## IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING DALAM MENENTUKAN BLOK TANAMAN SAWIT PRODUKTIF PADA PT ARTA PRIGEL
Yesi Pitaloka Anggriani, Alfis Arif, Febriansyah Teknik Informatika, Institut Teknologi Pagar Alam
Jl. Masik Siagim No.75, Karang Dalo, Kec. Dempo Tengah, Kota Pagar Alam, Sumatera Selatan 31521 yesipitalokaanggriani@gmail.com

## ABSTRAK
Pt Arta Prigel merupakan perusahaan perkebunan kelapa sawit yang telah beroperasi secara komersial sejak tahun 1983 terletak di kota Lahat. Dan memiliki 3 divisi dan 51 blok. Akan tetapi blok blok tanaman sawit tersebut tidak ada rekap bloknya sehingga kurangnya analisis terhadap lahan perkebunan yang mengakibatkan turunnya produksi hasil panen dan salah mengambil keputusan. Tujuan penelitian ini untuk mengimplementasikan metode K-Means Clustering dalam menentukan pola hasil produksi sawit yang produktif berdasarkan bloknya di Pt Arta Prigel  Lahat.  Menggunakan  metode  pengembangan CRISP-DM dan  metode  pengujian silhouette  coefficient. Setelah dilakukan proses clustering diketahui cluster_0 dengan tingkat produksi cukup produktif berjumlah 38 blok di tahun 2021 sampai 2023, cluster_1 dengan tingkat produksi produktif berjumlah 15 blok  di tahun 2021 sampai 2023, dan cluster_2 dengan tingkat tidak produktif  berjumlah 47 blok  untuk tahun 2021 sampai 2023. Metode  pengujian  menggunakan silhouette  coefficient dengan  menghitung  hasil silhouette  score .  Hasil  dari pengujian metode silhouette coefficient pada aplikasi Google Colab dengan Bahasa Pemrograman Python untuk menghitung hasil silhouette score terbentuk 3 cluster (K=3) dengan nilai 0.61.
Kata kunci :  k-means clustering, Palm, Silhouette Coefficient, Rapid Miner
1. PENDAHULUAN
Data  mining adalah  proses  mengekstrak informasi yang besar dan kompleks untuk mendapatkan  pola  tersembunyi  dari  data  yang diproses.  Sudah  banyak  bidang  yang  menggunakan data  mining,  salah  satunya  bidang  perkebunan .  Data mining dapat memberikan gambaran mengenai tingkat produksi  dan  membantu  mengambil  keputusan  yang tepat.  Selain  itu,  keterbatasan  kemampuan  manusia dalam  melakukan  perhitungan  dan  pengolahan    data secara  manual  tanpa  bantuan  teknologi  membuat perolehan data informasi menjadi terbatas.
Pt Arta Prigel merupakan perusahaan perkebunan kelapa  sawit  yang  telah  beroperasi  secara  komersial sejak tahun 1983. Akan tetapi pada tahun 2017, Pt Arta Prigel    memutuskan  untuk  melakukan  penanaman ulang  di  seluruh  areal  karena  tingkat  produksi  yang sudah  tidak  produktif.  Selain  itu,  permasalahan  yang muncul  pada  produktivitas  kelapa  sawit  berasal  dari blok-blok  tanaman  sawit,  seperti  blok  tanaman  yang tidak subur, salah dalam  memberikan takaran pupuk, kelembapan  suhu  tanah  yang  tidak  sesuai,  dan  tidak ada  rekap  blok  yang  produktif  sehingga  kurangnya analisis terhadap lahan perkebunan yang mengakibatkan  turunnya  produksi  hasil  panen  dan salah  dalam  mengambil  keputusan,  dari  pemaparan permasalahan  yang  ada  diperlukannya  sebuah  teknik teknologi yang dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan secara cepat dan tepat.
Algoritma  k-means  clustering  merupakan  salah satu  algoritma dengan metode analisa data atau proses pemodelan dengan unsurpervised learning . Algoritma k-means merupakan  algoritma  pengelompokkan  data yang  dapat  digunakan  untuk  membentuk  beberapa cluster dan dapat diselesaikan tepat waktu. Algoritma
ini  berjalan dengan memetakan  setiap  pengamatan dalam  dataset  input  ke  suatu  titik  dan  memilih beberapa  titik  data  awal  (k)  secara  acak,  lalu mindahkannya  hingga  pengelompokan  yang  paling ideal  ditemukan,  dapat  berupa  pola,  grafik,  dan gambar. Kelebihan dari algoritma k-means clustering mampu mengelompokkan data besar dengan cepat.
Clustering adalah  metode (machine  learning) teknik data  mining untuk  menganalisa  data  dan membentuk kelas objek yang memiliki kesamaan. Dan nantinya  akan  dimasukkan  ke  dalam  kelompok  yang memiliki kesamaan nilai, dengan proses partisi satu set objek  data  ke  dalam  himpunan  bagian  yang  disebut dengan cluster . Metode clustering berguna  untuk menemukan kelompok yang tidak dikenal dalam data, memiliki  2  pendekatan  dalam  mengembangkan metode  clustering  yaitu  pendekatan  partisi  dan hierarki.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining Data  mining yang  dikenal  dengan  pengenalan pola adalah metode pemrosesan data yang digunakan untuk  mendapatkan  pola  tersembunyi  dari  data  yang akan  diproses.  Data  yang  diolah  dengan  teknik data mining akan  menciptakan  pengetahuan  ilmiah  baru dari data lama, hasil yang diperoleh dari pengolahana data  tersebut  dapat  digunakan  untuk  menentukan keputusan di masa depan.[1]
Data Mining atau Penambangan data melibatkan analisis  data  dari  berbagai  sudut    dan  mengubahnya menjadi  informasi  penting  yang  dapat  digunakan untuk  meningkatkan  keuntungan. Secara  teknis, data mining juga  dapat  digambarkan  sebagai  proses
menemukan  korelasi  dan  pola  di  ratusan  atau  ribuan bidang.[2]
Dari  pengertian  diatas  dapat  disimpulkan, data mining adalah mengekstrak ingormasi yang besar dan kompleks  untuk  mendapatkan  pola  tersembunyi  dari data  yang  diproses.  Penemuan  pola  ini  digunakan untuk menentukan keputusan yang lebih baik di masa mendatang

## 2.2. Algoritma K-Means
Algoritma k-means adalah  algoritma  dalam pembelajaran tanpa pengawasan (unsupervised learning) , algoritma ini digunakan untuk mengelompokkan  data  menjadi  beberapa  kelompok. Unsupervised  learning merupakan  algoritma data mining yang  digunakan  untuk  menemukan  pola seluruh atribut menggunakan sistem partisi. Algoritma k-means teknik  pengelompokkan  berbasis  jarak  yang membagi  data  menjadi  beberapa cluster dan  hanya bekerja pada angka atau numerik saja.[3] Algoritma k-means
merupakan metode clustering berbasis jarak yang membagi data menjadi beberapa cluster. Ini  memberikan  kemudahan  dan kemampuan  untuk  menganalisa  data  besar  dengan cepat  dan  dapat  menemukan outlier . K-means memiliki konsep dimana K elemen data dipilih sebagai pusat  kemudian  dihitung  jarak  seluruh  elemen  data menggunakan rumus Euclidean. [4]
Dari  penjelasan  diatas  algoritma k-means pengelompokkan data menjadi beberapa cluster dapat diselesaikan tepat waktu. Algoritma k-means memberikan kemudahan untuk menganalisa data besar dengan cepat dan tepat

## 2.3. Clustering
Clustering mengacu  pada  pengelompokkan seperti  catatan,  observasi  atau  perhatian  dan membentuk kelas-kelas objek yang memiliki kemiripan. Cluster adalah  sekumpulan record yang serupa  dan  berbeda  dengan  record  di  cluster  lain. Clustering berupaya untuk membagi seluruh kumpulan  data  ke  dalam  kelompok-kelompok  yang relatif  sama,  dimana  kesamaan record pada  satu kelompok akan mempunyai nilai maksimal, sedangkan kesamaan record pada kelompok lain akan mempunyai nilai minimum.[3]
Clustering adalah  metode  pembelajaran  mesin (machine learning) yang digunakan untuk mengelompokkan  data  ke  dalam  kelompok  atau cluster yang  sesuai.  Tujuan  dari clustering untuk menemukan struktur pada data yang sebelumnya tidak diketahui. Clustering merupakan  suatu  metode  yang digunakan  untuk  mencari  dan  mengelompokkan  data yang mempunyai karakteristik serupa antara data satu dengan data lainnya. [5]
Dari  penjelasan  diatas  disimpulkan  bahwa clustering adalah teknik data mining untuk menganalisa  data  dan  membentuk  kelas  objek  yang memiliki  kesamaan.  Dan  nantinya  akan  dimasukkan ke dalam kelompok yang memiliki kesamaan nilai.

## 2.4. Rapid Miner
Rapid  miner adalah platform perangkat  lunak untuk ilmu data dan pembelajaran mesin. Rapid miner menyediakan  banyak  alat  untuk  persiapan  data, pemodelan,  evaluasi,  dan  implementasi. Rapid  miner dirancang  untuk  kemudahan  penggunaan  dan memungkinkan  pengguna  membuat  dan  menguji berbagai  model  dengan  mudah,  bahkan  tanpa pengalaman pemrograman. [5]
Rapid  miner menggunakan  metode  berorientasi objek  dalam hierarki  Java dan  dapat  digunakan  di hampir  semua platform. Sistem  operasi rapid  miner mencakup  alat  untuk  pemrosesan  entitas,  klasifikasi, pengelompokkan,  regresi,  kolaborasi,  dan  visualisai. [6]
Dari  penjelasan  diatas  dapat disimpulkan Rapid miner sebuah perangkat lunak  yang digunakan  untuk menguji berbagai model dengan mudah. Rapid miner mengevaluasi pengklasifikasi pemrosesannya.

## 2.5. Python
Python bahasa pemrograman tingkat tinggi yang dapat  ditafsirkan, multiplatform (berfungsi  pada berbagai platform termasuk MS Windows , Linux, dan Macintosh ). Python dikembangkan  oleh  Guido  Van Rossum di Amsterdam pada tahun 1990 pengembangan lebih lanjut dari bahasa pemrograman ABC. Python gratis untuk digunakan siapa saja. [7] Python merupakan  bahasa  pemrograman  yang ditafsirkan  untuk  tujuan  umum.  Berbeda  dengan bahasa  pemrograman  lainnya, Python menekankan keterbacaan  kode  agar  sintaksnya  lebih  mudah dipahami. Hal ini memudahkan untuk mempelajarinya baik  seorang  pemula  atau  seseorang  yang  ahli  dalam bahasa pemrograman. [8]
Dari penjelasan diatas disimpulkan bahwa python merupakan  bahasa  pemrograman  tingkat  tinggi  yang mudah  digunakan  oleh  penggunanya,  bersifat interpretatif  dan  multiplatform (bisa  diinstal  di berbagai platform.

## 2.6. Silhouette Cocefficient
Silhouette Coefficient merupakan metode evaluasi  atau  validasi  algoritma clustering yang mengukur  kualitas cluster yang  terbentuk. Silhouette Coefficient menunjukkan seberapa baik data ditempatkan dalam cluster tertentu. [9] Silhouette  coefficient merupakan    metode pengujian  kualitas cluster yang  digunakan  untuk mengetahui  tingkat  kepemilikan    setiap  objek  dalam suatu cluster . Silhouette  coefficient juga  merupakan salah satu metode integrasi dalam validasi clustering , yaitu  metode  penggabungan  yang  digunakan  untuk menentukan hubungan antar objek dalam cluster , dan metode pemisahan yang digunakan untuk menentukan jarak  antar cluster. [10] Validasi Silhouette  Coefficient peneliti  dapat mengukur  sudah  berapa  baik cluster yang  sudah
terbentuk  ditempatkan  pada clusternya ,  dengan mengukur jarak antara clusternya dan cluster lain

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  teknik  data  mining yaitu  k-means  clustering.  Metode  pengembangan dengan  CRISP-DM  dengan  6  tahapan  yaitu  business understanding,  data  understanding,  data  preparation, modelling,  evaluation,  dan  deployment.    Metode pengujian silhouette coefficient.

## Gambar 1. Crisp-Dm
1) Business Understanding Pada  tahapan  ini  ada  beberapa  yang  harus dilakukan  yaitu,  memahami  kebutuhan  dan tujuan dari sudut pandang bisnis, lalu mengartikan  pengetahuan  ke  dalam  benuk pendefinisian  masalah  pada data  mining , kemudian  menentukan  rencana  serta  strategi untuk mencapai tujuan data mining .
2) Data Understanding Pada tahapan ini, langkah pertama yang harus dilakukan yaitu pengumpulan data, lalu mendeskripsikan data, dan mengevaluasi kualitas data.
3) Data Preparation Pada tahapan ini, membangun data set dari data mentah.  Beberapa  hal  yang  harus  dilakukan yaitu,  pembersihan  data  (Data Cleaning ), pemilihan data (Data Selection ), record, atribut- atribut, dan transformasi data (Data Transformation )  yang  akan  dijadikan  masukan dalam tahan pemodelan.
4) Modeling Pada  tahapan  ini,  akan  melibatkan Machine Learning langsung dalam penentuan teknik, alat bantu,  dan  algoritma data  mining .  Pemodelan yang  akan  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah metode clustering dengan menggunakan algoritma k-means.
 Siapakan dataset
 Menentukan Jumlah Cluster
 Titik Pusat cluster
 Hitung Jarak data
 Pusat Cluster Berubah
 Mengulang langkah 3 sampai 5
5) Evaluastion Pada  tahapan  ini,  melihat  tingkat  performa  dari pola  yang  dihasilkan  oleh  algoritma.  berfokus pada model yang dihasilkan sudah sesuai standar K  Means  Clustering dan  tidak  melewatkan  satu pun  tahapan  sampai  selesai.  Tahapan  pengujian dilakukan  menggunakan  metode Silhouette Coefficient .
6) Deployment
Pada tahapan ini, melakukan pembuatan laporan dan  artikel  jurnal  menggunakan  model  yang dihasilkan.

## 3.1. Pengumpulan Data
Tahap  pertama  pada  penelitian  ini  yaitu pengumpulan    data.  Data  produksi  selama  2  tahun mulai bulan Oktober 2021 sampai Oktober 2023 yang nantinya    akan    diolah    untuk  dijadikan  dataset clustering  hasil  produksi.  Data  Tabel  produksi  dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Dataset Tahun 2021-2023 No Blok Ha Hasil Bulan Tahun 1 1 21.09 5.772 10 2021 2 1 21.09 5.502 11 2021 3 1 21.09 9.120 12 2021 4 2 37.40 5.694 10 2021 5 2 37.40 7.921 11 2021 6 2 37.40 16.413 12 2021 7 13 39.97 8.899 10 2021 8 13 39.97 8.898 11 2021 9 13 39.97 11.131 12 2021 10 14 46.07 7.752 10 2021 ….. …… …… …… …… …… 1015 51 20.12 17.322 10 2023
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Business Understanding
Pada  pemahaman  bisnis  dilakukan  proses menentukan tujuan dan lingkungan pencarian. Tujuan dari  penelitian  ini  untuk  Mengelompokkan  hasil produksi  berdasarkan  blok,  dan  mencari  cluster tertinggi.  Maka  dari  itu  peneliti  akan  menclustering hasil produksi tanaman sawit menggunakan metode k- means pada Pt Arta Prigel untuk mengetahui pola hasil produksi.

## 4.2. Data Understanding
Pada  proses  pemahaman  data  ini,  data  didapat dari  bagian  KrEstate  Pt  Arta  Prigel  yaitu  data  hasil produksi selama 2 tahun dimulai pada bulan Oktober tahun 2021 sampai dengan bulan Oktober 2023 dengan jumlah  1.275 record dengan  5  atribut  yaitu  Blok, Hektar,  Hasil,  Bulan,  dan  Tahun  kategori  data  yang diterima  dalam  bentuk excel dan  data  yang  sudah didapatkan perlu dilakukan proses cleaning dan akan dilakukan pemilihan data dengan atributnya.

## 4.3. Data Preparation
Pengolahan  data  dilakukan  dengan  langsung mengimplementasikan  pada Rapid  Miner dengan melakukan tiga tahapan yang sudah ditetapkan yaitu:

## 4.3.1. Data Selection
Pada tahapan ini dari 5 atribut yang didapat dari bagian  KrEstate  Pt  Arta  Prigel  diantaranya  Divisi, Blok,  Luas  Lahan,  Produksi  Perbulan  dan  Total. Dengan total 51 blok. dan hasil record produksi 1.275 data setelah di cleaning menjadi 1.015 data yang akan dijadikan dataset dengan  5  atribut  baru  yaitu  Blok, Hektar, Hasil, Bulan, dan Tahun . Selanjutnya peneliti melakukan  analisa  hasil  produksi    dari  setiap  blok menggunakan excel. Kemudian  dataset  dari  hasil tersebut dapat  dilihat pada gambar 2.
Gambar 2 . Data Selection

## 4.3.2. Data Processing
Proses processing merupakan  proses  yang mencakup cleaning dan transformasi data. Pada tahap ini,  sudah dipastikan tidak ada lagi data yang kosong sehingga dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3 . Data Processing

## 4.3.3. Data Transformation
Coding  adalah  proses  mengubah  data  terpilih sehingga data tersebut cocok untuk proses data mining. Pada  proses  transformasi  data,  data  yang  diproses menunjukkan  atribut  yang  dipilih  dan  diproses  di Rapid Miner. Data hasil produksi akan di transformasi berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  telah  ditentukan. Berikut kriteria produksinya dapat dilihat pada tabel 2 .
Tabel 2. Kriteria Nilai Kriteria Nilai Cukup Produktif 1 Produktif 2 Tidak Produktif 3

## 4.3.4. Modeling
Pada  proses  ini  melakukan  proses  dimana model  digunakan  dengan  algoritma  yang  digunakan dalam  metode clustering yaitu  operator clustering model k-means mengambil  objek  dari  port  input  dan mengirimkan  salinanya  ke  output.  Setiap  port  yang terhubung membuat salinan tidak terikat (independen), setiap  mengubah  satu  salinan  tidak  mempengaruhi salinan yang lain sehingga dapat dihubungkan dengan performance yaitu  untuk  mengetahui  kualitas  suatu model  algoritma k-means. Menghasilkan  pola informasi  yang  dapat  memudahkan  pihak  yang berkepentingan seperti pada gambar 4.
Gambar 4 . Model Algoritma K-Means

## 4.3.5. Tentukan Jumlah Cluster
Untuk  menentukan  jumlah  cluster  perlu dilakukan  percobaan  dengan  jumlah  3  cluster,  yaitu C0,  C1,  dan  C2  dengan  atribut  Blok,  Hektar,  Hasil, Bulan  dan  tahun  2021  sampai  2023.  Dengan pengukuran performance  vector rata-rata  dalam centroid  distance 23000739.091,  rata-rata cluster_0 28064575.850, rata-rata cluster_1 89406062.799, dan rata-rata dalam centroid cluster_2 13922135.927 dan nilai Davies Bouldin Index adalah 0.511. dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5 . Percobaan 3 cluster
1. Tentukan Titik Centroid Secara acak Titik centroid ditentukan secara acak berdasarkan beberapa eksperimen klaster di Rapid Miner. Dari ketiga pengujian tersebut dipilih titik pusat terkecil untuk mendapatkan hasil terbaik.
2. Hitung Jarak data Ke Centroid Titik centroid ditentukan secara acak berdasarkan beberapa eksperimen klaster di Rapid Miner. Dari ketiga pengujian tersebut dipilih titik pusat terkecil untuk  mendapatkan  hasil  terbaik.  Pada  tahap  ini, menghasilkan  nilai  jarak  data cluster_0 dimulai 10.00 sampai 24.00 untuk cluster cukup produktif, cluster_1 dimulai 24.00 sampai 48.00 untuk cluster produktif,  dan cluster_2 dimulai  10.00  sampai  0 untuk cluster tidak  produktif.  Dapat  dilihat  pada gambar 6.
Gambar 6. Jarak Data ke Centroid
3. Perbarui Nilai Centroid Setelah  beberapa  percobaan,  centroid  pada  3 cluster tidak berubah. Jika titik berat berubah maka iterasi  diulangi,  tetapi  jika  tidak  berubah  maka pengulangan  dihentikan  dan  diperoleh  hasil  dari setiap kelompoknya.
Berdasarkan  perhitungan Rapid  Miner maka diperoleh pola
yang
nantinya
akan diimplementasikan  dalam Python .  Pola  yang digunakan  untuk  mengelompokkan Cluster data berdasarkan hasil perhitungan jarak adalah :
a. Jika  C0  <  C1  dan  C0  <  C2  maka Cluster_0 dengan keterangan Cukup Produktif
b. Jika  C1  <  C0  dan  C1  <  C2  maka Cluster_1 dengan keterangan Produktif
c. Jika  C1  <  C0  dan  C2  <  C1  maka Cluster_2 dengan keterangan Tidak Produktif
Dari  data  produksi  yang  diolah  dengan Rapid Miner yang  digunakan  menggunakan  metode Clustering  K-Means maka  diperoleh  pola  hasil produksi  perblok  pada  tahun  2021-2023  yaitu Cluster_0 memiliki  tingkat  produksi  cukup produktif  dengan  Jumlah  342  data, Cluster_1 memiliki tingkat produksi produktif dengan jumlah 58  data,  dan Cluster_2 memiliki  tingkat  produksi Tidak produktif dengan jumlah 615 data
4. Evaluation Pengujian  dilakukan  menggunakan Silhouette Coefficient terhadap  cluster  yang  sudah  terbentuk dengan  seluruh  data  1015  record.  Kemudian didapatkan  hasil  terbaik  dari  silhoeuette  score setelah  dilakukan  beberapa  kali  percobaan,  maka didapatkan  hasil cluster yang  tepat  berjumlah  3 cluster ( K=3 ) dengan nilai kualitasnya yaitu 0,61. Hasil silhouette dapat dilihat pada gambar 7.
Gambar 7.  Nilai Silhouette Score
5. Deployment
Pada  tahap deployment merupakan  tahapan terakhir  berupa  pengetahuan  atau  informasi  yaitu mengenai pola hasil produksi Pt Arta Prigel selama 2  tahun  sehingga  dapat  diketahui  ada  3 cluster, yang  pertama cluster_0 adalah  cukup  produktif dengan total 38 blok pada tahun 2021 sampai 2023, dimana , kemudian cluster_1 memiliki keterangan produktif  dengan  total  15  blok  pada  tahun  2021 sampai  2023,  dan cluster_2 dengan  keterangan Tidak produktif dengan total 47 blok di tahun 2021 sampai 2023. Dari proses clustering dapat dilihat tingkat  produksi  produktif  memiliki  peningkatan pada tahun 2022, dan untuk hasil produksi pada Pt Arta  Prigel  lebih  dominan  berada  pada  tingkat produksi tidak produktif.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  sudah  dilakukan menghasilkan  Clustering  hasil produksi Pada Pt Arta Prigel. Hasil proses clustering data dalam menentukan blok  produktif  terbentuk  menjadi  3  cluster    yaitu cluster_0 dengan  keterangan  Cukup  Produktif, cluster_1 dengan keterangan Produktif, dan cluster_2 dengan  keterangan  Tidak  Produktif..  Diketahui produksi untuk cluster_0 berjumlah 38 blok, cluster_1 berjumlah 15 blok, dan cluster_2 berjumlah  47 blok. Kemudian  hasil  pada  tahap  pengujian  menggunakan Silhouette  Coefficient pada  aplikasi google  colab dengan bahasa pemrograman python untuk menghitung  hasil  dari silhouette  score diperoleh jumlah cluster yang  tepat  yaitu  K=3  dengan  jumlah nilai  0.61 . Dari  hasil  tersebut  akan  didapatkan beberapa  pengetahuan  yang  diharapkan  dapat bermanfaat  bagi  pihak  perusahaan  Pt  Arta  Prigel terutama  bagian  Manager  dan  Asisten  Kebun  untuk penunjang  keputusan  dan  melakukan  tindakan selanjutnya.
Perlu  adanya  analisis  yang  tepat  pada  tanaman sawit  di  setiap  bloknya  untuk  melihat  hasil  produksi yang tepat, Perlu dilakukan proses penggalian variasi variabel  dan  atribut  data  agar  hasil clustering yang dihasilkan  dapat  lebih  maksimal.  Percobaan  dengan algoritma lain dapat digunakan sebagai perbandingan agar  dapat  menemukan  algoritma  yang  benar-benar cocok untuk mengetahui pola hasil produksi .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  P.  Alkhairi  and  A.  P.  Windarto,  “Penerapan  K- Means  Cluster  Pada  Daerah  Potensi  Pertanian Karet  Produktif  di  Sumatera  Utara,”  pp.  762– 767, 2019.
[2]  R. I. O. Limabri, F. Putrawansyah, and A. Arif, “Penerapan Data Mining Untuk Mengklasifikasi Nasabah  Bank  Sumsel  Babel  Menggunakan Algoritma C4. 5,” Escaf , pp. 1101–1108, 2023.
[3]  & Z. 2021 Zulfa, Auliya, Permata, “Analisis Data Mining  Untuk  Clustering  Kasus  COVID-19  di Provinsi  Lampung  Dengan  Algoritma  K- Means,” vol. 2, no. 2, pp. 100–108, 2021.
[4]  M.  A.  K-means,  A.  Lili,  and  S.  Widodo, “Pengelompokan  Hasil  Panen  Kelapa  Sawit Dalam Produksi Per Blok,”  vol.  01, no. 01, pp. 45–54, 2022.
[5]  M.  R.  Nahjan,  N.  Heryana,  A.  Voutama,  F.  I. Komputer,  U.  S.  Karawang,  and  R.  Miner, “Implementasi  Rapidminer  Dengan  Metode Clustering  K-Means  Untuk  Analisa  Penjualan Pada Toko Oj Cell,” vol. 7, no. 1, pp. 101–104,
2023.
[6]  S.  Rokhanah,  A.  Hermawan,  and  D.  Avianto, “Pengaruh  Principal  Component  Analysis  Pada Naïve  Bayes  dan  K-Nearest  Neighbor  Untuk Prediksi  Dini  Diabetes  Melitus  Menggunakan Rapidminer,” vol. 11, no. 1, 2023.
[7]  K.  Ademariana,  F.  R.  Lumbanraja,  and  R. Andrian,  “Jurnal  Pepadun  Clustering  K-Means Jenis Kata Pada Laporan Kegiatan Kuliah Kerja Nyata ( KKN ) Universitas Lampung Menggunakan Word2vec © 2021 Ilmu Komputer Unila  Publishing  Network  all  rights  reserved Jurnal  Pepadun,”  vol.  3,  no.  2,  pp.  221–228, 2021.
[8]  A.  Ridho  and  C.  R.  Niani,  “Implementasi Enkripsi  Dengan  Vigenere  Cipher  Dan  Reverse Cipher  Menggunakan  Bahasa  Pemrograman Python,” pp. 9–15, 2022.
[9]  M.  Astiningrum,  M.  Mentari,  and  Y.  G. Maranatha,  “Mutu  Buah  Salak  Menggunakan Pengolahan Citra Digital,” pp. 205–210.
[10]  F. N. Dhewayani, D. Amelia, D. N. Alifah, B. N. Sari,  and  M.  Jajuli,  “Implementasi  K-Means Clustering  untuk  Pengelompokkan  Daerah Rawan  Bencana  Kebakaran  Menggunakan Model  CRISP-DM,”  vol.  12,  no.  1,  pp.  64–77, 2022, doi: 10.34010/jati.v12i1.6674.