## 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.v7i4.6477

## Perbandingan Algoritma K-Means Dan K-Medoids Untuk Pemetaan Hasil Produksi Buah-Buahan
Eka Prasetyaningrum, Puji Susanti *
Ilmu Komputer, Sistem Informasi, Universitas Darwan Ali, Sampit, Indonesia Email: 1 eka.tya94@unda.ac.id, 2,* pujisusan1@gmail.com Email Penulis Korespondensi: pujisusan1@gmail.com
Abstrak− Secara garis besar pada tahun 2019-2020 produksi buah di kabupaten Kotawaringin Timur mengalami penurunan produksi. Berdasarkan data hasil produksi buah tersebut jumlah penurunan produksi buah sehingga mengakibatkan stok buah menjadi langka serta harga buah  menjadi  mahal Berdasarkan permasalahan tersebut,  maka akan dilakukan pengelompokan produksi buah-buahan menurut jenis produksi yang ada di kabupaten Kotawaringin Timur dengan tenik data mining dengan teknik clustering menggunakan algoritma K-Means dan algoritma K-Medoids agar dapat mengoptimalkan dan meningkatkan produksi buah. Hasil pengelompokkan produksi buah akan dibagi menjadi 3 klaster yaitu klaster tertinggi klaster sedang dan klaster  terendah  sehingga  memudahkan  Dinas  Ketahanan  Pangan  dan  Pertanian  di  kabupaten  Kotawaringin  Timur  untuk menghitung serta meningkatkan hasil pertanian khususnya pada sektor holtikultura. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan data  pada  tahun  2019-2022  yang  berjumlah  29  data  pada  aplikasi  Rapidminer  versi  9.9  dengan  membandingkan  nilai  DBI (Davies  Bouldin  Index)  kedua  algoritma  dengan  sehingga  kesimpulan  dalam  menentukan  nilai  terbaik    jumlah  klaster  (K) bahwa percobaan keempat yang menunjukkan sebesar 0,296 nilai DBI (Davies Bouldin Index) dengan enam buah klaster. Jika nilai  DBI semakin  kecil atau  mendekati 0,  maka  hasil  klaster  yang  didapatkan  lebih  optimum.  Hasil  yang  didapatkan pada algoritma K-Means mendapatan hasil nilai DBI (Davies Bouldin Index) yang lebih kecil dengan nilai 0,296 sedangkan hasil algoritma  K-Medoids  dengan  nilai  DBI  (Davies  Bouldin  Index)  sebesar  0,507.  Algoritma  terbaik  untuk  klasterisasi  hasil produksi buah-buahan yang ada di kabupaten Kotawaringin Timur adalah algoritma K-Means berdasarkan hasil nilai DBI yang diperoleh.
Kata Kunci: Data mining; Clustering; K-Means; K-Medoids; Rapidminer
Abstract− In general, in 2019-2020 fruit production in Kotawaringin Timur district has decreased. Based on the data on fruit production, the amount of fruit production decreased, resulting in scarce fruit stocks and expensive fruit prices. Based on these problems, fruit production will be grouped according to the type of production in East Kotawaringin district using data mining techniques with clustering techniques using the K-Means algorithm and K-Medoids algorithm in order to optimize and increase fruit production. The results of grouping fruit production will be divided into 3 clusters, namely the highest cluster, the medium cluster, and the lowest cluster, making it easier for the Food and Agriculture Security Service in East Kotawaringin district to calculate and increase agricultural  yields,  especially in  the horticulture sector. Based  on the test results using  data in 2019- 2022, totaling 29 data in the Rapidminer application version 9.9 by comparing the DBI (Davies Bouldin Index) values  of the two  algorithms  with  so  that  the  conclusion  in  determining  the  best  value  for  the  number  of  clusters  (K)  is  that  the  fourth experiment shows 0.296 DBI (Davies Bouldin Index) values with six clusters. If the DBI value is smaller or closer to 0, then the cluster results obtained are more optimal. The results obtained in the K-Means algorithm get a smaller DBI (Davies Bouldin Index) value with a value of 0.296 while the K-Medoids algorithm results with a DBI (Davies Bouldin Index) value of 0.507. The best algorithm for clustering fruit production in Kotawaringin Timur district is the K-Means algorithm based on the DBI values obtained.
Keywords : Data mining; Clustering; K-Means; K-Medoids; Rapidminer

## 1. PENDAHULUAN
Pertanian merupakan salah satu sektor utama dalam pembangunan ekonomi Indonesia, dimana Indonesia termasuk ke dalam daerah agraris[1]. Peran dalam sektor pertanian sangat luas diantaranya sebagai penyedia bahan pokok, bahan  industri, pendapatan rumah tangga pedesaan, serta penyumbang produksi domestic bruto di Indonesia[2]. Sektor  pertanian  merupakan  salah  satu  sektor  yang  sangat  penting  khususnya  sektor  holtikultura.  Sektor holtikultura mempunyai peran terhadap pemenuhan gizi serta nutrisi untuk masyarakat Indonesia.
Pada tahun 2015-2019 berdasarkan Rencana Strategis Direktoral Jenderal Holtikultura  menyatakan  yang mendukung potensi perkembangan sektor holtikultura diantaranya adalah payung hukum, keanekaragaman hayati, ketersediaan  lahan  pertanian,  agroklimat  (iklim  yang  sesuai),  dukungan  teknologi,  ketersediaan  tenaga  kerja, ketersediaan  pasar,  penetapan  komoditas  prioritas  holtikultura,  sistem  perbenihan  serta  sistem  perlindungan holtikultura[3].
Pembagian  sektor  holtikultura  terbagi  menjadi  subsektor tanaman  sayuran,  tanaman  buah,  tanaman  hias dan  tanaman  obat-obatan.  Berdasarkan  data  Dinas  Pertanian  kabupaten  Kotawaringin  Timur  pada  tahun  2019- 2022 subsector tanaman  buah terdiri dari 29 komoditas.  Kabupaten  Kotawaringin Timur  merupakan  kabupaten yang ada pada provinsi Kalimantan Tengah yang mempunyai potensi dalam mengembangkan sektor pertanian dan perkebunan. Potensi wilayah  yang  mendukung pengembangan terhadap komoditas unggulan (holtikultur) salah satunya adalah penghasil produk holtikultura jenis buah (frutikultura).

## 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.v7i4.6477
Gambar 1 . Diagram hasil produksi buah
Berdasarkan  tabel  data  hasil  produksi  buah  pada  Dinas  Pertanian  kabupaten  Kotawaringin  Timur  tahun 2019-2022  yang  mengalami  fluktuasi  produksi. Pada  tahun  2021  produksi  jambu  air  mencapai  jumlah  514,95 kuintal sedangkan jumlah produksi pada tahun 2022 sebesar 978,72 kuintal. Kenaikan produksi buah jambu air pada tahun 2021-2022 sebesar 463,77 kuintal. Pada tahun 2019 produksi buah durian mengalami penurunan drastis mencapai  jumlah 11076 kuintal  dan  jumlah produksi pada tahun 2020 sebesar 2946 kuintal. Selisih penurunan produksi buah durian pada tahun 2019-2020 sebesar 8130 kuintal. Bersdasarkan tahun 2019-2020 produksi buah di  kabupaten  Kotawaringin  Timur  mengalami  penurunan  produksi.  Penurunan  hasil    produksi  buah  tersebut menyebabkan harga buah menjadi mahal serta stok buah menjadi langka.
Berdasarkan  permasalahan  diatas,  maka  akan  dilakukan  pengelompokan  produksi  buah-buahan  menurut jenis produksi  yang ada di kabupaten  Kotawaringin Timur dengan tenik  data mining   untuk  meningkatkan dan mengoptimalkan  produksi  buah.  Adapun  alasannya  untuk  mendukung  peningkatan  nilai  tambah  produk  serta meningkatan pendapatan para petani. Konsep pada data mining ataupun knowledge discovery in database (KDD) merupakan  sebuah  kegiatan  yang    meliputi  pengumpulan  data,  pemakaian  data  historis  untuk  menemukan keteraturan, hubungan atau pola  pada data set yang berukuran besar[4]. Keluran data mining digunakan sebagai pengambilan  keputusan  dimasa  depan[5].  Dalam  data  mining  Teknik  Clustering  dalam  data  mining  yang mempunyai arti pada sekelompok objek yang serupa  dalam group dan sekelompok objek yang berbeda dengan objek didalam  klaster lain ataupun disebut istilah similiarity[6].K-Means dan K-Medoids adalah algoritma yang termasuk dalam analisis klaster  non hierarki yang digunakan untuk mengelompokkan data. Teknik pada penelitian ini  adalah  clustering  menggunakan  metode  algoritma  K-Means  dan  algoritma  K-Medoids.  Adapun  tujuan melakukan  perbandingan  yaitu  menentukan  algoritma  terbaik  dalam  memetakan  hasil  pertanian  dengan menganalisis  pola  pengelompokan  data  untuk  pihak  dinas  bisa  meningkatkan  atau  mengelompokkan  petani berdasarkan  hasil  produksi  buah  dan  tujuannya  meningkatkan  hasil  pertanian  khususnya  sektor  holtikultura. Sehingga dengan adanya pembagian klaster tersebut dapat mempermudah Dinas Ketahanan Pangan dan Pertanian untuk  mengelompokkan  hasil  produksi  buah  sesuai  dengan  tingkat  klasternya.  Alasan  penggunaan  algoritma clustering  K-Means dan K-Medoids  ini karena algoritma ini cukup akurat dan efisien ketika berhadapan dengan objek  yang    besar.  Menurut  Mardalius  menyatakan  bahwa  kelebihan  dari  metode  K-Means  dan  K–Medoids bersifat  fleksible  karena  pengguna  dapat  menentukan  jumlah  cluster  yang  akan  dihasilkan[7].  Hasil pengelompokan  produksi  buah  akan  dibagi  menjadi  3  klaster  yaitu  klaster  tertinggi  klaster  sedang  dan  klaster terendah.
Adapun peneliti terdahulu  yang sebelumnya dilakukan diantaranya ialah  penelitian Riva Arsyad Farissa (dkk)  pada  perbandingan  metode  algoritma  K-Means  dan  K-Medoids  dalam  mengelompokkan  data  obat menggunakan Silhouette Coeffiecient tujuannya untuk referensi perencanaan obat  di puskesmas Karangsambung diperoleh kedua algoritma menunjukkan algoritma K-Means memperoleh hasil Silhouette Coeffiecient lebih besar senilai  0,672  sedangkan  algoritma  K-Medoids  senilai  0,536  yang  berarti  menunjukkan  hasil  bahwa  klaster algoritma  K-Means lebih berkualitas dibandingkan algoritma  K-Medoids [8]. Penelitian Aceng Supriyadi (dkk) dengan membandingkan algoritma K-Means dan K-Medoids  yang mengelompokkan berdasarkan  produktivitas armada kendaraan truk. Davies Bouldin Index merupakan metode untuk menganalisis klaster yang menghasilkan validitas senilai 0,67 untuk algoritma K-Means sedangkan untuk algoritma K-Medoids senilai 1,78. Nilai validitas DBI  algoritma  K-Means  lebih  rendah    sehingga  akan  diterapkan  dalam  pembuatan  aplikasi  clustering  armada kendaraan  berbasis web dikarenakan  lebih  relevan  dibandingkan nilai  validitas pada  algoritma  K-Medoids  [9]. Penelitian sebelumnya antara lain adalah penelitian Insanul Kamila (dkk) mengenai perbandingan kedua algoritma yaitu    K-Means  dan  K-Medoids  untuk  pengelompokan  data  transaksi  bongkar  muat  pada  provinsi  Riau.  Hasil percobaan yang telah dilakukan, hasil yang diperoleh pada pengolahan algoritma K-Means memerlukan  waktu 1 detik sedangan untuk algoritma K-Medoids memerlukan waktu sekitar 1 menit 38 detik pada aplikasi  Rapidminer. Algoritma K-Means menghasilkan nilai DBI yang lebih rendah senilai 0.019 sedangkan pada algoritma K-Medoids
2019 2020 2021 2022 Kenaikan Selisih 514,94 978,72 463,77 11076 2946 8130 Jambu air Durian

## 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.v7i4.6477
senilai  0.112    [10].  Pada  penelitian  Frendra  Farahdinna  pada  klasterisasi  perusahaan  nasional  produk  asuransi dengan membandingkan algoritma K-Means dan K-Medoids menyatakan bahwa metode K-Means lebih optimal dibanidngkan dengan metode  K-Medoids berdasarkan  nilai Davies Boldin Index (DBI) senilai 0,018 pada k=5 [11].  Pada  penelitian  Sevi  Dian  Nirwana  (dkk)  pada  klastering  dalam  kasus  penambahan  Covid-19  pada  kota ataupun kabupaten yang ada pada provinsi Sumatera Selatan dengan membandingkan algoritma K-Means dan K- Medoids.  Berdasarkan pengujian  pada  algoritma  K-Means  menunjukkan  K=2 dengan  nilai  terbaik DBI sebesar 0.078  sedangkan  nilai  DBI  terbaik  algoritma  K-Medoids  sebesar    0.250  pada  K=3[12].  Pada  penelitian  Reza gustrianda  dan  Dadang  iskandar  mulyana  bahwa  hasil  dari  pengelompokkan  pemilihan  pada  produk  unggulan dengan menerapkan algoritma K-Means memperoleh nilai Davies Bouldin Index (DBI)  senilai 0.430 berarti lebih tepat  digunakan  sedangkan  untuk  algoritma  K-Medoids    nilai  Davies  Bouldin  Index  (DBI)  senilai  1,329  [13]. Penelitian Fitriana Harahap pada klastering kelas untuk siswa tunagrahita dengan membandingkan algoritma K- Means dan K-Medoids. Cluster yang dihasilkan ada 3. Algoritma K-Means menghasilkan nilai DBI senilai 0.161 dan nilai DBI untuk algoritma K-Medoids senilai 0.281. Berdasarkan hasil DBI pada menggunakan algoritma K- Means lebih baik sebesar 0.161 dibandingkan dengan algoritma K-Medoids[14]. Pada penelitian Annisa Enggar Pramitasari dan Yessica Nataliani yang berjudul Clustering karyawan berdasarkan nilai kerja dengan algoritma K- Means dan Fuzzy C-Mean. Pada penelitian tersebut menyatakan algoritma Fuzzy C-Means lebih baik digunakan dalam melakukan pengelompokan data nilai kinerja karyawan pada PT.XYZ karena nilai akurasi mendekati nilai 100% yaitu sebesar 76% sedangkan algoritma K-Means sebesar 44%[15].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Adapun tahapan pada penelitian ini untuk pemetaan hasil produksi buah di kabupaten Kotawaringin Timur yang digunakan  untuk  memberikan  langkah-langkah  mengenai  penyelesaian  permasalahan  penelitian.  Gambaran tahapan penelitian yang akan dilaksanakan, dibawah ini.
Gambar 2 . Tahapan penelitian
Adapun sebagai berikut uraian mengenai tahap penelitian diatas:
1. Analisis terhadap permasalahan merupakan adalah kegiatan penelitian setelah memaparkan masalah. Setelah permasalahan diketahui, maka tahap selanjutnya mengambil keputusan untuk  menganalisis terkait pemetaan hasil  produksi  buah  dimana  informasi  tersebut  dapat  dijadikan  pedoman  bagi  petani  buah  di  kabupaten Kotawaringin Timur.
2. Mempelajari jurnal referensi terkait penelitian yang mendukung kegiatan pelaksanaan penelitian sehingga akan dilakukan  pencarian  jurnal  penelitian  sebagai  referensi  terkait  informasi  seperti  analisa  yang  membahas pemetaan buah. Dalam penelitian ini akan menerapkan metode K-Means dan metode K-Medoids.
3. Melakukan pengumpulan data adalah proses yang dilakukan dengan cara dokumentasi statistic.
4. Melakukan analisis clustering hasil produksi buah menggunakan metode K-Means dan metode K-Medoids.
5. Melakukan perbandingan pada algortima K-Means dan K-Medoids.
6. Melakukan analisis hasil yang pada algoritma K-Means dan algorima K-Medoids.

## 2.2 K-Means
Algoritma K-Means adalah algoritma jenis clustering yang sederhana dengan data non hierarki dengan membagi data  dalam  beberapa  kelompok.  Algoritma  K-Means  banyak  digunakan  dikarenakan    mudah  diterapkan  dalam

## 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.v7i4.6477
waktu yang relatif singkat [16]. Algoritma K-Means adalah suatu proses yang membagi data ke dalam beberapa kelompok serta setiap tahapan tertentu pada suatu objek. Algoritma k-means memiliki aturan yakni ada beberapa kelompok yang akan dimasukan dan hanya memiliki atribut bertipe numerik [17]. Berikut akan diuraikan proses algoritma K-Means : 1. Menginput data.
2. Menentukan jumlah klaster.
3. Mengambil data secara acak sesuai dengan jumlah klaster yang akan digunakan untuk pusat cluster (centroid).
4. Menghitung jarak data dengan pusat klaster dengan menerapkan persamaan dibawah ini.
D ij =   √(X 1i −  v 1j ) 2 + ⋯ +  (X ij −  v kj ) 2 (1)
dimana: D ij = jarak data ke i kemudian ke pusat klaster k X ij = data ke I pada atribut kemudian j V ij = titik pusat k pada atribut  j
5. Menghitung pusat klaster terhadap anggota klaster yang baru.
6. Jika pusat pada klaster berubah maka proses klaster selesai, tetapi jika pusat pada klaster masih berubah maka langkah menghitung jarak pada langka ke empat diulangi sampai pusat klaster tidak berubah[18].

## 2.3 K-Medoids
Algoritma  k-medoids  merupakan  bagian  dari  partitioning  clustering  atau  disebut  sebagai  Partitioning  Around Method (PAM). Metode tersebut lebih efisien pada dataset yang kecil. Tahap pertama padal algoritma  k-medoids ialah  menemukan titik (medoids) yang paling representatif dalam kumpulan data dengan cara menghitung jarak kelompok  terhadap  semua  kombinasi  pada  medoids,  sehingga  jarak  pada  titik  dalam  suatu  cluster  kecil dibandingkan jarak titik antar cluster besar [19]. Algoritma k-medoids mengambil objek representatif titik acuan, bukan mengambil nilai rata-rata pada objek terhadap setiap klaster. Algoritma mencari parameter dalam inputan k jumlah klaster yang akan dibagi  antara satu set n objek [20]. Tahapan pada algoritma k-medoids ialah:
1. Tahap awal yaitu memilih titik awal k. Titik tersebut merupakan medoid yang memiliki fungsi kandidat dan menjadi poin sentral dalam kelompok.
2. Tahap kedua sisa objek tersebut akan dikelompokkan dengan objek yang paling mirip (representatif).
3. Tahap ketiga adalah mengganti satu medoid dengan medoid yang lain secara iterative untu kualitas yang lebih baik.
David  L.  Davies  dan  Donald  W.  Bouldin  mengenalkan  metode  yang  menggunakan  nama  mereka,  yaitu Davies-Bouldin Index (DBI) yang digunakan sebagai evaluasi cluster [21]. Metode yang dipakai untuk mengukur validitas dalam metode clustering menggunakan DBI, kohesi diartikan jumlah kedekatan data dengan titik pusat klaster  pada  klaster  yang  diikuti  sedangkan  separasi  yaitu  jarak  antar  titik  pusat  klaster  pada  klasternya. Pengukuran menggunakan DBI agar mengoptimalkan jarak antar klaster Ci dan Cj sekaligus meminimalkan jarak antar  titik  pada  klaster.  Perbedaan  yang  signifikan  pada  setiap  klaster  terlihat  pada  jarak  antar  cluster  yang maksimum, sehingga dapat terlihat perbedaan kecil antara klaster lebih jelas. Jarak intra-klaster minimal berarti setiap  objek  pada  klaster  mempunyai  tingkat  karakteristik    yang  tinggi  [22].  Sebagai  berikut  rumus  untuk menghitung DBI :
𝐷𝐵 = 1 𝑘 ∑ 𝑅 𝑖 𝑘 𝑖=1 (2)
Dengan keterangan sebagai berikut: DB : nilai Davies Bouldin Index Ri : jarak intra-cluster maksimum k : jumlah klaster yang berbeda
Dalam persamaan tersebut maka k merupakan banyaknya jumlah klaster yang dipakai. Jika semakin kecil nilai DBI yang didapatkan atau non-negatif >=0 sehingga semakin baik klaster yang didapatkan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Sebagai berikut adalah proses dalam pengumpulan data yang bertujuan agar kebutuhan penelitian yang dilakukan tercapai:
1. Study Literatur
Mempelajari jurnal penelitian  yang berkaitan dengan penelitian yang akan dilakukan berdasarkan penelitian sebelumnya.
2. Dataset statistic

## 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.v7i4.6477
Pada  penelitian  ini  menggunakan  dataset  yang  dikumpulkan  oleh  pihak  ke  3    karena  dataset  sudah  yang memiliki  otoritas.  Penggunaan  dataset  statistik  adalah  penggunaan  data  yang  sudah  tersedia,  sehingga pengguna dapat langsung mengakses dataset.
Pada penelitian ini data yang digunakan ialah dataset hasil produksi buah-buahan pada kabupaten Kotawaringin tahun 2019-2022.

## 3.1.1 Analisis Menggunakan Algoritma K-Means
Penelitian ini akan membahas terkait  pengolahan data produksi hasil buah-buahan pada kabupaten Kotawaringin Timur dengan data tahun 2019 sampai dengan tahun 2022 yang berjumlah 29 data. Selanjutnya akan dilakukan proses menerapkan data pada aplikasi Rapidminer versi 9.9. Pada data awal terdapat 14 kriteria atau atribut, sesuai dengan kebutuhan dari penelitian akan dilakukan pemilihan atribut sehingga didapat 5 atribut yaitu nama, tahun 2019, tahun 2020, tahun 2021 dan tahun 2022.
Tabel 1. Hasil Produksi Buah Pada Kabupaten Kotawaringin Timur Tahun 2019-2022
Sebelum  dilakukan  penerapan  proses  algoritma  k-means,  Selanjutnya  adalah  proses  import  dataset  ke dalam  aplikasi  Rapidminer  dengan  merubah  atribut  menjadi  bentuk  integer  agar  dapat  diolah  menggunakan algoritma k-means. Atribut label dalam penelitian ini adalah nama dengan type data polynominal, seperti tampilan gambar berikut.
No Kode Nama Satuan 2019 2020 2021 2022 1 ALP Alpukat Kuintal 96 74 25,11 56,36 2 ANG Anggur Kuintal 0 0 0 0,9 3 APL Apel Kuintal 0 0 0 0 4 BLI Belimbing Kuintal 562 841 110,7 86,94 5 NAG Buah Naga Kuintal 0 0 214,5 249 6 DKU Duku/Langsat/Kokosan  Kuintal 2125 1182 111,4 45 7 DUR Durian Kuintal  11076 2946 8615,85 7182 8 JBA Jambu Air Kuintal 540 552 514,95 978,72 9 JBJ Jambu Biji Kuintal 1589 1766 2464,9 3100,86 10 JKL Jengkol Kuintal 176 392 197,6 139 11 JRK Jeruk (Group) Kuintal 7999 9975 2638,74 2628,99 12 JRKBS Jeruk Besar Kuintal 146 112 0 0 13 JRKLM Jeruk Lemon Kuintal 0 0 228,99 617,19 14 JRKSI Jeruk Siam/Keprok Kuintal 7853 9863 2409,75 2011,8 15 LKG Lengkeng Kuintal 0 0 487 484,9 16 MGA Mangga Kuintal 2289 707 368,95 1028 17 MGS Manggis Kuintal 901 46 699,05 99 18 MKS Markisa/Konyal Kuintal 1 0 0 0 19 MLJ Melinjo Kuintal 106 188 40,75 109,5 20 NKA Nangka/Cempedak Kuintal 7054 10305 3854,9 1940,75 21 NNS Nenas Kuintal 2293 3093 1894,61 3363,5 22 PPY Pepaya Kuintal 2524 2165 1078,4 662,76 23 PTE Petai Kuintal 397 508 1136,42 104,16 24 PSG Pisang Kuintal  16563  11979  8904,15  109597,2 25 RBT Rambutan Kuintal 8954 2190 5351,5 1734,1 26 SLK Salak Kuintal 872 756 607,35 264,2 27 SWO Sawo Kuintal 1295 932 317,85 308,5 28 SSK Sirsak Kuintal 369 256 322,8 293,4 29 SKN Sukun Kuintal 416 204 169,9 76,1

## 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.v7i4.6477
Pada gambar 3 merupakan desain model algoritma K-Means clustering. Data tersebut akan diinput untuk proses  klasterisasi  dengan  metode  algoritma  k-means  bertujuan  untuk  mencari  nilai  k  pada  klaster  sekaligus maksimal berapa kali iterasi yang akan dilakukan, setelah itu akan diketahui performa menggunakan perhitungan yang diterapkan menggunakan performance yang akan menghasilkan performa vetor (nilai DBI).
Gambar 4. Jumlah klaster yang dibentuk pada algoritma K-Means
Berdasarkan delapan kali percobaan yang dilakukan dari K=3 hingga K=10, sehingga didapatkan nilai DBI (Davies Bouldin Index) dengan algoritma K-Means seperti tabel dibawah ini:
Tabel 2. Hasil DBI (Davies Bouldin Index) jumlah klaster algoritma K-Means
Percobaan  Jumlah k  Nilai Davies Bouldin Indx 1 3 0,371 2 4 0,333 3 5 0,441 4 6 0,296 5 7 0,309 6 8 0,443 7 9 0,42 8 10 0,427
Hasil DBI atau Davies Bouldin Index yang berdasarkan tabel diatas, pada hasil nilai k=3 yaitu 0,371, k=4 senilai 0,333, k=5 senilai 0,441, k=6 senilai 0,296, k=7 yaitu 0,309, k=8 senilai 0,443, k=9 senilai 0,420 dan k=10 senilai  0,427,  berdasarkan    hasil  nilai  k  terpilih  sebagai  jumlah  klaster  yang  optimal  terlihat  dalam  percobaan keempat  pada  k=6 dikarenakan  mempunyai  nilai  Davies  Bouldin  Index terkecil sebesar 0,296.  Nilai  DBI  yang semakin  kecil  akan  semakin  optimum  klaster  yang  dihasilkan,  maka  kesimpulan  pembentukan  klaster  dengan menggunakan algoritma k-means adalah 6 klaster.

## 3.1.2 Analisis Menggunakan Algoritma K-Medoids
Selain menganalisis algoritma K-Means, selanjutnya percobaan akan dilakukan menggunakan partisi lain dari data mining  yaitu  algoritma  K-Medoids  clustering  yang  akan  digunakan  untuk  pembanding,  agar  memperoleh  hasil yang  maksimal  sehingga  dapat  meningkatkan  dan  mengoptimalkan  produksi  buah  yang  ada  di  kabupaten Kotawaringin Timur. Perhitungan metode algoritma K-medoids bertujuan mengetahui hasil pengelompokkan serta nilai DBI (davies bouldin Index) menggunakan bantuan Rapidminer versi 9.9
Desain model clustering dengan algoritma K- Medoids terlihat pada gambar 4 Data tersebut akan diinput untuk  proses  klasterisasi  dengan  metode  algoritma  K-medoids  bertujuan  untuk  mencari  nilai  k  pada  klaster sekaligus  maksimal  berapa kali  iterasi  yang akan  dilakukan, setelah  itu akan diketahui performa  menggunakan perhitungan yang diterapkan menggunakan performance yang akan menghasilkan performa vetor (nilai DBI).

## 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.v7i4.6477
Berdasarkan delapan kali percobaan yang dilakukan dari K=3 hingga K=10, sehingga didapatkan nilai DBI (Davies Bouldin Index) algoritma K-Medoids seperti tabel dibawah ini:

## Tabel 3. Nilai hasil Davies Bouldin Index jumlah klaster algoritma K-Medoids
No  Jumlah k  Nilai Davies Bouldin Index 1 3 0,507 2 4 0,739 3 5 1,01 4 6 2,738 5 7 1,33 6 8 1,175 7 9 1,092 8 10 0,985
Hasil DBI atau Davies Bouldin Index yang berdasarkan tabel diatas, pada hasil nilai k=3 yaitu 0,507, k=4 senilai 0,739, k=5 senilai 1,010 k=6 senilai 0,296, k=7 yaitu 2,738, k=8 senilai 1,175, k=9 senilai 1,092 dan k=10 senilai  0,985,  berdasarkan    hasil  nilai  k  terpilih  sebagai  jumlah  klaster  yang  optimal  terlihat  dalam  percobaan keempat pada k=6 dikarenakan  mempunyai  nilai  Davies Bouldin Index terkecil sebesar 0,296. Nilai DBI  yang semakin  kecil  akan  semakin  optimum  klaster  yang  dihasilkan,  maka  kesimpulan  pembentukan  klaster  dengan menggunakan algoritma k-means adalah 3 klaster

## 3.2 Hasil Pengujian
Pada  penelitian  ini  pengujian  yang  menggunakan  k=2  sampai  k=10.  Nilai  k  optimal  ialah  nilai  DBI  (Davies Bouldin Index) yang terkecil. Berdasarkan hasil pengujian dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil pengujian kedua algoritma Uji ke-  Jumlah k  DBI K-Means  DBI K-Medoids 1 3 0,371 0,507 2 4 0,333 0,739 3 5 0,441 1,01 4 6 0,296 2,738 5 7 0,309 1,33 6 8 0,443 1,175 7 9 0,42 1,092 8 10 0,427 0,985
Anggota masing-masing klaster adalah sebagai berikut:
Tabel 5. Anggota cluster K=6 K-Means
No Cluster Anggota Cluster 1 Cluster 0 Jeruk (Group), Jeruk Siam/Keprok, dan Nangka/Cempedak 2 Cluster 1 Pisang 3 Cluster 2 Alpukat, Anggur, Apel, Belimbing, Buah Naga,Duku/Langsat/Kokosan, Jambu Air, Jengkol, Jeruk besar, Jeruk lemon, Lengkeng, Mangga, Manggis, Markisa/Konyal, Melinjo, Petai, Salak, Sawo, Sirsak, dan Sukun. Durian Rambutan Jambu Biji, Nenas, dan Pepaya
4 Cluster 3
5 Cluster 4
6 Cluster 5
Tabel 6. Anggota cluster K=3 K-Medoids No Cluster Anggota Cluster 1 Cluster 0 Alpukat, Anggur, Apel, Belimbing, Buah Naga, Duku/Langsat/Kokosan, Jambu Air, Jambu biji, Jengkol, Jeruk besar, Jeruk lemon, Lengkeng, Mangga, Manggis, Markisa/Konyal, Melinjo, Nenas, Pepaya, Petai, Salak,Sawo, Sirsak, dan Sukun. 2 Cluster 1 Pisang

## 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.v7i4.6477
Hasil  pada  algoritma  K-Means  yang  didapat  lebih  kecil  setelah  pengujian  didapatkan  nilai  DBI  (Davies Bouldin Index) yang yaitu yang ditunjukkan pada pengujian keempat dengan k=6 senilai 0,296 sedangkan pada algoritma K-Medoids klaster optimal di tunjukkan pada pengujian pertama dengan K=3 senilai 0,507. Hal tersebut menunjukkan bahwa cluster lebih optimal dibagi menjadi 6 atau 3 kelompok  untuk hasil produksi buah-buahan pada kabupaten Kotawaringin Timur.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  menggunakan  aplikasi  Rapidminer  versi  9.9  dengan  membandingkan  nilai  DBI (Davies Bouldin Index) kedua algoritma dengan menggunakan 29 data, sehingga kesimpulan dalam menentukan nilai terbaik  jumlah klaster (K)  bahwa percobaan keempat yang menunjukkan sebesar 0,296 nilai DBI (Davies Bouldin Index)  dengan  enam  buah klaster. . Jika  nilai DBI semakin kecil atau mendekati 0, maka  hasil klaster yang  didapatkan  lebih  optimum.  Hasil  yang  didapatkan  pada  algoritma  K-Means  mendapatan  hasil  nilai  DBI (Davies Bouldin Index)  yang  lebih kecil dengan nilai 0,296 sedangkan hasil algoritma K-Medoids dengan  nilai DBI (Davies Bouldin Index) sebesar 0,507.  Berdasarkan nilai DBI yang didapatkan sehingga algoritma K-Means menjadi  algoritma  terbaik  untuk  klasterisasi  hasil  produksi  buah-buahan  yang  ada  di  kabupaten  Kotawaringin Timur.  Dari  hasil  penelitian  ini  algoritma  K-Means  yang  terpilih  dalam  mengelompokan  hasil  produksi  buah- buahan    dengan  lebih  baik,  sehingga  dapat  memudahkan  Dinas  Ketahanan  Pangan  dan  Pertanian  di  kabupaten Kotawaringin Timur dalam menghitung dan meningkatkan hasil pertanian khususnya sektor holtikultura. Dalam penelitian  selanjutnya  perlu  dikembangkan  jumlah  atribut  dan  jumlah  sample  data  yang  lebih  banyak  serta melakukan perbandingan dengan algoritma yang lain.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terimakasih untuk Universitas Darwan Ali Sampit dan Dinas Pertanian kabupaten Kotawaringin Timur  karena dan telah mendukung dan membantu terlaksananya penelitian ini

## REFERENCES
[1] A. Hadiyatullah, D.  Arifianto, H. Azizah, and  A. Faruq, “KOMODITAS UNGGULAN DI  KABUPATEN JEMBER MENGGUNAKAN,” pp. 1–9, 2018.
[2] I. Audita and S. T. Bangsa, “PEMETAAN HASIL PRODUKSI BUAH-BUAHAN DENGAN TEKNIK DATA MINING K-MEDOIDS,” vol. 1, no. 3, 2022.
[3] U.  S.  Utara,  “Strategi  Pengembangan  Agribisnis  Hortikultura  di  Wilayah  Pedesaan  TALENTA  Conference  Series Strategi Pengembangan Agribisnis Hortikultura di Wilayah Pedesaan,” vol. 1, no. 1, pp. 0–8, 2018.
[4] . F., F. T. Kesuma, and S. P. Tamba, “Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Penjualan Sparepart Toyota Dengan Metode K-Means Clustering,” J. Sist. Inf. dan Ilmu Komput. Prima(JUSIKOM PRIMA), vol. 2, no. 2, pp. 67–72, 2020, doi: 10.34012/jusikom.v2i2.376.
[5] N. E. Putria, “Data Mining Penjualan Tiket Pesawat Menggunakan Algoritma Apriori Pada Terminal Tiket Batam Tour &  Travel,”  Comput.  Based  Inf.  Syst.  J.,  vol.  6,  no.  1,  pp.  29–39,  2018,  [Online].  Available: http://ejournal.upbatam.ac.id/index.php/cbis/article/download/643/410.
[6] A.  Almayda and S. Saepudin, “PENERAPAN DATA  MINING  K-MEANS CLUSTERING UNTUK,” pp. 241–249, 2021.
[7] M. Mardalius, “Pemanfaatan Rapid Miner Studio 8.2 Untuk Pengelompokan Data Penjualan Aksesoris Menggunakan Algoritma K-Means,” Jurteksi, vol. 4, no. 2, pp. 123–132, 2018, doi: 10.33330/jurteksi.v4i2.36.
[8] R.  A.  Farissa,  R.  Mayasari,  and  Y.  Umaidah,  “Perbandingan  Algoritma  K-Means  dan  K-Medoids  Untuk Pengelompokkan Data Obat dengan Silhouette Coefficient,” vol. 5, no. 2, pp. 109–116, 2021.
[9] B.  Produktivitas,  “Perbandingan  algoritma  k-means  dengan  k-medoids  pada  pengelompokan  armada  kendaraan  truk berdasarkan produktivitas,” vol. 06, pp. 229–240, 2021.
[10]  I. Kamila et al., “Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Pengelompokan Data Transaksi Bongkar Muat di Provinsi Riau,” vol. 5, no. 1, pp. 119–125, 2019.
[11]  P. Algoritma and  K.  D. A. N.  K.  Dalam, “Perbandingan algoritma  k-means dan  k-medoids dalam  klasterisasi produk asuransi perusahaan nasional,” vol. XI, no. 2, pp. 208–214, 2019.
[12]  R.  P.  K.  Covid-,  B.  Kota,  and  K.  Di,  “PERBANDINGAN  ALGORITMA  K-MEANS  DAN  K-MEDOIDS  DALAM CLUSTERING,” vol. 9, no. 2, pp. 126–131, 2022, doi: 10.30656/jsii.v9i2.5127.
[13]  M. A. K. D. K-medoids, “Penerapan Data Mining Dalam Pemilihan Produk Unggulan dengan,” vol. 6, pp. 27–34, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3294.
[14]  F. Harahap, “Perbandingan Algoritma K Means dan K Medoids Untuk Clustering Kelas Siswa Tunagrahita,” vol. 2, no. 4, pp. 191–197, 2021.
[15]  F. C-means, “Perbandingan Clustering Karyawan Berdasarkan Nilai Kinerja Dengan Algoritma K-Means Dan Fuzzy C- Means,” vol. 8, no. 3, 2021.
[16]  M. H. Adiya and Y. Desnelita, “Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Penerapan Algoritma K-Means Untuk
3 Cluster 2
Durian, Jeruk (Group), Jeruk Siam/Keprok,
Nangka/Cempedak, dan Rambutan.

## 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.v7i4.6477
Clustering Data Obat-Obatan Pada RSUD Pekanbaru,” vol. 01, pp. 17–24, 2019.
[17]  S.  Regina,  E.  Sutinah,  and  N.  Agustina,  “Clustering  Kualitas  Kinerja  Karyawan  Pada  Perusahaan  Bahan  Kimia Menggunakan  Algoritma  K-Means,”  J.  Media  Inform.  Budidarma,  vol.  5,  no.  2,  p.  573,  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i2.2909.
[18]  Y. Wicaksono, “Segmentasi Pelanggan Bisnis Dengan Multi Kriteria Menggunakan K-Means,” Indones. J. Bus. Intell., vol. 1, no. 2, p. 45, 2019, doi: 10.21927/ijubi.v1i2.872.
[19]  S. Sindi, W. R. O. Ningse, I. A. Sihombing, F. I. R.H.Zer, and D. Hartama, “Analisis Algoritma K-Medoids Clustering Dalam  Pengelompokan  Penyebaran  Covid-19  Di  Indonesia,”  J.  Teknol.  Inf.,  vol.  4,  no.  1,  pp.  166–173,  2020,  doi: 10.36294/jurti.v4i1.1296.
[20]  F. Nasari, D. H. Tanjung, and F. Handayani, “Optimasi Metode K-Means dan K-Medoids Berdasarkan Jumlah Cluster dan Nilai DBI Dalam Pengelompokkan Produksi Kelapa Sawit Di Provinsi Riau,” vol. 7, no. 2, 2023.
[21]  I. Safira, R. Salkiawati, and W. Priatna, “Penerapan Algoritma K-Means untuk Mengetahui Pola Persediaan Barang pada Toko Raja Bekasi,” vol. 3, no. 1, pp. 99–110, 2022.
[22]  J. Sisfotenika, “Evaluasi Cluster Data Interkomparasi Anak Timbangan Dengan Algoritma Self Organizing Maps Cluster Evaluation Weighing Intercomparison Data with Self Organizing Maps Algorithm,” vol. 11, no. 2, pp. 208–219, 2021.