## SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PEMETAAN WILAYAH KELAYAKAN TANAMAN CABAI  MENGGUNAKAN METODE K-MEANS (STUDI KASUS : KABUPATEN BATU BARA)
Angga Pratama, Cinta Amalia Rizki Putra Fhonna Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Malikussaleh Jl. Kampus Unimal Bukit Indah, Blang Pulo, Muara Satu Kabupaten Aceh Utara,Aceh, Indonesia. anggapratama@unimal.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  dalam  pemetaan  wilayah kelayakan tanaman cabai di Kabupaten Batu Bara menggunakan metode K-means . Metode ini digunakan untuk mengidentifikasi dan mengelompokkan area-area yang paling layak untuk budidaya tanaman cabai berdasarkan sejumlah faktor  yang relevan. Data spasial dan atribut  wilayah, termasuk kondisi tanah, suhu tanah, pH tanah, kelembaban, curah hujan, dan faktor-faktor lain yang memengaruhi pertumbuhan tanaman cabai, dikumpulkan dan dianalisis. Hasil pemetaan ini diintegrasikan ke dalam sistem yang akan menampilkan informasi mengenai wilayah kelayakan tanaman cabai yang ada di Kabupaten Batu Bara, dan juga penggunaan openstreetmap yang diimpelementasikan  pada  aplikasi  agar  dapat  memberikan  informasi  visual  berupa  titik  lokasi  lahan    yang sesuai. Berdasarkan pengujian  yang telah dilakukan dengan  menggunakan 3 cluster C1 = Sesuai, C2 = Cukup Sesuai,  C3=  Kurang  Sesuai,  dan  12  data.  Didapatkan  hasil clustering dengan  jumlah  C1  (Sesuai)  =  5  data, C2(Cukup  Sesuai)  =  4  data,  C3  (Kurang  Sesuai)  =  3  data,  dan  hasil  pemetaan  telah  ditandai  berdasarkan masing-masing  warna,  hasil  “sesuai”  ditandai  dengan  warna  hijau,  hasil  “cukup  sesuai”  warna  kuning,  dan ‘kurang sesuai” warna merah.
Kata Kunci : Metode K-means, Pemetaan lahan, Kelayakan Tanaman Cabai, Sistem Informasi Geografis.

## 1. PENDAHULUAN
Kabupaten  Batu  Bara merupakan  salah  satu Kabupaten  di  Provinsi  Sumatera  Utara  yang  baru terbentuk  pada  tahun  2007,  yang  merupakan pemekaran dari Kabupaten Asahan. Luas wilayahnya mencapai  904,96  km². [1].  Kabupaten  Batu  Bara menghasilkan beraneka ragam hasil produksi pertanian  dan  perkebunan,  salah  satunya  yaitu  hasil produksi  pertanian  adalah  tanaman  cabai  keriting. Pada tahun 2022 produksi cabai keriting di Batu Bara mencapai  162.712,34  kwintal  dengan  luas  panen 1548,33  hektar.  Kabupaten  Batu  Bara  merupakan salah  satu  sentra  produksi  cabai  keriting  terbesar  di Sumatera Utara. [2].
Cabai  keriting  merupakan  komoditas  sayuran yang  banyak  mendapat  perhatian  karena  memiliki nilai  ekonomis  yang  cukup  tinggi.  Kebutuhan  akan cabai  keriting  terus  meningkat  setiap  tahun  sejalan dengan meningkatnya jumlah penduduk dan berkembangnya  industri  yang  membutuhkan  bahan baku cabai keriting. Namun, untuk mendapatkan hasil panen  yang  optimal,  faktor-faktor  kelayakan  tanam seperti  pH  tanah,  suhu  udara,  kelembaban,  intensitas cahaya matahari, dan faktor lingkungan lainnya perlu diperhatikan dengan baik.
Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  adalah teknologi  yang  memanfaatkan  data  geografis  dan teknik  analisis  spasial  untuk  menghasilkan  informasi yang  berguna  dalam  pengambilan    keputusan. Pemanfaatan SIG dalam pemetaan wilayah kelayakan tanaman cabai keriting dapat
memberikan gambaran yang lebih jelas mengenai  distribusi  kelayakan  tanam  di  Kabupaten Batu Bara. Metode K-means adalah salah satu metode klastering yang efektif dalam analisis data spasial [3].
Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengembangkan Sistem Informasi Geografis Pemetaan  Wilayah  Kelayakan  Tanaman  Cabai keriting  di  Kabupaten  Batu  Bara,.  Penelitian  ini diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  dalam pengembangan  pertanian  di  daerah  tersebut  dengan menyediakan informasi yang berguna bagi petani dan stakeholder  terkait  dalam  pengambilan  keputusan terkait  pemilihan  lokasi  budidaya  tanaman  cabai keriting.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Pada  penelitian  dengan  judul  “Penerapan metode k-means clustering pada pemetaan lahan kopi di  kabupaten  malang”.  Hasil  penelitian  ini  bertujuan untuk mendapatkan pemahaman lebih dalam mengenai pemetaan lahan tanaman kopi di Kabupaten Malang.  Konteks  ini  muncul  karena  saat  ini, pemetaan  lahan  tanaman  kopi  di  Kabupaten  Malang masih dilakukan secara manual, dengan pengelompokkan  berdasarkan  tahun,  luas  lahan,  dan produksi per tahunnya. Kemudian  pada  penelitian selanjutnya  dengan  judul  “Sistem  Informasi Geografis  Pemetaan  Hasil  Produksi  Tebu  Dengan Metode K-means Di Kabupaten Malang”. Tujuan dari penelitian  ini  yaitu  membangun  sistem  yang  akan disajikan  informasi  tentang  data  perkebunan  tebu  di
Kabupaten  Malang,  serta  dilakukan  pemetaan produksi  tebu  berdasarkan  jumlah  produksi  di  setiap kecamatan dengan menerapkan metode K-means .

## 2.2. Sistem Informasi Geografis
Sistem Informasi Geografis (SIG) adalah sistem informasi  berbasis  komputer  yang  dirancang  untuk beroperasi  dengan  data  yang  memiliki  informasi spasial atau rujukan keruangan. Sistem ini melakukan proses pengumpulan, pemeriksaan, integrasi, manipulasi, analisis, dan visualisasi data yang bersifat spasial dan berkaitan dengan kondisi bumi. Teknologi SIG  menggabungkan  fungsi-fungsi  dasar  dari database,  seperti  kueri  dan  analisis  statistik,  dengan kemampuan  visualisasi  dan  analisis  yang  unik  yang dimiliki oleh pemetaan [10].

## 2.3. Peta
Peta adalah representasi permukaan bumi dalam skala  yang  diperkecil.  Menurut  [4]  Peta  biasanya digunakan  pada  bidang  datar  dan  dilengkapi  dengan skala, arah, dan simbol.

## 2.4. Open Street Map
OpenStreetMap (OSM) adalah proyek kolaboratif yang bertujuan untuk membuat peta bebas dan  dapat  diakses  oleh  siapa  saja.  Peta  ini  dibangun oleh  komunitas  global  yang  berkontribusi  dengan data  geografis,  seperti  informasi  tentang  jalan, bangunan,  sungai,  dan  berbagai  objek  geografis lainnya.  OSM  menggunakan  lisensi Open  Database License (ODbL),  yang  memungkinkan  penggunaan data  dengan  beberapa  batasan,  seperti  memberikan atribusi  kepada  kontributor  dan  berbagi  ulang  data dengan lisensi yang sama.

## 2.5. Metode K-means
K-means merupakan  teknik  yang  digunakan untuk  membagi  data  yang  ada  menjadi  beberapa kelompok  atau  klaster.  Metode  ini  memfasilitasi pengelompokan  data  dengan  hasil  serupa  ke  dalam satu cluster ,  sementara  data  dengan  hasil  yang kelompoknya  berbeda  akan  dimasukkan  ke  dalam cluster lain [9].
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 acak
3. Hitung centroid /rata-rata  dari  data  yang  ada  di masing-masing cluster dengan  rumus  pada persamaan berikut:
𝑑(𝑥, 𝑦) = √(𝑥 1 − 𝑦 1 ) 2 + (𝑥 2 − 𝑦 2 ) 2 + ⋯ + (𝑥 𝑚 − 𝑦 𝑚 ) 2
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
5. Kembali  ke  step  3,  apabila  masih  ada  data  yang berpindah cluster atau apabila ada perubahan nilai centroid .

## 2.6. Basi Data (Database)
Data  basis  adalah  sekumpulan  data  yang memiliki keterkaitan satu sama lain, disimpan di luar komputer,  dan  dimanipulasi  menggunakan  perangkat lunak  khusus.  Database  merupakan  elemen  kunci dalam  sistem  informasi,  berperan  sebagai  sumber informasi untuk para pengguna..

## 2.7. Website
Website adalah  sekelompok  halaman  yang menampilkan berbagai informasi, termasuk data teks, gambar  diam  atau  bergerak,  animasi,  suara,  video, dan  kombinasi  dari  semua  itu.  Informasi  ini  dapat bersifat  statis,  artinya  kontennya  tetap  dan  jarang berubah,  serta  arah  informasinya  hanya  dari  pemilik website .  Sebaliknya,  jika  isi  informasi website selalu mengalami perubahan, maka website tersebut bersifat dinamis.

## 2.8. PHP
PHP  merupakan  skrip  yang  digunakan  untuk pemrograman  skrip  server-side  pada  web.  Dengan menggunakan  PHP,  pemeliharaan  suatu  situs  web menjadi  lebih  sederhana.  Pengolahan  data  dapat dilakukan  melalui  aplikasi  yang  dibuat  dengan  skrip PHP. Skrip PHP yang telah dibuat perlu disimpan di server dan dijalankan atau diproses di dalamnya. [5].

## 2.9. HTML
HTML  adalah  salah  satu  jenis  markup  atau kode.  Dapat  dikatakan  bahwa  HTML  bukanlah bahasa  pemrograman melainkan  bahasa yang sederhana.  Bisa  disimpulkan  bahwa  bahasa  standar yang  digunakan  untuk  membuat website disebut Hypertext Markup Language (HTML).

## 2.10. MySQL
MySQL merupakan konsep pengelolaan database,  khususnya  dalam  pemilihan  atau  seleksi serta penambahan data, yang memungkinkan pelaksanaan  operasi  data  secara  otomatis  dengan kemudahan. [6]

## 2.11. Laragon
Laragon  merupakan  program  yang  dapat memulai  server  komputer  localhost  atau,  lebih teknisnya,  tumpukan  pengembangan  web.  Laragon cukup  menguntungkan  untuk  meluncurkan  situs  web dan memiliki kecepatan yang cepat.

## 2.12. Visual Studio Code
Visual  Studio  Code  (VS  Code)  adalah  editor kode  sumber  atau  editor  teks  yang  dirancang  oleh Microsoft  untuk  digunakan  di  sistem  operasi Windows, Linux, dan MacOS. Editor ini mendukung
sepenuhnya  pengembangan  program  dalam  bahasa PHP [7] .

## 2.13. Laravel
Laravel  adalah  kerangka  kerja  PHP  sumber terbuka  yang  dibuat  oleh  Tylor  Otwell.  Framework ini  diatur  di  bawah  lisensi  MIT  dengan  tujuan memberikan  kemudahan  bagi  para  pengembang dalam membuat situs web menggunakan sintaks yang simpel, elegan, ekspresif, dan menghadirkan pengalaman yang menyenangkan.

## 2.14. Kabupaten Batu Bara
Kabupaten Batu Bara terdiri dari 12 kecamatan. masing-masing  dengan  karakteristik  dan  potensi sendiri. Kabupaten Batu Bara berada di bagian timur Provinsi  Sumatera  Utara,  terletak  pada  garis  30  -  40 Lintang  Utara  dan  990  -  1000  Bujur  Timur.  Luas daratan  Kabupaten  Batu  Bara  adalah  885,89  km2, sebagian besar berada di daratan Pulau Sumatera dan sebagian  kecil  di  Pulau  Pandang  dan  Pulau  Salah Nama.

## Gambar 1. Peta Administrasi Kab Batu-Bara

## 2.15. Cabai keriting (Capsicum annum L)
Cabai  keriting  ( Capsicum  annum  L )  adalah salah  satu  jenis  cabai  keriting  yang  memiliki  bentuk keriting  atau  bergelombang  pada  buahnya.  Cabai keriting  memiliki  rasa  pedas  yang  khas  dan  sering digunakan  sebagai  bahan  masakan  di  berbagai  jenis kuliner.  Selain  itu,  cabai  keriting  juga  mengandung berbagai nutrisi penting seperti vitamin C, vitamin A, serat, dan antioksidan [8].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Use case Diagram
Use  case ini  dibuat  untuk  dapat  memahami ringkasan proses dari sistem yang akan dibuat. Dalam sistem ini use case yang dirancang dibuat sedemikian rupa  agar  dapat  dengan  mudah  dimengerti  oleh pengguna seperti pada gambar dibawah ini:
User Halaman Utama Data Kecamatan Peta Persebaran Data Valid Clustering Login <<extend>> <<extend>> <<extend>> <<extend>> <<extend>> Username Password <<include>> <<include>> Gambar 2 . Use case
Dalam ilustrasi di atas, terdapat satu pelaku atau aktor  yaitu  pengguna.  Gambar  diatas  menjelaskan bahwa  pengguna  bisa  mengakses  halaman  utama website ,  meng input data  kecamatan,  data  valid,  dan akan  dilakukan  otomatisasi clustering ,  yang  mana halaman  tersebut  dapat  diakses  setelah  melakukan proses login dengan  memasukkan username dan password yang sudah ada.

## 3.2. Database
Tabel data adalah tabel yang berisi tentang data- data  kriteria  lahan  yang  disimpan  dalam  database sebagai berikut:
Tabel 1. Data Kriteria Lahan No Nama Field Tipe Data Keterangan 1 Id Int (20) Primary key 2 Kecamatan_id Int(20) Nama kecamatan 3 Clus _hasil Enum (C1,C2,C3) Jenis cluster 4 Kelembaban Double (8,2) Kelembaban tanah 5 Ph_tanah Double (8,2) Ph tanah 6 Suhu Double (8,2) Suhu tanah 7 Curah_hujan Double (8,2) Curah hujan 8 Luas_tanah Varchar (255) Luas tanah 9 Longitude Varchar (255) Titik lahan kosong 10 Latitude Varchar (255) Titik lahan kosong 11 Update_at timestamp Perubahan waktu Tabel kecamatan
berfungsi sebagai penyimpanan data atribut yang mencakup nama-nama kecamatan di Kabupaten Batu Bara.
Tabel 2. Data Kecamatan No Nama Field Tipe Data Keterangan 1 id Int (20) Primary key 2 Title Varchar (255) Nama kecamatan 3 Created_at timestamp Waktu dibuat 4 Update_at Timestamp Perubahan waktu

## 3.3. Data Kesesuaian Lahan
Menghitung  jumah  data  kesesuaian  lahan tanaman  cabai  yang  diperoleh  dari  Badan  Pusat Statistik Kabupaten Batu Bara terdapat 12 Kecamatan, data tahun 2022.
Tabel 3. Data Kesesuaian Lahan Kecamatan Luas Lahan pH Curah Hujan Suhu Kelemba ban Sei Balai 900 6,1 1895 27,1 82,8 Tanjung Tiram 700 6 1895 27,2 82,9 Nibung Hangus 1250 6,2 1895 27,3 82,7 Talawi 1200 6,3 1895 27,2 82,6 Datuk Tanah Datar 800 6,5 1825 27,4 82,1 Lima Puluh 1500 6,4 1825 27,5 82,2 Lima Puluh Pesisir 1550 6,6 1825 27,6 82,3 Datuk Lima Puluh 1100 6,8 1825 27,5 82,4 Air Putih 1250 6,7 3530 27,7 82,6 Sei Suka 1150 7 3530 27,8 82,5 Laut Tador 1300 7,1 3530 27,6 82 Medang Deras 1120 7 3530 27,8 82,4

## 3.4. Menentukan jumlah cluster
Data  kesesuaian  lahan  dikelompokkan  menjadi 3 cluster yaitu:
C1 = Sesuai C2 = Cukup Sesuai C3 = Kurang Sesuai

## 3.5. Menentukan centroid awal
Tabel 4. Centroid Awal
Centroid
Luas Lahan pH Curah Hujan Tempe ratur Kelemba ban C1 900 6,10 1895 27,1 82,8 C2 1250 6,2 1895 27,3 82,7 C3 800 6,5 1825 27,4 82,1
3.6. Menghitung  jarak  antara  setiap  data  dan pusat  klaster  menggunakan  perhitungan jarak Euclidean
Tabel 5. Perhitungan iterasi 1 Kecamatan C1 C2 C3 Cluster Sei Balai 0 350,0001 122,0686 C1 Tanjung Tiram 200,0001 550,000 1 122,0694 C3 Nibung Hangus 350,0001 0 455,4124 C2 Talawi 300,0001 50,0003 406,0792 C2 Datuk 122,0686 455,4124 0 C3
Kecamatan C1 C2 C3 Cluster Tanah Datar Lima Puluh 604,0700 259,6157 700,0000 C2 Lima Puluh Pesisir 653,7589 308,0591 750,0001 C2 Datuk Lima Puluh 211,8981 165,5309 300,0003 C2 Air Putih 1672,0424  1635,0001  1763,3846 C2 Sei Suka 1654,0031  1638,0555  1740,5532 C2 Laut Tador 1683,2192  1635,7648  1776,8020 C2 Medang Deras 1649,7353  1640,1604  1734,7696 C2

## 3.7. Menghitung centroid baru
Tabel 6. Centroid Baru iterasi 2 Centr oid Luas Lah an pH Curah Hujan Temper atur Kelemba ban C1 900,0  6,10  1895,00 27,10 82,80 C2 1268,9  6,68  2598,33 27,56 82,41 C3 750,0  6,25  1860,00 27,30 82,50
Setelah  mengetahui  nilai centroid yang  baru, langkah  selanjutnya  adalah  mengukur  jarak  antara setiap  data  dengan centroid yang  baru  menggunakan metode  jarak  Euclidean.  Jika  terdapat  perubahan dalam  klaster  maka  perlu  dilakukan  iterasi  lagi sampai data setiap cluster sama.

## 3.8. Hasil Clustering
Tabel 7 Hasil Clustering Kecamatan C1 C3 C3 Sei Balai  Tanjung Tiram  Nibung Hangus  Talawi  Datuk Tanah Datar  Lima Puluh  Lima Puluh Pesisir  Datuk Lima Puluh  Air Putih  Sei Suka  Laut Tador  Medang Deras 

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dan  pembahasan  dari  Sistem  informasi geografis pemetaan wilayah kelayakan tanaman cabai menggunakan  metode k-means di  Kabupaten  Batu Bara adalah sebagai berikut:
4.1. Halaman Landing Page
Gambar 3. Halaman Login pengguna
Berdasarkan  gambar  3.  yang  merupakan halaman  login  pengguna,  Halaman  ini  adalah  titik awal  dari  Sistem  Informasi  Geografis  Pemetaan Wilayah  Kelayakan  Tanaman  Cabai  di  Kabupaten Batu Bara.

## 4.2. Halaman Dashboard
Gambar 4. Halaman Dashboard
Pada  gambar  4.  yang  merupakan  halaman dashboard  dimana  halaman  ini  berisi  daftar  titik lokasi lahan yang sudah dikategorikan berdasarkan kesesuaian nya.

## 4.3. Halaman Kecamatan
Gambar 5. Halaman Data Kecamatan
Pada gambar 5 yang merupakan halaman data kecamatan  berisi  tentang  daftar  nama-nama
kecamatan  yang  ada  dikabupaten  Batu  Bara, dimana disini terdapat 12 kecamatan yang menjadi sample penelitian.

## 4.4. Halaman Data

## Gambar 6 Halaman Data Kesesuaian Lahan
Pada  gambar  6.  Yang  merupakan  halaman data  berisi  data  kriteria  lahan  yang  telat  di  input oleh pengguna dimana data yang ditampilkan pada peta.  Pada  halaman  ini  terdapat  beberapa  data seperti  luas  tanah,  kelembaban,  ph  tanah,  suhu, curah  hujan, cluster ,  latitude,  longitude  dan  menu aksi  yang  berisi  dua  menu  yaitu  edit  dan  hapus, terdapat juga menu tambah data.

## 4.5. Halaman Cluster
Pada  gambar  7.  Yang  merupakan  halaman hasil clustering data kriteria lahan.

## Gambar 7. Hasil Clustering

## 4.6. Pengujian Black box
Pengujian  metode black  box bertujuan  untuk mengobservasi  hasil  aplikasi  ketika  program dijalankan,  dengan  maksud  untuk  mengevaluasi apakah  fungsi  sistem  sesuai  dengan  perancangan yang  telah  dilakukan.  Hasil  dari  pengujian  metode black box dapat dilihat dalam tabel di bawah ini:

## Tabel 8. Pengujian BlackBox
No Nama Luaran yang diharapkan Kesimpulan 1 Halaman login pengguna Menampilkan halaman login pengguna Valid 2 Halaman Peta Persebaran Menampilkan halaman peta persebaran kriteria lahan Valid 3 Halaman data kecamatan Menampilkan halaman data kecamatan Valid 4 Halaman data kriteria lahan Menampilkan halaman data kriteria lahan Valid 5 Halaman cluster Menampilkan halaman hasil clustering data kriteria lahan Valid

## 4.7. Pengujian Metode
Pengujian  metode  dilakukan  dengan  tujuan melihat  keakuratan  implementasi  metode  k-means pada  perhitungan  data  kecamatan  yang  ada  pada Kabupaten  Batu-Bara.  Dengan  total  12  data  yang didapatkan  dari  dinas  pertanian  Kabupaten  Batu- Bara  dikelompokkan  menjadi  3  kategori  yaitu, sesuai (hijau), cukup sesuai (kuning), kurang sesuai (merah).
Tabel 9. Hasil Perhitungan Manual Kecamatan C1 C2 C3 Keterangan Sei Balai  Kurang sesuai (merah) Tanjung Tiram  Kurang sesuai (merah) Nibung Hangus  Sesuai (hijau) Talawi  Sesuai (hijau) Datuk Tanah Datar  Kurang sesuai (merah Lima Puluh  Sesuai (hijau) Lima Puluh Pesisir  Sesuai (hijau) Datuk Lima Puluh  Sesuai (hijau) Air Putih  Cukup sesuai (kuning) Sei Suka  Cukup sesuai (kuning) Laut Tador  Cukup sesuai (kuning) Medang Deras  Cukup sesuai (kuning) Gambar 8 Hasil Clustering Sistem
Hasil  perbandingan  pengujian  metode  secara manual dengan pengujian pada sistem menunjukkan  hasil  yang  sama,  maka  dengan digunakannya  metode  k-means  pada  penelitian  ini sudah tepat.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  beberapa  pengujian  yang  telah dilakukan  didapatkan  kesimpulan:  Penerapan Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  untuk  pemetaan wilayah  kelayakan  tanaman  cabai  keriting  di Kabupaten  Batu  Bara  dapat  dilakukan  dengan sukses,  yang  mana  sistem  informasi  ini  mampu memberikan  informasi  mengenai  kelayakan  lahan yang  ada  di  Kabupaten  Batu  Bara.  Penelitian  ini berhasil  mengidentifikasi  dan  menentukan  wilayah yang  layak  untuk  pertanian  cabai  keriting  dengan menggunakan  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG), serta  melibatkan  beberapa  variabel  seperti  pH tanah,  kelembaban,  suhu,  curah  hujan,  dan parameter  pertanian  lainnya.  Hasil  yang  diperoleh dengan  total  12  data  didapatkan  hasil clustering k- means pada  program system dan  data  perhitungan manual  menunjukkan  hasil  C1  (Sesuai)  =  5  data, C2  (Cukup  Sesuai)  =  4  data  dan  C3  (Kurang Sesuai) = 3 data.
Untuk meningkatkan hasil penelitian, diperlukan penelitian
lanjutan
yang mempertimbangkan faktor-faktor seperti kemiringan  lahan,  struktur  tanah,  kesesuaian komoditas dengan jenis tanah, potensi bencana, dan jumlah  daerah  aliran  sungai  (DAS)  yang  dapat mendukung  kegiatan  pertanian.  Namun,  penelitian ini belum dilakukan karena keterbatasan waktu dan ketersediaan  data.  Diharapkan website dapat dikembangkan ke dalam aplikasi mobile. Menambahkan  metode  lain  supaya  hasil  dari pengelompokkan  dari  sistem  bisa  lebih  baik  lagi dan akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  bank  indonesia,  “Penelitian  KPJU  Unggulan
UMKM  Provinsi  Sumatera  Utara,” 2018 ,  pp. 431–468, 2018.
[2]  Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten  Batu  Bara, Kabupaten  Batu  Bara  Dalam  Angka  2023 . 2023.
[3]  L.  P.  Sinatrio  and  Y.  S.  Alfa,  “Pemetaan Lahan Padi di Kabupaten Semarang
Menggunakan  Google  Maps  API  dengan Metode K-means ,” no. 672015259, 2019.
[4]  A.  Ikhsan,  M.  Najib,  and  F.  Ulum,  “Sistem Informasi Geografis Toko Distro Berdasarkan Rating Kota Bandar Lampung Berbasis Web,” 2020.
[5]  S.  Utomo  and  M.  A.  Hamdani,  “Sistem Informasi  Geografis  (SIG)  Pariwisata  Kota Bandung  menggunakan  Google  Maps  API dan  PHP,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Komun. ,  vol. XI, no. 1, pp. 1–9, 2021.
[6]  D.  Maharani,  “Perancangan  Sistem  Informasi Akademik  Berbasis  Web  Pada  Sekolah  Islam Modern Amanah,” J. Manaj. Inform. dan Tek.
Komput. ,  vol.  2,  no.  akademik  berbasis  web, pp. 27–32, 2017.
[7]  A.  Hendri  and  M.  A.  Sutisna,  “Jurnal Computer Science and Information Technology ( CoSciTech ),” vol. 2, no. 1, pp. 14–23, 2021.
[8]  W.  Sinlae,  S.  A.  S.  Mola,  and  N.  D. Rumlaklak,  “Penentuan  Kesesuaian  Lahan Pertanian  Tanaman  Cabai  Menggunakan Metode Naïve Bayes Di Kabupaten Kupang,” J. Komput. dan Inform. , vol. 9, no. 1, pp. 56– 64, 2021, doi: 10.35508/jicon.v9i1.3848.
[9]  M. F. Yunianto, A. Faisol dan N.
Vendyansyah,  “Sistem  Informasi  Geografis Pemetaan  Hasil  Produksi  Tebu  Dengan Metode K-Means di Kabupaten Malang,” Jati (  Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika), 2021.
[10]  Sodikin,  &  Susanto,  E.  R.  (2021).  Sistem Informasi  Geografis  (Gis)  Tempat  Wisata  Di Kabupaten Tanggamus. Jurnal Teknologi Dan Sistem  Informasi  (JTSI) , 2 (3),  125–135. http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI