## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 191
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Implementasi Clustering Algoritma K-Means Pada Produksi Beras di Provinsi Jawa Timur Tahun 2022
Annisa Lusyani Zahra 1 , Sesilia Tiara Rahayu Ada 2 , Ayu Fakhira Ardini 3
1,2,3 Sistem Informasi, UPN Veteran Jawa Timur, Surabaya, Indonesia Email: 1 20082010153@student.upnjatim.ac.id, 2 20082010167@student.upnjatim.ac.id,
3 20082010169@student.upnjatim.ac.id

## Abstrak
Beras ialah salah satu dari sekian tanaman pangan yang memiliki peranan penting di  dalam  kehidupan  semua  masyarakat  khususnya  bagi  masyarakat  di  Asia. Sebagai salah satu cadangan beras terpenting di Indonesia, Jawa Timur berperan penting dalam produksi beras skala nasional. Oleh karena itu, diperlukan upaya penerapan  algoritma  K-means  untuk  meningkatkan  efisiensi  dan  produktivitas sektor  pertanian  khususnya  proses  produksi  beras.  Data  yang  terkumpul membandingkan nilai centroid data dari dua bilangan cluster yaitu 4 dan 3. Jumlah cluster awal adalah 4. Bila menggunakan metode siku dan siluet, jumlah cluster yang benar adalah 4. Jumlah cluster kedua adalah 3 dan memiliki deskripsi tinggi, sedang, dan rendah. Landasan ilmiah penelitian ini untuk memberikan kontribusi positif  terhadap  pembangunan  sektor  pertanian  di  Jawa  Timur,  meningkatkan kesejahteraan  pedesaan  dan  mengembangkan  kebijakan  yang  lebih  akurat  dan efektif untuk menjaga ketahanan pangan nasional.
Kata Kunci : Clustering, K-Means, Produksi Beras

## 1. PENDAHULUAN
Beras merupakan hasil dari pengolahan tanaman padi yang telah dipanen, dimana padi yang telah dipanen lalu diproses dengan cara membuang kulit pada bulir-bulir padi yang telah dipisahkan dari tangkainya. Tanaman Padi memiliki  nama  latin  yaitu  Oryza  Sativa  L  berupa  tanaman  pangan  yang memiliki  peranan  penting  di  dalam  kehidupan  seluruh  manusia, dikarenakan  padi  menjadi  salah  satu  sumber  pangan  utama  khususnya bagi penduduk Asia. Tanaman Padi dapat tumbuh dengan baik di daerah yang memiliki suhu panas dan banyak mengandung uap air dengan curah hujan rata – rata 200 mm/bulan atau lebih [1]. Data Badan Pusat Statistik Produksi  Padi  dan  Beras,  mengatakan  bahwa  Provinsi  Jawa  Timur merupakan  provinsi  penghasil  padi  terbanyak  nomor  satu  di  Indonesia

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
dibandingkan  provinsi-provinsi  lainnya.    Dengan  penghasilan  padi terbanyak  di  Indonesia,  membuat  Provinsi  Jawa  Timur  untuk  terus meningkatkan  produksi  padi  demi  ketercapaian  swasembada  pangan khususnya  untuk  Provinsi  Jawa  Timur  dan  umumnya  untuk  Negara Indonesia. Agar mencegah produksi padi menurun ataupun menjaga agar produksi padi Jawa Timur tetap stabil ataupun meningkat perlu adanya cara untuk mengetahui factor – factor yang dapat mempengaruhi produksi padi di Jawa Timur [2].
Pada  zaman  yang  serba  cepat  saat  ini,  perkembangan  teknologi  dan pertumbuhan  penduduk  berkembang  sangat  pesat,  yang  menimbulkan berbagai macam tantangan, salah satunya  yaitu dalam sektor pertanian. Produksi pangan, seperti beras menjadi salah satu aspek penting dalam memenuhi kebutuhan pangan Masyarakat Indonesia. Provinsi Jawa Timur sebagai  salah  satu  lumbung  padi  utama  di  Indonesia  memiliki  peran penting dalam menyumbangkan produksi beras pada sekala nasional. Oleh karena  itu,  perlu  adanya  upaya  untuk  meningkatkan  efisiensi  dan produktivitas  dalam  sektor  pertanian,  khususnya  pada  proses  produksi beras.
Dalam hal ini, penggunaan teknologi dan pendekatan ilmiah menjadi kunci penting  untuk  mengoptimalkan  produksi  beras.  Salah  satu  pendekatan yang dapat diterapkan adalah algoritma clustering, khususnya algoritma K-Means.  Clustering  dapat  membantu  mengelompokkan  data  produksi beras menjadi kelompok-kelompok yang serupa, sehingga memudahkan analisis dan pengambilan keputusan [3]. Algoritma K-Means merupakan salah satu algoritma pembelajaran yang sederhana, dapat menyelesaikan sesuatu masalah dalam mengurangi kesalahan tersebut.
Penelitian ini akan fokus pada implementasi algoritma K-Means pada hasil panen yaitu berupa beras di berbagai kota dan kabupaten Provinsi Jawa Timur pada tahun 2022. Algoritma K-Means dipilih karena keunggulannya dalam mengelompokkan data berdasarkan kesamaan karakteristik, yang dapat  memberikan  gambaran  yang  lebih  jelas  mengenai  pola  produksi beras [4]. Dengan menerapkan algoritma k-means ini, diharapkan dapat ditemukan  pola-pola  yang  berguna  untuk  meningkatkan  efisiensi produksi,  mengidentifikasi  potensi  perbaikan,  dan  mendukung pengambilan keputusan strategis dalam pengelolaan sektor pertanian [5]. Demikian dalam penelitian ini, diharapkan dapat memberikan kontribusi positif  dalam  pengembangan  sektor  pertanian  di  Provinsi  Jawa  Timur,

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Annisa Lusyani Zahra, Sesilia Tiara Rahayu Ada, at all | 193
serta  memberikan  dasar  ilmiah  bagi  pengambilan  kebijakan  yang  lebih tepat dan efektif dalam rangka meningkatkan kesejahteraan masyarakat petani dan menjaga ketahanan pangan nasional.

## 2. METODE
Pada  penelitian  ini  memiliki  tahapan  yang  dimulai  dari  Identifikasi masalah,  Literatur  Review,  Pengumpulan  Data,  Pengolahan  Data, Clustering Data, serta hasil dan pembahasan dari pehitungan K-means.

## Gambar  1. Tahapan Penelitian

## 2.1. Tahap Identifikasi Masalah
Pada Tahapan ini merupakan tahapan untuk menentukan permasalahan- permasalahan  yang  akan  dijadikan  objek  untuk  penelitian.  Dari permasalahan yang telah diidentifikasi, maka selanjutnya akan digunakan untuk  mencari  alternatif  pemecahan  permasalahan  tersebut. Mengidentifikasi permasalahan dapat membantu untuk memahami ruang

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
lingkup  dan  langkah – langkah  untuk  memecahkan  masalah  serta penelitian menjadi lebih terarah [6].

## 2.2. Tahap Literatur Review
Pada Tahapan ini melakukan pengumpulan berbagai macam literatur yang berkaitan dengan Algoritma K-Means, Luas lahan dan Produksi Beras di Jawa Timur. Literatur – literatur yang telah diperoleh dapat memperkuat metode pada penelitian ini [7]. Salah satu literatur yang di peroleh untuk dijadikan referensi pada penelitian ini yaitu data dari Badan Pusat Statistik (BPS) Jawa Timur.

## 2.3. Tahap Pengumpulan Data
Data  penelitian  yang  diperoleh  serta  digunakan  merupakan  data  valid berdasarkan  dokumen  yang  telah  dipublikasikan  oleh  Badan  Pusat Statistik  Provinsi  Jawa  Timur  melalui  situsnya,  serta  data  yang ditampilkan pada situs Basis Data Statistik Pertanian [8]. Data berupa hasil produksi  beras  setiap  kota  dan  kabupaten  dengan  satuannya  ton  pada tahun 2022 serta luas lahan terbarunya di setiap kota dan kabupaten yang berjumlah 9 kota dan 29 kabupaten di Provinsi Jawa Timur [9].

## 2.4. Tahap Pengolahan Data
Data  yang diolah akan menghasilkan daerah mana saja yang berpotensi menghasilkan  produksi  beras  lebih  banyak  dari  daerah-daerah  lainnya, dan dilanjutkan dengan menganalisis hasil dari olah data tersebut seperti dapat  mengetahui  alasan  mengapa  produksi  beras  sedikit  serta penanggulangan atau solusi yang dapat diterapkan untuk mengatasi hal tersebut dan hal semacam lainnya [10].

## 2.5. Tahap Clustering
Clustering  adalah  proses  pengelompokan  beberapa  data  menjadi  suatu kelompok-kelompok  data  yang  mempunyai  karakteristik  sama  [11]. Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  K-Means  suatu  algoritma  iteratif yang  berupaya  membagi  suatu  kumpulan  data  menjadi  kumpulan  data yang telah ditentukan sedemikian rupa sehingga kumpulan data tersebut tidak tumpang tindih [12]. Dalam metode pengimplementasian K-Means, data dibagi menjadi kelompok atau klaster, apabila karakter yang dimiliki

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Annisa Lusyani Zahra, Sesilia Tiara Rahayu Ada, at all | 195
sama oleh setiap masing-masing data akan dikelompokan di dalam kluster yang  sama,  begitupun  sebaliknya  apabila  masing-masing  data  memiliki karakter yang berbeda akan berbeda pula kelompoknya atau klasternya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Pengumpulan Data
Berdasarkan tahapan-tahapan pada metode penelitian, dalam melakukan clustering  diawali  dengan  tahapan  dikumpulkannya  data.  Data  ini didapatkan dari Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Timur dan Basis Data Statistik Pertanian, datanya berupa jumlah produksi beras per tahun dan luas  lahan  berdasarkan  kota  atau  kabupaten  pada  tahun  2022,  dapat dilihat dibawah ini pada tabel 1.
Tabel 1. Data Produksi Beras dan Luas Lahan Provinsi Jawa Timur 2022
Kota/Kabupaten Produksi per Tahun (Ton) Luas Lahan (Ha) Kabupaten Pacitan 52215.06 17831.47 Kabupaten Ponorogo 207532.72 62964.37 Kabupaten Trenggalek 66841 22026.97 Kabupaten Tulungagung 119651.42 39531.25 Kabupaten Blitar 124424.09 34137.74 Kabupaten Kediri 97499.45 29379.86 Kabupaten Malang 156831.2 45901.91 Kabupaten Lumajang 173704.72 55042.5 Kabupaten Jember 350708.35 118489.25 Kabupaten Banyuwangi 266887.02 76748.03 Kabupaten Bondowoso 137817.3 48240.7 Kabupaten Situbondo 81778.89 26784.22 Kabupaten Probolinggo 107060.91 33503.12 Kabupaten Pasuruan 142770.43 47384.82 Kabupaten Sidoarjo 112331.58 31368.74 Kabupaten Mojokerto 162733.96 49395.45 Kabupaten Jombang 194689.98 54896.68 Kabupaten Nganjuk 217385.07 70331.77 Kabupaten Madiun 231876.72 73061.53 Kabupaten Magetan 153997.9 43965.49 Kabupaten Ngawi 436494.35 128585.79 Kabupaten Bojonegoro 406670.62 133665.5 Kabupaten Tuban 288097.19 85288.02 Kabupaten Lamongan 521919.84 150903.4 Kabupaten Gresik 237459.53 63287.2

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Kota/Kabupaten Produksi per Tahun (Ton) Luas Lahan (Ha) Kabupaten Bangkalan 114400.05 40717.81 Kabupaten Sampang 99601.72 34880.84 Kabupaten Pamekasan 62158.54 20497.42 Kabupaten Sumenep 133142.3 41835.41 Kota Kediri 5888.24 1864.13 Kota Blitar 3009.59 728.19 Kota Malang 6219.47 1718.11 Kota Probolinggo 4679.36 1323.99 Kota Pasuruan 4211.51 1393.98 Kota Mojokerto 2906.13 833.03 Kota Madiun 6613.73 2194.58 Kota Surabaya 4687.1 1447.98 Kota Batu 3904.84 1059.45
Pada tabel 1 diatas terdiri dari 38 kota atau kabupaten yang terdapat di Provinsi  Jawa  Timur  disertai  dengan  jumlah  produksi  per  tahun  dalam satuan ton dan luas lahan dalam satuan hektare.

## 3.2. Olah Data
Tahapan  pengolahan  data  diawali  dengan  melakukan  eksplorasi  data untuk  dilihat  apakah  terdapat  missing  value  di  dalam  data  tersebut, dihasilkan  bahwa  tidak  terdapatnya  missing  value  dalam  data  tersebut. Lalu dilanjutkan dengan menentukan berapa cluster yang akan digunakan, penelitian  ini  akan  menganalisis  dan  membandingkan  2  jumlah  cluster yang akan digunakan. Jumlah cluster pertama yaitu 4 cluster, dimana ini didapatkan  dari  hasil  perhitungan  dengan  menggunakan  metode  Elbow dan  Silhouette  yang  didapatkannya  jumlah  cluster  yang  tepat  adalah  4. Jumlah  cluster  kedua  yaitu  3  yang  nanti  memiliki  keterangan  tinggi, sedang, dan rendah.

## 3.2.1. Cluster 4
Tabel 2. Nilai Centroid Cluster 4 Cluster Produksi per Tahun (Ha) Luas Lahan (Ha) 0 127849.7 40138.0 1 428948.3 132911.0 2 234846.9 69511.1 3 18611.2 6076.6

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Annisa Lusyani Zahra, Sesilia Tiara Rahayu Ada, at all | 197
Dapat dilihat pada Table 2, rentang dari cluster 0 sampai dengan cluster 3 memiliki angka yang berbeda pada produksi per tahun dan luas lahan di masing-masing clusternya. Cluster 0 memiliki arti hanya dengan memiliki luas  lahan  yang  sedikit  dapat  menghasilkan  produksi  per  tahun  yang cukup  banyak,  cluster  1  memiliki  arti  bahwa  memiliki  luas  lahan  yang besar  menghasilkan  produksi  per  tahun  yang  banyak  juga,  cluster  2 memiliki arti luas lahan yang cukup dan menghasilkan produksi per tahun yang  banyak,  cluster  3  memiliki  arti  luas  lahan  yang  sedikit  juga menghasilkan produksi per tahun yang sedikit juga.

## 3.2.2. Cluster 3
Tabel 3. Nilai Centroid Cluster 3 Cluster Produksi per Tahun (Ha) Luas Lahan (Ha) 0 400778.1 123386.4 1 159589.9 48828.8 2 23470.3 7669.5
Dapat dilihat pada table 3, rentang dari cluster 0 sampai dengan cluster 2 memiliki angka yang berbeda pada produksi per tahun dan luas lahan di masing-masing clusternya. Cluster 0 memiliki arti luas lahan yang banyak juga  menghasilkan  produksi  per  tahun  yang  banyak  juga,  cluster  1 memiliki arti luas lahan yang cukup banyak juga memiliki  produksi per tahun  yang  cukup  banyak  juga,  cluster  2  memiliki  arti  luas  lahan  yang sedikit juga menghasilkan produksi per tahun yang sedikit.

## 3.3. Clustering
Tahapan clustering atau pengelompokan kota dan kabupaten di beberapa cluster  dilihat  berdasarkan  dari  jumlah  produksi  per  tahun  dan  luas lahannya, berikut dapat dilihat hasil akhir dari tahap clustering ini yaitu pada table 4 dan 5.
Tabel 4. Clustering pada cluster 4 Kota/Kabupaten Cluster Pacitan 3 Ponorogo 2 Trenggalek 3 Tulungagung 0 Blitar 0 Kediri 0

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Kota/Kabupaten Cluster Malang 0 Lumajang 0 Jember 1 Banyuwangi 2 Bondowoso 0 Situbondo 0 Probolinggo 0 Pasuruan 0 Sidoarjo 0 Mojokerto 0 Jombang 2 Nganjuk 2 Madiun 2 Magetan 0 Ngawi 1 Bojonegoro 1 Tuban 2 Lamongan 1 Gresik 2 Bangkalan 0 Sampang 0 Pamekasan 3 Sumenep 0 Kota Kediri 3 Blitar 3 Malang 3 Probolinggo 3 Pasuruan 3 Mojokerto 3 Madiun 3 Surabaya 3 Batu 3
Dapat  dilihat  pada  table  4  didapatkan  rata-rata  di  wilayah  kabupaten Provinsi  Jawa  Timur  masuk  ke  dalam  cluster  0,  sedangkan  di  wilayah kotanya  semuanya  masuk  ke  dalam  cluster  3.  Ada  beberapa  wilayah kabupaten  yang  memasuki  cluster  1  yaitu  kabupaten  Jember,  Ngawi, Bojonegoro, dan Lamongan, wilayah kabupaten yang memasuki cluster 2 yaitu  Kabupaten  Ponorogo,  Banyuwangi,  Jombang,  Nganjuk,  Madiun, Tuban, dan Gresik, lalu wilayah kabupaten yang memasuki cluster 3 yaitu Kabupaten Trenggalek dan Pamekasan.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Annisa Lusyani Zahra, Sesilia Tiara Rahayu Ada, at all | 199
Tabel 5. Clustering pada cluster 3 Kota/Kabupaten Cluster Pacitan 2 Ponorogo 1 Trenggalek 2 Tulungagung 1 Blitar 1 Kediri 1 Malang 1 Lumajang 1 Jember 0 Banyuwangi 1 Bondowoso 1 Situbondo 2 Probolinggo 1 Pasuruan 1 Sidoarjo 1 Mojokerto 1 Jombang 1 Nganjuk 1 Madiun 1 Magetan 1 Ngawi 0 Bojonegoro 0 Tuban 0 Lamongan 0 Gresik 1 Bangkalan 1 Sampang 1 Pamekasan 2 Sumenep 1 Kota Kediri 2 Blitar 2 Malang 2 Probolinggo 2 Pasuruan 2 Mojokerto 2 Madiun 2 Surabaya 2 Batu 2

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Dapat  dilihat  pada  table  5  didapatkan  rata-rata  di  wilayah  kabupaten provinsi  jawa  timur  masuk  ke  dalam  cluster  1,  sedangkan  di  wilayah kotanya masuk ke dalam cluster 2. Ada beberapa wilayah kabupaten yang masuk  ke  dalam  cluster  0  yaitu  Kabupaten  Jember,  Ngawi,  Bojonegoro, Tuban, dan Lamongan, wilayah kabupaten yang masuk ke dalam cluster 2 yaitu Kabupaten Pacitan, Trenggalek, Situbondo, dan Pamekasan.

## 3.4. Analisis Data
Pada hasil nilai centroid data pada table 2 yaitu dengan jumlah clusternya 4 dan table 3 dengan jumlah clusternya 3, didapatkan hasil kesimpulan berupa  keterangan  dari  setiap  clusternya.  Berikut  keterangan  pada masing-masing cluster, dengan jumlah cluster 4 dan 3.
Jumlah cluster 4 memiliki keterangan pada setiap clusternya yaitu:
• Cluster 0: luas lahan sedang, produksi per tahun tinggi.
• Cluster 1: luas lahan tinggi, produksi per tahun tinggi.
• Cluster 2: luas lahan sedang, produksi per tahun sedang.
• Cluster 3: luas lahan rendah, produksi per tahun rendah.
Jumlah cluster 3 memiliki keterangan pada setiap clusternya yaitu:
• Cluster 0: luas lahan tinggi, produksi per tahun tinggi.
• Cluster 1: luas lahan sedang, produksi per tahun sedang.
• Cluster 2: luas lahan rendah, produksi per tahun rendah.
Dapat disimpulkan dari keterangan di atas bahwa dengan jumlah cluster 4 memiliki  spesifikasi  yang  detail  atau  menyeluruh  dibandingkan  dengan jumlah  cluster  3,  dimana  suatu  wilayah  di  daerah  kabupaten  dan  kota Provinsi Jawa Timur tidak hanya dilihat dari luas lahan tinggi dan produksi per tahun tinggi tetapi dilihat juga perbandingan antara luas lahan sedang dan  produksi  per  tahun  tinggi.  Tentunya  akan  berbeda  apabila  suatu wilayah  memiliki  luas  lahan  yang  tinggi  tetapi  produksi  per  tahunnya kalah dengan wilayah yang hanya memiliki luas lahan yang sedang.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  didapatkan  dari  penilitian  ini  bahwa  implementasi clustering  menggunakan  algoritma  k-means  dapat  dilakukan  dengan berdasarkan produksi per tahun dan luas lahan pada masing-masing kota

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Annisa Lusyani Zahra, Sesilia Tiara Rahayu Ada, at all | 201
serta  kabupaten  di  Provinsi  Jawa  Timur,  serta  membandingkan  nilai centroid  data  dari  kedua  jumlah  cluster  yaitu  4  dan  3.  Tentunya didapatkan  hasil  yang  berbeda  setelah  clustering  atau  pengelompokan berdasarkan  kedua  jumlah  cluster  tersebut,  dimana  rata-rata  kota memiliki  nilai  produksi  per  tahun  dan  luas  lahan  yang  sedikit dibandingkan  dengan  kabupaten,  daerah  kota  selalu  terletak  di  cluster akhir atau cluster 2 dan 3, hal ini memiliki arti bahwa wilayah kota lebih memfokuskan  untuk  pembangunan  infrastruktur  dibandingkan pertaniannya.

## REFERENSI
[1] Junaidi, "Usaha Peningkatan Produksi Padi (Oryza Sativa L) dengan Penambahan  N  pada  Perlakuan  Dosis  Pupuk  Kandang,” J. Agroteknologi dan Agribisnis (AGRINIKA) , vol. 2, no. 1, 2018.
[2] M.  Ishaq  et  al.,  "Analisis  Faktor – Faktor  yang  Mempengaruhi
Produksi  Padi  di  Provinsi  Jawa  Timur  menggunakan  Regresi
Semiparametrik Spline," J. Sains dan Seni ITS , vol. 6, no. 1, 2017.
[3] D.  N.  Batubara  et  al.,  "Analisis  Metode  K-MEANS  Pada Pengelompokan Keberadaan Area Resapan Air Menurut Provinsi,"
Seminar Nasional Sains dan Teknologi Informasi (SENSASI) , vol. 2, no.
1, 2019.
[4] P.  Alkhairi  and  A.  P.  Windarto,  "Penerapan  K-Means  Cluster  Pada Daerah  Potensi  Pertanian  Karet  Produktif  di  Sumatera  Utara,"
Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) , vol. 1, no.
1, 2019.
[5] D.  F.  Pasaribu  et  al.,  "Memanfaatkan  Algoritma  K-Means  Dalam Memetakan Potensi Hasil Produksi Kelapa Sawit PTPN IV Marihat," BIOS: J.  Teknologi  Informasi  dan  Rekayasa  Komputer ,  vol.  2,  no.  1, 2021.
[6] H. Kurniawan and S. Defit, "Data Mining Menggunakan Metode  K-
Means Clustering Untuk Menentukan Besaran Uang Kuliah Tunggal,"
J. Appl. Computer Sci. and Tech. , vol. 1, no. 2, pp. 80-89, 2020.
[7] M.  G.  Sadewo  et  al.,  "Algoritma  K-Means  Dalam  Mengelompokkan Desa/Kelurahan  Menurut  Keberadaan  Keluarga  Pengguna  Listrik dan  Sumber  Penerangan  Jalan  Utama  Berdasarkan  Provinsi,"
Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) , vol. 1, no.
1, 2019.
[8] W. S. Utami, N. Pratiwi, and F. Muhammad, "Penerapan Data Mining Menggunakan  Algoritma  K-Means  Untuk  Clustering  Perokok  Usia

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Lebih dari 15 Tahun," Bull. Inf. Tech. (BIT) , vol. 4, no. 4, pp. 501-507, 2023.
[9] Ramadhani  and  M.  Megawati,  "Implementasi  Algoritma  K-Means Untuk Klustering Data Produktivitas Kelapa Sawit," Indonesian J. Inf. Research and Software Eng. (IJIRSE), vol. 3, no. 1, 2023, pp. 56-64.
[10] K.  Rahmat, M. S. Hasibuan, and R. Hasibuan, "Klasterisasi Wilayah Prioritas  Vaksin  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering," KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer , vol. 4, no. 3, pp. 1585-
1592, 2023.
[11] T.  Tendean  and  W.  Purba,  "Analisis  Cluster  Provinsi  Indonesia Berdasarkan  Produksi  Bahan  Pangan  Menggunakan  Algoritma  K- Means," J. Sains dan Teknologi , vol. 1, no. 2, pp. 5-11, 2020.
[12] Y. S. Sy, "Klasterisasi Pasien Rawat Inap Peserta BPJS Berdasarkan Jenis Penyakit Menggunakan Algoritma K-Means," J. Sistim Informasi dan Teknologi , pp. 33-37, 2023.