## Journal of Scientech Research and Development
Volume 5, Issue 1, June 2023
P-ISSN: 2715-6974            E-ISSN: 2715-5846 Open Access at: http://idm.or.id/JSCR

## DATA MINING K-MEANS CLUSTERIZATION USING THE DAVIES BOULDIN INDEX BASED ON ARIMA FORECASTING RESULTS OF BIOPHARMACO CROP PRODUCTION IN INDONESIA PROVINCE
KLASTERISASI DATA MINING K-MEANS DENGAN INDEKS DAVIES BOULDIN BERDASARKAN HASIL PERAMALAN PRODUKSI TANAMAN BIOFARMAKA DI PROVINSI INDONESIA MENGGUNAKAN ARIMA
Dwi Purliantoro 1 ,  Ivonne Ayesha 2 1,2 Fakultas Sains dan Teknologi,  Universitas Muhammadiyah Bandung E-mail: dwi.purliantoro@umbandung.ac.id 1 ,  drivonneayesha@gmail.com 2
ARTICLE  INFO
ABSTRACT Correspondent: Dwi Purliantoro dwi.purliantoro@umban dung.ac.id Key words: data mining, clustering, Arima, biopharmaceutical plants, rhizomes, K- Means, davies bouldin index Website: https://idm.or.id/JSCR/in dex.php/JSCR
page: 580 - 594
The purpose  of this  study was  to forecast  the  production  of rhizome- type  biopharmaceuticals  in  Indonesia,  and  cluster  the  forecasting results as a reference for production policy based on these clusters.  This study used secondary data from the Central Bureau of Statistics  (BPS) regarding  the  production  of  biopharmaceutical  plants  from  2011 to 2022. Forecasting the production of biopharmaceutical plants analyzed in  this  study  was  the  rhizome  type,  consisting  of  7  plants  namely: ginger,  galangal,  kencur,  turmeric,  lempuyang,  temulawak,  and temuireng.  Data  analysis  using  K-Means  Clustering  with  Davies Bouldin  Index.  The  results  show  that  clustering  the  production  of rhizome-type  biopharmaceutical  plants  using  the  K-Means  method based on the smallest Davies Bouldin Index (DBI)  value, found 6 (six) clusters  for  the 2023 forecast,  4 (four)  clusters  for the  2024 forecast, and 3 (three)  cluster  for forecasting in 2025. For each year the forecast shows that  East Java Province  is in the  highest cluster.  The results  of this  clustering  can  be  a reference  for the  preparation  of programs by both  the  government  and  other  related  parties  in  the  context  of increasing  the  production  and  productivity  of  rhizome-type biopharmaceutical plants in Indonesia.
INFO  ARTIKEL

## ABSTRAK
Koresponden
Dwi Purliantoro dwi.purliantoro@umban dung.ac.id Kata kunci: data mining, klasterisasi, Arima, tanaman biofarmaka, rimpang, K- Means, davies bouldin index Website: https://idm.or.id/JSCR/in dex.php/JSCR
hal: 580 - 594
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  melakukan  peramalan produksi biofarmaka jenis rimpang di Indonesia, dan klasterisasi hasil peramalan sebagai acuan kebijakan  produksi  berdasarkan klaster  tersebut.  Penelitian ini menggunakan data sekunder  dari Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  mengenai  produksi  tanaman biofarmaka  dari  tahun  2011  sampai  dengan  tahun  2022. Peramalan produksi  tanaman biofarmaka yang dianalisis dalam penelitian ini adalah jenis rimpang, terdiri  dari 7 tanaman yaitu: jahe,  lengkuas,  kencur,  kunyit,  lempuyang,  temulawak,  dan temuireng.  Analisis  data  menggunakan  Klasterisasi K-Means dengan  Indeks Davies  Bouldin .  Hasil  menunjukkan  bahwa klasterisasi produksi  tanaman biofarmaka jenis rimpang dengan metode K-Means berdasarkan  nilai  Indeks Davies  Bouldin (DBI) terkecil, ditemukan 6 (enam) klaster untuk peramalan tahun 2023, 4 (empat) klaster untuk peramalan tahun 2024, dan 3 (tiga) klaster untuk  peramalan tahun 2025. Masing-masing  tahun  peramalan menunjukkan  bahwa  Provinsi  Jawa  Timur  berada  pada  klaster tertinggi.  Hasil klasterisasi ini dapat menjadi acuan penyusunan program-program  baik  oleh  pemerintah  maupun  pihak-pihak terkait  lainnya  dalam  rangka  meningkatkan  produksi  dan produktivitas  tanaman biofarmaka jenis rimpang di Indonesia.
Copyright © 2023 JSCR. All rights reserved.

## PENDAHULUAN
Indonesia sebagai  negara yang  terletak  di  daerah tropis,  memiliki  banyak plasma nutfah  tanaman yang  bermanfaat untuk  obat,  yang  dikenal  juga  dengan  istilah biofarmaka.  Tanaman  obat  tersebut  telah  berabad-abad  didayagunakan  oleh masyarakat menjadi obat tradisional berupa jamu untuk mengatasi berbagai macam masalah  kesehatan.  Fakta  ini  menunjukkan  bahwa  tanaman  obat  merupakan kekayaan  budaya  bangsa  Indonesia  yang  dijaga  dan  senantiasa  diupayakan keberanjutannya. Tanaman biofarmaka juga dijuluki sebagai tanaman unggulan bagi masyarakat, karena memiliki khasiat khusus yang jarang ditemui pada obat-obatan modern.
Menurut Suharno dan Heriyanto (2018), Indonesia mempunyai tumbuhan obat tidak kurang  dari  9.606 spesies,  dan  sudah  terinventarisasi sebanyak  1.845 jenis,  yang ditemui di ekosistem alami, terutama tipe ekosistem hutan. Salim dan Munadi (2017) dalam  bukunya  “Info  Komoditi  Tanaman  Obat”  menuliskan  jumlah  tanaman biofarmaka sebanyak 30.000 jenis, sekitar 7.500 jenis sudah diketahui memiliki khasiat herbal  atau  tanaman  obat,  namun  hanya  1.200  jenis  tanaman  yang  sudah dimanfaatkan untuk bahan baku obat-obatan herbal atau jamu, baik secara tradisonal oleh masyarakat mapun diproduksi oleh industri-industri jamu.
Berdasarkan data tersebut, Indonesia terkenal sebagai negara penghasil tanaman obat (tanaman biofarmaka) terbaik di dunia, dan menjadikannya sebagai negara pusat jamu dunia (Nainggolan, dkk, 2022). Dikutip dari data Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2022, paling sedikit  terdapat tujuh jenis tanaman biofarmaka yang telah diproduksi skala industri  di  Indonesia, antara lain jahe, lengkuas, kencur, kunyit, lempuyang, temulawak, dan temuireng.  Total  produksi  tanaman-tanaman biofarmaka tersebut pada  tahun  2022 adalah  seperti  berikut:  jahe  sebanyak  247.455.487 kg,  lengkuas 66.312.671 kg, kencur 52.477.225 kg, kunyit 196.499.570 kg, lempuyang 7.219.608 kg, temulawak 28.099.702 kg, dan temuireng 5.051.749 kg (BPS, 2022).
Hampir setiap  provinsi  di  Indonesia menghasilkan tanaman biofarmaka ini.  Jawa Barat penghasil terbanyak jahe dan lengkuas, yaitu berturut-turut sebanyak 54.741.570 kg  dan 17.984.286 kg pada tahun 2022. Penghasil kencur terbanyak adalah Provinsi Jawa Tengah dengan total produksi tahun 2022 sebanyak 14.777.968 kg. Provinsi Jawa Timur merupakan daerah paling banyak menghasilkan beragam jenis tanaman obat, yaitu kunyit mencapai 102.772.963 kg, lempuyang 3.784.797 kg, temulawak 20.816.841 kg,  dan  temuireng  2.977.873 kg  (BPS,  2022). Secara umum  jumlah  total  produksi tanaman obat ini meningkat sejak tahun 2020. Hal ini mengindikasikan meningkatnya ketersediaan bahan baku obat tradisional atau jamu. Data lengkap produksi tanaman biofarmaka tahun 2022 untuk setiap provinsi di Indonesia disajikan pada Tabel 1.

## Tabel 1. Produksi Tanaman Biofarmaka Rimpang  Indonesia Tahun 2022
Provinsi Jahe Lengkuas Kencur Kunyit Lempuyang Temulawak Temuireng Aceh 2.769.195 491.312 169.916 1.039.869 26.569 724 0 Sumatera Utara 31.250.115 893.906 1.174.808 7.952.238 21.393 37.462 2.806 Sumatera Barat 7.213.111 2.327.641 591.037 3.983.213 5.430 36.086 1.622 Riau 2.175.788 779.474 820.610 2.169.237 1.412.946 209.589 17.217 Jambi 2.553.195 787.701 264.647 697.239 9.536 25.844 10.855 Sumatera Selatan 2.062.736 1.323.744 1.526.659 1.508.873 10.963 73.876 57.530 Bengkulu 16.703.709 1.833.805 1.449.968 5.557.880 28.544 33.666 1.814 Lampung 3.826.072 1.124.748 5.413.628 1.043.983 108.875 210.221 108.066 Kep. Bangka Belitung 650.686 714.654 383.800 490.096 3.850 4.982 0 Kep. Riau 35.157 66.290 9.596 29.147 545 1.330 0 Dki Jakarta 1.377 1.000 392 560 8 140 25 Jawa Barat 54.741.570 17.984.286 13.369.813 13.999.087 107.798 119.970 18.862 Jawa Tengah 45.309.562 14.479.924 14.777.968 22.909.561 907.798 4.251.573 936.241 Di Yogyakarta 4.969.766 1.222.612 2.675.173 3.287.539 589.724 1.453.450 754.737 Jawa Timur 31.456.739 8.639.144 2.840.700 102.772.963 3.784.797 20.816.841 2.977.873 Banten 2.678.077 3.210.934 1.664.607 821.776 54.156 31.985 973 Bali 5.757.638 353.042 353.391 6.466.018 0 13.784 4 Nusa Tenggara  Barat 2.138.322 837.989 352.871 1.390.452 23.792 56.825 2.743 Nusa Tenggara  Timur 1.463.421 953.754 159.558 1.072.882 4 148.163 6.813 Kalimantan Barat 3.805.897 492.400 274.863 756.263 25.172 50.823 37.637 Kalimantan Tengah 637.917 323.853 121.373 217.295 8.913 18.062 5.882 Kalimantan Selatan 4.083.940 927.814 2.794.624 2.273.520 1.320 151.095 154 Kalimantan Timur 1.140.389 294.401 129.305 219.214 6.205 50.173 65.162 Kalimantan Utara 653.066 739.134 52.534 180.661 5.038 40.285 8.675 Sulawesi Utara 2.036.404 75.846 8.456 492.677 0 25.799 0 Sulawesi Tengah 1.201.645 513.883 344.840 616.584 13.996 99.474 11.380 Sulawesi Selatan 10.464.984 3.059.302 232.415 11.769.811 27.878 37.275 302 Sulawesi Tenggara 332.246 156.949 69.072 103.856 2.012 21.610 13.874 Gorontalo 18.557 0 812 18.821 0 0 0 Sulawesi Barat 229.090 78.336 43.935 109.786 15.383 2.257 0 Maluku 504.590 360.986 129.462 381.061 1.634 203 12 Maluku Utara 4.426.649 1.163.088 225.546 1.913.055 0 43.560 0 Papua Barat 93.775 63.104 39.312 229.382 2.460 21.389 1.386 Papua 70.102 37.615 11.534 24.971 12.869 11.186 9.104 Indonesia 247.455.487 66.312.671 52.477.225 196.499.570 7.219.608 28.099.702 5.051.749
Sumber: BPS (2022)
Dilihat dari berbagai  aspek seperti  pola  masyarakat dunia yang  beralih pada obat herbal, produksi dan lahan biofarmaka serta keberhasilan dalam ekspor ke berbagai negara tujuan dunia, mengindikasikan bahwa Indonesia mampu membawa produk biofarmaka bersaing dengan negara eksportir lain. Hal ini diharapkan menjadi pemicu
peningkatan kualitas dan produk terbaik untuk memposisikan diri sebagai pemegang pasar internasional (Kanaya dan Firdaus, 2014).
Permintaan akan  tanaman obat  berjenis  rimpang  tersebut  cenderung  meningkat, seiring dengan peningkatan masalah kesehatan yang sulit diatasi dengan obat-obatan modern.  Kondisi  ini  memicu  semakin  berkembangnya  industri  jamu,  sehingga permintaan terhadap tanaman biofarmaka sebagai bahan baku juga meningkat. Di sisi lain, kebutuhan industri jamu terhadap tanaman biofarmaka harus diupayakan dapat terpenuhi, sehingga usaha per-jamu-an tetap berkelanjutan. Dengan demikian, hasil panen atau produksi  tanaman biofarmaka berjenis rimpang sangat mempengaruhi keberlangsungan  usaha  jamu  dan  lebih  jauh  juga  mempengaruhi  kesehatan masyarakat.
Banyak faktor yang mempengaruhi produksi tanaman biofarmaka, di antaranya iklim, lingkungan, fluktuasi harga pasar, dan sebagainya. Oleh sebab itu penting diketahui perkiraan atau peramalan hasil panen tanaman biofarmaka tersebut di tengah faktor- faktor yang mempengaruhinya. Menurut Salam & Poovammel (2016); Dahikar & Rode (2014), bahwa perkiraan hasil panen adalah salah satu persoalan paling kritis  yang ditemui dalam sektor pertanian. Hal ini karena kurangnya pengetahuan para petani tentang panen yang melimpah, ketidakpastian kondisi cuaca hingga naik-turunnya harga pasar yang berpengaruh terhadap hasil produksi tanaman. Berbagai perubahan tersebut mengakibatkan peningkatan kompleksitas data dan informasi. Kenyataan ini menjadikan peramalan tentang produksi pertanian semakin sulit dan rumit.
Berdasarkan  pemikiran  bahwa  kompleksitas  semakin  tinggi  dengan  tingkat ketidakpastian yang  sering  muncul, maka dibutuhkan sebuah konsep  pendukung keputusan yang mampu mengolah data dengan karakteristik tersebut menjadi sebuah pengetahuan yang akurat dan valid. Konsep tersebut dapat menjadi acuan bagi petani dan stakeholders dalam  melakukan  usahatani  tanaman  biofarmaka  dengan  baik, sehingga dapat meningkatkan produksi dan produktivitas. Penelitian ini  bertujuan untuk 1) Peramalan produksi biofarmaka, dan 2) klasterisasi hasil peramalan sebagai acuan kebijakan produksi berdasarkan klaster.

## METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan data sekunder dari Badan Pusat Statistik (BPS) mengenai produksi tanaman biofarmaka dari tahun 2011 sampai dengan tahun 2022. Peramalan produksi  tanaman  biofarmaka  yang  dianalisis  dalam  penelitian  ini  adalah  jenis rimpang, terdiri  dari  7 tanaman yaitu: jahe, lengkuas,  kencur, kunyit,  lempuyang, temulawak,  dan  temuireng.  Hal  ini  berdasarkan  pemikiran  bahwa  tanaman biofarmaka rimpang merupakan jenis yang paling banyak dibutuhkan oleh industri- industri  jamu,  termasuk  juga  penggunaannya oleh  masyarakat luas  sebagai  obat tradisional.
Analisis data menggunakan Klasterisasi Data Mining K-Means dengan Indeks Davies Bouldin . Penelitian dimulai dengan melakukan identifikasi masalah, analisis masalah, studi literatur, mengkoleksi  data, pengolahan data, analisis Data Mining Forecasting dengan metode ARIMA, Klasterisasi K-Means berdasarkan Indeks Davies Bouldin , dan pengujian hasil. Tahapan penelitian ini dilakukan secara ilmiah dan sistematis sesuai dengan kaidah yang berlaku. Pada Gambar 1 disajikan ilustrasi  tahapan penelitian secara lengkap.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## Data Mining
Data mining merupakan suatu proses untuk menentukan suatu relasi yang memiliki arti, pola, atau kebiasaan melalui proses seleksi  dari big data yang berasal dari suatu media  penyimpanan  dengan  bantuan  teknik  matematika  atau  statistika.  Pada dasarnya data mining menggabungkan beberapa disiplin ilmu ke dalam bentuk machine learning , pattern recognition , pengolahan database, teknik statistika dan visualisasi data (Mai, et al ., 2022).
Peramalan Data Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA)
Metode Prediksi Model ARIMA ( Autoregressive Integrated Moving Average ) digunakan pada penelitian ini, guna menghasilkan peramalan dari produksi tanaman biofarmaka jenis rimpang di  seluruh provinsi di  Indonesia. Prediksi  atau peramalan dilakukan berdasarkan data produksi tahun 2011 sampai dengan tahun 2022 yang bersumber dari  Badan  Pusat  Statistik.  Model  prediksi  ARIMA  merupakan  model  yang mengabaikan  peubah  bebas  dalam  menentukan  hasil  peramalan.  Akan  tetapi menggunakan time series data masa lampau dari peubah tak-bebas untuk memperoleh hasil  peramalan yang  lebih  tepat  dan  akurat  (Haslina et  al .,  2018). Diagram alir peramalan menggunakan model prediksi ARIMA, diperlihatkan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Diagram Alir  Peramalan ARIMA
Analisis  peramalan ARIMA pada penelitian  ini  menggunakan bantuan perangkat lunak RapidMiner Studio . Pada Gambar 3, diperlihatkan desain dari peramalan ARIMA terhadap 7 jenis tanaman biofarmaka di seluruh provinsi di Indonesia.
Klasterisasi K-Means dengan Indeks Davies Bouldin
Klasterisasi merupakan pengelompokkan data berdasarkan kemiripan datanya, serta merupakan tipe unsupervised learning .  Tipe unsupervised learning merupakan jenis machine  learning yang  dirancang untuk  mengidentifikasi  pola  dan  struktur  tanpa adanya bimbingan eksternal atau tanpa label pada setiap kelompok (Priyatman, et al ., 2019). Proses pertama pada klasterisasi K-Means adalah menentukan jumlah klaster dengan menggunakan parameter k . Kemudian titik-titik k dipilih secara acak sebagai centroid atau  pusat  kluster.  Dengan  menggunakan  rumus  jarak Euclidean akan ditentukan  jarak  data  ke  pusat  klaster.  Sehingga  proses  klasterisasi  dilakukan berdasarkan jarak terdekat antara data dengan pusat klaster. Centroid ini merupakan nilai pusat baru untuk masing-masing kluster. Kemudian ulangi setiap langkah di atas untuk mendapatkan pusat klaster yang baru yang lebih stabil dan memiliki jarak yang relatif sama (Witten, Frank and Eibe, no date ). Untuk lebih jelasnya bisa dilihat pada diagram alir pada Gambar 4.
Gambar 4. Diagram Alir  Klusterisasi K-Means
Analisis  klasterisasi K-means dengan  bantuan  perangkat  lunak RapidMiner Studio ,  telah  mengekstrak  pola-pola  dari  data  set  yang  besar  dengan mengkombinasikan metode statistika, kecerdasan buatan dan database dengan menggunakan prinsip dan algoritma data mining (Gafar, dkk, 2017). Gambar 5 menunjukkan  desain  dari  klusterisasi K-Means prediksi  produksi  tanaman biofarmaka di seluruh provinsi di  Indonesia pada tahun 2023 sampai dengan tahun 2025.
Gambar 5. Desain Klusterisasi K-Means dengan Indeks Davies  Bouldin
Indeks Davies Bouldin (DBI)
Setelah proses klasterisasi selesai, suatu ukuran yang dapat digunakan untuk melihat berapa jumlah klaster terbaik adalah dengan Indeks Davies Bouldin (DBI) (Az-zahra et al. , 2021). Jumlah klaster terbaik, ditentukan melalui nilai DBI yang terkecil (Hilmi et al. , 2015).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Peramalan Produksi Tanaman Biofarmaka Tahun 2023
Berdasarkan hasil peramalan produksi tanaman biofarmaka menggunakan software RapidMiner , diperoleh data seperti pada Tabel 2. Berdasarkan Tabel 2 diketahui bahwa pada tahun peramalan terakhir (2025), diketahui tiga penghasil tanaman jahe tertinggi secara berturut-turut yaitu  Provinsi  Sumatera Utara (111.862.000 kg),  Jawa Timur (55.099.000 kg), dan Jawa Barat (32.219.000 kg).
Provinsi penghasil lengkuas tiga tertinggi pada tahun 2025, berturut-turut yaitu Jawa Timur (22.231.000 kg), dan Jawa Barat (20.197.000 kg), dan Jawa Tengah (15.661.000 kg).  Tiga  provinsi yang  memproduksi  kencur tertinggi  berturut-turut adalah Jawa Barat (10.360.000 kg), Jawa Tengah (5.428.000 kg),  dan Jawa Timur  (5.027.000 kg). Selanjutnya produksi kunyit tertinggi ditemui di Provinsi Jawa Timur (88.051.000 kg), Jawa Tengah (26.706.000 kg), dan Jawa Barat (17.023.000 kg).
Hasil peramalan tahun 2025 juga menunjukkan bahwa produksi tanaman lempuyang tertinggi berturut-turut ditemui di Provinsi Jawa Timur (3.868.000 kg), Jawa tengah (1.721.000 kg),  dan  Jawa Barat (752.000 kg).  Untuk produksi  tanaman temulawak tertinggi  tahun 2025 ditemui di  Provinsi Jawa Timur  (13.250.000 kg), Jawa Tengah (5.414.000 kg), dan Kalimantan Timur (3.788.000 kg). Peramalan produksi tanaman temuireng tertinggi tahun 2025, yaitu Provinsi Jawa Timur (2.373.000 kg), Jawa Tengah (1.455.000 kg), dan Lampung (208.000 kg). Untuk mengetahui peramalan produksi semua tanaman yang dianalisis di setiap provinsi, dapat dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 2. Hasil Peralaman Produksi  Tanaman Biofarmaka Tahun 2023
N o P rovinsi J a he (kg) Le ng kuas Ke nc ur Kuny it Le m puyang T e m ulawak T e m uireng (da lam ribuan) 2 0 2 3  2 0 2 4 2 0 2 5 2 0 23 2 0 24 2 0 25 2 0 2 3  2 0 2 4 2 0 2 5 2 0 2 3 2 0 2 4 2 0 2 5  2 0 2 3  2 0 2 4 2 0 2 5 2 0 2 3 2 0 2 4 2 0 2 5  2 0 2 3  2 0 2 4 2 0 2 5 1 Aceh 2.201 2.201 2.201 524 577 578 305 338 250 3.853 3.071 4.035 22 16 11 1 6 11 0 1 2 2 Sumatera  Utara 55.938  78.341 111.862 1.079 1.063 1.118 912 741 631 5.842 5.482 5.371 13 11 18 45 60 69 7 6 5 3 Sumatera  Barat 3.884 4.335 4.483 758 491 1.790 372 664 1.097 3.194 2.183 1.480 7 4 4 45 21 31 2 2 2 4 Riau 2.668 3.071 3.525 735 762 763 1.572 546 1.982 2.176 2.685 3.239 949 603 429 119 119 125 19 19 189 5 Jambi 1.977 1.360 1.178 767 714 698 415 475 463 953 901 876 24 36 40 28 33 38 10 10 12 6 Sumatera  Selatan 1.750 1.825 1.839 2.547 2.256 599 1.141 1.011 894 1.516 1.614 1.526 28 25 18 54 46 46 24 17 19 7 Bengkulu 17.358  19.739 22.060 3.461 1.964 3.480 2.125 1.237 1.483 4.327 3.854 3.982 26 16 20 68 65 62 15 15 11 8 Lampung 2.889 2.736 3.044 1.237 1.299 1.331 6.009 3.840 5.564 1.120 1.183 1.211 187 194 234 238 219 230 169 192 208 9 Kep. Bangka Belitung 800 633 603 1.279 516 1.189 531 145 301 480 467 448 10 6 9 4 3 3 3 1 2 1 0 Kep. Riau 37 37 37 105 143 153 10 11 11 31 32 29 0 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 DKI  Jakarta 8 11 12 4 3 4 3 3 3 4 5 7 0 0 1 4 3 1 0 0 0 1 2 Jawa Barat 48.435  35.943 32.219  18.869 19.599  20.197 13.790  12.470 10.360 17.023  17.023 17.023 913 506 752 298 387 430 96 89 114 1 3 Jawa Tengah 60.731  44.239 30.718  16.809 17.297  15.661 11.240 7.277 5.428 28.454  24.878 26.706  1.027 1.363 1.721 5.372 4.401 5.414  1.199  1.352  1.455 1 4 Di Yogyakarta 4.874 4.874 4.874 1.526 1.723 1.825 1.264 2.194 1.808 3.201 3.313 3.353 481 498 492 1.493 1.494 1.518 598 579 527 1 5 Jawa Timur 36.216  48.014 55.099  13.446 18.589  22.231 5.372 4.157 5.027 87.307  87.676 88.051  3.712 4.750 3.868  16.998 14.980  13.250  2.343  2.368  2.373 1 6 Banten 3.147 3.016 2.205 3.566 3.537 3.249 1.415 1.145 1.015 673 850 899 28 35 37 36 36 36 1 2 6 1 7 Bali 3.196 1.588 1.809 555 687 723 522 811 740 4.333 4.601 4.441 1 1 1 17 17 17 0 0 0 1 8 Nusa  Tenggara Barat 1.481 931 767 153 616 1.088 85 77 75 1.787 1.811 1.831 30 36 37 13 47 34 19 8 22 1 9 Nusa  Tenggara Timur 1.703 1.857 1.929 1.299 1.127 1.217 286 254
208 2.384 1.835 1.691 3 2 4 49 95 110 56 75 114 2 0 Kalimantan  Barat 5.262 7.398 10.371 622 745 804 281 281 278 721 696 667 21 26 6 22 46 43 15 7 28 2 1 Kalimantan  Tengah 855 1.351 2.319 330 356 372 138 133 130 234 242 250 15 13 19 78 31 4 25 30 29 2 2 Kalimantan  Selatan 3.843 4.653 4.615 301 207 267 3.564 3.091 2.898 2.334 2.272 2.228 1 2 1 199 89 223 0 0 0 2 3 Kalimantan  Timur 855 1.351 2.319 330 356 372 138 133 130 234 242 250 15 13 19 78 31 3.788 25 30 29 2 4 Kalimantan  Utara 627 584 531 502 455 435 54 53 49 133 134 114 0 4 2 62 21 66 5 2 3 2 5 Sulawesi Utara 1.242 286 411 168 231 305 23 19 25 496 647 774 1 1 2 9 18 40 0 0 0 2 6 Sulawesi Tengah 796 235 414 368 341 332 23 19 25 690 505 197 9 9 8 34 64 28 15 15 9 2 7 Sulawesi Selatan 19.338  15.793 17.027 2.949 3.706 4.911 208 208 208 10.341  10.341 10.341 55 63 49 185 101 35 7 15 21 2 8 Sulawesi Tenggara 662 662 662 197 193 204 47 63 39 319 187 194 5 2 5 27 26 28 12 13 12 2 9 Gorontalo 116 116 33 1 2 2 1 2 3 16 23 24 0 0 0 1 1 0 0 0 0 3 0 Sulawesi Barat 166 292 544 252 427 569 51 55 57 160 193 213 28 45 70 32 32 32 0 0 0 3 1 Maluku 594 233 223 457 466 420 59 41 44 192 73 83 2 2 2 0 0 0 1 1 1 3 2 Maluku Utara 2.343  14.899 10.395 1.337 1.144 977 379 197
341 1.419 1.009 573 0 0 0 63 63 62 6 6 6 3 3 Papua Barat 18 38 45 11 29 45 20 12 13 247 148 140 3 3 3 14 15 12 4 10 27 3 4 Papua 17 30 62 57 53 55 16 21 19 59 62 54 18 11 7 10 7 5 4 2 2
Sumber: Hasil olah data dengan metode ARIMA menggunakan software RapidMiner
Indeks Davies Bouldin
Indeks Davies Bouldin (DBI) dapat diketahui setelah dilakukan tahapan klasterisasi produksi tanaman biofarmaka jenis rimpang pada setiap tahun yang akan diramal. Berdasarkan hasil  klasterisasi  tersebut  akan ditemukan  nilai Indeks Davies Bouldin (DBI). Selanjutnya dipilih  nilai  Indeks Davies Bouldin (DBI)  terkecil,  sebagai acuan penentuan jumlah klaster yang  tepat. Nilai  Indeks Davies Bouldin (DBI)  peramalan produksi tanaman biofarmaka jenis rimpang tahun 2023, 2024, dan 2025 seperti tersaji pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai Davies Bouldin Index Prediksi Produksi Tahun  2023, 2024, 202 5
Jumlah Klaster Nilai Davies Bouldin Index (DBI)
Keterangan
2023 2024 2025 Angka  ya ng terda pa t di kolom berwa rna kuning a da la h nilai DBI terkecil 3 0,275
0,410 0,072 4 0,346 0,178 0,360 5 0,283 0,286 0,376 6 0,150 0,458 0,289 7 0,336 0,365 0,393 8 0,388 0,329 0,362
Sumber: Data diolah dari hasil klasterisasi produksi tanaman biofarmaka dengan desain K-Means berdasarkan Indeks Davies Bouldin (DBI)
Berdasarkan data pada Tabel 3, diketahui bahwa hasil klasterisasi produksi tanaman biofarmaka jenis  rimpang dengan nilai  Indeks Davies Bouldin (DBI) terkecil  untuk tahun 2023 adalah 0,150. Dengan demikian, maka jumlah klaster yang tepat untuk
digunakan pada prediksi produksi tanaman biofarmaka rimpang untuk tahun 2023 adalah 6 (enam) buah klaster. Hal ini  berarti bahwa klasterisasi produksi  tanaman biofarmaka jenis rimpang  untuk seluruh  provinsi  di  Indonesia tahun 2023 terbaik adalah terdiri  dari 6 klaster  berdasarkan analisis metode K-Means dengan bantuan software RapidMiner
Hasil  klasterisasi  produksi  tanaman  biofarmaka jenis  rimpang  untuk  tahun 2024, diperoleh  nilai  Indeks Davies  Bouldin (DBI)  terkecil  adalah  0,178.  Hal  ini mengindikasikan bahwa jumlah klaster yang dipilih untuk hasil klasterisasi produksi tanaman biofarmaka jenis  rimpang  pada  tahun  2024 adalah  sebanyak  4  (empat) klaster. Dengan kata lain bahwa, pengklasteran produksi tanaman biofarmaka jenis rimpang berdasarkan analisis metode K-Means untuk seluruh provinsi di di Indonesia tahun 2024 yang terbaik adalah terdiri dari 4 klaster (lihat Tabel 3).
Selanjutnya klasterisasi produksi tanaman biofarmaka jenis rimpang pada tahun 2025, diperoleh nilai Indeks Davies Bouldin (DBI) yang terkecil adalah 0,072. Hal ini berarti bahwa jumlah klaster yang dipilih adalah sebanyak 3 (tiga) buah klaster (lihat Tabel 3). Tiga buah klaster ini  berdasarkan hasil analisis dengan metode K-Means , adalah yang paling baik.
Hasil Klusterisasi K-Means
Klasterisasi K-Means , dimaksudkan untuk mendapatkan pusat klaster yang baru yang lebih  stabil  dan memiliki  jarak yang relatif sama antara data dengan pusat klaster. Hasil kalsterisasi K-Means , seperti yang disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Klasterisasi K-Means Peramalan Produksi  Tahun 2023 Klaster Tahun 2023 2024 2025 Klaster  1 Aceh, Sumatera  Barat, Riau, Jambi, Sumatera Selatan, Lampung, Kep. Bangka Belitung, Kep. Riau, DKI
Jakarta, DI Yogyakarta, Banten, Bali, Nusa Tenggara Barat, Nusa Tenggara Timur, Kalimantan  Barat, Kalimantan  Tengah, Kalimantan  Selatan, Kalimantan  Timur, Kalimantan  Utara, Sulawesi Utara, Sulawesi Tengah, Sulawesi Tenggara, Gorontalo, Sulawesi Barat, Maluku, Maluku Utara, Papua Barat, Papua.
Aceh, Sumatera  Barat, Riau, Jambi, Sumatera Selatan,
Bengkulu, Lampung, Kep.
Bangka Belitung, Kep. Riau, DKI Jakarta, DI Yogyakarta, Banten, Bali, Nusa Tenggara
Barat, Nusa Tengggara Timur,
Kalimantan  Barat, Kalimantan Tengah, Kalimantan  Selatan, Kalimantan  Timur, Kalimantan Utara, Sulawesi Utara, Sulawesi Tengah, Sulawesi Selatan, Sulawesi Tenggara,
Gorontalo, Sulawesi Barat,
Maluku, Maluku Utara, Papua
Barat, Papua. Aceh, Sumatera  Barat, Riau, Jambi, Sumatera Selatan,
Bengkulu, Lampung, Kep.
Bangka Belitung, Kep. Riau,
DKI Jakarta, Jawa Barat, Jawa Tengah, DI Yogyakarta,
Banten, Bali, Nusa Tenggara Barat, Nusa Tengggara Timur, Kalimantan  Barat, Kalimantan Tengah, Kalimantan  Selatan, Kalimantan  Timur, Kalimantan Utara, Sulawesi Utara,
Sulawesi Tengah, Sulawesi
Selatan, Sulawesi Tenggara, Gorontalo, Sulawesi Barat, Maluku, Maluku Utara, Papua Barat, Papua. Klaster  2 Jawa Barat Jawa Barat, Jawa Tengah Sumatera Utara Klaster  3 Jawa Tengah Sumatera Utara Jawa Timur Klaster  4 Bengkulu, Sulawesi Selatan Jawa Timur Klaster  5 Sumatera Utara
Klaster  6 Jawa Timur
Sumber: Hasil olah data dengan metode K-Means , 2023
Hasil klasterisasi K-Means ini dapat diperjelas dengan menampilkannya dalam bentuk visual/gambar, berupa peta dengan menggunakan bantuan software ArcGis Pro . Pada Gambar  6,  7  dan  8,  ditampilkan  peta  klasterisasi  peramalan  produksi  tanaman biofarmaka jenis rimpang untuk setiap tahun peramalan.
Gambar 6. Peta Klasterisasi Peramalan Produksi  Tanaman Biofarmaka Tahun 2023

## Keterangan Gambar:
Perbedaan  warna pada setiap provinsi  menunjukkan  klaster-nya,  dengan penjelasan sebagai berikut:
Berdasarkan hasil klasterisasi K-Means terhadap produksi tanaman biofarmaka untuk 7 (tujuh) jenis rimpang pada peramalan tahun 2023, menunjukkan bahwa klaster 6 (enam) yang diisi  oleh  Provinsi Jawa Timur, dapat dikatakan lebih baik  dari pada klaster 5, 4, 3, 2, dan 1 berdasarkan total jumlah produksi. Hasil perhitungan jumlah total produksi Jawa Timur adalah yang tertinggi yaitu sebanyak 165.394.000 kg. Data lengkap dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Total Produksi  Berdasarkan Data Peramalan (dalam ribuan)
No Provinsi Tahun No Provinsi Tahun 2023 2024 2025 2023 2024 2025 1 Aceh 6.906 27 55 18 Nusa Tenggara Barat 3.568 114 229 2 Sumatera Utara 63.836 204 408 19 Nusa Tenggara Timur 5.780 400 800 3 Sumatera Barat 8.262 65 129 20 Kalimantan Barat 6.944 130 261 4 Riau 8.238 461 922 21 Kalimantan Tengah 1.675 97 193 5 Jambi 4.174 98 195 22 Kalimantan Selatan 10.242 323 645 6 Sumatera Selatan 7.060 134 269 23 Kalimantan Timur 1.675  3.881  7.762 7 Bengkulu 27.380 180 361 24 Kalimantan Utara 626 92 185 8 Lampung 11.849 861 1.722 25 Sulawesi Utara 1.382 59 119 9 Kep. Bangka Belitung 3.107 12 24 26 Sulawesi Tengah 1.935 118 236 10 Kep. Riau 185 2 5 27 Sulawesi Selatan 33.083 205 410 11 DKI Jakarta 23 4 8 28 Sulawesi Tenggara 1.269 79 159 12 Jawa Barat 99.424 1.120 2.240 29 Gorontalo 135 2 4 13 Jawa Tengah 124.832 12.752 25.499 30 Sulawesi Barat 689 65 131 14 Di Yogyakarta 13.437 4.134 8.266 31 Maluku 1.305 3 7 15  Jawa Timur 165.394 33.155 66.293 32 Maluku Utara 5.547 142 283 16 Banten 8.866 90 180 33 Papua Barat 317 65 130 17 Bali 8.624 43 86 34 Papua 181 16 32
Sumber: Hasil olah data peramalan produksi tahun 2023, 2024, dan 2025
Gambar 7. Peta Klasterisasi Peramalan Produksi  Tanaman Biofarmaka Tahun 2024 Keterangan Gambar:
Perbedaan  warna pada setiap provinsi  menunjukkan  klaster-nya,  dengan penjelasan sebagai berikut:
Hasil klasterisasi K-Means terhadap produksi  tanaman biofarmaka untuk 7  (tujuh) jenis  rimpang pada peramalan tahun 2024, menunjukkan bahwa klaster 4 (empat) yang  diisi  oleh  Provinsi  Jawa Timur  (Tabel  4  dan  Gambar 7),  merupakan klaster terbaik dibandingkan klaster 3, 2, dan 1 berdasarkan total jumlah produksi. Diketahui dari Tabel 5 bahwa total produksi tanaman biofarmaka pada peramalan tahun 2024 adalah sebanyak 33.155.000 kg, seperti terlihat pada Tabel 5.

## Gambar 8. Peta Klasterisasi Peramalan Produksi  Tanaman Biofarmaka Tahun 2025 Keterangan Gambar:
Perbedaan  warna pada setiap provinsi  menunjukkan  klaster-nya,  dengan penjelasan sebagai berikut:
Pengklasteran dengan metode K-Means terhadap produksi tanaman biofarmaka untuk 7 (tujuh) jenis rimpang pada peramalan tahun 2025, diketahui bahwa Provinsi Jawa Timur yang berada di klaster 3 (tiga) (Tabel 4 dan Gambar 8), memiliki total produksi
tertinggi yaitu sebanyak 66.293.000 kg (Tabel 5). Fakta ini menunjukkan bahwa Klaster ketiga yang diisi  oleh Provinsi Jawa Timur merupakan klaster terbaik dibandingkan dengan klaster 2 dan 3.
Dengan demikian, maka berdasarkan klasterisasi K-Means dan peramalan produksi tanaman biofarmaka jenis  rimpang, diperoleh  bahwa Provinsi  Jawa Timur  berada pada  klaster  terbaik  untuk  setiap  tahun  peramalan. Pernyataan ini  didasari  oleh jumlah total produksi Provinsi Jawa Timur sepanjang tahun peramalan (2023, 2024, dan  2025),  yang  menunjukkan  produksi  tertinggi.  Sebagaimana  dikutip  dari https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2022/06/14/jawa-timur-provinsi- penghasil-temulawak-terbesar-di-indonesia,  bahwa  Jawa  Timur  tercatat  sebagai provinsi yang menghasilkan temulawak paling banyak, yakni mencapai 23,11 juta kg 1 . Bahkan pada  tahun 2020 saja Badan Pusat  Statistik (BPS)  mencatat Provinsi  Jawa Timur sebagai daerah penghasil jahe terbesar di Indonesia, yaitu mencapai 45,09 ribu ton 2 .
Berdasarkan klasterisasi  ini,  maka Provinsi  Jawa Timur  yang  berada pada klaster tertinggi pada setiap tahun peramalan, perlu mempertahankan eksistensinya sebagai daerah penghasil tanaman biofarmaka terbanyak di Indonesia. Oleh sebab itu perlu kerjasama semua pihak termasuk pemerintah untuk tetap mendukung para petani tanaman biofarmaka di daerah ini, agar produksi dan produktifitasnya tetap tinggi, sehingga dapat terus berkontribusi terhadap ketersediaan bahan baku industri jamu di Indonesia dan mancanegara.
Adapun daerah-daerah yang berada pada klaster lainnya, perlu dilakukan dukungan yang  lebih  kuat  lagi,  agar  produksi  dan  produktivitas  tanaman biofarmaka jenis rimpang  dapat  ditingkatkan.  Pengembangan  usahatani  tanaman  biofarmaka, seringkali  dihadapkan  pada  berbagai  masalah.  Salah  satu  menurut  Kanaya dan Firdaus  (2014), bahwa masalah utama  dalam  pengembangan  produk  biofarmaka adalah produktivitas menurun dan nilai ekspor yang masih cenderung tidak menentu. Lanjutnya, produktivitas  suatu  komoditas  ditentukan  berdasarkan perbandingan antara produksi  dengan luas  lahan  yang  tersedia  bagi  komoditas  tersebut,  maka perbaikan varietas unggul dan peningkatan produktivitas perlu dilakukan dan masih menjadi fokus utama penyediaan produk biofarmaka domestik dan mancanegara.
Di samping itu, menurut Widyaningrum dan Marhaeni (2017), para pelaku agrobisnis tanaman biofarmoka perlu kiranya untuk lebih berupaya lagi di dalam mewujudkan potensi tanaman biofarmaka menjadi salah satu penggerak pembangunan pertanian melalui mutu dan kontinuitas penyediaan bahan baku. Dengan demikian diharapkan, industri-industri jamu semakin berkembang di Indonesia.

## SIMPULAN DAN SARAN

## Simpulan
Hasil  klasterisasi  produksi  tanaman biofarmaka jenis  rimpang  dengan  metode K- Means berdasarkan nilai  Indeks Davies Bouldin (DBI) terkecil,  ditemukan  6 (enam) klaster untuk peramalan tahun 2023, 4 (empat) klaster untuk peramalan tahun 2024,
1 Ja wa   Timur,  Provinsi  Pengha sil  Temula wa k  Terbesa r  di  Indonesia .  Dia kses  mela lui: https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2022/06/14/jawa -timur-provinsi-penghasil-temulawak- terbesar-di-indonesia
2 Ja wa   Timur  Ja di  Produsen  Ja he  Terbesa r  di  Indonesia   pa da   2020.  Dia kses  mela lui: https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2021/07/09/jawa-timur-jadi-produsen-jahe-terbesar-di- indonesia-pada-2020
dan 3 (tiga) klaster untuk peramalan tahun 2025. Masing-masing tahun peramalan menunjukkan  bahwa  Provinsi  Jawa  Timur  berada  pada  klaster  tertinggi.  Hasil klasterisasi  ini  dapat  menjadi  acuan  penyusunan  program-program  baik  oleh pemerintah  maupun  pihak-pihak  terkait  lainnya  dalam  rangka  meningkatkan produksi dan produktivitas tanaman biofarmaka jenis rimpang di Indonesia.

## Saran
Dari hasil analisis dan pembahasan, dapat disarankan sebagai berikut: 1. Provinsi Jawa Timur sebagai provinsi yang berda pada klaster terbaik berdasarkan klasterisasi  peramalan  produksi  tahun  2023,  2024, dan 2025,  seyogyanya mempertahankan dan kalau bisa meningkatkan terus produksi dan produktifitas tanaman biofarmaka jenis rimpang ini. Provinsi-provinsi lain yang masih belum maksimal produksi dan produktivitasnya harus berupaya untuk mamaksimalkan, agar kesediaan bahan baku industri jamu di Indonesia dan mancanegara terpenuhi.
2. Pemerintah  dan  stakeholder  lain,  hendaknya  saling  bahu  membahu  dalam melancarkan  program  peningkatan  produksi  dan  produktifitas  tanaman biofarmaka  jenis  rimpang  di  seluruh  provinsi  di  Indonesia,  sehingga  dapat mendukung perkembangan industri jamu, ekonomi dan pada akhirnya menunjang pembangunan pertanian secara keseluruhan.
3. Penelitian dan analisis ini masih terbatas pada tanaman biofarmaka jenis rimpang. Oleh sebab itu dapat dilakukan penelitian lanjutan untuk jenis tanaman biofarmaka non rimpang, agar memperoleh hasil informasi yang lebih lengkap.

## DAFTAR PUSTAKA
Arifah, Y., Sunarti, S., & Prabandari, R. (2022). Efek Bunga Telang ( Clitoria ternatea L.) terhadap Kolesterol Total, LDL, HDL Pada Tikus ( Rattus Norvegicus ). Journal Syifa Sciences and Clinical Research, 4(1), 18 – 31. https://doi.org/10.37311/jsscr.v4i1.13493
Azka, S. F., Ichwanuddin, I., Rosmana, D., Fauziyah, R. N., & Sadida, H. S. (2019). Peran Yoghurt Kacang Merah  dalam  Menurunkan. Jurnal  Riset  Kesehatan Poltekes Kemenkes Bandung, 11(1), 141 – 147.
Badan Pusat Statistik (BPS). (2022). Produksi Tanaman Biofarmaka (Obat) 2020-2022.
Diakses melalui website resmi BPS di: https://www.bps.go.id/indicator/55/63/1/produksi-tanaman-biofarmaka- obat-.html
Cahyo, T.  A.  N., &  Kartasurya, M. I.  (2015). Pengaruh Pemberian Yoghurt Kacang Merah terhadap Kadar Kolesterol Ldl  pada Wanita Dislipidemia. Journal of Nutrition College, 4(2), 526 – 569.
CTI, B. R., Gafar, A. A., Fajriani, N., Ramdani, U., Uyun, F. R., & Ransi, N. (2017). Implemetasi K-Means  Clustering pada RapidMiner untuk  Analisis  Daerah Rawan Kecelakaan. Semin. Nas. Ris. Kuantitatif Terap, 2017.
Dahikar, S. S., & Rode, S. V. (2014). Agricultural Crop Yield Prediction Using Artificial Neural  Network  Approach .  International  Journal  of  Innovative  Research  in Electrical, Electronics, Instrumentation and Control Engineering, 2(1), 683-686.
Kanaya, I.  A.,  &  Firdaus,  M.  (2014). Daya  Saing  dan  Permintaan Ekspor  Produk Biofarmaka  Indonesia  di  Negara  Tujuan  Utama Periode  2003-2012. Jurnal Manajemen & Agribisnis, 11(3), 183-198.
Kumalaningsih, S., Hindun Pulungan, M.,  & Raisyah, R. (2016). Substitution of  Red Beans Extract with Milk for The Product of Yogurt. Industria : Jurnal Teknologi Dan Manajemen Agroindustri, 5(2), 54 – 60. https://doi.org/10.21776/ub.industria.2016.005.02.1
Listiyana, A. D., Mardiana, M., & Prameswari, G. N. (2013). Obesitas Sentral dan Kadar Kolesterol Darah Total. Jurnal Kesehatan Masyarakat, 9(1), 37 – 43.
Marcelia, K., & Kartasurya, M. I. (2016). Pengaruh Pemberian Yoghurt Kacang Merah terhadap Kadar Kolesterol Total pada Wanita Dislipidemia . Journal of Nutrition College, Volume, 5, 28 – 35.
Putriningtyas, N. D., & Astuti, A. T. (2017). Potensi Yogurt Kacang Merah terhadap Gangguan Toleransi Glukosa, Kadar Kolesterol dan Penurunan Berat Badan pada  Remaja  Putri  Obesitas.  Pengembangan Sumber  Daya  Pedesaan  dan Kearifan Lokal Berkelanjutan VII, November, 270 – 281.
Rumagit, B. I., Wullur, A. C., & Kalonio, D. E. (2013). Bubur Kacang Merah, Kolesterol dan Asam Urat. Uji Efektivitas Hepatoprotektor Ekstrak Etanol Daun Alpukat ( Persea Americana Mill.) pada Tikus Putih (Rattus Norvegicus L), 7, 135 – 141.
Sellam, V., & Poovammal, E. (2016). Prediction Of Crop Yield Using Regression Analysis .
Indian Journal of Science and Technology, 9(38), 1-5.
Suharno  dan  Heriyanto.  (2018).  Buku Ajar  Produksi  Tanaman  Biofarmaka.  PUSAT Pendidikan  Pertanian  Badan  Penyuluhan  dan  Pengembangan  SDM  Pertanian Kementerian Pertanian. ISBN: 978-602-6367-31-0.
Widyaningrum,  L. A. D., &  Marhaeni,  A. A. I. N. (2020).  Analisis  Pengaruh  Jumlah Produksi,  Luas  Areal  Panen,  dan Kurs  Dollar  Amerika  terhadap Ekspor  Netto Tanaman  Biofarmaka  Kelompok  Rimpang  di  Indonesia. E-Jurnal  Ekonomi
Pembangunan Universitas Udayana Vol. 10 No 2.
Wulandari, D. L.,  Putriningtyas, N. D., &  Wahyuningsih, S.  (2017). Potensi Yogurt Kacang Merah terhadap Kadar Kolesterol HDL pada Remaja Obesitas (Studi Dilakukan pada Mahasiswa Gizi Universitas Respati Yogyakarta). Sport and Nutrition Journal, 2(1), 10 – 16. https://doi.org/10.15294/spnj.v2i1.38452
Yuniritha, E., Dwiyanti, D., Christyana, A., Gizi,  J., Kemenkes,  P., &  Padang, R. I.
(2022). Yoghurt Kacang Merah ( Phaseolus Vulgaris L.) Efektif Menurunkan Kadar Kolesterol Total Penderita Hiperkolesterolemia. Jurnal Sehat Mandiri, 17(2), 104 – 114.