## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1294 - 1310

## DATA MINING K-MEDOIDS DAN K-MEANS UNTUK PENGELOMPOKAN POTENSI PRODUKSI KELAPA SAWIT DI INDONESIA
Faiq Husain Pratama 1) , Agung Triayudi * 2) dan Eri  Mardiani 3)
1,2,3) Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional Jl. Sawo Manila, Pasar Minggu, Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, 12520 e-mail: faiqhusain3@gmai.com 1) , agungtriayudi@civitas.unas.ac.id 2) , Erimardiani1@gmail.com 3) *Penulis Korespondensi

## ABSTRAK
Kelapa  sawit  merupakan  tanaman  golongan  palma  yang  memiliki  periode  produksi  setiap  tahunnya.  Penyebaran terbesar  kelapa  sawit  berada  di  Indonesia.  Indonesia  memiliki  luas  perkebunan  mencapai  17,32  juta hektar.  Detailnya hasil  produksi  26,57  ton  dengan  luas  kebun  8,51  juta  hektar.  Menurut  data  USDA,  pada  tahun  2022  menurun  karena berbagai faktor. Untuk itu perlu dilakukan klasifikasi potensi produksi kelapa sawit dan identifikasi peluang keberhasilan produksi  disetiap  lokasi  perkebunan  kelapa  sawit.  Dengan  ini  dilakukan  penelitian  pembuatan  sistem  clustering  untuk melihat potensi produksi kelapa sawit dengan memakai kombinasi 2 metode yaitu K-Medoids dan K-Means. K-Medoids berfungsi untuk penentuan cluster sesuai dengan data variable yang paling rendah(Cluster 1) 18 wilayah, sedang (Cluster 2) 5 wilayah, dan tinggi (Cluster 3)/(Cemtroid) 2 wilayah pada potensi hasil Luas areal, produksi, dan produktivitas kelapa sawit. Algoritma K-Means berfungi untuk mengelompokkan rata rata luas tanah 514.885,72 Ha, produksi 1.931.882,84 Ton dan produktifitas 3.227,08 Kg/Ha, dengan pembagian potensi rendah, sedang dan tinggi. Kombinasi dari kedua algo- ritma berfungsi sangat baik karena masing masing memiliki peran tersendiri yang sesuai dengan kebutuan penelitian. Dari penggabungan 2 metode K-Medoids dan K-Means mendaptkan hasil ketiga klaster bahwa hasil produksi kelapa sawit yang memiliki potensi rendah 72% sedang 20%, tinggi 2%. Segmentasi ini disebabkan oleh kesamaan karakteristik perkebunan berdasarkan kesamaan dari luas, produksi, dan produktivitas. Yang memiliki potensi produksi tertinggi kelapa sawit ada 2 provinsi yaitu Kalimantan Barat dan Riau.

## Kata Kunci: Clustering, Kelapa Sawit, K-Medoids, K-Means

## ABSTRACT
Oil palm is a type of palm plant that has a production period every year. The largest distribution of oil palm is in Indonesia. Indonesia has a plantation area of 17.32 million hectares. In detail, the production yield is 26.57 tons  with a garden area of 8.51 million hectares. According to USDA  data, in 2022 it will decline due to various factors. For this reason, it is necessary to classify the potential for oil I palm production and the chances of successful production at each location of oil palm plantations. With this, a research was conducted on making a clustering system to see the potential for oil palm production by using a combination of 2 methods, namely K-Medoids and K-Means. K-Medoids function to enable clusters according to the data variables with the lowest (Cluster 1) 18 regions, medium (Cluster 2) 5 regions, and high (Cluster 3)/(Cemtroid) 2 regions on potential yield Area, production, and palm oil productivity. The I K- Means algo- rithm  is  used  to  classify  the  average  land area  of  514,885.72  Ha, production  of  1,931,882,84  tons  and  productivity  of 3,227,08  Kg/Ha,  with  the distribution  of  low,  medium  and high potential.  The  combination of  the  two  works very well because each has its own role according to the research needs. From the combination of the 2 methods K-Medoids and K- Means, the results of the three clusters show that the yield of palm oil which has low potential is 72%, 20%, high is 2%. This segmentation  is  caused  by  the  similarity  of  plantation  characteristics  based  on  the  similarty  of  area, production, and productivity. There are 2 provinces that have the highest production potential of palm oil, namely West Kalimantan and Riau.
Keywords: Clustering, Palm Oil, K-Medoids, K-Means

## I. P ENDAHULUAN
I Indonesia tersebar jutaan hektar perkebunan kelapa sawit. Tanaman dari kelompok palma ini memiliki waktu produksi tahunan yang memungkinkan mereka tumbuh di daerah tropis. Tanaman kelapa sawit tumbuh secara alami di Afrika Barat, atau lebih tepatnya di daratan Nigeria. Dengan ditanamnya 4 bibit kelapa sawit di Kebun Raya Bogor pada tahun 1848, menjadikan titik awal dari budidaya tanaman tersebut di Nusantara. Karena banyaknya manfaat yang diperoleh, tanaman ini fokus dibudidayakan   sejak tahun 1910 di wilayah Sumatera hingga Jawa, tepatnya di Jawa Barat. Tujuan dari dibudidayakanya kelapa sawit tidak lain untuk terus menjaga dan mengembangkan perkebunan karena perkebunan inilah yang menjadi benang merah D

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1294 - 1310
dari kesediaan minyak sawit dunia. Pada tahun 2022 mengalami penurunan, masalah penurunan produksi kelapa sawit di wilayah jawa barat dan sebagian provinsi di Indonesia merupakan masalah yang sebelumnya tidak dapat diprediksi karena dipengaruhi oleh faktor alam. Dan saat itu survey ini dilakukan, Indonesia sedang mengalami penuruan  persediaan  minyak  sawit.  Menurut  GAPKI  (Gabungan  Pengusaha  Kelapa  Sawit  Indonesia),  faktor cuaca menjadi penyebab turunnya produksi kelapa sawit pada tahun 2021.
Beberapa penelitian juga telah dilakukan untuk mengatasi masalah penurunan produksi kelapa sawit dian- taranya yaitu adanya kajian dengan judul “Analisis Pengelompokan Tanaman Kelapa Sawit Pada Tingkat Po- tensi Tertentu Berdasarkan Luas Tanaman Menggunakan Algoritma K-Means Badan Pusat Statistik Sunatera Bagian  Utara”  dan  “Penerapan  Metode  K-Means  untuk  Clustering  Produk  Toko  Online  dalam  Menentukan Tingkat Persediaan”. Kedua penelitian tersebut sedikitnya memiliki tujuan yang sama yaitu untuk memahami potensi kelapa sawit serta untuk mengklasifikasikan tingkat produksi pada perkebunan kelapa sawit [1]. Metode yang  tepat  untuk  digunakan  untuk  melihat  dan  menangkap  potensi  produksi  perkebunan  kelapa  sawit  yang mempunyai persamaan karakteristik yang didasarkan pada luas area, hasil/produksi, dan produktivitas adalah metode  Algoritma  K-Medoids  dan  K-Means.  K-Medoids  termasuk  metode  clustering  partisi  yang  menge- lompokkan satu set objek kedalam satu set klaster. Penelitian ini menggunakan kombinasi kedua algortima untuk mengklasifikasikan  potensi  lokasi  buah  kelapa  sawit  Indonesia.  Algortima  K-Means  ialah  langkah-langkah pengklasifikasian data yang non-hierarki dengan membagi data menjadi dua atau lebih kelompok [2]. Kelema- han  dari  penelitian  tersebut  adalah  belum  mampu  melihat  potensi  produksi  kelapa  sawit  secara  mengerucut. Berdasarkan permasalahan diatas, telah dikembangkan sebuah sistem yang mengimplementasikan proses clus- tering untuk produksi kelapa sawit menggunakan kombinasi algoritma K-Medoids dan K-Means. Sehingga sis- tem tersebut dapat digunakan untuk mengidentifikasi produsen kelapa sawit yang potensial dan profitable sebab sebagai  negara  agraris  dengan  iklim  tropis,  Indonesia  didukung  oleh  sub-sektor  pertanian  [3].  Beberapa penelitian telah dilakukan dibeberapa wilayah di Indonesia untuk mendukung produksi kelapa sawit di Indone- sia. Titik fokus dari penelitian ini terletak pada bagian produksi kelapa sawit. Trisna Yuniarti dan Dahliah Hayati juga  mengelompokkan  potensi  produksi  kelapa sawit  mereka  sendiri  pada tahun  2021.  Tujuan  dari  peneltian tersebut untuk mengklaster perkebunan kelapa sawit di Nusantara berdasar kepada produktivitas areal.
Hampir disetiap belahan wilayah Indonesia terdapat perkebunan kelapa sawit. Namun dari segi produktivitas, luas,  dan  total  produksi  ditiap  wilayah,  belum  jelas  potensi  perkebunan  seperti apa.  Untuk mengetahui lebih jelas,  teknik  data  mining  clustering  K-Means  dapat  digunakan  sebagai  metode  untuk  melihat  potensi  paling subur.  Beberapa  bab  penelitian  telah  dilakukan  menggunakan  metode  K-Means  guna  mengelompokkan  data penjualan [4, 5]. Ada studi lain yang juga menggunakan metode ini untuk mengelompokkan distribusi produk [6, 7]. Teknik itupun juga dapat disandingkan bersama metode lain seperti pada penelitian yang ditujukan untuk memperkirakan profil penggunaan beban panas skala besar di sektor residensial terfokus dalam industri man- ufaktur [8]. Dengan teknik yang sama, dapat dilakukan studi clustering yang difokuskan pada perkebunan kelapa sawit untuk memetakan   hasil/produksi   buah   kelapa sawit,   menganalisis blok   perkebunan   kelapa sawit yang paling produktif dan yang tidak. Menentukan pengelompokkan jenis kelapa sawit yang produktif untuk ditingkatkan dan mengupayakan kelapa sawit tidak produktif menjadi produktif [9]. Clustering/klaster merupa- kan  suatu  teknik  pengelompokan  data  sesuai  dengan  jenis  data  yang  sama  [10].  Sehingga  peneliti  dapat menggunakan data ini lebih dalam untuk mendapatkan wawasan dan informasi baru secara lengkap dan terper- inci.K-Means adalah pengelompokan berdasarkan kesamaan antara objek dan statis yang memiliki waktu linier rendah. K-Means biasanya digunakan dalam data mining [11]. Berdasarkan penelitian-penelitian sebelumnya, peneliti mengembangkan sistem klasifikasi potensi produksi kelapa sawit dengan menggabungkan dua algoritma yaitu algortima K-Medoids dan K-Means dalam mengelompokkan potensi produksi kelapa sawit di Indonesia. Sistem yang diusulkan adalah sistem berbasis web, sehingga perusahaan dapat mengaksesnya kapan saja dan dari platform mana saja. Sistem aplikasi yang dikembangkan juga berbasis web, sehingga memberikan kemu- dahan bagi user/pengguna smartphone. Pengembangan sistem aplikasi menggunakan PHP, Phyton, Visual Code, Waterfall, dan Mysql. Suatu ciptaan halaman web yang dinamis menggunakan PHP karena memiliki keunggulan melakukan koneksi berbagai macam software sistem manajemen (DBMS). Koneksitas beberapa DBMS juga sangat baik, antara lain Sybas, Oracle,Mysql, Msql, Solid, SQL Server, Adabas, Postgres SQL, Velocis, Filepro, Unix Dbm, dBase, dan lain lain [12]. Tujuan dari sebuah penitian ini adalah untuk menciptakan sistem penge- lompokkan potensial produksi kelapa sawit dengan mengklasifikasikan perkebunan kelapa sawit di Indonesia berdasarkan luas area, hasil produksi dan produktivitas. Diharapkan sistem yang dibuat ini mampu memberikan kedetailan dalam menyampaikan informasi dan memiliki fungsi dalam menyusun strategi peningkatan produksi kelapa sawit di Indonesia dengan menggunakan metode/teknik kombinasi Clustering K-Means dan K-Medoids.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1294 - 1310

## II. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian  tentang  pengelompokan  potensi  produksi  kelapa  sawit  di  Indonesia  menggunakan  metode waterfall . Metode tersebut terlihat Gambar 1 di bawah:
Gambar 1. Metode waterfall
Pada  tahap  pengembangan  sebuah  sistem,  metode  ini  bersifat  sistematis,  serta  rangkaian  dalam  sistem perancangan  perangkat  lunak  dilakukan  secara  urut.  Metode waterfall atau  disebut  juga  metode  air  terjun merupakan metode yang sering dipakai untuk melakukan pembaharuan pada sistem aplikasi yang sedang berjalan. Terdapat  beberapa  tahapan  pada  metode  ini,  yaitu  analisis  aplikasi,  desain  aplikasi,  implementasi  aplikasi, pengujian aplikasi, dan pemeliharaan [13].

## A. Analisa
Pada  fase  ini,  mengumpulkan  persyaratan  untuk  sistem,  memahami  perangkat  lunak  yang  dibuat,  dan mendokumentasikan hasil analisis dalam spesifikasi persyaratan. Dalam penelitian ini, kebutuhan perangkat lunak diambil dari tinjauan literatur dan perbandingan dengan aplikasi yang ada, serta data yang diperoleh dari Direktoran Perkebunan Kementrian Pertanian Republik Indonesia tahun 2021
melalui website https://ditjenbun.pertanian.go.id/. Dengan berdasarkan pada data tersebut, variable diberikan pada setiap ukuran data yang  digunakan.  X1 (Data  Luas  Area),  X2 (data  hasil/produksi),  dan  X3  (Data  Produktivitas).  Untuk  data lahan pertanian dihitung total Tanaman Unggul (TM) dan Tanaman Rusak (TR). Tanaman yang rusak sudah tidak mencukupi lagi, tetapi dipertimbangkan karena masih diproduksi di ladang.
Gambar 2. Produktivitas kelapa sawit indonesia tahun 2018 – 2022
Gambar  di  atas  merupakan  data  produktivitas  kelapa  sawit  di  Indonesia  berdasarkan  provinsi  dan  keadaan tanaman tahun 2022 yang penulis peroleh dari publikasi Kementrian Pertanian RI yang terdiri dari luas areal dan produksi kelapa sawit I pada PR (Perkebunan Rakyat) berwarna merah, PBN (Perkebunan Besar Negara) berwarna kuning dan PBS (Perkebunan Besar Swasta) berwarna biru.
Pada  Tabel  I  membahas  mengenai  data mining untuk  mengklasifikasikan  luas  area,  hasil/produksi,  dan produktvitas dari sebuah perkebunan kelapa sawit sesuai dengan kategori yang telah ditetapkan.
Implementasi Desain Analisa Pemeliharaan Pengujian

## E-ISSN : 2540 - 8984
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1294 - 1310
TABEL I

## PENENTUAN KATEGORI
Kategori Penelitian Satuan Luas Area TMB Ha. Luas Area (TM) Ha. Luas Area (TR) Ha. Produksi Ton. Produktivitas Kg/Ha.
Tahapan dari proses segmentasi data perkebunan adalah tahap analisis. Setelah mengolah menggunakan teknik Clustering K-Means ,  selanjutnya  dilakukan  analisis  yang  lebih  detail  untuk  merinci  bagian-bagian  perkebunan kelapa sawit di berbagai wilayah di Indonesia berdasarkan pada persamaan karakteristik luas area/wilayah, data hasil produksi, dan produktivitas.
TABEL II DATA LUAS AREA DAN HASIL PRODUKSI TAHUN 2022 PROVINSI LUAS AREA TBM (Ha) LUAS AREA TM (Ha) LUAS AREA TR (Ha) PRODUKSI (Ton) PRODUKTIVITAS (Kg/Ha) ACEH 97.261Ha 360.302Ha 30.440Ha 1.134.606 Ton 3.149 KG/HA SUMUT 119.461Ha 1.1176.501Ha 29.117 Ha 5.776.781 Ton 4.910 KG/HA SUMBAR 41.451Ha 337.604Ha 14.254 Ha 1.312.253 Ton 3.887 KG/HA RIAU 330.605Ha 2.441.069Ha 82.268 Ha 9.984.315 Ton 4.090 KG/HA KEPRI 2.079Ha 5.140Ha 178 Ha 20.020 Ton 3.895 KG/HA JAMBI 192.179Ha 840.481Ha 41.939 Ha 3.022.565 Ton 3.596 KG/HA SUMSEL 141.012Ha 1.022.994Ha 33.958 Ha 4.267.023 Ton 4.171 KG/HA KEP. BABEL 34.190Ha 204.379Ha 1.244 Ha 843.047 Ton 4.125 KG/HA BENGKULU 52.991Ha 268.190Ha 4.069 Ha 1.063.404 Ton 3.965 KG/HA LAMPUNG 18.601Ha 172.710Ha 5.001 Ha 384.948 Ton 2.229 KG/HA DKI JAKARTA 0 0 0 0 0 JAWA BARAT 599 12.865Ha 0 33.093 Ton 2.572 KG/HA BANTEN 1.587 14.990Ha 2.666 Ha 27.423 Ton 1.829 KG/HA D.I.YOGYAKARTA 0 0 0 0 0 JAWA TIMUR 0 0 0 0 0 BALI 0 0 0 0 0 NTB 0 0 0 0 0 NTT 0 0 0 0 0 KALBAR I 316.531Ha 1.666.521Ha 56.152 Ha 5.471.407 Ton 3.283 KG/HA KALTENG 216.123Ha 1.754.028Ha 48.509 Ha 7.685.407 Ton 4.382 KG/HA KALSEL 67.255Ha 410.288Ha 19.917 Ha 1.561.147 Ton 3.805 KG/HA KALTIM 205.300Ha 1.088.044Ha 20.262 Ha 3.823.221 Ton 3.514 KG/HA KALTARA 22.897Ha 130.395Ha 4.385 Ha 301.607 Ton 2.513 KG/HA SULUT 0 0 0 0 0 GORONTALO 1.781Ha 11.517Ha 0 4.975 Ton 432 KG/HA SULTENG 26.255Ha 113.890Ha 5.727 Ha 371.717 Ton 3.264 KG/HA SULSEL 9.559Ha 26.830Ha 8.347 Ha 100.317 Ton 3.739 KG/HA SULBAR 38.225Ha 100.732Ha 17.223 Ha 348.015 Ton 3.455 KG/HA SULTRA 11.030Ha 93.695Ha 5.576 Ha 76.300 Ton 814 KG/HA GORONTALO 1.781Ha 11.517Ha 0 4.975 Ton 432 KG/HA SULTENG 26.255Ha 113.890Ha 5.727 Ha 371.717 Ton 3.264 KG/HA SULSEL 9.559Ha 26.830Ha 8.347 Ha 100.317 Ton 3.739 KG/HA SULBAR 38.225Ha 100.732Ha 17.223 Ha 348.015 Ton 3.455 KG/HA SULTRA 11.030Ha 93.695Ha 5.576 Ha 76.300 Ton 814 KG/HA MALUKU 794Ha 9.799Ha 259 Ha 19.145 Ton 1.954 KG/HA MALUKU UTARA 5.541Ha 0 0 0 0

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1294 - 1310
PAPUA 28.674Ha 111.855Ha 19.191 Ha 557.559 Ton 4.985 KG/HA PAPUA BARAT 5.126Ha 45.892Ha 0 106.413Ton 2.319 KG/HA

## B. Desain Sistem
Pada tahap ini melakukan desain sistem pengelompokan potensi produksi kelapa sawit berbasis web. Pada tahap ini membuat desain spesifikasi kebutuhan dari analisis dan desain sistem. Di tahap ini akan menghasilkan Flowchart , Usecase dan diagram Activity yang merupakan pemodelan data dari tahap analisa. Tahap ini juga menghasilkan desain tampilan sistem, struktur data, dan arsitektur lunak.

## 1) Flowchart
Flowchart  merupakan  gambaran  umum  dari  sebuah  pemodelan  aplikasi  yang akan dibuat.  Berikut Flowchart yang dibuat.
Gambar 3. Flowchart

## 2) Use Case
Merupakan pemodelan fungsional pada aplikasi yang tujuannya untuk mendeskripsikan kebutuhan sistem yang sudah dianalisis sebelumnya. Terlihat Use Case di Gambar 3.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1294 - 1310

## Gambar 4. Use case diagram
Pada gambar di atas menjelaskan yang dapat mengakses fungsi tersebut ialah admin, fungsi tersebut seperti yang dipanah untuk Include masuk keadalam sistem yaitu login. setelah login admin dapat akses fungsi lainnya.

## Gambar 5. Database desain
Gambar di atas adalah gambar desain database yang digunakan dalam sistem yang dibuat. Selanjutnya Gambar 5  ditampilkan  diagram database untuk  pembuatan  sistem. Database merupakan  kumpulan  berbagai  data  yang dihimpun menjadi satu kesatuan untuk mempermudah proses pemodelan dalam suatu sistem.

## 3) Diagram Activity
:

## Gambar 6. Sequence diagram login
Selanjutnya  Gambar  6  yaitu sequence diagram login .  Gambar  tersebut  menujukkan  proses  dari login hingga perhimpunan data yang masuk sampai pada menu sebelumnya.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Gambar 7. Diagram admin clustering
Gambar 8. Diagram member clustering
Setelah database terbentuk, maka diketahui alur admin dan member ketika mengakses sistem yang dibuat oleh peneliti, admin melakukan inisiasi segmentasi data untuk merubah data-data lama ke yang baru. Dilanjut dengan Gambar 7, yang mana aktivitas dari member yang mengakses sistem akan diperlihatkan dengan beberapa data yang dimasukkan oleh admin sebelumnya.
Gambar 9. Penghimpunan data
Pada tahap penghimpunan data inilah admin dapat mengelompokkan data/mengimpun data.
C. Pengkodean
3) Algoritma  K-Means: Salah  satu  algoritma  pengklasteran  yang  masuk  dalam  kelompok Unsupersived  Learning

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1294 - 1310
adalah K-Means yang dalam penggunaannya untuk pembagian data menjadi beberapa sekte sistem partisi. Disetiap klaster terdapat Centroid (titik Pusat) yang menggambarkan klaster tersebut [14]. Berikut langkah-langkahnya [15]:
Menentukan jumlah k ( cluster ) pada dataset
Menentukan ( centroid ) secara random rumus Euclidean Distance untuk hitung jarak yang dekat dengan centroid berikut:
𝑑 = √[ 𝑥𝑖 – 𝑠𝑖 ] + [ 𝑦𝑖 – 𝑡𝑖 ]
Keterangan: d
= Euclidean  Distance
i = Banyak objek
x,y = Titik  koordinat  objek s,t  =
Titik koordinat centroid
Rata-rata dalam sebuah klaster merupakan pusat klaster. Menghitung pusat klaster yang baru dengan anggota klaster yang sekarang. Dihitung menggunakan rumus:
𝑉𝑖𝑗 =1 𝑁 ∑ 𝑋𝑘𝑗 𝑁𝑖𝑘 =0
Ket:
Vij = Centroid (titik pusat) rata-rata klaster ke-i untuk variable ke-j
Ni = Jumlah anggota klaster ke-i i,k  = Indeks dari klaster j = Indeks dari variable X
kj = Nilai data ke-k variable ke-j untuk cluster tersebut
Kembali  melakukan  langkah  ke-3  dan  langkah  ke-4  dan  literasi  mencapai centroid yang nilainya optimal.
4) Algoritma K-Medoids: Algoritma ini merupakan satu dari sekian banyak metode partisi klaster pembatas, karena memakai objek yang paling terpusat diklaster menjadi pusat klaster dari nilai rata- rata objek  dalam sebuah  klaster [16]. Langkah-langkahnya sebagai berikut di bawah ini:
Inisialisasi centroid cluster sebanyak jumlah cluster .
Pada setiap data dialokasikan ke klaster yang paling dekat dengan menggunakan persamaan ukuran jarak Eu- clidion Distance dengan persamaan  (1).
Memilih acak  sebuah objek pada masing-masing klaster sebagai calon Medoids baru. Menghitung  jarak  pada  setiap  objek  yang berada  pada masing-masing  klaster  dengan calon Medoids baru.
Menghitung total  simpangan (s) dengan  nilai total distance baru  hingga total distance lama. Jika S <  0,  makaItukar  objek dengan  data  cluster  untuk membentuk  sekumpulan k  objek  baru sebagai
Medoids .
Mengulangi  step  by  step  dari  3-5  hingga  tidak  terjadi  perubahan Medoids ,  sehingga  didapatkan klaster beserta masing-masing anggota [17].

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN

## A. Pengolahan Data & Hasil Perhitungan
Data set tiap provinsi yang ditanami tumbuhan kelapa sawit terdapat pada Tabel I. Data tersebut selanjutnya dilakukan pembersihan  data.  Pembersihan data  berfungsi  agar  lebih  efisien  dan  efektif.  Data  yang  meliputi  provinsi  tidak memiliki nilai dibersihkan dan menampilkan data terbaru yang ditujukan pada Tabel III. Data tersebut mengalami perubahan dari 34 data provinsi menjadi 26 dataset .

## TABEL  III TAHAPAN PEMBERSIHAN DATA
PROVINSI LUAS AREAL TBM (HA) LUAS AREAL TM (HA) LUAS AREAL TR (HA) PRODUKSI (TON) PRODUKTIVITAS (KG/HA) ACEH 97.261Ha 360.302Ha 30.440Ha 1.134.606 Ton 3.149 KG/HA SUMUT 119.461Ha 1.1176.501Ha 29.117 Ha 5.776.781 Ton 4.910 KG/HA SUMBAR 41.451Ha 337.604Ha 14.254 Ha 1.312.253 Ton 3.887 KG/HA RIAU 330.605Ha 2.441.069Ha 82.268 Ha 9.984.315 Ton 4.090 KG/HA KEPRI 2.079Ha 5.140Ha 178 Ha 20.020 Ton 3.895 KG/HA

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1294 - 1310
JAMBI 192.179Ha 840.481Ha 41.939 Ha 3.022.565 Ton 3.596 KG/HA SUMSEL 141.012Ha 1.022.994Ha 33.958 Ha 4.267.023 Ton 4.171 KG/HA KEP. BABEL 34.190Ha 204.379Ha 1.244 Ha 843.047 Ton 4.125 KG/HA BENGKULU 52.991Ha 268.190Ha 4.069 Ha 1.063.404 Ton 3.965 KG/HA LAMPUNG 18.601Ha 172.710Ha 5.001 Ha 384.948 Ton 2.229 KG/HA JAWA BARAT 599 12.865Ha 0 33.093 Ton 2.572 KG/HA BANTEN 1.587 14.990Ha 2.666 Ha 27.423 Ton 1.829 KG/HA KALBAR 316.531Ha 1.666.521Ha 56.152 Ha 5.471.407 Ton 3.283 KG/HA KALTENG 216.123Ha 1.754.028Ha 48.509 Ha 7.685.407 Ton 4.382 KG/HA KALSEL 67.255Ha 410.288Ha 19.917 Ha 1.561.147 Ton 3.805 KG/HA KALTIM 205.300Ha 1.088.044Ha 20.262 Ha 3.823.221 Ton 3.514 KG/HA KALTARA 22.897Ha 130.395Ha 4.385 Ha 301.607 Ton 2.513 KG/HA GORONTALO 1.781Ha 11.517Ha 0 4.975 Ton 432 KG/HA SULTENG 26.255Ha 113.890Ha 5.727 Ha 371.717 Ton 3.264 KG/HA SULSEL 9.559Ha 26.830Ha 8.347 Ha 100.317 Ton 3.739 KG/HA SULBAR 38.225Ha 100.732Ha 17.223 Ha 348.015 Ton 3.455 KG/HA SULTRA 11.030Ha 93.695Ha 5.576 Ha 76.300 Ton 814 KG/HA MALUKU 794Ha 9.799Ha 259 Ha 19.145 Ton 1.954 KG/HA MALUKU UTARA 5.541Ha 0 0 0 0 PAPUA 28.674Ha 111.855Ha 19.191 Ha 557.559 Ton 4.985 KG/HA PAPUA BARAT 5.126Ha 45.892Ha 0 106.413Ton 2.319 KG/HA
Untuk  proses  segmentasi  maka  data  perkebunan  dipilih.  Hasil  pemilihan  data  yang  terdapat  pada  Tabel  III menunjukkan bahwa data luas tanaman dewasa (TM), luas tanaman rusak (TR), produktivitas, dan produktivitas digunakan dalam proses transformasi data. Wilayah yang belum ditumbuhi (TBM) kelapa sawit tidak digunakan. Sedangkan data TR (tanaman rusak) akan tetap digunakan. Karena tetap menghasilkan walau tidak optimal.
Bukti  bahwa  ada  perkebunan  kelapa  sawit  di  Maluku  yang  tidak  produktif  disingkarkan  dan  dari  26  dataset menjadi 25 dataset. Perpindahan data dengan memilih atribut. Di ketahui pada TabelIII data luas tanaman dewasa (TM)  dan  luas  tanaman  rusak  (TR)  masih  dalam  format  terpisah.  Keduanya  digabungkan  nilai  data  untuk menghasilkan  data  baru.  Hasil  dari  perpindahan  data  berupa  kumpulan  25 dataset yang  diolah menggunakan algoritma K-Means . Untuk menyederhanakan proses setiap variabel diberikan atribut khusus.
TABEL IV

## PENYELEKSIAN DATA
PROVINSI LUAS AREAL TM (HA) LUAS AREAL TR (HA) PRODUKSI (TON) PRODUKTIVITAS (KG/HA) ACEH 360.302Ha 30.440Ha 1.134.606 Ton 3.149 KG/HA SUMUT 1.1176.501Ha 29.117 Ha 5.776.781 Ton 4.910 KG/HA SUMBAR 337.604Ha 14.254 Ha 1.312.253 Ton 3.887 KG/HA RIAU 2.441.069Ha 82.268 Ha 9.984.315 Ton 4.090 KG/HA KEPRI 5.140Ha 178 Ha 20.020 Ton 3.895 KG/HA JAMBI 840.481Ha 41.939 Ha 3.022.565 Ton 3.596 KG/HA SUMSEL 1.022.994Ha 33.958 Ha 4.267.023 Ton 4.171 KG/HA KEP. BABEL 204.379Ha 1.244 Ha 843.047 Ton 4.125 KG/HA BENGKULU 268.190Ha 4.069 Ha 1.063.404 Ton 3.965 KG/HA LAMPUNG 172.710Ha 5.001 Ha 384.948 Ton 2.229 KG/HA JAWA BARAT 12.865Ha * 33.093 Ton 2.572 KG/HA BANTEN 14.990Ha 2.666 Ha 27.423 Ton 1.829 KG/HA KALBAR 1.666.521Ha 56.152 Ha 5.471.407 Ton 3.283 KG/HA KALTENG 1.754.028Ha 48.509 Ha 7.685.407 Ton 4.382 KG/HA KALSEL 410.288Ha 19.917 Ha 1.561.147 Ton 3.805 KG/HA KALTIM 1.088.044Ha 20.262 Ha 3.823.221 Ton 3.514 KG/HA KALTARA 130.395Ha 4.385 Ha 301.607 Ton 2.513 KG/HA GORONTALO 11.517Ha * 4.975 Ton 432 KG/HA SULTENG 113.890Ha 5.727 Ha 371.717 Ton 3.264 KG/HA

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1294 - 1310
SULSEL 26.830Ha 8.347 Ha 100.317 Ton 3.739 KG/HA SULBAR 100.732Ha 17.223 Ha 348.015 Ton 3.455 KG/HA SULTRA 93.695Ha 5.576 Ha 76.300 Ton 814 KG/HA MALUKU 9.799Ha 259 Ha 19.145 Ton 1.954 KG/HA PAPUA 111.855Ha 19.191 Ha 557.559 Ton 4.985 KG/HA PAPUA BARAT 45.892Ha * 106.413Ton 2.319 KG/HA
Untuk  melakukan  segmentasi  data  hasil  transformasi  diproses  dengan  data mining dengan  metode K-  Means yang  membagi  kebun  kelapa  sawit  menjadi  beberapa  segmen  berdasarkan  tiga  variable  yaitu  X1= Luas, X2= Produksi,  X3=  Produktivitas.  Segmentasi  dilakukan  dengan  menggunakan software  Rapid  Miner .  Hal  pertama yang dapat dilakukan adalah menjalankan desain K-Means dengan memilih algoritma K- Means dan power meng- import data yang terdapat pada Tabel IV.
TABEL V SEGMENTASI DATA Id (X1) (X2) (X3) 01 390.742Ha 1.134.606 Ton 3.149 KG/HA 02 1.205.618Ha 5.776.781 Ton 4.910 KG/HA 03 351.858Ha 1.312.253 Ton 3.887 KG/HA 04 2.523.337Ha 9.984.315 Ton 4.090 KG/HA 05 5.318Ha 20.020 Ton 3.895 KG/HA 06 882.420Ha 3.022.565 Ton 3.596 KG/HA 07 1.056.952Ha 4.267.023 Ton 4.171 KG/HA 08 205.623Ha 843.047 Ton 4.125 KG/HA 09 272.259Ha 1.063.404 Ton 3.965 KG/HA 010 177.711Ha 384.948 Ton 2.229 KG/HA 011 12.865Ha 33.093 Ton 2.572 KG/HA 012 17.656Ha 27.423 Ton 1.829 KG/HA 013 1.722.673Ha 5.471.407 Ton 3.283 KG/HA 014 1.802.537Ha 7.685.407 Ton 4.382 KG/HA 015 430.205Ha 1.561.147 Ton 3.805 KG/HA 016 1.108.306Ha 3.823.221 Ton 3.514 KG/HA 017 134.780Ha 301.607 Ton 2.513 KG/HA 018 11.517Ha 4.975 Ton 432 KG/HA 019 119.671Ha 371.717 Ton 3.264 KG/HA 020 35.117Ha 100.317 Ton 3.739 KG/HA 021 117.955Ha 348.015 Ton 3.455 KG/HA 022 99.271Ha 76.300 Ton 814 KG/HA 023 10.058Ha 19.145 Ton 1.954 KG/HA 024 131.046Ha 557.559 Ton 4.985 KG/HA 025 45.892Ha 106.413Ton 2.319 KG/HA
Nilai titik berat pusat ditentukan secara acak dan otomatis menggunakan jenis pengukuran yang digunakan berupa pengukuran numerik jarak Euclidean . Nilai tersebut berdasarkan luas lantai X1, X2, X3 yang di tujukan pada  Tabel VI.
TABEL VI

## DATA CENTROID PADA CENTRROID TABEL
Variabel Cluster  1 Cluster  2 Cluster 3 (Centroid) X1 142.753,7 1.195.193,8 2.162.937 X2 459.221,6 4.472.199,4 8.835.042,5 X3 2.929,5 3.894,8 4.236,0
Hasil variable X1, X2, X3 dengan statistik minimum, maksimum dan rata-rata ditunjukkan pada Tabel VII.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1294 - 1310
TABEL VII STATISTIK NILAI SETIAP VARIABEL Variabel Minimum Maksimum Rata-rata X1 5.318 2.523.337 514.855,72 X2 4.975 9.984.315 1.931.882,84 X3 432 4.985 3.227,08
1) Clustering  K-Means: Representasi K-Means  Clustering dapat  dilihat  berdasarkan  hasil  penyaringan  data menggunakan K-Means yang ditinjau dari ketiga variable X1, X2, X3 untuk perkebunan kelapa sawit mendapat 3 klaster  yaitu Cluster 1, Cluster 2, Centroid .  Di  bagian  Tabel  VIII  merupakan  hasil  segmentasi  yang  telah menumakan hasil dari pengolahan data.
TABEL VIII HASIL SEGMENTASI PROVINSI Cluster1 Cluster2 Centroid ACEH * SUMUT * SUMBAR * RIAU * KEPRI * JAMBI * SUMSEL * KEP. BABEL * BENGKULU * LAMPUNG * JAWA BARAT * BANTEN * KALBAR I * KALTENG * KALSEL * KALTIM * KALTARA * GORONTALO * SULTENG * SULSEL * SULBAR * SULTRA * MALUKU * PAPUA * PAPUA BARAT *
Dataset yang  diambil  dari  variabel  X1,  X2,  dan  X3  menjadi  tolak  ukur  dalam  memvisualisasi  data menggunakan bahasa pemrograman Python.
Gambar 10. Metode elbow
Metode Elbow meruapakan metode yang berada didalam Phyton untuk membentuk struktur. dalam menentukan angka  cluster  K  yang  tepat  bisa  menggunakan  metode  tersebut  Terkait  jumlah  cluster  dapat  disesuaikan  oleh

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1294 - 1310
seberapa banyak dan jenis data.
Gambar 11. Data visualization cluster k-means
Gambar 10 menunjukkan hasil dari data visualization menggunakan phyton setelah variabel telah ditentukan, kemudian  dapat  diproyeksikan  dengan  model  algoritma K-Means .  Dapat  dilihat  bahwa  cluster  1  merupakan provinsi  terendah  dalam  potensi  produksi  kelapa  sawit,  cluster  2  sedang,  centroid  tertinggi  dengn  2  provinsi berwarna kuning.
2) Clustering  K-Medoids: Hasilnya  tiga  model  segmentasi  terlihat  di  tabel  9.  Hasil  yang  pertama ( cluster1 )  18 item/wilayah, ( cluster 2 ) terdiri dari 5 item/wilayah, ( centroid ) terdiri dari 2 item/wilayah.
TABEL IX HASIL SEGMENTASI DENGAN K- MEDOIDS CLUSTERING Cluster Jumlah Cluster1 18 Item Cluster 2 5 Item Centroid 2 Item
Gambar  12  merupakan  Tahap  penentuan  variabel  yang  diklasterkan.Tahapan  dalam  visualisasi  data  ialah menyiapkan lingkungan pengembangan aplikasi antara lain meng- install berbagai libraries seperti pandas, numpy, matplotlib, dan scikit-learn , hingga mengonfigurasi dataframe menjadi model algoritma K-Means & K- Medoids.
Gambar 12. Menentukan variabel yang diklasterkan

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)

## Gambar 13. Data visualizationcluster k-medoids
Gambar  13  merupakan  grafik  data visualization menggunakan phyton dengan  menggunakan  algoritma K- Medoids . Dari data-data yang telah di klusterkan dengan penggabungan kedua metode dapat diasumsikan sebagai berikut :

## Asumsi 1

## TABEL X
ASUMSI 1 (CLUSTER 1) Id Rentang Luas Rentang Produksi Rentang Produktivitas 1, 3, 5, 8, 9, 10, 11, 12, 15, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25 5.318 Ha – 430.205 Ha 4.975 Ton – 1.561.147 Ton 432 Kg/Ha – 4.985 Kg/Ha
Cluster  1 (Rendah)  terdapat  18  wilayah  yang  memiliki  potensi  rendah  terdiri  18  provinsi  Pada Cluster  0 merupakan luas area terletak pada rentang 5.318 Ha sampai 430.205 Ha. Produksi pada rentang antara 4.975 Ton sampai 1.561.147 Ton dan produktivitas terletak pada rentang 432 Kg/Ha hingga 4.985 Kg/Ha.

## Asumsi 2
TABEL XI ASUMSI 2 (CLUSTER 2) Id Rentang Luas Rentang Produksi Rentang Produktivitas 2, 6, 7, 882.420 Ha – 3.002.565 Ton – 3.283 Kg/Ha – 13, 16 1.772.673 Ha 5.776.781 Ton 4.910 Kg/Ha
Cluster2 (sedang)  terdapat  5  wilayah  yang  memiliki  potensi  sedang  terdiri  dari  5  provinsi.  Pada Cluster  2 diketahui luas  area terletak  pada  rentang  882.420  Ha sampai  1.772.673  Ha. Sedangkan produksi  pada rentang antara 3.002.565 Ton sampai 5.776.781 Ton  dan  produktivitas  teletak  pada  rentang  3.283  Kg/Ha hingga  4.910 Kg/Ha.

## Asumsi 3
TABEL XII ASUMSI 3 (CENTROID) Id Rentang Luas Rentang Produksi Rentang Produktivitas 4, 14 1.802.537 Ha – 2.523.337 Ha 7.802.537 Ton – 9.984.315 Ton 4.090 Kg/Ha – 4.382 Kg/Ha
Centroid (tinggi) terdapat 2 wilayah yang memiliki potensi tinggi terdiri dari 2 provinsi. Pada Centroid diketahui luas  area  terletak  pada  rentang1.802.537  Ha  sampai  2.523.337  Ha.  Sedangkan  produksi  pada  rentang antara

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1294 - 1310
7.802.537  Ton  sampai 9.984.315 Ton dan produktivitas   terletak pada   rentang 4.090   Kg/Ha hingga  4.382 Kg/Ha.

## B. Implementasi
Tahap-tahap  dalam  mengimplementasikan  sesuatu  tahap  perencangan  sistem  berdasarkan  metode waterfall, pengimplementasian  disusun  dalam  bentuk  sebuah  program  aplikasi.  Sistem  tersebut  terlihat  pada beberapa  gambar  dibawah  ini.  Tampilan  tersebut  berjalan  dengan  sempurna,  akan  tetapi  masih  memerlukan penelitian  lebih  lanjut.  Hasil  dari  data  yang  telah  diolah  maka  diaplikasikan  kedalam sistem  yang  telah  dibuat. Tampilan tersebut terletak pada Gambar 13.

## Gambar 14. Tampilan login
Di dalam Gambar 14. Terdapat tampilan menu login pada sistem yang telah dibuat, login tersebut berfungsi sebagai tahap awal ketika user atau admin ingin mengakses sistem tersebut, pada tahap awal dilakukan registrasi terlebih dahulu dengan memasukkan Username dan Pasword setelah itu juga terdapat pilihan user atau admin. Setelah melakukan registrasi, user atau admin dapat mengakses sistem tersebut yang di tampilkan seperti Gambar 15 dibawah ini. Tampilan tersebut adalah tampilan menu admin.

## Gambar 15. Tampilan dashboard
Tampilan dashboard pada sistem yang dibuat berisi tentang informasi grafik klaster dengan metode K-Means dan K-Medoids dimana menu admin dimana ada menu beranda, referensi dan data variabel. Pada setiap tools nya memiliki fungsi masing-masing yaitu untuk memasukkan dan mengeluarkan data yang telah diolah sehingga secara otomatis  dengan perhitungan algoritma, sistem yang diakses oleh user sesuai dengan hasil yang diinginkan oleh admin penginput data.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1294 - 1310

## Gambar 16. Menu segmentasi data

## Gambar 17. Menu luas area tanaman
Selain  terdapat  menu  tampilan  utama  pada  admin.  Juga  terdapat  beberapa  menu  yaitu  tampilan  login  admin, referensi, dan data variable. Yang terekam pada tampilan Gambar 15. Gambar tersebut ditampilkan menu segmentasi data. Data  pada  menu  diatas  dapat  dirubah  dengan  perhitungan  algoritma.  Untuk  mengganti  mengetahui  menamabah  dan mengurangi  data  luas  area  tanaman  terdapat  pada  menu  referensi  yaitu  dibagian  Luas  area,  luas  area  ini menunjukkan luas area yang ditanami oleh kelapa sawit, seperti data tabel 2 diatas. Tidak jauh berbeda dengan ketika loginUser . Ketika login user tampilannya samanamun tidak user tidak mampu untuk mengubah, mengolah, menambah atau mengurangi  data  yang  telah  dimasukkan  oleh  admin.  Pengujian  sistem  aplikasi  potensi  produksi  kelapa  sawit  ini menggunakan 10.000 user pada database dan tidak mengalami kendala sedikitpun.
Pengujian  sistem  selanjutnya  menggunakan  GTMetrix  untuk  mengukur  kinerja  situs  dan  Loadimpact  untuk mengukur ketahanan sistem yang dibuat.

## Gambar 18.  Pengujian GTMetrix
Sesuai dengan tampilan Gambar 19 terlihat bahwa sistem yang dibuat memiliki performa 98% dan structur 94% dengan grade A.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1294 - 1310

## Gambar 19. Pengujian loadimpact
Jika dengan pengujian Loadimpact sesuai dengan Gambar 19 di atas bahwa sistem yang telah dibuat memiliki hasil rata-rata item yang telah diuji 912ms dan 1.137 request dengan error 0 dan 16 per second.
K-Medoid berfungsi untuk penentuan cluster sesuai dengan data variable  yang paling tinggi, sedang dan rendah pada Luas areal kelapa sawit.Algoritma K-means berfungsi untuk mengelompokkan rata rata luas tanah, produksi dan produktifitas, dengan pembagian potensi rendah, sedang dan tinggi.

## IV. K ESIMPULAN
Dalam tahap akhir sebuah penelitian dan pengimplementasian sebuah sistem pengelompokan potensi produksi kelapa sawit dengan kombinasi 2 algoritma yaitu K-Medoids dan K-Meansguna mengelompokkan kelapa sawit berdasar kepada luas area, Produksi dan produktivitas telah mendapatkanhasil dengan data variable yang paling rendah (Cluster 1) 18 wila- yah, sedang (Cluster 2) 5 Wilayah, dan tinggi (Cluster 3) / Centroids 2 wilayah pada potensi hasil Luas areal, produksi, dan produktivitas kelapa sawit. Algoritma K- means berfungi untuk mengelompokkan rata rata luas tanah 514.885,72 Ha, produksi 1.931.882,84 Ton dan produktifitas 3.227,08 Kg/Ha, dengan pembagian potensi rendah, sedang dan tinggi. Kombinasi dari kedua algoritma berfungsi sangat baik karena masing masing memiliki peran tersendiri yang  sesuai  dengan  kebutuan  penelitian.  Dari  penggabungan 2  metode  K-Medoid  dan  K-Means mendaptkan hasil ketiga klaster bahwa hasil produksi kelapa sawit yang memiliki potensi rendah 72% sedang 20%, tinggi 2%.  Segmentasi  ini  disebabkan  oleh  kesamaan  karakteristik  perkebunan  berdasarkan  kesamaan  dari  luas, produksi, dan produktivitas. Yang memiliki potensi tertinggi kelapa sawit ada 2 provinsi yaitu Kalimantan Barat dan Riau.
Hal  ini  menjadikan  kedua  algoritma  cocok  untuk  pengklasteran potensi  produksi  kelapa  sawit  karena keakurasiannya sesuai dengan perhitungan manual yang telah dijabarkan pada bagian pengolahan data.

## D AFTAR P USTAKA
[1] K.Vajen, M.Jesper, F.Pag, and U.Jordan,“Annual Industrial and Commercial Heat Load Profiles: Modeling Based On K-Means Clustering and Regression Analysis,” 2021.
[2] Siti Hajar, A.Windarto,A Wanto, E.Irawan, A.A.Novany, “Penerapan K-Means Clustering Pada Ekspor Minyak Kelapa Sawit Menurut Negara Tujuan,” SAINTEK, P.314, 2020
[3] Trisna Yuniarti And Dahliyah Hayati, “Segmentasi Perkebunan Kelapa Sawit Dengan Data Mining Teknik K-Means Clustering Berdasarkan Luas Areal, Produksi Dan Produktivitas,” Vol. 2, No. 2, P56-64, 2021.
[4] E.T.E.Handayani, Handoko, dan Fauziah, “Implementasi Data Mining Untuk Menentukan Tingkat Penjualan Paket Data Telkomsel Dengan Menggunakan Metode K-Means Clustering,” J.Ilm. Tekno Dan Rekayasa, Vol.25, No.1, Pp. 76-88, 2020.
[5] F.T.Kesuma, Feryanti dan  S.P.Tamba,“Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Penjualan Sparepat Toyota Dengan Metode K-Means Clustering,” (Jusikom Prima), Vol. 2, 2021.
[6] U.B.Mulia, “Jumlah Ritel,” Vol, XI, no. 1, pp.32-44
[7] F.Pag, M.Jesper, K.Vajen, And U.Jordan, “Annual Industrial And Comercial Head Loadprofiles: Modeling Based On K-Means Clustering And Re- geression Analiysis,” Energy Convers Manag. X, Vol. 10, No. March, 2021,
[8] H.S.Tambunan, I.S.Danamik, D.F.Pasaribu, E.Irawan, And K. Kunci, “Memanfaatkan Algoritma K-Means Dalam Memetakan Potensi Hasil Produksi Kelapa Sawit Ptpn Iv Marihat,” Bios Teknologi, Informasi Dan Rekayasa Komputer, 2021.
[9] P.Deepak And A.Jurek-Loughrey, “Multi View Clustering,” Pp. 27-53.
[10] Y. Liu, X. Du, And S. Ma, :Innovative Study On Clusterung Center And Distance Measurement Of K-Means Algoritma Based On User Data Of Jd Mall,” No. 01. Springer Us, 2021.
[11] Rizaldi, ”Penerapan Waterfall Dalam Membangun Sistem Informasi Pengolahan Data,” Vol, No. 1, Pp. 71-80, 2021
[12] Eri Mardiani, Nur Ramansyah, Wahyudi, Et.Al, “Kumpulan Latihan PHP,” Jakarta: PT Elex Media Komputindo, 2021.
[13] Yuniarti And Hayati “Inventory: Industrial Vocational E-Journal On Agroindustry,” Volume. 2, 2021.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1294 - 1310
[14] L.Y.Hutabarat, H. D.Tampubolon, D.Gultom, F.R.Ilmi H Zer, And D. Hartama, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Mengetahui Tingkat Tindak Kejahatan Daerah Pematangsiantar,” J. Teknol. Inf, Volume. 4, 2020.
[15] Ai Rohmah, Falentino Sembiring, Adhitia Erfina, “Implementasi Algoritma K-Means Clustering Analysis Untuk Menentukan Hambatan Pembelaja- ran Daring,” SISMATIK Universitas Nusa Putra, 2021.
[16] Minarni, et.al, “Klasterisasi Penyakit Menggunakan Algoritma K-M edoid s Pada Dinas Kesehatan Kabupaten Agam Provinsi Sumatera Barat,” Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika  Volume 10, Nomor 3, Desember 2021.
[17] Nur Arief1, Irfan Sudahri Damanik, Eka Irawan, “Penerapan Algoritma K- Medoids Dalam Mengelompokkan Tingkat Kasus Kejahatan di Setiap Provinsi,” STIKOM Tunas Bangsa, Vol 2, No 3, pp. 111-116, Desember 2021.  https://djournals.com/klik
[18] A  Triayudi,  I  Fitri,  WO  Widyarto – Proceedings of  the 2nd  International Conference  on  Electronics, Biomedical  Engineering,  and  Health Informatics. 2022
[19] Triayudi A, Sumiati S, Dwiyatno S, Karyaningsih D, Susilawati (2021) Measure the effectiveness of information systems with the naïve bayes classifier method. IAES Int J Artif Intell 10.