Rimbodo, and M. G. Wibowo, “Faktor-faktor yang Mempengaruhi Nilai Tukar Petani (NTP) di Indonesia,” Journal of Economics and Business Aseanomics , vol. 6, no. 1, pp. 44–59, 2021.
[6] A.  Nurkholis,  M.  Muhaqiqin,  and  T.  Susanto,  “Analisis  Kesesuaian  Lahan  Padi  Gogo  Berbasis  Sifat  Tanah  dan  Cuaca Menggunakan ID3 Spasial,” JUITA: Jurnal Informatika , vol. 8, no. 2, pp. 235–244, 2020.
[7] L. Hasanah, “Analisis Faktor-Faktor Pengaruh Terjadinya Impor Beras di Indonesia Setelah Swasembada Pangan,” Growth: Jurnal Ilmiah Ekonomi Pembangunan , vol. 1, no. 2, pp. 57–72, 2022.
[8] F. M. Ariska and B. Qurniawan, “Perkembangan Impor Beras di Indonesia,” Jurnal Agrimals , vol. 1, no. 1, pp. 27–34, 2021.
[9] F. Marisa et al. , “Digitasi Produktivitas Panen Padi Berbasis K-Means Clustering,” SMARTICS Journal , vol. 7, no. 1, pp. 21–26, 2021.
[10]  S.  Paipan  and  M.  Abrar,  “Analisis  Kondisi  Ketergantungan  Impor  Beras  Di  Indonesia,” Jurnal  Perspektif  Ekonomi Darussalam , vol. 6, no. 2, pp. 212–222, 2020.
[11]  U. Maman, I. Aminudin, and E. Novriana, “Efektifitas Pupuk Bersubsidi Terhadap Peningkatan Produktivitas Padi Sawah,” Jurnal Agribisnis Terpadu , vol. 14, no. 2, p. 176, 2021.
[12]  Irawan,  Hermansyah,  and  A.  K.  Khoerulloh,  “Konsep  Ba’i  Salam  dan  Implementasinya  dalam  Mewujudkan  Ketahanan pangan Nasional,” Iqtisadiya: Jurnal Ilmu Ekonomi Islam , vol. 7, no. 14, pp. 43–60, 2020.
[13]  D.  A.  Muji  and  C.  P.  Rahmadani,  “Peran  ASEAN  Plus  Three  Melalui  Komitmen  ASEAN  Plus  Three  Emergency  Rice Reserve (APTERR) Dalam Penangan Isu Ketahanan Pangan Di Asia Tenggara,” Jurnal Transbordensi , vol. 4, no. 1, pp. 36– 45, 2020.
[14]  M. Wiettimena, T. Sau, and Syahrullah, “Persepsi Petani terhadap Dampak Kerebahan Tanaman Padi di Kel. Wiringpalennae Kec. Tempe Kab. Wajo,” Jurnal Ilmiah Agrotani , vol. 3, no. 2, pp. 241–251, 2021.
[15]  N.  K.  F.  Permatasari,  M.  P.  Tambunan,  M.  D.  M. Mannesa,  and R.  P.  Tambunan,  “Pengaruh  Kekeringan  Pada  Produksi Tanaman Padi Di Kabupaten Majalengka Dengan Penginderaan Jauh Metode Ndvi,” Jurnal Geosaintek , vol. 7, no. 1, pp. 17–26, 2021.
[16]  T. D. Isna, “Daftar Negara Penghasil Beras Terbesar Dunia, Indonesia Urutan Berapa?,” Fortune Media IP Limited , 2022. [Online]. Available: https://www.fortuneidn.com/market/tanayastri/daftar-negara-penghasil-beras-terbesar-dunia-indonesia- urutan-berapa-. [Accessed: 02-Dec-2022].
[17]  A. Nurkholis, Muhaqiqin, and T. Susanto, “Algoritme Spatial Decision Tree untuk Evaluasi Kesesuaian Lahan Padi Sawah Irigasi,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 4, no. 5, pp. 978–987, 2020.
[18]  K.  Muttaqien,  A.  T.  S.  Haji,  and  A.  A.  Sulianto,  “Analisis  Kesesuaian  Lahan  Tanaman  Padi  Yang  Berkelanjutan  Di Kabupaten Indramayu,” Jurnal Ilmiah Rekayasa Pertanian dan Biosistem , vol. 8, no. 1, pp. 48–57, 2020.
[19]  H.  A.  Katili  and  N.  M.  Sari,  “Keseuaian  Lahan  Untuk  Pengembangan  Padi  Varietas  Ranta  Dan  Habo  Kecamatan  Batui Kabupaten Banggai,” Jurnal Pertanian Cemara , vol. 18, no. 2, pp. 38–45, 2021.
[20]  T.  H.  Sinaga,  A.  Wanto,  I.  Gunawan,  S.  Sumarno,  and  Z.  M.  Nasution,  “Implementation  of  Data  Mining  Using  C4.5 Algorithm  on  Customer  Satisfaction  in  Tirta  Lihou  PDAM,” Journal  of  Computer  Networks,  Architecture,  and  High- Performance Computing , vol. 3, no. 1, pp. 9–20, 2021.
[21]  A. Pradipta, D. Hartama, A. Wanto, S. Saifullah, and J. Jalaluddin, “The Application of Data Mining in Determining Timely Graduation Using the C45 Algorithm,” IJISTECH (International Journal of Information System & Technology) , vol. 3, no. 1, pp. 31–36, 2019.
[22]  I. Parlina et al. , “Naive Bayes Algorithm Analysis to Determine the Percentage Level of visitors the Most Dominant Zoo Visit by Age Category,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–5, 2019.
[23]  S.  F.  Damanik,  A.  Wanto,  and  I.  Gunawan,  “Penerapan  Algoritma  Decision  Tree  C4.5  untuk  Klasifikasi  Tingkat Kesejahteraan Keluarga pada Desa Tiga Dolok,” Jurnal Krisnadana Volume , vol. 1, no. 2, pp. 21–32, 2022.
[24]  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.
[25]  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.
[26]  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.
[27]  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.
[28]  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.
[29]  G.  B.  Kaligis  and  S.  Yulianto,  “Analisa  Perbandingan  Algoritma  K-Means,  K-Medoids,  dan  X-Means  untuk Pengelompokkan Kinerja Kinerja Pegawai,” IT-EXPLORE: Jurnal Penerapan Teknologi Informasi dan Komunikasi , vol. 1, no. 3, pp. 179–193, 2022.
[30]  S.  Wijayanto  and  M.  Y.  Fathoni,  “Pengelompokkan  Produktivitas  Tanaman  Padi  di  Jawa  Tengah  Menggunakan  Metode Clustering K-Means,” Jurnal JUPITER , vol. 13, no. 2, pp. 212–219, 2021.
[31]  C.  J.  Silalahi,  A.  Situmorang,  and  J.  F.  Naibaho,  “Implementasi  Metode  K-Means  Clustering  Untuk  Memetakan  Daerah Potensial Penghasil Padi di Provinsi Sumatera Utara,” Methotika : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika , vol. 2, no. 2, pp. 49– 57, 2022.
[32]  Luth  Fimawahib,  I.  R.  Bakti,  and  A.  Supriyanto,  “Algoritma  K-Medoids  untuk  Pengelompokan Produksi  Padi  dan  Beras

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1483 − 1494 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2654
sebagai Upaya Optimalisasi Ketahanan Pangan di Provinsi Riau,” SATIN - Sains dan Teknologi Informasi , vol. 8, no. 2, pp. 13–24, 2022.
[33]  S.  Monica,  F.  Natalia,  and  S.  Sudirman,  “Clustering  Tourism  Object  in  Bali  Province  Using  K-  Means  and  X-Means Clustering Algorithm,” in 2018 IEEE 20th International Conference on High Performance Computing and Communications; IEEE  16th  International  Conference  on  Smart  City;  IEEE  4th  International  Conference  on  Data  Science  and  Systems (HPCC/SmartCity/DSS) , 2018, pp. 1462–1467.
[34]  F. Noorbehbahani and S. Mansoori, “A New Semi-supervised Method for Network Traffic Classification Based on X-means Clustering and Label Propagation,” in 2018 8th International Conference on Computer and Knowledge Engineering, ICCKE 2018 , 2018, pp. 120–125.
[35]  J.  Ge et  al. ,  “LPX:  Overlapping  community  detection  based  on  X-means  and  label  propagation  algorithm  in  attributed networks,” Computational Intelligence , vol. 37, no. 1, pp. 484–510, 2021.
[36]  M. Anoop and P. Sripriya, “Focused information criterion based partitioned iterative X-means dice correlation clustering for big Geo-social data,” Journal of Critical Reviews , vol. 7, no. 6, pp. 54–62, 2020.
[37]  BPS, “Luas Panen, Produktivitas, dan produksi Padi Menurut Provinsi 2020-2022,” Badan Pusat Statistik Indonesia , 2022. [Online]. Available: https://www.bps.go.id/indicator/53/1498/1/luas-panen-produksi-dan-produktivitas-padi-menurut- provinsi.html. [Accessed: 24-Nov-2022].
[38]  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 Conference Series: Materials Science and Engineering , vol. 1071, no. 1, p. 012018, 2021.