## BIOS : Jurnal Teknologi Informasi dan Rekayasa Komputer
Vol. 2, No. 1, Maret 2021, hlm. 11-20 ISSN: 2722-0850 Laman Jurnal: http://bios.sinergis.org

## Memanfaatkan Algoritma K-Means Dalam Memetakan Potensi Hasil Produksi Kelapa Sawit PTPN IV Marihat
Deny Franata Pasaribu 1 , Irfan Sudahri Damanik 2 , Eka Irawan 3 , Suhada 3 , Heru Satria Tambunan 5 1,2,3,4,5 Jurusan Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar
1 denyfranata2016@gmail.com, 2 irfansudahri@amiktunasbangsa.ac.id, 3 eka.irawan@amiktunasbangsa.ac.id,
1 suhada.atb@gmail.com, 1 heru@amiktunasbangsa.ac.id
Keywords:

## ABSTRACT
Grouping,
Data Mining, Cluster, K-Means Algorithm, Palm, Based  on  data  on  the  results  of  oil  palm  production  in  PTPN  IV  Marihat displays  several  locations  with  fruit  yields  that  vary  in  number.  For  this reason,  grouping  of  potential  fruit-producing  locations  is  needed  to  know which locations produce large or small numbers of palm fruit. The production sharing is usually done based on the location or block of harvesting oil palm fruit.  Therefore,  a  method  is  needed  to  facilitate  the  grouping  of  fruit producing locations. With the K-Means clustering approach, the division of location  groups  can  be  done  based  on  harvested  area  (Ha),  production realization (kg) and harvest year. In this research, clustering of potential fruit- producing areas was carried out using the K-Means algorithm. By using K- Means aims to facilitate the grouping of a block with a lot of fruit production, and low. The result of this research is that C1 (highest) is 14 Harvest Block data, and C2 (lowest) is 11 Harvest Block data.
Kata Kunci ABSTRAK Pengelompokan, Data Mining, Cluster, Algoritma K-Means, Kelapa Sawit, Berdasarkan  data  hasil  produksi  buah  sawit  di  PTPN  IV  Marihat menampilkan  beberapa  Lokasi  dengan  hasil  panen  buah  yang  bervariasi jumlahnya. Untuk itu diperlukan pengelompokan lokasi potensial penghasil buah  untuk  mengetahuni  lokasi  mana  saja  yang  menghasilkan  buah  sawit dengan  jumlah  banyak  ataupun  sedikit.  Pembagian  hasil  produksi  biasanya dilakukan berdasarkan loaksi atau blok panen buah kelapa sawit. Oleh karena itu,  dibutuhkan  metode  untuk  memudahkan  dalam  pengelompokan  lokasi penghasil  buah.  Dengan  pendekatan  pengklasteran K-Means ,  pembagian kelompok  lokasi  dapat  dilakukan  berdasarkan  luas  panen  (Ha),  realisasi produksi (kg) dan tahun panen. Pada penelitian ini dilakukan pengklasteran daerah potensial penghasil buah menggunakan algoritma K-Means . Dengan menggunakan K-Means bertujuan dalam memudahkan pengelompokan suatu blok dengan hasil produksi buah banyak, dan rendah. Hasil dari penelitian ini didapakan C1 (tertinggi) ialah 14 data Blok Panen, dan C2 (terendah) ialah 11 data Blok Panen.

## Korespondensi Penulis:
Deny Franata Pasaribu, STIKOM Tunas Bangsa, Jalan Sudirman Blok A Nomor 1, 2, 3 Pematangsiantar Telepon: +62 851 5501 1979 Email: denyfranata2016@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Kelapa  sawit (Elaeis  guineensis  Jacq) merupakan  tanaman  tahunan  golongan  palma  yang  dapat  tumbuh didaerah tropis . Tanaman kelapa sawit berasal dari Nigeria, Afrika Barat. Saat ini perkebunan kelapa sawit menjadi bagian yang sangat penting  dari rantai suplai minyak kelapa sawit global dan ada sekitar tiga juta petani perkebunan
kelapa sawit rakyat di seluruh dunia yang memproduksi sekitar 4 juta ton minyak kelapa sawit. Tanaman kelapa sawit merupakan salah satu penghasil minyak tertinggi per hektar.
PT. Perkebunan Nusantara IV (PTPN IV) merupakan Perusahaan yang bergerak dibidang perkebunan kelapa sawit. Namun dalam pengelolaannya sering kali terjadi penurunan hasil minyak sawit dan inti sawit. Hal ini terjadi karena Belum dilakukan Pemetaan terhadap lokasi buah yang berpotensi baik untuk di produksi oleh pihak terkait dikarenakan terlalu luasnya daerah perkebunan kelapa sawit yang ada pada wilayah Marihat, kemudian pihak terkait masih belum dapat memberikan planning untuk melakukan panen buah berdasarkan blok mana yang lebih berpotensi dengan buah yang baik.
Teknologi pemetaan merupakan teknik membuat data-data di lapangan menjadi sebuah data analisis hasil pengelompokan  yang dapat memudahkan pengguna  untuk  mengetahui  sebuah  posisi  atau  letak  suatu  tempat.  Dari permasalahan  tersebut  penulis  ingin  melakukan  penelitian  yang  dapat  mengetahui  lokasi  buah  kelapa  sawit  yang berpotensi baik berdasarkan data hasil panen. Data mining adalah teknik pengolahan yang penulis pilih untuk meneliti permasalahan  tersebut.  Data  mining  adalah  suatu  bidang  ilmu  yang  dapat  menghasilkan  sebuah  informasi  melalui perhitungan dari data-data lama yang sudah tidak digunakan. Data mining adalah campuran dari statistic, kecerdasan buatan, dan riset basis data yang masih berkembang [1]. Penelitian ini menggunakan Data mining algoritma K-Means dalam mengelompokkan lokasi buah kelapa sawit yang berpotensi di PT. Perkebunan Nusantara IV. Algoritma K- Means merupakan  salah  satu  metode  pengelompokan  data non -hierarki  yang  mempartisi  data  yang  ada  ke  dalam bentuk dua atau lebih kelompok [2].
Berdasarkan latar belakang yang sudah dijelaskan sebelumnnya maka perumusan masalahnya adalah bagaimana menerapkan proses pengelompokan data hasil produksi sawit dengan algoritma K-Means untuk mengetahui lokasi penghasil buah yang berpotensi, yang berguna bagi pihak PTPN IV Marihat.
Adapun  konstrirbusi  riset  dalam  memetakan  potensi  hasil  produksi  kelapa  sawit  ini  adalah  untuk  memberikan tingkat  pengamanan  pada  lokasi  yang  berpotensi  tinggi,  sehingga  tidak  terjadinya  pencurian  buah  serta  pihak perkebunan dapat memberi perawatan lebih terhadap tanaman sawit yang berpotensi tinggi untuk di produksi.
Beberapa penelitian yang terkait dengan penelitian ini dapat dilihat pada tabel 1 berikut ini:
Tabel 1. Penelitian Terkait No Nama Author Judul Riset Hasil Penelitian 1 Lailan Azmi, Mesran dan Kurnia Ulfa Prediksi  Replanting  Lahan  Kelapa Sawit Dengan Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Pada Ptpn Iv Adolina [3]. Algoritma K-Nearest  Neighbor (KNN)  dapat digunakan  dalam  menentukan  lahan  kelapa sawit yang akan diremajakan pada PTPN IV Adolina. 2 Nenci Sirait Implementasi  K-Means  Clustering Pada Pengelompokan  Mutu  Biji  Sawit (Studi  kasus:  Pt.  Multimas  Nabati Asahan) [4] . Data mining pengelompokan mutu biji sawit di PT. Multimas Nabati Asahan menggunakan metode K-means  Clustering di  mulai  dari  tingkat kematangan  buah  sawit  berdasarkan  standar mutunya. 3 Nobertus Krisandi, Helmi dan Bayu Prihandono Algoritma K - Nearest Neighbor Dalam Klasifikasi Data Hasil
Produksi  Kelapa  Sawit  Pada  Pt. Minamas Kecamatan Parindu [5] . Berdasarkan hasil penelitian, data diklasifikasikan ke dalam 6 cluster . Algoritma k- NN dapat digunakan dalam klasifikasi data Hasil Produksi Kelapa Sawit pada PT. Minamas Kec. Parindu.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1 Data Mining
Data  Mining merupakan  proses  kegiatan  untuk    mengumpulkan  data  dalam  jumlah  yang  besar  untuk menemukan pengetahuan  sehingga  dapat  menjadi  informasi  yang dapat digunakan  [6]. Data  mining adalah proses menggunakan  teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan  machine  learning  untuk  mengetahui  informasi yang  bermanfaat  yang  terkait  dari  database  yang  besar.  Tujuan  utama  Data  mining  adalah  untuk  menemukan, menggali, atau menambang pengetahuan dari data atau informasi yang kita miliki.
2.2 Clustering Clustering merupakan proses partisi  sekumpulan  objek  data  dari  satu  set  menjadi  beberapa  kelas.  Hal  ini dapat dilakukan dengan menerapkan berbagai persamaan dan langkah-langkah mengenai jarak algoritma yaitu dengan Euclidean Distance. Analisis kluster ialah metode yang dipakai untuk membagi rangkaian data menjadi beberapa grup berdasarkan  kesamaan-kesamaan  yang  telah  ditentukan  sebelumnya.  Dalam  menentukan  cluster  berdasarkan  data yang telah tersedia dibutuhkan sebuah flowchart untuk memudahkan dalam menentukan alur perhitungan sebagai alur untuk menemukan hasil dari penerapan cluster terhadap data yang akan diproses [7].
Clustering adalah metode penganalisaan data yang sering dimasukkan sebagai salah satu metode Data mining yang tujuannya adalah untuk mengelompokkan data dengan karakteristik yang sama. Cluster berbeda dari klasifikasi karena cluster tidak memiliki variabel target. Tujuan cluster bukan untuk mengklasifikasikan, memperkirakan, atau memprediksi nilai variabel taget [8].

## 2.3 Algoritma K-Means Clustering
Algoritma K-Means merupakan algoritma pengelompokan iteratif yang melakukan partisi set data ke dalam sejumlah K cluster yang sudah ditetapkan di awal [9].
Gambar 1. Flowchart Metode K-Means
Berikut  adalah  langkah-langkah  penyelesaian  yang  dilakukan  penulis  dalam  menggelompokkan  Hasil Produksi buah sawit yang Produktif  menggunakan algoritma K-Means : 1. Menentukan jumlah data yang akan di cluster, dimana sampel data Hasil Produksi yang akan digunakan dalam proses clustering adalah Hasil Panen yang paling Produktif.
2. Menetapkan nilai k jumlah cluster sebanyak 2 cluster (k-2). 3. Menentukan nilai centroid (pusat cluster ) awal yang ditentukan secara random berdasarkan nilai variabel data yang di cluster sebanyak nilai k yang ditentukan sebelumnya.
4. Menghitung jarak setiap data  yang Produktif terhadap pusat cluster.
5. Menentukan posisi cluster masing-masing data hasil produksi yang produktif berdasarkan jarak minimum data terhadap pusat cluster .
6. Menghitung nilai centroid hasil iterasi dengan Memeriksa kondisi berhenti proses iterasi, jika nilai centroid hasil  iterasi  dengan  nilai centroid sebelumnya  bernilai  sama  atau  nilai centroid sudah  optimal  serta  posisi cluster data hasil produksi sawit yang produktif tidak mengalami perubahan lagi maka proses iterasi berhenti. Namun jika nilai centroid tidak sama atau belum optimal serta posisi data hasil produksi buah sawit produktif masih berubah maka proses iterasi berlanjut pada iterasi berikutnya
Selesai Perubahan centroid Mulai Menentukan Jumlah cluster Menetapkan Jumlah cluster
Menentukan Nilai centroid
Hitung jarak antara data dengan centroid Kelompokkan data berdasarkan jarak terdekat
Menghitung nilai centroid

## 2.4 RapidMiner
Rapidminer adalah platform perangkat ilmu data yang dikembangkan oleh perusahaan bernama sama dengan yang  menyediakan  lingkungan  terintegrasi  untuk  persiapan  data  pembelajaran  mesin  pembelajaran  dalam pengembangan teks dan analisis prediktif.

## 2.5 Rancangan Penelitian
Rancangan  penelitian  ini  pertama  kali  penulis  melakukan  pengamatan  selanjutnya  mengumpulkan  data setelah  itu  data  tersebut  dipindahkan  ke exel (xls)  setelah  itu  data  akan  diolah  melalui  proses  perhitungan  dan mengikuti  langkah-langkah  proses  perhitungan  metode k-means Selanjutnya  hasil  perhitungan  tersebut  akan diaplikasikan ke RapidMiner untuk melihat keakuratan hasil yang diperoleh. Flowchart Rancangan Penelitian dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Rancangan Penelitian
Berikut penjelasan dari alur rancangan penelitan pada gambar 2 :
1. Identifikasi Masalah
Merupakan suatu tahap permulaan dari penguasaan masalah dimana suatu objek tertentu dalam situasi tertentu dapat dikenali sebagai suatu masalah. Permasalahan dalam penelitian ini adalah kurangnya pemetaan terhadap blok yang merupakan penghhasil panen sawit yang produktif
2. Teknik Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan cara mencari data Hasil Produksi sawit berdasarkan tahun. Untuk data set pertama penulis mengambil data dari PTPN IV Marihat yang mana data Hasil Produksi sawit dari tahun 2015 - 2019.
3. Pengolahan Data
Pada  tahap  pengolahan  data,  data  diolah  untuk  mendapatkan  hasil  yang  kemudian  dapat  berguna  dalam pengambilan keputusan. Data diolah sehingga menjadi informasi. Data yang didapat dalam bentuk file excel sehingga berekstensi .xlsx.
4. Transformasi dengan Metode K-Means Clustering
Transformasi  data,  data  yang  tersusun  dari  urutan  blok  seperti  blok  A21,  A22,  A23,  A24  dan  A25  harus dilakukan  proses  inisialisasi  data  terlebih  dahulu  ke  dalam  bentuk  angka/numerikal.  Kemudian mengelompokkan data yang sudah ada dalam tiga kelompok yaitu banyak, sedang, rendah dengan metode K- Means Clustering.
5. Olah Data di Rapidminer
Rapidminer merupakan  salah  satu software pilihan  untuk  melakukan  ekstraksi  data  dengan  metode-metode data  mining .  Pengujian  disini  kita  menggunakan  sebuah software  Rapidminer, dengan  pengujian  data menggunakan software kita  akan  membandingkan  bagaimana  hasil  pengolahan  data  secara  manual  dengan hasil pengolahan data menggunakan sebuah software .

## 2.6 Analisa Data
Proses  analisis  data  dapat  dilakukan  setelah  adanya  pengumpulan  data dan  setelah  data  dikumpulkan dan diolah ke excel . Setelah hasil yang telah dapat di excel akan diaplikasikan ke RapidMiner untuk menyesuakian hasil yang didapatkan. Penulis akan melakukan analisa data statistik deskriptif. Data deskriptif adalah metode-metode yang berkaitan  dengan  pengumpulan  data  penyajian  suatu  gugus  data  sehingga  memberikan  informasi  yang  berguna informasi yang dapat diperoleh dari statistika deskriptif ini. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan
data  sekunder,  Data  sekunder  adalah  data  yang  diperoleh  tidak  dari  sumbernya  langsung  melainkan  sudah dikumpulkan oleh pihak lain dan sudah di olah serta memiliki keterkaitan dengan permasalahan yang di teliti.

## 2.7 Alat Analisa Data
Dalam melakukan penelitian ini penulis menggunakan Microsoft excel dan RapidMiner sebagai alat untuk memproses data , Microsoft Excel digunakan untuk membantu dalam proses perhitungan yang akan dilakukan setelah proses perhitungan selesai maka selanjutnya diaplikasikan ke RapidMiner untuk melihat keakuratan hasil yang didapat dari perhitungan di excel serta akan dicocokan dengan hasil yang sudah diaplikasikan ke RapidMiner tersebut.

## 3. HASIL DAN ANALISIS

## 3.1 Pengolahan Data
Penelitian ini menggunakan Data Mining metode K-Means , Pada tahapan ini dilakukan analisis data hasil Produksi Kelapa sawit berdasarkan blok masing-masing dengan tool RapidMiner. RapidMiner adalah sebuah software pilihan  untuk  melakukan  ekstraksi  data  dengan  metode-metode Data  Mining. Berikut  adalah  data  hasil  produksi kelapa sawit yang diambil dari PTPN IV Marihat.
Berikut adalah data hasil Produksi Kelapa sawit yang diambil penulis langsung dari PTPN IV Marihat :

## Tabel 2. Data Hasil Produksi Kelapa Sawit
Blok Panen Tahun Luas Areal Berat Janjang Realisasi Produksi (Ha) (Kg) (Kg) A21 2015 34,35 8,1 14720 A22 22,65 7,5 10760 A23 31,56 8,7 19350 A24 32,19 8,4 16720 A25 33,12 8,2 15100 A21 2016 34,35 8,1 14520 A22 22,65 7,5 10260 A23 31,56 8,7 19150 A24 32,19 8,4 16220 A25 33,12 8,2 14900 A21 2017 34,35 8,1 14620 A22 22,65 7,5 10790 A23 31,56 8,7 19990 A24 32,19 8,4 16810 A25 33,12 8,2 15300 A21 2018 34,35 8,1 14780 A22 22,65 7,5 10800 A23 31,56 8,7 19850 A24 32,19 8,4 16620 A25 33,12 8,2 15230 A21 2019 34,35 8,1 14770 A22 22,65 7,5 10860 A23 31,56 8,7 19890 A24 32,19 8,4 16560 A25 33,12 8,2 15380
Langkah- Langkah perhitungan metode K-Means Clustering: 1. Menentukan Jumlah cluster dan Centorid Data  tersebut  akan  masuk  ke  tahapan clustering dengan  menerapkan  algoritma K-Means menggunakan RapidMiner untuk meng cluster data menjadi dua cluster . Data yang sudah dipilih akan dimasukkan kedalam tool RapidMiner . Kemudian Dalam penerapan algoritma K-Means dihasilkan nilai titik tengah atau centroid dari data yang didapat dengan ketentuan bahwa clusterisasi yang diinginkan adalah 2, penentuan cluster dibagi atas 2 bagian
yakni cluster tingkat  tinggi  (C1), cluster tingkat  rendah  (C2).  Penentuan  titik cluster ini  dilakukan  dengan mengambil  nilai  terbesar  ( maksimum )  untuk cluster tingkat  tinggi  (C1),  nilai  terkecil  ( minimum )  untuk cluster tingkat rendah (C2).
Untuk mendapatkan nilai tertinggi dan terendah (C1) dan (C2) dari data tabel yang ada maka kita harus mengambil nilai berdasarkan atribut nya masing masing. Untuk Luas Areal yang terbesar (C1) adalah 34,35 Ha sedangkan yang terendah (C2) adalah 22,65 Ha. Kemudian Untuk Berat Janjang yang terbesar (C1) adalah 8,7 Kg sedangkan yang  terendah  (C2)  adalah  7,5  Kg.  Kemudian  Untuk  Realisasai  Produksi  yang  terbesar (C1)  adalah  19990  Kg sedangkan yang terendah (C2) adalah 10260 Kg. Sehingga di dapat nilai untuk C1 dan C2 seperti tabel berikut.

## Tabel 3. Nilai Centroid
C1 34,35 8,7 19990 C2 22,65 7,5 10260

## 2. Menghitung Jarak dari Centorid
Untuk menghitung jarak antara titik Centroid dengan titik tiap objek menggunakan Euclidean Distance . Rumus untuk menghitung jarak dari Centroid adalah:
De = √(𝑥𝑖 − 𝑠𝑖) 2 + (𝑦𝑖 − 𝑡𝑖) 2 (1)
Maka perhitungan untuk jarak dari Centroid ke-1 adalah sebagai berikut : D A1,c1 = √(34,35- 32,23) 2 + (8,1- 8,45) 2 + (14720-1990) 2 = 5270 D A2,c1 = √(22,65- 32,23) 2 + (7,5- 8,45) 2 + (10760-1990) 2 = 9230
D A3,c1 = √(31,56- 32,23) 2 + (8,7- 8,45) 2 + (19350-1990) 2 = 640 D A4,c1 = √(32,19- 32,23) 2 + (8,4- 8,45) 2 + (16720-1990) 2 = 3270 D A5,c1 = √(33,12- 32,23) 2 + (8,2- 8,45) 2 + (15100-1990) 2 = 4590 D A6,c1 = √(34,35- 32,23) 2 + (8,1- 8,45) 2 + (14520-1990) 2 = 5470 D A7,c1 = √(22,65- 32,23) 2 + (7,5- 8,45) 2 + (10260-1990) 2 = 9730 D A8,c1 = √(31,56- 32,23) 2 + (8,7- 8,45) 2 + (19150-1990) 2 = 840 D A9,c1 = √(32,19- 32,23) 2 + (8,4- 8,45) 2 + (16220-1990) 2 = 3770 D A10,c1 = √(33,12- 32,23) 2 + (8,2- 8,45) 2 +(14900-1990) 2 = 5090
Selanjutnya perhitungan untuk jarak dari Centroid ke-2 adalah sebagai berikut: D A1,c2 = √(34,35- 22,65) 2 + (8,1- 7,5) 2 + (14720-10260) 2 = 4460 D A2,c2 = √(22,65- 22,65) 2 + (7,5- 7,5) 2 + (10760-10260) 2 = 500 D A3,c2 = √(31,56- 22,65) 2 + (8,7- 7,5) 2 + (19350-10260) 2 = 9090 D A4,c2 = √(32,19- 22,65) 2 + (8,4- 7,5) 2 + (16720-10260) 2 = 6460 D A10,c2 = √(33,12-- 22,65) 2 + (8,2- 7,5) 2 +(14900-10260) 2 = 4640 sehingga didapat tabel jarak dari Centroid dan mencari nilai minimal dari kedua centroid . Tabel jarak dari centroid adalah sebagai berikut :

## Tabel 4.
Nilai Iterasi Ke 1 C1 C2 JARAK TERPENDEK C1 C2 5270,000034 4460,015387 4460,015387 1 9230,007493 500 500 1 640,0060813 9090,004446 640,0060813 1 3270,000727 6460,007107 3270,000727 1 4890,00018 4840,011375 4840,011375 1 5470,000033 4260,016109 4260,016109 1 9730,007108 0 0 1 840,0046334 8890,004546 840,0046334 1 3770,000631 5960,007703 3770,000631 1 5090,000173 4640,011865 4640,011865 1 5370,000034 4360,01574 4360,01574 1 9200,007518 530 530 1 2,79 9730,004154 2,79 1
3180,000748 6550,007009 3180,000748 1 4690,000188 5040,010924 4690,000188 1 5210,000035 4520,015182 4520,015182 1 9190,007526 540 540 1 140,0277976 9590,004214 140,0277976 1 3370,000706 6360,007219 3370,000706 1 4760,000185 4970,011078 4760,000185 1 5220,000034 4510,015216 4510,015216 1 9130,007576 600 600 1 100,0389129 9630,004197 100,0389129 1 3430,000693 6300,007287 3430,000693 1 4610,000191 5120,010753 4610,000191 1

## 3. Menentukan Cluster atau Pengelompokan
Dalam menentukan Cluster dengan nilai Cluster berdasarkan nilai yang sama dari nilai Cluster dan diletakkan pada Cluster yang  sesuai  dengan  nilai  sama  pada  Iterasi  1.  Selanjutnya  dalam  metode K-Means ,  perhitungan berhenti apabila Cluster pada iterasi yang dihasilkan sama pada iterasi sebelumnya. Maka selanjutnya mencari Cluster pada iterasi selanjutnya sampai nilai iterasinya sama. Untuk mencari nilai Centroid selanjutnya dengan menggunakan Centroid baru pada Iterasi ke-1 dengan menjumlahkan nilai sesuai yang tertera pada Cluster di tabel diatas. Adapun Centroid baru untuk mencari Cluster selanjutnya adalah dengan menjumlahkan nilai yang terpilih pada Cluster tersebut kemudian membagikannya sebanyak jumlah nilai sebagai berikut : 𝐶 1𝑎 = ( 31,56 + 32,19 + 33,12 + 31,56 + 32,19 + 31,56 + 32,19 + 33,12 + 31,56 + 32,19 + 33,12 + 31,56 + 32,19
+ 33,12 )/14 = 32,230 𝐶 1𝑏 = ( 8,7 +8,4 + 8,2 + 8,7 +8,4 + 8,7 +8,4 + 8,2 + 8,7 +8,4 + 8,2 + 8,7 +8,4 + 8,2 )/14 = 8,45 𝐶 1𝑐 = ( 19350 + 16720 + 15100 + 19150 + 16220 + 19990 + 16810 + 15300 + 19850 + 16620 + 15230 + 19890 + 16560 + 15380 )/14 = 17297,857 Maka, data Centroid baru Iterasi ke-1 adalah sebagai berikut :
Tabel 5. Centroid Baru C1 32,23071429 8,45 17297,85714 C2 28,92 7,836363636 12889,09091
Sehingga didapat tabel jarak dari Centroid dan mencari nilai minimal dari kedua centroid . Tabel jarak dari centroid adalah sebagai berikut :

## Tabel 6.
Nilai Iterasi Ke 2 C1 C2 JARAK TERPENDEK C1 C2 2577,858038 1830,917162 1830,917162 1 6537,864232 2129,100168 2129,100168 1 2052,142982 6460,909688 2052,142982 1 577,8571465 3830,910528 577,8571465 1 2197,857337 2210,91311 2197,857337 1 2777,857973 1630,918152 1630,918152 1 C1 C2 JARAK TERPENDEK C1 C2 7037,863728 2629,098407 2629,098407 1 1852,142995 6260,909707 1852,142995 1 1077,857145 3330,910744 1077,857145 1 2397,857321 2010,91351 2010,91351 1 2677,858004 1730,917628 1730,917628 1 6507,864264 2099,1003 2099,1003 1 2692,142952 7100,909634 2692,142952 1 487,8571471 3920,910495 487,8571471 1 1997,857356 2410,912777 1997,857356 1 2517,858059 1890,916906 1890,916906 1 6497,864275 2089,100345 2089,100345 1 2552,142958 6960,909645 2552,142958 1 677,8571459 3730,910566 677,8571459 1
Dari  tabel Cluster Iterasi  ke-1  dan  tabel Cluster Iterasi  ke-2  memiliki  nilai Cluster yang  sama  atau  tidak berubah pada cluster terakhir maka perhitungan dihentikan dan hasil yang diperoleh yaitu: 1. Cluster 1 ( C1 ) mendapatkan 14 data Blok Panen dalam artian bahwa kelompok pertama termasuk kategori Hasil panen tertinggi Pada Tahun 2015 - 2019.
2. Cluster 2 ( C2 ) mendapatkan 11 Blok dalam artian bahwa kelompok kedua termasuk kategori hasil panen rendah pada tahun 2015-2019.
Dari tabel Cluster Iterasi ke-1 dan tabel Cluster Iterasi ke-2 memiliki nilai Cluster yang sama atau tidak berubah pada cluster terakhir maka perhitungan dihentikan.

## 3.2 Pemodelan RapidMiner
Dalam menjalankan proses untuk membentuk pemodelan, tahap pertama yang dilakukan adalah importing data dari data yang sudah di transformasi terlebih dahulu ke dalam Microsoft Excel dengan format .xls agar dapat diakses menggunakan software RapidMiner . Atribut yang digunakan sebagai label adalah data hasil panen jagung. Dalam melakukan importing data, dibutuhkan operator baru seperti gambar berikut.
Gambar 3. New Process Untuk Import Data Excel
Pilih data yang akan digunakan untuk di import . Lakukan drag and drop data yang dipilih kedalam main process . Berikut alur proses import data yang dilakukan. Pada import data wizard step 1, pilih data berformat .xls pada folder yang akan di import .
2067,857349 2340,912887 2067,857349 1 2527,858055 1880,916947 1880,916947 1 6437,864342 2029,100624 2029,100624 1 2592,142956 7000,909642 2592,142956 1 737,8571457 3670,910591 737,8571457 1 1917,857365 2490,912658 1917,857365 1
Pada  data import  wizard  step 2,  data  sawit.xls  dengan import excel dimasukan.  File Excel dapat  berisi beberapa lembar, cukup menandai beberapa sel yang akan dimuat. Pada proses kali ini, peneliti memilih sel 1 untuk dilanjutkan prosesnya kemudian klik next . Langkah berikutnya drag dan drop operator K-Means lalu hubungkan pada output.

## Gambar 5. Operator K-Means
Pada saat tool run diklik akan muncul hasil cluster seperti gambar dibawah.
Gambar 6. Data Hasil Clustering
Dari gambar 6 dapat dilihat bahwa perhitungan manual yang dilakukan memiliki hasil yang sama dengan menggunakan software RapidMiner, dimana dari 25 data hasil produksi kelapa sawit yang diuji hasil yang didapatkan yaitu 14 data termasuk kedalam cluster tertinggi dan 11 data termasuk kedalam cluster terendah. Sehingga berdasarkan data hasil clustering pada gambar 6 didapatkan grafik hasil dari RapidMiner 7 berikut ini:
Gambar 7. Grafik Clustering

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan sebelumnya dapat disimpulkan bahwa: Metode yang digunakan dalam perhitungan skripsi  ini  adalah  penerapan  data  mining  dengan  metode K-Means  Clustering .  Hasil  dari  penelitian  menggunakan metode K-Means ini berupa 2 (dua) buah cluster yaitu cluster tinggi dan cluter rendah. Penerapan Algoritma K-means dapat  diimplementasikan  terhadap  pemetaan  hasil  produksi  buah  sawit.  Penerapan  Algoritma K-means dapat diimplementasikan ke dalam software Rapidminner. Hasil dari penelitian ini di dapakan C1 (tertinggi) ialah 14 data Blok Panen, dan C2 (terendah) ialah 11 data Blok Panen.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Dalam melakukan penelitian ini tentu ada dukungan dari banyak pihak mulai dari anggota keluarga, rekan kerja, dosen dan para pegawai di PTPN IV Marihat. Untuk itu kepada semua pihak yang terlibat kami ucapkan terima kasih.

## REFERENSI
[1] Asroni and R. Adrian, “Penerapan Metode K-Means Untuk Clustering Mahasiswa Berdasarkan Nilai Akademik Dengan Weka Interface Studi Kasus Pada Jurusan Teknik Informatika UMM Magelang,” vol. 18, no. 1, pp. 76–82, 2016.
[2] A. F. Tanjung, T. M. Diansyah, and Rismayanti, “Pemanfaatan Algortima K-Means Clustering Sebagai Pengamanan Pencurian Buah Kelapa Sawit Se-Distrik Tandun PT . Perkebunan Nusantara V,” vol. 3, no. 4, pp. 351–356, 2019.
[3] A. Lailan and U. Kurnia, “Prediksi Replanting Lahan Kelapa Sawit Dengan Menggunakan Metode K- Nearest Neighbor,” PELITA Inform. , vol. 18, pp. 517–522, 2019.
[4] N. Sirait, “Implementasi K-Means Clustering Pada Pengelompokan Mutu Biji Sawit,” J. Pelita Inform. , vol. 16, no. 4, pp. 368–372, 2017.
[5] N. Krisandi, Helmi, and B. Prihandono, “Algoritma K-Nearest Neighbor Dalam Klasifikasi Data HAsil Produksi Kelapa Sawit Pada PT. Minamas Kecamatan Parindu,” vol. 02, no. 1, pp. 33–38, 2013.
[6] Gustientiedina, M. H. Adiya, and Y. Desnelita, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Obat-Obatan Pada RSUD Pekanbaru,” vol. 01, pp. 17–24, 2019.
[7] L. Maulida, “Penerapan Data Mining Dalam Mengelompokkan Kunjungan Wisatawan Ke Objek Wisata Unggulan Di Prov. DKI Jakarta Dengan K-Means,” vol. 2, no. 3, pp. 167–174, 2018.
[8] N. Erlangga, Solikhun, and Irawan, “Penerapan Data Mining Dalam Mengelompokan Produksi Jagung Menurut Provinsi Menggunakan Algoritma K-Means,” vol. 3, pp. 702–709, 2019.
[9] I. Parlina, A. P. Windarto, A. Wanto, and M. R. Lubis, “Memanfaatkan Algoritma K-Means Dalam Menentukan Pegawai Yang Layak Mengikuti Asessment Center Untuk Clustering Program SDP,” vol. 3, no. 1, pp. 87–93, 2018.