Journal Homepage : http://jurnal.sar.ac.id/index.php/satin

## Algoritma K-Medoids untuk Pengelompokan Produksi Padi dan Beras sebagai Upaya Optimalisasi Ketahanan Pangan di Provinsi Riau
Luth Fimawahib 1 , Imam Rangga Bakti 2 , Asep Supriyanto 3
1 Universitas Pasir Pengaraian, luthfimawahib@upp.ac.id, Rokan Hulu, Riau, Indonesia
2 Universitas Pasir Pengaraian, imamranggabakti@gmail.com, Rokan Hulu, Riau, Indonesia
3 Universitas Pasir Pengaraian, asep.tif@gmail.com, Rokan Hulu, Riau, Indonesia
Informasi Makalah Abstrak Submit Revisi Diterima : Oktober 04, 2022 : Oktober 27, 2022 : Desember 01, 2022 Tanaman  pangan  seperti  padi  masih  menjadi  perhatian dunia,  termasuk  di  negara  Indonesia  khususnya  Provinsi Riau.  Kendala  yang  dihadapi  Provinsi  Riau  adalah terbatasnya  pengetahuan  dalam  pengelompokan  produksi padi  dan  beras.  Data  mining  memiliki  beberapa  algoritma dalam Clustering data,  salah  satunya K-Medoids .  Produksi padi  dan  beras  di  Provinsi  Riau  dalam  penelitian  ini dikelompokkan menggunakan algoritma K-Medoids dengan menetapkan k sejumlah  2  (dua).  Perhitungan  manual metode  dan  implementasi  dalam  RapidMiner  untuk produksi padi dan beras dari tahun 2019 sampai 2021, maka diperoleh Cluste r  1  (tinggi)  sebanyak  4  kabupaten, sementara Cluster 2  (rendah)  sebanyak  8  kabupaten.  Hasil ini  bisa  menjadi  informasi  bagi  pemerintah  Provinsi  Riau bahwa masih banyak kabupaten yang belum optimal dalam produksi  padi  dan  beras,  sehingga  pemerintah  bisa  lebih fokus  dalam  meningkatkan  produksi  padi  dan  beras  pada tahun-tahun  berikutnya.  Evaluasi Cluster menggunakan Davies-Bouldin  Index (DBI)  dan  didapatkn  nilai  sebesar 0,626,  sehingga  bisa  dikatakan  bahwa  evaluasi Cluster cukup baik, karena mendekati nol.
Kata Kunci : K-Medoids
Padi
Beras
Provinsi Riau

## Abstract
Food crops such as rice are still a world concern, including in Indonesia, especially Riau Province. The  obstacle  faced  by  Riau  Province  is  the  limited  knowledge  in  classifying  rice  and  rice production.  Data  mining  has  several  algorithms  in  data  clustering,  one  of  which  is  K-Medoids. Rice  and  rice  production  in  Riau  Province  in  this  study  were  grouped  using  the  K-Medoids algorithm  by  setting  k  to  2  (two).  Manual  calculation  of  methods  and  implementation  in RapidMiner  for  rice  and  rice  production  from  2019  to  2021,  then  obtained  Cluster  1  (high)  as many as 4 districts, while Cluster 2 (low) as many as 8 districts. This result can be information for the Riau Provincial government that there are still many districts that are not optimal in rice and rice production, so that the government can focus more on increasing rice and rice production in the following years. Cluster evaluation uses the Davies-Bouldin Index (DBI) and a value of 0.626 is obtained, so it can be said that the Cluster evaluation is quite good, because it is close to zero.

## 1. Pendahuluan
Ketahanan  pangan  selalu  menjadi  hal  yang penting  untuk  diperhatikan,  karena  berkaitan dengan  hajat  hidup  orang  banyak.  Dekade pertama pada abad 21 menujukkan lambatnya  produktivitas  beras  di  seluruh dunia. Kemiskinan di dunia banyak dikaitkan dengan  masalah  pertanian  padi.  Sekitar  900 juta  dari  orang  miskin  di  dunia  bergantung pada  beras,  baik  sebagai  petani  maupun konsumen  (Mishra  et  al.,  2022).  Ketahanan pangan mempertimbangkan kemampuan manusia  untuk  menghasilkan  pangan  yang cukup  setiap  hari,  menyediakan  nutrisi  dan meminimalkan dampak lingkungan.(Mukhtar et al., 2022) Pemerintah Indonesia, sejak dulu kala  sudah  memperhatikan  hal  ini.  Bahkan, pada tahun 1984 Indonesia pernah swasembada  beras.  Namun,  saat  ini  justru Indonesia adalah negara yang selalu mengimpor pangan, termasuk beras.
Produksi  padi  dalam  negeri  dirasa  kurang cukup. Oleh sebab itu, agar stok beras dalam negeri  terjaga  dan  harga  stabil,  perlu melakukan impor.
Riau  merupakan  provinsi  di  Indonesia yang  hampir  seluruh  wilayahnya  bisa ditanami  padi.  Sebagian  besar  wilayah  di provinsi  ini  adalah  dataran  rendah  dan memiliki curah hujan yang baik, cocok untuk budidaya  tanaman  padi.  Namun,  produksi padi di Riau belum optimal, karena sebagian besar  wilayah  di  provinsi  ini  banyak dimanfaatkan  untuk  perkebunan  kelapa Sawit.
Peraturan terbaru yang berkaitan dengan ketahanan  pangan  ini  sebagaimana  tertuang dalam Peraturan Presiden Nomor 104 Tahun 2021 tentang Rincian APBN Tahun
Anggaran 2022 pada Pasal 5 ayat (4) huruf b bahwa  penggunaan  Dana  Desa  yaitu  paling sedikit 20% Penggunaan Dana Desa digunakan untuk Program Ketahanan Pangan dan  Hewani  (Presiden  Republik  Indonesia, 2021).  Adapun  secara  konsep,  ketahanan pangan sebagaimana Undang-Undang Nomor
18  Tahun  2012  tentang  Ketahanan  Pangan adalah  kondisi  terpenuhinya  pangan  bagi negara  sampai  dengan  perseorangan,  yang tercermin  dari  tersedianya  pangan  yang cukup,  baik  jumlah maupun  mutunya,  aman, beragam,  bergizi,  merata,  dan  terjangkau serta  tidak  bertentangan  dengan  agama, keyakinan,  dan  budaya  masyarakat  untuk dapat hidup sehat, aktif, dan produktif secara berkelanjutan.(Undang-Undang, 2012)
Medoid adalah  algoritma  yang  diwakili oleh cluster , dimana algoritma ini diistilahkan  sebagai  algoritma K-Medoids atau  Algoritma  PAM  ( Partitioning  Around Medoids ).(Kamila  et  al.,  2019)  Kelemahan metode K-Means yaitu  ketika  objek  dengan nilai yang besar, bisa jadi distribusi data bisa menyimpang  secara  substansial,  diperbaiki dengan  hadirnya  metode K-Medoids ini. Pengelompokan sekumpulan n objek dijadikan  ke  dalam  beberapa  k cluster ,
dengan
menggunakan metode
pengelompokan  partisi,  adalah  konsep  dari K-Medoids.
Penelitian sebelumnya yang menerapkan K-Medoids adalah penelitian S. Ani Ritonga, et  al yaitu  mengelompokkan  produktivitas padi menurut provinsi dengan hasil cluster 1 atau  rendah  =  17  provinsi, cluster 2  atau sedang = 7 provinsi dan cluster 2 atau tinggi =  3  provinsi.(Ani  Ritonga  et  al.,  2019) Penelitian dengan metode sama juga dilakukan  oleh  Cepy  Sukmayadi, et  al yaitu menentukan wilayah di Kabupaten Karawang yang  rawan  banjir  dengan  hasil  penelitian  1 kecamatan potensi banjir rendah, 24 kecamatan  potensi  banjir  sedang,  dan  5 kecamatan  potensi  banjir tinggi.  (Sukmayadi et  al.,  2021) Penelitian  lain  dengan  objek padi  adalah  penelitian  A.  K.  Mishra, et  al dengan  hasil  penelitian  varietas  padi  di  Asia dan  Afrika  yang  mampu  bertahan  dalam kondisi stres, secara signifikan meningkatkan hasil dan pendapatan padi. Selain itu, inovasi kelembagaan, pelatihan, dan praktik pengelolaan  sumber  daya  alam,  seperti  padi, benih langsung, pengendalian hewan
pengerat,  dan  penghilangan  toksisitas  besi, telah  memiliki  dampak  yang  cukup  besar berpengaruh  positif  terhadap  kesejahteraan petani  padi  sawah  (pendapatan  dan  hasil padi. (Mishra et al., 2022)
Penelitian  ini  bertujuan  memahami algoritma K-Medoids dalam mengelompokkan  jumlah  produksi  padi  dan beras  di  Provinsi  Riau.  Kebaharuan  dalam penelitian  ini  adalah  mampu  memanfaatkan data  mining  dalam  mengungkap  informasi tersembunyi yang selama ini belum diketahui oleh  pemerintah  provinsi.  Ini  menjadi  hal yang unik dalam kajian penelitian ini, karena dengan  data  yang  selama  ini  sudah  tersaji, ternyata  masih  bisa  diungkap  sebuah informasi lain di dalamnya. Data yang diteliti lebih mengerucut di tingkat provinsi sehingga hasil penelitian lebih optimal untuk dijadikan  sumber  rujukan  dalam  mengambil kebijakan. Manfaat dari penelitian ini sebagai acuan  informasi  bagi  pemerintah  Provinsi Riau dalam mengoptimalkan jumlah produksi  padi  dan  beras  sehingga  ketahanan pangan  bisa  dikelola  dengan  baik.  Jika  stok produksi  padi  dan  beras  cukup,  tentu  ini berkontribusi untuk menekan jumlah impor.

## 2. Metode Penelitian
2.1. Metode dan Tahap Penelitian
Metode yang
diterapkan untuk
mengelompokkan produksi padi dan beras di Provinsi  Riau  adalah  Algoritma K-Medoids . Adapun  RapidMiner  adalah tool yang
digunakan untuk pengujian atau
implementasi metode. Jumlah Cluster
ditentukan sebanyak 2 (dua), yaitu tinggi dan rendah. Langkah-langlah metodologi CRISP-
DM dalam penelitian yaitu:

## Gambar 1. Tahapan CRISP-DM
1. Proses  pemahaman  bisnis  :  Proses pemahaman bisnis berfokus pada tujuan dan persyaratan proyek, yang terdiri dari pemahaman tujuan bisnis, kriteria keberhasilan, rencana proyek, dan pengiriman.
Penelitian ini mengimplementasikan metode K- Medoids
dalam mengelompokan produksi  padi  dan  beras  di  Provinsi Riau .
2. Proses  pemahaman  data  :  Proses pengumpulan data awal dan pengelolaan dilanjutkan  dengan  deskripsi  data  dan eksplorasi data.
3. Proses persiapan data : Proses persiapan data meliputi pembersihan data, pengambilan  sampel,  normalisasi,  dan pemilihan fitur yang sudah ditetapkan.
4. Proses pemodelan : Pemodelan meliputi pemilihan
teknik pemodelan, membangun,  dan  melatih  model,  selain membuat prediksi. Dalam
pengelompokan produksi padi dan beras di  Provinsi  Riau, K-Medoids sebagai model  yang  digunakan  dalam penelitian ini.
5. Proses  Evaluasi :  Proses  evaluasi meliputi  validasi  model,  review  hasil,
dan evaluasi kriteria keberhasilan.
6. Proses Penyebaran : Proses penyebaraan mencakup visualisasi hasil, dan pembuatan laporan.
2.2. Tempat dan Waktu Penelitian Tempat  penelitian  dilakukan  di  Badan  Pusat Statistik Provinsi Riau. Pelaksanaan penelitian  pada  bulan  Juni  2022  sampai dengan September 2022.
2.3. Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  Badan Pusat Statistik hasil Produksi Padi dan Beras di  Provinsi  Riau.  Data  terdiri  dari  12  (dua belas)  kabupaten  dari  tahun  2019  sampai 2021  dengan  kriteria  Produksi  Padi  (ton GKG) dan Produksi Padi Setara Beras (ton).
2.4 Data Mining
Data  mining  (DM)  adalah  area  penelitian  di mana  kumpulan  data  besar  dalam  basis  data dan  penyimpanan  data  berada  dijelajahi  dan ditambang  untuk  menemukan  pola  baru  dan berguna.  (Bakar  et  al.,  2020).  Proses penggalian data diumpamakan seperti penambangan minyak di laut. Minyak adalah pengetahuan  baru  yang  diperoleh,  sementara laut adalah data base . (Fimawahib & Rouza, 2021).  Data  mining adalah  serangkaian proses  untuk  menggali  nilai  tambah  dari suatu  kumpulan  data  berupa  mengetahuan yang  selama  ini  tidak  diketahui  secara manual. (Pratiwi & Adrianto, 2017). Konsep lain  dari  data  mining  adalah  proses  yang mempekerjakan  satu  atau  lebih  teknik pembelajaran  ( machine  learning )  untuk menganalisis
dan mengekstraksi pengetahuan. (Desyanti, 2019)
2.5 CRISP-DM
CRISP-DM merupakan  kepanjangan  dari Cross-Industry  Standard  Process  for  Data Mining merupakan suatu standarisasi pemrosesan data mining yang telah dikembangkan  dimana  data  yang  ada  akan melewati setiap fase terstruktur dan terdefenisi dengan jelas dan efisien. (Fimawahib & Rouza, 2021). Proses pemahaman  bisnis  berfokus  pada  tujuan  dan persyaratan proyek, yang terdiri dari pemahaman tujuan bisnis, kriteria
keberhasilan, rencana proyek, dan pengiriman. Proses pemahaman data dimulai dengan pengumpulan data awal dan pengelolaan  dilanjutkan  dengan  deskripsi data  dan  eksplorasi  data.  Proses  persiapan data meliputi pembersihan data, pengambilan sampel,  normalisasi,  dan  pemilihan  fitur. Proses  pemodelan  meliputi  pemilihan  teknik pemodelan, membangun, dan melatih model, selain  membuat  prediksi.  Proses  evaluasi meliputi  validasi  model,  review  hasil,  dan evaluasi  kriteria  keberhasilan.  Terakhir, proses penerapan mencakup visualisasi hasil, dan pembuatan laporan. (Utomo, 2021)
2.6 Clustering
Clustering diartikan sebagai pengelompokan, yaitu  suatu  proses  menempatkan  data  yang sama  ke  dalam  sebuah  kelompok-kelompok berdasarkan pertimbangan pendekatan penting. (Kamila et al., 2019)
2.7 Proses Algoritma K-Medoids
Medoid adalah  algoritma  yang  diwakili oleh cluster , dimana algoritma ini diistilahkan  sebagai  algoritma K-Medoids atau  Algoritma  PAM  ( Partitioning  Around Medoids) .  (Kamila  et  al.,  2019)  Kelemahan metode K-Means yaitu  ketika  objek  dengan nilai yang besar, bisa jadi distribusi data bisa menyimpang  secara  substansial,  diperbaiki dengan  hadirnya  metode K-Medoids ini. Pengelompokan sekumpulan n objek dijadikan  ke  dalam  beberapa  k cluster ,
dengan
menggunakan metode
pengelompokan  partisi,  adalah  konsep  dari K-Medoids .  (Sukmayadi  et  al.,  2021) Algoritma  K-Medoids  merupakan  bagian dari  group  clustering.  Metode  K-Medoids cukup  efisien  dalam  mengumpulkan  data yang kecil. Langkah pertama adalah menentukan  titik  (medoid)  yang  paling representatif  pada  kelompok  data  dengan menghitung  jarak  dalam  suatu  cluster  dari semua  kombinasi  medoid  sehingga  jarak antar  titik  dalam  suatu  kelompok  kecil, sedangkan  jarak  titik  antar  kelompok  adalah
besar . (Utomo, 2021)
Langkah-langkah algoritma K-Medoids adalah sebagai berikut:
A. Inisialisasi  pusat  cluster  sebanyak  k (jumlah cluster)
B. Gunakan  persamaan  ukuran  jarak Euclidian Distance untuk mengalokasikan  setiap  data  (objek)
ke cluster terdekat.
2 (1)
dimana  i=1,  ....,  n;  j=1,  ....,  n  dan  p adalah  banyak  variabel,  serta  V adalah matrik varian kovarian. C. Kandidat medoids baru dipilih secara  acak  objek  pada  masing- masing cluster .
D. Hitung  jarak  setiap  objek  yang berada  pada  masing-masing cluster dengan kandidat medoids baru.
E. Hitung  total  simpangan  ( S )  dengan menghitung  nilai  total distance baru –  total distance lama.  Jika S <  0, maka tukar objek dengan data cluster untuk  membentuk  sekumpulan k objek baru sebagai medoids .
Ulangi  langkah  3  sampai  5  hingga tidak  terjadi  perubahan medoids , sehingga  didapatkan cluster beserta anggota cluster masing-masing.
2.8 Ketahan Pangan
Pangan  adalah  segala  sesuatu  yang  berasal dari sumber  hayati  dan  air,  baik  yang  diolah maupun  tidak  diolah,  yang  diperuntukkan sebagai  makanan  atau  minuman  bagi konsumsi manusia, termasuk bahan tambahan  pangan,  bahan  baku  pangan,  dan bahan  lainnya  yang  digunakan  dalam  proses penyiapan,  pengolahan,  dan  atau  pembuatan makanan  atau  minuman.  Adapun,  ketahanan pangan  adalah  kondisi  terpenuhinya  pangan bagi  negara  sampai  dengan  perseorangan, yang tercermin dari tersedianya pangan yang
cukup,  baik  jumlah maupun  mutunya,  aman, beragam,  bergizi,  merata,  dan  terjangkau serta  tidak  bertentangan  dengan  agama, keyakinan,  dan  budaya  masyarakat  untuk dapat hidup sehat, aktif, dan produktif secara berkelanjutan. (Fauzin, 2021)
2.9 Padi
Salah  satu  sumber  karbohidrat  utama  bagi tubuh  manusia  mayoritas  penduduk  dunia adalah  padi.  Padi  masuk  dalam  suku  padi- padian atau poaceae . Padi termasuk tanaman semusim,  memiliki  akar  serabut,  batang pendek, struktur serupa batang terbentuk dari rangkaian pelepah daun yang saling menopang  daun  sempurna  dengan  pelepah tegak,  daun  berbentuk  lanset,  warna  hijau muda  hingga  hijau  tua,  berurat  daun  sejajar, tertutupi  oleh  rambut  yang  pendek  dan jarang, bagian bunga tersusun majemuk, tipe malai bercabang, satuan bunga disebut floret yang  terletak  pada  satu  spikelet  yang  duduk pada  panikula,  tipe  buah  bulir  atau  kariopsis yang  tidak  dapat  dibedakan  mana  buah  dan bijinya, bentuk hampir bulat hingga lonjong, ukuran  3  mm  hingga  15  mm,  tertutup  oleh palea  dan  lemma  yang  dalam  bahasa  sehari- hari  disebut  sekam,  struktur  dominan  padi yang biasa dikonsumsi yaitu jenis enduspermium yang  berubah-ubah.(Khusna & Mariana, 2021) Ekonomi di Indonesia bisa diukur dengan indikator banyaknya komoditas  unggulan  berupa  padi  sebagai bahan baku pangan pokok vital untuk rakyat. (Ani Ritonga et al., 2019)
2.10 RapidMiner
Ralf Klinkenberg, Ingo Mierswa, dan Simon Fischer merupakan pengembang RapidMiner di Artificial Intelligence Unit dari University of  Dortmund.  Aplikasi  ini  adalah  aplikasi open  source berlisensi  AGPL  (GNU Affero General Public License ) yang dapat digunakan  untuk  mengolah  data  mining. (Setiawan, 2016)

## 3. Hasil dan Pembahasan
A. Pemahaman Bisnis
Data  produksi  padi  dan  beras  di  Provinsi Riau sudah ada namun informasi tersembunyi  dalam  data  tersebut  belum diungkap.  Pengumpulan  data  diperoleh  dari Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Riau.  Hasil yang  diharapakan  dari  luaran  atau output penelitian  ini  adalah  informasi  bermanfaat untuk  Provinsi  Riau  terkait  pengembangan daerah yang paling berpotensi untuk budidaya  padi  sebagai  upaya  ketahanan pangan.

## B. Pemahaman Data
Dataset awal dalam penelitian adalah laporan Produksi Padi dan Beras dalam ton sepanjang tahun  2019  sampai  2021.  Ketika  data  awal sudah  dikumpulkan,  pengelolaan  dilanjutkan dengan deskripsi data dan eksplorasi data.

## Tabel 1. Deskripsi Data Produksi Padi dan Beras
Atribut Tipe Data Keterangan No Numerik No Urut Kab/Kota Kab/Kota Nominal Nama Kabupaten/Kota Produksi Padi (ton GKG) Numerik Jumlah Produksi Padi Produksi Padi setara Beras (ton) Numerik Jumlah Produksi Beras Tahun Numerik Tahun Produksi
Tabel  I  mendeskripsikan  data  produksi  padi dan  beras  di  Provinsi  Riau.  Tabel  I memberikan  informasi  tentang  atribut,  tipe data,  dan  keterangan.  Jika  deskripsi  data sudah  dilakukan,  maka  proses  berikutnya adalah explore  the  data, dengan  tujuan mudah untuk memahami data agar diperoleh pengetahuan  atau  pemahaman  data.  Setelah data  diexplore,  tahap  berikutnya  adalah melakukan verifikasi menggunakan Microsoft  Excel dengan  fitur Conditional Formatting untuk memeriksa kualitas data.
Tabel 2. Hasil Explore Data Produksi Padi dan Beras Atribut Tipe Data Keterangan No Numerik No Urut Kab/Kota Data 2019-2021: 1-12 Kab/Kota Nominal Nama Kab/Kota Data 2019-2021: 12 Kab/Kota Produksi Padi (ton GKG) Numerik Jumlah Produksi Padi Data 2019-2021: dalam  ton Produksi Padi setara Beras (ton) Numerik Jumlah Produksi Beras Data 2019-2021: dalam  ton Tahun Numerik Tahun Produksi : 2019, 2020, 2021
Tidak ditemukan missing value atau hilangnya nilai/data dan data ganda sebagaimana  yang  terlihat  pada  Tabel  II Explore Data Produksi Padi dan Beras.
C. Persiapan Data
Tabel  III  menampilkan  data  produksi  padi dan  beras  sesudah  proses  pembersihan  atau cleaning dan masih memiliki 8 atribut.
Tabel 3. Explore Data Produksi Padi dan Beras Cleaning
N o Kab/ Kota Produksi Padi (ton GKG) Produksi Padi Setara Beras (ton) 201 9 202 0 202 1 201 9 202 0 202 1 1 Kuan tan Singi ngi 19. 322 27. 198 20. 950 11. 032 15. 609 12. 023 2 Indra giri Hulu 7.8 42 6.5 78 4.4 43 4.4 78 3.7 75 2.5 50 3 Indra giri Hilir 70. 139 78. 459 65. 755 40. 046 45. 028 37. 737 4 Pelal awan 16. 897 15. 155 19. 001 9.6 47 8.6 98 10. 905 5 Siak 28. 292 26. 549 29. 382 16. 153 15. 236 16. 863 6 Kam par 9.5 68 18. 947 9.7 42 5.4 63 10. 874 5.5 91
7 Roka n Hulu 11. 757 11. 638 5.9 26 6.7 13 6.6 79 3.4 01 8 Beng kalis 21. 574 13. 456 14. 997 12. 318 7.7 23 8.6 07
9 Roka n Hilir 39. 557 37. 209 37. 724 22. 585 21. 354 21. 650
1 0 Kepu lauan Mera nti 4.8 34 4.8 91 6.8 82 2.7 60 2.8 07 3.9 50 1 1 Peka nbaru 1 0 0 1 0 0
1 2 Dum ai 1.0 91 3.6 06 2.6 57 623 2.0 69 1.5 25

## Implementasi K-Medoids
Implementasi K-Medoids sesuai  dengan studi kasus dalam penelitian  ini yaitu:
a. Pusat cluster yang  diinisialisasikan
sebanyak 2 (dua), dipilih secara random untuk setiap medoid . Tabel IV menampilkan Pusat Cluster Medoid I:
Tabel 4. Pusat Cluster Medoid 1
N o Kab/K ota Produksi Padi (ton GKG) Produksi Padi Setara Beras (ton) 20 19 20 20 20 21 20 19 20 20 20 21 1 Rokan Hilir 39 .5 57 37 .2 09 37 .7 24 22 .5
85 21 .3
54 21 .6 50 2 Dumai 1. 09 1 3. 60 6 2. 65 7 62 3 2. 06 9 1. 52 5
b. Gunakan persamaan ukuran jarak Euclidian Distance untuk mengalokasikan  setiap  data  (objek)  ke cluster terdekat: D(Kuantan Singingi)
= √ (19.322 – 39.557) 2 + (27.198 – 37.209) 2 + (20.950 – 37.724) 2 + (11.032 – 22.585) 2 + (15.609 – 21.354) 2 + (12.023 – 21.650) 2
= 32.407        (1)
D(Indragiri Hulu)
= √ (7.942 – 39.557) 2 + (6.578 – 37.209) 2 + (4.443 – 37.724) 2 + (4.478 – 22.585) 2 + (3.775 – 21.354) 2 + (2.550 – 21.650) 2 = 63.667        (2) D(Dumai) = √ (1.091 – 39.557) 2 + (3.606 – 37.209) 2 + (2.657 – 37.724) 2 + (623 – 22.585) 2 + (2.069
– 21.354) 2 + (1.525 – 21.650) 2
= 71.398        (3)
Perhitungan  ini  terus  dilakukan  sampai  data kabupaten/kota ke 12. Tabel V menampilkan hasil data setelah dilakukan perhitungan.
Tabel 5. Hasil Perhitungan
No Kab/Kota Hasil Perhitungan C1 Hasil Perhitungan C2 1 Kuantan Singingi 32.407 40.317 2 Indragiri Hulu 63.667 8.742 3 Indragiri Hilir 67.429 138.068 4 Pelalawan 42.349 29.388 5 Siak 20.294 51.286 6 Kampar 51.737 21.792 7 Rokan Hulu 56.905 15.837 8 Bengkalis 43.190 29.795 9 Rokan Hilir - 71.398 10 Kepulauan Meranti 65.205 6.670 11 Pekanbaru 76.204 5.315 12 Dumai 71.398 -
Adapun  hasil  keseluruhan  dapat  dilihat  pada tabel VI berikut ini:
Tabel 6. Hasil Perhitungan Algoritma K- Medoids Iterasi ke-1
N o Kab/K ota Jarak ke medoids Terde kat Klast er yang diiku ti
C1 C2 1 Kuanta n Singing 32.4 07 40.31 7 32.407 1
i 2 Indragir i Hulu 63.6 67 8.742 8.742 2 3 Indragir i Hilir 67.4 29 138.0 68 67.429 1 4 Pelalaw an 42.3 49 29.38 8 29.388 2 5 Siak 20.2 94 51.28 6 20.294 1 6 Kampar 51.7 37 21.79 2 21.792 2 7 Rokan Hulu 56.9 05 15.83 7 15.837 2 8 Bengka lis 43.1 90 29.79 5 29.795 2 9 Rokan Hilir - 71.39 8 - 1 1 0 Kepula uan Meranti 65.2 05 6.670 6.670 2 1 1 Pekanb aru 76.2 04 5.315 5.315 2 1 2 Dumai 71.3 98 - - 2 Tota l 237.66 7 c. Kandidat medoids baru  dipilih    secara acak objek pada masing-masing cluster .
Tabel 7. Pusat Cluster Medoids II
N o Kab/K ota Produksi Padi (ton GKG) Produksi Padi Setara Beras (ton) 20 19 20 20 20 21 20 19 20 20 20 21 1 Indragi ri Hulu 7. 84 2 6. 57 8 4. 44 3 4. 47 8 3. 77 5 2. 55 0 2 Kampa r 9. 56 8 18 .9 47 9. 74 2 5. 46 3 10 .8 74 5. 59 1
d. Hitung  jarak  setiap  objek  yang  berada pada  masing-masing cluster dengan kandidat medoids baru.  Penentuan  jarak dari  setiap  objek  pada  iterasi  ke-2  ini masih  menggunakan  langkah-langkah yang  sama  seperti  sebelumnya.  Berikut ini hasil perhitungan iterasi 2

## Tabel 8. Hasil Perhitungan 2
No Kab/Kota Hasil Perhitungan C1 Hasil Perhitungan C2 1 Kuantan Singingi 33.199 19.587 2 Indragiri Hulu - 15.642 3 Indragiri Hilir 130.430 117.234 4 Pelalawan 22.096 14.293 5 Siak 43.722 32.473 6 Kampar 15.642 - 7 Rokan Hulu 7.568 9.835 8 Bengkalis 21.472 16.369 9 Rokan Hilir 63.667 51.737 10 Kepulauan Meranti 4.868 17.414 11 Pekanbaru 12.856 26.921 12 Dumai 8.742 21.792

## Hingga  keseluruhan  data  sebagaimana tabel 9 di bawah ini
Tabel 9. Hasil Perhitungan Algoritma K- Medoids Iterasi ke-2
N o Kab/K ota Jarak ke medoids Terde kat Klast er yang diiku ti
C1 C2
1
Kuanta n Singing i 33.19 9 19.58 7 19.587 2 2 Indragi ri Hulu - 15.64 2 - 1 3 Indragi ri Hilir 130.4 30 117.2 34 117.23 4 2 4 Pelalaw an 22.09 6 14.29 3 14.293 2 5 Siak 43.72 2 32.47 3 32.473 2 6 Kampa r 15.64 2 - - 2 7 Rokan Hulu 7.568 9.835 7.568 1 8 Bengka lis 21.47 2 16.36 9 16.369 2 9 Rokan Hilir 63.66 7 51.73 7 51.737 2 1 0 Kepula uan 4.868 17.41 4 4.868 1
Meranti 1 1 Pekanb aru 12.85 6 26.92 1 12.856 1 1 2 Dumai 8.742 21.79 2 8.742 1 Total 285.72 8
e. Hitung  total  simpangan  ( S )  dengan
menghitung  nilai  total distance baru  – total distance lama.  Jika S <  0,  maka tukar  objek  dengan  data cluster untuk membentuk  sekumpulan k objek  baru sebagai medoids .
S  =  total  jarak  terdekat  baru  –  total jarak terdekat lama = 285.728 – 237.667 = 48.061
Total  simpangan  memiliki  nilai  lebih  dari  0, maka  iterasi  yang  digunakan  adalah  iterasi pertama.    Hasil  cluster  tersebut  yaitu cluster 1  sebanyak  4  kab/kota, cluster 2  sebanyak 8 kab/kota.
D. Pemodelan Jika data sudah selesai dipersiapkan, kemudian  pengujian  dengan  menghitung secara manual telah dilakukan, maka langkah berikutnya  adalah  pemodelan  ( modeling ). RapidMiner merupakan aplikasi yang dimanfaatkan untuk modeling dengan algoritma K-Medoids .  Dari  12  data  kab/kota di Provinsi Riau, dibentuklah 2 (dua) cluster untuk  produksi  padi  dan  beras  yaitu  tinggi dan rendah.
Gambar 1. Rapid miner menampilkan klaster model Gambar 1 menampilkan hasil pengelompokam (cluster) dengan  pengujian
RapidMiner.  Kelompok  ( cluster) pertama berjumlah  4 items ,  dan  kelompok  ( cluster) kedua berjumlah 8 items.

## Gambar 2. Rapid miner menampilkan cluster di folder
Kesimpulan  yang  bisa  didapatkan  dari produksi  padi  dan  beras  di  Provinsi  Riau adalah:
1. Cluster  1  ( Tinggi )  adalah  Kabupaten
Kuantan  Singingi,  Indragiri  Hilir,
Siak, dan Rokan Hilir
2. Cluster 2 ( Rendah ) adalah Kabupaten Indragiri Hulu, Pelalawan,  Kampar,  Rokan  Hulu, Bengkalis, Kepulauan Meranti, Pekanbaru, Dumai.
Adapun  dasar  penentuan  sebuah cluster adalah hasil perhitungan dengan angka paling kecil  ataupun  mendekati  nilai  titik  pusat ( centroid) .
Tabel 10. Hasil Centroid Akhir
No Atribut Cluster 1 Cluster 2 1 Kab/Kota Rokan Hilir Dumai 2 P2019 39.557 1.091 3 P2020 37.209 3.606 4 P2021 37.724 2.657 5 B2019 22.585 623 6 B2020 21.354 2.069 7 B2021 21.650 1.525 Tabel X merupakan Centroid final pada studi kasus  penelitian  ini.  Dari  Tabel,  terlihat Cluster 1  untuk  produksi  padi  dan  beras merupakan  Kabupaten  Rokan  Hilir,  dengan data produksi padi dari tahun 2019, 2020 dan 2021  adalah  39.557  ton,  37.209  ton,  37.724 ton,  sementara  produksi  beras  dari  tahun
SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Vol. 8, No. 2, Desember 2022, pp. 13-24 E-ISSN: 2527-9114, DOI: 10.33372/stn.v8i2.877
2019,  2020  dan  2021  adalah  22.585  ton,
21.354  ton,  21.650  ton. Cluster 2  produksi padi  dan  beras  adalah  Kota  Dumai,  dengan data produksi padi dari tahun 2019, 2020 dan 2021  adalah 1.091 ton, 3.606 ton, 2.657 ton, sementara  produksi  beras  dari  tahun  2019, 2020  dan  2021  adalah  623  ton,  2.069  ton, 1.525 ton.
Gambar  3  di  bawah  menampilkan  grafik hasil  proses K-Medoids Centroid    final .
Warna biru adalah garis yang
merepresentasikan Cluster 1,  sedangkan warna merah adalah garis yang merepresentasikan Cluster 2. Cluster 1  garis dengan  warna  biru,  puncak  tertinggi  grafik ada  pada  atribut  P2019  yaitu  produksi  padi pada  tahun  2019, Cluster 2  garis  berwarna merah, atribut P2020 adalah puncak tertinggi grafik yaitu produksi padi pada tahun 2020.
Gambar 3. K-Means clustering dalam tampilan grafik
E. Evaluasi
DBI  atau Davies-Bouldin  Index adalah evaluasi  yang  digunakan.  Adapun Cluster distance  performance merupakan  operator pada  aplikasi  RapidMiner  yang  digunakan untuk  hasil  uji performance .  Di  satu  sisi, operator  ini  juga  bisa  mengukur  seberapa baik  kinerja  dari centroid yang  dihasilkan.
Dari  hasil  pengujian  RapidMiner  terhadap data produksi padi dan beras, nilai DBI yang diperoleh  adalah  0,626  seperti  terlihat  pada Gambar  4  tampilan  uji performance di  atas.
Dari  nilai  ini,  evaluasi Cluster adalah  baik, karena  mendekati  nol.  Semakin  kecil  DBI, maka  evaluasi  terhadap Cluster dikatakan baik.
Gambar 4. Tampilan uji performance
F. Penyebaran
Penyebaran  pada  penelitian  ini  maksudnya adalah menyampaikan hasil penelitian kepada  pihak  terkait.  Penyebaran  dilakukan dengan cara mempresentasikan dan mendemokan aplikasi yang dipakai, menggunakan  aplikasi  RapidMiner.  Aplikasi dekstop  merupakan tools yang  digunakan untuk pengujian. User merupakan komponen yang  turut  serta  terlibat  dalam  proses pengujian metode K-Medoids untuk pengelompokan  produksi  padi  dan  beras  di Provinsi Riau.

## 4. Simpulan
Penelitian  ini adalah mengelompokkan produksi  padi  dan  beras  di  Provinsi  Riau menggunakan  metode K-Medoids dengan jumlah k sebanyak 2 (dua). Dari perhitungan manual dan uji data menggunakan RapidMiner  pada  12  kabupaten  yang  ada  di Provinsi  Riau,  produksi  padi  dan  beras  dari tahun  2019  sampai  2021  dengan Cluste r  1 (tinggi)  sebanyak  4  kabupaten,  sementara Cluster 2  (rendah)  sebanyak  8  kabupaten. Evaluasi Cluster yang digunaan adalah  DBI atau Davies-Bouldin  Index. Hasil  evaluasi adalah 0,626, sehingga bisa dikatakan bahwa evaluasi Cluster cukup baik, karena semakin kecil DBI dan tidak bernilai negatif, semakin baik evaluasi sebuah Cluster.

## 5. Referensi
Ani  Ritonga,  S.,  Safii,  M.,  Parlina,  I.,  Satria Tambunan,  H.,  Studi  Sistem  Informasi, P.,  &  Tunas  Bangsa  Pematangsiantar Jln  Jendral  Sudirman  Blok  No,  S.  A.
(2019). Prosiding  Seminar  Nasional Riset  Information  Science  (SENARIS) Teknik Data Mining dalam Mengelompokkan  Produktivitas  Padi Menurut  Provinsi  Menggunakan  K- Medoids .
Bakar,  W.  A.  W.  A.,  Man,  M.,  Man,  M.,  &
Abdullah, Z. (2020). i-Eclat:
Performance  enhancement  of  Eclat  via incremental approach in frequent itemset mining. Telkomnika (Telecommunication Computing Electronics  and  Control) , 18 (1),  562–
570.
https://doi.org/10.12928/TELKOMNIK A.V18I1.13497 Desyanti,  D.-.  (2019).  Penerapan  Data Mining Algoritma C4.5 untuk Mengetahui Tingkat Kepuasan Konsumen di Hotel Grand Zuri Dumai. SATIN - Sains Dan Teknologi Informasi , 4 (2), 36. https://doi.org/10.33372/stn.v4i2.403
Fauzin,  F. (2021).  Pengaturan  Impor  Pangan Negara  Indonesia  Yang  Berbasis  Pada Kedaulatan  Pangan. Pamator  Journal ,
14 (1),
1–9. https://doi.org/10.21107/pamator.v14i1. 10497 Fimawahib,  L.,  &  Rouza,  E.  (2021).
Penerapan  K-Means  Clustering  pada
Penentuan Jenis Pembelajaran di Universitas Pasir Pengaraian. INOVTEK  Polbeng  -  Seri  Informatika , 6 (2),
234. https://doi.org/10.35314/isi.v6i2.2096
Indonesia.  (2012).  Undang-Undang  Nomor 18  Tahun  2012  tentang  Pangan.
Lembaran  Negara  Republik  Indonesia Tahun 2012 Nomor 227.
Kamila, I., Khairunnisa, U., & Mustakim, M.
(2019).  Perbandingan  Algoritma  K-
Means dan K-Medoids untuk Pengelompokan Data Transaksi Bongkar Muat di Provinsi Riau. Jurnal Ilmiah  Rekayasa  Dan  Manajemen Sistem Informasi , 5 (1), 119.
https://doi.org/10.24014/rmsi.v5i1.7381 Khusna, I. M., & Mariana, N. (2021). Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Bibit Padi  Berkualitas  Dengan  Metode  AHP Dan  Topsis. Jurnal  Sisfokom  (Sistem Informasi  Dan  Komputer) , 10 (2),  162–
169.
https://doi.org/10.32736/sisfokom.v10i 2.1145
Mishra,  A.  K.,  Pede,  V.  O.,  Arouna,  A.,
Labarta, R., Andrade, R., Veettil, P. C., Bhandari,  H.,  Laborte,  A.  G.,  Balie,  J., & Bouman, B. (2022). Helping feed the world  with  rice  innovations:  CGIAR research  adoption  and  socioeconomic impact  on  farmers. Global  Food
Security , 33 (March), 100628. https://doi.org/10.1016/j.gfs.2022.1006
28
Mukhtar,  Majahar  Ali,  M.  K.,  Tahir  Ismail, M.,  Hamundu,  F.  M.,  Alimuddin, Akhtar,  N.,  &  Fudholi,  A.  (2022). Hybrid  model  in  machine  learning– robust regression applied for sustainability  agriculture  and  food security. International Journal of
Electrical  and  Computer  Engineering , 12 (4), 4457–4468. https://doi.org/10.11591/ijece.v12i4.pp4 457-4468 Pratiwi, F., & Adrianto, S. (2017). Peningkatan Jumlah Mahasiswa melalui Promosi  dengan  Penerapan  Analisa Data  Mining. SATIN  -  Sains  Dan Teknologi  Informasi , 3 (2),  29–37.
http://jurnal.stmik-amik-
riau.ac.id/index.php/satin/article/view/2 57/pdf Presiden Republik Indonesia. (2021).
Peraturan Presiden Republik Indonesia Nomor  104  Tahun  2021  tentang Rincian  Anggaran  Pendapatan  dan Belanja Negara Tahun Anggaran 2022 . 4–4b.
Setiawan, R. (2016). Penerapan Data Mining
Menggunakan Algoritma K-Means
Clustering  Untuk  Menentukan  Strategi
Promosi  Mahasiswa  Baru  (  Studi Kasus :  Politeknik  Lp3i  Jakarta  ).
Jurnal Lentera Ict , 3 (1), 76–92.
Sukmayadi, C., Primajaya, A., & Maulana, I.
(2021). Penerapan Algoritma K-
Medoids  dalam  Menentukan  Daerah Rawan  Banjir  di  Kabupaten  Karawang. INFORMAL: Informatics Journal , 6 (3), 187. https://doi.org/10.19184/isj.v6i3.25423 Utomo,  W.  (2021).  The  comparison  of  k- means  and  k-medoids  algorithms  for clustering  the  spread  of  the  covid-19 outbreak  in  Indonesia. ILKOM  Jurnal
Ilmiah , 13 (1), 31–35.
https://doi.org/10.33096/ilkom.v13i1.76 3.31-35