Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 332-338 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Penerapan Metode K- Means Clustering Untuk Analisis Potensi Lahan Pangan Pada Provinsi Kalimantan Selatan
Rhaka Pradena Harjono *1 , Magdalena A. Ineke Pakereng 2
1,2 FTI UKSW, Salatiga, Indonesia e-mail: 1 672018381@student.uksw.edu, 2 ineke.pakereng@uksw.edu

## Abstract
National  food  needs  are  increasing  along  with  the  current  population  of  237  million  people  with growth that continues to increase every year, so it needs to be balanced with the provision of sufficient agricultural land resources. The application of the K-Means in the grouping of potential agricultural land in South Kalimantan Province, with the aim of obtaining groups of potential land data. By using the  K-means  clustering  algorithm,  the  data  is  divided  into  3  clusters,  namely  cluster  0  with  a  low potential  of  6  districts,  cluster  1  with  a  medium  potential  of  5  districts,  and  cluster  2  with  a  high potential of 2 districts.
Keywords : K-means, Clustering, Datamining, Rapidminer.

## Abstrak
Kebutuhan  pangan  nasional  terus  meningkat  dengan  jumlah  penduduk  Indonesia  yang  saat  ini berjumlah 237 juta jiwa dengan pertumbuhan yang semakin meningkat setiap tahun, sehingga perlu diimbangi  dengan  penyediaan  sumber  daya  lahan  pertanian  yang  cukup.  Penerapan  Algoritma  K- Means dalam pengelompokan potensi lahan pertanian di Provinsi Kalimantan Selatan, dengan tujuan mendapatkan  kelompok-kelompok  data  lahan  potensial.  Dengan  menggunakan  algoritma  K-means clustering  data  dibagi    menjadi  3  cluster,  yaitu  cluster  0  dengan  potensi  rendah  berjumlah  6 kabupaten,  cluster  1  dengan  potensi  sedang  berjumlah  5  kabupaten,  dan  cluster  2  dengan  potensi tinggi berjumlah 2 kabupaten.
Kata kunci : K-means, Clustering, Datamining, Rapidminer.

## 1. PENDAHULUAN
Kebutuhan  pangan  nasional  terus  meningkat  dengan  jumlah  penduduk Indonesia  yang  saat  ini  berjumlah  237  juta  jiwa  dengan  pertumbuhan  penduduk yang  semakin  meningkat  setiap  tahun,  sehingga  perlu  keseimbangan  antara penyediaan  sumber  daya  lahan  pertanian  dan  pertumbuhan  penduduk,  agar ketahanan  pangan  nasional  dapat  berkelanjutan.  Perluasan  lahan  pertanian sebagai penghasil produk pangan terhambat terutama lahan sawah, bahkan lahan sawah terus mengalami penyusutan seperti di kota-kota besar akibat dari adanya konversi lahan yang sulit dihindari. Oleh sebab itu, ketahanan pangan merupakan program  utama  dalam  pembangunan  pertanian  saat  ini  dan  masa  mendatang. Perlunya  keseimbangan  dengan  pencetakan  lahan  sawah  baru,  maka  ancaman terhadap ketahanan pangan nasional semakin serius. Provinsi Kalimantan Selatan merupakan  provinsi  yang  didominasi  pada  sektor  pertambangan  khususnya batubara,  sehingga  diperlukannya  usaha  dalam  meningkatkan  produktivitas tanaman  pertanian  dan  kesejahteraan  petani.  Provinsi  Kalimantan  Selatan memiliki  potensi  lahan  produksi  tanaman  pangan.  Dalam  menentukan  daerah pertanian  produktif  ialah  biaya  observasi  yang  cukup  tinggi  dan  membutuhkan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 332-338 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
proses yang cukup panjang dan memakan waktu yang lama. Pengelompokan lokasi sebagai  potensi  pengembangan  ini  salah  satu  cara  membantu  pemerintah menentukan  daerah  pengembangan  lahan  pertanian  dan  membantu  program pemerintah.
Berdasarkan  uraian  yang  disampaikan  tersebut,  akan  dilakukan  penelitian yang  menerapkan  Algoritma K-Means dalam  pengelompokan  potensi  lahan pertanian di Provinsi Kalimantan Selatan, dengan tujuan mendapatkan kelompok- kelompok  data  lahan  potensial  agar  dibuka  menjadi  lahan  yang  tepat  guna. K- means  clustering  merupakan  metode  yang memiliki  konsep  pengelompokan data,data  diurutkan  berdasarkan  ukuran  kedekatan  dan  kemudian  menggunakan karakteristik tersebut sebagai vektor karakteristik atau centroid, sehingga Metode K-means Cluster dapat menjadi solusi sebagai pengklasifikasian partikularitas dari objek dan memiliki ketelitian yang cukup tinggi terhadap ukuran objek.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Tahapan Penelitian
Tahapan yang dilakukan dalam Penerapan K-Means Clustering Untuk analisis Potensi  Lahan  Pangan  Pada  Provinsi  Kalimantan  Selatan,  yaitu  tahap  (1) identifikasi masalah, (2) studi kepustakaan, (3)pengumpulan data, (4) metode dan pengolahan data, dan (5) hasil analisis.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Gambar 1 menunjukkan tahapan penelitian yang yang dijelaskan sebagai berikut: 1) Identifikasi masalah, Seperti yang diuraikan dalam masalah pada pendalahuan, dalam  melakukan  penentuan  potensi  lahan  diperlukan  waktu  dan  biaya  yang tinggi,  oleh  karena  itu  penelitian  ini  diharapkan  membantu  dalam  proses penentuan  potensi  lahan  khususnya  pada  provinsi  Kalimantan  Selatan;  2)  Studi Kepustakaan,  dengan  mempelajari  literatur  berkaitan  dengan Clustering dengan
Identifikasi Masalah Studi Kepustakaan Metode dan Pengolahan Data Hasil Analisis Pengumpulan Data
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 332-338 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
menggunakan metode K-Means yang terdahulu sebagai acuan dalam penelitian ini; 3)  Pengumpulan  Data,  Data  yang  diperlukan  dalam  penelitian  ini  diperoleh  dari Website resmi  Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Kalimantan  Selatan    yang  dapat diakses  melalui https://kalsel.bps.go.id .  4)  Metode  dan  Pengolahan  Data,  Data diolah  dengan  metode Clustering menggunakan  algoritma K-means dengan menggunakan  aplikasi Rapidminer; dan 5) Hasil  Analisis,  yaitu  Hasil  dari pengolahan data dilakukan analisis yang menjadi gambaran baru dan ditulis dalam laporan penelitian. Data yang digunakan merupakan data tahun tahun 2018, yang ditunjukkan pada Tabel 1 [6].
Tabel 1. Data Lahan Provinsi Kalimantan Selatan Kabupaten Luas Panen (ha) Produksi (ton/kg) Lahan Sementara yang Tidak Diusahakan Luas Lahan Pengairan Tanah Laut 21015 79662 9103 7209 Kotabaru 5918 22080 13843 4367 Banjar 43997 169163 38089 5612 Barito Kuala 62782 221360 16753 25 Tapin 28808 115062 3591 4959 Hulu Sungai Selatan 22457 97037 2911 6353 Hulu Sungai Tengah 24187 120731 15312 15898 Hulu Sungai Utara 16084 73787 617 6050 Tabalong 11725 52087 23925 1912 Tanah Bumbu 9624 36573 2608 100 Balangan 4338 16553 7805 1970 Kota Banjarmasin 2279 8882 24 0 Kota Banjar Baru 1049 3337 3988 0

## 2.2. Tinjaun Pustaka
Pada  penelitian  berjudul  Penentuan  Alih  Fungsi  Lahan  Marginal  Menjadi Lahan  Pangan  Berbasis  Algoritma K-Means di  Wilayah  Kabupaten  Boyolali, menjelaskan  bahwa  Penelitian  ini  membuat  model  analisis  variabel  sebagai pendukung  kesesuaian  lahan  terhadap  pengembangan  lahan  marginal  pembuka lahan pangan sebagai suatu sistem informasi. Dengan  digunakannya algoritma K- means dan  pada  alur  data  sebagai  fokus  untuk  menjadi  informasi,  sehingga  hasil penelitian ini memberikan model analisis optimasi terhadap lahan marginal untuk penunjang dinas pertanian dalam peningkatan luas area tanam tanaman lahan [1].
Pada  penelitian  berjudul Clustering Potensi  Susu  Sapi  Perah  Di  Kabupaten Boyolali  Menggunakan  Algoritma K-Means ,  dijelaskan  bahwa  penggunaan algoritma K-Means untuk  mengelompokkan  sapi  perah  yang  memiliki  potensi. Dengan  algoritma K-Means bertujuan  untuk  mempermudah  dalam  melakukan klasifikasi pada daerah yang memiliki nilai potensi sapi perah terbesar, sedang dan kecil.  Outputnya  yaitu  13  daerah  yang  memiliki  potensi  susu  sapi  perah  banyak ( cluster1 ), 28 daerah yang berpotensi sapi perah potensi banyak ( cluster2 ), dan 28 daerah yang berpotensi sapi perah sedikit ( cluster3 ) [2]. Pada  penelitian  berjudul  Penerapan  Metode K-Means  Clustering Untuk Analisis Potensi Produksi Komoditi Buah Pada Kabupaten Lumajang, menjelaskan bahwa  komoditas  buah–buahan  dapat  dilakukan  pengelompokkan  berdasarkan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 332-338 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
produksi  sehingga  dapat  mempermudah  pemerintah  untuk  mengetahui  potensi lokasi mana saja yang mengalami peningkatan dan dimana lokasi yang mengalami penurunan atau tidak sama sekali. Agar dapat dilakukannya analisi pengembangan pada  lokasi  tersebut.  Oleh  karena  itu  diperlukannya  sistem  untuk  melakukan pengelompokan berdasarkan komoditas buah-buahan yang didasarkan data yang diperoleh.  Dengan  penerapan  metode K-Means Clustering data  buah  yang  sudah tersedia  kemudian  dikelompokkan  untuk  penentuan  potensi  produksi  sehingga membantu pemerintah dalam pengaktualan keputusan [3].
Pada  penelitian  Analisis  Data  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  K- Means Clustering Sebagai  Dasar  pengaktualan  Promosi  Data  yang  sudah  teredia  dan tersimpan  pada  saat  mahasiswa  registrasi  di  Universitas  Kristen  Satya  Wacana, dimanfaatkan data untuk melakukan strategi pendukung promosi yang berguna di Fakultas  Teknologi  Informasi.  Data  yang  digunakan  dalam  penunjang  skema strategi  pemasaran  antara  lain  data  asal  mahasiswa,  program  studi,  serta  asal sekolah yang dianalisis menggunakan K- Means Clustering kemudian menghasilkan keputusan sebagai dasar pengaktualan promosi bisa lebih efisien [4].
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  tentang  penerapan  algoritma K-Means Clustering ,  maka  dilakukan  penelitian  yang  membahas  tentang  analisis  potensi lahan pangan pada provinsi Kalimantan Selatan menggunakan algoritma K-means , dimana  dalam  penelitian  ini  memiliki  perbedaan  pada  objek  yang  diteliti, karakteristik data serta variabel yang digunakan.
K-means  clustering merupakan  metode data  clustering non-hirarki  yang melakukan  pengelompokkan  data  dalam  satu cluste/ kelompok  atau  lebih cluster /kelompok. Data yang memiliki karakter yang sama dikelompokkan menjadi satu cluster /kelompok  dan  data  yang  memiliki  karakteristik  yang  berbeda dikelompokkan  dengan cluster /kelompok  yang  lain  sehingga  data  dalam  satu cluster /kelompok  memiliki  tingkat  keberagaman  yang  kecil.  Metode K-Means menggunakan algoritma sebagai berikut: [5]
a) Menentukan k sebagai jumlah cluster yang dibentuk.
b) Menentukan k centeroid (titik pusat cluster ) secara acak.
(1)
Dimana; v : centeroid pada cluster;
xi : objek ke-I;
n = banyaknya objek/jumlah objek yang menjadi anggota cluster.
c) Hitung  jarak  setiap  objek  ke  masing-masing centeroid dari  setiap cluster .
Untuk menghitung jarak antara objek dengan centeroid menggunakan rumus:
(2)
Dimana; xi : objek x ke-I; yi : daya y ke-I;
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 332-338 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
n : banyaknya objek.
d) Menentukan masing-masing objek ke dalam jarak centeroid terdekat.
e) Lakukan  iterasi,  kemudian  menentukan  posisi centeroid baru  dengan menggunakan persamaan.
f) Ulangi Langkah ke 3 jika posisi centeroid baru tidak sama.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  proses  pengujian data  digunakan  metode clustering dengan  Algoritma K- Means ,  dengan  melakukan  inisialisasi  3 cluster untuk  mengelompokkan  data menjadi cluster dengan potensi rendah, cluster dengan potensi sedang, dan cluster dengan potensi tinggi, untuk mengetahui potensi lahan pertanian.
Gambar 2. Pemodelan Clustering K-Means
Gambar  2  adalah  proses  pengolahan  data mining dengan  menggunakan program Rapidminer. Ada beberapa tools yang digunakan antara lain : (1) Retrieve: operator  yang  mengakses  data  yang  tersimpan  di repository .  (2) Clustering: algoritma  yang  digunakan  dalam  proses  pengolahan  data.  (3) Performance: operator yang melakukan evaluasi kinerja model.
Gambar 3. Hasil Data Cluster K-Means
Gambar  3  menunjukkan  hasil  algoritma K-Means  clustering dengan melakukan  inisialisasi cluster sebanyak  3  (tiga)  buah,  maka  hasil cluster yang terbentuk  adalah  3  (tiga)  buah  yaitu cluster 0  berjumlah  6  item, cluster 1 berjumlah 5 item, cluster 2 berjumlah 2 item, dengan total 13 item. Pengujian data dilakukan dengan menggunakan 3 (tiga) cluster , parameter max run yaitu 10, dan parameter max optimization yaitu 100.
Tabel 2. Hasil Clustering No Kabupaten Cluster 1 Tanah Laut C 1 2 Kotabaru C 0 3 Banjar C 2
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 332-338 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No Kabupaten Cluster 4 Barito Kuala C 2 5 Tapin C 1 6 Hulu Sungai Selatan C 1 7 Hulu Sungai Tengah C 1 8 Hulu Sungai Utara C 1 9 Tabalong C 0 10 Tanah Bumbu C 0 11 Balangan C 0 12 Kota Banjarmasin C 0 13 Kota Banjarbaru C 0
Hasil  akhir  proses clustering ditunjukkan  pada  Tabel  2,  pada Rapidminer pembacaan cluster dimulai dari cluster 0, sementara pada teori clustering dimulai dari cluster 1.  Sehingga  untuk cluster 0  pada Rapidminer adalah cluster 1  pada teori.  Hasil  dari  pengujian  data  menggunakan K-means clustering yaitu  3 cluster . Cluster 0 terdiri dari kabupaten Kotabaru, Tabalong, Tanah Bumbu, Balangan, Kota Banjarmasin  dan  Banjarbaru. Cluster 1  terdiri  dari  kabupaten  Tanah Laut,  Tapin, Hulu Sungai Selatan, Hulu Sungai Tengah, dan Hulu Sungai Utara. Cluster 2 terdiri dari Kabupaten Banjar dan Barito Kuala.

## Gambar 4. Hasil Clustering
Gambar  5  menunjukkan  hasil  visualisasi  dari  hasil clustering menggunakan algoritma K-means .  Sebaran  titik  yang  ditunjukkan  pada  gambar  membentuk cluster yang  saling  berdekatan  karena  memiliki  kemiripan  karakteristik  data. Proses iterasi dilakukan sehingga hasil akhir cluster tidak mengalami pergeseran. Cluster 0 yang dilambangkan dengan warna hijau berjumlah 6 yaitu cluster dengan potensi  rendah  terdiri  dari  dari  kabupaten  Kotabaru,  Tabalong,  Tanah  Bumbu, Balangan, Kota Banjarmasin dan Banjarbaru. Cluster 1 yang dilambangkan dengan warna biru berjumlah 5 yaitu cluster dengan potensi sedang terdiri dari kabupaten Tanah  Laut,  Tapin,  Hulu  Sungai  Selatan,  Hulu  Sungai  Tengah,  dan  Hulu  Sungai
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 332-338 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Utara. Cluster 2  dengan  potensi  tinggi  yang  dilambangkan  dengan  warna  oranye berjumlah 2 (dua) terdiri dari kabupaten Banjar dan Barito Kuala.

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, dapat disimpulkan bahwa telah dilakukan proses klasterisasi terhadap data lahan di provinsi Kalimantan Selatan dengan  menggunakan  metode K-means menjadi  3 cluster ,  yaitu cluster 0  dengan potensi rendah berjumlah 6 kabupaten, cluster 1 dengan potensi sedang berjumlah 5  kabupaten,  dan cluster 2  dengan  potensi  tinggi  berjumlah  2  kabupaten.  Saran untuk  penelitian  selanjutnya  adalah  menambahkan  variabel  yang  berkaitan dengan kondisi geologi tanah sehingga akurasi dari penelitian lebih tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D. Kaparang And E. Sediyono, “Penentuan Alih Fungsi Lahan Marginal Menjadi Lahan Pangan Berbasis  Algoritma K-Means Di Wilayah Kabupaten Boyolali,” Sep. 2013.
[2]  R. L. Parmawati, I. A. Prabowo, And T. Susyanto, “Clustering Potensi Susu Sapi Perah Di  Kabupaten  Boyolali  Menggunakan  Algoritma  K-Meansk-Means,” Jurnal  Teknologi Informasi  Dan  Komunikasi  (Tikomsin) ,  Vol.  7,  No.  1,  Jul.  2019,  Doi: 10.30646/Tikomsin.V7i1.413.
[3]  R.  Deni  And  P.  Setiawan,  “Penerapan  Metode  K-Means  Clustering  Untuk  Analisis Potensi Produksi Komoditi Buah Pada Kabupaten Lumajang,” 2018.
[4]  S. Fleanry Mulaki Et Al. , “Analisis Data Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Means Clustering  Sebagai  Dasar  Pelaksana  Promosi,”  2018.  [Online].  Available: Https://Journal.Ubm.Ac.Id/Index.Php/Jbase
[5]  R. Pormes And D. H. F. Manongga, “Penggunaan Algoritma Clustering K-Means Untuk Melihat  Daerah-Daerah  Penyuplai  Mahasiswa Di  Biro  Promosi Uksw,” Jurnal  Teknik Informatika  Dan  Sistem  Informasi ,  Vol.  5,  Pp.  2443–2229,  2019,  Doi:
10.28932/Jutisi.V5i2.1968. [6]  “Badan Pusat Statistik Provinsi Kalimantan Selatan.” Https://Kalsel.Bps.Go.Id/Subject/53/Tanaman-Pangan.Html#Subjekviewtab3 (Accessed Oct. 21, 2022).