PERBANDINGAN ALGORITMA K-MEANS DAN K-MEDOIDS UNTUK KLASTERISASI PRODUKSI TELUR RAS AYAM KAMPUNG DI PROVINSI SUMATERA SELATAN
Rany Andini, Sapina Talita Aminisari, Vikky Aditya Febrianza Husin, Muhammad Ihsan Jambak Sistem Informasi, Universitas Sriwijaya Jalan Srijaya Negara, Bukit Besar Palembang, Indonesia 09031382126156@student.unsri.ac.id

## ABSTRAK
Telur adalah salah satu bahan pangan yang memegang peranan penting dalam memenuhi kebutuhan protein dan asupan gizi bagi manusia. Berdasarkan data produksi telur pada tahun 2020 hingga 2022 Produksi telur di Provinsi  Sumatera  Selatan  masih  terbilang  rendah   jika  dibandingkan  dengan  daerah  lain,  berdasarkan permasalahan tersebut maka dilakuakn penelitian ini menggunakan teknik data mining dengan metode clustering menggunakan aplikasi Rapidminer untuk menganalisis pola produksi telur ayam kampung di provinsi Sumatera Selatan pada tahun 2020 hingga 2022 agar dapat mengoptimalkan produksi telur pada setiap wilayah.  Penelitian ini menerapkan perbandingan algoritma K-Means dan K-Medoids, tujuan melakukan perbandingan yaitu untuk menentukan  algoritma  mana  yang  terbaik    dalam  klasterisasi  produksi  telur  rasa  ayam  kampung  di  Sumatera Selatan  dengan  membandingkan  nilai Davies  Bouldin  Index (DBI)  untuk  menentukan  nilai  K  (jumlah cluster ) terbaik. Hasil Pengujian menunjukkan algoritma K-Means menjadi algoritma terbaik untuk klasterisasi telur ras ayam kampung di provinsi sumatera selatan dengan hasil nilai Davies Bouldin Index (DBI) 0.193 dengan lima buah cluster dibandingkan dengan K-Medoids sebesar 0.268 dengan tiga cluster .
Kata kunci : Data mining, Clustering, K-Means, K-Medoids, RapidMiner.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  upaya  meningkatkan  kualitas  hidup  dan ketahanan  pangan,  produksi  telur  memegang  peran penting  dalam  kehidupan  sehari-hari[1].  Telur merupakan sumber protein hewani yang penting untuk asupan  gizi  bagi  manusia,  selain  memiliki  rasa  yang sangat enak telur juga mudah didapatkan dengan harga yang terjangkau[2]. Permintaan akan telur di Indonesia terus meningkat seiring dengan adanya kesadaran akan pentingnya  pola  makan  yang  sehat,  dengan  harapan telur dapat terus diproduksi dengan baik[3]. Salah satu jenis  ras  ayam  yang  banyak  dibudidayakan  oleh peternak  untuk  produksi  telurnya  adalah  ras  ayam kampung,  dimana  ras  ayam  kampung  ini  memilik keunggulan  dalam  adaptasi  terhadap  lingkungan sekitar  dan  biaya  perawatan  yang  relatif  rendah[4]. Telur ayam kampung cenderung  memiliki kandungan nutrisi  yang  lebih  baik  dibandingkan  telur  ras  ayam lainnya, dengan memiliki kadar lemak sehat yang lebih tinggi  termasuk  asam  lemak  omega-3  dan  omega-6 yang  penting  bagi  kesehatan  jantung  dan  fungsi otak[5] .
Provinsi Sumatera Selatan merupakan salah satu daerah di Indonesia yang masih cukup rendah terhadap budidaya  produksi  telur  ras  ayam  kampung.  Karena faktor  ketersediaan  dan  keterjangkauan  ras  ayam kampung,  ras  ayam  kampung  juga  memiliki  umur panen yang lebih lama dibandingkan dengan ayam ras lainnya[6].  Namun,  pada  kenyataannya  beberapa daerah  di  Sumatera  Selatan  memiliki  potensi  yang cukup besar dalam industri peternakan, daerah tersebut dapat  mengoptimalkan  produksi  telur  ras  ayam kampung,  dengan  memahami  pola  produksi  dan karakteristik dari peternakan yang ada.
Data Mining merupakan proses penemuan pola- pola  yang  tersembunyi  dan  proses  untuk  menggali nilai  tambah  yang  berupa  pengetahuan,  bertujuan untuk  mengidentifikasi  hubungan  yang  tidak  terlihat atau pola yang berarti diantara variabel-variabel dalam data[7].  Pada  analisa  penelitian  ini  Data  Mining menggunakan  Klasterisasi  ( Clustering ),  dimana metode ini melakukan pengelompokan informasi yang menjadi  beberapa  bagian  dalam  satu  kumpulan  data yang  memiliki  banyak  kemiripan  namun  objek  yang berbeda[8]
Penelitian ini menerapkan perbandingan algoritma  K-Means  dan  K-Medoids,  Penggunaan algoritma tersebut dikarenakan kelebihan algoritma K- Means  dan  K-Medoids  yang  memiliki  sifat  fleksibel dimana dapat menentukan sendiri jumlah cluster yang ingin dibuat selain itu,  untuk memproses objek dalam jumlah yang besar algoritma ini memiliki akurasi yang cukup  tinggi[9].  Tujuan  melakukan  perbandingan adalah untuk menentukan algoritma mana yang terbaik untuk  dalam  klasterisasi  produksi  telur  rasa  yam kampung  di  Sumatera  Selatan.  Dengan  menganalisis pola cluster data  untuk  pihak  dinas  peternakan  dapat mengelompokkan wilayah berdasarkan hasil produksi telur  rasa  yam  kampung  yang  tujuaanya  agar  dapat meningkatkan  hasil  perternakan,  sehingga  dengan adanya  klasterisasi  ini  dapat  mempermudah  Dinas Peternakan  untuk  dapat  mengelompokkan  wilayah berdasarkan tingkat produksi telur rasa yam kampung dan dapat melakukan strategi pengelolaan yang lebih tepat  sasaran  untuk  meningkatkan  produksi  telur  ras ayam  kampung  di  wilayah-wilayah  berdasarkan kelompoknya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Adapun  penelitian  terdahulu  diantaranya  yaitu terdapat  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Gideon Bartolomeus dan Sri Yulianto pada analisa perbandingan algoritma K-Means, K-Medoids, dan X- Means  untuk  pengelompokan  kinerja  pegawai menunjukkan hasil bahwa K-Means menjadi algoritma terbaik dimana cluster yang dihasilkan memiliki nilai DBI  terkecil[10].  Penelitian  Nur  Awalia  (dkk)  pada perbandingan  algoritma  K-Means  dan  K-Medoids untuk  pengelompokkan  daerah  produksi  kakao menunjukkan bahwa algoritma K-Means lebih efektif untuk  pengelompokan  kakao  pada  provinsi  Sulawesi Selatan  dimana  nilai  Davies-Bouldin  pada  algoritma K-Means lebih kecil yaitu 0, 292 sedangkan untuk K- Medoids yaitu sebesar 0,365[11]. Penelitian terdahulu lainnya antara lain penelitian  Anis Hoerunnisa (dkk) pada  komparasi  algoritma  K-Means  dan  K-Medoids dalam  analiss  pengelompokkan  daerah  rawan kriminalitas di Indonesia, penelitian tersebut menunjukkan bahwa algoritma K-Means lebih optimal dengan DBI 0, 463 dibandingkan dengan K-Medoids dengan    DBI  1,  089[12].  Peenelitian  Hana  Sugiastu Firdaus  (dkk)  pada  perbandingan  metode  Fuzzy  C- Means  dan  K-Means  untuk  pemetaan  daerah  rawan kriminalitas di kota semarang, dimana pada penelitian tersebut  berdasarkan  nilai  uji  menunjukkan  bahwa metode Fuzzy C-Means dengan nilai uji sebesar 0,818 lebih baik dibandingan metode K-Means[13].

## 2.2. Data Mining
Data  mining  adalah  proses  menganalisis pengetahuan  yang  terdapat  pada  database  dengan menerapkan metode statistik, kecerdasan buatan serta pembelajaran  mesin  untuk  mengidentifikasi  pola  dan mengidentifikasi  pengetahuan  [14].  Data  mining merupakan  salah  satu  teknik  yang  digunakan  untuk mengeluarkan  informasi  dari  kumpulan  data  yang besar  dan  tidak  terstruktur  agar  dapat  membantu organisasi dalam membuat keputusan yang lebih baik dan menghasilkan informasi yang relavan[15]. Hal ini menjadikan  data  mining  sebagai  selah  satu  teknik untuk  menganalisa  data  yang  kemudian  dapat menghasilkan informasi yang berguna [16].

## 2.3. Clustering
C lustering dapat didefinisikan sebagai pembagian  pengelompokkan  data.  Data-data  yang memiliki  kemiripan  satu  sama  lain  dapat  dijadikan didalam  satu cluster dan  data-data  tersebut  berbeda dengan cluster lainnya  [17]. Clustering dapat dijelaskan  juga sebagai  proses  memisahkan  dan mengelompokkan  pola  data  dimana  data  yang memiliki karakteristik yang sama dapat dikelompokan pada cluster yang sama sedangkan data dalam klaster yang berbeda memiliki karakteristik yang berbeda pula [18]. Untuk memastikan bahwa data di dalam sebuah klaster  memiliki  hubungan  yang  erat  satu  sama  lain, data-data  tersebut  akan  disusun  ke  dalam  satu  atau beberapa klaster[19].
Clustering didefinisikan  juga  sebagai  proses membagi  satu  set  data  menjadi  beberapa  kelompok terkait dimana data dalam setiap cluster memiliki ciri khas yang sama dan berbeda dengan cluster yang lain [20] . Ada dua jenis algoritme  yang digunakan dalam clustering,  yaitu  hirarkis  dan  partisional.  Algoritme partisional  menentukan  semua  kelompok  data  dalam waktu, sedangkan algoritme hirarkis mengelompokkannya  secara  berurutan  sesuai  dengan cluster  yang  telah  ditentukan. Clustering juga  bisa dijelaskan sebagai proses memisahkan dan mengelompokkan pola data sehingga mereka memiliki pola yang sama [17].

## 2.4. K-Means
Penerapan algoritma K-Means pada penelitian ini dilakukan  untuk  mengelompokan  data  berdasarkan kemiripan  dan  kecocokan  data  tersebut. K-Means merupakan sebuah algoritma pada data mining dimana algoritma  ini  akan  melakukan  proses  pemodelan unsupervised learning , algoritma ini akan melakukan pengelompokan data dalam satu kelompok yang sama berdasarkan  karakteristik  yang  sama[21]  .  Berikut adalah tahapan dari algoritma K-Means:
a. Tetapkan jumlah cluster
b. Menetapkan secara acak data k sebagai centroid
c. Menghitung  jarak  pada  data  untuk  masing- masing centroid .
d. Mengkategorikan setiap data yang telah dihitung dengan jarak terdekat pada centroid
e. Menghitung  rata-rata  data  pada centroid yang sama untuk menentukan nilai centroid baru.
f. Kembali ke langkah tiga jika posisi centroid tidak sama
Jika hasil iterasi baru dan sebelumnya  memiliki hasil  yang  sama  maka  iterasi  berhenti  dan  dapat dianggap stabil [21]

## 2.5. K-Medoids
Algoritma  K-Medoids  adalah  algoritma  yang digunakan  pada  clustering  dimana  algoritma  ini menggunakan objek paling terpusat (medoids) dalam klaster sebagai  pusat klaster .  Terdapat  Perbedaan algoritma  K-Medoids  dengan  algoritma  K-Means yaitu algoritma K-Means membutuhkan nilai rata-rata (mean)  untuk  dijadikan  sebagai  pusat klaster , sedangkan untuk algoritma K-Medoids menggunakan sebuah  objek  titik  acuan  yang  representatif  (medoid) untuk setiap klaster [22].
Berikut adalah langkah-langkah untuk algoritma K- Medoids:
a. Tetapkan k pusat sebagai klaster awal
b. Dengan  menggunakan  persamaan  ukuran  jarak Euclidian,  tetapkan  setiap  titik  objek  ke cluster terdekat.
c. Persamaan untuk jarak: 𝑑 ( 𝑥 , 𝑦 ) = √∑ ( 𝑥𝑖 - 𝑦𝑖 ) 𝑛 2 𝑖 = 1 (2)
d. Pilih sebuah objek secara acak dari setiap cluster untuk menjadi medoids potensial berikutnya.
e. Dengan  menggunakan  kandidat  medoids  yang baru,  cari  jarak  antara  setiap  objek  pada  setiap cluster .
f. Kurangi nilai total jarak sebelumnya dengan nilai total  jarak  yang  baru  untuk  menentukan  total simpangan (S).
g. Untuk  membuat  koleksi  k  objek  baru  sebagai medoid, tukar objek tersebut dengan data cluster jika S < 0 [22]
Lanjutkan proses 3 sampai 5 sampai medoid tetap tidak  berubah,  hingga  mendapatkan cluster dengan anggotanya masing-masing

## 2.6. Davies Bouldin Index
Davies-Bouldin  Index  meruapkan  Teknik  yang digunakan untuk menilai cluster . Dengan membandingkan  jarak  rata-rata  dalam  sebuah cluster dari  centroid  terhadap  jarak  antar cluster .  Penilaian cluster dari  skor  Davies-Bouldin  Index  menciptakan skor cluster yang  baik  atau  buruk  dimana  semaikin kecil  nilai  DBI  maka  semakin  baik  pengelompokan dan begitupun sebaliknya[23].

## 2.7. Telur Ras Ayam Kampung
Ayam  Kampung  merupakan  jenis  ayam  asli nusantara  yang  biasaya  dipelihara  oleh  masyarakat sebagai  slah  satu  pemanfaatan  perkarangan  rumah, selain  itu  ayam  kampung  juga  diternak  untuk dimanfaatkan  telurnya  sebagai  salah  satu  sumber protein  hewani  yang  dapat  dikonsumsi  oleh masyarakat[24].  Telur  ayam  kampung  merupakan salah  satu  makanan  yang  mempunyai  kandungan nutrisi tinggi, diman terdapat protein, mineral, lemak dan  mineral  yang  sangat  dibutuhkan  oleh  tubuh sehingga  telur  ayam  kampung  sangat  diminati  oleh masyarakat.

## 3. METODE PENELITIAN
Gambar 1. Tahap Penelitian
Dalam  menyelesaikan  penelitian  ini,  terdapat langkah-langkah  tahapan  penelitian  yang  dilakukan.
Adapun tahapan-tahapan penelitian dapat dilihat pada gambar 1.
Pada  gamabr  1  merupakan  tahapan  penelitian dimana  dimulai  dari  analisis  maslaah,  pengumpulan data, preprocessing data, lalu memproses data dengan menerapkan algoritma K-Means dan K-Medoids pada Rapidminer,  selanjutnya  melakukan  perbandingan hasil  dari  K-Means  dan  K-medoids  sehingga mendapatkan  hasil  clustering  dengan  algoritma terbaik.

## Tabel 1. Hasil Produksi Telur Ras Ayam Kampung Provinsi Sumatera Selatan
Nama_kab_kota 2020 2021 2022 Ogan Komering Ulu 127990,00 164672.00 180665.00 Ogan Komering Ulu 328911,00 336399.00 333707.00 Muara Enim 2134213.00  2198239.00  2220221.00 Lahat 107857.00 108957.00 109279.00 Musi Rawas 735303.00 807937.00 869365.00 Musi Banyuasin 414652.00 427031.00 310536.00 Banyuasin 1539655.00  1546280.00  1615653.00 Ogan Komering Ulu Selatan 533183.00 799778.00 560036.00 Ogan Komering Ulu Timur 577103.00 594418.00 624372.00 Ogan Ilir 3872100.00  4183427.00  4094228.00 Empat Lawang 21983.00 23082.00 23422.00 Pali 53544.00 54396.00 54396.00 Nama_kab_kota 2020 2021 2022 Musi Rawas Utara 171787.00 174363.00 176978.00 Palembang 22582.25 22356.67 31292.00 Prabumulih 35461.00 36357.00 39837.00 Pagar Alam 47431.52 47904.29 50301.00 Lubuk Linggau 50516.00 51526.00 51344.00
Pada  tabel  1  merupakan  data  yang  digunakan dalam  penelitian,  data  yang  digunakan  yaitu  data Produksi Telur Unggas Menurut Kabupaten/Kota dan Jenis  Unggas  dari  tahun  2020-2022  di  Provinsi Sumatera Selatan. Data tersebut didapatkan dari Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera Selatan yang bersifat publik dan dapat diakses melalui website www.sumsel.bps.go.id . Data yang digunakan memiliki beberapa  atribut  yang  selanjutnya  data  akan  proses dengan  menerapkan  clustering  dengan  algoritma  K- Means dan K-Medoids pada aplikasi Rapidminer.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Analisis Algoritma K-Means
Analisis  menggunakan  algoritma  K-means dilakukan  dengan  mencari  nilaik  K  pada cluster dan akan diketahui performance yang akan menghasilkan nilai  Davies  Bouldin  Index  (DBI).  Berikut  adalah model  algoritma clustering menggunakan  algoritma K-means  dengan  percobaan  nilai  K=2  samapai  K=7 dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Proses K-Means Pada Rapidminer
Klasterisasi dengan  metode K-means  yang dilakukan dengan  nilaik  K=2  sampai  dengan  nilaik  K=7.  Dari percobaan  tersebut    didapatkan  nilai  Davies  Bouldin Index  dengan  algoritma  K-Means  yang  dapat  dilihat pada tabel2.

## Tabel 2. Hasil DBI Jumlah Klater K-Means
No Metode K Davies Bouldin 1 K-Means 2 0.448 2 K-Means 3 0.264 3 K-Means 4 0.308 4 K-Means 5 0.193 No Metode K Davies Bouldin 5 K-Means 6 0.233 6 K-Means 7 0.214
Berdasarkan  tabel  diatas  dapat  dilihat  hasil  nilai  dbi untuk  setiap  nilai  K.  nilai  k  yang  terpilih  yaitu  k=5 sebagai jumlah kluster yang optimal karena memiliki nilai  DBI  terkecil  yaitu  sebesar    0.193 . Maka  dapat disimpulkan bahwa untuk aloritma K-means pembentukan klster yaitu sebanyak 5 cluster .

## 4.2. Analisis Algoritma K-Medoids
Analisis  menggunakan  algoritma  K-Medoids dilakukan  sebagai  perbandingan  agar  menghasilkan hasil  yang  optimal.  Pada  algoritma  K-Medoids dilakukan  dengan  mencari  nilaik  K  pada cluster dan akan diketahui performance yang akan menghasilkan nilai  Davies  Bouldin  Index.  Berikut  adalah  model algoritma clustering menggunakan algoritma K-means dengan percobaan nilai K=2 samapai K=7 dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Proses K-Medoids Pada Rapidminer
Klasterisasi dengan  metode K-means  yang dilakukan dengan  nilaik  K=2  sampai  dengan  nilaik  K=7.  Dari percobaan  tersebut    didapatkan  nilai  Davies  Bouldin
Index  dengan  algoritma  K-Means  yang  dapat  dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil DBI Jumlah Klaster K-Medoids No Metode K Davies Bouldin 1 K-Medoids 2 0.307 2 K-Medoids 3 0.268 3 K-Medoids 4 0.370 4 K-Medoids 5 0.430 5 K-Medoids 6 0.404 6 K-Medoids 7 0.300
Berdasarkan  table  diatas  dapat  dilihat  hasil  nilai  dbi untuk  setiap  nilai  K.  nilai  k  yang  terpilih  yaitu  k=2 sebagai jumlah kluster yang optimal karena memiliki nilai  DBI  terkecil  yaitu  sebesar    0.268 . Maka  dapat disimpulkan bahwa untuk aloritma K-means pembentukan cluster yaitu sebanyak 2 cluster .

## 4.3. Hasil Pengujian
Hasil  pengujian  untuk  nilaik  k  yag  digunakan  yaitu k=2  sampai  dengan  k=7  dapat  dilihat  pada  table dibawah ini, dengan nilai k yang optimal adalah nilaik k yang memiliki nilai DBI terkecil.
Tabel 4. Hasil DBI Pengujian Kedua Algoritma
Jumlah K DBI K-Means DBI K-Medoids 2 0.448 0.307 3 0.264 0.268 4 0.308 0.370 5 0.193 0.430 6 0.233 0.404 7 0.214 0.300
Hasil cluster model menggunakan algoritma K-Means dengan nilai k=5 dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Anggota Setiap Kluster K-Means K=5
Berdasarkan centroid dan plot yang dapat dilihat pada gambar  5. cluster 0  merupakan  kelompok  wilayah
dengan  produksi  telur  rendah,  c luster 4  wilayah produksi telur rendah, cluster 3 wilayah produksi telur sedang, cluster 1 wilayah produksi telur cukup tinggi, dan cluster 2 wilayah produksi telur tinggi.
Gambar 5. Plot K-Means K=5 hasil cluster model  menggunakan  algoritma K- Medoids dengan nilai k=2 dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar 6. Anggota Setiap Klater K-Medoids K=3
Berdasarkan  centroid  dan  plot  yang  dapat dilihat pada gambar6. cluster 0 merupakan kelompok wilayah dengan produksi telur tinggi, cluster 1 wilayah produksi telur sedang dan cluster 2 wilayah produksi telur tinggi.
Gambar 7. Plot K-Medoids K=3
Hasil Clustering menggunakan  algoritma  K- means dan k-medoids didapatkan hasil nilai DBI pada algoritma  K-means  lebih  kecil  dengan  K=5  yang
memiliki  nilai  DBI  0.193,  sedangkan  pada  algoritma K-Medoids didapatkan  nilai  DBI Terkecil  yaitu pada k=3  dengan  nilai  DBI  0.268.  Hasil  yang  didapat tersebut  menunjukkan  bahwa  untuk  klasterisasi produksi  ayam  ras  pada  provinsi  sumatera  selatan, cluster dapat dibagi menjadi 3 atau 6 cluster .

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan hasil pengujian K-Means menunjukkan penggunaan 5 cluster adalah  yang  optimal  dengan  nilai Davies Bouldin  Index (DBI)  sebesar  0.193.  Sedangkan  pada algoritma  K-Medoids  didapatkan  nilai  DBI  Terkecil yaitu  pada  3 cluster dengan  nilai  DBI  0.268. Berdasarkan  hasil  nilai  DBI  yang  dihasilkan  dapat disimpulkan  bahwa  pada  clustering  Produksi  Telur Ras  Ayam  Kampung  di  Provinsi  Sumatera  Selatan algoritma  K-Means  menjadi  algoritma  yang  optimal disbanding K-Medoids. Dengan K-Means klasterisasi terbagi menjadi 3 cluster dimana cluster 0 merupakan kelompok  wilayah  dengan  produksi  telur  rendah, cluster 4  wilayah  produksi  telur  rendah,  cluster  3 wilayah  produksi  telur  sedang, cluster 1  wilayah produksi  telur  cukup  tinggi,  dan cluster 2  wilayah produksi telur tinggi. Diharapakan hasil penelitian ini dapat bermanfaat bagi pemerintah Provinsi  Sumatera Selatan sebagai bahan acuan untuk dapat meningkatkan produksi telur ras ayam kampung pada wilayah-wilayah  berdasarkan  klasternya  dengan membuat suatu kebijakan agar dapat mengoptimalkan produksi telur ras ayam kampung di Provinsi Sumatera Selatan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M. E. N. Inayah, K. B. Sirait, N. Casie, and M. Rahmaddeni, “Pengelompokan Produksi Telur di
Provinsi  Jawa  Barat  dengan  Menggunakan
Algoritma K-Means: Grouping of Egg Production in West Java Province Using the K- Means  Algorithm,”  in SENTIMAS:  Seminar
Nasional Penelitian dan Pengabdian Masyarakat , 2022, pp. 207–214.
[2]  M.  Maherawati,  D.  Suswati,  E.  Dolorosa,  L. Hartanti,  and  D.  Fadly,  “SOSIALISASI  GIZI TELUR SEBAGAI PROTEIN HEWANI MURAH UNTUK PENCEGAHAN STUNTING,” JMM (Jurnal Masyarakat
Mandiri) , vol. 7, no. 4, pp. 3312–3322, 2023.
[3]  M.  S.  Arianti,  E.  Rahmawati,  and  R.  R.  Y. Prihatiningrum,  “Analisis pengendalian  kualitas produk  dengan  menggunakan  statistical  quality control (SQC) pada usaha amplang karya bahari di Samarinda,” Jurnal Bisnis dan Pembangunan , vol. 9, no. 2, pp. 1–13, 2020.
[4]  C.  Hardiyanti,  “GAMBARAN  DARAH  (SEL DARAH  MERAH.  HEMOGLOBIN,  DAN PCV)  PADA  AYAM  KAMPUNG  JANTAN DENGAN PEMBERIAN KOMBINASI VITAMIN  E,  SELENIUM,  DAN ZINC
MELALUI AIR MINUM,” 2022.
[5]  D. Meliandasari, B. Dwiloka, and E. Suprijatna,
“Optimasi  daun  kayambang  (Salvinia  molesta) untuk penurunan kolesterol daging dan peningkatan  kualitas  asam  lemak  esensial,” Jurnal Aplikasi Teknologi Pangan , vol. 4, no. 1, 2016.
[6]  S. Harnanik and R. Wiraswati, “Performance of Kampung  Unggul  Balitbangtan  (KUB)  Chicken on Household Scale Semi Intensive Maintenance In Swamp Agroecosystem In Ogan Komering Ilir District:  Performan  Ayam  Kampung  Unggul Balitbangtan  Pada  Pemeliharaan  Semi  Intensif Skala  Rumah  Tangga  Di  Agroekosistem  Rawa Lebak Kabupaten Ogan Komering Ilir,” KaliAgri Journal , vol. 2, no. 2, pp. 29–37, 2021.
[7]  D. Jollyta, W. Ramdhan, and M. Zarlis, Konsep data mining dan penerapan . Deepublish, 2020.
[8]  N.  P.  Dharshinni  and  C.  Fandi,  “Penerapan Metode K-Medoids Clustering Untuk Mengelompokkan  Ketahanan  Pangan,” Jurnal Media Informatika Budidarma , vol. 6, no. 4, pp. 2301–2308, 2022.
[9]  R.  A.  Farissa,  R.  Mayasari,  and  Y.  Umaidah, “Perbandingan  algoritma  K-Means  dan  K- Medoids  untuk  pengelompokkan  data  obat dengan  Silhouette  Coefficient  di  Puskesmas Karangsambung,”
Journal of Applied Informatics  and  Computing ,  vol.  5,  no.  2,  pp. 109–116, 2021.
[10]  G.  B.  Kaligis  and  S.  Yulianto,  “Analisa Perbandingan  Algoritma  K-Means,  K-Medoids, Dan  X-Means  Untuk  Pengelompokkan  Kinerja Pegawai,” IT-EXPLORE:  Jurnal  Penerapan Teknologi Informasi dan Komunikasi , vol. 1, no. 3, pp. 179–193, 2022.
[11]  N. A.  S.  Z.  Abidin,  R. D.  Avila,  A. Hermatyar, and R. Rismayani, “Perbandingan Algoritma K- Means  dan  K-Medoids  untuk  Pengelompokan Daerah  Produksi  Kakao,” Jurnal  Teknik Informatika dan Sistem Informasi , vol. 8, no. 2, pp. 383–391, 2022.
[12]  A. Hoerunnisa, G. Dwilestari, F. Dikananda, H. Sunana,  and  D.  Pratama,  “KOMPARASI ALGORITMA  K-MEANS  DAN  K-MEDOIDS DALAM ANALISIS PENGELOMPOKAN DAERAH  RAWAN  KRIMINALITAS  DI INDONESIA,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , vol. 8, no. 1, pp. 103–110, 2024.
[13]  H. S. Firdaus, A. L. Nugraha, B. Sasmito, and M. Awaluddin,  “Perbandingan  metode  fuzzy  c- means  dan  k-means  untuk  pemetaan  daerah rawan kriminalitas di kota semarang,” Elipsoida: Jurnal  Geodesi  dan  Geomatika ,  vol.  4,  no.  01, pp. 58–64, 2021.
[14]  Desro  Steven  Siregar,  Milfa  Yetri,  and  Devri Suherdi,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk Menganalisa Pola Pembelian Konsumen Dengan Algoritma  Aprior,” Jurnal  CyberTech ,  Aug. 2019.
[15]  M.  R.  Ananda,  N.  S.  Maharani,  E.  Fadhila,  A. Rahma,  and  N.  Nurbaiti,  “Data  Mining  Dalam Perusahaan PT Indofood Lubuk Pakam,” Jurnal Ekonomi Manajemen dan Bisnis (JEMB) , vol. 2, no. 1, pp. 97–102, 2023.
[16]  A. Yani, Z. Azmi, and D. Suherdi, “Implementasi Data  Mining  Menganalisa  Data  Penjualan Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering,” Jurnal  Sistem  Informasi  Triguna  Dharma (JURSI TGD) , vol. 2, no. 2, pp. 315–323, 2023.
[17]  R.  A.  Indraputra  and  R.  Fitriana,  “K-Means clustering  data  COVID-19,” Jurnal  Teknik Industri , vol. 10, no. 3, pp. 275–282, 2020.
[18]  E. Muningsih, I. Maryani, and V. R. Handayani, “Penerapan  Metode  K-Means  dan  Optimasi Jumlah  Cluster  dengan  Index  Davies  Bouldin untuk  Clustering  Propinsi  Berdasarkan  Potensi Desa,” Evolusi:  Jurnal  Sains  dan  Manajemen , vol. 9, no. 1, 2021.
[19]  N.  K.  Zuhal,  “Study  Comparison  K-Means Clustering  Dengan  Algoritma  Hierarchical Clustering:  AHC,  K-Means  Clustering,  Study Comparison,” in Seminar Nasional Teknologi &
Sains , 2022, pp. 200–205.
[20]  S.  Aulia,  “Klasterisasi  Pola  Penjualan  Pestisida Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering (Studi  Kasus  Di  Toko  Juanda  Tani  Kecamatan Hutabayu  Raja),” Djtechno:  Jurnal  Teknologi Informasi , vol. 1, no. 1, pp. 1–5, 2020.
[21]  A.  Maulana,  K.  N.  Akbar,  and  N.  Nurahman, “Penerapan Clustering Menggunakan Algoritma K-Means  Sebagai  Analisis  Produksi  Komoditas Perikanan  Provinsi  di  Indonesia,” EJECTS:
Journal Computer, Technology, and Informations  System ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  34–39, 2021.
[22]  D.  Marlina,  N.  F.  Putri,  A.  Fernando,  and  A. Ramadhan,  “Implementasi  Algoritma  K- Medoids  dan  K-Means  untuk  Pengelompokkan Wilayah Sebaran Cacat pada Anak,” J.  CoreIT , vol. 4, no. 2, p. 64, 2018.
[23]  D. Hastari, F. Nurunnisa, S. Winanda, and D. D. Aprillia, “Penerapan Algoritma K-Means dan K- Medoids  untuk  Mengelompokkan  Data  Negara Berdasarkan Faktor Sosial-Ekonomi dan Kesehatan:  Application  of  K-Means  and  K- Medoids Algorithms for Grouping Country Data Based on Socio-Economic and Health Factors,” in SENTIMAS: Seminar Nasional Penelitian dan Pengabdian Masyarakat , 2023, pp. 274–281.
[24]  W. Tumiran, C. L. K. Sarajar, F. J. Nangoy, and J. T. Laihad, “Pemanfaatan tepung manure hasil degradasi larva lalat hitam (Hermetia illucens l.) terhadap berat telur, berat kuning telur dan massa telur ayam kampung,” Zootec , vol. 37, no. 2, pp.
378–385, 2017.