## PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING PADA PEMBESARAN JENIS IKAN UNGGULAN DI PROVINSI JAWA BARAT
Dede Setiadi 1 , Bambang Irawan 2 , Agus Bahtiar 3
1,2 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
3 Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No. 10 B, Majasem, Cirebon Indonesia dedesetiadi321@gmail.com

## ABSTRAK
Indonesia  sebagai  negara  kepulauan  yang  besar,  memiliki  perairan  yang  lebih  luas  dibandingkan  dengan daratannya.  Karena  ukuran  perairannya  yang  besar,  Indonesia  memiliki  potensi  yang  besar  dalam  produksi budidaya  perikanan,  terutama  untuk  meningkatkan  pertumbuhan  jenis  ikan  unggulan.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  menerapkan  metode  data mining dengan  menggunakan  algoritma K-Means  clustering .  Data  produksi perikanan tahun 2020 akan digunakan sebagai sumber data untuk penelitian ini. Data diambil berasal dari Open Data Jabar (ODJ). Data mining diterapkan untuk menganalisis data produksi budidaya pembesaran dari masing- masing  jenis  ikan  unggulan  di  Provinsi  Jawa  Barat.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Knowledge Discovery and Data Mining (KDD) yang merupakan salah satu metode yang paling populer dalam data mining .  Langkah  pertama  dalam  penelitian  ini  adalah  pengumpulan  dan  persiapan  data,  data  produksi perikanan budidaya pembesaran akan dikumpulkan dari sumber yang relevan. Dengan menggunakan algoritma K-Means ,  pengelompokkan  produksi  perikanan  budidaya  pembesaran  jenis  ikan  unggulan  dapat  diidentifikasi. Misalnya, dibagi  menjadi 5 cluster , cluster 1 (C1), cluster 2 (C2), cluster 3 (C3), cluster 4 (C4), dan cluster 5 (C5). Hasil penelitian ini yaitu cluster 0: 63 item, cluster 1: 9 item, cluster 2: 64 item, cluster 3: 93 item, cluster 4:  1  item. items .  Klaster dengan pertumbuhan  ikan sangat cepat  berada di cluster 2 yaitu  jenis  ikan lele, patin, sepat siam, udang krosok, udang windu, udang danau, rumput laut, kepiting bakau sedangkan pertumbuhan ikan yang sangat lambat ada di cluster 1 yaitu jenis ikan tambakan.
Kata kunci: Data Mining, Algoritma K-Means, Pengelompokkan, Produksi Perikanan Budidaya, Provinsi

## 1. PENDAHULUAN
Industri  budidaya  perikanan  yang  semakin berkembang  mempunyai  peran  strategis  dalam mendukung  ketahanan  pangan  dan  perekonomian daerah.  Provinsi  Jawa  Barat  sebagai  salah  satu  pusat kegiatan  ekonomi  dan  pertanian  di  Indonesia memiliki potensi besar dalam pengembangan produksi  perikanan.  Dalam  upaya  meningkatkan efisiensi dan produktivitas sektor perikanan, diperlukan  suatu  pendekatan  yang  sistematis  dan efektif  untuk  mengelompokkan  jenis  ikan  unggulan yang  dihasilkan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengimplementasikan  algoritma K-Means sebagai metode  klasterisasi  dalam  produksi  perikanan budidaya  pembesaran  berdasarkan  jenis  unggulan  di Provinsi  Jawa  Barat.  Jenis  ikan  unggulan  yang dimaksud  disini  adalah  ikan  dengan  kriteria pemeliharaannya yang paling cepat. Klasterisasi jenis ikan unggulan diharapkan dapat memberikan informasi  yang  lebih rinci  mengenai  ikan  mana  yang paling  cepat  pertumbuhannya  untuk  dikonsumsi masyarakat  di  Provinsi  Jawa  Barat.  Di  tengah perkembangan  teknologi  informasi  yang  semakin pesat,  data  menjadi  harta  karun  yang  tak  ternilai harganya. Namun, pengelompokkan produksi perikanan  budidaya  pembesaran  secara  efektif  dalam skala besar menjadi tantangan yang kompleks.
Pada penelitian sebelumnya [1] Klasifikasi hasil tangkapan  tahun  2015  hingga  2017  didasarkan  pada algoritma K-Means ,  dimana  telah  teridentifikasi  dua
cluster yaitu cluster 1  dengan  jumlah  ikan  lebih sedikit  dan cluster 2  dengan  jumlah  ikan  lebih banyak. Spesies ikan yang berbeda dapat ditempatkan dalam  satu  atau  lebih  kelompok  sebagai  hasil  untuk mendapatkan  hasil  yang  pasti.  Ikan  madidihihang, selar,  gemuk,  tembang,  teri,  kaisar,  julung,  kakap, swanggi,  baronang,  kwee,  mackerel,  nangka  potong, tongkol  krai,  kerapu  dan  miss  blue  merupakan  16 jenis  ikan  yang  termasuk  dalam cluster 1  (C2).  Ada dua spesies ikan di dalam cluster 2, yaitu fly fish dan cakalang. Kehadiran  spesies  ikan unggul di cluster 2 (C2)  karenanya  dapat  dilihat.  Untuk  menerapkan algoritma  serupa  dalam  analisis  segmentasi  yang bertujuan  mendeteksi  penyakit  pada  daun  jagung, digunakan  pendekatan K-Means .  Tahapan  prosesnya melibatkan  penetapan  jumlah  klaster  awal  (k=3), penggunaan centroid acak,  perhitungan  jarak  antara nilai  piksel  dengan centroid ,  pengelompokkan  nilai piksel  berdasarkan  jarak  minimum,  perhitungan  rata- rata  klaster  untuk  fokus  baru,  serta  proses  stokastik pusat gravitasi jika nilai piksel masih bergerak. Iterasi ini  terus  dilakukan  hingga  tidak  ada  perubahan  pada nilai  piksel  yang  bergerak.  Dalam  penelitian  ini, digunakan  kumpulan  data  sebanyak  30  tipe  A  dan  B untuk  tahap  pelatihan,  dan  10  tipe  data  untuk  tahap pengujian  yang  berhasil  mencapai  akurasi  sebesar 90%.  [2].  Penelitian  sebelumnya  [3] K-Means , pengelompokan  dan  penggunaan  data  dukungan perangkat  lunak RapidMiner dapat  ditingkatkan  agar nelayan  dapat  menggunakan  sumber  daya  perikanan
menurut provinsi lagi. Penelitian menunjukkan bahwa Jawa  Tengah  merupakan  salah  satu  dari  21  provinsi di Indonesia yang mencapai tingkat klasterisasi tinggi (C1).  Sementara  itu,  Provinsi  Kalimantan  Tengah, Jawa  Timur,  Sulawesi  Tenggara,  Sumatera  Barat, Jawa Barat, Gorontalo, Nusa Tenggara Barat, Bangka Belitung,  Sulawesi  Utara,  Bengkulu,  Kalimantan Barat,  DI  Yogyakarta,  Sumatera  Utara,  Sulawesi Tengah, Kepulauan Seribu, Bali, Lampung, Sulawesi Selatan,  DKI  Jakarta,  dan  Banten  tergolong  dalam klaster tingkat rendah (C2).
Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengimplementasikan  algoritma K-Means sebagai metode  klasterisasi  untuk  memahami  pola  produksi perikanan  budidaya  pembesaran  jenis  ikan  unggulan di Provinsi Jawa Barat, juga bertujuan untuk mengisi kesenjangan  pengetahuan  terkait  dengan  optimasi produksi perikanan menggunakan pendekatan informatika,  khususnya  dalam  konteks  klasterisasi data produksi perikanan.  Kontribusi utama penelitian ini  terletak  pada  penerapan  metode  informatika  yang inovatif  untuk  mengoptimalkan  praktik  budidaya perikanan  di  wilayah  Jawa  Barat,  yang  selanjutnya dapat  menjadi  panduan  bagi  masyarakat  untuk mengonsumsi  ikan  yang  pemeliharaannya  paling cepat guna ketahanan pangan di Provinsi Jawa Barat.
Metode yang digunakan adalah dengan melibatkan  implementasi algoritma K-Means sebagai teknik klasterisasi untuk mengelompokkan  jenis  ikan unggulan.  Pendekatan  ini  dianggap  tepat  untuk memahami  karakteristik  produksi  secara  holistik, memungkinkan  identifikasi  kelompok  ikan  dengan perilaku  serupa.  Pendekatan  eksperimental  juga  akan diterapkan  untuk  memvalidasi  hasil  klasterisasi dengan  menggunakan  data  produksi  aktual.  Dalam upaya mengoptimalkan penggunaan teknologi informasi,  pendekatan  komputasi  akan  difokuskan pada  pengelolaan  dan  analisis  data  besar  yang dihasilkan  oleh  sektor  perikanan.  Integrasi  antara algoritma  klasterisasi  dan  analisis  data  akan  menjadi landasan  utama  dalam  penelitian  ini,  memastikan bahwa  hasil  yang  diperoleh  dapat  memberikan pandangan  yang  lebih  mendalam  terkait  dengan  pola produksi  perikanan  budidaya  di  Provinsi  Jawa  Barat. Dengan menggunakan algoritma K-Means , pengelompokkan produksi perikanan budidaya pembesaran  jenis  ikan  unggulan  dapat  diidentifikasi. Misalnya,  dibagi  menjadi  5 cluster , cluster 1  (C1), cluster 2  (C2), cluster 3  (C3), cluster 4  (C4),  dan cluster 5 (C5).
Hasil  penelitian  ini  dapat  digunakan  oleh  Dinas Kelautan  dan  Perikanan  untuk  mengoptimalkan produksi  perikanan  budidaya  pembesaran  dan merencanakan  strategi  manajemen  yang  lebih  efektif dalam  industri  perikanan.  Penelitian  ini  akan memberikan  kontribusi  penting  dalam  penggunaan teknologi  informasi  untuk  mengoptimalkan  sektor perikanan  budidaya  pembesaran,  yang  merupakan aspek  vital  dalam  pemenuhan  kebutuhan  pangan  dan pertumbuhan  ekonomi  di  berbagai  wilayah.  Dengan
demikian,  penelitian  ini  menjadi  relevan  dan  penting dalam  konteks  perkembangan  pesat  di  bidang informatika yang telah mengubah cara kita mengelola dan  memahami  data  untuk  meningkatkan  kualitas hidup dan efisiensi dalam berbagai sektor kehidupan. Penelitian  ini  dapat  meningkatkan  pemahaman  kita tentang  kemampuan  algoritma K-Means dalam mengelompokkan  data  produksi  perikanan  budidaya pembesaran  jenis  ikan  unggulan.  Hal  ini  akan memberikan  pemahaman  yang  lebih  mendalam tentang efektivitas algoritma K-Means dalam analisis data  sektor  perikanan  budidaya.  Temuan  dari penelitian  ini  dapat  digunakan  oleh  praktisi  di  sektor perikanan,  produsen,  serta  pemerintah  daerah  dan pusat untuk membuat keputusan yang lebih tepat dan efisien dalam mengelola produksi perikanan budidaya pembesaran.  Dengan  demikian,  hasil  penelitian  ini memiliki  potensi  untuk  tidak  hanya  memperkaya pemahaman  kita  tentang  informatika,  tetapi  juga memberikan  manfaat  praktis  yang  signifikan  bagi pengelolaan sumber daya ikan di Provinsi Jawa Barat dan  dapat  membuka  jalan  bagi  perkembangan teknologi informasi dalam berbagai sektor.
Berdasarkan  pemaparan  latar  belakang  diatas maka rumusan masalahnya sebagai berikut; Bagaimana  penerapan  algoritma K-Means dalam pengelompokkan produksi perikanan budidaya pembesaran  jenis  ikan  unggulan  di  Provinsi  Jawa Barat  dan  Jenis  ikan  mana  yang  memiliki  tingkat pertumbuhan  paling  cepat  dan  jenis  ikan  mana  yang memiliki tingkat pertumbuhan paling lambat.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Paper  [4]  membahas  tentang bagaimana produksi ikan air tawar di Sumatera Selatan dipetakan secara visual, menggunakan metode K-Means Cluster untuk  mengelompokkan  kota/kabupaten  berdasarkan produksi  perikanan.  Tujuan  penelitian  ini  adalah untuk  membantu  pengaturan  kebijakan  pemerintah provinsi  dalam  meningkatkan  produksi  perikanan  air tawar di setiap kota/kabupaten. Hasilnya menunjukkan  pembentukan  2  kluster  berdasarkan analisis metode Elbow , Silhoutee , dan Gaps Statistics . Kluster  1,  terdiri  dari  12  kota/kabupaten,  memiliki tingkat  produksi  rendah,  sementara  kluster  2,  hanya terdiri  dari  2  kota/kabupaten,  memiliki  tingkat produksi yang tinggi.

## 2.2. Data Mining
Data mining merupakan  proses  yang  mencakup pengumpulan  serta  penggunaan  data  historis  guna mengidentifikasi  pola,  keteraturan,  dan  hubungan dalam  dataset  yang  besar.  Salah  satu  fokus  utama dalam data mining adalah pengelompokkan clustering ,  yaitu  saat  data  yang  dikelompokkan  tidak memiliki contoh kelompok sebelumnya [1].
Data mining memiliki peran  yang krusial dalam sejumlah  aspek  kehidupan,  termasuk  industri, keuangan,  cuaca,  ilmu,  dan  teknologi  karena
digunakan  dalam  pengolahan  data  besar.  Di dalamnya, terdapat beragam metode seperti klasifikasi, clustering , regresi ,  seleksi  variabel,  dan analisis  keranjang  belanja,  yang  sangat  berguna dalam  mengeksplorasi  informasi  dari  kumpulan  data yang besar [5].

## 2.3. Algoritma K-Means
Algoritma K-Means , bagian dari jenis pembelajaran  tanpa  supervisi,  difungsikan  untuk mengelompokkan  data  menjadi  beberapa  klaster dengan  metode  pemisahan  tertentu.  Pembelajaran tanpa  supervisi  adalah  metode  dalam  data mining yang  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  pola  dari berbagai  variabel  (atribut),  tanpa  menentukan variabel mana yang akan menjadi label. [6].
K-Means merupakan  salah  satu  teknik  dalam data mining yang  melakukan  proses  analisis  data tanpa supervisi, di mana pendekatannya terfokus pada pengelompokan  berdasarkan  kesamaan  atau  pola yang  ada.  Data-data  yang  memiliki  sifat  yang  mirip akan  dikelompokkan  dalam  satu cluster ,  sedangkan data  yang  memiliki  perbedaan  karakteristik  akan ditempatkan dalam cluster yang berbeda [7] .
2.4. Clustering
Clustering adalah  teknik  yang  mencari  dan mengelompokkan  data  yang  memiliki  kesamaan karakteristik.  Fokus  utama  dari clustering adalah mengelompokkan  data  atau  objek  ke  dalam  cluster sehingga  setiap cluster memuat  data  yang  serupa. Dalam  proses  ini,  clustering  berupaya  menyatukan objek  yang  serupa  ke  dalam  satu cluster sambil menjaga  jarak  yang  jauh  antar cluster sebisa mungkin.  Hasilnya,  objek  dalam  satu cluster saling mirip satu sama lain dan berbeda dengan objek dalam cluster lainnya [8] Clustering adalah metode yang digunakan untuk mengelompokkan  berbagai  entri  data  ke  dalam kategori  yang  mirip,  membentuk  kelas  objek  yang berisi  data  serupa  dan  membedakan  kelompok  satu dari yang lain [9].

## 2.5. RapidMiner
RapidMiner , sebuah perangkat lunak yang dapat diakses  oleh  siapa  saja  dan  memiliki  sifat  terbuka ( open  source ),  telah  diadopsi  sebagai  solusi  dalam analisis  data.  Dalam platform  RapidMiner ,  beragam teknik  diterapkan,  termasuk  teknik  deskriptif  dan prediksi,  yang  digunakan  untuk  proses  analisis  data. Pengoperasian RapidMiner menggunakan  bahasa pemrograman Java [10].
Sebelum  dikenal  sebagai RapidMiner , software ini  awalnya  dikenal  sebagai YALE  (Yet  Another Learning Environment). Pada tahun 2001, Ralfklinkenberg , Ingo  Mierswa ,  dan Simon  Fischer mulai  mengembangkan  versi  awalnya  di Artificial Intelligence Unit  dari  University  of  Dortmund. Dengan  distribusi  menggunakan  lisensi AGPL  (GNU Affero  General  Public  License) versi  3, RapidMiner
merupakan  perangkat  lunak  sumber  terbuka  untuk keperluan  data  mining  yang  telah  mendapat pengakuan global yang solid [11].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Metode Penelitian Metode yang dipakai yaitu Knowledge Discovery  in  Database  (KDD) ,  yang  merupakan metode  penelitian  dalam  menemukan  pengetahuan dari  database.  Saat  menerapkan  teknik  data mining ini,  langkah-langkah  analisis  data  mengikuti  tahapan KDD. Tahapan-tahapan untuk menganalisis data bisa ditemukan dalam Gambar 1.
Gambar 1. Metode Knowledge Data Discovery
(KDD)
Dari  Gambar  1  tentang  KD  dapat  dijelaskan sebagai berikut;
1. Data Selection
Tahap  awal  ini  melibatkan  pemilihan  data yang  diperlukan  sebelum  memulai  pencarian informasi  dalam  proses Knowledge  Data Discovery  (KDD). Data  yang  telah  terpilih akan  digunakan  pada  tahap  selanjutnya  dan akan  disimpan  secara  terpisah  dari  basis  data yang digunakan secara operasional.
2. Preprocessing atau Cleaning
Sebelum  memulai  data mining ,  langkah awalnya adalah membersihkan data. Tujuannya  adalah  untuk  menghapus  duplikat, memeriksa kekonsistenan data, dan memperbaiki  kesalahan  seperti  kesalahan pengetikan atau cetak. Proses enrichment juga dilakukan  untuk  memperkaya  data  dengan informasi tambahan yang relevan.
3. Transformation
Proses  ini  terlibat  dalam  mengubah  data  yang sudah dipilih sehingga cocok untuk digunakan dalam  data mining .  Langkah  ini  sangat bergantung pada jenis informasi yang diinginkan dari basis data.
4. Data Mining
Merupakan  tahap  dimana  pola  atau  informasi yang  menarik  dicari  dari  data  yang  telah terpilih  menggunakan  teknik  atau  metode tertentu.  Pemilihan  metode  dan  algoritma harus  dilakukan  dengan  tepat  sesuai  dengan tujuan dari Knowledge Data Discovery (KDD) secara keseluruhan.
5. Interpretation/Evaluation Pola informasi yang diperoleh dari data mining harus  disampaikan  secara  jelas  kepada  pihak yang  berkepentingan  agar  mudah  dipahami. Langkah  ini  merupakan  bagian  dari  proses Knowledge  Data  Discovery  (KDD) ,  di  mana pengecekan  dilakukan  untuk  memastikan kesesuaian atau ketidaksesuaian pola informasi  dengan  fakta  dan  hipotesis  yang telah ada sebelumnya [12].

## 3.2. Sumber Data
Dalam  penelitian  ini,  sumber  data  yang digunakan  berasal dari Open Data Jabar (ODJ). ODJ adalah lembaga resmi yang bertanggung jawab untuk mengumpulkan,  mengolah,  dan  menyediakan  data statistik  terpercaya  yang  berkaitan  dengan  berbagai aspek kehidupan di Provinsi Jawa Barat. Kepercayaan  pada  data  dari  ODJ  menjadi  kunci penting  dalam  penelitian  ini,  karena  data  ini merupakan  referensi  utama  untuk  analisis clustering yang  akan  dilakukan.  Dengan  memanfaatkan  data ODJ,  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan wawasan yang berharga tentang karakteristik produksi  perikanan  budidaya  pembesaran  jenis  ikan unggulan di Provinsi Jawa Barat, yang dapat menjadi dasar  untuk  pengambilan  keputusan  yang  lebih  baik dalam  pengembangan  sektor  perikanan  budidaya. Data  yang  diambil  adalah  data  produksi  perikanan budidaya pembesaran pada tahun 2020. Selain itu ada tambahan data tentang lama pemeliharaan ikan.

## 3.3. Populasi dan Sampel
Populasi  adalah  sekumpulan  objek  atau  subjek yang memiliki karakteristik spesifik yang didefinisikan  oleh peneliti,  yang  menjadi dasar untuk membuat  kesimpulan.  Dalam  konteks  tahun  2020, kelompok utama dalam industri perikanan merupakan populasi yang dibahas dalam penelitian ini. Sampling merujuk pada proses pengambilan sebagian kecil dari populasi  tersebut  untuk  mewakili nilai atau karakteristik  keseluruhan  populasi.  Bagian  yang diambil  dari  populasi  ini  disebut  sebagai  sampel, yang  merupakan  representasi  dari  keseluruhan populasi.  Dalam  konteks  penelitian  ini,  populasi merujuk  pada  keseluruhan  produksi  perikanan budidaya pembesaran jenis ikan unggulan di Provinsi Jawa Barat.
Sampel  dalam  penelitian  ini  merupakan  subset atau  bagian  yang  diambil  dari  populasi  tersebut. Karena  memeriksa  seluruh  data  produksi  perikanan budidaya  pembesaran  dari  seluruh  kabupaten  di Provinsi  Jawa  Barat  akan  menjadi  tugas  yang  sangat besar  dan  kompleks.  Sampel  ini  akan  digunakan untuk melakukan analisis clustering dengan algoritma K-Means .  Pemilihan  sampel  yang  representatif  akan memungkinkan  penelitian  ini  untuk  memberikan wawasan  yang  relevan  tentang  pola  dan  tren  dalam produksi  perikanan  budidaya  di  Provinsi  Jawa  Barat
tanpa  harus  memeriksa  seluruh  populasi  yang  sangat luas.

## 3.4. Teknik Pengumpulan Data
Metode penelitian kepustakaan yang kegiatannya  dilakukan  adalah  mempelajari,  mencari dan  mengumpulkan  data  yang  berkaitan  dengan penelitian  tersebut,  telah  digunakan  untuk  kegiatan pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini.  Data  yang digunakan dalam pengelompokan produksi perikanan budidaya menurut jenis ikan diperoleh dari data Open Data  Jabar  (ODJ)  berdasarkan  data  tahun  2020 tempat  penelitian  ini  dilakukan.  Kemudian  untuk mengklasifikasikan  produksi  perikanan  budidaya menurut  jenis  ikan  unggulan,  data  yang  diperoleh akan  diolah  berdasarkan  metode K-Means yang mengambil  beberapa  nilai  atribut  yang  terdapat  pada data tersebut.

## 3.5. Teknik Analisis Data
Analisis data melibatkan langkah-langkah sistematis  untuk  mengumpulkan  dan  mengatur informasi  dari  berbagai  sumber,  mengelompokkan data  ke  dalam  kategori,  menggambarkannya  dalam unit-unit yang relevan, menyusunnya secara keseluruhan,  mencari  pola,  menyoroti  informasi penting, menentukan fokus belajar, dan merangkumnya untuk mendapatkan pemahaman lebih dalam tentang diri sendiri dan orang lain.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Penelitian
4.1.1. Data Selection
Data selection merupakan proses memilih data mana yang akan dimasukkan dan mana yang tidak di dalam  aplikasi RapidMiner ,  ini  adalah  langkah  awal dalam persiapan untuk analisis nantinya.
Gambar 2. Halaman utama RapidMiner
Setelah  Rapidminer  dibuka  seperti  pada Gambar  2,  langkah  berikutnya  adalah  drag  dan  drop operator yang akan dipakai dalam penelitian.

## Gambar 3. Read excel
Tahap  Gambar  3.  Read  Excel  dipakai  untuk membaca  informasi  dari  file  excel  yang  akan diproses,  dan  untuk  mengimpor  data,  pilihlah  wizard konfigurasi  impor  yang  terletak  di  bagian  parameter di sisi kanan layar monitor. Lanjut pilihlah data yang akan diolah.
Gambar 4. Import data
Pada  tahap  Gambar  3,  langkah yang diperlukan  adalah  mengklik  "read  excel"  dan kemudian " import configuration" untuk menampilkan hasil di Gambar 4. Setelah itu, klik "my computer",  yang  akan  menampilkan  tampilan  serupa dengan Gambar 5. Selanjutnya, pilih data  yang  ingin diproses.
Saat  data  diimpor,  sistem  akan  menampilkan preview data  sebelum  data  tersebut  dimasukkan.  Hal ini  dilakukan  untuk  memverifikasi  kebenaran informasi  yang  dimasukkan.  Setelahnya,  Anda  dapat mengklik  " finish "  untuk  menyelesaikan  proses pemilihan atribut.
Gambar 5. Selection data
Gambar 6. Proses import data 4.1.2. Preprocessing/Data Cleaning
Membersihkan data dari entri yang tidak valid seperti  entri  kosong,  duplikat,  dan  entri  yang  hilang dilakukan  untuk  mencegah  masalah  dan  memastikan data dapat diproses dengan lancar.
Gambar 7. Operator select attributes
Pada  Gambar  7,  operator  " Select  Attributes " dalam aplikasi RapidMiner digunakan untuk memilih dan  mengelola  atribut-atribut  yang  relevan  dari dataset.  Ini  merupakan  langkah  penting  dalam  tahap pra-pemrosesan  data  sebelum  melakukan  analisis lebih lanjut.
Gambar 8. Proses select attributes
Pada  Gambar  8.  merupakan  proses  mengubah atribut  jenis  ikan  menjadi  label,  operator  ini memungkinkan  pengguna  untuk  memilih  atribut- atribut tertentu  dari  dataset  yang  akan  diproses  lebih lanjut.  Pemilihan  atribut  bisa  dilakukan  berdasarkan berbagai  kriteria,  seperti  informasi  dari feature selection , korelasi, atau metode lain yang relevan.

## 4.1.3. Transformasi
Setelah proses Cleaning selanjutnya dilakukan proses  transformasi  data  sesuai  dengan  jenis  data tersebut.  Pada  proses  ini  memerlukan  operator Set Role . Operator " Set Role " dalam aplikasi RapidMiner digunakan  untuk  menetapkan  peran  atau  perbedaan dalam  dataset.  Ini  memungkinkan  pengguna  untuk mendefinisikan  jenis  dari  atribut  (kolom)  dalam dataset,  seperti  menentukan  apakah  suatu  atribut adalah  variabel  input,  output,  atau  bahkan  sebagai metadata.
Gambar 9. Operator set role
Digunakan  untuk  mengubah  peran  satu  atau lebih dari satu atribut yaitu memberikan label atau id kepada variabel yang di inginkan. Pada penelitian ini variabel  “jenis_ikan”  diubah  menjadi  id.  Untuk mengubah  variable “jenis_ikan”  menjadi  id, pilih set role seperti pada Gambar 9.
Gambar 10. Proses set role
Kemudian  akan  tampil  parameter  set  role seperti  pada  Gambar  10.  setelah  itu  select  attribute name “jenis_ikan” diubah menjadi id.

## 4.1.4. Data Mining
Langkah  selanjutnya  dalam  urutan  ini  adalah melakukan data mining , yang melibatkan penggunaan beragam teknik guna menemukan pola dan informasi khas di dalam data yang dipilih. Pengujian dilakukan dengan Rapidminer.
Gambar 11. Clustering
Pada  Gambar  11,  proses Clustering akan menjalani  identifikasi  bobot  nilai cluster ,  yang nantinya  akan  dianalisis  lebih  lanjut  guna  mencapai hasil yang diinginkan.
Gambar 12. Hasil clustering
Pada  Gambar  12,  merupakan Visualisasi hasil Clustering menggunakan aplikasi RapidMiner dengan menggunakan algoritma K-Means .
Disana menggambarkan  5  klaster  yaitu,  klaster  0  (sedang), klaster  2  (sangat  cepat),  klaster  3  (cepat),  klaster  4 (lambat), dan klaster 1 (sangat lambat).
4.1.5. Evaluasi
Langkah berikutnya adalah mengecek performa dalam RapidMiner .
Gambar 13. Performance
Pada  Gambar  13  dimasukkan  operator Performance untuk pemrosesan data dalam menangani dataset.

## Gambar 14. Hasil performance
Dapat dilihat pada Gambar 14 artinya rata-rata jarak dalam centroid (within centroid distance) untuk beberapa cluster memiliki  nilai  negatif,  mungkin hasil  dari  normalisasi  atau  skema  evaluasi  tertentu yang  digunakan.  Nilai  negatif  tidak  umum  terjadi pada  metrik  ini,  biasanya  nilai  positif  yang  lebih diharapkan.  Sebagian  besar  cluster  memiliki  nilai rata-rata  jarak  yang  negatif,  kecuali cluster 1  dan cluster 4  yang  memiliki  nilai  0,  yang  mungkin menunjukkan  karakteristik  khusus  dari cluster tersebut  dalam  hal  jarak  titik-titiknya  dengan centroid . Davies Bouldin memiliki  nilai  negatif  juga, yang,  lagi,  mungkin  dari  normalisasi  atau  skema evaluasi tertentu.
4.2. Pembahasan
4.2.1. Mengelompokkan
Hasil Produksi Perikanan  Budidaya  Pembesaran  Jenis Ikan  Unggulan  Di  Provinsi  Jawa  Barat Menggunakan  Algoritma  K-Means  Dengan
Aplikasi Rapidminer
Setelah  memasukkan  dan  memeriksa  data, peneliti mulai memodelkan dataset. Dengan menggunakan  algoritma k-means melalui  perangkat lunak RapidMiner . Langkah awal adalah memasukkan  data  ke  dalam RapidMiner ,  diikuti dengan  pemrosesan  data  menggunakan  metode k- means .  Dengan  mengatur  parameter  menjadi  k  =  5 atau 5 klaster.
Gambar 15. Parameter pada RapidMiner
Selanjutnya data di proses dengan RapidMiner dang  menghasilkan  5  model  klaster  yang  berisi cluster 0:  63 items,  cluster 1:  9 items,  cluster 2:  64 items,  cluster 3:  93 items,  cluster 4:  1 items . Cluster
dimulai  dari  0  karena  pada  bahasa  pemrograman angka  0  adalah  angka  pertama  dari  urutan penomoran.
Klaster  0  (sedang)  atau  dengan  lama pemeliharaannya  sedang  adalah  jenis  ikan  gurame, mas, nilem, sidat, kepiting, gabus, gabus laut, kerapu macan,  klaster  2  (sangat  cepat)  atau  dengan  lama pemeliharaannya  sangat  cepat  adalah  jenis  ikan  lele, patin, sepat siam, udang krosok, udang windu, udang danau,  rumput  laut,  kepiting  bakau,  klaster  3  (cepat) atau dengan lama pemeliharaannya cepat adalah jenis ikan bawal air tawar, mujair, nila, tawes, udang galah, udang vaname, bandeng, bawal hitam, belanak, kakap merah,  kerang  darah,  kerang  hijau,  bawal  bintang, klaster 4 (lambat) atau dengan lama pemeliharaannya lambat adalah jenis ikan kakap tambak, dan klaster 1 (sangat  lambat)  atau  dengan  lama  pemeliharaannya sangat lambat adalah jenis ikan tambakan.

## 4.2.2. Melihat  Hasil  Klaster  Jenis  Ikan  Mana Yang Memiliki Tingkat Pertumbuhan Yang Paling Cepat Dan Yang Paling Lambat
Dalam  klasifikasi  berdasarkan  pertumbuhan, beberapa  klaster  menunjukkan  tingkat  pertumbuhan yang  berbeda  untuk  jenis  ikan  yang  berbeda  pula. Klaster 2, yang  termasuk  ikan  lele, patin, sepat siam, udang  krosok,  udang  windu,  udang  danau,  rumput laut, dan kepiting bakau, menonjol dengan pertumbuhan  yang  sangat  cepat.  Sebaliknya,  klaster 1, yang hanya berisi  ikan tambakan, dikenali sebagai klaster  dengan  pertumbuhan  yang  paling  lambat  di antara  kelompok  yang  teridentifikasi.  Perbedaan  ini memberikan gambaran jelas tentang variasi pertumbuhan yang dapat diamati pada jenis ikan yang berbeda dalam konteks klasterisasi ini.
Ikan  yang  berada  di  klaster  2  memiliki  nilai gizi  yang  memadai,  tersedia  dengan  harga  yang ekonomis,  dan  memiliki  lama  pemeliharaan  yang relatif  singkat  dalam  perbandingan  dengan  spesies lainnya.  Sedangkan  ikan  yang  berada  di  klaster  1 memiliki  gizi  yang  tinggi,  harganya  mahal  dan  juga lama  pemeliharaannya  paling  lambat.  Gizi  yang mencukupi,  harga  yang  ekonomis,  dan  waktu pemeliharaan  yang  relatif  singkat  menjadikan  ikan sebagai  sumber  protein  yang  penting  dan  dapat diandalkan  dalam  konteks  ketahanan  pangan.  Aspek kesehatan  yang  terkandung  dalam  gizi  ikan,  seperti asam lemak omega-3, protein berkualitas tinggi, serta mineral  dan  vitamin,  menjadikannya  kontributor utama dalam memenuhi kebutuhan nutrisi masyarakat di  Provinsi  Jawa  Barat.  Ketersediaan  ikan  dengan harga  yang  terjangkau  juga  memainkan  peran  vital dalam  memastikan  akses  terhadap  sumber  protein yang sehat bagi populasi  yang kurang  mampu secara ekonomi.
5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan, dapat  disimpulkan  bahwa:  Penerapan  algoritma K- Means dalam  pengelompokkan  jenis  ikan  unggulan berdasarkan  kriteria  pertumbuhan,  mulai  dari  yang sangat cepat hingga yang sangat lambat, telah terbukti efektif.  Hasil  perhitungan  dari K-Means  clustering dapat digunakan untuk mengorganisir kelompok ikan unggulan  dengan  menggunakan  pendekatan  jarak terdekat  terhadap centroid  cluster lain.  Setiap  klaster menunjukkan  distribusi  data  yang  berbeda,  yaitu cluster 0:  63  item, cluster 1:  9  item, cluster 2:  64 item, cluster 3:  93  item, cluster 4:  1  item. items . Klaster dengan pertumbuhan ikan sangat cepat berada di cluster 2  yaitu  jenis  ikan  lele,  patin,  sepat  siam, udang  krosok,  udang  windu,  udang  danau,  rumput laut,  kepiting  bakau  sedangkan  pertumbuhan  ikan yang  sangat  lambat  ada  di cluster 1  yaitu  jenis  ikan tambakan.  Masyarakat  di  Provinsi  Jawa  Barat mengetahui  jenis  ikan  yang  memiliki  gizi  memadai, harganya  relatif  murah  dan  lama  pemeliharaan  yang paling cepat ataupun lambat.
Diperlukan kelanjutan penelitian yang bertujuan untuk  memperbaiki  serta  memperluas  penerapan algoritma  ini  dalam  lingkup  yang  lebih  luas. Pentingnya  menjalankan  penelitian  yang  lebih komprehensif dengan mempertimbangkan penggunaan  metode  lain  sebagai  pembanding terhadap  data  yang  dihasilkan  dari  setiap  metode penelitian.  Dengan  demikian,  dapat  diperoleh pemahaman yang lebih mendalam tentang keefektifan algoritma ini dalam memahami dan mengelompokkan jenis ikan unggulan berdasarkan kriteria pertumbuhan,  serta  meningkatkan  keakuratan  hasil penelitian  untuk  mendukung  pengembangan  praktik perikanan yang lebih efisien dan berkelanjutan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R.  Hablum,  A.  Khairan,  and  R.  Rosihan,
“Clustering  Hasil  Tangkap  Ikan  Di  Pelabuhan
Perikanan Nusantara (Ppn) Ternate Menggunakan  Algoritma  K-Means,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 26–33, 2019, doi: 10.33387/jiko.v2i1.1053.
[2]  A. Firlansyah, A. A. N. Risal, F. Adiba, and  A. B.  Kaswar,  “Clustering  Produksi  Perikanan Budidaya Laut Berdasarkan Provinsi Menggunakan  Algoritma  K-Means,” J.  Embed. Syst.  Secur.  Intell.  Syst. ,  vol.  2,  no.  1,  p.  55, 2021, doi: 10.26858/jessi.v2i1.20378.
[3]  H.  U.  Sari,  A.  P.  Windarto,  and  D.  Hartama, “Analisa  Metode  Data  Mining  Pada  Produksi Perikanan  Laut  Yang  Dijual  Di  Tempat Perikanan Ikan (Tpi),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol.  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  3,  no.  1,  pp.
630–636, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1671.
[4]  Y. Febriani, Y. P. Sari, and D. Octaria, “Metode K-Means  Cluster  Untuk  Mengelompokkan Kota/Kabupaten di Sumatera Selatan Berdasarkan Produksi Ikan  Air  Tawar,”
Sainmatika  J.  Ilm.  Mat.  dan  Ilmu  Pengetah. Alam ,  vol.  18,  no.  2,  p.  175,  2021,  doi: 10.31851/sainmatika.v18i2.6722.
[5]  U.  Ma’rifatin,  “Implementasi  Algoritma  K- Means  untuk  Pengelompokan  Penyakit  Pasien Pada  Puskesmas  Warujayeng,” Semin.  Nas. Inov.  Teknol. ,  no.  2549–7952,  pp.  285–291, 2020.
[6]  T.  M.  M.  Tyas  and  A.  I.  Purnamasari, “Penerapan Algoritma K-means dalam Mengelompokkan  Demam  Berdarah  Dengue Berdasarkan  Kabupaten,” Blend  Sains  J.  Tek. , vol.  1,  no.  4,  pp.  277–283,  2023,  doi: 10.56211/blendsains.v1i4.231.
[7]  L. Darwan Ali, A. Maulana, and K. Nur Akbar, “Penerapan Clustering Menggunakan Algoritma K-Means  Sebagai  Analisis  Produksi  Komoditas Perikanan  Provinsi  di  Indonesia,” EJECTS    E- Journal  Comput.  Technol.  Informations  Syst. , vol. 01, no. 01, pp. 1–6, 2021.
[8]  M.  Anjelita,  A.  P.  Windarto,  A.  Wanto,  and  I. Sudahri, “Pengembangan Datamining Klastering Pada Kasus Pencemaran Lingkungan Hidup,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains , pp. 309–313, 2020.
[9]  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/v iew/488%0Ahttps://journal.irpi.or.id/index.php/i jirse/article/download/488/261
[10]  Y.  R.  Sari,  A.  Sudewa,  D.  A.  Lestari,  and  T.  I. Jaya,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk Clustering  Data  Kemiskinan  Provinsi  Banten Menggunakan  Rapidminer,” CESS  (Journal Comput.  Eng.  Syst.  Sci. ,  vol.  5,  no.  2,  p.  192, 2020, doi: 10.24114/cess.v5i2.18519.
[11]  D. Bahtiar et al. , “Pemetaan Penduduk Penerima Bantuan  Sosial  Desa  Waru  Jaya  Menggunakan Algoritma  K-Means  Clustering,” Sci.  Sacra  J. Sains ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  29–39,  2023,  [Online]. Available: http://pijarpemikiran.com/index.php/Scientia
[12]  P. R. Wulandhari, N. Rahaningsih, I. Ali, and C. L. Rohmat, “IMPLEMENTASI DATA
MINING DALAM PERENCANAAN PERSEDIAAN OBAT,” vol. 7, no. 1, 2023.