## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e) : 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## Klasterisasi Kesesuaian Lahan Kayu Putih Kabupaten Cilacap dengan Metode K-Means
Ratih Hafsarah Maharrani #1 , Prih Diantono Abda'u #2 , Hety Dwi Hastuti *3
# Jurusan Teknik Informatika,  Politeknik Negeri Cilacap . Jl Dr. Soetomo No. 1, Sidakaya, Cilacap .
1 ratih.hafsarah@pnc.ac.id
2 abdau@@pnc.ac.id
* Program Studi Akuntansi Lembaga Keuangan Syariah, Politeknik  Negeri Cilacap Jl. Dr Soetomo No. 1, Sidakaya, Cilacap .
3 hetydwi88@gmail.com
Abstrak i —  Banyaknya  lahan  kayu  putih  yang  belum dimanfaatkan  secara  maksimal  seperti  penanaman  dengan sistem  tumpang  sari,  kurangnya  pemahaman  mengenai faktor penghambat dalam pertumbuhan tanaman kayu putih, dan kurangnya pengetahuan mengenai pemanfaatan potensi lahan  yang  optimal  merupakan  penyebab  rendahnya produktifitas kayu putih di Indonesia. Klasterisasi menggunakan  algoritma  K-Means  dalam  pengelompokan lahan  ke  dalam  cluster  yang  potensial  berdasar  faktor pendukung  pertumbuhan  hama  rayap  tanah  merupakan tujuan  dalam  penelitian  yang  dilakukan.  Proses  cluster dilakukan  menggunakan  parameter  tanaman  tumpang  sari, tipe  tanah,  suhu,  kelembaban,  dan  curah  hujan.  Dalam metode K-Means, data yang memiliki karakteristik yang sama dalam  satu  kelompok  dan  memiliki  karakteristik  yang berbeda  dengan  kelompok  lain  akan  dikelompokan  dalam satu cluster. Clustering akan mengupayakan untuk mencapai tingkat  minimal  variasi  antar  data  yang  ada  dalam  suatu cluster.  Pada  penelitian  yang  dilakukan  menggunakan  2 cluster  dan  didapatkan  hasil  sebanyak  13,56%  (16  lahan) yang  sangat  berpotensi  dan  86,44%  (112  lahan)  yang  tidak berpotensi  adanya  hama  rayap.  Hasil  pengujian  terhadap cluster  K-Means  menggunakan  indeks  Davies  Bouldin  dan didapat  nilai  sebesar  0,055.  Dari  penelitian  ini  diharapkan sebagai  bahan  masukan  dengan  harapan  secara  ekologis dapat  meningkatkan  tingkat  keberhasilan  yang  lebih  baik saat melakukan budidaya tanaman kayuputih.
Kata  kunci — Cluster,  K-Means,  Davies  Bouldin  Index, Lahan, Kayu Putih

## I. P ENDAHULUAN
Dalam  pengolahan  lahan  kayu  putih  terdapat  beberapa faktor  yang  menjadi  penghambat  dalam  pertumbuhan, salah  satunya  adalah  adanya  hama  rayap  pada  tanaman kayu putih. Dimana faktor tersebut saling berinteraksi dan berpengaruh  satu  dengan  lainnya  sehingga  dalam perkembangan  tanaman  kayu  putih  diperlukan  adanya suatu metode untuk menggali informasi dengan mengenali pola  yang  penting  dalam  data  [1].  Data  yang  didapatkan
dari proses penggalian informasi tersebut lalu dikelompokkan  dengan  indikator  kemiripan  data  antara satu dengan yang lain. Pengelompokan dapat dilaksanakan dengan  cara  analisis K-Means C luster.  Clustering . atau yang  disebut  dengan segmentation [2]  adalah  suatu prosedur  dalam  pemilahan  data  ke  dalam  kelompok  dan merupakan  metode data  mining dengan  kategori unsupervised. Algoritma K-Means [3]  memiliki  tujuan pengelompokan  data  menjadi  beberapa cluster yang memiliki karakteristik yang sama. Metode K-Means adalah algoritma pengelompokan iteratif . Algoritma ini membangun  model  melalui  beberapa  iterasi  dan  akan terhenti saat model tersebut telah terpusat atau berkumpul. Cluster [4] adalah titik (objek) yang membentuk kelompok dimana  semua  titik  dalam  kelompok  memiliki  kedekatan dengan  pusat  ( centroid )  kelompok  tersebut  dibandingkan dengan centroid kelompok  lain.  Pemilihan  lahan  tanam yang sesuai perlu dilakukan agar meningkatkan produktifitas tanaman. Dalam penanaman kayu putih dapat diterapkan dengan sistem tumpang sari. Ini adalah sebuah peluang  bagi  masyarakat  untuk  dapat  melakukan pemanfaatan lahan dimana pepohonan ditanam dengan satu atau lebih tanaman [5]. Tanaman kayu putih dapat ditanam pada  berbagai  jenis  kondisi  yang  berbeda  untuk  setiap lahannya  (dataran  tinggi  maupun  dataran  rendah),  karena tanaman  ini  mampu  beradaptasi  dengan  berbagai  kondisi dan  lingkungan  yang  berbeda  [6].  Berdasarkan  data yang berasal dari dataset perhutani, Kabupaten Cilacap memiliki potensi yang sangat  tinggi dalam budidaya tanaman kayu putih  karena  memiliki  jumlah  lahan  yang  cukup  banyak. Namun  kurangnya  pemahaman  yang  optimal  dari masyarakat  atau  pengelola  lahan  terhadap  potensi  kayu putih  menjadikan  banyak  lahan  potensial  menjadi  kurang dapat dimanfaatkan dengan baik. Selain itu, pertumbuhan kayu  putih  mulai  memperlihatkan  kualitas  perbedaan tumbuh. Tanaman kayu putih akan meningkat produktivitasnya apabila diimbangi penyesuaian bibit kayu putih  dengan  jenis  dan  lokasi  lahan  yang  akan  ditanami.
Hal lain yang perlu diperhatikan adalah adanya hama rayap tanah  yang  menjadi  penyebab  utama  kematian  tanaman kayu putih yang menyebabkan penurunan hasil tanam [7]. Hama rayap [8] akan menyerang tanaman pada umur 0 – 5 tahun  dengan  terparah  pada  kisaran  usia  0-1  tahun. Beberapa faktor yang menyebabkan adanya hama rayap ini diantaranya,  lahan  kayu  putih  yang  ditanam  di  lahan tumpang sari.  Sumber makanan rayap yang ada pada sisa tanaman tumpangsari seringkali menjadikan adanya kasus serangan  hama  rayap  karena  tingginya  tingkat  bahan organik  [9].  Hama  rayap  tanah  tidak  menyukai  tanah berpasir/remah dan lebih cenderung memilih tanah dengan kandungan  liat  yang  tinggi  [10].  Selain  itu,  rayap . cenderung  menyerang  pada  tanaman  yang  berada  di dataran rendah daripada tanaman yang berada pada dataran tinggi  [11].  Beberapa  faktor  lain  yang  dapat  mendukung pertumbuhan rayap tanah seperti  kelembaban yang tinggi (kisaran  tingkat  kelembaban optimal  berkisar  antara  80  – 90%  untuk  daerah  tropis).  Rayap  akan  bergerak  pindah menuju  daerah  dengan  tingkat  kelembaban  yang  rendah apabila  suhu  suatu  daerah  rendah.  Adapun  faktor  lain seperti suhu  dengan rentang antara 15 – 38 °C dan curah hujan  intensitas  cukup  tinggi  pada  suatu  wilayah  (3000 sampai 4000 mm/thn) juga sangat mempengaruhi terhadap perkembangan hidup hama [12] [13].
Beberapa  penelitian  sebelumnya  telah  dilakukan  [14] menggunakan  metode K-Means dan  TOPSIS,  untuk diterapkan  dalam  perhitungan  dengan  beberapa  kriteria diantaranya adalah suhu, pH tanah dan curah hujan. Kedua metode  mampu  menghasilkan  rekomendasi  lahan  tanam yang  sesuai  berdasarkan  kriteria  yang  ditetapkan. Pengelolaan  data  pertanian  juga  dapat  disegmentasikan sesuai  dengan  jenis  komoditi  berdasarkan  atribut-atribut melalui  pengolahan fuzzy  c means dan K-Means sebagai bahan  masukan  dalam  pengelolaan  lahan  pertanian  dan konversi  lahan  melalui  adanya  penyediaan  informasi berupa jumlah cluster , luas dari lahan, luas daerah, lokasi dan tingkatan level produktifitas [15].  Penelitian lain telah dilakukan  untuk  mengelompokkan  lahan  sawit  produktif menggunakan K-Means Clustering dengan 4 kriteria dalam proses perhitungan yakni hasil jumlah janjang, besaran luas lahan  (Ha),  rata-rata  produksi  per  hektar  (kg)  dan  target pencapaian  hasil  produksi  (kg)  [16].  Metode  ini  sebagai bahan  pertimbangan  pengambilan  keputusan  demi peningkatan  hasil  produksi  sawit  dilihat  dari  manajemen lahan  yang  paling  produktif.  Metode  pengelompokan K- Means Clustering didasarkan atas klasifikasi karakteristik objek,  algoritma  ini  memiliki  tingkat  akurasi  yang  cukup tinggi terhadap ukuran dari objek karena memiliki tingkat efisien dan keterukuran yang lebih baik [17].
Pada  penelitian  yang  dilakukan  berbeda  dengan penelitian sebelumnya, metode K-Means digunakan dalam klasterisasi  lahan  kayu  putih  yang  akan  dikelompokkan dalam  2 cluster menggunakan  5  variabel  dalam perhitungan. Variabel yang digunakan diantaranya adalah : ada  tidaknya  tanaman  tumpang  sari,  tipe  tanah,  suhu, kelembaban  dan  curah  hujan.  Adapun  tujuan  penelitian yakni mengelompokkan kesesuaian data lahan pada daerah
Kabupaten  Cilacap  dengan  menerapkan  metode K-Means Clustering untuk melihat adanya potensi hama rayap tanah pada tanaman kayu putih, dilihat berdasarkan ada tidaknya penyebab yang mempengaruhi kehidupan i dan pertumbuhan kasta i reproduktif i rayap tanah dalam tanaman kayu  putih  serta  pengujian  performansi  jumlah cluster dengan Davies Bouldin yang digunakan untuk memperoleh indeks  minimum  DBI  dan  memaksimalkan  jarak  diantara cluster satu dengan lainnya [18]. Data yang dikelompokkan menjadi  2  c luster yakni  berpotensi  dan  tidak  berpotensi adanya  hama  rayap  tanah.  Dengan  pengelompokan  ini, diharapkan dapat mengetahui lahan kayu putih yang paling potensial  di  daerah  kabupaten  Cilacap.  Dengan  demikian dapat  menekan  tingkat  kematian  tanaman  kayu  putih dengan lebih baik lagi melalui penanganan yang lebih dini.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Metode  penelitian  yang  dilakukan  untuk  menerapkan metode K-Means  Clustering pengelompokan  lahan tanaman kayu putih disajikan dalam gambar 1

## Gambar. 1 Alur tahapan dalam metode penelitian

## A. Dataset Penelitian
Tahap penelitian dimulai dari penentuan ruang lingkup permasalahan,  penelitian  ini  difokuskan  pada  lahan tanaman kayu putih Kabupaten Cilacap. Kemudian setelah itu  ditetapkan  mengenai  tujuan  penelitian,  dalam menentukan pengelompokan lahan akan dilihat dari tingkat kesesuaian  lahan  tanaman  kayu  putih  berdasar  faktor pencetus  adanya  hama  rayap  tanah  yang  ada  pada  lahan tumpang sari. Untuk menunjang hal tersebut maka dataset yang  digunakan  dalam  pengelompokan  merupakan database evapot lahan  kayu  putih  tahun  2021,  diperoleh langsung  dari  arsip  Perhutani  di  wilayah  kerja  Divisi Regional  Jawa  Tengah  khususnya  dalam  hal  ini  adalah Kesatuan  Pemangkuan  Hutan  (KPH)  Banyumas  Barat. Dalam  dataset  yang  berupa  data  excel  tercantum keseluruhan data lahan yang ada di kabupaten Cilacap yang terdiri  dari  3097  record.  Selain  data  evapot,  pengolahan juga menggunakan data sekunder dengan mengunduh data melalui https://www.visualcrossing.com/.

## B. Transformasi Data
Data transformasi adalah  data  yang  telah  dipilih  dari dataset  karena  record  yang  ditampilkan  dalam database evapot merupakan  data  keseluruhan  lahan  perhutani  di Kabupaten  Cilacap,  sedangkan  yang  akan  digunakan hanyalah data lahan tanaman kayuputih. Hasil transformasi dilakukan  terhadap  evapot  sebanyak  3097 record serta diambil sebanyak 118 record data lahan kayu putih seperti terlihat pada tabel 1 . Pada transformasi data, data dengan jenis karakter perlu diubah terlebih dahulu melalui proses inisialisasi  data  ke  dalam  bentuk  numerik.  Data  yang diubah adalah ada tidaknya tanaman tumpang sari dan tipe tanah.

## C. K-Means Clustering
Algoritma K-Means kluster  hanya  bekerja  pada  atribut numerik dan termasuk dalam metode pengelompokan data non hirarki yang mengelompokkan data ke dalam satu atau lebih  kluster  [19].  Langkah  –  langkah  penyelesaian algoritma dapat diuraikan :
1. Tentukan jumlah dari kelompok cluster
2. Penentuan nilai pusat centroid
Nilai centroid untuk awal  iterasi  ditentukan random , lain  halnya  dengan  penentuan  nilai centroid dalam tahapan  iterasi  setiap  kelompok  diperoleh  dari mean atau rata semua nilai data setiap fiturnya. Persamaan 1 digunakan  jika  nilai  M  merupakan  total  data  dari sebuah kelompok.
𝐶𝑖 = 1 𝑀 ∑ 𝑋𝑗 𝑀 𝐽=1 (1)
3. Alokasikan  setiap  data  ke  pusat centroid terdekat. Euclidean adalah salah satu cara yang dapat dilakukan ke  pusat  kelompok.  Pengolahan  nilai  titik  tiap  objek ( distance  space ) dengan jarak  antara  titik  pusat centroid Euclidean diolah menggunakan persamaan 2 d = √(𝑥 1 −   𝑥 2 ) 2 +  (𝑦 1 −  𝑦 2 ) 2 (2)
4. Data  dialokasikan  kembali  ke  masing  –  masing kelompok  berdasarkan  perbandingan  dari  jarak
centroid setiap  grup  dengan  jarak  antar  data. Persamaan  3  digunakan  untuk  pengulangan  alokasi data ke dalam grup yang memiliki kesamaan pusat data (centroid)
𝑎 𝑖1 = {1 0 d = min {D (Xi9C1} (3)
Dapat dituliskan bahwa d adalah jarak terpendek dari data xi ke kelompok setelah perbandingan, c1 adalah pusat  data (centroid) ke  1,  dan 𝑎 𝑖1 adalah  nilai keanggotaan  titik  xi  ke  pusat  kelompok  c1.  Fungsi objektif  dalam K-Means seperti  dituliskan  pada persamaan  4    ditentukan  berdasar  jarak  dalam  suatu kelompok serta nilai keanggotaan dari data.
J = ∑ ∑ 𝑎 𝑖𝑐 𝐷(𝑥 𝑖 𝑐 1 ) 2 𝑘 𝑙=1 𝑛 𝑖=1 (4)
Jumlah data adalah n, jumlah kelompok (k), ai1 yakni nilai  keanggotaan  titik  data  xi  ke  kelompok  c1  yang diikuti. Nilai 0 ataupun 1 dimiliki oleh a dan nilai ai1 = 1 akan diperoleh apabila data adalah anggota suatu kelompok, apabila tidak maka nilai ai1 = 0.
5. Proses  berulang  ke  tahap  3  hingga  anggota  cluster tidak  berpindah  dan  nilai  centroid  yang  dihasilkan tetap.
Proses clustering menggunakan  variabel  yang  terdiri dari  ada  tidaknya  tanaman  tumpang  sari,  tipe  tanah, suhu/temperature, kelembaban dan curah hujan yang akan diolah menggunakan Rapid Miner . Istilah clustering dapat dijelaskan  sebagai  proses  penggolongan  objek  ataupun pengelompokan berdasar  informasi berasal dari data yang telah  diterima,  pendefinisian  hubungan  diantara  objek disesuaikan  dengan  prinsip  menghasilkan  nilai  minimum kelas  atau  kluster  yang  sama  dan  mengoptimalkan kesamaan  antar  anggota  kelas  [10].  Objek  dengan karakteristik  yang  sama  dapat  dibagi  dalam  grup  melalui proses klusterisasi.
D. Hasil  Klusterisasi  Lahan  dan  pengujian  Davies Bouldin Index
Pada  tahapan  awal clustering telah  ditentukan banyaknya cluster .  Pada  penelitian  ini  dibagi  menjadi  2
TABEL I D ATA T RANSFORMASI
Anak Petak Lahan Tempmax Tempmin Temp Kelembaban Curah Hujan Tipe Tanah (Remah/ Liat) Tumpang Sari 2-2 30,44 24,98 27,06 81,84 3100 Remah Tidak Ada 3-2 30,44 24,98 27,06 81,84 3100 Remah Tidak Ada 10-2 30,99 23,53 26,62 83,94 2925 Remah Ada 11-2 30,99 23,53 26,62 83,94 2925 Liat Ada 20-2 30,99 23,53 26,62 83,94 2528 Remah Tidak Ada 20-3 30,99 23,53 26,62 83,94 2528 Remah Tidak Ada 21-1 30,99 23,53 26,62 83,94 2925 Remah Tidak Ada 29-3 30,44 25,04 27,11 81,49 2925 Liat Tidak Ada 32-3 30,99 23,53 26,62 83,94 2925 Remah Ada 34-5 30,81 22,56 25,93 83,24 3100 Liat Ada ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 94A 30,57 23,56 26,52 83,40 2925 Liat Ada 93G 30,57 23,56 26,52 83,40 2925 Liat Ada
cluster ,  yaitu  sangat  berpotensi  (C1)  dan  tidak  memiliki potensi (C2). DBI atau yang disebut Indeks Davies Bouldin merupakan  ukuran  untuk  menentukan  jumlah  kluster terbaik  setelah  proses  pengklasteran  selesai  dilakukan. Indeks ini bertujuan menghasilkan nilai tertinggi pada jarak antar  kelompok  kluster  serta  memperoleh  nilai  terendah jarak objek dalam satu kelompok. Apabila nilai DBI yang dihasilkan merupakan nilai minimum maka akan semakin baik kelompok kluster yang diperoleh [20].

## III. H ASIL I DAN P EMBAHASAN
I
Dalam  pengolahan  data  penelitian  menggunakan database evapot lahan hutan milik Kesatuan Pemangkuan Hutan Banyumas Barat periode tahun 2021 – 2022, record yang  diambil  hanya  berupa  data  curah  hujan,  tanaman tumpang sari dan tipe tanah. Sedangkan data temperature dan  kelembaban  udara  yang  diambil  dari  dataset  publik https://www.visualcrossing.com/. Dari data tersebut kemudian diseleksi dan dilakukan transformasi berdasarkan kebutuhan penelitian.
Data  hasil  transformasi  terlihat  pada  Tabel  1.  Agar memudahkan  dalam pengolahan,  maka  kriteria  tipe  tanah dan  ada  tidaknya  tumpang  sari  perlu  diinisialisasi  dalam bentuk angka seperti dalam tabel 2 dan 3.
TABEL II I NISIALISASI T IPE T ANAH
Tipe Tanah (Remah/  Liat) Kode Remah 0
Liat
1
TABEL III
I NISIALISASI T ANAMAN T UMPANG S ARI Ada Tidaknya Tumpang Sari Kode Tidak Ada 0 Ada 1

## A. Analisa K-Means Cluster
Tahapan  awal clustering adalah  penentuan  banyaknya cluster . Penelitian ini membagi jumlah cluster menjadi 2, yaitu  sangat  berpotensi  (C1)  dan  tidak  memiliki  potensi (C2). Titik cluster yang diambil secara acak adalah data ke 4 dan 58.
TABEL IV T ITIK P USAT A WAL C LUSTER
Cluster Temp max Temp min Temp Kelemba ban Curah Hujan Tipe Tanah (Remah/ Liat) Tum pang Sari C1 30,99  23,53  26,62 83,94 2925 1 1 C2 30,44  25,07  27,15 81,48 2925 1 1
Setelah diketahui pusat cluster , maka tahapan berikutnya adalah mengalokasikan setiap data ke dalam suatu cluster . Rumus Euclidean  Distance pada  persamaan  2  digunakan dalam perhitungan
TABELV H ASIL P ENGELOMPOKAN D ATA I TERASI PERTAMA 1
Anak Petak Lahan Jarak Cluster 1 (d1) Jarak Cluster 2 (d2) C1 C2 2-2 175,03 175,01 0 1 3-2 175,03 175,01 0 1 10-2 1,00 3,17 1 0 11-2 0,00 3,01 1 0 20-2 397,00 397,01 1 0 20-3 397,00 397,01 1 0 21-1 1,41 3,32 1 0 29-3 3,14 1,00 0 1 32-3 1,00 3,17 1 0 34-5 175,01 175,03 1 0 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 94A 0,695 2,53 1 0 93G 0,695 2,53 1 0
Pada tabel 5 diperlihatkan hasil jarak centroid masing- masing cluster dan  hasil    pengelompokan  pada  iterasi  1, dimana  angka  1  sebagai  penanda  bahwa  data  menjadi anggota pada cluster tersebut.
Tahapan  berikutnya  adalah  perhitungan centroid baru. Nilai centroid baru  yang  merupakan  tahap  iterasi  didapat dengan menjumlahkan nilai yang terpilih pada cluster dan dibagikan  dengan  jumlah  nilai  sehingga  didapat  nilai centroid (persamaan 1) untuk iterasi kedua pada tabel 6.
TABEL VI N ILAI CENTROID ITERASI KEDUA
Cluster Temp max Temp min Temp Kelemba ban Curah Hujan Tipe Tanah (Remah/ Liat) Tum pang Sari C1 30,63  23,54  26,52 83,41 2869,92 0,89 0,88 C2 30,44  25,07  27,14 81,49 2932,95 0,95 0,93
Proses  perhitungan  yang  sama  akan  terus  dilakukan sampai dengan data tiap cluster yang dihasilkan memiliki nilai  yang  sama  pada  iterasi  sebelumnya  (tidak  ada perubahan data).
TABEL VII N ILAI CENTROID ITERASI KEEMPAT
Cluster Temp max Temp min Temp Kelemba ban Curah Hujan Tipe Tanah (Remah/ Liat) Tum pang Sari C1 30,67  23,58  26,56 83,35 2626,50 0,88 0,50 C2 30,54  24,19  26,78 82,59 2935,29 0,92 0,96
Penelitian yang dilakukan berhenti pada pusat cluster di iterasi ke-4 (tabel 7) dan telah mencapai nilai yang optimal karena tidak mengalami perubahan nilai lagi dengan hasil C1 = 16 cluster dan C2 = 102 cluster seperti terlihat dalam tabel 8.

## TABEL VIII
H ASIL P ENGELOMPOKAN D ATA I TERASI 4
Anak Petak Lahan Jarak Cluster 1 (d1) Jarak Cluster 2 (d2) C1 C2 2-2 473,51 164,72 0 1 3-2 473,51 164,72 0 1 10-2 298,502 10,46 0 1 11-2 298,501 10,42 0 1 20-2 98,51 407,30 1 0 20-3 98,51 407,30 1 0 21-1 298,502 10,50 0 1 29-3 298,51 10,44 0 1 32-3 298,502 10,46 0 1 34-5 473,502 164,72 0 1
... ... ... ... ...
...
...
... ... ... 94A 298,501 10,35 0 1 93G 298,501 10,35 0 1 Tampilan cluster yang  dihasilkan  dalam Rapid  Miner Studio 9.10  terlihat pada gambar  3  dengan  hasil  C0  =  16 cluster dan C1 = 102 cluster . Hal ini dapat membuktikan bahwa  terdapat  kesamaan  hasil  dalam  perhitungan  secara manual dengan aplikasi Rapid Miner .
Gambar. 2 Tampilan hasil clustering pada rapid miner studio
Dalam penelitian ini dikelompokkan sejumlah 2 cluster . Pada  gambar  3  terlihat cluster dengan  data  yang ditampilkan dilihat dari ada tidaknya tanaman tumpang sari. Berdasarkan inisialisasi data pada tabel 3 dimana angka 0 menyatakan tidak ada tanaman tumpang sari dan 1 terdapat tanaman  tumpang  sari  maka  dapat  disimpulkan  terdapat 10,17% data sesuai dan 89,83% data kurang sesuai. Hal ini didasarkan  atas  pernyataan  bahwa  kasus  serangan  hama rayap  tanaman  kayu  putih  disebabkan  karena  adanya sumber  makanan  rayap  pada  sisa  tanaman  tumpangsari yang  disebabkan  karena  tingginya  tingkat  bahan  organik. Data  tersebut  dapat  dijabarkan  pada cluster 0  terdapat  8 lahan  yang  tidak  terdapat  tanaman  tumpang  sari  atau sebesar  6,78%  data  tidak  sesuai.  Sebesar  6,78%  data dinyatakan  sesuai  karena  terdapat  tanaman  tumpang  sari, sebanyak  83,05%  tidak  berpotensi  walaupun  terdapat tanaman  tumpang  sari  dan  sebanyak  3,39%  tidak berpotensi karena tidak ada tanaman tumpang sari. Hal ini dimungkinkan  karena  setiap  faktor  dapat  mempengaruhi satu dengan lainnya ataupun pengelompokan cluster masih kurang  optimal  sehingga  perlu  dikaji  kembali  dengan optimasi DBI.

## Gambar 3 Pengelompokan berdasar tanaman tumpangsari
Sedangkan  berdasar  teori  bahwa  hama  rayap  tanah lebih  menyukai  tanah  bertekstur  liat  dibandingkan remah/pasir dapat dilihat pada visualisasi gambar 4.

## Gambar 4 Pengelompokan berdasar tanaman tipe tanah
Dapat  dinyatakan  tingkat  kesesuaian  teori  tersebut hanya  berkisar  17,80%  data  dinyatakan  sesuai  dengan perincian lahan tipe tanah liat sekitar 11,02% atau 13 lahan yang berpotensi dan 6,78% atau 8 lahan tipe tanah remah yang  tidak  berpotensi  terdapat  hama  rayap.  Sedangkan prosentase data yang kurang sesuai sebesar 82,2%, 2 lahan (1,69%) diantaranya bertipe remah yang memiliki potensi dan  80,5%  bertipe  tanah  liat  namun  memiliki  potensi adanya hama rayap tanah.

## B. Pengujian Davies Bouldien Indeks
Dengan  nilai  DBI  maka  jumlah cluster yang  optimal akan dapat diketahui, dimana nilai terbaik yang diperoleh adalah nilai minimum.
TABEL IX N ILAI DBI TIAP CLUSTER Cluster Nilai DBI 2 0,055 3 0,042 4 0,001 5 0,006 6 0,018 7 0,037
Tabel  9  menampilkan  perolehan  hasil  indeks Davis Bouldien pada  setiap  kelompok  kluster.  Untuk  hasil terendah  diperoleh  nilai  0,001  pada  kluster  4  dan  hasil tertinggi didapatkan oleh 0,055 pada cluster 2. Hal ini dapat disimpulkan  bahwa  jumlah cluster dalam  penelitian  ini kurang optimal untuk mengelompokan data lahan yang ada.
Optimasi  jumlah cluster dilihat  dari  indeks  DBI  optimal adalah  sebanyak  4 cluster (k  =  4).  Tabel  10  merupakan tampilan jumlah cluster yang telah terbentuk.
TABELX J UMLAH CLUSTER HASIL OPTIMASI DBI
Cluster Jumlah cluster 1 8 2 96
3 8
4 6
Tabel  11  memperlihatkan  pusat cluster hasil  optimasi DBI, cluster dapat  dikelompokan  menjadi  sangat berpotensi (C0), memiliki potensi (C1), kurang berpotensi (C2), dan sangat tidak berpotensi (C3).
TABEL XI P USAT C LUSTER HASIL OPTIMASI DBI
Cluster Temp max Temp min Temp Kelemba ban Curah Hujan Tipe Tanah (Remah/ Liat) Tum pang Sari C1 30,75  23,59  26,6 83,41 2528 0,75 0 C2 30,54  24,22  26,79 82,58 2925 0,96 0,98 C3 30,59  23,57  26,52 83,29 2725 1 1 C4 30,67  23,76  26,56 82,80 3100 0,33 0,67
Apabila  dibandingkan  dengan  pengelompokan cluster dengan k = 2 pada gambar 4, hasil pengelompokan cluster hasil optimasi DBI (k = 4) terlihat lebih sesuai. Dari hasil visualisasi dapat dijabarkan bahwa 8,47% atau sejumlah 10 lahan  dinyatakan  kurang  sesuai  dengan  teori  dikarenakan tidak terdapat lahan tumpang sari namun tetap berpotensi adanya hama rayap. Sedangkan 79,66% atau sejumlah 94 lahan  dinyatakan  sesuai,  karena  memiliki  potensi  adanya hama  rayap  tanah  yang  didukung  dengan  adanya  lahan tumpang  sari.  Dengan  demikian  optimasi  DBI  terhadap metode K-Means dapat direkomendasikan.
Gambar 5 Pusat cluster hasil optimasi DBI

## IV. K ESIMPULAN
Dengan menerapkan metode K-Means pada pengelompokan  lahan  kayu  putih  dapat  diketahui  lahan yang paling potensial dari faktor pendukung pertumbuhan rayap,  sehingga  dapat  dilakukan  penanganan  lebih  dini dilihat dari faktor pemicu sesuai variabel yang digunakan dalam  pengolahan  data.  Dari  hasil  perhitungan  dengan pengelompokan  sebanyak  2 cluster, didapatkan  hasil  16 lahan  yang  sangat  berpotensi  terdapat  hama  rayap  atau
sebesar  13,56%  dan  102  lahan  (sebesar  86,44%)  tidak berpotensi  adanya  hama  rayap  tanah.  Hasil  pengujian dengan index Davies Bouldin didapat bahwa cluster terbaik dalam  pengelompokan  lahan  kayu  putih  yang  potensial adalah  sebanyak  4 cluster dengan  nilai  yang  dihasilkan sebesar 0,001.
R EFERENSI
[1] S.  Setiawan,  “Analisis  Cluster . Menggunakan  Algoritma  K- Means  Untuk  Mengetahui  Kemampuan  Pegawai  Dibidang  IT Pada CV. Roxed Ltd,” J. Pelita Inform. , vol. 18, no. 3, pp. 80– 86, 2019, [Online]. Available: https://ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/pelita/article/view/1142
[2] F.  Fajriana,  “Analisis  Algoritma  K-Medoids  pada  Sistem Klasterisasi  Produksi . Perikanan  Tangkap  Kabupaten  Aceh Utara,” J.  Edukasi  dan  Penelit.  Inform. ,  vol.  7,  no.  2,  p.  263, 2021, doi: 10.26418/jp.v7i2.47795.
[3] N.  Dzaka  Aditya,  K.  Auliasari,  and  A.  Faisol,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Kualitas  Tanaman  Porang Terbaik  Untuk  Kebutuhan  Ekspor . Menggunakan  Metode  K- Means Clustering,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 5, no.
2, pp. 611–617, 2021, doi: 10.36040/jati.v5i2.3746.
[4] P. Pa, A. M. H. Pardede, and S. Rahmadani, “Pengelompakan Data  Pencari  Kerja  Terdaftar  Berdasarkan  Umur  Dan Pendidikan  Menggunakan  Metode . K-means  Clustering  Di Dinas  Tenaga  Kerja  dan  Perindustrian  Perdagangan  Kota Binjai,” J. Inform. Kaputama , vol. 6, no. 3, 2022.
[5] R. Sadono, D. Soeprijadi, and P. Y. A. P. Wirabuana, “Variasi Sifat Kimia Tanah Pada Sistem Agroforestri . di Kawasan Hutan Tanaman  Kayu  Putih,” J.  Ilmu  Lingkung. ,  vol.  17,  no.  2,  pp. 205–211, 2019, doi: 10.14710/jil.17.2.205-211.
[6] E.  Subhan  and M. R. Benung,  “View  of  Analisis Kesesuaian Lahan Budidaya Tanaman Kayu Putih (Melaleuca leucadendra) di  Kecamatan  Bukit  Batu  Kota . Palangka  Raya  Provinsi Kalimantan Tengah.pdf,” Media Ilm. Tek. Lingkung. , vol. 5, no.
2, pp. 83–90, 2020.
[7] W. O. M. Arsyad, A. Ismanto, and A. Baedowi, “Efikasi Ekstrak Akar  Tuba  Dalam  Mengendalikan . Pada  Pertanaman  Kayu Putih,” Ecogreen , vol. 5, no. 1, pp. 57–62, 2019.
[8] A.  B.  Sopandi . and  B.  Wasis,  “GANGGUAN  HAMA  PADA TANAMAN KAYU PUTIH ( Melaleuca,” Makal. Semin. PKP , no. April 2016, 2016, doi: 10.13140/RG.2.2.17409.61288.
[9] A. B. Sopandi and B. Wasis, “Gangguan Hama pada Tanaman
Kayu  Putih  (Melaleuca  cajuputy) . di  RPH  Kosambian,  BKPH Tomo Utara, KPH Sumedang.” 2016. [10] A.  Arinana,  A.  Rauf,  D.  Nandika,  I.  Harahap,  and  I.  M.
Sumertajaya,  “Model  Prediksi Kelas Bahay . a  Serangan  Rayap Tanah  Di  Provinsi  DKI  JakartaBerbasis  Spesies,  Tanah,  dan Iklim,” Pros. Semin. Nas. PEI , no. October, pp. 170–179, 2019, [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/338294223 [11] O.  E.  Simanjuntak,  R.  Suryantini,  and  Nurhaida,  “Intensitas Serangan  Rayap  pada  Eucalyptus . Pellita  di  Areal  Hutan
Tanaman  Industri  PT.  Wana  Hijau  Pesaguan  Kabupaten Ketapang,” J. Hutan Lestari , vol. 7, no. 1, pp. 492–498, 2019. [12] M.  F.  Rifai,  H.  Jatnika,  Y.  S.  S.  Purwanto,  and  S.  Karmila, “Pengaruh Kondisi . Cuaca Terhadap Serangan Hama Penggerek Batang  Pada  Tanaman  Padi  Di  Desa  Ciaruteun  Ilir,  Kec. Bungbulang, Kab. Bogor,” Petir    J.  Pengkaj.  dan  Penerapan Tek.  Inform. ,  vol.  13,  no.  2,  pp.  201–211,  2020,  doi: 10.33322/petir.v13i2.1041.
[13] N.  Subekti,  D.  Duryadi,  D.  Nandika,  S.  Surjokusumo,  and  S. Anwar,  “SEBARAN  DAN  KARAKTER . MORFOLOGI RAYAP  TANAH  Macrotermes  gilvus  Hagen  DI  HABITAT HUTAN ALAM,” J. Ilmu dan Teknol. Has. Hutan , vol. 1, no. 1, pp. 27–33, 2008.
[14] Khomsatun,  D.  Ikhsan,  M.  Ali,  and  Kusrini,  “SISTEM PENGAMBILAN  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  LAHAN TANAM  DI  KABUPATEN  WONOSOBO  DENGAN  K- MEANS CLUSTERING DAN TOPSIS . ,” J. Nas. Pendidik. Tek.
Inform.  JANAPATI | , vol. 9, no. 1, pp. 55–63, 2020.
[15] J.  Tamaela, E.  Sediyono,  and  A.  Setiawan, “Cluster  Analysis
Menggunakan Algoritma Fuzzy C-means dan K-means Untuk Klasterisasi  dan  Pemetaan  Lahan  Pertanian  di  Minahasa Tenggara . ,” J. Buana Inform. , vol. 8, no. 3, pp. 151–160, 2017, doi: 10.24002/jbi.v8i3.1317.
[16] W.  D.  H.  Hendra  Effendi,  Ahmad  Syahrial,  Sefran  Prayoga, “Penerapan Metode K-Means Clustering untuk . Pengelompokan Lahan  Sawit  Produktif  pada  PT  Kasih  Agro  Mandiri,” Teknomatika , vol. 11, no. 02, pp. 117–126, 2021.
[17] P. Alkhairi and A. P. Windarto, “Penerapan K-Means Cluster Pada  Daerah  Potensi  Pertanian  Karet  Produktif  di  Sumatera Utara . ,” Semin. Nasioanl Teknol. Komput. Sains , pp. 762–767, 2019.
[18] F.  Dwiatmoko,  E.  Utami,  and  Sudarmawan,  “Preprocessing
Tranformasi  Data  Menggunakan . K-Means  Clustering,” EXPLORE , vol. 11, no. 2, pp. 127–134, 2021.
[19] U. T. Suryadi and R. Selviani, “Implementasi Metode K-Means Untuk  Klasterisasi  Lahan  Pertanian  Strawberry  Di  Daerah Subang  Berbasis  Iot  Menggunakan . Platform  Node-Red,” J. Teknol. Inf. dan Komun. STMIK Subang , vol. 13, no. 2, pp. 130– 140, 2020.
[20] R.  Adhitama,  A.  Burhanuddin,  and  R.  Ananda,  “Penentuan Jumlah Cluster Ideal Smk Di Jawa Tengah Dengan Metode X- Means  Clustering  Dan  K-Means  Clustering . ,” JIKO  (Jurnal Inform.  dan  Komputer) ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  1–5,  2020,  doi: 10.33387/jiko.v3i1.1635.