## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6132

## Klasterisasi Jenis Tanah pada Tanaman Cabai Menggunakan Algoritma K-Means
Ike Verawati * , Agnes Lucky Rebecca
Fakultas Ilmu Komputer, Informatika, Univ. Amikom Yogyakarta, Indonesia Email: 1,* ikeverawati@amikom.ac.id, 2 agnes.20@students.amikom.ac.id Email Penulis Korespondensi: ikeverawati@amikom.ac.id
Abstrak− Cabai merupakan salah satu bahan pokok bumbu dapur yang banyak digunakan di Indonesia. Peluang penjualan di pasar juga sangat luas sehingga banyak yang berlomba menanam cabai dengan kualitas terbaik. Ada beberapa parameter yang dapat meningkatkan kualitas cabai, salah satunya adalah tanah. Dimana jika dilihat oleh mata, tanah yang cocok ataupun tidak dapat  dibedakan  dari  warna  dan  juga  tekstur,  namun  tidak  banyak  orang  yang  mengetahui  perbedaan  tersebut  sehingga menanam  cabai  ditanah  sembarang  yang  penting  tumbuh.  Oleh  karena  itu,  dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan  penelitian tentang clustering citra tanah yang berdasarkan pada fitur warna dan fitur tekstur dengan menggunakan algoritma K-Means yang sebelumnya akan di seleksi fiturnya menggunakan seleksi fitur information gain. Tahapan awal yang dilakukan dalam penelitian  ini  adalah  mengakuisisi  citra  dan  kemudian  hasilnya  akan  di  pra-pengolahan.  Dari  hasil  pra-pengolahan  akan dilakukan ekstraksi ciri warna RGB dan ciri tekstur orde pertama yang kemudian dilanjutkan dengan seleksi fitur menggunakan information  gain  yang  diharapkan  dapat  menghasilkan  fitur  terbaik  yang  kemudian  akan  dilanjutkan  ke  clustering menggunakan  algoritma  K-Means.  Tahapan  terakhir  yang  dilakukan  adalah  menganalisis  untuk  mendapatkan  hasil  dari penelitian ini. Hasil yang diperoleh dari clustering yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa algoritma K -Means dapat melakukan clustering citra tanah yang cocok dan yang tidak cocok dengan seleksi fitur information gain menghasilkan 63 citra tanah yang cocok dan 37 data citra tanah yang tidak cocok dari 100 citra.
Kata Kunci: K-Means; Information  Gain; Cabai; Klasterisasi; Jenis Tanah
Abstract− Chili is one of the ingredients of spices that are widely used in Indonesia. Sales opportunities in the market are also very wide so that many are competing to grow chili with the best quality. There are several parameters that can improve the quality of chili, one of which is soil. Where if seen by the eye, soil that is suitable or unsuitable can be distinguished from color and texture, but not many people know the difference. Therefore, in this study, research will be conducted on the clustering of soil images based on color features and texture features using the K-Means algorithm which previously selected features using information gain feature selection. The first stage in this research is image acquisition and then the results will be processed first. From the results of pre-processing, RGB color feature extraction and first-order texture feature extraction will be carried out which is then followed by feature selection using information gain which is expected to produce the best features which will then proceed to clustering using the K-Meaning algorithm. The final step is to conduct an analysis to obtain the results of this study. The results obtained from the clustering that have been carried out can be obtained that the K-Means algorithm can cluster suitable and unsuitable soil images with information gain, resulting in 63 suitable soil images and 37 unsuitable soi l images from 100.
Keywords : K-Means; Information Gain; Chili, Clusterization; Soil Type

## 1. PENDAHULUAN
Cabai,  merupakan,  salah  satu  bumbu  maupun  sayuran  yang  memiliki  daya  minat  yang  tinggi,  terutama  di Indonesia,  dikarenakan  masyarakat  Indonesia  menggunakan  cabai  sebagai  bumbu  pokok  pada  masakan  sehari- hari[1].  Selain  penggunaan  di  sektor  pangan,  kebutuhan  cabai  juga  diperlukan  dalam  produksi  obat  dan kosmetik[2]. Cabai  menghasilkan cita rasa yang pedas dan memberikan sensasi  panas, selain hal tersebut  cabai juga memiliki berbagai macam senyawa yang baik bagi kesehatan manusia, seperti Lasparaginase dan Capsaicin yang  berperan  aktif  sebagai  anti  kanker  pada  tubuh  manusia[3].  Cabai  juga  memiliki  vitamin  C  yang  cukup tinggi[4],  sehingga  dapat  memenuhi  kebutuhan  harian  setiap  orang,  namun  jika  dikonsumsi  secara  berlebihan dapat mengakibatkan penyakit perut[5].
Didaerah  tropis  cabai  tumbuh  sebagai  tanaman  tahunan,  sedangkan  dalam  subtropic  kedalam  tanaman musiman,  sehingga  di  Indonesia  seringkali  dijumpai  tanaman  cabai  tiap  tahunnya[6].  Cabai  sudah  banyak dibudidayakan  di  Indonesia  dan  memiliki  nilai  jual  yang  tinggi  dan  penanaman  tanaman  yang  terbilang  cukup mudah. Menurut Nawangsih bahwa tanaman cabai dapat ditanam pada tanah sawah maupun tegalan yang gembur, subur, tidak terlalu liat dan cukup air[7]. Namun para petani, terutama petani yang ada pada daerah Temanggung, Jawa Tengah, menanam tanaman cabai di berbagai lahan yang kosong, bahkan tanah yang sebelumnya ditanami tanaman lainnya seperti, padi, jagung, tembakau ataupun kopi untuk meningkatkan produktivitas. Sehingga dari hal tersebut ada tanaman yang berhasil tumbuh dan tidak karena sering berganti-ganti tanaman dalam satu lahan tanah.
Tanah  adalah  salah  satu  faktor  yang  dapat  mempengaruhi  keberhasilan  dalam  menanam  tanaman  cabai. Tanah yang ideal untuk menanam cabai adalah tanah yang memiliki PH nettral 6 sampai 7 dan mengandung bahan organik kurang lebih 1,5% dengan ketinggian tanah 0-1.200 mdpl[8], namun daerah dataran tinggi yang berkabut dan memiliki kelembapan yang tinggi dapat mempengaruhi tanaman cabai sehingga mudah terserang penyakit[5]. Secara  visual,  tanah  dapat  dibedakan  dari  warna dan  tekstur  tanah. Sehingga  dari  hal  tersebut  dapat  dilakukan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6132
pengolahan citra tanah sebagai calon media tanaman cabai untuk menentukan apakah tanah tersebut cocok untuk menanam cabai atau bahkan tidak cocok untuk menanam cabai.
Pengolahan citra adalah proses dalam mengolah suatu citra dengan berbagai teknik tertentu yang diproses oleh computer yang bertujuan untuk menghasilkan suatu citra dengan kualitas yang lebih baik[9]. Pengambilan objek dilakukan dengan menggunakan kamera dapat menghasilkan citra digital[10]. Sehingga pola sangat berperan dalam pengolahan citra digital, diantaranya mereduksi ukuran citra yang terlalu besar atau menghilangkan objek- objek yang mengganggu proses pengenalan pola[11]. Tujuan dari pengenalan pola untuk memasukkan data yang ada kedalam berbagai kelas-kelas data[12].
Pengenalan pola dibedakan menjadi dua yaiu, klasifikasi dan clustering. Klasifikasi memasukkan data yang ada kedalam kelas yang sudah ada informasi mengenai data yang akan dikelompokkan[13], sedangkan clustering pengelompokkan data menurut kesamaan karakteristik yang dimiliki oleh data dan belum ada informasi mengenai data yang akan dikelompokkan[14]. Dalam penelitian ini pengenalan pola dilakukan untuk mengelompokkan citra tanah yang cocok untuk tanaman cabai secara visual menggunakan algoritma clustering, yaitu algoritma K-Means.
Dengan algoritma K-Means, dapat dilakukan clustering berdasarkan pada ciri warna dan ciri tekstur yang didapat dari ekstraksi ciri. Data akan dikelompokkan berdasarkan dengan karakteristik yang dimiliki. Dari hasil ekstraksi  ciri  tersebut,  akan  dilakukan  seleksi  fitur  menggunakan  information  gain.  Information  gain  adalah metode  yang  memberikan  nilai  untuk  setiap  fitur  dan  dapat  dilakukan  eliminasi  fitur  yang  memiliki  nilai rendah[15], hal ini dilakukan karena memungkinkan fitur yang dihasilkan dari proses ekstraksi ciri memberikan fitur yang beragam[16]. Setelah melakukan seleksi fitur maka hasil yang diperoleh akan digunakan untuk proses clustering.
Oky  Dwi  melakukan  identifikasi  jenis  telur  ayam  dengan  menggunakan  algoritma  K-Means  clustering, dimana  proses  yang  dilakukan  dengan  pengolahan  citra  dengan  ekstraksi  ciri  statistik  orde  pertama  dengan menghitung  nilai  mean,  enteropy,  skewness  variansi  dan  kurtosis.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membedakan kedua jenis ayam Lehorn dan Omega-3 yang melibatkan teknik pengolahan citra K-Means dan PCA. Hasil dari penelitian ini berupa grafik plot ciri mean dan enteropy setelah rotasi kedua menunjukan bahwa metode ekstraksi ciri orde pertama dan metode PCA dapat digunakan unutk membedakan jenis citra telur ayam Lehorn dan Omega- 3 secara signifikan[17].
Frisma, dkk melakukan klasifikasi citra makanan dengan menggunakan ekstraksi ciri warna Hue, Saturation dan Value (HSV) dan ekstraksi ciri tekstur Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM). Berdasarkan citra yang sudah  dilakukan  ekstraksi  ciri  warna  dan  tekstur  kemudia  dilakukan  seleksi  fitur  menunggunakan  Information Gain untuk mengambil fitur yang rekavan guna meningkatkan akurasi dan mengurangi beban kerja sistem. Hasil dari seleksi fitur kemudian dilakukan klasifikasi dengan K-Nearest Neighbor yang menghasilkan akurasi sebesar 95,24%  pada  fitur  HSV  sajja  dengan  seleksi  fitur  nilai  k=1.  Pada  kombinasi  HSV  dan  GLCM  mampu meningkatkan akurasi menjadi 87,61% dari 57,14% tanpa menggunakan seleksi fitur, demikian pula dengan fitur GLCM  meningkat  menjadi  74,28%  dengan  menggunakan  Information  Gain.  Dengan  demikian  seleksi  fitur Information Gain sangat berperan dalam meningkatkan akurasi dan mampu mendapatkan fitur-fitur yang relavan apabila  fitur  berjumlah  banyak.  Sedangkan  apabila  jumlah  fitur  sedikit,  peningkatan  akurasi  tidaklah  terlalu signifikan namun tetap mengurangi beban kerja[18].
Pada penelitian Maulana dan Oke menggunakan ekstraksi ciri warna dan juga ekstraksi ciri bentuk untuk pengenalan  objek  bunga,  untuk  pengklasifikasi  menggunakan  algoritma  Naive  Bayes  dengan  tujuan  agar mendapatkan akurasi terbaik dalam proses klasifikasi. Citra yang digunakan sebanyak 285 data dengan 19 spesies bunga yang berbeda pada. Data citra yang digunakan dibagi dua bagian, yaitu 228 data tes dan 57 data latih. Hasil dari  ekstraksi  fitur  dan  warna  menggunakan  Morfologi  dan  Naive  Bayes  dan  pengujian  menggunakan  metode Cofusion Matrix menghasilkan tingkat akurasi sebesar 71,1% dengan kategori klasifikasi yang baik[19].
Harto Rahmat H. dan Setyawan Widyato, melakukan perbandingan algoritma antara K-Means, Fuzzy C- Means, dan KNN. Data yang digunakan adalah citra lokasi padang rumput, bandara udara, pertambangan, lahan terbuka,  hutan,  dan  rawa.  Hasil  yang  dapat  disimpulkan  dari  penelitian  ini  adalah  akurasi  paling  baik  dengan menggunakan  K-Means  yang  mencapai  94%  sedangkan  untuk  FuzzyC-Means  menghasilkan  akurasi  88%,  dan KNN dengantingkat akurasi sebesar 70%[12].
Pada  peneliatian  ini  akan  dilakukan  clustering  citra  tanah  yang  cocok  untuk  tanaman  cabai,  yang sebelumnya akan di seleksi fitur terlebih dahulu untuk meihat apakah penggunaan information gain mempengaruhi hasil dari clustering K-Means.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian yang akan dilakukan dapat dilihat pada Gambar 1.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6132
Gambar  1. Alur Penelitian
Terlihat  pada  Gambar  1  ada  enam  tahapan  yang  dilakukan,  dimulai  dari  akuisisi  citra  yang  digunakan sebagai data, dilanjutkan dengan pengolahan data, ekstraksi fitur yang akan digunakan sebagai data, seleksi fitur, clustering  menggunakan  algoritma  K-Means,  serta  diakhiri  dengan  analisis  dari  hasil  yang  dilakukan  dalam penelitian.

## 2.2 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  mengakuisisi  citra  menggunakan  kamera  dengan  standarisasi  pengaturan kamera dan jarak pengambilan yang kurang lebih 30cm dari permukaan tanah agar citra yang dibuat menghasilkan kualitas yang sama. Proses akuisisi citra dilakukan di wilayah Temanggung, Jawa Tengah. Penentuan pengambilan citra dilakukan didasarkan pada pakar.

## 2.3 Pra-Pengolahan
Pra-pengolahan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah  mengolah  hasil  citra  yang  sudah  diperoleh  dan kemudian  di  proses  dengan  cropping  atau  pemotongan  citra menjadi  lebih  kecil[20].  Proses  ini  dilakukan  agar semua citra memiliki ukuran yang sama dan citra tidak besar untuk memudahkan peoses selanjutnya[21]. Standar pemotongan citra yang digunakan adalah 1 : 1 dengan perangkat lunak yang digunakan adalah Microsoft Photos.

## 2.4 Ekstraksi Ciri
Tahapan selajutnya adalah ekstraksi ciri dari citra tanah. Ekstraksi ciri yang digunakan adalah ekstraksi ciri warna RGB (red, green, blue) karena keseluruh citra tanah yang diambil menggunakan model warna RGB, sehingga tidak perlu dilakukan konversi ke model warna yang lain sehingga dapat menyingkat waktu dalam melakukan ekstraksi ciri. Dan ekstraksi ciri yang kedua adalah ekstraksi ciri tekstur orde pertama (mean, variance, kurtosis sweknees, entropy). Pemilihan  menggunakan  tekstur  orde  pertama  karena  dalam  melakukan  proses  ekstraksi  tekstur  orde pertama  tidak  memakan  biaya  komputasi  yang  besar,  karena  perhitungan  ekstraksi  tekstur  orde  pertama berdasarkan pada histogram citra[16].

## 2.5 Seleksi Fitur
Seleksi  fitur  dilakukan  untuk  menyeleksi  setiap  fitur,  atribut  mana  yang  nantinya  yang  akan  dipakai  atau dibuang[22], dan algoritma yang digunakan adalah information gain. Information gain adalah salah satu algoritma yang dgunakan untuk menentukan batasan dari kepentingan sebuah atribut. Nilai information gain diperoleh dari nilai  entropy  yang  belum  dipisah  dengan  atributnya  dikurangi  dengan  entropy  yang  telah  dipisah  dengan atributnya[23].  Atribut  yang  terpenuhi  kriteria  pembobotan  akan  digunakan  dalam  proses  clustering  nantinya. Pemilihan fitur dengan information gain memiliki tiga tahapan, yaitu[24]:
1) Menghitung nilai information gain untuk setiap fitur dalam dataset asli.
2) Menentukan  batasan  atau  threshold  yang  diinginkan.  Dalam  hal  ini  akan  memungkinkan  sebuah  atribut berbobot yang sama dan atau lebih besar dari batas akan dipertahankan dan atribut yang berbeda dibawah batas akan dibuang.
3) Datset  yang  ada  diperbaiki  dengan  adanya  pengaruh  atribut.  Perhitungan  nilai  information  gain  sebagai berikut[24]:
a. Menghitung entropy sebelum atribut dipisah
info( D ) = - Σ i=1 k pilog 2(pi)
(1)
Dimana dalam persamaan D adalah jumlah dataset, k jumlah kelas D, dan pi merupakan proposi Di terhadap D.
b. Menghitung entropy setelah atribut dipisah
Pengumpulan Data Pra- Pengolahan Ekstraksi Ciri Seleksi Fitur Clustering
K-Means
Analisis

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6132
info A (D) = −Σ j=1 v |Dj| |D| XInfo(Dj) (2)
Dari persamaan (2) A adalah atribut v nilai yang mungkin untuk atribut A, |Dj| merupakan jumlah sampel untuk  nilai  j,  sedangkan |D| jumlah seluruh sampel  pada data  D, dan  info (Dj)   adalah total  entropy yang memiliki nilai j.
c. Menghitung nilai information gain
Gain(𝐴) = 𝐼𝑛𝑓𝑜(𝐷) − 𝐼𝑛𝑓𝑜 𝐴 (𝐷) (3)
Persamaan 3 diperoleh dari pengurangan hasil persamaan 1 dengan persamaan 2. Dengan hasil information gain  tersebut  akan  digunakan  sebagai  threshold,  setiap  fitur  dirangking  sehingga  menghasilkan fitur  yang terbaik. Dari hasil yang diperoleh maka akan digunakan untuk clustering.

## 2.6 Clustering K-Means
Algoritma  yang  digunakan  dalam  clustering  ini  adalah  algoritma  K-means.  Pengertian  dari  K-means  adalah  K yang  dimaksud  sebagai  konstanta  jumlah  cluster  yang  diinginkan,  sedangkan  Means  adalah  nilai  dari  rata-rata suatu grup data atau yang disebut dengan cluster[25]. Sehingga K-means adalah metode penganalisaan data atau metode data mining yang melakukan proses pemodelan tanpa supevisi atau sering dikenal dengan  unsupervised dan algoritma K-means adalah salah satu algoritma yang melakukan pengelompokkan dengan system partisi[26]. Data yang diperoleh dari tahapan seleksi fitur akan digunakan dalam proses clustering yang akan dibagi menjadi dua cluster, cluster1 adalah cluster citra yang cocok dan cluster2 adalah cluster yang tidak cocok untuk tanaman cabai.  Dalam prosses clustering menggunakan algoritma K-means ada beberapa Langkah yang harus diperhatikan, seperti[27]:
1) Menentukan berapa jumlah K dari data.
2) Menganalisis nilai K pusat cluster (centroid) yang dibangkitkan secara acak.
3) Menghitung jarak setiap data ke masing-masing centroid dengan menggunakan persamaan Euclidean Distance, yaitu [28]:
𝐷(𝑖, 𝑗) = √𝛴 𝑗=1 𝑝 (𝑋 𝑘𝑖 − 𝑋 𝑘𝑗 ) 2 (4)
Dalam persamaan (4), D(i,j) adalah jarak data ke i  ke pusat cluster j, X ki adalah data ke i pada atribut data ke k, sedangkan X kj adalah data ke j pada atribut data ke k.
4) Kelompokkan setiap data berdasarkan jarak terdekat antara data dengan centroid.
5) Hitung Kembali centroid baru dengan anggota cluster yang baru.
6) Ulangi  Langkah  ketiga  dan  seterusnya  hingga  mencapai  kestabilan  dimana  tidak  ada  perubahan  pada  nilai centroid.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahapan  awal  dari  penelitian  ini mengakuisisi  citra,  hasil  dari  akuisisi  yang  dilakukan  menghasilkan  100  citra tanah yang dibagi 50 citra yang cocok dengan tanaman cabai dan 50 citra tanah yang tidak cocok dengan tanaman cabai. [pada Gambar 2 merupakan contoh hasil akuisisi citra, dimana Gambar (a) adalah citra tanah yang cocok untuk tanaman cabai dan Gambar (b) adalah citra yang tidak cocok untuk tanaman cabai.
(a) (b)
Gambar  2. Contoh hasil akuisisi citra
Kemudian  dari  hasil  akuisisi  tersebut  dilakukan  pra-pengolahan  dengan  pemotongan  citra.  Pemotongan dilakukan dengan skala 1:1 menjadi 1000x1000 piksel. Gambar 3 menunjukkan tahapan pra-pengolahan.
Gambar  3. Hasil pra-pengolahan
Dari hasil cropping tersebut dilanjutkan dengan ekstraksi ciri warna RGB dan ekstraksi ciri orde pertama. Hasil dari ekstraksi ciri warna dapat dilihat di Tabel 1 dan hasil dari ekstraksi ciri tekstur dapat diliht pada Tabel 2 dibawah ini.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6132
Tabel  1. Contoh hasil ekstraksi ciri warna
Citra Red Green Blue C 01.JPG 0.49 0.41 0.32 C 02.JPG 0.41 0.36 0.34 T 01.JPG 0.54 0.47 0.34 T 02.JPG 0.50 0.43 0.33 Tabel  2. Contoh hasil ekstraksi ciri tekstur Citra Mean Ent Var Skew Kur C 01.JPG 108 7 912 0.5 1.1 C 02.JPG 96 7 645 -0.4 0.7 T 01.JPG 122 7 1330 -0.2 -0.9 T 02.JPG 112 8 3608 0.1 -1.10
Dari hasil ekstraksi ciri tersebut, selanjutnya dilakukan seleksi fitur dengan  information gain. Dari tahap seleksi  fitur  ini  akan  dihasilkan  nilai  untuk  setiap  fitur  yang  dapat  diguanakan  sebagai  threshold  dalam  proses eliminasi. Hasil dari seleksi fitur dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel  3. Hasil perhitungan information gain
No Fitur Information Gain 1 Blue 0,12 2 Entropy 0,14 3 Red 0,15 4 Mean 0,15 5 Kurtosis 0,15 6 Green 0,22 7 Skewness 0,23 8 Variance 0,26
Dari  hasil  tersebut  dapat  ditentukan  nilai  threshold  untuk  melakukan  eliminasi  fitur  erdasarkan  nilai information  gain,  yaitu  0,12,  0,14,  0,15,  0,22,  dan  0,23.  Selain  melakukan  clustering  dengan  melakukan  nilai threshold  yang  diperoleh  dari  nilai  information  gain,  dilakukan  juga  clustering  dengan  menggunakan  nilai threshold  0,  yaitu  tanpa  seleksi  fitur  sehingga  semua  fitur  yang  ada  akan  digunakan  untuk  clustering.  Sudah ditentukan  nilai  threshold,  maka  dilanjutkan  dengan  proses  clustering  dengan  algoritma  K-Means  berdasarkan pada warna dan tekstur.

## 3.1 Implementasi Aplikasi (bila ada) | Proses Clustering
Proses  clustering  dilakukan  dengan  parameter  yang  sama  dengan  jumlah  cluster  2  dengan  percobaan  pertama dengan  seluruh  fitur  atau  threshold  adalah  0  akan  digunakan.  Proses  awal  dari  clustering  adalah  mencari  nilai centroid awal yang diperoleh dengan rata-rata pada data yang ada, nilai centroid dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel  4. Nilai centroid awal Fitur Centroid Cluster1  Cluster2 Red 0.54 0.53 Green 0.45 .047 Blue 0.36 0.41 Mean 119.36 122.76 Entropy 7.12 7.54 Variance 1496.26 2525.72 Skewness -0.10 -0.15 Kurtosis 0.10 -0.29
Proses yang selanjutnya setelah mengetahui centroid awal maka dilakukan dengan menghitung jarak tiap centroid dengan tiap data dan kemudian akan dialokasikan data tersebut masuk ke dalam cluster mana. Hasil ada pada Tabel 5.
Tabel  5. Hasil iterasi pertama No Cluster1 Cluster2 Alokasi 1 584.37161  1613.7883 c 2 851.58074  1880.9107 c 3 623.0537 411.79733 t

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6132
No Cluster1 Cluster2 Alokasi … … … … 100  324.35046  1353.7268 c
Setelah melakukan alokasi data, maka didapat hasil iterasi pertama mendapatkan data yang masuk kedalam cluster1 sebanyak 56 data dan pada cluster2 sebanyak 44 data.
Maka  dilakukan  kembali  pencarian  nilai  centroid  yang  baru  dan  dibandingkan  dengan  nilai  centroid sebelumnya, jika berbeda maka dilanjutkan menjadi jarak ke setiap data, jika nilai centroid udah sama maka proses perulangan  berhenti.  Sehingga  pada  percobaan  ini  berhenti  pada  iterasi  yang  ke-6  dengan  hasil  cluster1 memperoleh 63 data dan untuk cluster2 mendapat 37 data. Pada Tabel 6 adalah hasil nilai centroid akhir dengan menggunakan nilai threshold = 0.
Tabel  6 . Hasil centroid akhir Fitur Centroid Iterasi Cluster1 Cluster2
Red 0.5368254 0.532973 6 Green 0.4515873 0.47891892 Mean 118.873016  0.42432432 Entropy 7.03174603  124.783784 Variance 1338.25397  3156.45946 Skewness -0.0428571 -0.2702703 Kurtosis 0.10952381  -0.4459459
Percobaan kedua dengan menggunakan threshold 0,12 dimana fitur blue tereliminasi sehingga hanya 7 fitur yang digunakan dalam clustering. Langkah-langkah clustering yang dilakukan sama dengan sebelumnya sehingga pada percobaan ini akan ditampilkan hasil akhir. Hasil yang diperoleh dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel  7. Hasil clustering dengan threshold 0,12 Fitur Centroid Iterasi Cluster1 Cluster2 Red 0.5368254 0.53297297 6 Green 0.4515873 0.47891892 Mean 118.873016 124.783784 Entropy 7.03174603 7.83783784 Variance 1338.25397 3156.45946 Skewness -0.0428571 -0.2702703 Kurtosis 0.10952381 -0.4459459
Berdasarkan hasil pengamatan pada Tabel 7, tidak ada perubahan centroid maupun iterasi. Percobaan ketiga dengan menggunakan threshold 0,14, dimana data yang digunakan dalam clustering sebanyak 6 data dengan fitur yang terliminasi adalah blue dan entropy. Hasil yang diperoleh tersedia pada Tabel 8.
Tabel  8. Hasil clustering dengan threshold 0,14 Fitur Centroid Iterasi Cluster1 Cluster2
Red
0.5368254 0.53297297 6 Green 0.4515873 0.47891892 Mean 118.873016 124.783784 Variance 1338.25397 3156.45946 Skewness -0.0428571 -0.2702703 Kurtosis 0.10952381 -0.4459459
Berdasarkan hasil pengamatan Tabel 8 dapat dilihat bahwa tidak ada perubahan data dan iterasi. Dan data yang  masuk  pada  cluster1  sebanyak  63  data  citra  dan  37  data  citra  masuk  kedalam  cluster2.  Percobaan  yang keempat dengan menggunakan nilai threshold 0,15 dengan data yang digunakan sebanyak 3, yaitu green, variance, dan skewness. Hasil yang diperoleh dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel  9. Hasil clustering dengan threshold 0,15 Fitur Centroid Iterasi Cluster1 Cluster2 Green 0.4515873 0.47891892 6 Variance 1338.25397 3156.45946

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6132
Fitur Centroid Iterasi Cluster1 Cluster2 Skewness -0.0428571 -0.2702703
Hasil  yang  diperoleh  mendapat  perulangan  sebanyak  6  kali.  Percobaan  kelima  yang  dilakukan  adalah percobaan clustering dengan nilai threshold 0,22 dengan menggunakan fitur variance dan skewness. Hasil yang diperoleh dapat dilihat di Tabel 10.
Tabel  10. Hasil clustering dengan threshold 0,22 Fitur Centroid Iterasi Cluster1 Cluster2 Variance 1338.25397 3156.45946 6 Skewness -0.0428571 -0.2702703
Dari tabel 10 tidak ada perubahan yang terjadi, hasil masih sama dengan sebelumnya dengan perulangan 6 kali.
Percobaan  terakhir  atau  percobaan  yang  keenam  dengan  threshold  0,23,  fitur  yang  digunakan  hanya  dengan variance. Dengan hasil tertera pada Tabel 11.
Tabel  11. Hasil clustering dengan threshold 0,23 Fitur Centroid Iterasi Cluster1 Cluster2 Variance 1338.25397 3156.45946 6
Pada percobaan keenam  pun tidak ada perubahan  centroid  dan hasil iterasi  yang terjadi sebanyak 6 kali perulangan. Data yang masuk pada cluster1 sebanyak 63 data dan 37 data masuk kedalam cluster2.
Dari semua percobaan yang telah dilakukan dapat dibuat tabel untuk menjadi pembanding dari percobaan pertama hingga keenam. Sehingga dapat dianalisis hasil percobaan yang telah dilakukan.
Tabel  12 . Analisis hasil clustering Threshold Fitur Iterasi Jumlah data Cluster1  Cluster2 Tanpa seleksi fitur Semua fitur 6 63 37 0,12 Red, Green, Mean, Entropy, Variance, Skewness, Kurtosis 6 63 37 0,14 Red, Green, Mean, Variance, Skewness, Kurtosis 6 63 37 0,15 Green, Variance, Skewness 6 63 37 0,22 Variance, Skewness 6 63 37 0,23 Variance 6 63 37
Dari Tabel 12, terlihat tidak ada perubahan data maupun iterasi, ini terjadi karena nilai centroid awal tidak ada  perubahan  sehingga  jumlah  iterasi  juga  tidak  ada  perubahan.  Tidak  ada  perubahan  data  pada  cluster1  dan cluster2  karena hasil dari nilai  centroid  akhir tidak ada perbedaan pada semua percobaan. Dari percobaan yang terjadi  seleksi  fitur  menggunakan  information  gain  tidak  berpengaruh  karena  tidak  adanya  perpindahan  data ataupun  perubahan  hasil.  Seberapa  banyak  fitur  yang  digunakan  tidak  mempengaruhi  hasil  bahkan  tidak mempengaruhi nilai centroid, karena K-Means merupakan algoritma yang mencari nilai centroid dengan rata-rata pada setiap fitur bukan rata-rata semua data sehingga jika satu  fitur tidak digunakan maka tidak akan merubah nilai centroid dan hasil akhir.
Hasil akhir dari  clustering adalah terdapat  63 data yang masuk kedalam  cluster1  dimana  cluster1  adalah kelompok citra tanah yang cocok untuk tanaman cabai dan 37 data yang masuk kedalam cluster2, dimana cluster2 adalah  kelompok  data  citra  tanah  yang  tidak  cocok  untuk  tanaman  cabai.  Karena  hasil  setiap  percobaan menghasilkan data yang sama sehingga dari centroid terakhir dapat digunakan untuk menentukan jenis tanah yang seperti apa yang cocok untuk tanaman cabai.
Sedangkan dari segi tekstur bahwa parameter mean pada cluster1 lebih rendah diandingkan dengan cluster2, begitu juga dengan entropy nilai pada cluster1 lebih rendah dari cluster2, dan pada parameter variance juga lebih rendah cluster1 daripada cluster2. Namun berbeda dengan parameter skewness dan kurtosis, cluster1 lebih tinggi daripada cluster2.
Sehingga dari semua parameter tersebut dapat digunakan untuk mengetahui tanah seperti apa yang cocok untuk tanaman cabai dilihat dari teksturnya. Tanah yang cocok untuk tanaman cabai adalah tanah yang partikelnya cenderung lebih rapi bahkan tersusun atau bisa dibilang nilai entropy lebih rendah daripada citra tanah yang tidak cocok untuk tanaman cabai yang partikelnya cenderung tidak teratur dibuktikan dengan nilai entropy yang lebih

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6132
Submitted: 10/05/2023 ; Accepted: 31/07/2023 ; Published: 31/07/2023
tinggi. Dari parameter variance, citra tanah yang cocok untuk tanaman cabai adalah tanah yang memiliki partikel saling berdekatan terlihat dari nilai variance untuk tanah yang cocok lebih rendah dibanding dengan variance tanah yang tidak cocok untuk tanaman cabai yang partikelnya cenderung tersebar. Sehingga dapat dikatakan bahwa dari segi tekstur, citra tanah yang cocok untuk tanaman cabai memiliki tekstur yang halus atau partikel yang kecil dan padat,  sedangkan  untuk  citra  tanah  yang  tidak  cocok  untuk  tanaman  cabai  adalah  sebaliknya  yaitu  kasar  atau partikel yang cenderung lebih besar dan tidak terlalu padat.

## 4. KESIMPULAN
Bersumber  pada  percobaan  dan  telah  dianalisis  semua  percobaan  yang  ada  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa pada penelitian ini sleeksi fitur dengan information gain tidaklah berpengaruh pada algoritma K-Means, terlihat dari  tidak adanya perubahan nilai  centroid  dan hasil dari  clustering.  Hasil dari  clustering  mendapatkan 63 data yang mesuk kedalam cluster1, dimana cluster1 adalah citra tanah yang cocok dengan tanaman cabai dan 37 data yang masuk kedalam  cluster2 yaitu  cluster  citra tanah yang tidak cocok untuk tanaman cabai. Dilihat  dari  segi warna,  citra  yang  cocok  untuk  tanaman  jenis  cabai  adalah  citra  yang  memiliki  warna  coklat  yang  lebih  gelap sedangkan dari segi tekstur, tanah yang cocok untuk menanam tanaman cabai adalah tanah yang memiliki tekstur yang halus atau partikel yang kecil dan padat, sedangkan untuk citra tanah yang tidak cocok untuk tanaman cabai adalah sebaliknya yaitu kasar atau partikel yang cenderung lebih besar dan tidak terlalu padat.

## REFERENCES
[1] A. A. Cahya dan R. H. Br Bangun, “Karakteristik Petani dan Kelayakan Usahatani Cabai Besar (Capsiccum Annum L) dan Cabai Rawit (Capsiccum Frutescens L) di Sumatera Utara,” Agricore J. Agribisnis dan Sos. Ekon. Pertan. Unpad, vol. 5, no. 1, hal. 49–58, 2020, doi: 10.24198/agricore.v5i1.27139.
[2] N. Chesaria, Sobir, dan M. Syukur, “Analisis Keragaan Cabai Rawit Merah (Capsicum frutescens ) Lokal Asal Kediri dan Jember,” Bul. Agrohorti, vol. 6, no. 3, hal. 388–396, 2018, doi: 10.29244/agrob.v6i3.21107.
[3] I.  Nuraeni  dan  T.  Rostinawati,  “Perkembangan  Produksi  Hasil  Metabolisme  Sekunder  Capsaicin  Dengan  Berbagai Metode  in  Vitro,”  Farmaka,  vol.  16,  no.  1,  hal.  231–239,  2018,  [Daring].  Tersedia  pada: http://journal.unpad.ac.id/farmaka/article/view/17457.
[4] F. Prajnanta, Agribisnis Cabai Hibrida, Cet.14. Jakarta: Penebar Swadaya, 2007.
[5] M. A. Tatengkeng, “Kadar Vitamin C Cabai Rawit (Capsicum frutescens L) Hasil Ozonasi Selama Penyimpanan Suhu Ruang,” Pas. Food Technol. J., vol. 6, no. 2, hal. 102–104, Jul 2019, doi: 10.23969/pftj.v6i2.1296.
[6] Zulkarnain, Budidaya Sayuran Tropis, Cet.3. Jakarta: Bumi Aksara, 2018.
[7] A. A. Nawangsih, H. P. Imdad, dan A. Wahyudi, Cabai Hot Beauty, 1 ed. Jakarta: Penebar Swadaya, 1999.
[8] D.  T.  Hapsari,  Tiada  Henti  Panen  Cabai :  Panduan  Budidaya  Cabai  Sepanjang  Musim  di  Sawah  dan  Pot,  1  ed. Yogyakarta: Trimedia Pustaka, 2011.
[9] P. S. A. P. Wulandari, K. T. Martono, dan I. P. Windasari, “Pengembangan Sistem Pendeteksi Gesture Angka pada Tangan  secara  Realtime  Berbasis  Android,”  Edu  Komputika  J.,  vol.  7,  no.  1,  hal.  1–9,  Jun  2020,  doi: 10.15294/edukomputika.v7i1.38655.
[10]  R.  Kuswandhie,  J.  Na’am,  dan  Yuhandri,  “Pengukuran  Tinggi  Sebenarnya  Objek  pada  Foto  Digital  Menggunakan Euclidean  Distance,”  J.  Resti  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi),  vol.  2,  no.  1,  hal.  367–374,  Apr  2018,  doi: 10.29207/resti.v2i1.334.
[11]  M. H. Purnomo dan A. Muntasa, Konsep Pengolahan Citra Digital dan Ekstraksi Fitur. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2010.
[12]  H. R. Harbelubun dan S. Widyarto, “Menentukan Lahan Tanaman Apel dengan Clustering Citra Digital Tanah,”  Proc. Informatics Conf., vol. 6, no. 11, hal. 41–44, 2020, [Daring]. Tersedia pada: https://ojs.journals.unisel.edu.my/index.php/icf/article/view/75?articlesBySameAuthorPage=4.
[13]  D. T. Worung, S. R. U. A. Sompie, dan A. Jacobus, “Implementasi K-Means dan K-NN pada Pengklasifikasian Citra Bunga,” J. Tek. Inform., vol. 15, no. 3, hal. 217–222, 2020, [Daring]. Tersedia pada: https://ejournal.unsrat.ac.id/v3/index.php/informatika/article/view/31965.
[14]  I.  K.  Fauzia,  B.  A.  Dermawan,  dan  T.  N.  Padilah,  “Penerapan  K-Means  Clustering  pada  Penyakit  Infeksi  Saluran Pernapasan  Akut  (ISPA)  di  Kabupaten  Karawang,”  J.  Sist.  dan  Inform.,  vol.  15,  no.  1,  hal.  81–87,  Nov  2020,  doi: 10.30864/jsi.v15i1.350.
[15]  M.  R.  Hasibuan  dan  Marji,  “Pemilihan  Fitur  dengan  Information  Gain  untuk  Klasifikasi  Penyakit  Gagal  Ginjal menggunakan Metode Modified K-Nearest Neighbor (MKNN),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 3, no. 11, hal. 10435–10443, 2019, [Daring]. Tersedia pada: https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/6691.
[16]  D. A. Bimantoro dan S. Uyun, “Pengaruh Penggunaan Information Gain untuk Seleksi Fitur Citra Tanah dalam Rangka Menilai Kesesuaian Lahan pada Tanaman Cengkeh,”  J. Inform. Sunan Kalijaga, vol. 2, no. 1, hal. 42–52, 2017, doi: 10.14421/jiska.2017.21-06.
[17]  O. D. Nurhayati, “Pengolahan Citra untuk Identifikasi Jenis Telur Ayam Lehorn dan Omega-3 Menggunakan K-Mean Clustering  dan  Principal  Component  Analysis,”  J.  Sist.  Inf.  BISNIS,  vol.  10,  no.  1,  hal.  84–93,  Jun  2020,  doi: 10.21456/vol10iss1pp84-93.
[18]  F.  Y.  Nabella,  Y.  A.  Sari,  dan  R.  C.  Wihandika,  “Seleksi  Fitur  Information  Gain  Pada  Klasifikasi  Citra  Makanan Menggunakan  Hue  Saturation  Value  dan  Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix,”  J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput.,  vol.  3,  no.  2,  hal.  1892–1900,  2019,  [Daring].  Tersedia  pada:  https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/4605.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6132
Submitted: 10/05/2023 ; Accepted: 31/07/2023 ; Published: 31/07/2023
[19]  M. Fansyuri dan O. Hariansyah, “Pengenalan Objek Bunga dengan Ekstraksi Fitur Warna dan Bentuk Menggunakan Metode  Morfologi  dan  Naïve  Bayes,”  J.  Sist.  dan  Inform.,  vol.  15,  no.  1,  hal.  70–80,  Nov  2020,  doi: 10.30864/jsi.v15i1.338.
[20]  D. Putra, Pengolahan Citra Digital, 1 ed. Yogyakarta: Andi, 2010.
[21]  M. Hamid, A. A. H. Usman, S. Lutfi, A. Fuad, dan A. Mubrak, “Penerapan Metode Peningkatan Kualitas Citra Contrast Stretching dan Histogram Equalization untuk Identifikasi Keaslian Citra Sertipikat Hak atas Tanah,” Jiko (Jurnal Inform. dan Komputer), vol. 5, no. 2, hal. 92–98, Agu 2022, doi: 10.33387/jiko.v5i2.4635.
[22]  U. Mutmainnah, B. D. Setiawan, dan C. Dewi, “Pengaruh Seleksi Fitur Information Gain pada K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Tingkat Kelancaran Pembayaran Kredit Kendaraan,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 3, no. 9, hal. 8882–8888, 2019, [Daring]. Tersedia pada: https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/6296.
[23]  R. K. Dinata, H. Novriando, N. Hasdyna, dan S. Retno, “Reduksi Atribut Menggunakan Information Gain untuk Optimasi Cluster  Algoritma  K-Means,”  J.  Edukasi  dan  Penelit.  Inform.,  vol.  6,  no.  1,  hal.  48–53,  Apr  2020,  doi: 10.26418/jp.v6i1.37606.
[24]  Z.  N.  Syarif,  “Penerapan  Information  Gain  Dan  Algoritma  K-Means  Untuk  Klasterisasi  Kedisiplinan  Pegawai Menggunakan  Rapidminer,”  TeknoIS    J.  Ilm.  Teknol.  Inf.  dan  Sains,  vol.  13,  no.  1,  hal.  1–12,  Feb  2023,  doi: 10.36350/jbs.v13i1.165.
[25]  R.  Helilintar  dan  I.  N.  Farida,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk  Prediksi  Prestasi  Nilai  Akademik Mahasiwa,” J. Sains dan Inform., vol. 4, no. 2, hal. 80–87, Nov 2018, doi: 10.34128/jsi.v4i2.140.
[26]  A. Triningsih dan H. Supriyono, “Aplikasi Data Mining Berbasis Web Menggunakan Metode K-Means Clustering Untuk Pengelompokan Penjualan,” J. Insypro (Information Syst. Process., vol. 4, no. 1, hal. 1–7, 2019, [Daring]. Tersedia pada: https://journal.uin-alauddin.ac.id/index.php/insypro/article/view/6889.
[27]  B. Harahap, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Menentukan Bahan Bangunan Laris (Studi Kasus Pada UD. Toko Bangunan  YD  Indarung),”  Reg.  Dev.  Ind.  Heal.  Sci.  Technol.  Art  Life,  vol.  2,  no.  1,  hal.  394–403,  2019,  [Daring]. Tersedia pada: https://ptki.ac.id/jurnal/index.php/readystar/article/view/82.
[28]  D.  Praseptian  M,  A.  Fadlil,  dan  Herman,  “Penerapan  Clustering  K-Means  untuk  Pengelompokan  Tingkat  Kepuasan Pengguna Lulusan Perguruan Tinggi,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 6, no. 3, hal. 1693–1700, Jul 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4191.