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

## Analisis Algoritma K-Medoids pada Sistem Klasterisasi Produksi Perikanan Tangkap Kabupaten Aceh Utara
Fajriana #1
# Program Studi Teknik Informatika Universitas Malikussaleh Jl. Medan-Banda Aceh, Cot Teungku Nie, Reuleut, Krueng Geukueh,Kab. Aceh Utara- Aceh
1 fajriana@unimal.ac.id
Abstrak—  Belum  adanya  sistem  pengelolaan  data  produksi perikanan tangkap di Kabupaten Aceh Utara  menyebabkan pemerintah  Kabupaten  Aceh  Utara  kesulitan  dalam mengklasterisasi data produksi perikanan tangkap. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  algoritma  k- medoids  dalam  sistem  klasterisasi  data  produksi  perikanan tangkap  berbasis  web  menjadi  tiga  klaster.  Penelitian  ini menggunakan    data  produksi  perikanan  tangkap  di Kabupaten Aceh Utara tahun 2019-2020 yang diperoleh dari Dinas Kelautan dan Perikanan Kabupaten Aceh Utara. Hasil penelitian  dengan  10  kali  pengujian  menunjukkan  bahwa nilai  rata-rata  iterasi  k-medoids  sebesar  2,5  dengan  jumlah iterasi terbanyak 4 iterasi dan iterasi terkecil senilai 2 iterasi. Hasil cluster data produksi perikanan tangkap dengan jenis tangkapan  ikan  Albakora  masuk  kedalam  potensi produksi tangkapan    klaster  sedang.  Jenis  tangkapan  ikan  Alu-alu, Tongkol  Krai,  Tuna  Mata  Besar,  Tuna  Sirip  Biru  Selatan masuk kedalam cluster rendah. Jenis tangkapan ikan Banyar, Bawal Hitam dan Bawal Putih masuk kedalam klaster tinggi. Adapun  hasil  klaster  yang  terbentuk  dapat  membantu pemerintah  Kabupaten  Aceh  Utara  dalam  mengambil kebijakan untuk menambah nilai produksi tangkapan ikan di Kabupaten Aceh Utara.
Kata  kunci — Perikanan  Tangkap,  Clustering,  K-Medoids, Aceh Utara

## I. P ENDAHULUAN
Saat  ini  teknologi  komputerisasi  berkembang  pesat sehingga sangat banyak teknik dan algoritma baru didalam menyelesaikan  suatu  permasalahan.  Teknologi machine learning atau  lebih  dikenal  dengan  pembelajaran  mesin mempunyai  algoritma  yang  diklasifikasikan  menjadi  dua teknik,  yaitu supervised  learning dan unsupervised learning [1]. Supervised  learning ialah  teknik machine learning yang biasanya digunakan untuk mengklasifikasikan  data  yang  telah  terpola[2].  Ada beberapa algortima supervised learning , seperti K-Nearest Neighbor , Support  Vector  Machine , Naive  Bayes [3]. Unsupervised  learning ialah  metode machine  learning yang bisa diaplikasikan dalam mengklaster objek data yang masih  belum  terpola.  Beberapa  contoh  algoritma
unsupervised learning adalah seperti k-means, k-medoids, fuzzy c-means, Single Linkage, Complete Linkage, Average Linkage [4] [5].
Proses  pengelompokan  atau  klasterisasi  data  menjadi sebagian  kelompok  data  yang  terpisah  supaya  data  yang ada  di didalam tiap-tiap kelompok  sebagai suatu grup data yang  membawa  kemiripan  yang  relatif  mirip  dinamakan clustering  [6][7]. Saat ini pemanfaatan  teknologi machine learning  dengan  teknik clustering sangat  penting  untuk diimplementasikan dalam berbagai aspek, salah satunya di dalam bidang kelautan dan perikanan.
Data  produksi  perikanan  tangkap  di  Dinas  Kelautan dan Perikanan Aceh Utara, setiap tahun mendapatkan hasil tangkapan hampir ratusan Ton yang terbagi dalam 75 jenis ikan di 8 kecamatan di kabupaten Aceh Utara. Pengelolaan data  tersebut  saat  ini  dinilai  belum  optimal  karena  belum adanya sebuah system yang dapat mengelompokkan data. Oleh  karena  itu  dibutuhkan  proses  pengelompokan  data dan pembuatan aplikasi berbasis web untuk mengelompokkan  data  produksi  perikanan  tangkap menjadi beberapa cluster yaitu rendah, sedang dan tinggi. Data Produksi perikanan tangkap ialah data hasil tangkapan ikan  yang  dilakukan  di  perairan  laut  dan  perairan  umum baik yang didaratkan di pelabuhan maupun non pelabuhan [8].  Data  disajikan  menggunakan  satuan  ton  dari  tahun 2019-2020.
Pada  penelitian  ini  penulis  menerapkan  algoritma  k- medoids  dalam  system  klasterisasi  produksi  perikanan tangkap di kabupaten aceh utara berbasis web. K-Medoids adalah  suatu  algoritma  yang  dapat  diimplementasikan dalam  proses clustering yang  memakai  objek  menjadi representasi (medoid) untuk  pusat cluster pada  setiap kelompok[9]. Penelitian ini dapat memberikan rekomendasi bagi pemerintah kabupaten aceh utara dalam menentukan  kebijakan  terhadap  nilai  produksi  perikanan tangkap  berdasarkan  hasil  dari  klasterisasi  objek  data, seperti penambahan kapal tangkap terhadap nilai produksi dengan cluster rendah.
II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Machine Learnig
Machine  learning ialah  jenis  dari  kecerdasan  buatan yang  mempersiapkan  komputer  dengan  kapasitas  yang dapat  belajar  dari  banyak  data,  dengan  tidak  sebagai spesifik  perlu  menuruti  perintah  terprogram  [9]. Machine learning mempunyai  tujuan  pokok  terhadap  ekspansi sebuah aplikasi yang dapat belajar dengan sendirinya agar bisa memberikan keputusan terhadap sesuatu, dengan tidak perlu  berulang  kali  diintruksikan  oleh  manusia  [10]. Dengan adanya algoritma  tersebut, mesin tentu  tidak  saja mampu  mendapatkan rule atau  aturan  agar  mendapatkan optimalisasi  permasalahan  dalam  suatu  pengambilan keputusan,  namun  juga  dapat  menyesuaikan  dengan transformasi  yang  terjadi  dan  dapat  juga  menelaah sekumpulan  objek  data  yang  besar  agar  bisa  menemukan suatu  pola  tertentu.  Algoritma machine  learning dikelompokkan  menjadi  dua  teknik  yaitu supervised learning dan unsupervised  learning. Adapun supervised learning ialah  metode machine  learning yang  biasanya digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data  yang  telah terpola. Unsupervised  learning ialah  metode machine learning yang  biasanya  diaplikasikan    dalam  proses clustering data yang belum terpola.

## B. Clustering
Clustering ialah suatu prosedur dalam  memilah data di dalam  kumpulan  deret  data  ke  dalam  sebagian  kelompok yang  kemiripan  datanya  terhadap  satu  kelompok  yang nilainya lebih banyak dari kemiripan dengan objek data di dalam kelompok yang lain[11].
Pada  prosedur  menganalisis  cluster,  teknik  yang dipakai untuk memilah data agar menjadi bagian data yang berlandaskan kemiripan sesuai dengan ketentuan sebelumnya.  Jadi  dalam  menganalisis  analisis  cluster umumnya bisa dikategorikan dengan:
• Data  yang  tersedia  di  dalam  suatu cluster mempunyai nilai kemiripan yang besar.
• Data  yang  tersedia  di  dalam  suatu cluster yang berbeda  mempunyai  nilai  kemiripan  yang  kecil [12][13].

## C. Algoritma K-Medoids
Partitioning  Around Medoids (PAM) atau K-Medoids ialah suatu algoritma clustering yang hamper sama dengan algoritma  K-Means.  Yang  membedakan  diantara  kedua teknik atau algoritma ini adalah algoritma K-Medoids atau PAM memakai data menjadi representasi atau perwakilan (medoid)  yang  berfungsi  sebagai  pusat  kelompok  pada semua  cluster,  sedangkan  K-Means  memakai  angka  rata- rata (mean) sebagai pusat kelompok atau cluster[14] [15]. Algoritma K-Medoids mempunyai  keunggulan  dalam menanggulangi  kekurangan  yang  ada  di    algoritma K- Means yang rentan terjadi noise dan outlier, menyebabkan data  dengan  nilai  tinggi  akan  ada  kemungkinan menyimpang  dari  pendistribusian  data.  Keunggulan  yang lain ialah pada k-medoids nilai hasil proses clustering tidak
ketergantungan  terhadap  keterurutan  masuk  dataset. Algoritma K-Medoid memiliki  langkah-langkah  seperti berikut:
• Inisialisasi  titik cluster sejumlah k (jumlah cluster ) • Distribusikan semua data (objek) ke cluster dengan nilai  jarak  yang  paling  dekat  memakai  persamaan jarak Euclidean Distance :
𝑑(𝑥𝑖, 𝜇𝑗) = √∑(𝑥𝑖 − 𝜇𝑗) 2 n i=1 (1) Dimana: xi = data kriteria µj = centroid pada cluster ke-js • Tentukan secara random objek dalam setiap cluster menjadi calon medoid yang baru.
• Menghitung  jarak  semua  objek  yang  ada  pada setiap cluster dengan calon medoid yang baru.
• Menghitung total simpangan (S) yaitu dengan cara menghitung nilai total jarak baru – total jaraklama. Jika S<0, maka objek ditukar dengan data cluster agar  menjadi  kelompok  k  objek  baru sebagai medoid.
• Mengulangi  langkah  3  hingga  5  sampai  belum terjadi  perubahan  medoid,  sehingga  diperoleh cluster beserta anggota setiap cluster.

## D. Produksi Perikanan Tangkap
Produksi perikanan tangkap ialah data hasil tangkapan ikan  yang  dilakukan  di  perairan  laut  dan  perairan  umum baik yang didaratkan di pelabuhan maupun non pelabuhan [16].  Data  disajikan  menggunakan  satuan  ton  dari  tahun 2019-2020.

## III. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  k-medoids dalam  sistem  klasterisasi  produksi  perikanan  tangkap Kabupaten  Aceh  Utara  dengan  alur  penelitian  sebagai berikut:
Adapun  tahapan dalam  penelitian  ini  adalah:
1) Menginput dataset
2) Menginisialisasi pusat cluster
3) Menghitung jarak
4) Memilih secara random medoids baru.
5) Menghitung jarak
6) Menghitung total simpangan (S)
7) Mengulangi  langkah  3  hingga  5  sampai  belum terjadi perubahan medoid,
8) Output  berupa cluster yang  terdiri  dari cluster rendah, sedang dan tinggi.

## IV. HASIL

## A. Dataset Produksi Perikanan Tangkap
Pada penelitian ini  dataset produksi perikanan tangkap diperoleh  dari  Dinas  Kelautan  dan  Perikanan  Kabupaten Aceh Utara yang disajikan pada tabel 1.
TABEL I D ATASET P RODUKSI P ERIKANAN T ANGKAP T AHUN 2019 N o Jenis Ikan X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 1 Albak ora 4,1 7,6 12, 8 15, 3 6,6 4,3 5,4 5, 5 2 Alu- Alu 12, 4 4,0 23, 9 20,
8 10, 2 4,3 6,1 5, 2 3 Banya r 11, 0 18, 0 54, 4 17, 0 28, 2 6,9 28, 2 11 ,9 4 Bawal Hitam 15, 7 6,2 55, 2 9,8 23, 2 22, 7 9,7 2, 9 5 Bawal Putih 24, 7 2,8 87, 1 20, 3 30, 1 16, 1 6,5 4, 0 . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 Tongk ol Krai 25, 7 17, 0 10, 3 14, 8 6,7 13, 6 6,3 17 ,4 74 Tuna Mata Besar 37, 3 11, 8 57, 7
11, 1 21, 9 4,7 4,7 13 ,2 75 Tuna Sirip Biru Selata n
24, 7 7,9 34, 6 9,6 18, 3 2,3 2,3 8, 8
Keterangan:  X1  =  Dewantara,  X2=  Lapang,  X3=  Muara Batu,  X4=Samudra,  X5=    Seunudon,  X6=
Syamtalira Bayu, X7= Tanah Jambo Aye, X8 = Tanah Pasir.

## B. Hasil Perhitungan K-Medoid Pengujian Ke-1
1) Inisialisasi  Pusat  Klaster  Iterasi  1: untuk pemilihan setiap medoids di pilih secara acak atau random . Berikut ini adalah nilai pusat  klaster awal pada pengujian ke-1  yang ditampilkan pada Tabel 2.
TABEL III I NISIALISASI P USAT C LUSTER P ENGUJIAN K E -1 Data Uji Ke- Jenis Tangkapan Ikan 2 Alu Alu 4 Bawal Hitam 5 Bawal Putih
2) Menghitung  jarak  dengan  Euclidean  Distance: untuk melakukan klastering pada masing-masing data yang telah  di  proleh  langkah  selanjutnya  adalah  menghitung persamaan jarak menggunakan metode Euclidean Distance.
Menghitung distance data pertama dengan pusat klaster pertama:
𝑑 (2.1)= √ (12,40 − 4,10) 2 + (4,00 − 7,60) 2 + (23,80 − 12,80) 2 + (20,80 − 15,25) 2 + (10,20 − 6,60) 2 + (4,30 − 4,30) 2 +(6,10 − 5,40) 2 + (5,20 − 5,50) 2 = 15,79248
Menghitung distance data pertama dengan pusat klaster kedua:
𝑑 (4.1)= √ (15,70 − 4,10) 2 + (6,20 − 7,60) 2 + (55,20 − 12,80) 2 + (9,80 − 15,25) 2 + (23,20 − 6,60) 2 + (22,70 − 4,30) 2
+(9,70 − 5,40) 2 + (2,90 − 5,50) 2 = 51,0230585
Menghitung distance data pertama dengan pusat klaster ketiga:
𝑑 (5.1)= √ (24,70 − 4,10) 2 + (2,80 − 7,60) 2 + (87,10 − 12,80) 2 + (20,30 − 15,25) 2 + (30,10 − 6,60) 2 + (16,10 − 4,30) 2 +(6,50 − 5,40) 2 + (4,00 − 5,50) 2 = 81,7822872
Perhitungan yang sama tetap di lakukan kepada seluruh data,  Setelah  di  lakukan  perhitungan  ke  seluruh  data  dan atribut  maka  akan  mendapatkan  jarak  terdekat  tiap  data pada masing-masing klaster seperti Tabel 3.
TABEL IIIII H ASIL E UCLIDEAN D ISTANCE I TERASI K E -1 Data ke C1 C2 C3 Jarak Terdekat 1 15,79248 51,02306 81,78229 15,79248 2 0 40,52444 68,44027 0 3 44,79632 30,19437 46,04845 30,19437 4 40,52444 0 36,37362 0 5 68,44027 36,37362 0 0 . . . . . . . . . . . . . . . 73 28,53892 53,24021 82,85252 28,53892 74 46,04769 31,02644 38,39062 31,02644 75 22,43747 32,21847 57,15864 22,43747 3) Pengelompokan Data Berdasarkan Jarak
Terdekat  Iterasi  ke-1: langkah  berkutnya  setelah  masing- masing data dihitung jaraknya yaitu mengelompokkan data sesuai  klasternya,  Kelompok  klaster  suatu  data  dihitung dari jarak terdekat dari data tehadap suatu klaster.
TABEL IVV K ELOMPOK K LASTER DENGAN J ARAK T ERDEKAT Data Ke- C1 C2 C3 1 * 2 *
3 * 4 * 5 * . . . . . . . . . . . . 73 * 74 * 75 *
Berdasarkan tabel  4, data ke-1 dan ke-2 masuk dalam klaster  C1,  data  ke-3  dan  ke-4  masuk    dalam  klaster  C2. Data ke-5 masuk ke dalam klaster C3. Data ke-73 dan data ke-75  masuk  dalam  klaster  C1,  sedangkan  data  ke-74 masuk ke dalam klaster C2.
4) Menentukan Nilai Medoids  Baru (Non Medoids):
untuk  menentukan  nilai medoids baru  yaitu  dengan  cara memilih medoids baru  secara  acak  atau random dengan ketentuan  setiap medoids yang  sudah  terpilih  maka  tidak dapat di jadikan lagi sebagai medoids baru ( Non Medoids ). Nilai medoid baru ditampilkan  pada Tabel 5.
TABEL V I NISIALISASI M EDOIDS B ARU
Data Uji Ke- Jenis Tangkapan Ikan 1 Albakora 3 Banyar 6 Belanak
5) Hitung  Jarak  pada    Medoids  baru: menghitung distance data pertama dengan pusat klaster pertama:
𝑑 (1.1)= √ (4,10 − 4,10) 2 + (7,60 − 7,60) 2 + (12,80 − 12,80) 2 + (15,25 − 15,25) 2 + (6,60 − 6,60) 2 + (4,30 − 4,30) 2 +(5,40 − 5,40) 2 + (5,50 − 5,50) 2 = 0
Menghitung distance data pertama dengan pusat klaster kedua:
𝑑 (3.1)= √ (11,00 − 4,10) 2 + (18,00 − 7,60) 2 + (54,40 − 12,80) 2 + (17,00 − 15,25) 2 + (28,20 − 6,60) 2 + (6,90 − 4,30) 2 +(28,20 − 5,40) 2 + (11,90 − 5,50) 2 = 54,0695154
Menghitung distance data pertama dengan pusat klaster ketiga:
𝑑 (6.1)= √ (21,90 − 4,10) 2 + (15,70 − 7,60) 2 + (66,80 − 12,80) 2 + (12,50 − 15,25) 2 + (48,40 − 6,60) 2 + (15,60 − 4,30) 2 +(31,00 − 5,40) 2 + (10,30 − 5,50) 2 = 76,54634217
Perhitungan yang sama tetap di lakukan kepada seluruh data,  Setelah  di  lakukan  perhitungan  ke  seluruh  data  dan atribut  maka  akan  mendapatkan  jarak  terdekat  tiap  data pada masing-masing klaster seperti Tabel 6.
TABEL VI H ASIL E UCLIDEAN D ISTANCE M EDOIDS B ARU Data ke- C1 C2 C3 Jarak Terdeka t 1 0 54,06952 76,54634 0 2 15,79248 44,79632 66,10136 15,79248 3 54,06952 0 28,14676 0 4 51,02306 30,19437 38,268 30,19437 5 81,78229 46,04845 40,27729 40,27729 . . . . . . . . . . . . . . . 73 28,11214 56,42464 74,94705 28,11214 74 58,71237 37,07155 43,108 37,07155 75 33,06059 39,19298 54,97972 33,06059
6) Menghitung  total  simpangan  (S): menghitung total simpangan (S) ialah dengan cara mencari selisih dari nilai  total  cost  baru  yang  dikurangi  (-)  dengan  nilai  total cost  yang  lama.  Dengan  aturan  jika  S<0,  maka  tukarkan nilai objek dengan memilih nilai medoid baru. Proses nya di ulang dari langkah 4 hingga langkah 6.
S = total cost baru – total cost lama = 18321,6383– 18433,7372
= -112,0988486
Karena hasil total simpangan lebih kecil dari nol S<0. Maka pengujian ini dilanjutkan dengan cara ulangi langkah sebelumnya  hingga  S>0,  maka  tukarkan  nilai  data  objek dengan memilih medoids baru.
7) Menentukan Medoids  Baru (Non Medoids) Iterasi ke-2: nilai medoids baru pada iterasi ke-2 ditampilkan pada Tabel 7.
TABEL VII
M EDOIDS B ARU
Data Uji Ke- Jenis Tangkapan Ikan 7 Beloso 8 Bentong 9 Biji Nangka
8) Perhitungan  jarak  iterasi  ke-2: menghitung distance data pertama dengan pusat klaster pertama:
𝑑 (7.1)= √ (16,90 − 4,10) 2 + (12,40 − 7,60) 2 + (21,60 − 12,80) 2 + (13,30 − 15,25) 2 + (23,50 − 6,60) 2 + (8,80 − 4,30) 2 +(10,60 − 5,40) 2 + (10,60 − 5,50) 2 = 15,79248
Menghitung distance data pertama dengan pusat klaster kedua:
𝑑 (8.1)= √ (4,20 − 4,10) 2 + (4,80 − 7,60) 2 + (7,50 − 12,80) 2 + (6,50 − 15,25) 2 + (2,40 − 6,60) 2 + (9,50 − 4,30) 2 +(2,10 − 5,40) 2 + (2,50 − 5,50) 2 = 51,0230585
Menghitung distance data pertama dengan pusat claster ketiga:
𝑑 (9.1)= √ (4,60 − 4,10) 2 + (11,80 − 7,60) 2 + (32,90 − 12,80) 2 + (13,90 − 15,25) 2 + (18,80 − 6,60) 2 + (8,80 − 4,30) 2 +(13,00 − 5,40) 2 + (10,40 − 5,50) 2 = 81,7822872
Pada  Tabel  8  berikut  ditampilkan  hasil euclidean distance pada iterasi ke-2.
TABEL VIII H ASIL E UCLIDEAN D ISTANCE PADA I TERASI K E -2 Data ke- C1 C2 C3 Jarak Terdekat 1 15,79248 51,02306 81,78229 15,79248 2 0 40,52444 68,44027 0 3 44,79632 30,19437 46,04845 30,19437 4 40,52444 0 36,37362 0 5 68,44027 36,37362 0 0 . . . . . . . . . . . . . . . 73 28,53892 53,24021 82,85252 28,53892 74 46,04769 31,02644 38,39062 31,02644 75 22,43747 32,21847 57,15864 22,43747
Berdasarkan Tabel 8, nilai jarak paling dekat pada data ke-1  adalah  sebesar  15,79248.  Nilai  jarak  terdekat  pada data ke-2 adalah 0. Adapun nilai  jarak terdekat  pada data ke-3 adalah 30, 19437. Nilai jarak terdekat pada data ke-4 dan  ke-5  adalah  sebesar  0.  Nilai  jarak  terdekat  pada  data ke-73 adalah senilai 28,53892.
Adapun  nilai  jarak  terdekat  pada  data  ke-74  adalah senilai  31,02644  sedangkan nilai  jarak terdekat  pada data ke-75  adalah  senilai  22,43747,  sedangkan  nilai  jarak terdekat pada data ke-75 adalah sebesar 22,43747.

## 9) Menghitung total simpangan (S)
S = total cost baru – total cost lama = 18581,3365 - 18321,6383
= 259,6981707
Karena hasil total simpangan lebih besar dari nol S>0. maka pengujian ini dihentikan pada iterasi ke-2. Hasil dari iterasi  terakhir  akan  menjadi  parameter  pengklasteran. Disini  penulis  menentukan  anggota  klaster  mana  yang masuk kedalam anggota klaster tinggi, sedang, dan rendah berdasarkan  centroidnya  yaitu  C1=  rendah,  C2=  sedang, dan C3= tinggi, maka anggota dari C1 adalah klaster rendah, anggota  dari  C2  adalah  klaster  sedang,  dan  anggota  C3 adalah klaster tinggi.
Hasil klaster pada pengujian ke-1 dengan menggunakan algoritma k-medoids ditampilkan pada Tabel  9.
TABEL IX H ASIL C LUSTER P ENGUJIAN K E -1 T AHUN 2019 Data ke- Jenis Tangkapan Ikan Hasil Cluster 1 Albakora Sedang 2 Alu-Alu Rendah 3 Banyar Tinggi 4 Bawal Hitam Tinggi 5 Bawal Putih Tinggi . . . . . . . . . 73 Tongkol Krai Rendah 74 Tuna Mata Besar Rendah 75 Tuna Sirip Biru Selatan Rendah
Berdasarkan  Tabel  9,  hasil  dari  pengujian  pertama diperoleh  data  produksi  perikanan  tangkap  dengan  jenis tangkapan ikan Albakora masuk kedalam potensi produksi klaster sedang.
Adapun  jenis  tangkapan  ikan  Alu-alu,    Tongkol  Krai, Tuna Mata Besar, Tuna Sirip Biru Selatan masuk kedalam cluster rendah. Jenis tangkapan ikan Banyar, Bawal Hitam dan Bawal Putih masuk kedalam klaster tinggi.

## C. Hasil Iterasi K-medoids Pengujian Tahun 2019
Berikut  adalah  hasil  iterasi  dengan  10  kali  pengujian dengan medoid awal yang berbeda-beda, ditampilkan pada Tabel 10.
TABEL X H ASIL I TERASI 10 K ALI P ENGUJIAN T AHUN 2019 Pengujian Ke- Data Uji Jumlah Iterasi 1 2 4 5 2 2 25 56 61 4 3 3 45 70 2 4 3 26 61 2 5 58 64 75 4 6 6 46 14 3 7 51 45 75 2 8 74 63 2 2 9 60 14 26 2
10 10 44 16 2
Dari  hasil  10  kali  pengujian  data  tahun  2019  yang  di lakukan  menggunakan  3  klaster  dengan  data  pengujian yang berbeda setiap pengujiannya, pengujian dengan hasil iterasi  tertinggi  adalah  pada  pengujian  ke-2  dan  ke-5 sebanyak 4 iterasi.
Pengujian  ke-6  hasil  iterasinya  adalah  sebanyak  3 iterasi. Sedangkan iterasi paling sedikit adalah sebanyak 2 iterasi yaitu pada pengujian ke-1, ke-3, ke-4, ke-7, ke-8, ke- 9,  dan    ke-10.  Berikut  adalah  grafik  hasil  iterasi  yang pengujian tahun 2019 ditampilkan pada gambar 2.
Gambar 2. Jumlah iterasi K-Medoids 10 kali pengujian tahun 2019
D. Hasil Cluster Pengujian Ke-1 Tahun 2020
Untuk pengujian pada data tahun 2020, dengan data uji ke-21, 29, dan ke-3  hasil cluster nya ditampilkan pada tabel 11.
TABEL XI H ASIL C LUSTER P ENGUJIAN K E -1 T AHUN 2019 Data ke- Jenis Tangkapan Ikan Hasil Cluster 1 Albakora Rendah 2 Alu-Alu Sedang 3 Banyar Tinggi 4 Bawal Hitam Tinggi 5 Bawal Putih Tinggi . . . . . . . . . 73 Tongkol Krai Rendah 74 Tuna Mata Besar Tinggi 75 Tuna Sirip Biru Selatan Sedang
Berdasarkan  Tabel  11,  hasil  dari  pengujian  pertama diperoleh  data  produksi  perikanan  tangkap  dengan  jenis tangkapan ikan Albakora dan Tongkol Krai masuk kedalam potensi  produksi claster rendah.  Adapun  jenis  tangkapan ikan Alu-alu dan Tuna Sirip Biru Selatan masuk ke dalam cluster sedang. Jenis tangkapan ikan Banyar, Bawal Hitam dan  Bawal  Putih    dan  Tuna  Mata  Besar  masuk  kedalam claster tinggi.

## E. Hasil Iterasi K-medoids Pengujian Tahun 2020
Berikut  adalah  hasil  iterasi  dengan  10  kali  pengujian dengan medoid awal yang berbeda-beda, ditampilkan pada Tabel 12.
TABEL XII H ASIL I TERASI 10 K ALI P ENGUJIAN T AHUN 2020 Pengujian Ke- Data Uji Jumlah Iterasi 1 21 29 3 2 2 6 11 17 3 3 63 40 18 3 4 15 1 24 3 5 73 74 75 2 6 14 8 39 3 7 14 52 57 3 8 7 43 9 2 9 27 43 41 3 10 3 64 18 4
Berikut adalah grafik hasil iterasi pengujian data tahun 2020 yang ditampilkan pada gambar 3.
Gambar 3. Jumlah iterasi K-Medoids 10 kali pengujian tahun 2020

## F. Implementasi K-medoids pada Sistem
Berikut  ini  ditampilkan  tampilan  antar  muka  sistem clustering produksi  perikanan    tangkap  kabupaten  aceh utara pada gambar berikut.
Gambar 5. Tampilan halaman dashboard Gambar 6. Tampilan halaman kelola data Gambar 7. Halaman clustering Gambar 8. Halaman hasil cluster

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan, penerapan  algoritma k-medoids pada  system clustering produksi perikanan tangkap kabupaten Aceh Utara berhasil mengelompokkan data menjadi tiga claster. Data produksi perikanan  tangkap  dengan  jenis  tangkapan  ikan  Albakora masuk kedalam potensi produksi tangkapan klaster sedang. Jenis  tangkapan  ikan  Alu-alu,  Tongkol  Krai,  Tuna  Mata Besar,  Tuna  Sirip  Biru  Selatan  masuk  kedalam  cluster
rendah.  Jenis  tangkapan  ikan  Banyar,  Bawal  Hitam  dan Bawal  Putih  masuk  kedalam claster tinggi.  Pengujian k- medoids dengan  hasil  iterasi  tertinggi  adalah  pada pengujian ke-2 dan ke-5 sebanyak 4 iterasi. Pengujian ke-6 hasil iterasinya adalah sebanyak 3 iterasi. Sedangkan iterasi paling  sedikit  adalah  sebanyak  2  iterasi  yaitu  pada pengujian  ke-1,  ke-3,  ke-4,  ke-7,  ke-8,  ke-9,  dan    ke-10 dengan nilai rata-rata iterasi pengujian keseluruhan adalah 2,5.  Hasil cluster yang  terbentuk  dapat  memberikan informasi  kepada  instansi  terkait  dalam  mengambil kebijakan untuk menambah nilai produksi tangkapan ikan di Kabupaten Aceh Utara.

## R EFERENSI
[1] L. Yang, A. Shami. “ On hyperparameter optimization of machine learning  algorithms:  Theory  and  practice .”  Neurocomputing, 2020, 415: 295-316.
[2] R.  K.  Dinata,  S.  Safwandi,  N.  Hasdyna,  " Analisis  K-Means
Clustering  pada  Data  Sepeda  Motor ."  INFORMAL:  Informatics
Journal 5.1 2020: 10-17.
[3] S.  Retno.  “ Peningkatan  Akurasi  Algoritma  K-Means  dengan Clustering  Purity  Sebagai  Titik  Pusat  Cluster  Awal  (Centroid)”. repositori.usu.ac.id 2019.
[4] N.  Hasdyna,  B.  Sianipar,  E.  M.  ZAMZAMI,  “ Improving  The Performance  of  K-Nearest  Neighbor  Algorithm  by  Reducing  The Attributes  of  Dataset  Using  Gain  Ratio .”  In:  Journal  of  Physics:
Conference Series. IOP Publishing, 2020. p. 012090
[5] R.  K.  Dinata,  F.  Fajriana,  Z.  Zulfa,  N.  Hasdyna. “Klasifikasi Sekolah Menengah
Pertama/Sederajat Wilayah Bireuen
Menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbors  Berbasis  Web.” CESS  (Journal  of  Computer  Engineering,  System  and  Science), 2020, 5.1: 33-37.
[6] K.  P.  Sinaga,  M.  S.  Yang  “ Unsupervised  K-means  clustering algorithm.” IEEE Access , 2020, 8: 80716-80727.
[7] N.  Hasdyna,  R.  K.  Dinata .  “ Analisis  Matthew  Correlation Coefficient pada K-Nearest Neighbor dalam Klasifikasi Ikan Hias ”. INFORMAL: Informatics Journal, 2020, 5.2: 57-64.
[8] R.  Megawanto,  A.  Fauzi,  L.  Adrianto. “Varibel-Variabel  yang Berperan  Penting  dalam  Sistem  Perikanan  Tangkap  Nasional.” Jurnal Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis, 2020, 12.2: 519-542.
[9] I.  Gunawan,  G.  Anggraeni,  E.S.  Rini,  Y.  M.  Putri.  “ Klasterisasi provinsi  di  Indonesia  berbasis  perkembangan  kasus  Covid-19 menggunakan metode K-Medoids .” SENATIK, 2020, 301-306.
[10] J.  Verbraeken,  M.  Wolting,  J.  Katzy.  “ A  survey  on  distributed machine learning.” ACM Computing Surveys (CSUR), 2020, 53.2: 1-33.
[11] R.  K.  Dinata,  H.  Novriando,  N.  Hasdyna,  S.  Retno.  “ Reduksi
Atribut  Menggunakan  Information  Gain  untuk  Optimasi  Cluster Algoritma  K-Means.”  J.  Edukasi  dan  Penelit.  Inform, 2020,  6.1:
48-53.
[12] W.  Purba.  “ Analisis  Cluster  Provinsi  Indonesia  Berdasarkan Produksi  Bahan  Pangan  Menggunakan  Algoritma  K-Means .” Jurnal Sains dan Teknologi, 2020, 1.2: 5-11.
[13] T. Rizqiyah, I. Rosyida. “ Analisis Cluster Tingkat Kualitas Udara Ambien  Jalan  Raya  di  Jawa  Tengah  Tahun  2018 .” In: PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika. 2021. p. 560-564.
[14] F.  S.  Sam,  S.  Syaripuddin.  “ Analisis  Cluster  Pada  Produk  Mie Instan  Berdasarkan  Komposisi  Yang  Terkandung  Dengan Menggunakan Metode Ward .“ Jurnal Eksponensial, 2021, 12.1: 53- 58.
[15] S.  W.  Hadi,  M.  F.  Julianto,  S.  Rahmatullah.  “ Analisa Cluster Aplikasi  Pada  App  Store  Dengan  Menggunakan  Metode  K- Means” . Bianglala Informatika, 2020, 8.2: 86-90.
[16] A.  Susanto,  A.  Hamzah,  R.  Irnawati.  “ Peran  Sektor  Perikanan Tangkap  dalam  Mendukung  Ketahanan  Pangan  Perikanan  di Provinsi  Banten .”  Leuit  (Journal  of  Local  Food  Security),  2020, 1.1: 9-17.