## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4939

## Penerapan Metode K-Medoids Clustering Untuk Mengelompokkan Ketahanan Pangan
N P Dharshinni * , Ciok Fandi
Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Prima Indonesia, Medan, Indonesia Email: 1,* priyadharshinninaidu@gmail.com, 2 fandyi336@gmail.com Email Penulis Korespondensi: priyadharshinninaidu@gmail.com
Abstrak− Pangan merupakan kebutuhan pokok yang harus tercukupi dan mudah dijangkau oleh seluruh  masyarakat. Setelah berakhirnya masa pandemi, masih menyebabkan beberapa sektor mengalami penurunan, termasuk sektor pertanian mengalami penurunan yang mengakibatkan hasil panen juga ikut menurun.  Permasalahan yang dihadapi beberapa daerah di Indonesia salah satunya daerah Sumatera Utara adalah ketersediaan hasil pangan mengalami penurunan dan kenaikan yang tidak stabil dikarenakan  kurangnya  informasi  tentang  pengelompokan  ketahanan  panen  setiap  tahunnya.  Sehingga  mengakibatkan kebutuhan pangan masyarakat disetiap daerah menjadi tidak terpenuhi. Tujuan Penelitian ini adalah mengelompokkan daerah dengan  jumlah  kenaikan  dan  penurunan  hasil  tanaman  pangan  di  Sumatera  Utara  menggunakan  algoritma K-Medoids . Algoritma K-Medoids termasuk algoritma pengelompokan yang cukup efesien dalam melakukan pengelompokan terhadap data yang  kecil  dan  pencarian  titik  yang  paling  representatif  dan  mampu  mengatasi  outlier.  Sehingga  dapat  digunakan  dalam pengelompokan pengaruh produktivitas dan tingkat ketahanan pangan. Hasil penelitian menunjukkan penerapan algoritma K- Medoids menghasilkan nilai DBI (Davies Bouldin Index) sebesar 0,062 dan nilai Silhouette Coefficient sebesar 0,8980, dengan jumlah  cluster  sebanyak  3  cluster  dimana  Cluster_0  didominasi  tanaman  pangan  jagung  mengalami  peningkatan  produksi sebesar 5% dan  kacang tanah sebesar 5% , Cluster _1 didominasi  penurunan jumlah hasil produksi kacang kedelai sebesar 38%, dan Cluster_2 didominasi oleh penurunan hasil kacang hijau sebesar 33%.
Kata Kunci: Ketahanan Pangan; Data Mining; Klustering; K-Medoids ; Davies Bouldin Index
Abstract− Food  is  a  basic  need  that  must  be  fulfilled  and  easily  accessible  to  the  entire  community.  After  the  end  of  the pandemic period, it still caused several sectors to decline, including the agricultural sector, which resulted in crop yields also declining. The problem faced by several regions in Indonesia, one of which is the North Sumatra region, is that the availability of food products has decreased and increased unstably due to the lack of information about the grouping food security every year. This results in the food needs of the people in each region being unfulfilled. The purpose of this study is to group areas with the number of increases  and  decreases in  food  crop yields  in North  Sumatra  using the  K-Medoids  algorithm. The  K- Medoids algorithm includes a deflection algorithm that is quite efficient in carrying out the shaking of small datasets and t he search for the most representative points and can overcome outliers. So that it can be used in the floundering of the influence of productivity and the level of food security. The results showed that the application of the K-Medoids algorithm resulted in a DBI (Davies Bouldin Index) value of 0.062 and a Silhouette Coefficient value of 0.8980, with the number of clusters as many as 3 clusters where Cluster_0 dominated by corn food crops experienced an increase in production by 5% and peanuts by 5%, Cluster _1 was dominated by a decrease in the number of soybean production yields by 38%, and Cluster_2 dominated by a decrease in green bean yield by 33%.
Keywords : Food Security; Data Mining; Clustering; K-Medoids ; Davies Bouldin Index

## 1. PENDAHULUAN
Pangan  menjadi  kebutuhan  utama  masyarakat  yang  sudah  seharusnya  terpenuhi,  dan  seiring  bertambahnya populasi  penduduk,  kebutuhan  akan  pangan  baik  secara  kualitas  maupun  kuantitas  harus  semakin  meningkat. Indonesia merupakan salah satu negara dengan ketahanan pangan yang masih kurang stabil[1]. Ketahanan pangan menjadi faktor yang sangat penting dalam membangun suatu negara, terutama di negara berkembang dikarenakan memiliki  dua  peran  penting,  sehingga  hal  ini  menjadi  tujuan  utama  dalam membangun  ekonomi  suatu  negara. Peran pertama memiliki fungsi pangan sebagai syarat untuk seluruh masyarakat memiliki akses terhadap pangan dengan kualitas yang cukup baik untuk kehidupan sehari-hari, sehat dan juga produktif. Peran kedua memiliki arti fungsi  ketahanan pangan yang esensial bagi  pengembangan  bakat  kreatif dan produktif, penentu  utama inovasi ilmiah,  teknologi  dan produktif  di bidang ketenagakerjaan  dan  gizi[2]. Selain itu ketahanan pangan juga terdiri dari  tiga  subsistem:  (1)  Ketersediaan  dan  keamanan  pangan,  (2)  Distribusi  pasokan  pangan  dapat  menjangkau seluruh wilayah, serta (3) konsumsi pangan yang cukup dan terpenuhinya gizi setiap masyarakat  sesuai dengan peraturan dan preferensi kesehatan yang ada[3].
Berlalunya  masa  pandemi,  masih  menyebabkan  beberapa  sektor  mengalami  penurunan,  hal  ini  berdampak juga  terhadap  sektor  pertanian  yang  mengalami  penurunan  hasil  panen  yang  cukup  signifikan  dan tidak  stabil, dampak ini juga mengakibatkan stok dan hasil panen di beberapa daerah mengalami penurunan[4]. Penelitian [5] menyatakan perubahan iklim yang tidak menentu dapat memicu waktu penanaman tanaman pangan. Selain faktor iklim penelitian [6] juga menjelaskan bahwa pertumbuhan masyarakat yang meningkat pesat setiap tahunnya juga sangat berpengaruh pada ketahanan pangan, dikarenakan semakin meningkatnya populasi penduduk akan tetapi ketersediaan  pangan  yang  tidak  sesuai,  berpotensi  besar  mengakibatkan  penurun  ketahanan  pangan  dan menyebabkan  masyarakat  mengalami  kelaparan  dan  berujung  pada  kematian[7].  Penelitian  [8]  menyatakan pembelian bahan pangan yang berlebihan akibat panic buying juga berpengaruh besar pada ketersediaan pangan yang cukup, hasil panen tanaman pangan disetiap daerah yang tidak menentu, menyebabkan perbedaan kondisi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4939
masyarakat  disetiap  daerah[9].  Untuk  itu,  pengelompokan  hasil  pertanian  tanaman  pangan  sangat  dibutuhkan, Penelitian [10] menjelaskan bahwa pengelolaan pertanian pangan yang baik dapat memberikan dampak besar dari hasil  pangan  untuk  memulihkan  perekonomian  negara.  Permasalahan  tersebut  timbul  dikarenakan  kurangnya informasi tentang pengelompokan ketahanan panen yang menggalami kenaikan dan penurunan setiap tahunnya. Maka dari itu ketahanan pangan di setiap daerah perlu untuk diperhatikan pemerintah dari segi pengelompokan hasil  panen  dan  daerah  mana  sajakah  yang  memiliki  ketahanan  pangan  tinggi,  menengah,  rendah  serta kewaspadaan terhadap ketahanan pangan yang lebih detail[11]. Sehingga perlu dilakukan teknik pengelompokan menggunakan metode data mining.
Data  mining  menjadi  teknik  untuk  menjalankan  proses  manipulasi  data  dan  menemukan  data  yang  masih belum  akurat[12],  atau  menggali  informasi  dari  big  data  sehingga  menjadi  informasi  data  yang  akurat  dan sederhana[13].  Metode  data  mining  sering  ditemukan  adalah clustering .  Metode  ini  ditujukan  untuk mengelompokan  data  dari  berbagai  pola,  titik,  objek,  dan  sebagainya[14].  Proses clustering bertujuan  untuk pengelompokan  informasi  menjadi  beberapa  bagian  sehingga  informasi  dalam  satu  kumpulan  data  memiliki banyak kemiripan dan kontras dengan objek di bagian yang berbeda[15]. Salah satu metode dari clustering yaitu K-Medoids , K-Medoids sebagai teknik analisa yang digunakan untuk mendapatkan nilai k-cluster dari data terdekat dengan item dalam pengumpulan data informasi[16]. Metode K-Medoids termasuk strategi yang dapat digunakan untuk  membagi  data informasi  menjadi beberapa kategori[17]. Metode K-Medoids memiliki bagian dari  teknik yang sering digunakan untuk menghitung suatu data objek yang berukuran kecil dan menemukan titik yang lebih tepat[18].  Kelebihan  dari  metode K-Medoids yaitu  memberikan  batasan  lebih  untuk  nilai  yang  objektif[14], manfaat dari metode ini adalah dapat mengalahkan berbagai teknik yang rumit untuk dihasilkan metode lain dan efek samping dari pengelompokan tidak bergantung pada permintaan kumpulan data. Strategi pengelompokan K- Medoids dapat  diterapkan  pada  informasi  ketahanan  pangan  berdasarkan  wilayah,  sehingga  cenderung  terlihat pengumpulan wilayah berdasarkan informasi tersebut[19].
Penelitian ini menerapkan metode algoritma K-Medoids untuk menentukan di Sumatera Utara bagian mana saja  yang  mengalami  penurunan  dan  peningkatan  jumlah  pangan.  Dengan  metode  yang  digunakan  penulis berharap dapat membantu memprediksi ketersediaan pangan di wilayah Sumatera Utara dan bagian apa saja yang perlu diperhatikan pemerintah agar masyarakat di wilayah tersebut memiliki ketersediaan pangan yang cukup.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## Gambar 1. Prosedur Kerja

## 2.1 Pengumpulan Dataset
Pada Tahap awal dilakukan proses mengumpulkan dataset hasil tanaman pagan yang terdiri dari ketahanan pangan jagung,  kacang  tanah,  kacang  hijau,  dan  kacang  kedelai  pertahun  2018-2020  yang  diperoleh  dari  Badan  Pusat Statistik (BPS) Sumatera Utara.

## 2.2 Pre-Processing Data
Setelah  dataset  dikumpulkan  kemudian  dilanjutkan  dengan  pre-processing  data.  Tahap  pre-processing  pada penelitian ini terdiri dari proses cleaning data untuk menghilangkan data yang kurang relevan atau kurang valid agar  menjadi  data  yang  relevan.  Kemudian  dilanjutkan  dengan  proses  normalisasi  dan  transformasi  data  atau proses  perubahan  format  data  non-numerik  menjadi  numerik  sebelum  diterapkan  algoritma K-Medoid dalam melakukan pengelompokan hasil tanaman pangan.
𝑥 ′ = 𝑥−𝑚𝑖𝑛 𝑥 𝑚𝑎𝑥 𝑥 −𝑚𝑖𝑛 𝑥
(1)

## 2.3 Penerapan Algoritma K-Medoids
Setelah  tahap  Pre-processing  data  selanjutnya  dilakukan  pengolahan  data  dengan  menerapkan  algoritma K- medoids. Pada  tahap  ini  algoritma K-medoids digunakan  untuk  menentukan  titik  fokus  cluster dengan  cara menentukan nilai rata-rata dari setiap kelompok sebagai titik tengah[20]. a. Pilih poin untuk dijadikan sebagai pusat cluster sebanyak nilai k ( jumlah cluster).
b. Hitung seluruh data yang mendekati cluster menggunakan rumus persamaan jarak Euclidean.
𝑑(𝑥, y) = ‖𝑥 − y‖ = √∑ (𝑥 𝑛 − y 𝑛 ) 2 𝑛 𝑖=1 (2)
c. Pilih secara random nilai medoid baru untuk semua cluster.
d. Hitung nilai jarak di seluruh cluster menggunakan medoid baru.
Pengumpulan Dataset Preprocessing Data Penerapan Algoritma K-Medoids Evaluasi Algoritma K-Medoids Clustering Hasil Pangan di daerah Sumatera Utara

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4939
e. Jumlahkan keseluruhan nilai deviasi (simpangan), dengan mengurangi jumlah keseluruhan jarak baru dengan jumlah keseluruhan jarak lama. Jika S < 0, objek tersebut ditukarkan dengan cluster lain sehingga menciptakan himpunan k objek baru untuk medoid.
2.4 Evaluasi Algoritma K-Medoids
Pada tahap mengevaluasi kualitas dari hasil cluster digunakan metode Silhouette Coefficient . Proses perhitungan Silhouette Coefficient dapat dilakukan dengan cara berikut : a. Hitung rata-rata jarak (average dissimilarity) atau a(i) suatu objek ke objek lain dalam cluster yang sama dengan persamaan dibawah ini:
𝑎(𝑖) = 1 [𝐴]−1 ∑ 𝑗   ∈ 𝐴,𝑗≠𝑖 𝑑(𝑖, 𝑗) (3)
b. Hitung rata-rata jarak (lowest average dissimilarity) atau b(i) dari objek tersebut ke seluruh objek di cluster lain, kemudia ambil nilai yang paling kecil dengan persamaan berikut ini:
𝑑(𝑖) = 1 [𝐴] ∑ 𝑗   ∈ 𝑐 𝑑(𝑖, 𝑗) (4)
c. Tentukan nilai Silhouette Coefficient menggunakan rumus persamaan berikut:
𝑠(𝑖) = 1 − 𝑎(𝑖) 𝑏(𝑖) (5)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan dataset dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Sumatera  Utara  pada  tahun  2018-2020. Tahap  normalisasi  data  dilakukan dengan  Microsoft  Excel  2016 dan  hasil pengelompokan dengan menerapkan algoritma K-Medoids menggunakan software RapidMinner versi 9.10.
Tabel 1. Data Tanaman Pangan Kabupaten/ Kota Jagung Kacang kedelai Kacang tanah Kacang hijau A B C A B C A B C A B C Sumatera Utara (2018) 57. 83 171078 4.96 295849 .50 11. 45 1766. 59 1543. 00 7.0 2 18152 .97 25849 .90 12. 79 4321. 22 3379. 00 Nias (2018) 65. 32 9257.45 1417.3 0 11. 00 0.11 0.10 5.5 1 165.3 1 300.1 0 0.0 0 0.00 0.00 Mandailing Natal (2018) 51. 14 61437.8 1 12013. 00 10. 14 42.59 42.00 9.7 0 4018. 27 4144. 00 10. 04 210.9 0 210.0 0 Tapanuli Selatan (2018) 73. 27 67296.3 8 9185.3 0 10. 53 84.52 80.30 7.6 9 496.8 7 646.3 0 17. 63 389.5 8 221.0 0 … … … … … … … … … … … … … Padangsidi mpuan (2020) 49. 45 1834.00 371.00 9.6 3 78.00 81.00 16. 69 143.0 0 86.00 9.6 3 124.1 0 81.00 Gunungsitol i (2020) 59. 11 310.00 53.00 1.8 3 1.00 6.00 0.0 0 0.00 0.00 1.8 3 0.00 6.00 Keterangan : A = Rata-rata produksi bahan pangan
B = Jumlah produksi bahan pangan C = Luas panen bahan pangan
Pada  Tabel  1.  dataset  yang  digunakan  antara  lain,  data  tanaman  pangan  jagung,  kacang  hijau,  kacang kedelai,  kacang  tanah  dari  32  daerah  di  Sumatera  Utara  pada  tahun  2018  –  2020  sedangkan  variable  yang digunakan dalam melakukan pengelompokan berdasarkan rata-rata produksi bahan pangan, jumlah produksi bahan pangan,  dan  luas  panen  bahan  pangan.  Proses  normalisai  data  untuk  menghilangkan  data  yang  kurang  akurat sebelum diterapkan algoritma K-medoids dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Normalisasi Data Tanaman Pangan
Kabupaten/ Kota Jagung Kacang kedelai Kacang tanah Kacang hijau A B C A B C A B C A B C Sumatera  Utara (2018) 0,53 06 1,00 00 1,00 00 0,95 66 1,00 00 1,00 00 0,59 49 1,00 00 1,00 00 0,72 55 1,00 00 1,00 00 Nias (2018) 0,75 0,00 0,00 0,91 0,00 0,00 0,46 0,00 0,01 0,00 0,00 0,00

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4939
Kabupaten/ Kota Jagung Kacang kedelai Kacang tanah Kacang hijau A B C A B C A B C A B C 17 52 46 90 01 01 69 91 16 00 00 00 Mandailing  Natal (2018) 0,33 30 0,03 58 0,04 04 0,84 71 0,02 41 0,02 72 0,82 20 0,22 14 0,16 03 0,56 95 0,04 88 0,06 21 Tapanuli  Selatan (2018) 0,98 64 0,03 92 0,03 09 0,87 97 0,04 78 0,05 20 0,65 17 0,02 74 0,02 50 1,00 00 0,09 02 0,06 54 ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. Padangsidimpuan (2020) 0,49 24 0,00 09 0,00 11 0,50 26 0,04 80 0,06 34 0,88 64 0,03 57 0,03 36 0,50 26 0,02 16 0,06 34 Gunungsitoli (2020) 0,69 89 0,00 01 0,00 01 0,09 55 0,00 06 0,00 47 0,00 00 0,00 00 0,00 00 0,09 55 0,00 00 0,00 47

## 3.1 Rancangan K-Medoids Clustering pada RapidMiner Versi 9.10
Penerapan  algoritma K-Medoids  Clustering pada  hasil  tanaman  pagan  dan  desain  operator-operator  yang digunakan  dalam  pengujian  dapat  dilihat  pada  Gambar  2.  Setelah  diterapkan  algoritma k-medoids maka selanjutnya dilakukan evaluasi hasil cluster untuk mendapatkan hasil pengelompokan yang terbaik.
Gambar 2. Desain Operator K-medoids pada RapidMiner Versi 9.10

## 3.2 Hasil Clustering Ketahanan Pangan dengan Algoritma K-Medoids
Penelitian ini menerapkan Indeks Davies Bouldin (DBI) dalam penentuan Jumlah Cluster yang optimum untuk menggelompokkan  hasil  pangan  setiap tahun.  Langkah-Langkah  proses  clustering  dengan  metode DBI sebagai berikut :
a. Membangun model clustering memanfaatkan algoritma K-Medoids dengan jumlah k-cluster yang akan diuji adalah 2 sampai 7 cluster .
b. Setiap cluster yang dibangun akan diuji mengunakan operator Cluster Distance Performance untuk mencari nilai DBI.
c. Nilai DBI paling kecil menunjukkan bahwa pengclusteran dalam kategori baik dan optimal.
Tabel 3. Davies Bouldin Index Cluster Nilai DBI 2 0,088 3 0,062 4 0,158 5 0,104 6 0,139 7 0,098
Pada Tabel 3, dapat dilihat nilai DBI terkecil yaitu 0,062. Sehingga dapat ditentukan jumlah cluster yang optimal untuk penelitian ini sebanyak 3 cluster. Hasil pengelompokan cluster dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Anggota Cluster Tabel 4. Cluster Pangan Jagung
Atribut Data keselutuhan Cluster_0 Cluster_1 Cluster_2 Kota Sumatera Utara (2020) Sumatera Utara (2019) Karo (2019) Toba Samosir (2019)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4939
Atribut Data keselutuhan Cluster_0 Cluster_1 Cluster_2 Rata Produksi 61,19 kw/ha 61,36 kw/ha 70,46 kw/ha 53,92 kw/ha Produksi Lahan Tanam 1965444 ton 321184 ha 1960424 ton 319507 ha 767304,6 ton 108898,1 ha 42004,4 ton 7789,5 ha
Tabel  4  menampilkan  Hasil Analisis Cluster terhadap Pangan Jagung  didapatkan Cluster_0 pada  daerah Sumatera Utara mengalami peningkatan jumlah hasil produksi jagung pada tahun 2020 sebesar 5% dari tahun 2018 yang hanya 30% dengan rata produksi mencapai 61,36 kw/ha dengan luas lahan panen 321184 ha, Cluster_1 pada daerah Karo mengalami peningkatan jumlah hasil produksi jagung pada tahun 2019 sebesar 10%, akan tetapi di tahun 2020 mengalami penurunan hasil produksi jagung sebesar 1% dengan rata produksi 70,47 kw/ha dan luas lahan  panen  107274  ha,  sedangkan  Cluster_2  pada  daerah  Toba  Samosir  mengalami  penurunan  hasil  produksi jagung sebesar 13% di tahun 2019 dan 3% di tahun 2020 dengan rata produksi 55,46 kw/ha dan luas lahan panen 6717  ha.  Hasil  visualisasi  clustering  kenaikan  dan  penurunan  pada  produksi  pangan  jagung  dapat  dilihat  pada Gambar 4.
Gambar 4. Produksi Jagung Tabel 5. Cluster Pangan Kacang Hijau
Atribut Data keselutuhan Cluster_0 Cluster_1 Cluster_2 Kota Sumatera Utara (2019) Sumatera Utara (2020) Langkat (2018) Binjai (2020) Rata Produksi 11,45 kw/ha 12,72 kw/ha 11,97 kw/ha kw/ha Produksi Lahan Tanam 1766,59 ton 1543 ha 1625 ton 1278 ha 668,08 ton 558 ha 15 ton 18 ha
Tabel  5  menampilkan  Hasil  Analisis  Cluster  terhadap  Pangan  Kacang  Hijau  didapatkan  Cluster_0  pada daerah Sumatera Utara mengalami penurunan jumlah hasil produksi kacang hijau pada tahun 2019 sebesar 32% dari  tahun 2018 dan di  tahun 2020 mengalami  peningkatan sebesar 29% dari  tahun  2019 dengan rata produksi 12,72 kw/ha dengan luas lahan panen 1278 ha, Cluster_1 pada daerah Langkat mengalami penurunan jumlah hasil produksi kacang hijau pada tahun 2019 sebesar 66% dari tahun 2018 dengan rata produksi 11,97 kw/ha dan luas lahan panen 558 ha, akan tetapi  di  tahun 2020 mengalami  peningkatan hasil produksi  sebesar 34%, sedangkan Cluster_2 pada daerah Binjai mengalami penurunan hasil produksi kacang hijau sebesar 33% di tahun 2019 dan peningkatan hasil produksi 10% di tahun 2020 dengan rata produksi 10,08 kw/ha dan luas lahan panen 26,6 ha. Hasil visualisasi clustering kenaikan dan penurunan pada produksi pangan kacang hijau dapat dilihat pada Gambar 5.
1710784,96 551863,82 58842,02 1960424 767304,6 42004,4 1965444 755922 37251 S U M A T E R A U T A R A K A R O T O B A S A M O S I R 2018 2019 2020 1 7 6 6 ,5 9 6 6 8 ,0 8 2 6 ,8 4 9 9 ,4 0 9 ,9 1625 342 15 S U M A T E R A U T A R A L A N G K A T B I N J A I
2018
2019 2020

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4939
Tabel 6. Cluster Pangan Kacang Kedelai
Atribut Data keselutuhan Cluster_0 Cluster_1 Cluster_2 Kota Sumatera Utara (2018) Sumatera Utara (2020) Mandailing Natal (2019) Langkat (2019) Rata Produksi 7,02 kw/ha 15,64 kw/ha 18,01 kw/ha 13,67 kw/ha Produksi Lahan Tanam 18152,97 ton 25849,9 ha 4003 ton 2559 ha 1800,7 ton 1000 ha 351,3 ton 257 ha
Tabel 6 menampilkan Hasil Analisis Cluster terhadap Pangan Kacang Kedelai didapatkan Cluster_0 pada daerah Sumatera Utara mengalami penurunan jumlah hasil produksi kacang kedelai pada tahun 2019 sebesar 27% dari tahun 2018 dan di tahun 2020 mengalami penurunan sebesar 29% dari tahun 2019 dengan rata produksi 15,64 kw/ha dengan luas lahan panen 2559 ha, Cluster_1 pada daerah Mandailing Natal mengalami penurunan jumlah hasil produksi kacang kedelai pada tahun 2019 sebesar 38% dari tahun 2018 dengan rata produksi 18,01 kw/ha dan luas  lahan panen 4144 ha, sedangkan Cluster_2 pada daerah Langkat  mengalami penurunan hasil produksi kacang kedelai  sebesar 65% di tahun 2019 dengan rata produksi 13,67  kw/ha dan luas lahan panen 257 ha dan kenaikan  hasil  produksi  kacang  kedelai  sebesar  2%  di  tahun  2020.  Hasil  visualisasi  clustering  kenaikan  dan penurunan pada produksi pangan kacang kedelai dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Produksi Kacang Kedelai Tabel 7. Cluster Pangan Kacang Tanah
Atribut Data keselutuhan Cluster_0 Cluster_1 Cluster_2 Kota Sumatera Utara (2019) Sumatera Utara (2020) Binjai (2020) Simalungun (2019) Rata Produksi 12,74 kw/ha 12,72 kw/ha 8,2 kw/ha 12,25 kw/ha Produksi Lahan Tanam 4888,5 ton 3837 ha 5738,3 ton 1278 ha 74,8 ton 18 ha 839,4 ton 686 ha
Tabel  7  menampilkan  Hasil Analisis  Cluster terhadap Pangan Kacang Tanah  didapatkan Cluster_0 pada daerah Sumatera Utara mengalami peningkatan jumlah hasil produksi kacang tanah pada tahun 2019 sebesar 4% dan tahun 2020 sebesar 5% dari tahun 2018 dengan rata produksi 12,72 kw/ha dengan luas lahan panen 1278 ha, Cluster_1  pada  daerah binjai yang mengalami peningkatan produksi kacang tanah pada tahun 2019 sebesar 3% dan penurunan jumlah hasil produksi di tahun 2020 sebesar 11% dari tahun 2018 dengan rata produksi 8,2 kw/ha dan  luas  lahan  panen  18  ha,  Cluster_2  pada  daerah  Simalungun  mengalami  peningkatan  jumlah  hasil  produksi kacang tanah pada tahun 2019 sebesar 6% dan penurunan hasil produksi di tahun 2020 sebesar 20% dari tahun 2018 dengan rata produksi 12,25 kw/ha dan luas lahan panen 686 ha.  Hasil visualisasi  clustering  kenaikan dan penurunan pada produksi pangan kacang tanah  dapat dilihat pada Gambar 7.
1 8 1 5 2 ,9 7 4 0 1 8 ,2 7 2 5 0 7 ,5 9 .6 2 7 18 00 ,7 3 5 1 ,3 4003 0
422 S U M A T E R A U T A R A
M A N D A I L I N G N A T A L
L A N G K A T 2018 2019 2020 4 3 2 1 ,2 2 9 8 ,6 3 7 2 3 ,9 5 48 8 8 ,5 1 0 6 ,7 8 3 9 ,4 5 7 3 8 ,3 7 4 ,8 4 4 2 ,6 S U M A T E R A
U T A R A B I N J A I
S I M A L U N G U N
2018 2019 2020

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4939

## 3.3 Evaluasi Algoritma K-Medoids menggunakan Silhouette Coefficient
Untuk  mengevaluasi  algoritma  K-Medodids  digunakan  persamaan  rumus Silhouette  Coefficient ,  sehingga didapatkan hasil perhitungan sebagai berikut ini.
Tabel 8. Hasil Silhouette Coefficient Cluster Silhouette Coefficient Cluster 0 0,7334 Cluster 1 0,9726 Cluster 2 0,9878
Hasil rata-rata nilai Silhouette Coefficient keseluruh cluster : 𝑠(𝑖) = 0,7334 + 0,9726 + 0,9878

## 3 = 0,8980
Pada  hasil  pengelompokan  menggunakan  algoritma K-Medoids menghasilkan  rata-rata  nilai Silhouette Coefficient sebesar 0,8980,  sehingga hasil pengelompokan ketahanan pangan dapat  dikatakan baik dikarenakan nilai Silhouette Coefficient mendekati nilai 1.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  yang  telah  dilakukan  dalam  pengelompokan  daerah  hasil  pangan  tertinggi  hingga  terendah menggunakan algoritma K-Medoids dapat disimpulkan bahwa beberapa hasil tanaman pangan di daerah Sumatera Utara mengalami peningkatan seperti pada Cluster_0 tanaman jagung mengalami peningkatan di tahun 2019 dan 2020  sebesar  5%,  hal  ini  juga  terjadi  pada  tanaman  kacang  tanah  yang  mengalami  peningkatan  di  tahun  2019 sebesar 4% dan di tahun 2020 sebesar 5%, Cluster_1 daerah Mandailing Natal mengalami penurunan jumlah hasil produksi  kacang  kedelai  pada  tahun  2019  sebesar  38%  dari  tahun  2018,  Cluster_2  daerah  Binjai  mengalami penurunan hasil produksi kacang hijau sebesar 33% di tahun 2019 dan peningkatan hasil produksi 10% di tahun 2020.  Penggunaan  algoritma  K-Medoids  dengan  metode Davies  Bouldin  Index (DBI)  dan  metode Coefficient Silhouette dalam penelitian ini menghasilkan nilai DBI sebesar 0,062 dan, nilai Coefficient Silhouette yang didapat sebesar  0,8980,  hal  ini  menunjukkan  bahwa  penggunaan  k=3  dalam  penelitian  ini  merupakan  kualitas pengklusteran yang baik. Penelitian ini telah meneliti hasil pangan dari segi faktor jumlah produksi hasil pangan perkota,  rata-rata  produksi  pangan,  luas  panen  pangan  di  provinsi  Sumatera  Utara  menggunakan  algoritma  K- Medoids untuk pengelompokan hasil pangan yang mengalami peningkatan dan penurunan. Saran pengembangan penelitian selanjutnya dapat  diteliti dari segi  faktor kepadatan penduduk dengan  menambahkan variabel  seperti jumlah  penduduk  dan  luas  lahan  disetiap  daerah,  selain  itu  dapat  membandingkan  metode  K-Medoids  dengan metode clustering lainnya seperti Based Clustering

## REFERENCES
[1] E. T. Wibowo, “Pembangunan Ekonomi Pertanian Digital Dalam Mendukung Ketahanan Pangan (Studi di Kabupaten Sleman: Dinas Pertanian, Pangan, dan Perikanan, Daerah Istimewa Yogyakarta),” J. Ketahanan Nas. , vol. 26, no. 2, p. 204, 2020, doi: 10.22146/jkn.57285.
[2] F. Ekonomi, U. Muhammadiyah, and S. Utara, “Analisis Kebijakan Ketahanan Pangan,” 2017.
[3] Y. Wibisono, R. Iskanda, P. La, P. N. Jem, and J. M. Kotak, “ANALISIS KETAH 1 Amali,” pp. 751–760, 2019.
[4] M.  Nasir  and  M.  Bhutta,  “Secure  Identification  , Traceability  and  Real-Time  Tracking of  Agricultural  Food Supply During Transportation Using Internet of Things,” vol. 9, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3076373.
[5] S. O. Oruma, S. Misra, and L. Fernandez-sanz, “Agriculture 4 . 0 : An Implementation Framework for Food Security Attainment  in  Nigeria  ’  s  Post-Covid-19  Era,” IEEE  Access ,  vol.  9,  pp.  83592–83627,  2021,  doi: 10.1109/ACCESS.2021.3086453.
[6] W.  A.  Saputro  and  Y.  Fidayani,  “Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Ketahanan  Pangan  Rumah  Tangga  Petani  Di Kabupaten Klaten,” J. Agrica , vol. 13, no. 2, pp. 115–123, 2020, doi: 10.31289/agrica.v13i2.4078.
[7] A. Ramadhan, K. Prawita, M. A. Izzudin, and G. Amandha, “Analisis strategi dan klasterisasi ketahanan pangan nasional dalam menghadapi pandemi covid-19,” Teknol. Pangan  Media Inf. dan Komun. Ilm. Teknol. Pertan. , vol. 12, no. 1, pp. 110–122, 2021, doi: 10.35891/tp.v12i1.2179.
[8] F. A’dani, Y. Sukayat, I. Setiawan, and M. G. Judawinata, “Pandemi Covid-19: Keterpurukan Dan Kebangkitan Pertanian Strategi  Mempertahankan  Ketersediaan  Pangan  Pokok  Rumah  Tangga  Petani  Padi  Pada  Masa  Pandemi  Covid-19,” Mimb. Agribisnis J. Pemikir. Masy. Ilm. Berwawasan Agribisnis , vol. 7, no. 1, pp. 309–319, 2021.
[9] A. Rohmatullah, D. Rahmalia, and M. S. Pradana, “Klasterisasi Data Pertanian Di Kabupaten,” J. Ilm. Teknosains , vol. V, no. 2, pp. 686–93, 2019.
[10]  A. M. Khariyani and E. Fauziyari, “Clustering dengan Metode K-Means Berdasarkan Potensi Pertanian di Jawa Tengah,” Pros. Pendidik. Mat. dan Mat. , vol. 6, no. 2721, pp. 1–8, 2022.
[11]  H. Suryono, “Pengelompokan Provinsi Di Indonesia Berdasarkan Resiko Covid-19 Dan Ketahanan Pangan,” Semin. Nas. Off. Stat. , vol. 2020, no. 1, pp. 116–123, 2021, doi: 10.34123/semnasoffstat.v2020i1.599.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4939
[12]  M. H. Siregar, “Data Mining Klasterisasi Penjualan Alat-Alat Bangunan Menggunakan Metode K-Means (Studi Kasus Di Toko Adi Bangunan),” J. Teknol. Dan Open Source , vol. 1, no. 2, pp. 83–91, 2018, doi: 10.36378/jtos.v1i2.24.
[13]  W. Utomo, “The comparison of k-means and k-medoids algorithms for clustering the spread of the covid-19 outbreak in Indonesia,” Ilk. J. Ilm. , vol. 13, no. 1, pp. 31–35, 2021, doi: 10.33096/ilkom.v13i1.763.31-35.
[14]  A. V. Ushakov and I. Vasilyev, “A parallel heuristic for a k-medoids clustering problem with unfixed number of clusters,” 2019 42nd Int. Conv. Inf. Commun. Technol. Electron. Microelectron. MIPRO 2019 - Proc. , pp. 1116–1120, 2019, doi: 10.23919/MIPRO.2019.8756919.
[15]  S. A. L. I. Abbas et al. , “K-Means and K-Medoids : Cluster Analysis on Birth Data Collected in City Muzaffarabad , Kashmir,” 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3014021.
[16]  D.  Methods,  R.  Wati,  B.  Sembiring,  F.  A.  Mohammed,  and  K.  Chairuang,  “Customer  Segmentation  Based on  RFM Model Using,” vol. 11, no. 1, pp. 32–43, 2020.
[17]  D. F. Pramesti, M. T. Furqon, and C. Dewi, “Implementasi Metode K-Medoids Clustering Untuk Pengelompokan Data Potensi Kebakaran Hutan / Lahan Berdasarkan Persebaran Titik Panas ( Hotspot ),” vol. 1, no. 9, pp. 723–732, 2017.
[18]  Z.  Mustofa  and  I.  S.  Suasana,  “Algoritma  Clustering  K-Medoids  Pada  E-Government  Bidang  Information  And Communication,” J. Teknol. dan Komun. , vol. 9, pp. 1–10, 2018.
[19]  I.  I.  P.  Damanik,  S.  Solikhun,  I.  S.  Saragih,  I.  Parlina,  D.  Suhendro,  and  A.  Wanto,  “Algoritma  K-Medoids  untuk Mengelompokkan  Desa  yang  Memiliki  Fasilitas  Sekolah  di  Indonesia,” Pros.  Semin.  Nas.  Ris.  Inf.  Sci. ,  vol.  1,  no. September, p. 520, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.58.
[20]  S.  A.  Ritonga,  M.  Safii,  I.  Parlina,  H.  S.  Tambunan,  and  S.  Susiani,  “Teknik  Data  Mining  dalam  Mengelompokkan Produktivitas Padi Menurut Provinsi Menggunakan K-Medoids,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. September, p. 651, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.71.