Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering (JJEEE)

## CLUSTERING KOMODITI UNGGULAN DAERAH PROVINSI GORONTALO MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Yulianty Lasena, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Ichsan Gorontalo Jln. Drs. Achmad Nadjamudin No.1, Kota Gorontalo yuliantylasena86@gmail.com,
Yusrianto Malago
Fakultas Ilmu Komputer
Universitas Ichsan Gorontalo
Jln. Drs. Achmad Nadjamudin No.1, Kota Gorontalo
yusrianto_malago@live.com
Abstrak— Provinsi Gorontalo merupakan daerah Provinsi yang sebagian  besar  roda  perekonomian  bergerak  pada  sektor pertanian.  Hingga  Saat  ini  daerah  tersebut  menjadikan pertanian  sebagai  sektor  terpenting  dalam  pelaksanaan pembangunan.  Masalah  yang  dihadapi  adalah  dibutuhkan sebuah  bentuk  pengawasan  yang  memanfaatkan  teknologi sehingga  pengawasan  yang  dilakukan  dapat  terbarui  secara berkala,  terdokumentasi  dan  dapat  diakses  secara  terbuka. Berdasarkan dari masalah tersebut maka dibutuhkan aplikasi yang  dapat  mengelompokkan  Komoditi  Unggulan  di  Provinsi Gorontalo  menggunakan  metode K-Means .  Penggunaan metode K-Means Pada  penelitian  ini  adalah  metode penngelompokkan  data  ke  dalam  dua  atau  banyak  kelompok. Dalam  penelitian  ini  data    komoditi  yang  menjadi  unggulan daerah  akan  dipertahankan  dan  dimaksimalkan  produksinya, sedangkan komoditi unggulan yang produksinya masih rendah akan  menjadi  prioritas  dalam  peningkatan  hasil.  Hasil    dari data  tersebut  akan  dimasukkan  ke  dalam  satu  kelompok  dan kelompok lainnya berdasarkan jumlah cluster yang ditetapkan.  Penerapan  metode K-Means  Clustering dengan hasil  cluster    komoditi  unggulan  daerah  Provinsi  Gorontalo yang  menjadi  Cluster  1  adalah  tingkat  produksinya  yang rendah,  Sedangkan  Komoditi  yang  menjadi  Cluster  2  adalah tingkat produksinya sedang atau tetap dan Produksinya tinggi termasuk pada Cluster 3.
Kata Kunci : Komoditi Unggulan Daerah,  K-Means, Clustering

## I. P ENDAHULUAN
Daerah Gorontalo merupakan daerah yang wilayahnya  temasuk  pemanfaatan  pertanian  sebagai  roda perekonomian dalam melaksanakan pembangunan. Komoditi  yang  menjadi  unggulan  Provinsi  Gorontalo  pada sektor pertanian terdapat pada tanaman Pangan dan tanaman Holtikultura.  Komoditi  yang  menjadi  unggulan  Provinsi Gorontalo  pada  sektor  pertanian  terdapat  pada  tanaman Pangan  dan  tanaman  Holtikultura.  Tanaman  pangan  terdiri dari  (Padi ,jagung, ubi kayu, ubi jalar, kedelai, kacang tanah dan kacang hijau) [1]. Kabupaten Gorontalo merupakan luas panen terbesar untuk komoditi sawah sedangkan luas panen terbesar  untuk  komoditi  jagung  berada  pada  Kabupaten
Pohuwato.  Untuk  komoditi  Holtikultura  terdiri  dari komoditas  sayur-sayuran  dan  buah-buahan  diantaranya: kangkung, terong, bayam,  mangga, tomat, nangka dll.
Data Komoditi unggulan Provinsi Gorontalo yang peneliti dapatkan dari badan Pusat Statistik Khususnya pada sektor pertanian terdapat beberapa komoditi yang produksinya  dalam  setahun  tidak  konsisten.  salah  satu penyebabnya  adalah  strategi  pemerintah  untuk  menjaga produksi  komoditi  tertentu  pada  tingkat  petani  masih kurang,  seperti  memaksimalkan  daerah-daerah  yang memiliki lahan luas namun produksi untuk komoditi tertentu masih  kurang  [2].  Terdapat  beberapa  solusi  dalam menangani  permasalahan  seperti  yang  telah  di  uraikan sebelumnya.  Salah  satunya  adalah  dengan  mengetahui komoditi    menjadi  unggulan  pada  setiap  Kabupaten  di Provinsi Gorontalo, komoditi yang menjadi unggulan daerah akan  dipertahankan  dan  dimaksimalkan  produksinya sedangkan  komoditi  unggulan  yang  produksinya  masih rendah  akan  menjadi  prioritas  dalam  peningkatan  hasil produksi. Hal tersebut dapat dilakukan dengan menggunakan pendekatan analisa data mining dengan teknik clustering menggunakan metode K-Means . Penggunaan  metode K - Means pada  penelitian  ini yaitu metode pengelompokan data kedalam dua atau banyak kelompok, karena K-Means merupakan salah satu algoritma dalam  data  mining  yang  bisa  digunakan  untuk  melakukan pengelompokkan/clustering  suatu  data.  Data  dengan karakteristik sama akan disatukan dalam satu kelompok dan data  dengan  karakterisktik  lain  tentunya  akan  dimasukkan kedalam kelompok lainnya berdasarkan jumlah cluster yang telah ditetapkan [3].
Penelitian  yang  dilakukan  Yani  Sugiyani  [4].” Dengan judul Pengelompokan Wilayah Berdasarkan Potensi Hasil  Pertanian  Menggunakan  Algoritma  K-means  Di  Kota Cilegon.  Dari  hasil  penelitian  tersebut  hasil clustering dengan  metode K-Means pemerintah  dapat  memperoleh informasi  data  dengan  mudah  dimana  informasi  tersebut dijadikan  bahan  pengambilan  kebijakan  dalam  peningkatan hasil tani setiap kecamatan kedepan”.
Komoditi unggulan sektor pertanian pada daerah Provinsi Gorontalo  terdiri  dari  padi  sawah,  kedelai,  padi  ladang,  ubi jalar,  ubi  kayu,  jagung.    Adapun  Variabel  yang  digunakan untuk clustering pada penelitian ini adalah Nama Komoditi, Luas  Panen  dan  Produksi  untuk  tiap-tiap  Komoditi sedangkan hasil cluster terdiri dari  3  kelompok yaitu cluster unggulan  yang  produksinya  tinggi,  cluster  unggulan  yang produksinya  sedang  dan  cluster  unggulan  yang  produksinya rendah.

## II. METODE

## A. Pengumpulan Data
Data  primer  dari  penelitian  ini  adalah  adalah  data yang  dikumpulkan  langsung  oleh  peneliti  yaitu  data komoditi  unggulan  daerah  Provinsi  Gorontalo  Sedangkan data  sekunder dari  penelitian  ini  adalah  Metode kepustakaan,  yaitu  telaah  dari  teori-teori  yang  sudah  ada. Berupa teori-teori tentang k means dan clustering .
Hasil  pengumpulan  data  primer  dari  BPS  (Badan Pusat  Statistik)  dalam  3  tahun  terakhir  yaitu  dari  tahun 2015-2017 dapat dilihat pada tabel I dibawah ini :

## TABLE I.
DATA KOMODITI UNGGULAN WILAYAH PROOVINSI GORONTALO No Tahun Nama Komoditi Luas Panen (Ha) Produksi (Ton) 1. 2015 Padi Sawah 54856 290230 2. 2015 Padi Ladang 2029 5681 3. 2015 Jagung 140423 669093 4. 2015 Kedelai 3367 4411 5. 2015 Kacang Tanah 956 1282 6. 2015 Kacang Hijau 139 128 7. 2015 Ubi Kayu 364 4537 8. 2015 Ubi Jalar 201 2008 9. 2016 Padi Sawah 57994 303627 10. 2016 Padi Ladang 4699 11077 11. 2016 Jagung 148816 719786 12. 2016 Kedelai 2843 4273 13. 2016 Kacang Tanah 1043 1227 14 2016 Kacang Hijau 98 131 15. 2016 Ubi Kayu 302 3988 16. 2016 Ubi Jalar 182 1903 17. 2017 Padi Sawah 57223 323384 18 2017 Padi Ladang 2445 78361 19. 2017 Jagung 129131 643512 20 2017 Kedelai 2375 3203 21. 2017 Kacang Tanah 769 7562 22. 2017 Kacang Hijau 8 96
No Tahun Nama Komoditi Luas Panen (Ha) Produksi (Ton) 1. 2015 Padi Sawah 54856 290230 23. 2017 Ubi Kayu 197 2653 24 2017 Ubi Jalar 139 1435
Sumber: Badan Pusat Statistik Provinsi Gorontalo (2015-2017)
Adapun  variabel  atau  atribut  dengan  tipe  datanya masing-masing pada tabel II  berikut :
TABLE II. ATRIBUT DATA No Name Type Value Keterangan 1. No Varchar 4 Variabel Input 2. Nama Komoditi Varchar 4 Variabel Input 3. Luas  Panen Integer 5 Variabel Input 4. Produksi Integer 5 Variabel Input 5. Hasil Cluster Varchar 6 Variabel Output
Pada  tahap  ini  analisis  sistem  yang  diusulkan  dalam mencluster komoditi unggulan daerah sebagai berikut :
.
Pada  gambar  I  diatas  yang  dilakukan  adalah  mulai melakukan  penginputan  data  user,  data  centroid  dan  data komoditi.  Selanjutnya  data  yang  sudah  dinput  tadi  akan diproses  dengan  melalui  proses  rekam  data.  Setelah dilakukan  proses  rekam  data  tersebut  dberi  nama  dan disimpan. Misalkan data user disimpan pada tabel user, data centroid  disimpan  pada  tabel  centroid  dan  data  komoditi disimpan  pada  tabel  data  komoditi.  Data  user  setelah disimpan maka proses selesai. Sedangkan data centroid dan data  komoditi  akan  di  proses  menggunakan  metode K- Means dengan  melakukan  perhitungan  jarak  untuk mendapatkan  hasil  clustering.  Dari  proses  tersebut  hasil cluster  disimpan  dengan  nama  cluster  sehingga  setelah disimpan  selanjutnya  proses  tampil  data  dan  disimpan dengan nama  tampil data clustering. Tampil data clustering selesai maka kegiatan berakhir
Berdasarkan gambar I   analisis sistem yang diusulkan untuk mencluster komoditi unggulan daerah  terdiri dari:
1. Input Data User
- Id User
- Nama Lengkap
- User Name
- Password
- Jenis Kelamin
- Status Admin
2. Input Data Komoditi - No
- Nama Komoditi
- Luas Panen
- Produksi
3. Input Data Centroid
4. Output Hasil Produksi

## B. Desain Sistem
1 Desain model
Merupakan  tahapan  yang  lebih  berfokus  pada spesifikasi    detail  berbasis  komputer.  Sistem  yang digunakan  adalah model-Driven  design, desain  model yang digunakan dalam penelitian ini adalah menggunakan DFD.
2. Desain output Desain  output  di  maksudkan  untuk  bagaimana  dan seperti apa bentuk output-output dari sistem yang akan dibuat.  Output  dari  penelitian  ini  adalah  hasil clustering.
3. Desain input Desain input terinci  dimulai  dari  desain  dokumen dasar sebagai penangkap input yang pertamakali. Input yang  dalam  penelitian  ini  adalah  data  komoditi unggulan daerah.
4. Desain database
Basis  data  ( database) merupakan  kumpulan  dari  data yang  saling  berhubungan  satu  dengan  yang  lainnya. Tersimpan  di  simpanan  luar  komputer  dan  digunakan perangkat
lunak
tertentu untuk
memanipulasinya,adapun database yang  digunakan dalam penelitian ini adalah MYSQL

## C. Model
Berikut Tahapan Algoritma K-Means 1. Penentuan pusat awal Cluster 2. Perhitungan jarak pusat Cluster
Untuk mengukur jarak antara data dengan pusat cluster digunakan Euclidian distance , kemudian akan didapatkan matrik jarak sebagai berikut :
√∑ (1) Dimana d = jarak x = data
y = pusat cluster
3. Menentukan Cluster dengan jarak terdekat pada masing- masing data
4. Menghitung pusat Cluster baru

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Pembahasan Model
Setelah melakukan proses pengujian data menggunakan  Algortima K- Means,  maka clustering data dapat  dikelompokkan  menjadi  4  bagian.  Dari  masuing masing  kelompok  terlebih  dahulu  tentukan  centroid/pusat cluster  dari  data  yang  sudah  ada.    proses  cluster  dilakukan dengan  cara    melakukan  perhitungan  jarak  terdekat mrnggunakan  rumus Euclidian  distance .    Hasil  Cluster  1 Komoditi Unggulan Daerah Provinsi Gorontalo  dapat dilihat pada tabel  III  berikut :
TABLE III. HASIL CLUSTER 1 No Tahun Nama Komoditi Luas Panen (Ha) Produksi (Ton) 1 2015 Padi Ladang 2029 5681 2 2015 Kedelai 3367 4411 3 2015 Kacang Tanah 956 1282 4 2015 Kacang Hijau 139 128 5 2015 Ubi Kayu 364 4537 6 2015 Ubi Jalar 201 2008 7 2016 Padi Ladang 4699 11077 8 2016 Kedelai 2843 4273 9 2016 Kacang Tanah 1043 1227 10 2016 Kacang Hijau 98 131 11 2016 Ubi Kayu 302 3988 12 2016 Ubi Jalar 182 1903 13 2017 Padi Ladang 2445 78361 14 2017 Kedelai 2375 3203
No Tahun Nama Komoditi Luas Panen (Ha) Produksi (Ton) 15 2017 Kacang Tanah 769 7562 16 2017 Kacang Hijau 8 96 17 2017 Ubi Kayu 197 2653 18 2017 Ubi Jalar 139 1435
Hasil cluster 1 pada tabel III adalah  kelompok komoditi yang produksinya dan luas panen yang rendah sehingga bisa menjadi  acuan  bagi  pihak  terkait  untuk  meningkatkan  hasil panen.  Proses k-means  clustering akan  terus  melakukan iterasi  untuk  mendapatkan    hasil  cluster  yang  sama  dengan hasil iterasi sebelumnya.
Proses  ini  dilakukan  secara  berulang    dengan menggunakan  metode  penentuan  centroid  hingga  hasil clustering pada iterasi tersebut akan menghasilkan clustering pada  iterasi  sebelumnya.  Untuk  hasil  cluster  2  Komoditi Unggulan  Daerah  Provinsi  Gorontalo    dapat  dilihat  pada tabel  IV  berikut :
TABLE IV. HASIL CLUSTER 2 No Tahun Nama Komoditi Luas Panen (Ha) Produksi (Ton) 1 2015 Padi Sawah 54856 290230 2 2016 Padi Sawah 57994 303627 3 2017 Padi Sawah 57223 323384
Sedangkan  komoditi  yang  masuk  cluster  2  adalah kelompok  komoditi  yang  produksinya  dan  luas  panen  yang sedang. Proses cluster 2 hasilnya belum sama dengan iterasi pada  proses  cluster  1,  maka  prosesnya  akan  berlanjut  ke iterasi  ke  3  dan  begitu  seterusnya  untuk  mendapatkan  hasil yang  sesuai.proses  selanjutnya  akan  dilihat  pada  hasil cluster 3.
proses iterasi hasil cluster 3 Komoditi Unggulan Daerah Provinsi Gorontalo  dapat dilihat pada tabel  V  berikut :
TABLE V. HASIL CLUSTER 3 No Tahun Nama Komoditi Luas Panen (Ha) Produksi (Ton) 1 2015 Jagung 140423 669093 2 2016 Jagung 148816 919786 3 2017 Jagung 129131 643512
Data  Komoditi yang masuk cluster 3 termasuk komoditi yang  produksi    dan  luas  panen  yang  tinggi.  Pada  proses  ini didapatkan  hasil  clustering  yang  sama  dan  sesuai  dengan hasil iterasi ke 3.

## B. Tampilan Model Metode K-Means
Tampilan  hasil  sistem  clustering  komoditi  unggulan daerah  provinsi  gorontalo  menggunakan  metode K-Means dapat dilihat pada gambar  2,3 dan 4 berikut ini:
1. Tampilan Halaman Centroid
Untuk  menampilkan  halaman  centroid  data  komoditi unggulan  daerah  dapat  dilhat  pada  gambar  2  dibawah ini:

## Gambar 2. Tampilan Halaman Centroid
Gambar  2  menentukan  pusat  centroid.  Penentuan centroid  berdasarkan  pemilihan  pusat  cluster  dengan cara  memilih  salah  satu  komoditi  yang  akan  di  cluster. Penentuan  centroid dalam penelitian ini ada 3 yaitu C1 komoditi  kacang  hijau,C2  komoditi  ubi  jalar,  dan  C3 komoditi jagung
2. Tampilan Halaman Tabel Hasil Clustering
Untuk menampilkan  halaman tabel hasil clustering data komoditi  unggulan  daerah  dapat  dilhat  pada  gambar  3 dibawah ini:

## Gambar 3. Tampilan Halaman Tabel Hasil Clustering
Pada  gambar  3  ini  menampilkan  hasil  cluster  komoditi unggulan  daerah  dimana  komoditi  apa  saja  yang  tergolong pada cluster 1, cluster  2 dan cluster 3. Hasil clustering yang didapatkan pada cluster 1 adalah komoditi yang produksi dan luas  panen  rendah,  cluster  2  adalah  komoditi  yang  produksi dan  luas  panen  sedang,  sedangkan  cluster  3  adalah  prouksi dan  luas  panen  nya  tinggi  sehingga  hasil  cluster  yang didapatkan  berhenti  pada  iterasi  ke-4  karena  nilainya  sama dengan nilai iterasi yang ke-3.

## 3. Tampilan Hasil Diagram Clustering
Berikut ini adalah tampilan hasil diagram clustering:

## Gambar 4. Tampilan Hasil Diagram Clustering
Tampilan  ini  merupakan  hasil  akhir  dari  proses clustering. Data yang ditampilkan dalam penelitian ini ada 24 data  dari  tahun  2015-2017,  dimana  pada  cluster  1  (C1)  ada 18 data dengan hasil komoditas terendah, cluster 2 (C2) ada 3  data  dengan  hasil  komoditas  yang  sedang  sedangkan cluster  3  (C3)  ada  3  data  data  dengan  hasil  komoditas terttinggi.

## IV. KESIMPULAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  telah diuraikan sebelumnya, maka dapat diambil suatu kesimpulah bahwa :
1. Aplikasi  ini  dapat    digunakan  untuk  mengelompokkan Komoditi  Unggulan  Daerah  dengan  menggunakan Metode K-Means Clustering.
2. Peneliti  juga  dapat  mengetahui  penerapan  metode K- Means dengan  hasil  pengclusteran  komoditi  unggulan daerah  Provinsi  Gorontalo  dimana  cluster  1  adalah komoditi  unggulan  tingkat  produksinya  masih  rendah, cluster  2  komoditi  unggulan  tingkat  produksi  sedang, dan cluster 3 komoditi unggulan produksinya tinggi.

## B. Saran
1. Agar  penelitian  ini  dapat  dikonfigurasikan  dengan algoritma  komputasi  dan  perlu  dilakukan  eksperimen terhadap  algoritma  lain  untuk  mendapatkan  hasil clustering yang lebih tinggi
2. Penulis  mengharapkan  agar  dilakukan  penambahan  data set dan pusat cluster agara hasil clustering lebih banyak

## R EFFERENSI
[1] Winarso,  Bambang.  2013.  Kebijakan  Pengembangan  Komoditas Tanaman Pangan dalam Mendukung Program Master Plan Percepatan dan  Perluasan  Pembangunan  Ekonomi  Indonesia  (MP3EI)  Studi Kasus di Propinsi Gorontalo. Jurnal Penelitian Pertanian Terapan Vo.
13  (2):  85-102,  ISSN  1410-5020.  Gorontalo:  Pusat  Sosial  Ekonomi dan Kebijakan Pertanian, Badan Litbang Pertanian.
[2] Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Gorontalo,  “Statistik  Hortikultura Provinsi  Gorontalo  2018,  Provinsi  Gorontalo,  ISSN:  2541-7371,  No Publikasi 75530.1905, Katalog BPS 5204004.75, 2019-10-31.
[3] Witten,  et  al., 2012, Data  Mining Practical Machine  Learning  Tools and Technique , 2nd Edition, Morgan Kaufmann, San Faransisco . [4] Y.  Sugiyani,  “Pengelompokkan  Wilayah  Berdasarkan  Potensi  Hasil Pertanian  menggunakan  metode K-Means,”  J.Protekinfo  Vol, vol  3,
no. September, pp. 60-67 , 2016
[5] L.  Felicia,  “Penerapan  Metode  Clustering  Dengan  K-Means  Untuk Memetakan  Potensi  Tanaman  Padi  Di  Kota  Semarang,”  pp.  1–5, 2014.
[6] A. . Fallis, “Bab Ii Landasan Teori,” J. Chem. Inf. Model. , vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699, 2013.
[7] A. Fadli, “Konsep Data Minning,” Konsep Data Min. , pp. 1–9, 2003.
[8] J.  Eska,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prekdiksi  Penjualan Wallpaper  Menggunakan  Algoritma  C4.5  STMIK  Royal  Ksiaran,” JURTEKSI  (Jurnal  Teknol.  dan  Sist.  Informasi) ,  vol.  2,  pp.  9–13, 2016.
[9] “https://www.docsity.com/en/data-mining-pertemuan-ke-satu- mahasiswa-stikom-tunas-bangsa/2175018/.” .
[10] R.  Sibarani,  “Algorithma  K-Means  Clustering  Strategi  Pemasaran Penerimaan Mahasisswa Baru Universitas Satya Negara  Indondesia [ Algorithma  K-Means  Clustering  Strategy  Marketing  Admission Universitas Satya Negara Indonesia ],” no. 2, pp. 685–690, 2018.
[11] L.  Maulida,  “Kunjungan  Wisatawan  Ke  Objek  Wisata  Unggulan  Di Prov . Dki Jakarta Dengan K-Means,” JISKa , vol. 2, no. 3, pp. 167– 174, 2018.
[12] M.  Anggara,  H.  Sujiani, and  N.  Helfi,  “Pemilihan  Distance  Measure Pada K-Means Clustering Untuk Pengelompokkan Member Di Alvaro Fitness,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 1–6, 2016.