## PENGELOMPOKAN PRODUKSI TAMBAK GARAM DENGAN METODE CLUSTER K-MEANS DAN OPTIMASI CLUSTER MENGGUNAKAN ELBOW (STUDI KASUS: DINAS KELAUTAN KABUPATEN BANGKALAN)
Ach Muqoddam 1
1 Universitas Trunojoyo Madura
1 ach.adam04@gmail.com
ABSTRACT
Salt ponds in Madura are known by the Indonesian people as salt producers or it can be said that Madura is generally called a salt island, especially salt ponds in Bangkalan Regency in 2014 salt production increased from the previous year. But not long after that in 2020 and 2021 Salt Pond production decreased. The problem that occurs in the field of salt pond business in Kwanyar District, Bangkalan Regency is to analyze the problems that exist in salt ponds regarding the characteristics and potential of the salt pond business and the salt pond production system. And the problems that exist in the Maritime Service of  Bangkalan  Regency  are  difficult  to  classify  salt  pond  production  data.  Responding  to  the  problem  of  salt  ponds  in Bangkalan, a data mining system is needed to classify salt pond production. The grouping of salt ponds is grouped into 3 clusters. Where 3 groups (clusters) are used here, namely the need to increase production (cluster 1), it is sufficient to increase production  (cluster  2),  there  is  no  need  to  increase  production  (cluster  3),  which  is  useful  for  evaluating  and  providing solutions. The method used is the K-Means Clustering method, as well as finding an optimal group using Elbow Optimization. The results of the K-Means process of grouping the results obtained are group 1 = 65 data that need to increase production, group 2 = 55 data that simply needs to increase production, and group 3 = 21 data that doesn't need to increase production. Elbow Optimization Test to find the most optimal K, by conducting trials
7 clusters. The result is K = 3 which is optimal from testing comparisons with other Ks, looking at the SSE values and The resulting Elbow Garp.
Keywords: Salt Ponds, Clustering, K-Means Algorithm, Elbow Optimization

## I. PENDAHULUAN
Tambak garam yang dikelola rakyat indonesia berukuran kecil,  dan  terdapat  beberapa  contoh  yang  ada  di  tambak garam  di  Kabupaten  Bangkalan,  Sampang,  Pamekasan, Sumenep, di Pulau Madura. dikelola lahan per Kecamatan yang ada di lima Kabupaten berkisar antara 0,3 sampai 1,7 hektar  per  orang.  Pengolahan  tambak  garam  di  Pulau Madura  mempunyai  berbagai  ukuran  mulai  dari  0,4 hingga  1,7  hektar  per  orang.  Data  yang  di  publikasikan Kementrian Kelautan dan Perikanan (KKP)  bahwasannya kuantitas  dari  produksi  sentra-sentra  garam  dari  tahun 2017 sampai 2018 menunjukan peningkatan [1]. Tambak Garam    di    Madura  sudah    dikenal    oleh  masyarakat Indonesia  sebagai  penghasil  Garam  atau  bisa  dikatakan Madura  itu  secara  umum  disebut  pulau  garam,  terutama Tambak  Garam  di  Kabupaten  Bangkalan  ditahun  2014 produksi Garam meningkat dari tahun sebelumnya dengan jumlah  produksi  8.000  ton  [2].  Tetapi  tidak  lama kemudian  di  tahun  2020  dan  2021  produksi  Tambak Garam  tidak  optimal  mencapai  jumlah  2.000  ribu  ton, sedangkan  target  tahunan  seharusnya  4.000  ribu  ton  per tahun,  penyebabnya  adalah  faktor  cuaca  yang  tidak mendukung sehingga menggagalkan hasil  panen  tambak garam  dan  juga tambak garam di Kabupaten Bangkalan tidak  adanya  perlengkapan  rumah  produksi  garam, akibatnya  hasil  tambak  garam  dijual  keluar  daerah  [3]. Menanggapi persoalan tambak garam di Bangkalan, maka seharusnya ada evaluasi dan solusi bagi petani Tambak
Garam  di  Bangkalan  untuk  dilakukan  pemberdayaan dalam  meningkatkan  kesejateraan  ekonomi  masyarakat, Maka  dari  itu  dibutuhkan  suatu  clusterisasi  yang mempartisi data ke dalam cluster atau kelompok sehingga data yang memiliki karakteristik yang mirip dikelompokkan ke dalam satu cluster yang sama dan data yang  memiliki  perbedaan  dikelompokkan  ke  dalam kelompok yang lain [4]. Alasan memilih metode K-Means dikarenakan  metode  tersebut  banyak  digunakan  sebagai teknik pengelompokan dengan berbagai macam jenis data [5].
Berdasarkan beberapa hal yang sudah di jelaskan tentunya memunculkan permasalahan yang ada, maka penulis ingin melakukan  pengelempokan  Tambak  Garam  yang  ada  di Kabupaten  Bangkalan  dengan  3  kelompok  diantaranya tidak  perlu  meningkatkan  produksi,  cukup  perlu meningkatkan  produksi,  perlu  meningkatkan  produksi. Pembuatan  sistem  data  mining  menggunakan  metode Algoritma K-Means.

## II.   LANDASAN TEORI

## A.   DATA MINING
Suatu  proses  yang  berguna  sebagai  pembelajaran  pada sekumpulan data. Sebuah pembelajaran  yang didapatkan tersebut berguna untuk berbagai bidang, seperti dilingkup bisnis,  pendidikan,  kesehatan,  dan  lainnya.  Dataimining
jugaidiartikan  untuk  suatu  prosesi  yang  menggunakani teknik  statistiki,  matematik,  artificial  intelegent,  dan mechine  learning  yang  berguna  untuk  mengenali  atau mencari informasi [6].

## B.   CLUSTERING
Clustering  digunakan  sebagai  salah  satu  proses  data mining  yang  berkarakter  tanpaiarahan  (unsupervised), metode tersebut diimplementasikan tanpai adanyaiilatihan (training).  Dalam  data  mining  ada  beberapa  macam  tipe mengklasterkan  yang  didalam  mengelompokan  data, yaitu: [7]
a. Hierarchical  Clustering  adalah  metode  yang digunakan  sebagai  pengelompokan  data  yang  di mulai dengan mengelompokan dua atau lebih objek yang memiliki kemiripan yang terdekat
b. Partitioning   Algorithms   adalah   dalam kelompok pada  algoritma  ini  partisi  akan  membentuk  ber macam-macam  yang  akan  di  evaluasi  berdasarkan beberapa kriteria
c. Density-Based     adalah     cluster     yang membentuk berdasarkan pada  akses  dan fungsi densitas
d. Grid-Based  adalah  sebuah  cluster  yang
e. akan membentuk berdasarkan pada struktur multiple level granularity
f. Model-Based    adalah    sebuah    masing- masing cluster  dianggap  hipotesa  dan  hipotesa  yang  baik akan di pilih

## C.  METODE K-MEANS
K-Means  dijadikan    metode    sebagai  analisa    data  pada data mining dimana proses pemodelan tanpa supervisi dan merupakan salah satu metode yang mengelompokkan data secara  partisi.  Pada  metode  ini  data  dikelompokan menjadi beberapa kelompok yang mempunyai karakteristik yang mirip atau sama dengan yang  lainnya. Metode  K-Means  ini  meminimalisir perbedaan   antara data      didalam      satu      cluster      dan  memaksimalkan perbedaan  dengan  cluster  yang  lain  [8].  Pengelompokan K-Means  adalah  teknik  yang  bergantung  pada  pusat cluster. Biasanya dilihat dari rata- rata (Means) dari setiap cluster.  Pengelompokan  di  ukur  kesamaan  kelompok dengan mengulangi jarak pengukuran antara setiap objek dan  pusat  setiap  cluster  menggunakan  teori  Euclidean. Algoritma  K-Means  adalah  algoritma  perulangan  yang dapat dijelaskan dengan langkah-langkah sebagai berikut: [9]
1. Menentukan    jumlah      cluster      K,      untuk  jumlah cluster tergantung pada kebutuhan
2. Memilih secara random nilai titik tengah (centroid) yang akan dijadikan pusat cluster awal
3. Mengalokasikan  masing-masing  data  ke  pusat cluster yang terdekat, dengan rumus:
Dimana:
D = Jarak data ke pusat cluster;
O = Data record;
T = Data centroid;
4.    Menghitung ulang pusat cluster (centroid) baru dengan rumus:
Dimana:
KI = Centroid baru; O1 = Nilai data record ke-1; On = Nilai data record ke-n; ∑ 𝑂 = Jumlah data record;
5. Mengalokasikan  kembali  data  ke  pusat cluster yang baru  ditemukan.  Apabila  masih  mengalami  perubahan, maka proses diulang kembali ke langkah ke 3, tapi apabila pusat  cluster  tidak  mengalami  perubahan,  maka  proses perhitungan dihentikan.

## D. OPTIMASI ELBOW
Optmasi Elbow  digunakan untuk  menghasilkan sebuah informasi  dalam  menentukan  jumlah  cluster  terbaik dengan cara melihat presentasi hasil perbandingan antara jumlah cluster yang membuat siku pada satu titik. Metode Elbow  ini  memberikan  suatu  metode  pendukung  yang dapat  menentukan  nilai  K  yang  optimal  pada  penerapan metode  K-Means  untuk  dijadikan  sebagai  model  data dalam  penentuan  cluster  terbaik  [10].  Cara  untuk mendapatkan nilai perbandingan adalah dengan menghitung  SSE  (Sum  of  Square  Error)  dari  masing- masing nilai cluster, dengan rumus sebegai berikut:
Dimana:
K = Jumlah Cluster; Xi = Atribut data; || . || = Jarak antar data; Ck = Pusat cluster;
Jika  ada  beberapa  nilai  k  yang  mengalami  penurunan paling  signifikan  dan  setelah  itu  hasil  dari  nilai  k  akan turun secara signifikan sampai hasil  dari nilai  k  tersebut stabil, maka itu nilai SSE paling optimal.

## Gambar 1. Grafik Elbow
Algoritma  Optimasi  Elbow  dalam  menentukan  nilai  k pada K-Means pada Gambar 1 :
1.    Mulai
2.    Inisialisasi awal nilai k
3.    Hitung hasil Sum Of Square Error
4.    Melihat hasil Sum Of Square Error dari nilai k yang turun secara drast is dan stabil
Mengalokasikan  kembali  data  ke  pusat cluster yang baru ditemukan.  Apabila  masih  mengalami  perubahan,  maka proses diulang kembali ke langkah ke 3, tapi apabila pusat cluster  tidak  mengalami  perubahan,  maka  proses perhitungan dihentikan.

## III. PERANCANGAN SISTEM

## Gambar 2. Alur Penelitian
Analisa  dan  perancangan  sistem  akan  menjelaskan beberapa hal yang berhubungan dengan mengidentifikasi masalah, studi literatur, mengumpulkan data, analisa dan desain sistem, Implementasi sistem yang akan dibangun, serta Pengujian sistem.
3.1 Identifikasi Masalah
Identifikasi masalah yang  dilakukan pada Dinas Kelautan Kabupaten Bangkalan yaitu bagaimana cara mengelompokan  data  produksi  tambak  garam  dan mencari cluster atau jumlah kelompok yang optimal.
3.2 Studi Literatur
Peniliti melakukan pencarian informasi dengan membaca sebuah artikel  atau  jurnal  atau  penelitian terdahulu yang berhubungan dengan clustering, sehingga dapat memperbanyak  sumber  informasi  penelitian  yang berkaitan.
3.3 Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan cara wawancara dan meneliti ke Dinas Kelautan Kabupaten
Bangkalan.
3.4 Desain Sistem
Flowchart pada Sistem
Gambar 3. Flowchart Pada Sistem
Pada Gambar 3. Flowchart algoritma k-means clustering yang terdiri beberapa tahapan, yaitu:
1. Input dataset tambak garam yang akan dimasukkan ke dalam sistem agar terbaca oleh sistem
2. Menentukan berapa jumlah cluster yang diinginkan, sehingga data objek akan dikelompkkan menyesuaikan jumlah cluster yang sudah di tetapkan.
3. Mencari  titik  awal  centroid  seacara  random  sebagai pusat  cluster  perhitungan  pertama,  dan  penentuan titik awal centroid selanjutnya menghitung hasil  dari nilai    rata-rata    pada    setiap    cluster    dibagi  jumlah data setiap cluster
4. Selanjutnya menghitung Euclidean Distance
5. Melihat kondisi, apakah hasil dari perhitungan
Euclidean Distance dari titik pusat cluster apakah ada perubahan data cluster
6. Jika ada perubahan data di cluster
7. Maka kembali ke tahap 3 sampai data cluster tidak ada perubahan
8. Jika tidak ada data cluster yang berubuah
9. Maka, hasil nilai dari clusterisasi dari perhitungan dari metode k-means clustering sudah ditemukan
10. Selanjutnya     mencari     jumlah     kelompok
11. (cluster) yang optimal menggunakan Elbow Method
12. Selesai.

## 3.5 Analisa Sistem

## Gambar  4. Diagram IPO
Pada Gambar 4 menggambarkan tentang diagram I-P- O  Rancangan  Sistem  yang  menjelaskan  bagaimana proses berjalannya suatu sistem sebagai berikut : a.     Input Dimulai dari memasukkan file .csv data tambak garam ke  dalam  sistem  agar  bisa  terbaca  oleh  sistem, selanjutnya menentukan jumlah k (cluster) dan jumlah perulangan. b.    Proses Pada  tahapan  proses  data  yang  dimasukkan  akan dilakukan perhitungan mencari titik awal centorid. c.     Output Kemudian  dari  tahap  proses  menghasilkan  objek  data yang  akan  dikelompokkan  ke  dalam  satu  kelompok berdasarkan  kesamaan  data.  Maka  hasil  dari  tahapan  – tahapan Proses K-Means telah selesai.

## 3.6 Implementasi
Proses K-Means Clustering
Gambar  5. Proses K-Means Clustering
Halaman  Proses  K-Means  merupakan  halaman  proses yang  menampilkan  perhitungan  metode  K-  Means
Clustering pada Gambar 5.

## 3.7 Pengujian
Pada  pengujian  jumlah  7  cluster   ini  dilakukan untuk mencari nilai K yang paling optimal yang berguna untuk penentuan Cluster semakin akurat menggunakan Optimasi  Elbow.  Hasil  dari  proses  metode  K-Means Clustering. pengujian ini  menggunakan metode  elbow. Pengujian  menggunakan  metode  Optimasi  Elbow  ini menguji   7   nilai   K   yang   sudah   ditentukan,  berikut tampilan didalam sistem.
Table  1.  Hasil  nilai  SSE  dan  Selisih  jumlah  dari  7 cluster yang didapat dari Optimasi Elbow
Cluster Hasil Sum Square Error Selisih Cluster_2 43.95529 43.95529 Cluster_3 27.29889 16.65641 Cluster_4 37.58069 10.2818 Cluster_5 6.594307 30.98638 Cluster_6 6.294084 0.300223 Cluster_7 19.12541 12.83133
Pada Tabel 1 adalah hasil Optimasi Elbow dari 7 Cluster yang menunjukkan hasil SSE dan beserta selisihnya.

## Gambar  6. Optimasi Elbow pada sistem
Pada  Gambar  6  menjelaskan  sistem  yang menghasilkan proses dari Optimasi Elbow dari 7 cluster. Setelah  itu  hasil  dari  Optimasi  Elbow  pada  gambar diatas menjelaskan setiap cluster memperoleh nilai SSE (Sum  of  Square  Error)  dan  mempunyai  selisih  dari antara cluster ke cluster lainnya.

## Gambar  7. Optimasi Elbow dalam bentuk Grafik
Pada  Gambar  7  adalah  menampilkan  hasil  dari proses dari Optimasi Elbow dalam bentuk grafik cluster 2 sampai cluster 7 sesuai hasil nilai yang didapat. Untuk hasil  garis  pada  gambar  diatas,  grafik  tersebut menunjukkan  garis  dari  cluster  2  sampai  ke  cluster  4 menunjukkan  penurunan.  Dan  cluster  5  mengalami kenaikan  dan  ke  cluster  6  mengalami  penurun  yang signifikan,  akan  tetapi  di  cluster  7  mengalami  kenaikan kembali.  Sehingga  cluster  yang  optimal  adalah  cluster yang  berbentuk  siku  dan  mengalami  penurunan  secara stabil. Untuk hasil yang menunjukkan cluster yang paling optimal sesuai pada grafik Optimasi Elbow ialah cluster 3. Maka dari pengujian Cluster 7 ini, berguna sebagai acuan untuk menguji coba mencari cluster yang cocok dan sesuai pada  data  yang  akan  di  olah  nantinya  menggunakan metode K-Means Clustering.

## IV. HASIL PENELITIAN

## 4.1 Kesimpulan
Hasil dari pengujian mencari nilai K yang paling optimal dengan  melakukan  Uji  Coba  dari  jumlah  nilai  K  =  7 memperoleh  hasil  nilai  K  =  3  yang  paling  optimal.  Jadi dari  Optimasi  Elbow  nilai  K  =  3  lebih  Optimal dibandingkan  dengan  nilai  K  lainnya,  melihat  dari  nilai SSE  (Sum  of  Square  Error)  dan  Elbow  Garph  yang dihasilkan yaitu SSE nilai K = 3 adalah 27.29889 dengan selisih  16.65641  dan  Elbow  Garph  pada  nilai  K  =  3 menunjukkan penurunan yang signifikan dan membentuk siku,  maka  clusterisasi  pada  data  Tambak  Garam Kabupaten Bangkalan dari total jumlah 141 data, dimana 65 data terkelompokkan ke dalam cluster 1 dengan label perlu meningkatkan produksi, 55 data terkelompokkan ke dalam  cluster  2  dengan  label  cukup  perlu  meningkatkan produksi, dan 21 data terkelompokkan ke dalam cluster 3 dengan label tidak perlu meningkatkan produksi.
4.2 Saran
Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  bermanfaat  bagi peneliti  selanjutnya  yang  membahas  tentang  hal  sejenis. Sistem  yang  dibangun  dalam  penelitian  ini  masih memiliki  banyak  kekurangan  yaitu  Sistem  masih  belum sempurna  dan  perlu  banyak  perbaikan  dalam  tampilan sistem,  fitur  sistem,  dan  tahapan  beserta  hasil pemprosesan data kurang sederhana. Penelitian
selanjutnya  diharapkan  dapat  lebih  interaktif,  serta  lebih baik.

## V.REFERENSI
[1] A. Kadir, “Pengenalan Sistem Informasi,” Am. Enterp. Inst. Public Policy Res., no. August, pp. 1–19, 2014.
[2]  Bin  Ladjamudin,  “Analisis  dan  Desain  Sistem Informasi,” Anal. dan Desain Sist. Inf., vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699, 2013.
[3] C. Strapparava and R. Mihalcea, “Learning to identify emotions  in  text,”  Proc.  2008  ACM  Symp.  Appl. Comput. - SAC ’08, p.1556, 2008.
[4] C. Strapparava and R. Mihalcea, “Semeval-2007 task 14:  Affective  text,”  Proc.  of  SemEval-2007,  no. June, pp. 70–74, 2007.
[5]  U.  Krcadinac,  P.  Pasquier,  J.  Jovanovic,  and V.Devedzic, “Synesketch: An Open Source Library for  Sentence-Based  Emotion  Recognition,”  IEEE Trans. Affect. Comput., vol. 4, no. 3, pp. 312–325, 2013.
[6] M. A. Suryadi, Kadarsah; Ramdhani, SistemPendukung  Keputusan.  Remaja  Rosdakarya, Bandung, 1998