## PENERAPAN METODE K-MEANS CLUSTERING PADA PEMETAAN LAHAN KOPI DI KABUPATEN MALANG
Dimas Alif Fajar Fadhillah, Ahmad Faisol, Nurlaily Vendyansyah Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
dimasaff4@gmail.com

## ABSTRAK
Hasil survey yang dilakukan oleh International Coffee Organization (ICO) pada tahun 2017, menunjukkan Indonesia merupakan negara agraris dengan komoditas kopi terbesar keempat di dunia. Peran komoditas kopi di Indonesia  cukup  penting,  baik  sebagai  sumber  pendapatan  bagi  petani  kopi,  sumber  devisa,  penghasil  bahan baku  industri,  maupun  penyedia  lapangan  kerja  melalui  kegiatan  pengolahan,  pemasaran,  dan perdagangan. Salah  satu  faktor  penting  dalam  memproduksi  tanaman  pangan  adalah  lahan.  Penelitian  ini  bertujuan mengetahui  pemetaan  lahan  tanaman  kopi  di  Kabupaten  Malang.  Hal  ini  dilatarbelakangi  dengan  informasi pemetaan  lahan  tanaman  kopi  di  Kabupaten  Malang  yang  masih  dikelompokkan  dengan  cara  manual berdasarkan tahun,  luas  lahan, serta produksi per  tahunnya.  Metode pada penelitian  ini  menggunakan k-means clustering menggunakan  data  yang  didapat  dari  Dinas  Tanaman  Pangan,  Hortikultura,  dan  Perkebunan Kabupaten  Malang  dengan cluster rendah,  sedang,  dan  tinggi.  Hasil  penelitian  menunujukkan  bahwa  masih banyak  daerah  di  Kabupaten  Malang  dengan  tingkat  produksi  tanaman  kopi  yang  rendah.  Hal  ini  ditunjukkan dengan hasil produksi tanaman kopi pada 33 Kecamatan pada setiap tahunnya, dengan total 99 data didapatkan hasil clustering dengan jumlah C1 (Rendah) = 26 data (2018), 24 data (2019), 24 data (2020) , C2 (Sedang) = 3 data (2018), 5 data (2019), 4 data (2020) , C3 (Tinggi) = 4 data (2018), 4 data (2019), 5 data (2020).
Kata kunci : K-Means, Clustering, Pemetaan Lahan, Tanaman Kopi, Sistem Informasi Geografis, Leaflet

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  faktor  penting  dalam  produksi tanaman  pangan  yaitu  lahan.  Lahan  pertanian  dan perkebunan  merupakan sumber ekonomi  yang sangat berpengaruh  bagi  masyarakat.  Pemetaan  lahan pertanian  sangat  dibutuhkan  agar  masyarakat  lebih mudah  dalam  melakukan  pengelolaan  lahan.  Salah satu  tanaman  pangan  yang  membutuhkan  pemetaan lahan  yaitu  tanaman  kopi.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  mengetahui  pemetaan  lahan  tanaman  kopi  di Kabupaten  Malang.  Hal  ini  dilatarbelakangi  dengan informasi pemetaan lahan tanaman kopi di Kabupaten Malang  yang  masih  dikelompokkan  dengan  cara manual  berdasarkan tahun,  luas  lahan, serta produksi per tahunnya. Metode pada penelitian ini menggunakan k-means  clustering menggunakan  data yang didapat dari Dinas Tanaman Pangan, Hortikultura,  dan  Perkebunan  Kabupaten  Malang dengan cluster rendah, sedang, dan tinggi.
Rumusan  masalah  pada  penelitian  ini  yaitu, bagaimana  cara  untuk  memetakan  lahan  kopi  di Kabupaten  Malang  menggunakan  metode k-means , serta  bagamaina  cara  mengimplementasikan  metode k-means ke  dalam  sebuah website untuk  pemetaan lahan  kopi  di  Kabupaten  Malang.  Sebuah  penelitian memiliki  tujuan  akhir,  pengerjaan  penelitian  ini memiliki  beberapa  tujuan  yaitu,  Mengembangkan sistem  informasi  geografis  pemetaan  lahan  kopi  di Kabupaten  Malang  berbasis website. GIS  pemetaan lahan kopi di Kabupaten Malang dibuat menggunakan leaflet , website menggunakan pemrograman php dan framework  codeigniter .
Database menggunakan mySQL . GIS pemetaan lahan kopi  di  Kabupaten  Malang  menggunakan  metode K- Means dengan  3 cluster yaitu  rendah,  sedang,  dan tinggi. Sesuai dengan 2 kriteria  yaitu, luas lahan, dan produksi.
Penelitian  juga  memiliki  batasan  masalah, beberapa  batasan  masalah  yang  ada  pada  penelitian ini  yaitu,  hanya  membahas  tentang  pengembangan sistem  informasi  geografis  pemetaan  lahan kopi  di Kabupaten Malang, metode penelitian yang digunakan  untuk  pembuatan  sistem  pemetaan lahan  kopi merupakan metode K-Means , daerah yang dilakukan  pemetaan  hanya  terbatas  pada  Kabupaten Malang  saja,  hanya  dapat  dijalankan  di platform website saja,  sistem  hanya  dapat  dijalankan  pada sistem  operasi windows ,  serta  data  didapatkan  dari website malangkab.bps.go.id  dan  Dinas  Tanaman Pangan,  Hortikultura,  dan  Perkebunan,  daata  yang digunakan data dari tahun 2018-2020

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Penilitian Terkait
SIG  (Sistem  Informasi  Geografis)  atau  dikenal pula  dengan  GIS  (Geographical  Information System) adalah  istilah  dalam  bidang  pemetaan  mengenai bagaimana suatu sistem dapat menghubungkan objek geografis dengan informasinya [1].
Pada  penelitian  terkait  yang  berjudul”  Sistem Informasi Geografis (SIG) Dalam Menentukan Lahan Singkong  Yang  Baik  Menggunakan  Metode K- Means ”, [2]. Tujuan penelitian ini yaitu, menentukan lahan  yang  cocok  untuk  penanaman  singkong pada
Kec.  Pakong,  Madura.  Untuk  dapat  melakukan penilaian dengan tepat, diperlukan pengetahuan  yang tepat  dengan  criteria yang  digunakan.  Pada penghitungan clustering algoritma k-means pada hasil pengujian  diketahui  bahwa  daerah  yang tidak  cocok untuk  ditanami  singkong  adalah  Sana  Laok,  Dempo Timur,  Proppo,  dan  Pasean.  Sedangkan  lahan  yang cocok untuk ditanami  singkong adalah Batu Marmar, Trasak, Pakong, Pamoroh, Bengkes dan Kadur.
Menurut  [3],  pada  penelitian  yang  berjudul “Sistem  Informasi  Geografis  Pemetaan  Lahan Pertanian  Bawang  Merah  Dengan  Metode K-Means Clustering Berbasis Website (Studi  Kasus  di Kabupaten Nganjuk)”, Algoritma
K-Means digunakan untuk mengelompokkan suatu data.

## 2.2 Landasan Teori 2.2.1 Sistem Informasi Geografis
SIG  (Sistem  Informasi  Geografis)  juga  dikenal dengan istilah GIS (Geographical Information System) merupakan  suatu  sistem  informasi  dalam  bidang pemetaan  mengenai  bagaimana  suatu  sistem  dapat menghubungkan objek geografis dengan informasinya.  GIS  merupakan  kajian  ilmu  dan teknologi  yang  terhitung  baru,  GIS  berkembang dengan  begitu  cepat  hingga  saat  ini.  Berdasarkan definisi  yang  ada,  GIS  secara  umum  adalah  sistem informasi yang digunakan untuk mengolah, menganalisa  dan  menghasilkan  data  bereferensi geografi  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan dalam perencanaan dan pengolahan data [4].

## 2.2.2 Pemetaan
Pemetaan  merupakan  pengelompokkan  suatu kumpulan  wilayah  yang  berkaitan  dengan  beberapa letak  geografis  wilayah  yang  meliputi  dataran tinggi, pegunungan, sumber daya alam, serta penduduk yang berpengaruh  terhadap  sosial  dan  kebudayaan  yang memilki  ciri  khas  khusus  dalam  penggunaan  skala yang tepat [5].

## 2.2.3 Leaflet
Leaflet  merupakan Open  source  javascript library untuk  membuat  peta  yang  interaktif  serta memiliki  banyak  fitur  dalam  pembuatan  petanya. Leaflet  dibuat  agar  dapat  digunakan  untuk  banyak sistem  baik  dalam  desktop  9  maupun  mobile,  yang dimana menggunakan HTML 5 dan CSS 3 pada web browser. Leaflet bertanggung  jawab  untuk  merender layer  raster  dan  vektor  pada  browser  web. Leaflet adalah  alternatif  baru  pembuatan  peta  online  yang ringan,  open  source  dan  kompatibel  baik  pada desktop maupun mobile [6].

## 2.2.4 Lahan Tanaman Kopi
Pada  penelitian  berjudul  “Budidaya  Tanaman Perkebunan  (Bagian  Tanaman  Kopi)”,  kopi  sebagai minuman  yang  memenuhi  kebutuhan  bagi sebagian besar  orang.  Dalam  era  penjajahan,  orang  Eropa banyak memikirkan upaya untuk memenuhi
kebutuhan  hidup  pada  era  penjajahan.  Sampai  saat ini,  kopi  menjadi  penting  dan  banyak  dimanfaatkan tidak  hanya  oleh  orang  Eropa  saja  namun  juga  pada negara-negara yang memproduksi kopi itu sendiri.

## 2.2.5 Kabupaten Malang
Berdasarkan website Badan Pemeriksa Keuangan Jawa Timur, Kabupaten Malang merupakan  salah  satu  Kabupaten  di  Indonesia  yang terletak  di  Provinsi  Jawa  Timur  dan  merupakan Kabupaten  kedua  yang  terluas  wilayahnya  setelah Kabupaten Banyuwangi dari 38 kabupaten/kota yang ada  di  Jawa  Timur.  Hal  ini  didukung  dengan  luas wilayahnya  3.534,86  km²  atau  sama  dengan  353.486 ha  dan  jumlah  penduduknya  2.446. 218 jiwa  (tahun 2010).  Kabupaten  Malang  juga  dikenal  sebagai daerah  yang  kaya  akan  potensi  diantaranya  dari pertanian,  perkebunan,  tanaman  obat  dan  lain sebagainya.  Kabupaten  Malang  juga  dikenal  dengan objek-objek  wisatanya  yang  begitu  banyak  dan hampir ada di setiap wilayah.
Kabupaten Malang terletak pada 112 o 17`10,90“ sampai  112 o 57`00“  Bujur  Timur, 7 o 44`55,11“  sampai  8 o 26`35,45“  Lintang  Selatan. Secara  administratif,  Kabupaten  Malang  terbagi menjadi  33  kecamatan,  yang  dibagi  lagi  menjadi sejumlah  desa  dan  kelurahan.  Pusat pemerintahan  di Kecamatan Kepanjen. Pusat pemerintahan sebelumnya berada  di  Kota  Malang.  Kota  Batu dahulu  bagian  dari  Kabupaten  Malang,  sejak  tahun 2001  memisahkan  diri  setelah  ditetapkan  menjadi kota.  Bersama  dengan  Kota  Batu  dan  Kota  Malang, Kabupaten  Malang  merupakan  bagian  dari  kesatuan wilayah  yang  dikenal  dengan  Malang  Raya. Kabupaten Malang berbatasan langsung dengan Kota Malang dan Kota Batu tepat di tengah-tengahnya.

## 2.2.6 Potensi Kopi Kabupaten Malang
Pada  saat  ini  komoditas  perkebunan  yang banyak  dicari  salah  satunya  yaitu  komoditas  kopi, dikarenakan  cukup  berpengaruh  dalam  penambahan devisa  non  migas  di  Indonesia.  Kabupten  Malang merupakan  salah  satu  daerah  penghasil  kopi  terbesar ketiga  di  Jawa  Timur  [7].  Komoditas  kopi  sendiri merupakan  komoditas  yang  menyumbang  PDRB ekspor  non  migas  terbesar  untuk  Kabupaten  Malang, kuota  ekspor  kopi  di  Kabupaten  Malang  pada  tahun 2018  adalah  sebesar  66.292 Ton  dengan  nilai  ekspor sebesar  US$  131.113.756,83  jumlah  ini  mengalami peningkatan  sebesar  11  %  dari  tahun  2017  yang hanya  sebesar  59.104  Ton  dengan  nilai  ekspor  US$ 129.266.002,35  [7].  Karena  tingginya  permintaan kopi  di  Kabuten  Malang  baik  dari  ekspor  maupun impor yang tidak dapat diimbangi dengan produktivitas  tanaman  kopi  di  Kabupten  Malang, sehingga  Kabupten  Malang  harus  mengimpor  kopi dari daerah lain maupun luar negeri.

## 2.2.7 Data Mining
Data  mining adalah  proses  mencari  pola  atau informasi  menarik  dalam  data  terpilih  dengan menggunakan  teknik  atau  metode  tertentu  [8]. Teknik,  metode,  atau  algoritma  dalam  data  mining sangatlah  bervariasi.  Pemilihan  algoritma  yang  tepat sangat bergantung pada tujuan dan proses Knowledge Discovery  in  Database (KDD)  secara  keseluruhan. Data  mining  adalah  proses  yang  menggunakan kemampuan  statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan  machine  learning  untuk  mengidentifikasi  dan mengolah informasi.

## 2.2.8 Clustering
Pengertian  clustering  keilmuan  dalam  data mining  adalah  pengelompokan  sejumlah  data  atau objek ke dalam cluster (group) sehingga setiap dalam cluster  tersebut  akan  berisi  data  yang  semirip mungkin  dan  berbeda  dengan  objek  dalam  cluster yang  lainnya.  Sampai  saat  ini,  para  ilmuwan  masih terus  melakukan  berbagai  usaha  untuk  melakukan perbaikan  model  cluster  dan  menghitung  jumlah cluster yang optimal sehingga dapat dihasilkan cluster yang paling baik [9].

## 2.2.9 Hierarchical Clustering
Hierarchical clustering adalah metode pengelompokan  data  ke  dalam  bentuk  pohon  hirarki yang  disebut  dendrogram. Hierarchical  clustering membentuk  cluster root  node sebagai  cluster  setiap data.  Ada  dua  cara  untuk  membentuk  hierarchical clustering yaitu divisive dan agglomerative [10].

## 2.2.10 Metode K-Means
Algoritma  K-Means  merupakan  salah  satu algoritma  dengan  partitional,  karena  K-Means didasarkan  pada  penentuan  jumlah  awal  kelompok dengan mendefinisikan nilai centroid awalnya. Proses yang  digunakan  oleh  algoritma K-Means merupakan proses berulang untuk mendapatkan sebuah basis data sebuah cluster .  Dibutuhkan  jumlah cluster awal  yang diinginkan  sebagai  masukan  dan  menghasilkan jumlah cluster akhir sebagai output [11].
Data clustering menggunakan  metode K-Means ini secara umum dilakukan dengan algoritma sebagai berikut :
1. Tentukan jumlah cluster
2. Alokasikan data ke dalam cluster secara random 3. Hitung centroid / rata-rata dari data yang ada di masing-masing cluster dengan rumus pada persamaan 2.1.
𝑑 ( 𝑥 , 𝑦 )  =  √( 𝑥 1 − 𝑦 1 ) 2 + ( 𝑥 2 − 𝑦 2 ) 2 + ⋯ +  ( 𝑥 𝑛 − 𝑦 𝑛 ) 2 Persamaan 2.1
[4] . Keterangan : d(x,y) adalah Euclidean Distance 𝑥 1 merupakan koordinat object 𝑦 1 merupakan koordinat centroid 𝑥 2 merupakan koordinat object
𝑦 2 merupakan koordinat centroid 𝑥 n merupakan koordinat object 𝑦 n merupakan koordinat centroid
4. Alokasikan masing-masing data ke centroid / rata-rata terdekat.
5. Apabila  masih  ada  data  yang  berpindah cluster dan nilai dari centroid masih berubah kita harus melakukan pengulangan perhitungan dari step 3.

## 2.2.11 Website
Website  merupakan  sekumpulan  halaman  yang berisi  informasi  dalam  bentuk  digital  baik  berupa text,  foto,  gambar,  maupun  video  yang  terintegrasi dan tersedia melalui jalur koneksi internet [12].

## 2.2.12 PHP
PHP  (Perl  Hypertext  Preprocessor)  adalah proses penerjemahan  baris kode sumber  yang diubah menjadi  kode  mesin  yang  dimengerti  oleh  komputer. Seluruh  proses  yang  PHP  jalankan  ada  pada server tidak  pada client .  Bahasa  pemrograman  PHP merupakan  bahasa  yang open  source sehingga pengguna  dapat  mengembangkan  sesuai  dengan kebutuhannya  [13].

## 2.2.13 HTML
HTML  merupakan  bahasa  standar  yang  paling umum  digunakan pada dokumen web sebagai  bahasa untuk  pertukaran  dokumen  antar  web.  Struktur dokumen  HTML  terdiri  dari  tag  pembuka  dan  tag penutup.  HTML  versi  1.0  dibangun  oleh  W3C,  dan terus  mengalami  perkembangan.  Sampai  saat  ini HTML terakhir adalah versi 5.0 [14].

## 2.2.14 Javascript
JavaScript  merupakan  bahasa  pemrograman yang  berbentuk  kumpulan  script,  dan  berjalan  pada suatu  dokumen  HTML.  Salah  satu  fungsi  dari JavaScript  adalah  dapat  menyempurnakan  tampilan dan sistem pada halaman web-based application yang dikembangkan.  Adapun  karakteristik  dari  bahasa pemrograman JavaScript adalah :
1.  Bahasa  permrograman  berjenis high-level programing .
2. Bersifat client–side .
3. Berorientasi pada objek.
4. Bersifat loosely typed .
Beberapa  aplikasi  yang  biasanya  digunakan dalam  penggunaan  bahasa  pemrograman  JavaScript adalah,  software  text-editor:  seperti  Notepad++, Adobe  Dreamweaver  dan  NetBeans,  Web  browser, seperti:  Mozilla  Firefox,  Google  Chrome,  Internet Explorer,  OperaMini,  Safari,  dan  lain  sebagainya. Kelemahan  dari  bahasa  pemrograman JavaScript ini yaitu JavaScript tidak  di  support  oleh  browser  versi lama  sehingga  untuk  menggunakannya  kita  harus melakukan update browser ke versi yang terbaru [14].

## 2.2.15 CSS
CSS  ( Cascading  Style  Sheets) adalah  standar teknologi  pengembangan  dalam  pengaturan  halaman web  untuk  menambahkan style seperti  font,  warna, jarak dan lainnya ke dalam dokumen website [15].

## 2.2.16 Code Igniter 3
CodeIgniter  adalah framework yang  dibuat dalam  bahasa  PHP,  yang  dapat  digunakan  untuk pengembangan  web  yang  cepat. Framework itu sendiri dapat dipahami sebagai struktur perpustakaan, kelas, dan infrastruktur runtime yang dapat digunakan programmer  untuk  mengembangkan  aplikasi  web dengan  efektif  dan  efisien.  Tujuan  penggunaan framework adalah untuk memungkinkan pengembang web  mengembangkan  aplikasi  web  dengan  cepat tanpa mengorbankan fleksibilitas [16].
2.2.17 MySQL
MySQL merupakan sebuah database manajemen  system  (DBMS)  popular  yang  memiliki fungsi  sebagai  relasi  database  manajemen  system (RDBMS).  Selain  itu  MySQL  merupakan  aplikasi yang  sifatnya open  source serta  basis  data  MySQL memiliki  kinerja  yang  cepat,  reliable,  dan  mudah untuk digunakan serta bekerja dengan arsitektur client server atau embedded systems [17].
3. METODE PENELITIAN
3.1 Analisis
3.1.1 Kebutuhan Fungsional
Adapun  kebutuhan  fungsional  pada  Sistem Informasi  Geografis  Pemetaan  Lahan  Kopi  di Kabupaten Malang Berbasis Website ini, yaitu :
1. Website dapat  menampilkan  pemetaan  lahan tanaman  kopi  di  Kabupaten  Malang  dengan cluster rendah, sedang, dan tinggi.
2. Sistem  dapat  melakukan  pengelolaan  data lahan  kopi  di  Kabupaten  Malang  yang  terdiri dari luas lahan, dan produksi.
3. Sistem  dapat  memberi  layanan  login  dan logout untuk hak akses admin.
4. Website dapat  menampilkan  data  Kecamatan di Kabupaten Malang.

## 3.2 Perancangan Sistem
3.2.1 Use Case Diagram Sesuai dengan Gambar 1. use case diagram, actor user bisa melihat tampilan hasil maps pemetaan lahan dan data kecamatan  yang ada. Sedangkan pada actor admin ia harus melakukan login terlebih dahulu untuk dapat mengelola data untuk input , update , dan delete . Data  yang  dikelola  nantinya  akan  ditampilkan  pada halaman data kecamatan dan halaman tampilan maps. Untuk  perhitungan  metode K-Means hal  yang dilakukan  terlebih  dahulu  yaitu  menentukan cluster dan centroid sebagai  pusat,  setelah cluster dan centroid sudah ditentukan dilakukan perhitungan jarak data  dengan  pusat centroid setelah  hasil  didapat
dilakukan  pengelompokan  data,  hasil  dari  data tersebut akan ditampilkan pada halaman maps.
Gambar 1. Use Case Diagram Pemetaan Lahan Kopi

## 3.2.2 Database
1. Tabel Admin
Tabel  admin  berisikan  field  id,  username, password.  Pada  tabel  ini  admin  dapat  input  dan mengubah data. Tabel admin ditunjukan pada Tabel 1
Tabel 1. Tabel Admin Field Jenis Keterangan id_admin int(12) Id admin username varchar(255) Username Admin Password varchar(255) Password Admin
2. Tabel Pemetaan Tabel  Pemetaan  berisikan  data  pemetaan lahan  kopi  di  Kabupaten  Malang  yang  akan diinput  pada  database.  Berikut  tabel  pemetaan lahan kopi yang ditampilkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Tabel Pemetaan Field Jenis Keterangan id_produksi int (12) Id produksi kecamatan varchar (255) Nama Kecamatan tahun varchar (255) Tahun Pemetaan Lahan luas_lahan int (10) Luas Lahan (ha) produksi int (10) Produksi rata- rata lahan kopi per tahun (ton)

## 3.2.3 Flowchart Sistem
Dari flowchart sistem  pada  Gambar  2.  diketahui bahwa,  user  hanya  dapat  melihat  data  dalam  tabel serta melihat pemetaan dari kecamatan yang memiliki lahan  kopi  saja  sedangkan,  user  dengan hak  akses admin  dapat  melakukan input , update ,  dan delete pada data didalam database.

## Gambar 2. Flowchart Sistem

## 3.2.4 Perancangan Metode K-Means
Sistem yang dibangun memiliki langkah atau cara kerja sebagai berikut :
1. Melakukan  perhitungan  jumlah  data  tanaman kopi  dari  Dinas  Tanaman  Pangan,  Hortikultura, dan  Perkebunan  Kabupaten  Malang  dengan  33 Kecamatan  untuk  tahun  2018-2020,  sehingga total 99 data yang ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Data Kecamatan Tahun Kecamatan Luas Areal Lahan (ha) Total Produksi (ton) 2018 Donomulyo 136 75 2018 Kalipare 93 66 2018 Pagak 31 12 2018 Bantur 45 30 2018 Gedangan 95 54 2018 Sumbermanjing 2.616 1.840 2018 Dampit 3.373 2.387 2018 Tirtoyudo 2.804 2.031 2018 Ampelgading 1.940 1.336 2018 Poncokusumo 261 164 2018 Wajak 122 88 2018 Turen 33 24 2018 Bululawang 16 5 2018 Gondanglegi 0 0 2018 Pagelaran 0 0 2018 Kepanjen 5 4 2018 Sumberpucung 21 11 2018 Kromengan 395 274 2018 Ngajum 412 225 2018 Wonosari 1.038 654 2018 Wagir 42 22 2018 Pakisaji 70 34 2018 Tajinan 25 16 2018 Tumpang 151 94 2018 Pakis 15 10 2018 Jabung 0 0 2018 Lawang 64 38 2018 Singosari 176 74 2018 Karangploso 186 135 2018 Dau 64 40 2018 Pujon 201 132 2018 Ngantang 550 348 2018 Kasembon 106 62 : 2020 Kasembon 110
2. Menentukan jumlah cluster , dimana di kelompokan  menjadi  3 cluster yaitu,  C1 (Rendah),  C2  (Sedang),  dan  C3  (Tinggi).  Pada tahapan  ini  sistem  melakukan  proses  random untuk menentukan nilai rentang cluster berdasarkan batas nilai yang diinputkan. Tabel 4. Parameter rentang nilai perhitungan Kriteria Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Luas Lahan (ha) <300 >300 <1000 >1000 Produksi (ton) <300 >300 <1000 >1000 3. Menentukan centroid awal.
Menentukan  data  dari  33  kecamatan  sebagai centroid awal  yang  dipilih  secara  acak  untuk menghitung  pendekatan  nilai  setiap  data  pada pusat cluster .
Tabel 5. Centroid awal Cluster Luas Lahan (ha)  Produksi (ton) Cluster 1 4 4 Cluster 2 9 9 Cluster 3 20 20 4. Melakukan  perhitungan  jarak  pada  setiap  data terhadap  pusat cluster menggunakan  rumus perhitungan jarak euclidean pada persamaan (2.1). Data  yang  dihitung  adalah  data  luas  lahan  dan data produksi pada setiap kecamatan di Kabupaten Malang.
5. Perhitungan Literasi Kedua
Tabel 6. Hasil Perhitungan Literasi Kedua Cluster Luas Lahan (ha) Produksi (ton) C1 115,21 70,34 C2 2683,13 1898,61 C3 794,00 500,79
Setelah  nilai centroid diketahui,  dilakukan perhitungan  jarak  data  dengan  nilai centroid baru menggunakan rumus jarak euclidien pada persamaan  (2.1).  Apabila cluster mengalami perubahan  maka  dilakukan  penghitungan  literasi sampai  data  tidak  berpindah cluster ,  begitu  juga dengan perubahan nilai centroid , maka akan terus dilakukan  pernghitungan  literasi  sampai  nilai centroid tidak berubah.
6. Hasil perhitungan literasi kedua
Tabel 7. Hasil Clustering perhitungan literasi kedua
Tahun Kecamatan C1 C2 C3 2018 Donomulyo √ 2018 Kalipare √ 2018 Pagak √ 2018 Bantur √ 2018 Gedangan √ 2018 Sumbermanjing √ 2018 Dampit √
Tahun Kecamatan C1 C2 C3 2018 Tirtoyudo √ 2018 Ampelgading √ 2018 Poncokusumo √ √ 2018 Wajak √ 2018 Turen √ 2018 Bululawang √ 2018 Gondanglegi √ 2018 Pagelaran √ 2018 Kepanjen √ 2018 Sumberpucung √ 2018 Kromengan √ 2018 Ngajum √ 2018 Wonosari √ 2018 Wagir √ 2018 Pakisaji √ 2018 Tajinan √ 2018 Tumpang √ 2018 Pakis √ 2018 Jabung √ 2018 Lawang √ 2018 Singosari √ 2018 Karangploso √ 2018 Dau √ 2018 Pujon √ 2018 Ngantang √ 2018 Kasembon √ : 2020 Kasembon √

## 4.  IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
4.1  Tampilan Software
4.1.1 Halaman Landing Page
Gambar 1. Halaman Landing Page
Berdasarkan  Gambar  1.  yang  merupakan halaman landing page, dimana halaman ini merupakan  halaman  awal  dari  Sistem  Informasi Geografis Pemetaan Lahan Kopi Kabupaten Malang.

## 4.1.5 Halaman Data Pemetaan
Pada  Gambar  2.  yang  merupakan  halaman  data pemetaan  kita  ditampilkan  data  dari  kecamatan  pada Kabupaten  Malang  serta  luas  lahan,  dan  produksi pada kecamatan tersebut.

## Gambar 2. Halaman Data Pemetaan

## 4.1.6 Halaman Tambah Data Pemetaan
Gambar 3. Halaman Tambah Data Pemetaan
Pada  Gambar  3.  yang  merupakan  halaman tambah  data  pemetaan  kita  dapat  menambahkan  data sesuai  dengan field yang  telah  disediakan  yaitu, kecamatan, tahun, luas lahan, dan produksi.

## 4.1.7 Halaman Edit Data Pemetaan
Gambar 4. Halaman Edit Data Pemetaan
Pada  Gambar  4.  yang  merupakan  halaman  edit data  lahan  kita  dapat  melakukan  perubahan  data sesuai dengan kecamatan yang ada.

## 4.1.8 Delete Data Pemetaan
Gambar  5.  merupakan  aksi  yang  dapat dilakukan  setelah  kita  menekan button delete  pada sisi kanan tabel data.

## 4.1.9 Halaman Potensi Kopi Kabupaten Malang

## Gambar 6. Halaman Potensi Kopi Kabupaten Malang
Halaman  Potensi  Kopi  yang  ditunjukkan  pada Gambar 6., menampilkan data setiap Kecamatan pada Kabupaten  Malang,  setiap  data  menampilkan field kecamatan, tahun, luas lahan, dan produksi.

## 4.1.10 Halaman Peta
Gambar 7. Halaman Peta
Halaman Peta  yang ditunjukkan pada Gambar 7,  menampilkan  peta  dari  Kabupaten  Malang.  Setiap Kecamatan  memiliki  keterangan  warna  sebagai penunjuk  dari cluster yang  digunakan  (rendah, sedang,  dan  tinggi).  Merah  sebagai cluster rendah, kuning  sebagai cluster sedang,  hijau  sebagai cluster tinggi.  Warna  yang  ditampilkan  di  peta  merupakan hasil dari penghitungan metode k-means clustering .

## 4.2 Pengujian Sistem
4.2.1 Pengujian Fungsional Black Box
Pengujian  metode  black  box  bertujuan  untuk mengamati hasil dari aplikasi saat program dijalankan,  untuk  menguji  fungsi  sistem  sesuai dengan  perancangan.  Hasil  pengujian  metode  black box dapat dilihat pada Tabel 8 .
Tabel 8. Hasil Pengujian fungsional Black Box
No Sistem Yang Diuji Hasil yang diharapkan Hasil Pengu- jian Kesimp ulan
1 Halaman Utama Sistem menampilkan halaman landingpage atau halaman utama Sesuai Ber- hasil
No Sistem Yang Diuji Hasil yang diharapkan Hasil Pengu- jian Kesimp ulan 2 Halaman About Sistem menampilkan halaman about yang berisi informasi tentang SIG dan Kabupaten Malang Sesuai Ber- hasil 3 Halaman Data Halaman menampilkan data Kecamatan serta keterangan field lain di Kabupaten Malang Sesuai Ber- hasil 4 Halaman Maps Menampilkan peta hasil dari clustering pada tiap Kecamatan di Kabupaten Malang Sesuai Ber- hasil 5 Halaman Login Menampilkan halaman form login Sesuai Ber- hasil 6 Login dengan akun admin Sistem menampilkan pesan login sukses dan diarahkan pada halaman admin Sesuai Berhasil
7
Login dengan akun yang tidak terdaftar Sistem menampilkan pesan error "username atau password tidak terdaftar" Sesuai Berhasil 8 Halaman Beranda Admin Sistem menampilkan halaman beranda admin dengan pesan "Selamat Datang Admin" Sesuai Berhasil 9 Halaman Data Pemetaa n Sistem menampilkan halaman data pemetaan dengan field tahun, kecamatan, luas lahan, dan produksi serta button aksi untuk melakukan pengolahan data Sesuai Berhasil 10 Halaman Tambah Data Pemetaa n Menampilkan halaman form tambah data yang nantinya data yang terinput masuk pada halaman data pemetaan Sesuai Berhasil 11 Halaman Ubah Data Pemetaa n Menampilkan halaman form edit data pemetaan Sesuai Berhasil 12 Hapus Data Pemetaa n Menampilkan notifikasi "Hapus Data ?" Sesuai Berhasil 13 Logout Akun Admin Keluar dari halaman admin dan langsung diarahkan pada halaman landingpage Sesuai Berhasil

## 4.2.2 Pengujian Metode
Pengujian  metode  dilakukan  dengan  tujuan melihat  keakuratan  implementasi  metode k-means pada  penghitungan  data  Kecamatan  yang  ada  pada Kabupaten Malang. Dengan total 33 data pada setiap tahunnya  yang  didapatkan  dari  Dinas  Tanaman Pangan,  Hortikultura,  dan  Perkebunan  di  Kabupaten Malang  dikelompokkan  menjadi  3 cluster yaitu, rendah (Merah), sedang (Kuning), dan tinggi (Hijau). Hasil pengujian perbandingan metode untuk pengujian  manual  dan  pengujian  sistem  ditunjukkan pada Tabel 9. dan Gambar 10. .
Tabel 9. Hasil Perhitungan Manual Tahun Kecamatan C1 C2 C3 Keterangan 2018 Donomulyo √ Rendah 2018 Kalipare √ Rendah 2018 Pagak √ Rendah 2018 Bantur √ Rendah 2018 Gedangan √ Rendah 2018 Sumbermanjing Wetan √ Tinggi 2018 Dampit √ Tinggi 2018 Tirtoyudo √ Tinggi 2018 Ampelgading √ Tinggi 2018 Poncokusumo √ Rendah 2018 Wajak √ Rendah 2018 Turen √ Rendah 2018 Bululawang √ Rendah 2018 Gondanglegi √ Rendah 2018 Pagelaran √ Rendah 2018 Kepanjen √ Rendah 2018 Sumberpucung √ Rendah 2018 Kromengan √ Rendah 2018 Ngajum √ Sedang 2018 Wonosari √ Rendah 2018 Wagir √ Rendah 2018 Pakisaji √ Rendah 2018 Tajinan √ Rendah 2018 Tumpang √ Rendah 2018 Pakis √ Rendah 2018 Jabung √ Sedang 2018 Lawang √ Rendah 2018 Singosari √ Rendah 2018 Karangploso √ Rendah 2018 Dau √ Rendah 2018 Pujon √ Rendah 2018 Ngantang √ Sedang 2018 Kasembon √ Rendah : 2020 Kasembon √ Rendah
Gambar 8. Hasil Clustering Sistem
Hasil  perbandingan  pengujian  metode  secara manual  dengan  pengujian  pada  sistem  menunjukkan hasil  yang sama, maka dengan digunakannya  metode k-means pada  Sistem  Informasi  Geografis  Pemetaan Lahan Kopi di Kabupaten Malang sudah tepat.

## 4.2.3 Pengujian User
Untuk  mengetahui  respon  pengguna  terhadap aplikasi  yang telah dibuat oleh penulis,  maka penulis mengajukan  6  pertanyaan  kepada  10  oranng responden.  Pada  pengujian  kepuasan  pengguna diambil  hasil  bahwa  dari  10  reponden  yang  telah diberi  kuisioner  memberikan  nilai  yang  ditampilkan pada Tabel 10.
Tabel 10. Hasil Pengujian User
No Pertanyaan
Penilaian SKB KB CB B SB
1 Bagaimana tampilan awal web pemetaan lahan kopi di Kabupaten Malang ? - 1 5 4 - 2
Bagaimana tampilan peta pemetaan lahan kopi di Kabupaten Malang ? - - 3 6 1
3 Apakah informasi pada website pemetaan
lahan kopi di Kabupaten Malang mudah dimengerti ?
- - 4 4 2 4 Apakah font, warna, dan teks pada website pemetaan lahan kopi sudah terlihat jelas ?
- 3 4 2 1 5
Apakah informasi yang tertara pada website berguna untuk banyak orang ? - 2 2 5 1 Total Respon 0 6 18 21 5
Keterangan:
SKB  : Sangat Kurang Bagus
KB     : Kurang Bagus
CB    : Cukup Bagus B : Bagus SB    : Sangat Bagus
Dari  hasil  pengujian  user  disimpulkan  bahwa, pertanyaan  mengenai  fitur  dalam  aplikasi,  jumlah pemilihan dalam uji kurang bagus sebanyak 6 respon, cukup  bagus  sebanyak  18  respon,  bagus  21  respon, dan  sangat  bagus  5  respon.  Jika  dipresentasekan Kurang Bagus 12%, Cukup Bagus 36%, Bagus 42%, dan Sangat Bagus 10%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan Berdasarkan  pengerjaan  Penerapan  Metode K- Means  Clustering Pada  Pemetaan  Lahan  Kopi  di Kabupaten  Malang,  maka  penulis  menarik  beberapa kesimpulan,  yaitu  :  Implementasi  metode k-means clustering dengan  penentuan  pemetaan  lahan  yang dibagi  menjadi  3 cluster dimana  penghitungan memiliki rentang nilai pada setiap clusternya , dengan memilih  secara  acak  sebuah  data  sebagai  pusat cluster yang digunakan untuk menghitung pendekatan  nilai  sebuah  data  dengan  pusat  data. C luster rendah  memiliki  rentang  nilai  kurang  dari 300,  sedang  memiliki  rentang  nilai  dari  300  sampai 1000,  dan  tinggi  memiliki  rentang  nilai  diatas  1000, Hasil  produksi  tanaman  kopi  pada  33  Kecamatan pada setiap tahunnya, dengan total 99 data didapatkan hasil clustering dengan jumlah C1 (Rendah) = 26 data (2018), 24 data (2019), 24 data (2020) , C2 (Sedang) =  3  data  (2018),  5  data  (2019),  4  data  (2020)  ,  C3 (Tinggi) = 4 data (2018), 4 data (2019), 5 data (2020) ,  Dari  pengujian user dengan  pertanyaan  mengenai fitur  dalam  aplikasi,  jumlah  pemilihan  dalam  uji kurang  bagus  sebanyak  6  respon,  cukup  bagus
sebanyak  18  respon,  bagus  21  respon,  dan  sangat bagus  5  respon.  Jika  dipresentasekan  Kurang  Bagus 12%,  Cukup  Bagus  36%,  Bagus  42%,  dan  Sangat Bagus 10%, Berdasarkan pengujian black box, sistem informasi  geografis  pemetaan  lahan  kopi  di Kabupaten  Malang  menunjukkan  hasil  100%  sistem dapat  berjalan  pada browser google  chrome ,  dan mozilla firefox .

## 5.2 Saran
Adapun  saran  yang  perlu  dikembangkan sehingga  penelitian  ini  lebih  baik  lagi  dan  menjadi lebih berkembang agar user mudah untuk menggunakannya penambahan metode lain agar hasil perhitungan  dan  pengelompokkan  data  dapat  lebih akurat, Menambahkan lingkup penelitian tidak hanya pada  daerah  Kabupaten  Malang  saja, Website dikembangkan pada platform mobile .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  Alita,  I.  Tubagus,  Y.  Rahmanto,  S.  and  A.
Nurkholis, "Sistem Informasi Geografis Pemetaan  Wilayah  Kelayakan  Tanam  Tanaman Jagung dan Singkong Pada Kabupaten Lampung Selatan," Journal Social Science and Technology  for  Community  Service  (JSSTSCS), pp. 01-09, 2020
[2] D. Ruslan, M. and Y. Efenie, "Sistem Informasi Geografis  (SIG)  Dalam  Menentukan  Lahan Singkong  Yang  Baik  Menggunakan  Metode  K- Means," Prosiding SEHATI, pp. 605-612, 2015
[3] M.  Z.  H.  Barir,  A.  I.  Agung  and  C.  Mashuri, "Sistem  Informasi  Geografis  Pemetaan  Lahan Pertanian  Bawang  Merah  Dengan  Metode  K- Means Clustering Berbasis Website," INOVATE, pp. 40-47, 2019
[4] P. Santynawan, B. Sudarsono and H. S. Firdaus, "Perancangan Aplikasi Wisata dan City Tourism Berbasis  WEBGIS  Guna  Meningkatkan  Daya Saing  Wisata  Kota  (Studi  Kasus  :  Kota Semarang)," Jurnal  Geodesi  Undip, pp.  364- 372, 2020
[5] E.  Kharistiani  and  E.  Aribowo,  "Sistem Informasi  Geografis  SMA/SMK  Berbasis  Web (Studi  Kasus  Kabupaten  Kebumen)," Jurnal Sarjana Teknik Informatika, pp. 41-49, 2013
[6] M.  F.  H.  Adi  and  Y.  A.  Susetyo,  "Pemetaan Potensi Bencana di  Jawa Tengah Menggunakan Google Maps API dan KML Dengan Metode K- Means," Indonesian  Journal  of  Computing  and
Modeling, pp. 43-51, 2018
[7] F. Munashiroh and E. B. Santoso, "Pengembangan  Sektor  Unggulan  Komoditas Kopi  di  Kabupaten  Malang  dengan  Konsep Agribisnis," JURNAL  TEKNIK  ITS, Vols.  Vol. 9, No. 2, pp. 334-339, 2020
[8] Y. Mardi, "Data Mining : Klasifikasi
Menggunakan  Algoritma  C4.5," Jurnal  Edik
Informatika, pp. 213-219, 2019
[9] Bastian, H. Sujadi and G. Febrianto, "Penerapan Algoritma  K-Means  Clustering  Pada  Penyakit Menular  Manusia  (Studi  Kasus  Kabupaten Majalengka)," Jurnal  Sistem  Informasi, pp.  26- 32, 2018
[10] T.  Alfina,  B.  Santosa  and  A.  R.  Barakbah, "Analisa  Perbandingan  Metode  Hierarchical Clustering,  K-Means  dan  Gabungan  Keduanya Dalam  Cluster  Data," Jurnal  Teknik  ITS, pp. 521-525, 2012
[11] S.  Manalu,  B.  Nadeak  and  E.  R.  Siagian,
"Penerapan Algoritma K-Means Untuk Penentuan Lahan Kritis," Jurnal Riset Komputer, pp. 208-214, 2018
[12] Josi,  "Penerapan  Metode  Prototiping  Dalam Pembangunan  Website  Desa  (Studi  Kasus  Desa Sugihan  Kecamatan  Rambang)," Jurnal  Teknik Informatika, pp. 50-57, 2017
[13] H.  Hidayat,  H.  and  S.  ,  "Pengembangan Learning  Management  System  (LMS)  Untuk Bahasa Pemrograman PHP," Jurnal Ilmiah Core IT, pp. 20-29, 2017
[14] S.  Mariko,  "Aplikasi  Website  Berbasis  HTML dan  Javascript  Untuk  Menyelesaikan  Fungsi Integral  Pada  Mata  Kuliah  Kalkulus," Jurnal Inovasi Teknologi Pendidikan, pp. 80-91, 2019
[15] K.  Rahmatika,  F.  Pradana  and  F.  A.  Bachtiar, "Pengembangan  Sistem  Pembelajaran  HTML dan CSS Dengan Konsep Gamification Berbasis Web," Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi  dan  Ilmu  Komputer, pp.  2655-2663, 2020
[16] L. Afuan, "Pemanfaatan Framework Codeigniter Dalam Pengembangan Sistem Informasi
Pendataan  Laporan  Kerja  Praktek  Mahasiswa Program  Studi  Teknik  Informatika  Unsoed," JUITA, pp. 39-44, 2010
[17] H.  Yuliansyah,  "Perancangan  Replikasi  Basis Data  MySQL  Dengan  Mekanisme  Pengamanan
Menggunakan SSL Encryption," Jurnal
Informatika, pp. 826-836, 2014