## Pemanfaatan Algoritma K-Means Dalam Menentukan Potensi Hasil Produksi Kelapa Sawit
Ayu Sri Wahyuni * , Elin Haerani, Elvia Budianita, Liza Afrianti
Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1,* 11950125018@students.uin-suska.ac.id, 2 elin.haerani@uin-suska.ac.id, 3, elvia.budianita@uin-suska.ac.id,
4 liza.afriyanti@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 11950125018@students.uin-suska.ac.id Submitted: 22/12/2023; Accepted: 31/12/2023; Published: 31/12/2023
Abstrak –Mengingat  pentingnya  budidaya  kelapa  sawit  saat  ini  dan  masa  depan,  serta  semakin  meningkatnya  permintaan minyak sawit oleh penduduk dunia, maka perlu dipikirkan upaya peningkatan kualitas dan kuantitas produksi  minyak sawit secara tepat guna mencapai tujuan yang diinginkan dan dicapai. Berdasarkan data hasil produksi buah sawit PT Salim Ivomas Pratama Tbk terlihat di beberapa tempat produksi buahnya bervariasi. Potensi hasil buah kelapa sawit didasarkan pada luas panen, realisasi produksi dan tahun tanam nya Pengelasteran K-Means dapat membantu mengidentifikasi potensi kelapa sawit, dengan hasil yang bervariasi dari hari ke hari. Proses ini memungkinkan lokasi dengan pola produksi serupa, yang memfasilitasi keputusan  manajemen  dan  strategi  produksi.  Pada  penelitian  ini,  wilayah  potensi  penanaman  buah-buahan  dikelompokkan menggunakan algoritma K-Means.  K-Means bertujuan untuk memfasilitasi pengelompokan blok dengan  produksi buah tinggi dan rendah. Data yang digunakan ialah sebanyak 180 data selama 5 tahun terakhir yakni sejak tahun 2018 hingga tahun 2022, dengan atribut Blok Panen, Luas Area, Berat janjang, dan Realisasi produk atau jumlah. Penelitian ini menggunakan bantuan software Rapidminer dan Google Colab. Hasil dari penelitian ini di dapakan C1 (tertinggi) ialah 125 data Blok Panen dalam artian bahwa kelompok pertama termasuk kategori Hasil panen yang baik atau tinggi pada tahun 2018-2022, dan C0 (terendah) ialah 55 data Blok Panen dalam artian bahwa kelompok kedua termasuk kategori hasil panen rendah 2018-2022.
Kata Kunci: Kelapa Sawit; Hasil Panen; Data Mining; Clustering; Algoritma K-Means
Abstract– Considering the importance of oil palm cultivation now and in the future, as well as the increasing demand for palm oil by the world population, it is necessary to think about efforts to increase the quality and quantity of palm oil production appropriately in order to achieve the  desired and achievable  goals. Based  on  data on palm fruit production results from PT Salim Ivomas Pratama Tbk, it can be seen that fruit production varies in several places. The potential yield of oil palm fruit is based on the harvested area, actual production and year of planting. K-Means welding can help identify the potential of oil palm, with results that vary from day to day. This process allows locations with similar production patterns, which facilitates management  decisions  and  production  strategies.  In  this  research,  potential  fruit  planting  areas  were  grouped  using  the  K- Means algorithm. K-Means aims to facilitate the grouping of blocks with high and low fruit production. The data used is 180 data  for  the  last  5  years,  namely  from  2018  to  2022,  with  the  attributes  Harvest  Block,  Area,  Sheet  Weight,  and  Product Realization or quantity. This research uses the help of Rapidminer and Google Colab software. The results of this research show that C1 (the highest) is 125 Harvest Block data in the sense that the first group is included in the good or high harves t yield category in 2018-2022, and C0 (the lowest) is 55 Harvest Block data in the sense that the second group is included low yield category 2018-2022.
Keywords : Palm Oil; Harvest Results; Data Mining; Clustering; Algorithms K-Means

## 1. PENDAHULUAN
Kelapa sawit merupakan tanaman yang memiliki nilai ekonomi relatif tinggi karena menghasilkan minyak nabati. Kelapa sawit penting  bagi  Indonesia  karena  menciptakan  lapangan kerja  bagi  masyarakat  lokal  dan  merupakan sumber devisa negara[1]. Kelapa sawit merupakan tanaman  tropis dan memerlukan suhu, jenis tanah, ketinggian, dan curah hujan yang tepat untuk mendapatkan hasil yang optimal[2]. Kelapa sawit (Elaeis guineensis jacq) saat ini merupakan  tanaman perkebunan yang menempati posisi penting dalam sektor pertanian pada umumnya dan sektor perkebunan pada khususnyaPasalnya, banyak pabrik yang memproduksi minyak dan lemak. Kelapa sawit menghasilkan nilai ekonomi  terbesar di dunia per hektarnya[2]. Mengingat pentingnya budidaya kelapa sawit saat ini  dan  masa  depan,  serta  semakin  meningkatnya  permintaan  minyak  sawit  oleh  penduduk  dunia,  maka  perlu dipikirkan  upaya  peningkatan  kualitas  dan  kuantitas  produksi  minyak  sawit  secara  tepat  guna  mencapai  tujuan yang  diinginkan  dan  dicapai[3].  Salah  satunya  adalah  pemilihan  bahan  tanam  berupa  benih  yang  memerlukan upaya  teknis  dan  kultural  serta  pengelolaan  benih  yang  baik.  Pemilihan  benih  yang  tepat    mempengaruhi produktivitas tanaman kelapa sawit [4].
PT Salim Ivomas Pratama Tbk adalah usaha dalam bidang perkebunan kelapa sawit dalam pengelolaan nya kerap mengalami penurunan hasil  minya sawit dan  inti sawit karna kurangnya pemetaan  lokasi potensial untuk produksi.  Kendala  ini  disebabkan  oleh  luas  nya  perkebunan  kelapa  sawit  diwilayah  rokan  hilir  yang  belum dipetakan dengan baik, dan pihak terkait belum menyusun rencana panen berdasarkan blok yang memiliki potensi buah  yang  baik  [5]–[7].  Perusahaan  ini terletak di wilayah  Kabupaten Rokan Hilir,  yang  merupakan salah satu kabupaten di Provinsi Riau, Indonesia. Kabupaten Rokan Hilir dikenal sebagai salah satu daerah yang memiliki luas perkebunan kelapa sawit yang signifikan. Sebagai perusahaan kelapa sawit, PT. Salim Ivomas Pratama Tbk mungkin terlibat dalam berbagai kegiatan,  termasuk penanaman, dan pengolahan kelapa sawit menjadi produk- produk turunannya seperti minyak kelapa sawit dan inti sawit [8]. PT Salim Ivomas Pratama Tbk Kabupaten Rokan
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7226
Hilir diberdirikan di atas lahan seluas 7,28 hektar serta luas pembangunan pabrik 15.393 meter persegi. Kawasan ini  sebagai  lokasi  pabrik  dan  kompleks  perumahan  para  karyawan  pabrik.    Hingga  saat  ini,  Pt  Salim  Ivomas Pratama Tbk Kabupaten Rokan Hilir memiliki dua tangki penyimpanan dan dua silo Bulk untuk menyimpan CPO (crude palm oil), dengan kapasitas 2.000 ton CPO per \tangki penyimpanan dan 5.000 ton  per silo Bulk ton inti sawit satuan. Jika terdapat masalah limbah cair, hasil akhir pengolahan dapat dikumpulkan dan diolah pada kolam limbah dan dialirkan dengan aman  ke titik penggunaan untuk bagian dari proses. Volume kolam limbah kurang lebih 60.340 meter persegi dan luas lahan yang digunakan 142,87 hektar [9].
Clustering  adalah  metode  yang  digunakan  untuk  mengubah  data  lapangan  menjadi  analisi pengelompokkan, hal ini dapat mempermudah pengguna dalam menentukan posisi atau letak suatu titik [10], [11]. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi  lokasi potensial buah kelapa sawit berdasarkan data hasil panen dengan menggunakan teknik data mining[12]. Data mining merupakan disiplin iilmu yang memproses informasi melalui  analisis  data  lama  yang  tidak  dipakai[13],  [14].  Pendekatan  ini  menggabungkan  statistika,  kecerdasan buatan, dan penelitian basis data yang terus berkembang.
Penelitian serupa yang dilakukan Deny Dkk pada tahun 2021 dengan judul  Memanfaatkan Algoritma K- Means  Dalam  Memetakan  Potensi  Hasil  Produksi  Kelapa  Sawit  PTPN  IV  Marihat  mendapatkan  hasil  C1 (tertinggi) ialah 14 data Blok Panen, dan C2 (terendah) ialah 11 data Blok Panen [15].  Selain itu juga terdapat penelitian  oleh    Effendi  dkk  pada  tahun  2021  dengan  judul  Penerapan  Metode  K-Means  Clustering  untuk Pengelompokan  Lahan  Sawit  Produktif  pada  PT Kasih  Agro  Mandiri,  mendapatkan  hasil  Cluster Produktifitas Tinggi terdiri atas 26 blok lahan, Cluster Produktifitas Sedang terdiri atas 35 blok lahan, dan Cluster Produktifitas Rendah terdiri atas 39 blok  lahan  [16].  Selanjutnya penelitian oleh  Ramadhani dan  megawati pada tahun 2023 dengan judul Implementasi Algoritma K-Means Untuk Klustering Data Produktivitas Kelapa Sawit  mendapatkan hasil  C0 ialah 13 data, dan C1 ialah 35 data [3]. Azhari, bersama rekan-rekannya, melakukan penelitian dengan judul  "Pengelompokkan  Hasil  Produksi  Tanaman  Perkebunan  Berdasarkan  Provinsi  Menggunakan  Metode  K- Means Clustering." Hasil penelitian ini mengindikasikan bahwa produksi tanaman perkebunan di Indonesia dapat dikelompokkan menjadi 3 Cluster, yaitu Cluster rendah, Cluster sedang, dan Cluster tinggi. Melalui penggunaan Algoritma K-Means, ditemukan bahwa Cluster tinggi terdiri dari 6 Provinsi, Cluster sedang terdiri dari 2 Provinsi, dan  Cluster  rendah  terdiri  dari  27  Provinsi.  Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  penelitian  ini  adalah  bahwa pengelompokkan  produksi  tanaman  perkebunan  di  Indonesia  dapat  berhasil  dilakukan  dengan  menerapkan algoritma  K-Means.  [4].  Lalu,  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Fina  Nasari  yang  berjudul  "Optimalisasi Pengelompokkan  Data  Produksi  Kelapa  Sawit  Menggunakan  Algoritma  K-Medoids"  menghasilkan  data  untuk jenis 2 kelompok, yakni 7 data pada kelompok 1 dan 5 data pada kelompok 2. Pada jenis 3 kelompok, didapatkan 5 data pada kelompok 1, 4 data pada kelompok 2, dan 3 data pada kelompok 3. Sementara untuk jenis 5 kelompok, hasilnya adalah 3 data pada kelompok 1, 2 data pada kelompok 2 dan 4, 1 data pada kelompok 3, dan 2 data pada kelompok  4.  Evaluasi  menggunakan  nilai  Davies-Bouldin  Index  (DBI)  menunjukkan  bahwa  jenis  kelompok  2 menjadi jenis kelompok terbaik dengan nilai DBI sebesar -159796492242,667[2].
Dalam  penelitian  ini,  algoritma  k-means  dari  data  mining  digunakan  untuk  mengelompokkan  lokasi potensial kelapa sawit pada PT Salim Ivomas Pratama Tbk. K-menas adalah metode pengelompokkan data dan hiyrarki yang membagi data kedalam dua atau lebih kelompok [6], [17], [18]. Selanjutnya peneliti menggunakan evaluasi  clustering.  Penelitian  ini  melakukan  evaluasi  clustering  dengan  maksud  untuk  menilai  sejauh  mana kualitas hasil  clustering  yang dihasilkan. Dalam konteks penelitian  ini, penilaian  hasil clustering  menggunakan Davies  Bouldin  Index  (DBI)  bertujuan  untuk  menentukan  jumlah  cluster  yang  paling  optimal.  DBI,  yang diperkenalkan oleh David  L. Davies dan Donald  W. Bouldin pada tahun 1979, adalah  metode  yang digunakan untuk  mengukur  validitas  atau  keoptimalan  jumlah  cluster  pada  suatu  metode  pengelompokan.  DBI  mengukur kohesi sebagai jumlah kedekatan data terhadap titik pusat cluster yang diikuti [19].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tahapan penelitian meliputi urutan dari awal hingga akhir penelitian. Tahapan dalam penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1.

## 2.1 Perumusan Masalah
Dalam  penelitian  awal  adalah  menentukan  fokus  penelitian  atau  perumusan  masalah  dalam  penelitian  ini. Rumusan  masalah  yang  didapatkan  yaitu  bagaimana  pemanfaatan  algoritma  data  k-means  dalam  menentukan potensi hasil kelapa sawit.

## 2.2 Pengumpulan Data
Untuk mendapatkan informasi dan data yang dibutuhkan. Penelitih melalukan pengumpulan data dengan dua tahap yaitu studi pustaka dan observasi a. Studi Kasus
Studi pustaka merupakan tahapan untuk mengumpulkan literature yang dibutuhkan dalam penelitian. Metode ini dapat dilakukan dengan cara mencari sumber referensi yang ada di jurnal dengan berbagai jurnal yang ada [15].
b. Observasi
Dalam  observasi  ini  dilakukan  untuk  melihat,  mempelajari  secara  langsung  serta  menggumpulkan  data produksi hasil kelapa sawit. Data yang didapat merupakan data primier, data hasil produksi di PT Salim Ivomas Pratama dengan data 5tahun dari 2018-2022 dengan  format xlsx.  Atribut  yang di dapat pada data ini  yaitu, Blok Panen, Luas Areal, Berat janjang dan Jumlah.
2.3 Proses Data Mining (Algoritma K-Means)
Pada penelitian ini terdapat beberapa tahapan data mining yang dilakukan, yakni :
a. Data Selection
Seleksi Data adalah tahap di mana atribut-atribut yang akan digunakan dalam proses data mining dipilih, karena tidak semua atribut dari sumber data dapat digunakan sepenuhnya. Data yang digunakan dalam penelitian ini melibatkan atribut-atribut seperti Blok Panen, Luas Area, Berat Janjang, dan jumlah realisasi produk.
b. Transformation data
Membuang  data  yang  tidak  konsisten  dan  noise,  duplikasi  data,  memperbaiki  kesalahan  data,  dan  bisa diperkaya  dengan  data  eksternal  yang  tepat  merupakan  tujuan  dari  data  Pre-Processing  dan  Cleaning  Data. Data yang digunakan dalam penelitian ini, peneliti melakukan transformation data untuk mengatasi data yang kosong.
Selanjutnya data di olah menggunakan Algoritma K-Means. Dalam penerapan Algoritma K-Means terdapat rangkaian langkah yang dapat dilakukan melalui flowchart. Berikut gambaran perhitungan algoritma k-means.
Gambar 2 . Flowchart Algoritma K-Means
Tahap yang dilakukan untuk menghitung algoritma K-Means sebagai berikut ini: a. Menetapkan jumlah cluster (k)
b. Memilih titik pusat (centroid) cluster secara acak
c. Temukan jarak tiap data terhadap centroid menggunakan rumus Euclidean yaitu:
𝑑(𝑥, 𝑦) = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) 2 (1)
Keterangan: d(x,y) : Jarak antara titik data x dan titik data y x : Titik data pada objek y : Titik data pada centroid i : Jumlah objek
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7226
d. Mengelompokkan data jadi yang dijumlahkan menurut jarak minimum (minimum) antara data dengan pusat cluster atau data centroid untuk memperoleh cluster baru.
e. Menghitung  ulang  setiap  cluster  sebagai  pusat  cluster  baru  (centroid)  berdasarkan  data  yang  mengikutinya. Nilai centroid baru ditentukan berdasarkan rata-rata data tiap cluster. Rumusnya adalah:
𝐶𝐼 = 𝑥1+𝑥2+𝑥3+⋯+𝑥𝑛 ∑ 𝑥
(2)
Keterangan:
CI : centroid baru x1 : nilai cluster ke-1
xn : nilai cluster ke-n
x : Total data
f. Setelah mendapatkan centroid baru, lakukan iterasi berikutnya atau ulangi langkah c sampai e hingga tidak ada lagi data yang dipindahkan dari cluster.

## 2.4 Implementasi dan Hasil
Tahapan selanjutnya adalah implementasi dan hasil. Tahapan implementasi merupakan tahapan dalam penelitian menggunakan alat Rapidminer dan Google Collab untuk mencapai hasil yang diinginkan.

## 2.5 Uji Validitas
Tahap ini dilakukan bertujuan sebagai  membandingkan hasil dari pengerjaan pada google collab dan pada tools rapidminer. Sehingga dapat dijadikan perbandingan.

## 2.6 Kesimpulan
Kesimpulan diambil dari hasil pengujian yang telah dilakukan terhadap algoritma K-means.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini data yang digunakan merupakan data primer yang berasal dari PT Salim Ivomas Pratama Tbk. data terdiri dari 4 atribut yaitu Blok Panen, Luas Area, Berat Janjang dan Jumlah. Data yang digunakan ialah data hasil panen selama 5 tahun terakhir yakni sejak tahun 2018 hingga tahun 2022. Berdasarkan penjelasan tersebut, dapat dilihat pada tabel 1 yang berisi data dari PT Salim Ivomas Pratama Tbk.

## Tabel 1. Data Hasil Produksi Kelapa Sawit
BLOK PANEN  LUAS AREAL (HA)  BERAT JANJANG (KG)  JUMLAH (KG) E44 30 26,828 604,292 E45 30 25,718 609,340 E46 30 26,161 608,125 E47 30 26,738 628,510 E48 30 26,783 631,508 E49 30 26,103 613,748 E50 31 27,312 644,785 E51 31 26,731 603,002 E52 30 26,598 614,705 E53 30 25,216 598,792 … … … … G47 30 28,350 634,122 G48 30 27,904 637,212 G49 30 28,643 629,271 G50 30 28,859 626,175 G51 30 27,835 620,335 G52 30 27,550 630,290 G53 31 29,336 636,764 G54 30 29,035 632,009 G55 30 28,187 638,973
Data di atas diolah  menggunakan tahapan data mining. Proses pengolahan datanya menggunakan algoritma K-Means, dengan menggunakan 10 data pertama sebagai contoh perhitungan manual. a. Tentukan  jumlah  cluster  (k).  Jumlah  cluster  ditentukan  dari  kebutuhan  produksi.  Jumlah  cluster  yang digunakan pada penelitian sebanyak 2 cluster.
b. Tentukan nilai asal cluster (pusat) untuk cluster (k) sebanyak-banyaknya. Nilai titik tengah dihasilkan secara acak. Titik cluster pertama dapat dilihat pada tabel 2 sebagai berikut:
Tabel 2. Titik Cluster Awal (Iterasi-1)
CENTROID  LUAS AREAL (HA) BERAT JANJANG (KG) JUMLAH (KG) C0 30 25,718 609,340 C1 31 27,312 644,785
c. Hitung jarak terdekat data ke setiap nilai centroid adalah sebagai berikut.
1. Perhitungan data ke-1 terhadap centroid cluster 0 𝑑(1,0) = √(30 − 30) 2 + (26.828 − 25,718) 2 + (604,292 − 609,340) 2 = 5168.597 2. Perhitungan data ke-1 terhadap centroid cluster 1 𝑑(1,1) = √(30 − 31) 2 + (26.828 − 27,312) 2 + (604,292 − 644,785) 2 = 40495.8925
Hasil  perhitungan  menggunakan  rumus  Euclidean  distance  pada  data  awal  menunjukkan  bahwa  data pertama merupakan data yang paling dekat dengan cluster 1, dilihat dari nilai perhitungan yang paling kecil dibandingkan dengan cluster lainnya. Dengan demikian, data 1 dapat dikategorikan ke dalam kelompok cluster 1. Proses perhitungan ini diulang untuk setiap data hingga semua data ditempatkan dalam kelompok cluster yang paling dekat.
d. Setelah menghitung jarak data dari centroid, selanjutnya mengelompokkan data dari nilai terdekat (terkecil). Hasil pengelompokannya disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Pengelompokan Data Objek ke- C0 C1 Cluster 1 5168.59788  40495.8925 1 2 0 35480.8239 1 3 1293.24166  36678.0643 1 4 19197.117 16285.119 2 5 22193.5677  13287.5344 2 6 4424.78124  31060.5385 1 7 35480.8239 0 2 8 6418.44327  41787.0393 1 9 5436.69247  30088.4728 1 10 10559.9388  46040.7349 1
e. Hitung  nilai rata-rata setiap atribut data dalam cluster, perbarui  nilai centroid  baru untuk  iterasi  berikutnya. Selanjutnya menghitung nilai centroid baru menggunakan persamaan (2).
1. Rata-rata data pada cluster 0
𝐶𝐼(𝐿𝑢𝑎𝑠 𝐴𝑟𝑒𝑎𝑙) = 211 7 = 30,14 𝐶𝐼(𝐵𝑒𝑟𝑎𝑡 𝐽𝑎𝑛𝑗𝑎𝑛𝑔) = 183,355 7 = 26193,57
𝐶𝐼(𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ) = 4,525,004
7 = 607,429.14
2. Rata-rata data pada cluster 1
𝐶𝐼(𝐿𝑢𝑎𝑠 𝐴𝑟𝑒𝑎𝑙) = 91 3 = 30 𝐶𝐼(𝐵𝑒𝑟𝑎𝑡 𝐽𝑎𝑛𝑗𝑎𝑛𝑔) = 80,833 3 = 26,944
𝐶𝐼(𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ) = 1,904,803
3 = 634,934
Hasil dari kalkulasi untuk nilai centroid baru di iterasi-2 bisa dilihat dalam tabel 4 berikut.
Tabel 4. Centroid Baru (Iterasi-2) Objek ke- C0 C1 Cluster 1 3200.65071  30642.5542 1 2 1969.14784  25623.6959 1 3 696.619036  26820.7749 1 4 21087.8861  6427.64594 2 5 24086.0704  3430.12954 2 6 6319.50621  21203.0319 1 7 37372.5962 9857.5257 2 8 4459.64394 31933.046 1 9 7287.08856  20232.2978 1 10 8692.28869  36183.6344 1
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7226
f. Jarak data dihitung ulang menggunakan nilai pusat massa yang baru. Jika tidak ada data yang berpindah antar cluster atau iterasi terakhir memiliki data yang sama dengan iterasi sebelumnya, ulangi prosedur c hingga e.

## 3.1 Implementasi dan Hasil
Implementasi clustering dalam penelitian kali ini menggunakan dua  tools yakni Google Colab dan Rapidminer. Berikut pernyataan untuk model K-means produksi kelapa sawit dengan menggunakan algoritma K-Means.

## Gambar 3. Proses pengolahan data oleh google collab
Pada gambar 3 menunjukan proses input data dan isi data. Selanjutnya, algoritma k-means digunakan untuk mengolah data pada google collab.  Setelah  menjalankan pengujian pada Google  Colab, selanjutnya  melakukan proses clustering pada rapidminer. Berikut merupakan gambar proses pada tools rapidminer.

## Gambar 4. Proses clustering
Gambar  4  merupakan gambar proses  clustering dalam  tools Rapidminer. Mulanya Data sawit di  imput ke dalam  Rapidminer.  Data  di  input  tanpa  melakukan  transformasi,  karena  data  sudah  siap  diolah  pada  tools rapidminer. Setelah itu, penulis menambah operator clustering dan menghubungkan data sawit dengan operator clustering,  dalam  operator  clustering,  penulis  memilih  algoritma  K-Means  clustering.  Kemudian  penulis menambahkan  operator  Performance  yang  berguna  untuk  mengevaluasi  kinerja  pengelompokan  berbasis centeroid. Operator performance ini memberikan daftar nilai kinerja berdasarkan  pusat Cluster. Hasil clustering menggunakan rapidminer ditunjukkan pada gambar 5.

## Gambar 5. Cluster Model
Gambar 5 menunjukkan hasil clustering data menggunakan rapidminer, dimana dari 180 data hasil produksi kelapa sawit yang diuji hasil yang didapatkan yaitu 125 data termasuk kedalam cluster 0 dan 55 data termasuk ke dalam cluster 1. Kemudian peneliti melakukan pengujian dengan Davies Bouldien Index (DBI) yang mendapatkan hasil Sebagai berikut.
Pada gambar 6 menunjukan hasil dari pengujian cluster menggunakan Davies Bouldien Index (DBI). Nilai DBI yang dihasilkan ialah 0,218. Selain itu juga hasil rata-rata jarak centeroid dan anggota pada cluster 1 yakni sebesar 13864804.664 dimana lebih besar dari nilai hasil rata-rata jarak centeroid dan anggota pada cluster 2 yakni sebesar 252715162.026. Hal ini menunjukan bahwa cluster 1 lebih baik daripada cluster 2 dikarenakan cluster 1 memiliki nilai rata-rata jarak centeroid dan anggota yang lebih kecil daripada cluster 2.  Nilai DBI yang terkecil menunjukkan hasil yang paling baik dan menunjukkan cluster yang optimal [8], [20]. Grafik yang didapatkan dari clustering ini dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 7. Grafik Clustering
Gambar 7 menunjukan grafik clustering beserta anggota nya. Terlihat bahwa anggota cluster 1 lebih banyak dari pada anggota cluster 0. Yakni cluster 1 sebanya 120 anggota dan cluster 0 sebayak 55 anggota.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan uraian sebelumnya, dapat disimpulkan bahwa  metode yang diterapkan dalam penelitian  ini adalah metode  K-Means  Clustering  dalam  rangka  melakukan  perhitungan  data  mining.  Hasil  dari  penelitian menggunakan metode K-Means ini menghasilkan dua klaster, yaitu klaster tinggi dan klaster rendah. Penerapan algoritma K-Means ini bermanfaat untuk memetakan hasil produksi buah sawit. Implementasi algoritma K-Means dapat dilakukan menggunakan perangkat lunak RapidMiner dan Google Colab. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa C1 (kluster tertinggi) terdiri dari 125 data Blok Panen, yang berarti bahwa kelompok ini mencakup kategori hasil panen yang baik atau tinggi pada periode tahun 2018-2022. Sementara itu, C0 (kluster terendah) terdiri dari 55 data Blok Panen, yang mengindikasikan bahwa kelompok ini termasuk dalam kategori hasil panen rendah pada periode yang sama, yaitu tahun 2018-2022.

## REFERENCES
[1] E. F. Himmah, M. Widyaningsih, and M. Maysaroh, “Identifikasi Kematangan Buah Kelapa Sawit Berdasarkan Warna RGB Dan HSV Menggunakan Metode K-Means Clustering,” J. Sains dan Inform., vol. 6, no. 2, pp. 193–202, 2020, doi: 10.34128/jsi.v6i2.242.
[2] F. Nasari and U. P. Utama, “Optimalisasi Pengelompokkan  Data Produksi  Kelapa Sawit Menggunakan Algoritma  K- Medoids,” vol. 5, no. 1, 2022.
[3] I. Ramadhani and M. Megawati, “Implementasi Algoritma K-Means Untuk Klustering Data Produktivitas Kelapa Sawit: Implementation Of K-Means Algorithm For Palm Oil Productivity Data Clustering,” Indones. J. Inform. …, vol. 3, no.
1, pp. 56–64, 2023, [Online]. Available:
https://journal.irpi.or.id/index.php/ijirse/article/view/488%0Ahttps://journal.irpi.or.id/index.php/ijirse/article/download/ 488/261
[4] A.  A.  Simangunsong,  I.  Gunawan,  and  Z.  M.  Nasution,  “Pengelompokkan  hasil  produksi  tanaman  perkebunan berdasarkan provinsi menggunakan metode K-Means,” J. Mach. Learn. Artif. Intelegence, vol. 1, no. 4, pp. 273–284, 2022, doi: 10.55123/jomlai.v1i4.1661.
[5] D.  Marlina,  N.  Lina,  A.  Fernando,  and  A.  Ramadhan,  “Implementasi  Algoritma  K-Medoids  dan  K-Means  untuk Pengelompokkan Wilayah Sebaran Cacat pada Anak,” J. CoreIT J. Has. Penelit. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf., vol. 4, no. 2, p. 64, 2018, doi: 10.24014/coreit.v4i2.4498.
[6] Z.  Nabila,  A.  Rahman  Isnain,  and  Z.  Abidin,  “Analisis  Data  Mining  Untuk  Clustering  Kasus  Covid-19  Di  Provinsi Lampung  Dengan  Algoritma  K-Means,”  J.  Teknol.  dan  Sist.  Inf.,  vol.  2,  no.  2,  p.  100,  2021,  [Online].  Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[7] A. Dan Pemetaan Jumlah Penumpang  Kereta Api Di,  B. Wijaya, T. Maulana Fahrudin, and A.  Nugroho, “Indonesia
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7226
Menggunakan Metode Statistik Deskriptif Dan K-Means Clustering ARTICLEINFO ABSTRACT,” JurnalMantik, vol. 3, no. 2, pp. 1–9, 2019, [Online]. Available: https://iocscience.org/ejournal/index.php/mantik/index
[8] W. J. Mawaddah, I. Gunawan, and I. P. Sari, “Implementation of Data Mining Algorithm for Clustering of Palm Oil Harvested Data,” JOMLAI J. Mach. Learn. Artif. Intell., vol. 1, no. 1, pp. 43–54, 2022, doi: 10.55123/jomlai.v1i1.163.
[9] W. E. Sari, M. Muslimin, A. Franz, and P. Sugiartawan, “Deteksi Tingkat Kematangan Tandan Buah Segar Kelapa Sawit dengan  Algoritme  K-Means,”  SINTECH  (Science  Inf.  Technol.  J.,  vol.  5,  no.  2,  pp.  154–164,  2022,  doi: 10.31598/sintechjournal.v5i2.1146.
[10]   mohamad jajuli nurul rohmawati, sofi defiyanti, “Implementasi Algoritma K-Means Dalam Pengklasteran Mahasiswa Pelamar Beasiswa,” Jitter 2015, vol. I, no. 2, pp. 62–68, 2015.
[11]  D. Anitasari and W. J. Pranot, “Clustering Penggunaan Fuel Pada PT Trasindo Murni Perkasa Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Tek. Mesin, Ind. Elektro Dan Inform., vol. 3, no. 1, 2024.
[12]  S. Wijayanto and Y. Fathoni, M, “Pengelompokkan Produktivitas Tanaman Padi di Jawa Tengah Menggunakan Metode Clustering K-Means,” J. JUPITER, vol. 13, no. 2, pp. 212–219, 2021.
[13]  L. Gayatri and H. Hendry, “Pemetaan Penyebaran Covid-19 Pada Tingkat Kabupaten/Kota Di Pulau Jawa Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” Sebatik, vol. 25, no. 2, pp. 493–499, 2021, doi: 10.46984/sebatik.v25i2.1307.
[14]  P. Lay and A. B. Warsito, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Big Five Personality,” J. Tek. Mesin, Ind. Elektro Dan Inform., vol. 3, no. 1, 2024.
[15]  D. F. Pasaribu,  I. S. Damanik,  E.  Irawan, Suhada, and  H. S. Tambunan, “Memanfaatkan  Algoritma  K-Means  Dalam Memetakan Potensi Hasil Produksi Kelapa Sawit PTPN IV Marihat,” BIOS  J. Teknol. Inf. dan Rekayasa Komput., vol. 2, no. 1, pp. 11–20, 2021, doi: 10.37148/bios.v2i1.17.
[16]  H. Effendi, A. Syahrial, S. Prayoga, and W. D. Hidayat, “Penerapan Metode K-Means Clustering untuk Pengelompokan Lahan Sawit Produktif pada PT Kasih Agro Mandiri,” Teknomatika, vol. 11, no. 02, pp. 117–126, 2021.
[17]  A. Qurrata, A. Nazir, L. Handayani, and I. Afrianty, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering untuk Mengetahui Pola Penerima Beasiswa Bank Indonesia ( BI ),” vol. 4, no. 3, pp. 530–539, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i3.3343.
[18]  A.  Sulistiyawati  and  E.  Supriyanto,  “Implementasi  Algoritma  K-means  Clustring  dalam  Penetuan  Siswa  Kelas Unggulan,” J. Tekno Kompak, vol. 15, no. 2, p. 25, 2021, doi: 10.33365/jtk.v15i2.1162.
[19]  E.  Muningsih,  I.  Maryani,  and  V.  R.  Handayani,  “Penerapan  Metode  K-Means  dan  Optimasi  Jumlah  Cluster  dengan Index Davies Bouldin untuk Clustering Propinsi Berdasarkan Potensi Desa,” vol. 9, no. 1, pp. 95–100, 2021.
[20]  E.  Purwaningsih  and  E.  Nurelasari,  “Implementasi  Metode  K-Means  Clustering  Dengan  Davies  Bouldin  Index  Pada Analisis Faktor Penyebab Perceraian,” J. Inf. Manag., vol. 7, no. 2, 2023.