## SPASIAL CLUSTERING POTENSI PETERNAKAN UNGGAS DENGAN METODE K-MEANS BERBASIS WEBGIS
Eka Triyani 1 , Sahid Agustian Hudjimartsu 2 , Dewi Primasari 3
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Ibnu Khaldun Bogor Email: 1 ekatriyani03@gmail.com, 2 shudjimartsu@uika-bogor.ac.id, 3 dewiprimasari9@gmail.com

## ABSTRAK
Kabupaten  Bogor  merupakan  salah  satu  wilayah  di  Provinsi  Jawa  Barat  yang  memiliki  banyak  peternakan. Peternakan besar mencakup sapi perah dan sapi potong; peternakan kecil mencakup kambing dan domba; dan peternakan  unggas  mencakup  diantaranya  ayam  pedaging,  dan  ayam  petelur.  Keberadaan  peternakan  di Kabupaten  Bogor  tersebar  di  banyak  kecamatan,  tetapi  masyarakat  kurang  mendapatkan  informasi  terkait wilayah-wilayah  dengan  tingkat  potensi  peternakan  ungags,  khususnya  yang  jumlah  produksinya tinggi/meningkat.  Melihat  situasi  di  Kabupaten  Bogor  dengan  tingkat  potensi  yang  semakin  meningkat  maka diperlukan  Sistem  Informasi  Geografis  berbasis  WebGIS  untuk  membantu  pencarian  data  informasi  potensi peternakan  unggas  pada  suatu  wilayah.  Adapun  analisis  potensi  pada  penelitian  ini  menggunakan  K-Means clustering dengan menghasilkan 3 cluster dengan kategori potensi cukup, kurang, dan lebih. Pada tahun 2018, potensi lebih peternakan unggas berada di kecamatan Nanggung, sedangkan pada tahun 2019 terdapat potensi lebih peternakan unggas di 12 kecamatan.
Kata Kunci: Kabupaten Bogor, K-Means Clustering, Potensi, Sistem Informasi Geografis, WebGIS.
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Kabupaten Bogor merupakan salah satu  wilayah di Provinsi  Jawa  Barat  dengan  tingkat  jumlah peternakan yang begitu pesat berkembang. Wilayah Kabupaten  Bogor  secara  astronomis  terletak  pada koordinat:  6,19 o Lintang  Utara  -6,47 o Lintang Selatan dan 107 o 103’ Bujur Timur (BPS, 2018 : 9). Kabupaten Bogor memiliki luas wilayah 2.664 km² yang terbagi menjadi 40 kecamatan antara lain yaitu kecamatan  Ciseeng,  Parung,  Gunung  Sindur, Cibinong,  Kemang,  Bojonggede,  Tajurhalang, Babakan  Madang,  Sukaraja,  Citeureup,  Ciawi, Cisarua, Megamendung, Jonggol, Cariu,
Sukamakmur, Tanjungsari, Cileungsi, Gunung Putri, Klapa  Nunggal,  Ciomas,  Dramaga,  Tamansari, Cijeruk, Caringin, Cigombong, Tenjo, Cigudeg, dan Sukajaya  (BPS, 2018 : 11).
Potensi  peternakan  Kabupaten  Bogor  sangat  baik karena  kondisi  sektor  dan  kebutuhan  masyarakat medukung.  Letak  geografis  Kabupaten  Bogor  pun mendukung  untuk  bidang  peternakan  karena  cuaca dan  wilayahnya  yang  sebagian  besar  meliputi dataran  tinggi  (BPS,  2018).  Peternakan  merupakan sektor peluang besar yang dikembangkan, kebutuhan masyarakat  terhadap  produksi  peternakan  setiap tahunnya  akan  semakin  meningkat  dan  merupakan sektor  usaha  tani  (Pratopo,  2018;  Primasworo, 2018).
Peternakan yang ada di Kabupaten Bogor terdiri dari peternakan  besar  yang  mencakup  peternakan  sapi potong dan sapi perah. Peternakan kecil terdiri dari domba dan kambing, sedangkan peternakan unggas terdiri dari peternakan ayam ras pedaging dan ayam ras petelur. Potensi peternakan unggas di Kabupaten Bogor semakin meningkat setiap tahunnya.
Berdasarkan  data  dari  Dinas  Peternakan,  jumlah produksi  daging  unggas  Kabupaten  Bogor  pada tahun 2018 sebesar 158.062,04 ton sedangkan pada jumlah produksi tahun 2019 sebesar 179.903,22 ton atau  terjadi  peningkatan  sebesar  14%  (BPS,  2018  : 185).
Dinas  Perikanan  dan  Peternakan  bekerja  sebagai sarana penggerak ekonomi masyarakat dan oragnisasi  yang  memastikan  ketersediaan  pangan, salah  satunya  adalah  dari  ternak  unggas.  Untuk melakukan  semua  itu  Dinas  memerlukan  sebuah sistem  untuk  membantu  pengelompokan  potensi peternakan unggas yang berada di setiap kecamatan wilayah  Kabupaten  Bogor  setiap  tahunnya.    Dinas juga  memerlukan  sarana  visualisasi  data  secara spasial  untuk  memantau  produksi  peternakan  di Kabupaten Bogor dan wadah untuk mempublikasikan informasi tersebut kepada masyarakat dalam bentuk peta geografis.
Untuk melakukan pengelompokan, metode K-Means Clustering dipilih  karena  memiliki  ketelitian  yang cukup  tinggi  terhadap  ukuran  objek,  sehingga algoritma ini relatif lebih terukur dan efisien untuk pengolahan  objek  dalam  jumlah  besar  (Pratopo, 2018;  Rofii  dan  Ramadhani,  2018;  Rohmawati  : 2016). Setiap kategori data juga dapat dikelompokan  menggunakan  metode K-Means untuk  menghasilkan  tingkat/level  dari  setiap kategori  (Suprihatin,  2019).    Metode  ini  dapat membantu  pengelompokan  peternakan  berdasarkan jumlah  produksi  setiap  tahunnya.    Berdasarkan beberapa  penelitian  pemetaan  lokasi  daerah peternakan  dengan  sistem  informasi  geografis menggunakan web dan ArcGIS 10.2 (Kunang, 2016; Yacub, 2020).
1.2. Tinjuan Pustaka

## Sistem Informasi Geografis
Sistem Informasi Geografis (SIG) merupakan suatu sistem yang mengorganisir perangkat keras ( hardware ),  perangkat  lunak  ( software ),  dan  data. SIG mendayagunakan sistem penyimpanan, pengolahan,  maupun  analisis  data  secara  simultan, sehingga  dapat  diperoleh  informasi  yang  berkaitan dengan aspek keruangan (Prahasta, 2014).

## WebGIS
WebGIS  merupakan  gabungan  antara  desain  grafis pemetaan,  peta  digital  dengan  analisa  geografis, pemrograman komputer, dan sebuah database yang saling  terhubung  menjadi  satu  bagian  web  design dan  web  pemetaan  (Prahasta,  2014;  Puspitasari, 2018).

## K-Means Clustering
K-means adalah algoritma yang mempartisi data ke dalam  cluster-cluster  sehingga  data  yang  memiliki kemiripan  berada  pada  satu  cluster  yang  sama  dan data  yang  memiliki  ketidaksamaan  berada  pada cluster  yang  lain.  Tahap-tahap  K-Means  adalah sebagai berikut :
a.  Menentukan k sebagai jumlah cluster yang ingin di bentuk.
b.  Membangkitkan nilai random untuk pusat cluster awal (centroid) sebanyak k.
c.  Menghitung  jarak  setiap  data  input  terhadap masing-masing  centroid  menggunakan  rumus jarak  Euclidean  ( Euclidean  Distance )  hingga ditemukan  jarak  yang  paling  dekat  dari  setiap data dengan centroid.
Rumus Euclidean Distance .
D e = √(𝑥 𝑖 − 𝑠 𝑖 ) 2 + (𝑦 𝑖−𝑡 𝑖 ) 2 (1)
Keterangan: De adalah Euclidean Distance i adalah banyaknya objek (x, y) merupakan koordinat objek (s, t) merupakan koordinat centroid
d.  Mengklasifikasikan  setiap  data  berdasarkan kedekatannya dengan centroid (jarak terkecil).
e.  Memperbaharui nilai centroid. Nilai centroid baru di peroleh dari rata-rata cluster yang bersangkutan.
f.   Melakukan perulangan dari  langkah 2 hingga 5, sampai  anggota  tiap  cluster  tidak  ada  yang berubah (Purnama, 2019; Rohmawati, 2015).

## Bahasa R
Bahasa  R  merupakan  bahasa  pemograman  tingkat tinggi dan juga merupakan lingkungan untuk analisis data  (statistic)  dan  grafik.  Desain  R  dipengaruhi sangat kuat oleh dua bahasa pemograman komputer yang  telah  ada  sebelumnya,  yaitu  bahasa  S  yang dikembangkan  oleh  Becker,  dkk.  dan  bahasa
pemograman  scheme  yang  dikembangkan  oleh Sussman (Purnama, 2019; Wiharto, 2012).

## RStudio
RStudio adalah salah satu IDE untuk R yang lengkap dan  terstruktur.  Salah  satu  keunggulan  RStudio adalah  aplikasi  ini  dapat  dijalankan  pada  browser sehingga pengguna tidak memerlukan lagi menginstallasi R, kecuali paket ( package ) pemrograman  sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna (Muharom,   2016; Purnama, 2019).

## Potensi
Potensi merupakan suatu kemampuan, kesanggupan, kekuatan  yang  memiliki  potensi  untuk  tumbuh menjadi  bentuk  yang  lebih  besar  atau  sebuah kemampuan  dasar  yang  dimiliki  manusia  yang sangat  mungkin  untuk  dikembangkan,  sehingga pada intinya potensi sendiri berarti suatu kemampuan yang masih bisa dikembangkan menjadi lebih baik lagi (Damayanti, 2021).

## 1.3. Metodologi Penelitian
Metode  penelitian  yang  diterapkan  (kerangka berfikir)  dan  penjelasannya    dapat  dilihat  dibawah ini (Gambar 1).
Gambar 1. Kerangka Berfikir.
a. Komunikasi (Communication)
Tahap komunikasi ( communication ) yaitu menganalisis permasalahan serta memberikan solusi permasalahan untuk memudahkan dalam menyusun penelitian yang berjudul “Spasial clustering potensi peternakan  unggas  dengan  metode  K-Means berbasis  WebGIS  (studi  kasus:  di  Kabupaten Bogor)”.

## b. Perencanaan (Planning)
Tahap  perencanaan  ( planning )  dilakukan  dengan mulai  mengestimasi  waktu  penyelesaian  dari penelitian  dengan  melakukan  pengumpulan  data melalui  survey  ke  Dinas  Perikanan  dan  Peternakan di  Kabupaten  Bogor  data  yang  dikumpulkan meliputi  data  jenis  hewan  peternakan  unggas, produksi  daging  unggas, lokasi  peternakan  unggas, studi  pustaka  dan  melakukan  wawancara  serta membuat flowchart sistem yang sedang berjalan dan sistem usulan.
c. Permodelan (Modelling)
Tahap  permodelan  ( modelling )  dilakukan  dengan pengolahan data non spasial pengolahan data dengan menggunakan  metode k-means  clustering dan ArcGIS serta pembuatan (DFD) data flow diagram, erd diagram, dan rancangan graphical UI (GUI).
d. Konstruksi (Construction)
Tahap  Konstruksi  ( construction )  dilakukan  dengan perancangan  sistem  dengan R  Studio dan  R  Shiny dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  R  dan melakukan pengujian dengan blackbox testing .

## e. Deployment
Tahap  Deployment  yaitu  tahap  pemeliharaan perangkat lunak (software) secara berkala, perbaikan perangkat  lunak,  evaluasi  perangkat  lunak  dan pengembangan terhadap perangkat lunak berdasarkan  masukan  yang  diberikan  agar  sistem dapat berjalan dan berkembang sesuai kegunaanya.

## 2. PEMBAHASAN

## Proses Bisnis Yang Berjalan dan Diusulkan
Proses bisnis yang berjalan di Dinas Perikanan dan Peternakan Kabupaten Bogor saat ini masih manual dan  informasi  tentang  peternakan  baru  tersedia dalam bentuk cetak buku khususnya data peternakan ungags (Gambar 2).     Proses bisnis yang diusulkan adalah  sistem  terkomputerisasi  dalam  bentuk  web dengan  visualisasi  data  yang  mudah  dimengerti (Gambar 3).

## Pengolahan Data Spasial dan Non Spasial
Analisis spasial digunakan untuk menganalisis data spasial  dan  non  spasial  seperti  data  titik  lokasi peternakan  unggas  di  Kabupaten  Bogor,  batas administrasi  Kabupaten  Bogor,  jenis  peternakan unggas,  dan  produksi  daging  peternakan  unggas. Flowchart pengolahan data spasial dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 2.  Proses Bisnis yang Berjalan
Gambar 3. Proses Bisnis yang Diusulkan
Gambar 4. Flowchart Analisis Spasial
Tahap Pengolahan Data Produksi Daging Unggas a. Centroid Point Dengan Menggunakan ArcGIS
Pengumpulan  titik-titik  koordinat  lokasi  sebaran peternakan unggas dilakukan dengan menggunakan ArcGIS  untuk  mengambil centroid pada  tiap kecamatan  yang  ada  di  Kabupaten  Bogor  dengan cara  memasukan  peta  Kabupaten  Bogor  pada  layer kemudian  ->  pilih  menu arctoolbox -> Data management  tools -> Features -> point  to  line -> input  features dan  pilih  Kabupaten  Bogor  -> kemudian  outputnya  disesuaikan  dengan  file penyimpanan (Gambar 5).

## Gambar 5. Hasil Centroid pada ArcGIS
Penentuan  lokasi  peternakan  unggas  berdasarkan data  yang  diperoleh  dari  Dinas  Perikanan  dan Peternakan  Kabupaten  Bogor,  titik  koordinat diperoleh  dengan  mengambil centroid pada  tiap kecamatan di peta Kabupaten Bogor (Gambar 6).
Gambar 6. Peta Sebaran Peternakan Unggas di Kabupaten Bogor
Pengolahan  K-Means  clustering  dengan  R. Pada tahap ini dilakukan pengolahan data spasial dari data produksi daging peternakan unggas Dinas Perikanan dan Peternakan Kabupaten Bogor tahun 2018-2019. Pengolahan  data  menggunakan  aplikasi  R  Studio untuk menghasilkan cluster dengan K-Means .
b. Berikut dibawah ini tahap-tahap yang dilakukan:
1. Buka  aplikasi  R  Studio  lalu  buka  script  R cluster daging unggas  yang  telah  dikerjakan melalui R Studio. Setelah itu script cluster di- run dengan  menekan  tombol  ctrl+enter  maka akan muncul hasilnya. Gambar 6 menampilkan R Studio dan script cluster daging unggas
Gambar 6. Tampilan R Studio Beserta Script
2. Import data daging unggas tahun 2018 dari data
Excel  ke  R  Studio  dengan  cara  klik  menu import  dataset  lalu  pilih  from  Excel.  Lalu muncul tampilan jendela import excel data klik browser setelah itu klik import (Gambar 7).
Gambar 7. Kolom Jendela Import Excel
3. Data excel daging unggas yang telah di- import akan tampil (Gambar 8).
Gambar 8. Data yang Telah di-import
4. Selanjutnya  memanggil  data  dengan  cara menjalankan script R cluster (Gambar 9).
Gambar 9. Hasil Scrip R Cluster
5. Kemudian mengambil kolom dengan
menjalankan  script  R cluster .  Pada  data  ini terdapat 11 kolom (Gambar 10).
Gambar 10. Hasil Memanggil Kolom
6. Mencari distance antara objek satu dengan yang lain dengan menjalankan  script R.  Gambar 11 menampikan  nilai distance jarak  tiap  data semua kecamatan. Misalnya distance variabel 1 dan  variabel  2  berjarak  sebesar  2.974.648.8, distance variabel  1  dan  variabel  3  berjarak sebesar 4.084.823.8, dan distance variable 2 dan variable  2  sebesar  0  karena  jarak  dengan variable itu sendiri.
Gambar 11. Nilai Distance
7. Selanjutnya dilakukan pencarian jumlah cluster yang  tepat  menggunakan  metode  elbow  yang menggambarkan persentase hasil perbandingan antar  cluster  yang  akan  membentuk  siku  pada suatu titik (Gambar 12).
Gambar 12. Kurva Elbow 8. Pada tahap selanjutnya melakukan pengklasteran  menggunakan  metode  K-means clustering dengan menggunakan 3 kelas dengan ukuran  yang  didapatkan  jika  menggunakan  3 kelas yaitu 1,10 dan 29. Dimana untuk nilai rata- rata  variabel cluster 1  pada  produksi  daging ayam  pedaging  sebesar  4591.5630,  produksi daging ayam petelur sebesar 70729.00, produksi daging  buras  sebesar  69527.00.  pada cluster 2 nilai  rata-rata  pada  produksi  daging  ayam pedaging  sebesar  6907.866,  produksi  daging ayam  buras  sebesar  40603.10.  Pada cluster 3 nilai  rata-rata  pada  produksi  daging  ayam pedaging  sebesar  1260.597,  produksi  daging ayam  petelur  36552.79,  produksi  daging  ayam buras sebesar 45491.45.
9. Within cluster sum of squares merupakan jarak antara objek di dalam cluster . Nilai jarak untuk cluster 1  sebesar  0.000000e+00, cluster 2 sebesar  2.656774e+14, cluster 3  sebesar 2.68209e+14 (Gambar 13).
Gambar 13. Hasil Cluster K-Means
10. Berdasarkan  hasil cluster pada  Gambar  14, maka dilakukan profilisasi tiap kelompok yang terbentuk. Cluster 1 merupakan daerah kecamatan  yang  memiliki  tingkat  produksi dagingnya  lebih  (tinggi),  cluster  2  merupakan daerah  kecamatan  yang  memiliki  tingkat produksi  daging  cukup  (sedang),  dan  cluster  3 merupakan  daerah  kecamatan  yang  memiliki tingkat produksi dagingnya kurang (rendah).

## Gambar 14. Hasil Clustering
11. Berdasarkan  hasil  titik  koordinat  hasil  cluster, dibuat  visualisasi  data  plot.  Data  x  merupakan latitude dan y merupakan longitude. Gambar 15 menampilkan  hasil  dari  script  R  plot  titik koordinat.  Dibuat  pula  peta  persebaran  point produksi  daging  unggas  (Gambar  16)  dan  peta cluster  produksi  daging  unggas  tahun  2018 (Gambar 17).
Ada  40  kecamatan  di  Kabupaten  Bogor  yang memproduksi  daging  unggas  tahun  2018.  Daerah produksi  daging  unggas  yang  berpotensi  lebih terdapat pada 1 kecamatan di yaitu Nanggung. Untuk kategori  kurang  terdapat  29  kecamatan  yaitu Ciseeng,  Parung,  Cibinong,  Kemang,  Bojonggede, Tajurhalang, Babakan Madang, Sukaraja, Citeureup, Ciawi, Cisarua, Megamendung, Jonggol, Cileungsi, Gunung  Putri,  Klapa  Nunggal,  Ciomas,  Dramaga, Tamansari, Cijeruk, Caringin,
Cigombong, Leuwiliang, Cibungbulang, Leuwisadeng, Tenjolaya,  Ciampea,  Jasinga  dan  Sukajaya. Sedangkan  daerah  dengan  potensi  dengan  kategori cukup  terdapat  pada  10  kecamatan  yaitu  Gunung Sindur, Cariu, Sukamakmur, Tanjungsari, Pamijahan,  Rancabungur,  Rumpin,  Parungpanjang, Tenjo dan Cigudeg.
Dengan  jumlah  produksi  daging  ayam  pedaging minimum  0  kg  dan  maksimum  4591.5630  kg; produksi  daging  ayam  petelur  minimum  0  kg  dan maksimum 829.753 kg; produksi daging ayam buras minimum  2.281  kg  dan  maksimum  493.558  kg; produksi daging itik minimum 83 kg dan maksimum 249.50 kg; produksi daging itik manila minimum 95 kg  dan  maksimum  186.25  kg;  produksi  daging
burung puyuh 0 kg dan maksimum 304.3 kg; jumlah penduduk  minimum  26.260  orang  dan  maksimum 453.696  orang;  dan  jumlah  konsumsi  minimum 393.900 kg dan maksimum 6805.440 kg.
Gambar 15. Plot Titik Koordinat
Gambar 16. Persebaran Point Peta Produksi Daging Unggas Tahun 2018

## Gambar 17. Peta Cluster Produksi Daging Unggas Tahun 2018
Dengan  metode  dan  tahapan  perhitungan  K-Means yang sama, diolah pula data produksi unggas tahun 2019.  Hasil  peta  persebaran  point  produksi  daging unggas 2019 dapat dilihat pada gambar 18 dan peta cluster  produksi  daging  unggas  tahun  2019  dapat dikihat pada gambar 19.

## Gambar 18. Persebaran Point Produksi Daging
Unggas Tahun 2019

## Gambar 19. Peta Cluster Produksi Daging Peternakan Unggas Tahun 2019
Berdasarkan hasil pengolahan data produksi daging unggas  tahun  2019,  daerah  yang  berpotensi  lebih terdapat  pada  14  kecamatan  di  Kabupaten  Bogor yaitu  Ciseeng,  Gunungsindur,  Jonggol,  Cariu, Sukamakmur,  Tanjungsari,  Caringi,  Pamijihan, Rumpin,  Parungpanjang,  dan  Cigudeg.    Untuk kategori  kurang  terdapat  pada  1  kecamatan  di Kabupaten  Bogor  yaitu  Nanggung.  Kategori  cukup terdapat  pada  24  Kecamatan  yaitu  Kecamatan Parung, Cibinong, Kemang, Bojonggede,
Tajuhalang, Babakan Madang, Sukaraja, Citeureup,
Ciawi,  Cisarua,  Megamendung,  Cileungsi,  Gunung Putri, Klapa Nunggal, Ciomas, Dramaga, Tamansari, Cijeruk,  Cigombong,  Leuwiliang,  Cibungbulang, Leuwisadeng,  Tenjolaya,  Ciampea,  Jasinga,  Tenjo dan Sukajaya.
Jumlah produksi daging ayam pedaging minimum 0 kg  dan  maksimum  2.753,100  kg;  produksi  daging ayam petelur minimum 0 kg dan maksimum 987.136 kg; produksi daging ayam buras minimum 1.308 kg dan  maksimum  491.591  kg;  produksi  daging  itik minimum 73 kg dan maksimum 249,50 kg; produksi daging  itik  manila minimum 81 kg dan maksimum
186.25  kg;  dan  produksi  daging  burung  puyuh minimum  0  kg  dan  maksimum  30.43  kg.  Jumlah penduduk  minimum  45.384  orang  dan  maksimum 1.115.523 orang, dengan jumlah konsumsi minimum 680.760 kg dan maksimum 1.673,2845 kg.

## Implementasi Web
Halaman Menu Upload data Halaman  menu upload data  adalah  halaman  utama dari website peta sebaran potensi peternakan unggas, upload data  berisi browser dan  tipe  kolom  tabel (Gambar 20).

## Gambar 20. Implementasi Menu Upload Data

## Halaman Menu Pengaturan Peta
Halaman  menu  pengaturan  peta  merupakan pengaturan berdasarkan kolom data Excel (Gambar 21).

## Gambar 21. Menu Pengaturan Peta

## Halaman Menu Pengaturan Legenda
Halaman  menu  pengaturan  legenda  merupakan pengaturan  berdasarkan  kategori  dan  warna  cluster (Gambar 22).

## Halaman Menu Peta Anda
Halaman  menu  peta  anda  merupakan  peta  hasil klaster  dan  kategori  dan  terdapat  berbagai  macam tema peta.

## Gambar 23. Menu Peta Anda

## 3. PROGRAM
Potongan  program  perhitungan  produksi  unggas dengan metode K-Means dapat dilihat pada Gambar 24.

## Gambar 24. Potongan Program Perhitungan Produksi Unggas dengan metode K-Means

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut :
1. Pengembangan  basis  data  peternakan  unggas secara  spasial  dapat  dilakukan  menggunakan metode K-Means  clustering dengan  titik centroid,  di  mana  selanjutnya  visualisasi  data peta lokasi dapat ditampilkan lewat WebGIS.
2. Hasil clustering tingkat  produksi  daging  di daerah kecamatan Kabupaten Bogor ada 3, yaitu lebih, cukup, dan kurang. Pada peta tahun 2018 sebaran potensi  peternakan unggas dapat dilihat tingkat  produksi  daging  lebih  paling  banyak menyebar  pada  1  kecamatan,  tingkat  produksi daging cukup menyebar pada 10 kecamatan, dan tingkat  produksi  daging  kurang  menyebar  pada 29 kecamatan.
3. Pada peta tahun 2019 sebaran potensi peternakan unggas di Kabupaten Bogor dapat dilihat tingkat produksi  lebih,  menyebar  di  12  kecamatan, sedangkan  tingkat  produksi  daging  kurang menyebar di 27 kecamatan, dan tingkat produksi daging cukup menyebar pada 1 kecamatan.
Saran  untuk  pengembangan  sistem  ke  depan adalah penambahkan beberapa menu untuk menyempurnakan kebutuhan user, diantaranya menu upload gambar dan menu visualisasi data yang lebih membantu  user  membaca  hasil  clustering  dengan lebih cepat.

## PUSTAKA
Badan Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Bogor. 2018.
Kabupaten Bogor dalam Angka. Bogor : BPS Kabupaten Bogor.
Damayanti, I.  2021. Identifikasi Zonasi Potensi Ikan Konsumsi  Air.  Bogor  :  Universitas  Ibn Khaldun.
Kunang, S. O., Kom, M., Kom, S., Universitas, D.,
&  Darma,  B.  (2016). Sistem  Informasi Geografis Pemetaan  Populasi  Hewan Ternak Di Sumatera Selatan Berbasis Web . MATRIK Vol.18 No.1 April 2016 : 1-8.
Muharom,  A.,  Hadi,  F.  A.,  &  Anggraeni,  D.  2016. Rancang  Bangun  Data  Warehouse  dan  R Studio Serta Pemanfaatanya dalam Peramalan Pola  Konsumsi  Masyarakat  di  Kabupaten Jember. Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi  Indonesia  (JUSTINDO) , 1 (1),  17– 25.
Prahasta,  E.  2014.  Sistem  Informasi  Geografis  :
Konsep-Konsep Dasar. Bandung : Informatika. Pratopo,  T.  2018.  SIG  untuk  Pemetaan  dan Pemantauan Potensi Peternakan Menggunakan  Metode  K-Means  (Studi Kasus:  Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten Wonogiri  Bidang Peternakan).  Yogyakarta :
Universitas Islam Indonesia.
# Installing Packages install.packages("ClusterR") install.packages("cluster") # Loading package library(ClusterR) library(cluster) # Removing initial label of
# Species from original dataset iris_1 <- iris[, -5]
# Fitting K-Means clustering Model # to training dataset set.seed(240) # Setting seed
kmeans.re <- kmeans(iris_1, centers=3, nstart=20) kmeans.re
# Cluster identification for
# each observation kmeans.re$cluster
# Confusion Matrix cm <- table(iris$Species, kmeans.re$cluster) cm # Model Evaluation and visualization plot(iris_1[c("Sepal.Length", "Sepal.Width")]) plot(iris_1[c("Sepal.Length", "Sepal.Width")], col = kmeans.re$cluster)
plot(iris_1[c("Sepal.Length", "Sepal.Width")], col = kmeans.re$cluster, main = "K-means with 3 clusters")
## Plotiing cluster centers kmeans.re$centers kmeans.re$centers[, c("Sepal.Length", "Sepal.Width")] # cex is font size, pch is symbol points(kmeans.re$centers[, c("Sepal.Length", "Sepal.Width")], col = 1:3, pch = 8, cex = 3)
## Visualizing clusters y_kmeans <- kmeans.re$cluster clusplot(iris_1[, c("Sepal.Length", "Sepal.Width")],
y_kmeans, lines = 0, shade = TRUE, color = TRUE, labels = 2, plotchar = FALSE, span = TRUE, main = paste("Cluster iris"), xlab = 'Sepal.Length', ylab = 'Sepal.Width')
Primasworo,  R.A.  &  Widyastuti,  F.K.  2018.
Identifikasi  Pemetaan  Potensi  Peternakan  di Kabupaten Probolinggo.  Reka Buana :  Jurnal Ilmiah  Teknik  Sipil  dan  Teknik  Kimia,  3(2), 2018, page 148-157.
Purnama  B.  2019.  Pengantar  Machine  Learning. Bandung : Informatika.
Puspitasari  S.R.,  Awaluddin,  M.,  &  Firdaus,  H.S,. 2018.  Pembuatan  Aplikasi  Webgis  Untuk Informasi  Persebaran  Sarana  dan  Fasilitas Kesehatan  di  Kabupaten  Kudus. Jurnal Geodesi Undip , 7 (3), 1–10.
Rofii,  M.  &  Ramadhani,  N.  2018.  Analisis  Cluster Lovebird Berdasarkan Ciri Fisik dan Jenisnya Menggunakan  Algoritma  K-Means  dengan Penghitungan Jarak Manhattan. Jurnal Insand Comtech, Vol. 3, No. 1: 1-8.
Rohmawati, N., Defiyanti, S., dan  Jajuli, M. 2015. Implementasi  Algoritma  K-Means  Dalam Pengklasteran Mahasiswa Pelamar Beasiswa. Jitter 2015 , I (2), 62–68.
Suprihatin,  S.,  Utami,  Y.  R.  W.,  &  Nugroho,  D. 2019.  K-Means  Clustering  Untuk  Pemetaan Daerah  Rawan  Demam  Berdarah. Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIKomSiN) , 7 (1) : 8-16.
https://doi.org/10.30646/tikomsin.v7i1.408
Wiharto,  M.  2012.  Analisis  Kluster  Menggunakan Bahasa Pemograman R untuk Kajian Ekologi. Bionature , 14 (2013), 73–79.
Yacub,  D.  W.,  Zahro’,  H.  Z.,  &  Vendyansyah,  N. 2020.  Rancang  Bangun  Sistem  Informasi Geografis  Untuk  Potensi  Ternak  Pada  Kab. Pasuruan Berbasis Web. JATI (Jurnal Mahasiswa  Teknik  Informatika) , 4 (2),  86–91. https://doi.org/10.36040/jati.v4i2.2727