## EKASAKTI JURNAL PENELITIAN & PENGABDIAN
(EJPP)
DOI: https://doi.org/10.31933/ejpp.v4i2 Lisensi: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Diterima: 13 Mei 2024, Diperbaiki: 29 Mei 2024, Diterbitkan: 1 Juni 2024

## ANALISIS KLASTERISASI DAN PERAMALAN HASIL KOMODITAS TANAMAN CABAI MENGGUNAKAN METODE K-MEDOIDS DAN FUZZY TIMES SERIES DI KABUPATEN LIMA PULUH KOTA
Desvina Yulisda 1 , Muthmainnah 2 , Hisyam Maulana Hadi 3
1 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Malikussaleh, desvina.yulisda@unimal.ac.id 2 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Malikussaleh, muthmainnah@unimal.ac.id 3 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Malikussaleh, Hisyam.190180059@mhs.unimal.ac.id
Corresponding Author: desvina.yulisda@unimal.ac.id
Abstract: Chilli  is  one  type  of  vegetable  that  is  quite  important  in  Indonesia,  both  as  a commodity consumed domestically and as an export commodity. Lima Puluh Kota Regency is the centre of horticultural commodities in  West  Sumatra Province which continues to strive for development,  especially in fruit and vegetable commodities in areas that are production centres  in  this  area.  Clustering  is  needed  in  this  area  because  many  sub-districts  in  Lima Puluh  Kota  Regency  produce  chilli  commodities  so  that  it  can  facilitate  the  government  in determining  which  areas  have  the  potential  to  increase  and  optimise  the  yield  of  chilli commodities. This research uses Cluster Analysis with the K-Medoids Algorithm method and forecasting using the Fuzzy Time Series method. The results obtained in clustering using the K-Medoids Algorithm on large chilli plants are Cluster 1; 2 sub-districts, namely Pangkalan District  and  Kapur  IX  District.  Cluster  2;  7  sub-districts  namely  Gunuang  Omeh  District, Suliki  District,  Guguak  District,  Mungka  District,  Akabiluru  District,  Badger  District,  and Harau  District.  and  Cluster  3;  4  sub-districts  namely  Payakumbuh  District,  Bukik  Barisan District,  Situjuah  Limo  Nagari  District  and  Lareh  Sago  Halaban  District.  The  clustering results  on  cayenne  pepper  are  Cluster  1;  5  sub-districts,  namely  Suliki  District,  Mungka District, Lareh Sago Halaban District, Pangkalan District and Kapur IX District. Cluster 2; 5  sub-districts  namely  Guguak  District,  Akabiluru  District,  Luak  District,  Situjuah  Limo Nagari  District  and  Harau  District,  and  Cluster  3;  3  sub-districts  namely  Gunuang  Omeh District,  Bukit  Barisan  District  and  Payakumbuh  District.  The  forecasting  results  based  on the  Fuzzy  Time  Series  algorithm  for  large  chilli  in  the  following  year  are  14313.4  Ton/Ha with  a  MAPE  value  of  37%  and  are  4367.8  Ton/Ha  for  cayenne  pepper  by  34%  of  MAPE value.
Keywords: Chilli, Forecasting, Clustering, Lima Puluh Kota Regency
Abstrak: Cabai  merupakan  salah  satu  jenis  sayuran  yang  cukup  penting  di  Indonesia,  baik sebagai  komoditas  yang  dikonsumsi  di  dalam  negeri  maupun  sebagai  komoditas  ekspor. Kabupaten  Lima  Puluh  Kota  adalah    Sentra  Komoditi  Hortikultura  di  Propinsi  Sumatera Barat yang terus berupaya untuk melakukan pengembangan terutama pada komoditi buah dan sayuran  pada  wilayah-wilayah  yang  menjadi  sentra  produksi  didaerah  ini.  Klasterisasi dibutuhkan  pada  daerah  ini  karena  banyak  kecamatan  di  Kabupaten  Lima  Puluh  Kota  yang
menghasilkan  komoditas  tanaman  cabai  sehingga  dapat  memudahkan  pemerintah  dalam menentukan  daerah  mana  yang  berpotensi  ditingkatkan  dan  dioptimalkan  hasil  komoditas tanaman cabainya. Penelitian ini menggunakan Analisis Cluster dengan metode Algoritma K- Medoids  dan  peramalan  menggunakan  metode  Fuzzy  Time  Series.  Hasil  yang  di  peroleh dalam pengelompokkan menggunakan Algoritma K-Medoids pada tanaman cabai besar yaitu Cluster  1  terdapat  2    kecamatan  yaitu  Kecamatan  Pangkalan  dan  Kecamatan  Kapur  IX. Cluster  2  terdapat  7  kecamatan  yaitu  Kecamatan  Gunuang  Omeh,  Kecamatan  Suliki, Kecamatan  Guguak,  Kecamatan  Mungka,  Kecamatan  Akabiluru,  Kecamatan  Luak,  dan Kecamatan  Harau.  dan  Cluster  3  terdapat  4  kecamatan  yaitu  Kecamatan  Payakumbuh, Kecamatan  Bukik  Barisan,  Kecamatan  Situjuah  Limo  Nagari  dan  Kecamatan  Lareh  Sago Halaban.  Hasil  pengelompokkan  pada  tanaman  cabai  rawit  yaitu  Cluster  1  terdapat  5 kecamatan  yaitu  Kecamatan  Suliki,  Kecamatan  Mungka,  Kecamatan  Lareh  Sago  Halaban, Kecamatan  Pangkalan  dan  Kecamatan  Kapur  IX.  Cluster  2  Terdapat  5  kecamatan  yaitu Kecamatan  Guguak,  Kecamatan  Akabiluru,  Kecamatan  Luak,  Kecamatan  Situjuah  Limo Nagari dan Kecamatan Harau,dan Cluster 3 terdapat 3 kecamatan yaitu Kecamatan Gunuang Omeh, Kecamatan Bukit Barisan dan Kecamatan Payakumbuh. Hasil peramalan berdasarkan algoritma  Fuzzy  Time  Series  untuk  cabai  besar  tahun  berikutnya  yaitu  14313,4  Ton/Ha dengan  nilai  MAPE  37%  (cukup)  dan  hasil  peramalan  berdasarkan  algoritma  Fuzzy  Time Series  untuk  cabai  rawit  tahun  berikutnya  yaitu  4367,8  Ton/Ha  dengan  nilai  MAPE  34% (cukup).
Kata Kunci : Cabai, Peramalan , Klasterisasi, Kabupaten Lima Puluh Kota

## PENDAHULAN
Menurut Dinas Tanaman Pangan Holtikultura dan Perkebunan Kabupaten Lima Puluh Kota,  Kabupaten  Lima  Puluh  Kota  sebagai  salah  satu  Sentra  Komoditi  Hortikultura  di Propinsi  Sumatera  Barat,  terus  berupaya  untuk  melakukan  pengembangan  terutama  pada komoditi  buah  dan  sayuran  pada  wilayah-wilayah  ini.  Pada  tahun  2020,  sebanyak  15 kelompok  tani  yang  tersebar  di  6  kecamatan  di  Kabupaten  Lima  Puluh  Kota  akan  dibekali Peningkatan  Kemampuan  Penerapan  Teknologi  Budidaya  dan  ditunjang  dengan  fasilitasi sarana  produksi  dan  perlindungan  terhadap  organisme  pengganggu  tanaman  (OPT)  untuk meningkatkan hasil produksi.
Namun,  dibalik  upaya  pemerintah  kabupaten  dalam  meningkatkan  hasil produksi terdapat  permasalahan  ditengah  masyarakat.  Adanya  alih  fungsi  lahan  dan  berkurangnya jumlah  petani  tiap  tahun menyebabkan  ketahanan  pangan  nasional terancam. Oleh karena itu upaya pemerintah untuk mewujudkan ketahanan pangan nasional dapat dilakukan dengan meningkatkan  hasil  produksi  tani  agar  pangan  tetap  stabil  dean  mengetahui  prediksi komoditas  tanaman.  Dalam  hal  ini  cabai  merupakan  salah  satu  jenis  komoditas  yang  cukup penting, baik sebagai komoditas yang dikonsumsi di dalam negeri maupun sebagai komoditas ekspor.
Berdasarkan    fakta-fakta    tersebut  dilakukan  pengelompokan  daerah  dalam  5  tahun terakhir  di  Kabupaten  Lima  Puluh  Kota  berdasarkan  hasil  komoditas    tanaman    cabai. Pengelompokan  ini  dilakukan  karena  beragam  daerah memiliki  berbagai  potensi  hasil produksi    cabai    setiap    tahunnya,    sehingga    perlu  dilakukan    pengelompokan    untuk mengetahui    daerah    mana    yang    memiliki    hasil  produksi    cabai    tertinggi    untuk    dapat mengoptimalkan program-program  pemerintah  dibidang  pertanian  tanaman  cabai.
Analisis  klaster  ( Cluster  Analysis )  merupakan  salah  satu  metode  statistika  yang  dapat digunakan  untuk  melakukan  proses  pengelompokan.  Selain  analisa  klaster  juga  akan  dibuat
peramalan  berdasarkan  pengujian  hasil  produksi  dengan  melakukan forecasting yang memperkirakan hasil produksi pada masa yang akan datang.
Berdasarkan    uraian    diatas    maka  dilakukan  penelitian  terkait  peramalan    hasil komoditas  tanaman  cabai  yang  berada  di  Kabupaten  Lima  Puluh  Kota menggunakan metode Fuzzy Times Series.

## METODELOGI PENELITIAN Teknik Pengumpulan data
Teknik pengumpulan data yang digunakan yaitu pengumpulan data berikut :
1. Data Primer merupakan data yang didapatkan secara langsung pada subjek penelitian, data yang  diambil  yaitu  data  produksi  hasil  komoditas  tanaman  cabai  tahun  2017-2021  serta nama kecamatan di kabupaten lima puluh kota yang diperolah dari embaga yang terkait.
2. Data Sekunder,  yang diperoleh dari beberarapa kajian pustaka  yang berhubungan dengan penelitian, yaitu dengan mencari bahan dari jurnal, buku, dan artikel ilmiah.

## Diagram Alur Penelitian
Diagram alur penelitian ini bertujuan untuk menggambarkan proses dalam pengolahan data  sesuai  dengan  rumusan  masalah  yang  telah  dipaparkan.  Berikut  tahapan  diagram  alir yang akan dilakukan dalam penelitian ini.
Mulai Input dataset Clustering Hasil Klasterisasi Kesimpulan Selesai K-Medoids Gambar  1. Diagram Alur Penelitian

## Dataset
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data  klastering,  data  yang  digunakan merupakan  data  pasien  Penyakit  ISPA  dalam  waktu  3  tahun,  mulai  dari  tahun  2020  sampai dengan tahun 2022 di Dinas Kesehatan Aceh Utara. Data yang digunakan untuk perhitungan clustering dapat dilihat pada tabel 1 dan tabel 2:
Table 1. Data Cabai Besar No. Kecamatan Tanam(ha ) Panen(ha) Produksi(to n) Provitas (ha/ton) 1 GUNUANG OMEH 252 309 4465,5 75,31 2 SULIKI 325 364 4204,2 58,53 …..  …… ….. ….. ….. 13 KAPUR IX 60 58,5 557,8 46,12 Table 2. Data Cabai Rawit No. Kecamatan Tanam(ha) Panen(ha) Produksi(to n) Provitas (ha/ton) 1 GUNUANG OMEH 187 240 2621,0 64,43 2 SULIKI 102 110 1100,1 48,37 …..  …… ….. ….. ….. 13 KAPUR IX 37 41 316,1 37,04

## HASIL DAN PEMBAHASAN Penelitian Secara Umum
Pada  Penelitian  ini,  penulis  akan  mengimplementasikan  metode  K-Medoids  untuk mengklasterkan  Kecamatan  di  Kabupaten  Lima  Puluh  Kota  berdasarkan  Hasil  Komoditas Tanaman  cabai  serta  meramalkan  hasil  komoditas  tanaman  cabai  dengan  menggunakan metode Fuzzy Time Series.
Perhitungan K-Medoids 1. Import Library
Langkah awal yang dilakukan yaitu menginstall beberapa library. Beriku merupakan library pada python yang digunakan:
2. Import Dataset
Mengimport dataset yang akan digunakan untuk pengolahan clustering data
Tabel 2. Dataset Cabai Besar Python K-Medoids
3. Menetapkan Labelisasi Cluster Untuk Dataset Cabai Besar
Sebelum  masuk  ke  dalam  proses  selanjutnya,  dilakukan  penetapan  labelisasi  pada  dataset cabai besar sebagai berikut :
4. Proses Iterasi
Pada tahap ini, dilakukan proses pengolahan data berupa iterasi, sebagai berikut :

## 5. Hasil Total Simpangan
Dengan  Melakukan  3  Iterasi,  Peneliti  mendapatkan  nilai cost baru  lebih  besar  dari nilai  cost  lama.  Maka  dengan  begitu  proses  iterasi  dihentikan.  Berikut  ini  hasil  nilai simpangan baku dari Data tahun 2021 dengan penerapan metode K-Medoids.

## Perhitungan Fuzzy Time Series
Tahap awal dari penerapan ini adalah menentukan terlebih dahulu himpunan fuzzy dari dataset  tersebut,  untuk  melanjutkan  ke  tahap  proses  himpunan  fuzzy.  Di  bawah  ini merupakan prosesnya:
1. Menentukan Himpunan Fuzzy
2. Menentukan Fuzzyfikasi pada dataset

## 3. Pemodelan menggunakan fuzzy time series model chen

## 4. Peramalan fuzzy time series model chen

## Pemetaan Hasil Klasterisasi Cabai Besar

## KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut: 1. Hasil  yang  di  peroleh  dalam  pengelompokkan  menggunakan  K-Medoids  pada  Tanaman Cabai  Besar  yaitu  Cluster  1  (Kategori  Rendah)  terdapat  2  Kecamatan  yaitu  Kecamatan Pangkalan  dan  Kecamatan  Kapur  IX.  Pada  Cluster  2  (Kategori  Sedang)  Terdapat  7 Kecamatan  yaitu  Kecamatan  Gunuang  Omeh,  Kecamatan  Suliki,  Kecamatan  Guguak, Kecamatan  Mungka,  Kecamatan  Akabiluru,  Kecamatan  Luak  dan  Kecamatan  Harau. Sedangkan  pada  Cluster  3  (Kategori  Tinggi)  Terdapat  4  Kecamatan  yaitu  Kecamatan Payakumbuh,  Kecamatan  Bukik  Barisan,  Kecamatan  Situjuah  Limo  Nagari  dan Kecamatan  Lareh  Sago  Halaban.  Hasil  yang  di  peroleh  dalam  pengelompokkan menggunakan K-Medoids pada Tanaman Cabai  Rawit  yaitu Cluster 1 (Kategori Rendah) terdapat  5  Kecamatan  yaitu  Kecamatan  Suliki,  Kecamatan  Mungka,  Kecamatan  Lareh Sago Halaban, Kecamatan Pangkalan dan Kecamatan Kapur IX. Pada Cluster 2 (Kategori Sedang)  Terdapat  5  Kecamatan  yaitu  Kecamatan  Guguak,  Kecamatan  Akabiluru, Kecamatan  Luak,  Kecamatan  Situjuah  Limo  Nagari  dan  Kecamatan  Harau.  Sedangkan pada Cluster 3 (Kategori Tinggi) Terdapat 3 Kecamatan yaitu Kecamatan Gunuang Omeh, Kecamatan Bukik Barisan dan Kecamatan Payakumbuh.
2. Hasil  Peramalan  berdasarkan  algoritma  Fuzzy  Time  Series  untuk  cabai  besar  tahun berikutnya  yaitu  14313,4  Ton/Ha  dengan  nilai  MAPE  37%  (cukup).  Hasil  Peramalan berdasarkan algoritma Fuzzy Time Series untuk cabai rawit tahun berikutnya yaitu 4367,8 Ton/Ha dengan nilai MAPE 34% (cukup).
3. Penelitian yang di lakukan masih memiliki banyak kekurangan baik dari segi perhitungan, analisis, variabel  yang digunakan, dan data  yang dimiliki. Perlu riset dan penelitian lebih lanjut  dengan  memperluas  batasan  riset  dan  factor  yang  lebih  banyak  hingga  dihasilkan analisis yang lebih akurat, efisien dan tepat.

## DAFTAR PUSTAKA
Adeliana, L. “Pengelompokan Kabupaten Dan Kota Di Indonesia Berdasarkan Hasil Produksi Daging Sapi Menggunakan Algoritma K-Means Dan K-Medoids.” Student Journal For , 2021, pp. 15– 21, http://journal.ubpkarawang.ac.id/mahasiswa/index.php/ssj/article/download/2%0A20/150.
Agustian,  Daffa  Rafif,  and  B.  A.  D.  “Analisis  Clustering  Demam  Berdarah  Dengue  Dengan Algoritma  K-Medoids  (Studi  Kasus  Kabupaten  Karawang).” JIKO  (Jurnal  Informatika  Dan Komputer) , 2022, https://doi.org/10.26798/jiko.v6i1.504.
Barba  Nelfie  Hebby  Sopacua,  M.  K.  “Pengaruh  Jenis  Dan  Dosis  Bokashi  Terhadap  PEmbibitan Tanaman Cabai.” Jurnal Triton , 2017. Clinton, R. M. R., & Sengkey, S. “Purwarupa Sistem Daftar Pelanggaran Lalulintas.” Jurnal Teknik Elektro Dan Komputer , vol. 8, 2019.
Dinas  Tanaman  Pangan  Holtikultura  dan  Perkebunan  Kabupaten  Lima  Puluh  Kota. No  Title .  2020, https://distanhortbun.limapuluhkotakab.go.id/Welcome/lihatBerita/MWtqOFdKU29pVFBKc3h BN0VBay83QT09.
Fatmawati,  K.,  &  Windarto,  A.  P.  "Data  Mining  Penerapan  Rapidminer  Dengan  K-Means  Cluster Pada  Daerah  Terjangkit  Demam  Berdarah  Dengue  (Dbd)  Berdasarkan  Provinsi ".  Computer Engineering, Science and System Journal, 3(2.Pdf . 2018.
Fhonna.  R,  et  all.“Sistem  Informasi  Monitoring  Aktivasi  Meteran  Prabayar  Berbasis  Web  Pada  PT. PLN (Persero) ULP Krueng Geukueh.” SAINTEK (Jurnal Sains Dan Teknologi) , vol. 2, 2021, Ilhadi  V.  et  all.  “IMPLEMENTASI  MODEL  DECISION  DALAM  PENENTUAN  PEGAWAI TERBAIK  PADA  BMKG  MALIKUSSALEH  MENGGUNAKAN  SIMPLE  ADDITIVE WEIGHTING.” Jurnal Sistem Informasi Dan Sains Teknologi , 2023,
J. Han, M. Kamber,J. Oei. Data Mining Concepts And Techniques . 2012.
Yustitia,  D.  "Perbandingan  Metode  Fuzzy  Time  Series  Chen  Dan  Fuzzy  Time  Series  Cheng  Pada Permintaan Pupuk Pertanian Urea". 2019, http://repository.unimus.ac.id/id/eprint/3829.