## SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PEMETAAN HASIL PRODUKSI TEBU DENGAN METODE K-MEANS DI KABUPATEN MALANG
Muhammad Fauzan Yunianto, Ahmad Faisol, Nurlaily Vendyansyah Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia Fauzananto72@gmail.com

## ABSTRAK
Data informasi mengenai perkebunan tebu yang ditampilkan oleh Dinas Tanaman Pangan dan Hortikultura dan Perkebunan kabupaten Malang pada website, masih belum menampilkan secara lengkap mengenai data perkebunan tebu. Data yang ditampilkan masih berupa data tertulis berbentuk softfile, buku atau junal, dan belum menampilkan visualisasi data kedalam bentuk pemetaan. Sistem Informasi Geografis pemetaan hasil produksi tebu dengan metode k-means dapat menjadi solusi dari permasalahan yang diuraikan. Sistem akan menampilkan informasi mengenai data perkebunan tebu dikabupaten malang, dan juga dilengkapi pemetaan produksi tebu berdasarkan jumlah produksi pada setiap kecamatan dengan menggunakan metode K-means. Pada pengelompokan pemetaan, dibagi menjadi 3 cluster yaitu dengan jumlah produksi tinggi, sedang, dan rendah. Hasil pengujian user menunjukan bahwa hasil uji untuk Sangat Baik sebesar 28,58%, Baik sebesar 46,42%, Cukup Baik sebesar 25% d an Kurang Baik 0%. Hasil clustering k-means pada program menunjukkan jumlah C1 (Tinggi) = 23 data, C2 (Sedang) = 55, dan C3 (Rendah) = 21 data. dan hasil pemetaan yang dibedakan dengan warna sudah sesuai, dimana untuk hasil produksi "tinggi" digunakan warna biru, produksi “sedang” warna merah, produksi “rendah” warna kuning.
Kata Kunci : Data Mining, K-means, Kabupaten malang, Pemetaan, Produksi Tebu, SIG,.

## 1. PENDAHULUAN
Tanaman Tebu merupakan bahan baku dari pembuatan gula. Tebu juga termasuk jenis rumput- rumputan dimana batang tanaman tersebut tumbuh keluar dan berkembang membentuk rumput. Tanaman Tebu tumbuh di daerah beriklim tropis, tanaman tebu sendiri banyak ditanam di daerah pulau jawa dan Sumatra.
Jawa Timur merupakan sentra penghasil tebu dengan  areal tebu terluas di Indonesia dan produksi tebu  sebesar  1.146,7  ribu  ton.  Walaupun  provinsi Jawa Timur sebagai sentra penghasil tebu dan areal terluas, akan tetapi secara rata-rata pertumbuhan produksi tebu di Jawa Timur pada tahun 2013-2017 mengalami penurunan sebesar - 4,89% untuk produksi tebu dan -0,61% untuk areal tebu. Sebagai salah satu pembentuk struktur perekonomian Jawa Timur, peran sektor tebu dan industri gula relatif kecil, karena kontribusi dalam pembentukan output wilayah hanya memberikan sumbangan 1,3% [1].
Pada Kabupaten Malang sendiri merupakan daerah penghasil produksi tebu terbanyak dari keseluruhan Kabupaten di Jawa Timur. Sebagian besar penduduknya bekerja di sektor pertanian salah satunya adalah tebu. Menurut data dari BPS Kabupaten  Malang Tahun 2016-2017 ada 33 Kecamatan di Kabupaten Malang yang memproduksi tanaman tebu, dan menghasilkan hasil produksi sebesar 4,001,879 - 3,899,232 Ton [2]. Data informasi mengenai hasil produksi yang disediakan pada website Dinas Tanam pangan dan Hortikultara  dan perkebunan dan kabupaten malang belum menampilkan secara keseluruhan mengenai data perkebunan tebu. Data yang ditampilkan masih
berupa data tertulis yang berbentuk softfile buku atau jurnal, dan belum menampilkan visualisasi data kedalam bentuk pemetaan.
Dari permasalahan yang dipaparkan maka penulis membuat sistem informasi geografis pemetaan hasil produksi tebu dengan metode k- means di kabupaten malang, dimana sistem akan menampilkan informasi mengenai data pertanian tebu di kabupaten malang dan melakukan pemetaan produksi tebu berdasarkan jumlah produksi pada setiap kecamatan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Penelitian Terdahulu
Pada penelitian dengan judul “Sistem Informasi Geografis Pemetaan Potensi SMA/SMK Berbasis Web  (Studi  Kasus:  Kabupaten  Kebumen) ”. Tujuan penelitian ini yaitu dapat mempermudah Dinas Pendidikan Kabupaten Kebumen dalam menangani proses pengelolaan sekolah yang sebelumnya hanya berisi informasi-informasi bersifat umum, kemudian dengan adanya sistem ini dapat mengembangkan suatu sistem manajerial yang efektif dan efisien [3].
Kemudian  penelitian selanjutnya yang berjudul “Aplikasi  Pemetaan  Berbasis  Website  Untuk  Pusat Kesehatan  Masyarakat  Di  Wilayah  Kabupaten Malang”. Besarnya keinginan masyarakat dalam menggunakan jaminan sosial di bidang kesehatan membutuhkan fasilitas kesehatan yang baik. Berdasarkan hal tersebut diperlukan sistem yang dapat memetakan pusat kesehatan masyarakat khususnya di wilayah Kabupaten Malang berupa Web Sistem Informasi Geografis. [4]
Selanjutnya  penelitian  mengenai  “Sistem Informasi Geografis Pemetaan Daerah Perkebunan Dan Komoditas Hasil Panen Provinsi Kalimantan Tengah”. Tujuan penelitian ini yaitu untuk mempermudah pemerintah mengelola data lapangan secara cepat dan terperinci serta pemerintah juga dapat mendata pemilik lahan perkebunan untuk penyaluran bantuan serta pemilihan supplier untuk uni-unit pembuka usaha yang memerlukan bahan dari hasil panen perkebunan. [5] Pada penelitian selanjutnya yang berjudul “Sistem Informasi Geografis Pemetaan Lahan Pertanian Bawang Merah Dengan Metode K-Means Clustering Berbasis Web (Studi Kasus Di Kabupaten Nganjuk”. Tujuan Penelitian ini adalah untuk merancang bangun SIG berbasis website dan menerapkan metode K- Means  Clustering  untuk pemetaan lahan pertanian bawang merah [6]. Pada  judul “Sistem Informasi Geografis Pemetaan Kerusakan Jalan Di Kabupaten Malang Menggunakan Metode K-Means”. Dengan tujuan untuk pemetaan kerusakan jalan dan dapat mengelompokkan tingkat kerusakan jalan menggunakan metode clustering di Kabupaten Malang yang meliputi Kecamatan Lawang, Kecamatan Singosari, Kecamatan Karangploso, dan Kecamatan Dau [7].
2.2. Tebu Tebu adalah rumput tropis yang tumbuh setinggi 2  – 4  m.  Tebu  digunakan  untuk  menghasilkan berbagai produk makanan termasuk gula, molase, dan sirup emas. Biofuel ethanol juga dapat diproduksi dari tebu yang dapat digunakan sebagai bahan bakar kendaraan dalam bentuk murni tetapi biasanya dicampur dengan bensin untuk meningkatkan emisi kendaraan [8].
Tebu merupakan tanaman penting yang bernilai  ekonomi tinggi. Pemerintah telah mencanangkan  swasembada  gula  pada  tahun  2014. Untuk mencapai sasaran swasembada, salah satu faktor penting adalah perluasan areal baik milik Perusahaan Perkebunan Nasional (PTPN) maupun perkebunan rakyat dan penggunaan varietas tebu unggul yang dianjurkan. Kebutuhan gula nasional tahun  2014  diperkirakan  mencapai  5,7  juta  ton. Dengan demikian untuk mempercepat pencapaian hasil melalui perluasan areal pertanaman tebu memerlukan bibit dalam jumlah yang banyak [9].
2.3. Metode K-means K-Means merupakan metode yang digunakan untuk mengelompokkan data yang sudah ada ke dalam beberapa cluster /kelompok, sehingga data yang memiliki hasil yang sama dikelompokkan kedalam satu cluster yang sama dan data yang mempunyai hasil berbeda dikelompokkan  ke dalam kelompok lain. Algoritma clustering dapat dikelompokkan ke dalam kelompok besar sebagai berikut :
a. Partitioning algorithms
b. b. Hierarchy algorithms c. c. Density-based d. d. Grid-based e. e. Model-based Data clustering menggunakan metode K-Means ini secara umum dilakukan   dengan algoritma sebagai berikut :
1. Tentukan jumlah cluster
2. Alokasikan data ke dalam cluster secara random 3. Hitung centroid / rata-rata dari data yang ada di masing-masing cluster dengan rumus pada persamaan 1 :
(1)
Keterangan: - d(x,y) adalah Euclidean Distance atau perhitungan jarak dari 2 titik
- (x) merupakan koordinat object - (y) merupakan koordinat centroid - (m) menyatakan banyaknya atribut
4. Alokasikan masing-masing data ke centroid / rata- rata terdekat
5. Kembali ke Step  3, apabila masih ada data yang berpindah cluster atau apabila perubahan nilai centroid , ada yang diatas nilai threshold yang ditentukan atau apabila perubahan nilai pada objective function yang digunakan di atas nilai threshold yang ditentukan [7].

## 2.4. SIG (Sistem Informasi Geografis)
Sistem informasi geografis (SIG) atau dalam bahasa inggris disebut Geographic Information System (GIS) adalah sistem informasi khusus yang mengelola data yang memiliki informasi spasial (bereferensi keruangan). Sistem informasi geografis adalah bentuk sistem informasi yang menyajikan informasi dalam bentuk grafis dengan menggunakan peta sebagai antarmuka. SIG tersusun atas konsep beberapa lapisan (layer) dan relasi [10]. Dari definisi yang telah disebutkan di atas, maka SIG dapat  diuraikan menjadi beberapa sub-sistem sebagai berikut: a. Data Input:  subsistem ini bertugas untuk mengumpulkan, mempersiapkan, dan menyimpan data spasial dan atributnya dari berbagai sumber.
b. Data Output:  subsistem ini bertugas untuk menampilkan atau menghasilkan keluaran baik dalam bentuk softcopy maupun hardcopy seperti halnya tabel, grafik, report, peta, dan lain sebagainya.
c. Data Management: subsistem ini mengorganisasikan baik data spasial maupun tabel-tabel atribut terkait ke dalam sebuah sistem basis data.
d. Data Manipulation dan Analysis: subsistem ini menentukan informasi-informasi yang dapat dihasilkan oleh SIG. [11]

## 2.5. Kabupaten Malang
Kabupaten Malang memiliki 33 Kecamatan, merupakan kawasan yang terletak pada bagian tengah selatan wilayah propinsi Jawa Timur. Berbatasan dengan sembilan kabupaten dan Samudera Indonesia. Sebelah Utara-Timur, berbatasan dengan Kabupaten Pasuruan dan Probolinggo. Sebelah Timur, berbatasan dengan Kabupaten Lumajang. Sebelah Selatan, berbatasan dengan Samudera Indonesia. Sebelah Barat, berbatasan dengan Kabupaten Blitar. Sebelah Barat Utara berbatasan dengan  Kabupaten Kediri dan Mojokerto [2].
Gambar 1. Peta kabupaten Malang 2.6. Leafleat
Leaflet merupakan open source javascript library yang digunakan untuk membuat peta yang sangat interaktif, dimana banyak memiliki fitur yang digunakan dalam pembuatan peta. Leaflet ini dibuat dengan simpel dan penggunaan yang mudah. Leaflet ini juga bisa digunakan baik di dekstop maupun mobile,  dimana  menggunakan  HTML  5  dan  CSS3 (http://leafletjs.com). Sebelum menampilkan peta web dengan leaflet yang dilakukan adalah mengunduh paket leafletJS dan menyimpannya dalam sebuah folder htdocs yang ada di xampp [12].

## 2.7. Eauclidean Distance
Euclidean distance adalah perhitungan jarak dari 2 buah titik dalam Euclidean space. Euclidean space diperkenalkan oleh seorang matematikawan dari Yunani sekitar tahun 300 untuk mempelajari hubungan antara sudut dan jarak. Euclidean ini biasanya diterapkan pada 2 dimensi.  kemudian juga bisa sederhana jika diterapkan pada dimensi lain yang lebih tinggi. Jarak Euclidiance dapat dirumuskan pada persamaan (2) :
( 2 ) dimana: d  = jarak euclidean distance dalam derajat x 1 = latitude lokasi awal x 2 = latitude lokasi tujuan y 1 = longitude lokasi awal y 2 = longitude lokasi tujuan . [13].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Flowchart sistem
Pada Flowchart sistem dijelaskan proses berjalannya aplikasi seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Flowchart sistem Pada Gambar 2 menjelaskan bahwa tampilan yang hanya bisa dilihat oleh user adalah maps dan data produksi tebu. Kemudian jika login ke halaman admin dapat melakukan proses input data.

## 3.2. Flowchart Metode K-means
Flowchart sistem ini menjelaskan proses metode K-means seperti ditunjukkan pada Gambar 3.  Pada Gambar 3 menjelaskan bahwa pada awal flowchart dilakukan proses clustering, pada proses selanjutnya dilakukan perhitungan jarak dengan centroid, jika centroid berubah maka dilakukan perulangan menghitung jarak dari centroid kemudian dikelompokkan data berdasarkan jarak terdekat. Jika centroid tidak berubah maka hasil perhitungan cluster di tampilkan pada maps SIG pemetaan hasil produksi tebu.

## Gambar 3. Flowchart Metode K-means
3.3. Use case Use case diagram adalah interaksi antara satu atau lebih aktor dengan  sistem  yang  akan  dibuat. Berikut pemetaan produksi perkebunan tebu. Seperti pada gambar 4.
Gambar 4. Use case
Pada Gambar 4,  terdapat 2 aktor yang pertama user dimana user hanya dapat melihat maps pemetaan lahan tebu dan data lahan perkebunan tebu. Sedangkan untuk admin dapat mengelolah data lahan perkebunan tebu dengan proses use case input, update,delete dan lihat data, kemudian dapat mengelolah data karakteristik lahan perkebunan tebu. Pada admin juga terdapat validasi admin untuik memastikan user dan password admin, agar dapat melaksanakan kelola data. Pada proses clustering data dengan metode K-Means terdapat beberapa proses yakni menentukan clustering dan centroid, kemudian menghitung jarak data dengan centroid dan pengelompokan data. Dari hasil proses tersebut maka
sistem akan menampilkan hasil clustering pada maps sig pemetaan lahan tebu.

## 3.4. Perancangan Database
1 . Tabel Login Tabel Admin berisikan tabel untuk menyimpan data admin yang dapat melakukan perubahan data. Tabel Login ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Struktur Tabel Login Nama Field Jenis Keterangan id_admin Int (11) Id admin username Varchar (20) Nama pengguna password Varchar(10) Password pengguna 2. Tabel Produksi
Tabel Data Produksi  Tebu berisikan tabel untuk menyimpan data atribut produksi tebu dan kecamatan di Kabupaten Malang yang ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2 Struktur Tabel Produksi Tebu Nama Field Jenis Keterangan id_produksi Int (5) Id produksi tahun Varchar (5) Tahun Produksi kecamatan Varchar(20)  Nama Kecamatan tanam Int(10) Jumlah tanam (ha) panen Int(10) Jumlah panen (ha) produksi Int(10) Jumlah produksi (ton)
update_at timestamp Perubahan waktu

## 3.5. Perhitungan K-Means
1. Menghitung jumlah data tanaman tebu dari Dinas Tanaman Pangan,  Hortikultura dan Perkebunan Kabupaten Malang terdapat 99 Kecamatan data tahun 2018 – 2020.
Tabel 3 Data Produksi Tanaman Tebu. Tahun Kecamatan Luas Tanam (Ha) Panen Total Produksi (Ton) 2018 Donomulyo 750 731 599 2018 Kalipare 2.670 2.640 2.144 2018 Pagak 3.300 3.300 2.706 2018 Bantur 2.590 2.581 2.220 2018 Gedangan 3.800 3.616 3.019 2018 Sumbermanjing 1.360 1.353 1.238 2018 Dampit 3.950 3.945 3.472 2018 Tirtoyudo 340 340 279 2018 Ampelgading 310 310 260 2018 Poncokusumo 880 877 741 2018 W ajak 870 862 747 2018 Turen 950 941 922 2018 Bululawang 2.400 2.400 2.640 2018 Gondanglegi 3.200 3.155 3.691 2018 Pagelaran 1.439 1.439 1.666 2018 Kepanjen 555 555 472 2018 Sumberpucung 1.760 1.756 1.932 2018 Kromengan 1.225 1.241 1.335 2018 Ngajum 1.300 1.300 1.066 2018 Wonosari 520 520 416 2018 Wagir 1.100 1.088 898 2018 Pakisaji 1.100 1.088 914
Tahun Kecamatan Luas Tanam (Ha) Panen Total Produksi (Ton) 2018 Tajinan 1.287 1.090 894 2018 Tumpang 970 967 851 2018 Pakis 1.125 1.122 920 2018 Jabung 1.100 1.100 902 2018 Lawang 670 669 565 2018 Singosari 1.260 1.255 1.016 2018 Karangploso 510 509 410 2018 Dau 380 380 304 2018 Pujon - - - 2018 Ngantang - - - 2018 Kasembon 375 373 416 : 2020 Kasembon 375 207 185 Berdasarkan Tabel 3 dijelaskan bahwa terdapat 3 kriteria data tanaman tebu yang terletak di Kabupaten
Malang.
2.  Menentukan jumlah cluster. Data tanaman tebu dikelompokkan menjadi 3 cluster yaitu :
C1 = Tinggi C2 = Sedang C3 = Rendah

## 3. Parameter rentang nilai perhitungan
Tabel 4 Rentang nilai perhintungan Parameter C1 C2 C3 Panen > 2000 > 500  < 2000 < 500 Produksi > 2000 > 500  < 2000 < 500 Luas > 2000 > 500  < 2000 < 500 4. Menentukan centroid awal Tabel 5 Centroid Awal. Cluster
Luas (Ha) Panen Total Produksi C 1 1
1 1 C 2 2
2 2 C 3 3 3 3 5 . Menghitung jarak setiap data terhadap pusat cluster Menggunakan perhitungan jarak euclidien menggunakan rumus pada persamaan (2,1).
Tabel 6 Perhitungan iterasi 1 Data ke -
C1 C2 C3 Cluster 1 1,732050808 0 1,732050808 2 2 0 1,732050808 3,464101615 1 3 0 1,732050808 3,464101615 1 4 0 1,732050808 3,464101615 1 5 0 1,732050808 3,464101615 1 6 1,732050808 0 1,732050808 2 7 0 1,732050808 3,464101615 1 8 3,464101615 1,732050808 0 3 9 3,464101615 1,732050808 0 3 10 1,732050808 0 1,732050808 2 11 1,732050808 0 1,732050808 2 12 1,732050808 0 1,732050808 2 13 0 1,732050808 3,464101615 1 14 0 1,732050808 3,464101615 1 15 1,732050808 0 1,732050808 2 16 2,449489743 1 1,414213562 2 17 1,732050808 0 1,732050808 2 18 1,732050808 0 1,732050808 2
Data ke - C1 C2 C3 Cluster 19 1,732050808 0 1,732050808 2 20 2,449489743 1 1,414213562 2 21 1,732050808 0 1,732050808 2 22 1,732050808 0 1,732050808 2 23 1,732050808 0 1,732050808 2 24 1,732050808 0 1,732050808 2 25 1,732050808 0 1,732050808 2 26 1,732050808 0 1,732050808 2 27 1,732050808 0 1,732050808 2 28 1,732050808 0 1,732050808 2 29 2,449489743 1 1,414213562 2 30 3,464101615 1,732050808 0 3 31 3,464101615 1,732050808 0 3 32 3,464101615 1,732050808 0 3 33 3,464101615 1,732050808 0 3 : 99 3,464101615 1,732050808 0 3 6. Menghitung centroid baru Tabel 7 Centroid Baru iterasi 2 Cluster Luas (Ha) Panen Total Produksi C 1 1 1 1,1 C 2 1,981818 2,1 2 C 3 3 3 2.8 Setelah nilai dari centroid baru diketahui, langkah selanjutnya menghitung jarak data dengan centroid baru menggunakan jarak euclidien dengan rumus 2.1. Apabila cluster berubah maka perlu dilakukan iterasi lagi sampai data setiap cluster sama
Tabel 8 Hasil Clustering No Kecamatan C1 C2 C3 1 Donomulyo √ 2 Kalipare √ 3 Pagak √ 4 Bantur √ 5 Gedangan √ 6
Sumbermanjing
√
7 Dampit √ 8
Tirtoyudo √ 9 Ampelgading √ 10 Poncokusumo
√ 11
Wajak
√ 12
Turen
√ 13
Bululawang √ 14
Gondanglegi
√ 15
Pagelaran √
16
Kepanjen √
17
Sumberpucung √ 18 Kromengan √ 19 Ngajum √ 20 Wonosari
√
21 Wagir √ 22 Pakisaji √ 23 Tajinan √ 24 Tumpang √ 25 Pakis √ 26 Jabung √ 27 Lawang √ 28 Singosari √ 29 Karangploso √ 30 Dau √ 31 Pujon √ 32 Ngantang √ 33 Kasembon √ : 99 Kasembon √

## 4.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dan pembahasan dari sistem informasi geografis pemetaan hasil produksi tebu dengan metode k-means  di kabupaten malang adalah sebagai berikut:
4.1. Halaman Maps Tampilan halaman Maps, menunjukan informasi perkebunan tebu pada setiap kecamatan pada tahun 2018 - 2020  di kabupaten Malang. Tampilan halaman maps seperti gambar 5 s/d gambar 7.
Gambar 5. Tampilan Maps Tahun 2018
Gambar 6. Tampilan Maps Tahun 2019

## Gambar 7. Tampilan Maps Tahun 2020
4.2. Halaman Data Produksi Tebu. Tampilan halaman data produksi Tebu, berisi tentang hasil produksi di tiap kecamatan dan titik koordinat tiap kecamatan yang ada di Kabupaten Malang. Tampilan Halaman Data Hasil  Produksi Tebu Seperti Gambar 8.
Gambar 8. Halaman Data Hasil Produksi Tebu

## 4.3. Pengujian Akurasi Metode
Pengujian akurasi metode ini menggunakan sebanyak 33 data yang didapatkan dari Dinas Tanaman Pangan,  Hortikultura dan Perkebunan di Kabupaten Malang dan dikelompokkan menjadi 3 cluster yaitu produksi tinggi, sedang dan rendah. Untuk mendapatkan keterangan keakuratan hasil cluster dapat dilakukan perbandingan menurut Perhitungan Manual dengan hasil pada aplikasi. Hasil perbandingan ditunjukkan pada Tabel 9 dan Gambar 9. Tabel 9 Hasil Perhitungan Manual No Kecamatan C1  C2  C3 Keterangan 1 Donomulyo √ Sedang ( Merah ) 2 Kalipare √ Tinggi ( Biru ) 3 Pagak √ Tinggi ( Biru ) 4 Bantur √ Tinggi ( Biru ) 5 Gedangan √ Tinggi ( Biru ) 6 Sumbermanjing √ Sedang ( Merah ) 7 Dampit √ Tinggi ( Biru ) 8 Tirtoyudo √ Rendah ( Kuning ) 9 Ampelgading √ Rendah ( Kuning ) 10 Poncokusumo √ Sedang ( Merah ) 11 Wajak √ Sedang ( Merah ) 12 Turen √ Sedang ( Merah ) 13 Bululawang √ Tinggi ( Biru ) 14 Gondanglegi √ Tinggi ( Biru ) 15 Pagelaran √ Sedang ( Merah ) 16 Kepanjen √ Sedang ( Merah ) 17 Sumberpucung √ Sedang ( Merah ) 18 Kromengan √ Sedang ( Merah ) 19 Ngajum √ Sedang ( Merah ) 20 Wonosari √ Sedang ( Merah ) 21 Wagir √ Sedang ( Merah ) 22 Pakisaji √ Sedang ( Merah ) 23 Tajinan √ Sedang ( Merah ) 24 Tumpang √ Sedang ( Merah ) 25 Pakis √ Sedang ( Merah ) 26 Jabung √ Sedang ( Merah ) 27 Lawang √ Sedang ( Merah ) 28 Singosari √ Sedang ( Merah ) 29 Karangploso √ Sedang ( Merah ) 30 Dau √ Rendah ( Kuning ) 31 Pujon √ Rendah ( Kuning ) 32 Ngantang √ Rendah ( Kuning ) 33 Kasembon √ Rendah ( Kuning ) : 99 Kasembon √ Rendah ( Kuning )

## Gambar 9. Hasil Clustering Aplikasi
Hasil perbandingan menurut dinas tanaman pangan,  hortikultura dan perkebunan kabupaten malang dengan hasil pada aplikasi, maka persentase pengujiannya hasil dari pengujian menunjukkan bahwa hasil dari perhitungan manual dibandingkan dengan hasil pada aplikasi hasilnya sama dengan
ditunjukan perbedaan warna pada tiap kecamatan, maka dapat disimpulkan bahwa metode k-means yang diterapkan pada website ini sudah tepat.

## 4.4. Pengujian BlackBox
Tabel 10 Pengujian BlackBox No Skenario Pengujian Hasil yang diharapkan Hasil Penguji Kesimp ulan 1 Halaman Utama Sistem akan menampilkan halaman utama
Sesuai Berhasil 2 Halaman About Sistem akan menampilkan halaman about yang berisi tentang kabupaten malang Sesuai Berhasil 3 Halaman
Maps
Sistem akan menampilkan maps sesuai warna clustering di tiap kecamatan kabupaten malang Sesuai Berhasil 4 Halaman
Login Sistem halaman menampilkan form login Sesuai Berhasil 5 Login dengan akun terdaftar Sistem akan menampilkan pesan login sukses dan akan diarahkan ke halaman dasboard admin Sesuai Berhasil 6 Login dengan akun tidak terdaftar Sistem akan menampilkan pesan “Eror, nama pengguna atau kata sandi salah” Sesuai Berhasil
7 Halaman Beranda Admin Sistem akan menampilkan pesan selamat datang jika berhasil login dengan akun terdaftar
Sesuai Berhasil
8 Halaman
Data Produksi
Sistem menampilkan semua data produksi yang sudah di input Sesuai Berhasil 9 Halaman Form Tambah
Produksi
Sistem akan menampilkan form data produksi dan data akan ditampilkan di halaman data produksi
Sesuai Berhasil 10 Halaman ubah produksi Sistem akan menampilkan form ubah data produksi yang sudah di inputkan Sesuai Berhasil 11 Hapus data produksi Halaman akan mengeluarkan notif “Hapus Data ?” Sesuai Berhasil 18 Logout Halaman Admin Sistem melakukan proses keluar dari halaman admin dan akan kembali ke halaman login utama
Sesuai Berhasil
4.5. Pengujian User Tabel 11 Pengujian User No Pertanyaan Hasil Uji SB  B  CB  KB 1 Bagaimana awal tampilan web pemetaan hasil produksi tebu ? 3 7 4 0 2 Bagaimana tampilan peta kabupaten malang ? 3 7 4 0 3 Informasi pada peta hasil produksi di kabupaten malang mudah dimengerti ? 3 8 3 0 4 Warna tombol, jenis font, dan warna font pada aplikasi terlihat jelas dan sesuai ? 7 4 3 0 Jumlah 16  26  14 0 Total Respon 56 Keterangan : SB : Sangat Baik
B : Baik CB : Cukup Baik KB : Kurang Baik
Dapat disimpulkan bahwa dari pengujian user dengan pertanyaan   mengenai   fitur pada aplikasi, jumlah pemilihan terhadap hasil uji sangat baik sebanyak  16,  baik  sebanyak  26,  cukup baik sebanyak  14  dan  kurang baik  sebanyak 0.  Jika di presentasekan Sangat Baik 28,58%, Baik 46,42% dan Cukup Baik 25%.

## 5.      Kesimpulan dan Kesimpulan
5.1. Kesimpulan
Berdasarkan  beberapa  pengujian  yang telah dilakukan didapatkan kesimpulan  :
1. Hasil pengujian user menunjukan Sangat Baik 28,58%, Baik 46,42%, Cukup Baik 25% dan Kurang Baik 0%.
2. Hasil  produksi tebu dengan total 33 data didapatkan hasil Clustering dengan menunjukan jumlah C1 (Tinggi) = 23 data, C2 (Sedang) = 55 data, dan C3 (Rendah) = 21 data.
3. Metode K-Means Clustering dapat digunakan dalam mengelompokkan hasil produksi  tebu pada Kabupaten Malang.
5.2. Saran
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, maka penulis dapat memberikan saran-saran untuk pengembangan selanjutnya antar lain :
1. Diharapkan website dapat dikembangkan ke dalam aplikasi mobile.
2. Menambahkan wilayah  kecamatan  hasil perkebunan tebu di Kota Malang.
3. Menambahkan  metode lain  supaya hasil pengelompokkan dari sistem bisa lebih baik lagi dan akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. Yunitasari, J. Ilmu, S. Pembangunan, F. Ekonomi, and U. Jember, “Analisis Input- Output Produksi Tebu di Provinsi Jawa Timur,” vol. 13, no. April, pp. 36–47, 2021, doi: 10.21082/btsm.v13n1.2021.36-47.
[2] BPS Malang, “Malang Dalam Angka,” Badan Pus. Stat. Malang , p. 191, 2020.
[3] P. Soepomo, “Sistem Informasi Geografis Pemetaan Potensi Sma/smk Berbasis Web (Studi  Kasus :  Kabupaten  Kebumen),” JSTIE (Jurnal Sarj. Tek. Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 41– 49, 2014, doi: 10.12928/jstie.v2i1.2600.
[4] Pranoto Y.  A. Rokhman M.  M., & Wibowo S. A., 2018, Aplikasi Pemetaan Berbasis Website Untuk Pusat Kesehatan Masyaraka Di Wilayah Kabupaten Malang, Jurnal MNEMONIC,  Vol.
1, No. 1
[5] M. Arbina, F. T. Industri, K. Tengah, G. Dinas, and P. Kalimantan, “Sistem infomasi geografis pemetaan daerah perkebunan dan komoditas hasil panen provinsi kalimantan tengah,” J. Mhs. Tek. Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 165–172, 2019.
[6] C. M. Barir, Much. Zuyyinal Haqqul, Achmad Imam Agung, “SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PEMETAAN LAHAN
PERTANIAN BAWANG MERAH DENGAN
METODE K-MEANS CLUSTERING BERBASIS WEBSITE ( Studi Kasus di Kabupaten Nganjuk ),” Inovate , vol. 04, no. 1, pp. 40–47, 2019.
[7] T. Suryani, A. Faisol, and N. Vendyansyah, “Sistem Informasi Geografis Pemetaan Kerusakan Jalan Di Kabupaten Malang Menggunakan Metode K-Means,” JATI (Jurnal
Mhs. Tek. Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 380–388, 2021, doi: 10.36040/jati.v5i1.3259.
[8] A. A. Elsharif and S. S. Abu-naser, “An Expert System for Diagnosing Sugarcane Diseases,” Int. J. Acad. Eng. Res. , vol. 3, no. 3, pp. 19–27,
2019.
[9] I. Mariska and R. Suci, “Pengadaan bibit tebu melalui kultur jaringan,” J. Litbang Pertan. , no. 3413, pp. 1–2, 2011.
[10] S. Pendidikan, P. Studi, P. Teknik, and R. P. Mahardika, Pemetaan Objek Pariwisata Kota Salatiga . 2018.
[11] Munawir, Munawir. Implementasi Sistem Informasi Geografis Daerah Pariwisata Taman Wisata Puncak Bila Kabupaten Sidenreng Rappang Berbasis Android dengan Global Positioning System (GPS). Diss. University of Technology Yogyakarta, 2019.
[12] C. S. Santoso and  andi irawan Nurhidayat, “Sistem Informasi Real Time GIS Untuk Monitoring Sistem Cors (Continously Operating Reference Station) Di Kantor Wilayah Badah Pertanaman Provinsi Jawa Timur,” J. Manaj. Inform. , vol. 9, no. 1, pp. 1–9, 2018.
[13] Wurdianarto, S. R., Novianto, S., & Rosyidah, U. (2014). PERBANDINGAN EUCLIDEAN DISTANCE DENGAN CANBERRA DISTANCE PADA FACE RECOGNITION . Techno , 31-37.