## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 222−228 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2206

## Pemetaan Produksi Tanaman Tomat di Indonesia Berdasarkan Provinsi Menggunakan Algoritma K-Means Clustering
Syaifuddin 1 , Ramlah 2 , Irma Hakim 3 , Yunida Berliana 4 , Nurhayati 5,*
1 Politeknik Pembangunan Pertanian Gowa, Indonesia
2 Sekolah Tinggi Pertanian Kutai Timur, Sangatta, Indonesia
3 Universitas Muhammadiyah Makassar, Makassar, Indonesia
4 Universitas Tjut Nyak Dhien, Medan, Indonesia
5 Universitas Islam Sumatera Utara, Medan, Indonesia Email: 1 syaifuddinanwar.gowa@gmail.com, 2 ramlah.proteksi44@gmail.com, 3 campus_gardenia@yahoo.co.id,
4 yd66berliana@gmail.com, 5,* nurhayati@uisu.ac.id Submitted: 27/08/2022 ; Accepted: 29/08/2022 ; Published: 30/08/2022
Abstrak −Tomat merupakan salah satu jenis sayuran komoditas hortikultura  yang penting, karena  memiliki nilai  ekonomis yang tinggi  dan kebutuhan akan tanaman  ini terus  meningkat seiring dengan pertambahan jumlah penduduk, bertambahnya tingkat  pendapatan  penduduk  serta  tingginya  kesadaran  masyarakat  terhadap  pentingnya  nilai  gizi.  Oleh  sebab  itu  tujuan dilakukan  nya  penelitian  ini  untuk  melihat  dan  melakukan  pemetaan  produksi  tanaman  tomat  di  Indonesia  berdasarkan provinsi berupa cluster (pengelompokkan). Data penelitian yang digunakan dalam makalah ini adalah data produksi tomat di Indonesia berdasarkan provinsi dalam kurun waktu lima tahun terakhir (tahun 2017- tahun 2021) yang  diperoleh dari Dinas Pertanian  Kabupaten/Kota  masing-masing  provinsi  dan  Badan  Pusat  Statistik  Indonesia.  Algoritma  yang  diusulkan  pada penelitian ini adalah K-Means Clustering dengan bantuan RapidMiner. Hasil dari usulan makalah ini berupa pengelompokan dan pemetaan produksi tanaman tomat di Indonesia yang terbagi menjadi 5 (lima) zona, antara lain Zona Hitam (daerah yang memiliki produksi tomat sangat tinggi) yang terdiri dari 1 provinsi, Zona Hijau (daerah yang memiliki produksi tinggi) yang terdiri  dari  2  provinsi,  Zona  Biru  (daerah  yang  memiliki  produksi  sedang)  yang  terdiri  dari  4  provinsi,  Zona  Biru  Muda (daerah yang memiliki produksi rendah) yang terdiri dari 8 provinsi, dan Zona Oranye (daerah yang memiliki produksi cukup rendah) yang terdiri dari 18 provinsi.
Kata Kunci: Pemetaan; Tomat; Pengelompokkan; Data Mining; K-Means
Abstract −Tomato is one of the essential horticultural commodity vegetables because it has high economic value. The need for this plant continues to increase along with the increase in population, income levels, and heightened public awareness of the importance of nutritional value. Therefore, this research aims to see and map the production of tomato plants in Indonesia by  the  province  in  the  form  of  clusters  (grouping).  The  research  data  used  in  this  paper  is  data  on  tomato  production  in Indonesia  by  the  province  in  the  last  five  years  (2017-2021)  obtained  from  the  District/City  Agriculture  Service  of  each province and the Indonesian Central Statistics Agency. The algorithm proposed in this study is K-Means Clustering with the help of RapidMiner. The results of the proposed paper are grouping and mapping of tomato production in Indonesia, which is divided into 5 (five) zones, including the Black Zone (areas with very high tomato production), which consists of 1 province, Green  Zone  (areas  with  high  production  of  tomatoes).  Which  consists  of 2 provinces,  the  Blue  Zone  (areas  with  moderate production), which consists of 4 provinces. The Light Blue Zone (areas with low production), which consists of 8 provinces, and the Orange Zone (areas with moderately low production), which consists of 18 provinces.
Keywords : Mapping; Tomato; Clustering; Data Mining; K-Means

## 1. PENDAHULUAN
Hampir seluruh masyarakat Indonesia mengetahui tanaman tomat,  karena selain dikenal sebagai  sayuran, tomat juga memiliki peranan penting sebagai sumber gizi bagi masyarakat [1]. Buah tomat banyak mengandung zat-zat yang  berguna  bagi  tubuh  manusia  antara  lain  mengandung  vitamin  C,  vitamin  A  (karotien)  dan  mineral  [2]. Tomat juga sebagai salah satu jenis sayuran yang termasuk dalam komoditas tanaman hortikultura penting, baik karena harganya yang cukup  murah, nilai gizi nya juga cukup tinggi apabila di  konsumsi masyarakat [3]. Citra rasa  buah  tomat  sangat  khas  dan  digemari  hampir  seluruh  masyarakat  karena  vitamin  yang  terkandung didalamnya dan sering dimanfaatkan sebagai campuran masakan. Budidaya tomat banyak dilakukan oleh petani petani  karena  nilai  ekonomi  yang  dimiliki  cukup  tinggi  dan  meningkatnya  kebutuhan  terhadap  tomat  terus meningkat  sejalan  dengan  pertumbuhan  penduduk  yang  pesat,  pendapatan  penduduk  yang  meningkat  serta kesadaran  masyarakat  yang  semakin  tinggi  bahwa  nilai  gizi  sangat  penting  bagi  kesehatan.  Semakin  tinggi produktivitas tomat dan harga penjualan di pasaran juga tinggi, tentu  semakin membuat keuntungan yang besar. Oleh sebab itu  maka budidaya tomat memiliki peluang usaha  yang baik bagi petani sehingga  banyak dikatakan bahwa budidaya tanaman tomat termasuk budidaya pertanian yang memiliki prospek yang cerah [4]. Komoditas tomat disebut sebagai tanaman  multiguna, karena selain  bermanfaat  sebagai  buah  maupun  sayuran, tomat  juga bermanfaat untuk campuran obat-obatan serta bahan kosmetik [5].
Begitu penting nya informasi tentang produksi tomat di Indonesia yang tersebar di 34 provinsi, sehingga perlu  dilakukan  pemetaan  dan  pengelompokkan  terhadap  hal  tersebut,  agar  pemerintah  Indonesia  khususnya pemerintah  masing-masing  provinsi  memperoleh  informasi  tentang  provinsi  mana  saja  di  Indonesia  yang menghasilkan produksi tomat tertinggi dan terendah agar  masing-masing pemerintah dapat  membuat kebijakan maupun  langkah-langkah  strategis  agar  produksi  tomat  dapat  ditingkatkan.  Algoritma  pemetaan  dan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 222−228 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2206
pengelompokkan  yang  diusulkan  pada  penelitian  ini  adalah  algoritma  K-Means  Clustering  yang  merupakan salah  satu  teknik  dari  algoritma  Data  Mining.  Sebagaimana  diketahui  bahwa  Algoritma  Data  Mining  telah banyak  digunakan  untuk  pemecahan  masalah  komputasi  seperti  yang  berhubungan  dengan  klasifikasi  [6]–[9], hingga  Pengelompokkan  [10]–[14].  Algoritma  K-Means  digunakan  pada  penelitian  ini  karena  sederhana  dan cepat untuk memecahkan permasalahan cluster khususnya untuk data numerik dan sangat fleksibel serta efisien untuk ukuran data yang cukup besar dan tersebar [15].
Penelitian-penelitian  terkait  yang  menjadi  rujukan  penelitian  ini,  diantaranya:  Penelitian  untuk memetakan  tingkat  kriminalitas  di  kabupaten  Karawang  menggunakan  algoritma  K-Means.  Hasil pengelompokan daerah rawan kriminalitas di Karawang pada 2019 didapatkan cluster tidak rawan sebanyak 23 kecamatan, cluster rawan  sebanyak 3 kecamatan  dan cluster sangat  banyak  sebanyak 4 kecamatan. Sedangkan pada  2020  didapatkan  cluster  tidak  rawan  sebanyak  22  kecamatan,  cluster  rawan  sebanyak  4  kecamatan,  dan cluster sangat rawan sebanyak 4 kecamatan. Hasil evaluasi clustering menggunakan silhouette coefficient pada tahun  2019  yaitu  sebesar  0,52  dan  0,54  pada  tahun  2020,  keduanya  masuk  dalam  kategori  medium structure dengan  interpretasi  penempatan  cluster  yang  wajar  [16].  Selanjutnya  dilakukan  penelitian  untuk mengelompokkan  data  ekspor  buah-buahan  berdasarkan  negara  tujuan  menggunakan  algoritma  K-Means. Penelitian  ini  mengelompokkan  data ekspor kedalam 3  cluster  yaitu tinggi,  sedang dan rendah.  Hasil  Centroid data  untuk  cluster  tingkat  ekspor  tinggi  sebesar  2054519.3,  centroid  data  untuk  cluster  tingkat  ekspor  sedang sebesar 489020.3  dan  centroid data untuk cluster tingkat ekspor rendah  sebesar 20.2. Sehingga diperoleh  hasil cluster negara tujuan ekspor yaitu 2 negara cluster tingkat ekspor tinggi  yakni  negara Tiongkok & Malaysia, 2 negara  cluster  tingkat  ekspor  rendah  yakni  Vietnam  &  Thailand,  dan  6  negara  cluster  tingkat  ekspor  rendah yakni  Hongkong,  Singapura,  Nigeria,  India,  Jepang,  Uni  Emirat  Arab  [17].  Penelitian  berikutnya  dilakukan untuk  memetakan  tambak  garam  serta  produksi  nya  pada  Kabupaten  Pamekasan.  Algoritma  yang  digunakan sama dengan dua penelitian yang lain, yakni algoritma K-Means Clustering. Penelitian ini menggunakan 3 (tiga) cluster yaitu tidak perlu  meningkatkan produksi sebagai  cluster 1, cukup perlu  meningkatkan produksi  sebagai cluster 2, dan perlu meningkatkan produksi sebagai cluster 3. Berdasarkan 19 sampel data maka didapat hasil 1 data berada pada cluster 1 (5%), 5 data berada pada cluster 2 (26%), dan 13 data ada pada cluster 3 (69%), dan tingkat akurasi perhitungannya adalah 89,47% [18].
Harapan  dari  penelitian  ini  mampu  berkontribusi  bagi  pemerintah  RI  dan  bagi  bidang  pertanian, khususnya  bagi  masing-masing  pemerintah  Provinsi  sebagai  referensi  dan  informasi  mengenai  pemetaan  dan pengelompokkan produksi tomat pada 34 provinsi  yang  ada di Indonesia. Selain itu bagi dunia pendidikan, hal ini  diharapkan  bermanfaat  sebagai  cara  lain  yang  lebih  baik  dalam  penyelesaian  kasus  pemetaan  dan pengelompokkan serta dapat digunakan oleh pihak akademisi untuk keilmuan dan pengembangan lebih lanjut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Algoritma dan Data Penelitian
Penelitian ini menggunakan Algoritma K-Means yang merupakan salah satu algoritma Data Mining yang digunakan untuk mengklaster dan melakukan pemetaan data produksi tomat. Sedangkan Data penelitian yang digunakan dalam makalah ini adalah data produksi tomat di Indonesia berdasarkan provinsi dalam kurun waktu lima tahun terakhir (tahun 2017- tahun 2021) yang diperoleh dari Dinas Pertanian Kabupaten/Kota masing-masing provinsi dan Badan Pusat Statistik Indonesia (dapat dilihat pada Tabel 1).
Tabel 1. Produksi Tanaman Tomat di Indonesia No Provinsi Produksi Tanaman Tomat (Ton) Tahun 2017  Tahun 2018  Tahun 2019  Tahun 2020  Tahun 2021 1 Aceh 26.136 19.682 20.821 20.781 11.706 2 Sumatera Utara 97.358 103.650 118.583 162.744 203.162 3 Sumatera Barat 101.292 131.819 146.829 113.491 97.271 4 Riau 293 241 117 158 151 5 Jambi 24.450 11.621 12.348 19.652 23.890 6 Sumatera Selatan 13.559 14.050 12.487 10.620 8.836 7 Bengkulu 18.545 18.284 18.485 23.033 30.868 8 Lampung 25.432 19.604 18.669 19.096 15.934 9 Kepulauan Bangka Belitung 704 685 473 536 1.147 10 Kepulauan Riau 2 6 285 235 425 11 DKI Jakarta 0 0 0 0 0 12 Jawa Barat 295.321 268.448 284.948 299.267 292.309 13 Jawa Tengah 71.772 90.404 81.710 79.832 77.297 14 DI Yogyakarta 871 821 1.372 1.531 949 15 Jawa Timur 66.758 65.585 74.558 83.920 93.121

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 222−228 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2206
No Provinsi Produksi Tanaman Tomat (Ton) Tahun 2017  Tahun 2018  Tahun 2019  Tahun 2020  Tahun 2021 16 Banten 1.017 784 830 1.894 1.190 17 Bali 24.520 25.602 15.171 13.811 12.172 18 Nusa Tenggara Barat 22.970 20.871 29.215 28.609 28.514 19 Nusa Tenggara Timur 6.716 5.466 9.950 9.907 10.605 20 Kalimantan Barat 1.805 1.128 2.088 1.857 4.108 21 Kalimantan Tengah 1.909 1.831 2.410 4.352 3.505 22 Kalimantan Selatan 9.153 7.813 7.399 7.409 5.067 23 Kalimantan Timur 6.429 7.151 7.430 8.210 9.101 24 Kalimantan Utara 2.754 2.843 2.688 2.367 6.008 25 Sulawesi Utara 30.276 53.075 42.392 57.331 66.711 26 Sulawesi Tengah 22.490 16.163 16.516 26.706 17.634 27 Sulawesi Selatan 64.917 67.373 58.513 60.435 63.373 28 Sulawesi Tenggara 3.464 3.792 5.608 4.720 4.800 29 Gorontalo 2.574 3.148 3.543 2.721 2.808 30 Sulawesi Barat 1.924 1.378 1.662 760 1.483 31 Maluku 2.761 3.549 3.324 4.110 4.024 32 Maluku Utara 1.834 877 7.548 6.785 5.449 33 Papua Barat 525 826 2.511 1.311 2.214 34 Papua 12.314 8.220 9.850 6.804 8.569 Jumlah 962.845 976.790 1.020.333 1.084.995 1.114.401
Pada  tabel  1  dapat  dilihat,  bahwa  DKI  Jakarta  tidak  menghasilkan  produksi  tanaman  tomat  sama  sekali  (0). Sehingga nanti nya data DKI Jakarta tidak akan ikut di proses. Hal ini disebut juga dengan Cleaning yang berarti membersihkan data penelitian dari data-data yang dapat mengganggu hasil penelitian.

## 2.2  Diagram Alir dengan Algoritma K-Means
K-Means merupakan salah satu metode data Clustering non-hierarchical atau Partitional Clustering. Algoritma K-Means berusaha mengelompokkan data yang ada ke dalam beberapa kelompok, dimana data dalam satu kelompok mempunyai karakteristik yang sama antara satu dengan yang lainnya dan mempunyai karakteristik yang berbeda dengan data yang ada di dalam kelompok yang lain. Alur diagram dari algoritma K-Means tersaji pada gambar 1.
Gambar 1. Diagram Alir Algoritma K-Means [19]
a. Penentuan jumlah cluster (k) pada data set.
b. Pentuan nilai centroid (nilai pusat).
c. Penentuan  awal  nilai  pusat  dilakukan  secara  acak,  sedangkan  rumus  (1)  digunakan  pada  step  iterasi seperti berikut ini.
V ij = ∑ (1)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 222−228 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2206
Keterangan :
V ij
= Centroid rata-rata cluster ke-I untuk variabel ke-j
N i
= Jumlah anggota cluster ke-i i, k
= Indeks dari cluster j  = Indeks dari variabel Xkj = nilai data ke-k variabel ke-j untuk cluster tersebut d. Pada tiap-tiap record , hitung jarak terdekat dengan Centroid.
Beberapa  teknik  yang  bisa  dilakukan  untuk  menghitung  jarak  data  ke  kelompok  pusat,  diantaranya Minkowsky,  Manhattan/City  Block, dan Euclidean .  Masing-masing  teknik  mempunyai  kekurangan  dan kelebihan  tersendiri.  Pada  penulisan  makalah  ini,  jarak  nilai  pusat yang  digunakan Euclidean  Distance, dengan rumus:
√ (2) Keterangan : De = Euclidean Distance i  = Jumlah objek 2
(x, y) = objek Koordinat
(s, t) = Centroid Koordinat
e. Objek dikelompokkan berdasarkan jarak dari Centroid yang terdekat
f. Tahap ke-3 hingga ke-4 diulangi, selanjutnya lakukan  perulangan hingga nilai Centroid optimal.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penentuan Cluster
Pada  penerapan  algoritma  K-Means  menggunakan  Rapidminer,  terlebih  dahulu  adalah  menentukan  nilai  K (Jumlah  minimal  cluster  yang  harus  dideteksi).  Cluster  yang  ditentukan  pada  makalah  ini  sebanyak  5  cluster, antara lain: cluster sangat tinggi, cluster tinggi, cluster sedang, cluster rendah dan cluster sangat rendah.

## 3.2 Proses K-Means dengan RapidMiner
Proses  pemetaan  produksi  tomat  dalam  bentuk  klasterisasi  dan  hasil  dari  algoritma  K-Means  dengan menggunakan RapidMiner dapat dilihat pada gambar 2, gambar 3, gambar 4, gambar 5 dan gambar 6.
Gambar 2. Process K-Means (k = 4 dan max runs = 10)
Gambar  2  menjelaskan  proses  pengklasteran  K-Means  dengan  RapidMiner  yang  diawali  dengan memasukkan data Produksi tomat di Indonesia, dilanjutkan pemilihan operator K-Means dengan nilai k = 5 dan nilai max runs = 10. Selanjutnya dihubungkan ke Apply Model untuk menerapkan model yang sudah dilatih atau dipelajari.    Selanjutnya  menghubungkan  ke  Cluster  Distance  Performance  untuk  mengevaluasi  kinerja  model yang memberikan daftar nilai kriteria kinerja secara otomatis sesuai dengan tugas yang diberikan.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 222−228 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2206
Gambar 3  merupakan cluster  model  yang dihasilkan oleh RapidMiner, Cluster  0:  4  items, Cluster 1:  18  items, Cluster 2: 1 items, Cluster 3: 8 items dan Cluster 4: 2 items. Hasil akhir Centroid table dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Tabel Centroid yang Dihasilkan dengan RapidMiner
Hasil detail pemetaan produksi tanaman tomat di Indonesia berdasarkan 34 provinsi dapat dilihat pada gambar 5 berikut.
Gambar 5. Folder View Pengelompokkan Produksi Tomat di Indonesia Berdasarkan Provinsi
Berdasarkan  gambar  5  dapat  dilihat  hasil  pengelompokkan  produksi  tanaman  tomat  di  Indonesia berdasarkan 34 provinsi, dikurangi provinsi DKI Jakarta yang  tidak dimasukkan dalam  data penelitian karena tidak menghasilkan produksi tomat sedikitpun.
Cluster_0  berdasarkan  gambar  5  terdiri  dari  4  (empat)  provinsi  yakni:  Jawa  Tengah,  Jawa  Timur, Sulawesi Utara dan Sulawesi Selatan. Cluster_1 terdiri dari 18 (delapan belas) provinsi yakni: Riau, Kepulauan Bangka  Belitung,  Kepulauan  Riau,  DI  Yogyakarta,  Banten,  Nusa  Tenggara  Timur,  Kalimantan  Berat, Kalimantan Tengah, Kalimantan Selatan, Kalimantan Timur, Kalimantan Utara, Sulawesi Tenggara, Gorontalo, Sulawesi  Barat, Maluku, Maluku Utara, Papua Barat dan Papua. Cluster_2 hanya  terdiri dari 1  (satu) provinsi, yakni  Jawa  Barat.  Cluster_3  terdiri  dari  8  (delapan)  provinsi  (Aceh,  Jambi,  Sumatera  Selatan,  Bengkulu, Lampung, Bali, Nusa Tenggara Barat dan Sulawesi Tengah). Sedangkan Cluster_4 terdiri dari 2 (dua) provinsi, yakni Sumatera Utara dan Sumatera Barat.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 6. Pemetaan Produksi Tanaman Tomat di Indonesia Berdasarkan Provinsi
Gambar  6  merupakan  hasil  pemetaan  dari  produksi  tanaman  tomat  di  Indonesia  dari  34  provinsi. Berdasarkan hasil analisis, pemetaan produksi tanaman tomat di Indonesia terbagi menjadi 5 (lima) zona, antara lain:  (1)  Titik  warna  hitam  merupakan  pemetaan  produksi  tomat  sangat  tinggi  di  Indonesia  (Cluster_2)  yang masuk  dalam  Zona  Hitam.  (2)  Titik  warna  hijau  merupakan  pemetaan  produksi  tomat  tinggi  di  Indonesia (Cluster_4) yang masuk dalam Zona Hijau. (3) Titik warna biru merupakan pemetaan produksi tomat sedang di Indonesia (Cluster_0) yang  masuk dalam  Zona Biru. (4) Titik warna  biru  muda  merupakan pemetaan produksi tomat  rendah  di  Indonesia  (Cluster_3)  yang  masuk  dalam  Zona  Biru  Muda.  (5)  Terakhir  titik  warna  oranye merupakan pemetaan produksi tomat sangat rendah di Indonesia (Cluster_1) yang masuk dalam Zona Oranye.

## 4. KESIMPULAN
Data  Mining  K-Means  dapat  dimanfaatkan  untuk  melakukan  pemetaan  produksi  tanaman  tomat  di  Indonesia yang tersebar di 34 Provinsi. Berdasarkan hasil analisa pemetaan produksi tanaman tomat dengan menggunakan RapidMiner terbagi menjadi 5 (lima) zona, antara lain Zona Hitam (daerah yang memiliki produksi tomat sangat tinggi) yang terdiri dari 1 provinsi (Jawa barat). Zona Hijau (daerah yang memiliki produksi tinggi) yang terdiri dari 2 provinsi (Sumatera Utara dan Sumatera Barat). Zona Biru (daerah yang memiliki produksi sedang) yang terdiri  dari  4  provinsi  (Jawa  Tengah,  Jawa  Timur,  Sulawesi  Utara  dan  Sulawesi  Selatan).  Zona  Biru  Muda (daerah yang memiliki produksi rendah) yang terdiri dari 8 provinsi (Aceh, Jambi, Sumatera Selatan, Bengkulu, Lampung, Bali, Nusa Tenggara Barat dan Sulawesi Tengah), dan Zona Oranye (daerah yang memiliki produksi cukup rendah) yang terdiri dari 18 provinsi (Riau, Kepulauan Bangka Belitung, Kepulauan Riau, DI Yogyakarta, Banten, Nusa Tenggara Timur, Kalimantan Berat, Kalimantan Tengah,  Kalimantan Selatan, Kalimantan Timur, Kalimantan  Utara,  Sulawesi  Tenggara,  Gorontalo,  Sulawesi  Barat,  Maluku,  Maluku  Utara,  Papua  Barat  dan Papua).

## REFERENCES
[1] W.  Wardana  and  W.  O.  Alzarliani,  “Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Minat  Petani  Menerapkan  Teknologi Pengolahan  Buah  Tomat  di  Desa  Wakuli  Kecamatan  Kapontori  Kabupaten  Buton,” Agrikan:  Jurnal  Agribisnis Perikanan , vol. 12, no. 1, pp. 145–151, 2019.
[2] F. Fitriani, Y. Evayanti, and N. Isnaini, “Pemberian Jus Tomat Terhadap Kadar Hemoglobin Pada Ibu Hamil Trimester Iii Tahun 2019,” Jurnal Kebidanan Malahayati , vol. 6, no. 2, pp. 230–235, 2020.
[3] Chitra  Anggriani  Salingkat,  A.  Noviyanty,  and  Syamsiar,  “Pengaruh  Jenis  Bahan  Pengemas,  Suhu  dan  Lama Penyimpanan  terhadap  Karakteristik  Mutu  Buah  Tomat,” Agroland:  Jurnal  Ilmu-ilmu  Pertanian ,  vol.  27,  no.  3,  pp. 274–286, 2020.
[4] D.  Septiadi  and  A.  I.  Mundiyah,  “Karakteristik  dan  Analisis  Finansial  Usaha  Tani  Tomat  di  Kabupaten  Lombok Timur,” Agroteksos , vol. 31, no. 3, pp. 180–188, 2021.
[5] S.  A.  Assagaf,  “Pengaruh  Pemberian  Mulsa  Alang-Alang  dan  Pupuk  NPK  Phonska  Terhadap  Pertumbuhan  dan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 222−228 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2206
Produksi Tanaman Tomat (Solanum lycopersicum),” Jurnal Biosainstek , vol. 2, no. 1, pp. 40–46, 2020.
[6] T. H. Sinaga, A. Wanto, I. Gunawan, S. Sumarno, and Z. M. Nasution, “Implementation of Data Mining Using C4.5 Algorithm on Customer Satisfaction in Tirta Lihou PDAM,” Journal of Computer Networks, Architecture, and  High- Performance Computing , vol. 3, no. 1, pp. 9–20, 2021.
[7] A. Pradipta, D. Hartama, A. Wanto, S. Saifullah, and J. Jalaluddin, “The Application of Data Mining in Determining Timely Graduation Using the C45 Algorithm,” IJISTECH (International Journal of Information System & Technology) , vol. 3, no. 1, pp. 31–36, 2019.
[8] I. Parlina et al. , “Naive Bayes Algorithm Analysis to Determine the Percentage Level of visitors the Most Dominant Zoo Visit by Age Category,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–5, 2019.
[9] S.  F.  Damanik,  A.  Wanto,  and  I.  Gunawan,  “Penerapan  Algoritma  Decision  Tree  C4.5  untuk  Klasifikasi  Tingkat Kesejahteraan Keluarga pada Desa Tiga Dolok,” Jurnal Krisnadana Volume , vol. 1, no. 2, pp. 21–32, 2022.
[10]  N. Arminarahmah, A. D. GS, G. W. Bhawika, M. P. Dewi, and A. Wanto, “Mapping the Spread of Covid-19 in Asia Using Data Mining X-Means Algorithms,” IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering , vol. 1071, no. 1, p. 012018, 2021.
[11]  F. S. Napitupulu, I. S. Damanik, I. S. Saragih, and A. Wanto, “Algoritma K-Means untuk Pengelompokkan Dokumen Akta  Kelahiran  pada  Tiap  Kecamatan  di  Kabupaten  Simalungun,” Building  of  Informatics,  Technology  and  Science (BITS) Volume , vol. 2, no. 1, pp. 55–63, 2020.
[12]  J. Hutagalung, N. L. W. S. R. Ginantra, G. W. Bhawika, W. G. S. Parwita, A. Wanto, and P. D. Panjaitan, “COVID-19 Cases and Deaths in Southeast Asia Clustering using K-Means Algorithm,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1783, no. 1, p. 012027, 2021.
[13]  N.  A.  Febriyati,  A.  D.  GS,  and  A.  Wanto,  “GRDP  Growth  Rate  Clustering  in  Surabaya  City  uses  the  K-  Means Algorithm,” International Journal of Information System & Technology , vol. 3, no. 2, pp. 276–283, 2020.
[14]  M.  A.  Hanafiah  and  A.  Wanto,  “Implementation  of  Data  Mining  Algorithms  for  Grouping  Poverty  Lines  by District/City in North Sumatra,” International Journal of Information System & Technology , vol. 3, no. 2, pp. 315–322, 2020.
[15]  C. Kamila, M. Adiyatma, G. R. Namang, R. Ramadhan, F. Syah, and D. Redaksi, “Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer, Fakultas Teknik,” INTECH - Informatika Dan Teknologi , vol. 2, no. 1, pp. 19–24, 2021.
[16]  R.  N.  Fahmi,  M.  Jajuli,  and  N.  Sulistiyowati,  “Analisis  Pemetaan  Tingkat  Kriminalitas  di  Kabupaten  Karawang menggunakan  Algoritma  K-Means,” INTECOMS:  Journal  of  Information  Technology  and  Computer Science ,  vol.  4, no. 1, pp. 67–79, 2021.
[17]  H.  A.  Negara,  A.  R.  Putra,  and  U.  Enri,  “Clustering  Data  Ekspor  Buah-Buahan  Berdasarkan  Negera  Tujuan Menggunakan Algoritma K-Means,” Bina Insani Ict Journal , vol. 8, no. 1, pp. 73–82, 2021.
[18]  W.  Maulidi  Molyono,  S.  Achmadi,  and  Y.  Agus  Pranoto,  “Pemetaan  Tambak  Garam  Serta  Produksi  Garam  Pada Kabupaten Pamekasan Menggunakan  K-Means Clustering,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , vol. 5, no. 2, pp. 794–799, 2021.
[19]  A. Wanto et al. , Data Mining : Algoritma dan Implementasi . Yayasan Kita Menulis, 2020.