## IMPLEMENTASI K-MEANS DAN K-MEDOIDS DALAM PENGELOMPOKAN WILAYAH POTENSIAL PRODUKSI DAGING AYAM

## IMPLEMENTATION OF K-MEANS AND K-MEDOIDS IN GROUPING POTENTIAL AREAS OF CHICKEN MEAT PRODUCTION
Miwan Kurniawan Hidayat 1, 2) dan Rina Fitriana 2,3) * )
1) Prodi Teknik Industri Universitas Bina Sarana Informatika, Jl. Kramat Raya No.98, Senen, Jakarta
2) Magister Teknik Industri Universitas Trisakti, Jl. Kyai Tapa No.1, Grogol, Jakarta
2) Jurusan Teknik Industri Universitas Trisakti, Jl. Kyai Tapa No.1, Grogol, Jakarta *Email: rinaf@trisakti.ac.id
Makalah: Diterima 28 Juni 2022; Diperbaiki 19 September 2022; Disetujui 10 Oktober 2022

## ABSTRACT
Livestock is the main sector in the effort to fulfill food needs for people in Indonesia and has the potential to maintain the availability of animal food. Guidance and socialization to provide information and knowledge in the field of food production from animals, especially in areas with low levels of chicken meat production need to be done. The research objectives  were the use of the K-Means and K-Medoids algorithms for grouping chicken meat  production  areas  in  the  province  of  West  Java  and  the  use  of  the  Davies  Bouldin  Index  (DBI)  value  in choosing the best algorithm. The application of K-Means and K-Medoids was carried out through the data mining process phase, namely data collection, data preprocessing, data mining implementation, evaluation of the number of clusters, determination of the best algorithm, and clustering results. The K-Means algorithm with 5 clusters can optimally classify potential areas for chicken meat production in West Java province with a DBI value of 0.273. The results of clustering can be used in business processes related to information on the amount of chicken meat production in the West Java region as a reference in the pattern of guidance to increase animal food production, develop chicken farming potential, and develop animal feed distribution potential.
Keywords: clustering , chicken meat k-means , data mining, k-medoids

## ABSTRAK
Peternakan  merupakan  sektor  utama  dalam  upaya  pemenuhan  keperluan  pangan  untuk  masyarakat  di Indonesia  dan  memiliki  potensi  untuk  menjaga  ketersediaan  pangan  hewani.  Pembinaan  dan  sosialisasi  dalam rangka memberikan informasi dan pengetahuan dalam bidang produksi pangan dari hewan terutama pada wilayah- wilayah  dengan  tingkat  produksi  daging  ayam  yang  masih  rendah  perlu  dilakukan.  Tujuan  penelitian  yaitu penggunaan algoritma K-Means dan K-Medoids untuk pengelompokan wilayah produksi daging ayam di wilayah provinsi  Jawa  Barat  serta  penggunaan  nilai Davies  Bouldin  Index (DBI)  dalam  memilih  algoritma  terbaik. Penerapan K-Means dan K-Medoids dilakukan  melalui  fase  proses data  mining ,  yaitu  pengumpulan  data, data preprocessing , implemetasi data mining , evaluasi jumlah cluster , penentuan algoritma terbaik dan hasil clustering . Algoritma K-Means dengan 5 cluster mampu mengelompokan wilayah potensial produksi daging ayam di provinsi Jawa  Barat  secara  optimal  dengan  nilai  DBI  sebesar  0,273.  Hasil clustering dapat  dimanfaatkan  dalam  proses bisnis terkait informasi jumlah produksi daging ayam di wilayah Jawa Barat sebagai acuan dalam pola pembinaan untuk meningkatkan produksi pangan hewani, pengembangan potensi budidaya ayam, dan pengembangan potensi distribusi pakan ternak
Kata kunci : data mining , daging ayam klastering, k-means , k-medoids

## PENDAHULUAN
Peternakan  merupakan  sektor  utama  dalam upaya pemenuhan keperluan pangan untuk masyarakat di Indonesia dan memiliki potensi untuk menjaga  ketersediaan  pangan hewani.  Daging  ayam adalah  sumber  makanan  yang  mengandung  protein hewani dan memiliki tingkat harga yang relatif lebih rendah daripada sumber protein hewani yang lain. Hal ini  merupakan  salah  satu  penyebab  meningkatnya kebutuhan  konsumsi  daging  ayam.  Industri  ayam pedaging  ( broiler )  adalah  bagian  dari  usaha  sektor
peternakan yang memiliki peran utama pada pasokan pangan yang bersumber dari hewan (Nurhayati et al ., 2016).
Pemerintah  Indonesia  selalu  mengupayakan peningkatan  hasil  produksi  dari  sektor  peternakan dalam rangka memenuhi ketersediaan pangan hewani untuk  masyarakat,  salah  satunya  adalah  produksi daging  ayam.  Berdasar  pada  data  Badan  Pusat Statistik  (BPS)  yang  bersumber  dari  Direktorat Jenderal Peternakan dan Kesehatan Hewan, Kementerian  Pertanian,  jumlah  daging  ayam  ras pedaging  yang  diproduksi  di  Indonesia  pada  tahun
Jurnal Teknologi Industri Pertanian 32 (3): 239-247, Desember 2022 DOI: https://doi.org/10.24961/j.tek.ind.pert.2022.32.3.239 ISSN: 0216-3160    EISSN: 2252-3901
*Penulis Korespondensi
2021 mencapai 3.426.042 ton (Badan Pusat Statistik, 2022).
Pembinaan  dan  sosialisasi  produksi  pangan hewani  dilakukan untuk meningkatkan  hasil produksi,  memperluas  area  pemasaran,  mencukupi kebutuhan lapangan kerja, meningkatkan penghasilan pelaku  usaha  daging,  serta  mengembangkan  daya dukung wilayah secara terpadu dengan subsektor lain. Pengelompokan wilayah berdasarkan jenis ayam dan jumlah  produksi  perlu  dilakukan  sebagai  dasar pengambilan  keputusan  untuk  untuk  menetapkan tindakan yang tepat dalam rangka pembinaan pelaku usaha produksi daging ayam. Tujuan penelitian yang dilakukan yaitu penggunaan algoritma K-Means dan K-Medoids untuk  pengelompokan  wilayah  produksi daging  ayam  di  wilayah  provinsi  Jawa  Barat  serta memilih  algoritma  terbaik  berdasarkan  nilai Davies Bouldin Index (DBI). Data  mining adalah  proses  menemukan informasi yang bermanfaat pada repositori data yang besar secara otomatis (Tan et al ., 2019). Penggunaan data mining dalam menjelajahi banyak data bertujuan untuk  memperoleh  pola-pola  baru  yang  bermanfaat serta  menyediakan  kemampuan  untuk  memprediksi hasil pengamatan di masa depan, seperti jumlah yang akan  dibelanjakan  pelanggan  di  toko. Clustering dikenal  sebagai  teknik  segmentasi  yang  membantu membagi  kumpulan  data  besar.  Teknik  ini mengelompokan  data  masa  lalu. Clustering juga merupakan  bagian  dari  teknik  kecerdasan  buatan (Maheshwari, 2015). Tujuan clustering adalah untuk menentukan pengelompokan intrinsik dalam satu set data  yang  tidak  berlabel  tergantung  pada  beberapa ukuran kesamaan, misalnya jarak Euclidean (Shukur dan  Alrashid,  2014).  Metode clustering yang digunakan dalam penelitian adalah K-Means dan K- Medoids karena  kedua  metode  tersebut  termasuk partitioning-based clustering yang membagi  dataset besar  menjadi  angka  K  (ditentukan  oleh  pengguna) grup  dengan  menggunakan  jarak  sebagai  ukuran kesamaan, dimana setiap kelompok mewakili sebuah cluster (Djouzi dan Beghdad-Bey, 2019). K-Means clustering adalah algoritma pengelompokan yang  sering  digunakan.  Diawali dengan menentukan suatu titik K sebagai pusat awal ( centroid ).  Selanjutnya  semua  titik  diarahkan  ke centroid terdekat  berdasarkan  tingkat  kedekatan. Setelah  terbentuk cluster ,  dilakukan  pembaruan centroid pada  setiap cluster .  Selanjutnya  algoritma mengulangi  dua  langkah  ini  secara  iteratif  sampai tidak ada perubahan centroid (Aggarwal dan Reddy, 2014). K-Medoids adalah  algoritma clustering yang bertujuan  untuk  meminimalkan  kriteria  kesalahan absolut daripada Sum of Squared Errors (SSE). Mirip dengan algoritma pengelompokan K-means , algoritma K-Medoids berjalan  secara  iteratif  sampai setiap  objek  representatif  sebenarnya adalah medoid dari cluster (Aggarwal dan Reddy, 2014).
Penggunaan  algoritma clustering sudah pernah dilakukan pada penelitian-penelitian
sebelumnya,  yaitu  penggunaan  sistem clustering untuk  memudahkan  proses  identifikasi  bahan  menu makanan  halal  (Sucipto et  al. ,  2021).  Penelitian mengolah  data  pandemi  Covid-19  melalui  proses teknik data mining menggunakan K-Means clustering dengan  bantuan tiga  perangkat  lunak  yaitu  KNIME, Weka  dan  Microsoft  Excel  untuk  mengelompokan wilayah berdasarkan jumlah terjangkit dan meninggal (Indraputra dan Fitriana, 2020); Penelitian Manajemen Pengelolaan Pelanggan Dan Mutu Untuk Agroindustri  Susu  dengan  menerapkan  data  mining dan  OLAP  Cube  (Fitriana et  al., 2012).;  Penelitian mengenai  analisa  transaksi  dari  sebuah  toko  kopi dengan model association rule untuk mendefinisikan pola  transaksi  pembelian  dalam  6  bulan  terakhir. (Febriani et al., 2021); Pengelompokan data wilayah yang  terinfeksi  Covid-19  dengan  pengelompokan terbaik  dilakukan  menggunakan  algoritma K- Medoids sebanyak 3 cluster menggunakan perangkat lunak  Rapid  Miner  (Sindi et  al. ,  2020);  Penerapan algoritma K-Means untuk  proses  pengelompokan provinsi  berdasar  pada  data  kependudukan  di Indonesia (Ahmar et al. , 2018); Penerapan algoritma K-Means pada business  intelligence  system dalam mengelompokan  cacat  produk  pada  saat  proses produksi roti (Fitriana et al., 2017); Penerapan sistem intelijensia bisnis yang dipadukan dengan metode K- Means pada bagian pemasaran di pabrik roti (Fitriana et  al., 2018);  Segmentasi  pelanggan  dilakukan menggunakan algoritma clustering
untuk
menganalisis
perilaku pelanggan
dan mengelompokkannya (Aryuni et al. , 2018; Maryani et al. ,  2018;  Shihab et  al., 2019;  Syakur et al. ,  2017); Pemanfaatan clustering untuk  mengelompokkan berbagai  jenis  pekerjaan  yang  diminati  oleh  pencari kerja menggunakan K-Means clustering (Shamrat et al. ,  2020);  Perbandingan  validasi  algoritma K- Medoids dengan K-Means dengan  menggunakan Silhoutte  Coefficient  Index dalam  mengelompokkan wilayah  cacat  pada  anak  (Marlina et  al., 2018); Perbandingan  atara  algoritma K-Medoids dan algoritma K-Means untuk  pengelompokan  menu masakan  bahan-bahan  dari  ikan  dengan  pemilihan algoritma  terbaik  berdasarkan  nilai Davies  Bouldin Index (Suarna et  al., 2021);  Analisis  komparatif K- Means dengan K-Medoids dari  kedua  algoritma dalam kelompok data yang berbeda untuk menjelaskan  kekuatan  dan  kelemahan  keduanya (Arbin et  al., 2015);  Evaluasi  kinerja  algoritma K- Means dasar  dilakukan  dengan  menggunakan berbagai distance metrics (Thakare dan Bagal, 2015); Peningkatan  hasil clustering berdasarkan Davies Bouldin Index dalam menentukan centroid awal pada algoritma K-Means (Sitompul et al., 2019).

## METODE PENELITIAN
Penerapan K-Means dan K-Medoids dilakukan melalui tahapan proses data mining , yaitu:
1. Pengumpulan Data Perhatian  utama  untuk  akurasi  informasi  adalah sumber data (Jassim dan Abdulwahid, 2021). Data yang  digunakan  pada  penelitian  adalah  data produksi daging ayam yang diperoleh dari Dinas Ketahanan Pangan dan Peternakan Provinsi Jawa Barat  yang  dipublikasikan  pada  situs  web https://opendata.jabarprov.go.id.
2. Data Preprocessing
Teknik data preprocessing adalah  langkah penting  untuk data  mining ,  hasil  analisis  akan baik  selama  kualitas  data  baik  (Joshi  dan  Patel,
2020).  Tahapan data preprocessing dilakukan untuk  menghidari  masalah  yang  timbul  karena format  data  yang  tidak  konsisten  sehingga  dapat mengganggu ketika pemrosesan data berlangsung dan  menyebabkan  berkurangnya  tingkat  akurasi hasil dari proses data. Teknik data preprocessing yang  digunakan  pada  penelitian  yaitu data cleaning untuk membersihkan missing value , data transformation untuk mengubah bentuk data yang sesuai  pada proses  data  mining, data  integration untuk  menggabungkan  beberapa  dataset  dalam suatu dataset.
3. Implemetasi Data Mining Proses data  mining dilakukan  pada  tahap  ini dengan  menerapkan  algoritma K-Means dan K- Medoids menggunakan  data hasil preprocessing . Memilih algoritma yang sesuai dalam proses data mining sangat  penting  karena  menentukan  hasil yang  akan  mempengaruhi  keputusan  bisnis (Chikohora,  2014).  Algoritma  yang  dipilih ditentukan berdasarkan pada nilai Davies Bouldin Index (DBI) yang dihasilkan.
4. Evaluasi Jumlah Cluster
Performa  algoritma  diukur  dengan  menghitung DBI  untuk  mengevaluasi cluster secara  umum berdasarkan  jumlah  dan  kedekatan  antar  elemen klaster.  DBI  adalah  salah  salah  satu  teknik pengukuran  validitas clustering (Aggarwal  dan dan  Reddy,  2014).  DBI  mengukur  kekompakan cluster yang dihasilkan dan seberapa baik cluster ini dipisahkan (Ghany et al., 2022). 5. Penentuan Algoritma Terbaik Penentuan performa algoritma terbaik
berdasarkan  pada  nilai  DBI,  performa  algoritma dikatakan  terbaik  jika  memiliki  DBI  lebih  kecil.
Semakin  kecil  nilai  DBI  memberikan  hasil
pengelompokan  yang  lebih  baik  (Aggarwal  dan Reddy,  2014;  Sivaguru  dan  Punniyamoorthy, 2021).  Penelitian  ini  membandingkan  kinerja algoritma clustering K-Means dan K-Medoids sebanyak  6 cluster .  Nilai  k  dimasukan  secara bertahap  mulai  dari  2,  3,  4,  5  dan  6  untuk mendapatkan nilai DBI dari setiap jumlah cluster dan hasilnya dibandingkan.
6. Hasil Clustering Pada tahap akhir diperoleh hasil dari proses data mining dari  penerapan  algoritma  terbaik  yaitu pengelompokan  wilayah  potensial  produksi daging ayam.
Alur  proses data  mining dapat  dilihat  pada Gambar 1.
Hasil  pengumpulan  data  diperoleh  data produksi  daging  ayam  dalam  format  dokumen Microsoft  Excel.  Pada  tahap data preprocessing dilakukan  pemeriksaan  data  untuk  memastikan  data sudah  bersih  serta  dilakukan  juga  transformasi  dan integrasi  data  menggunakan  Microsoft  Excel sehingga  dihasilkan  data  yang  siap  dugunakan  pada tahap proses data mining . Implementasi data mining menggunakan  perangkat  lunak RapidMiner Studio. Diawali  dengan import  data dari  format  Microsoft
Excel ke RapidMiner Studio, dilanjutkan perancangan proses data mining dengan menggunakan  beberapa  operator  untuk  pengolahan data.  Rancangan  proses  yang  telah  disusun  dengan baik dapat dijalankan dan menghasilkan output. Hasil proses data  mining yang  diperoleh  dapat  dianalisis dan disimpulkan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data untuk keperluan penelitian diperoleh dari Dinas  Ketahanan  Pangan  dan  Peternakan  Provinsi Jawa  Barat  yang  dipublikasikan  melalui  situs  web https://opendata.jabarprov.go.id seperti pada Gambar 2  dan  Gambar  3.  Informasi  tentang  data  penelitian bisa dilihat di Tabel 1.
Dataset  yang  diperoleh  tentang  jumlah produksi  daging  untuk  masing-masing  jenis  ayam terdiri dari delapan atribut yang menjelaskan jumlah produksi  daging  ayam  per  tahun  di  tiap  wilayah kabupaten/kota.
Gambar 2.  Sampel dataset produksi daging ayam buras (Dinas Ketahanan Pangan dan Peternakan, 2022)
Gambar 3.  Sampel dataset produksi daging ayam buras di kabupaten Bogor (Dinas Ketahanan Pangan dan Peternakan, 2022)
Tabel 1. Informasi dataset produksi daging ayam
No. Dataset Dibuat Diperbarui Dimensi Awal Dimensi Akhir Frekuensi 1 Jumlah Produksi Ayam Buras 03 March 2021 23:54:20 24 May 2022 14:54:07 2016 2020 Tahunan 2 Jumlah Produksi Ayam Pedaging 03 March 2021 23:54:22 24 May 2022 14:39:07 2016 2020 Tahunan 3 Jumlah Produksi Ayam Petelur 03 March 2021 23:54:24 24 May 2022 14:52:07 2016 2020 Tahunan
Data  preprocessing dilakukan  terhadap dataset,  kumpulan  data  diperiksa  untuk  memastikan data  sudah  bersih  serta  melakukan  transformasi  dan integrasi agar data yang akan digunakan dapat diolah dengan baik pada tahap proses data mining . Langkah selanjutnya  setelah data  preprocessing yaitu melakukan import  data dari  format  Microsoft  Excel ke RapidMiner Studio.  Hasil import  data pada RapidMiner dapat  dilihat  pada  Gambar  4  dan  data jumlah produksi divisualisasikan pada Gambar 5.
Pembuatan  rancangan  proses data  mining dilakukan  sebelum  menjalankan  proses  data  lebih lanjut  seperti  pada  Gambar  6.  Beberapa  operator untuk  pengolahan  data  digunakan  pada  RapidMiner Studio, yaitu Select Attributes , Multiply , K-Means , K-
Medoids dan Cluster  Distance  Performance . Operator Select Attributes digunakan untuk memilih atribut  yang  akan  digunakan  pada  pengolahan clustering  data yaitu  buras,  pedaging  dan  petelur. Multiply berfungsi  untuk  membuat  salinan  obyek pada RapidMiner . Operator k-Means dan K-Medoids adalah  operator  yang  akan  menjalankan  proses clustering sesuai  algoritma  masing-masing. Cluster Distance  Performance diperlukan  untuk  evaluasi centroid pada metode clustering. Nilai  DBI  dari  algoritma clustering K-Means dan K-Medoids sebanyak  6 cluster dengan menggunakan  RapidMiner  dibandingkan  untuk mengukur  kinerja  algoritma  terbaik.  Perbandingan hasil DBI dapat dilihat pada Tabel 2.
Gambar 4. Import data pada RapidMiner
Gambar 5. Visulisasi data jumlah produksi

## Tabel 2. Davies Bouldin Index (DBI)
K K-Means K-Medoids 2 0,632 0,540 3 0,454 0,338 4 0,411 1,519 5 0,273 0,598 6 0,311 0,918
Dari  perbandingan  nilai  DBI  dapat  dilihat bahwa  nilai  DBI  terkecil  terdapat  pada cluster 5 menggunakan algoritma K-Means yaitu 0,273, hal ini menunjukkan  kinerja  algoritma clustering terbaik yang  dipilih.  Jumlah  elemen  setiap  kelompok  hasil proses clustering dengan  5 cluster menggunakan algoritma K-Means dapat dilihat pada Tabel 3.
Visualisasi  data  jumlah  elemen  dan  ikhtisar setiap kelompok hasil proses clustering dapat dilihat pada Gambar 7.
Tabel 3. Jumlah elemen cluster Cluster Jumlah Elemen 0 12 1 6 2 1 3
7 4 1
Tujuan dari K-Means Clustering adalah untuk menemukan  sebuah centroid untuk  setiap cluster , semua  objek  data  kemudian  diarahkan  ke centroid terdekat, yang kemudian membentuk sebuah cluster . Centroid adalah rata-rata dari semua objek data dalam sebuah cluster atau  objek  data  yang  paling representatif (Umargono et al., 2020). Nilai centroid dari  setiap cluster yang  terbentuk  hasil  proses  data dapat dilihat pada Tabel 4.
Rata-rata cluster  distance dihitung  untuk menilai kinerja algoritma K-Means yang digunakan. Hasil  rata-rata cluster  distance dapat  dilihat  pada Gambar 8.
Gambar 7. Grafik Jumlah Elemen Cluster
Tabel 4. Nilai Centroid
Cluster Buras Pedaging Petelur 0 2.319.022,75 20.565.533,25 912.549,17 1 9.023.025,33 260.790.364,00 4.050.057,83 2 8.389.804,00 738.605.071,00 23.935.843,00 3 6.222.500,86 121.054.220,40 1.340.753,29 4 7.623.485,00 492.373.644,00 6.764.967,00
Tabel 5. Cluster Wilayah Produksi Daging Ayam Cluster 0 Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4 Kab. Garut Kab. Sukabumi Kab. Bogor Kab. Bandung Kab. Ciamis Kab. Bekasi Kab. Cianjur Kab. Kuningan Kab. Pangandaran Kab. Tasikmalaya Kab. Cirebon Kota Bogor Kab. Subang Kab. Majalengka Kota Sukabumi Kab. Purwakarta Kab. Sumedang Kota Bandung Kab. Karawang Kab. Indramayu Kota Cirebon Kab. Bandung Barat Kota Bekasi Kota Depok Kota Cimahi
Kota Tasikmalaya
Kota Banjar
Berdasarkan  hasil  proses data  mining menunjukan  bahwa  elemen  pada  kelompok  yang terbentuk  sudah  terpisah  pada  masing-masing kelompok,  dengan  demikian  tidak  terdapat  elemen kelompok  yang  masuk  dalam  dua  kelompok.  Suatu cluster dapat dinyatakan konvergen jika tidak terjadi perpindahan atau perubahan elemen dari satu cluster ke cluster yang  lain.  Hal  ini  membuktikan  bahwa elemen hasil clustering bisa mewakili setiap cluster . Nilai  pusat cluster menunjukan  hasil  analisis pengelompokan  menggunakan  algoritma K-Means yaitu:
- Cluster 0 berisi produksi ayam buras yang sangat rendah,  produksi  ayam  pedaging  yang  sangat rendah  dan  produksi  ayam  petelur  yang  sangat rendah.
- Cluster 1 berisi produksi ayam buras yang sangat tinggi, produksi ayam pedaging yang sedang dan produksi ayam petelur yang sedang.
- Cluster 2 berisi produksi ayam buras yang tinggi, produksi  ayam  pedaging  yang  sangat  tinggi  dan produksi ayam petelur yang sangat tinggi.
- Cluster 3 berisi produksi ayam buras yang rendah, produksi  ayam  pedaging  yang  rendah  dan produksi ayam petelur yang rendah.
- Cluster 4 berisi produksi ayam buras yang sedang, produksi ayam pedaging yang tinggi dan produksi ayam petelur yang tinggi.
Hasil  pengelompokan  wilayah  produksi daging ayam bisa dilihat pada Tabel 5.
Cluster wilayah  produksi  daging  ayam  menunjukan pengelompokan  wilayah  produksi  daging  ayam  di provinsi  Jawa  Barat  menjadi  5 cluster . Cluster 0 merupakan cluster yang memiliki anggota kelompok paling banyak dibandingkan dengan cluster yang lain. Hasil clustering dapat  dimanfaatkan  dalam  proses bisnis terkait informasi jumlah produksi daging ayam di  wilayah  Jawa  Barat  sebagai  acuan  dalam  pola pembinaan  untuk  meningkatkan  produksi  pangan
hewani,  pengembangan  potensi  budidaya  ayam,  dan pengembangan potensi distribusi pakan ternak.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Algoritma K-Means dengan 5 cluster mampu mengelompokan  wilayah  potensial  produksi  daging ayam  di  provinsi  Jawa  Barat  dengan  optimal. Pengukuran Davies  Bouldin  Index (DBI)  dilakukan untuk  memilih  algoritma  paling  baik  antara penggunaan K-Means dan K-Medoids .  Nilai  DBI yang diperoleh menunjukan bahwa jumlah k optimal adalah 5 cluster dengan hasil DBI pada algoritma K- Means = 0,273 dan DBI pada algoritma K-Medoids = 0,598.  Hasil  proses clustering menunjukan  wilayah produksi daging ayam di provinsi Jawa Barat tersebar di 5 cluster . Adapun jumlah wilayah kabupaten/kota pada  setiap cluster yaitu  12  wilayah  termasuk  di cluster 0; 6 wilayah termasuk di cluster 1; 1 wilayah termasuk di cluster 2; 7 wilayah termasuk di cluster 3 dan 1 wilayah termasuk di cluster 4.

## Saran
Penelitian  tentang  penerapan data  mining produksi  daging  ayam  dapat  dilanjutkan  dengan menerapkan  beragam  teknik clustering untuk pengelompokan  berbagai  jenis  produksi  di  berbagai wilayah atau penggunaan beragam teknik data mining yang  dipadukan  sistem data  warehouse dan intelijensia bisnis.

## DAFTAR PUSTAKA
Aggarwal CC dan Reddy CK. 2014. Data Clustering Algorithms and Applications . CRC Press.
Ahmar  AS,  Napitupulu  D,  Rahim  R,  Hidayat  R, Sonatha  Y,  Azmi  M.  2018.  Using  K-Means Clustering  to  Cluster  Provinces  in  Indonesia. Journal  of  Physics:  Conference  Series ,
1028 (1).
Arbin N, Suhaimi NS, Mokhtar NZ, Othman Z. 2015. Comparative  Analysis  between  K-Means  and K-Medoids  for  Statistical  Clustering. 2015 Third  International  Conference  on  Artificial Intelligence,  Modelling  and  Simulation ,  117– 121. https://doi.org/10.1109/AIMS.2015.82
Aryuni M, Madyatmadja ED, dan Miranda E. 2018.
Customer Segmentation in XYZ Bank using K- Means  and  K-Medoids  Clustering. 2018
International  Conference  on  Information Management  and  Technology  (ICIMTech) , September , 1–9. https://doi.org/10.1109/ICIMTech.2018.85280 86 Badan Pusat Statistik. 2022. Produksi Daging Ayam Ras  Pedaging  menurut  Provinsi  (Ton),  2019- 2021 . https://www.bps.go.id/indicator/24/488/1/prod uksi-daging-ayam-ras-pedaging-menurut- provinsi.html
Chikohora  TT.  2014.  A  Study  of  the  Factors
Considered  when  Choosing  an  Appropriate Data Mining Algorithm. International Journal of  Soft  Computing  and Engineering , 4 (3),  42– 45.
Dinas  Ketahanan  Pangan  dan  Peternakan.  2022.
Produksi Daging Ayam Berdasarkan Kabupaten/Kota di Jawa Barat . https://opendata.jabarprov.go.id/id/hasil- pencarian?q=produksi daging ayam&suggestion=on Djouzi  K  dan  Beghdad-Bey  K.  2019.  A  Review  of Clustering Algorithms for Big Data.
Proceedings  -  ICNAS  2019:  4th  International Conference  on  Networking  and  Advanced Systems ,
1–6. https://doi.org/10.1109/ICNAS.2019.8807822
Fitriana R, Saragih J, dan Luthfiana N. 2017. Model business  intelligence  system  design  of  quality products  by  using  data  mining  in  R  Bakery Company. IOP  Conference  Series:  Materials Science and Engineering , 277 (1).
Fitriana  R,  Saragih  J,  dan  Hasyati  BA.  2018. Perancangan  Model  Sistem  Intelijensia  Bisnis Untuk Menganalisis Pemasaran Produk Roti di Pabrik Roti Menggunakan Metode Data Mining dan Cube. Jurnal Teknologi Industri Pertanian , 28 (1), 113–126.
Ghany  KKA,  Aziz  AMA,  Soliman  THA,  Sewisy AAEM.  2022.  A  hybrid  modified  step  Whale Optimization  Algorithm  with Tabu  Search  for data  clustering. Journal  of  King  Saud University  -  Computer  and  Information
Sciences , 34 (3), 832–839.
https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2020.01.015 Hidayat  M  K,  Fitriana  R.2022. Penerapan  Sistem Intelijensia  Bisnis  Dan  K-Means  Clustering Untuk  Memantau  Produksi  Tanaman  Obat. Jurnal  Teknologi  Industri  Pertanian , 32 (2),
204–219
Indraputra  RA  dan  Fitriana  R.  2020.  K-Means
Clustering  Data  COVID-19. Jurnal  Teknik Industri , 10 (3), 275–282.
https://doi.org/10.25105/jti.v10i3.8428
Jassim MA dan Abdulwahid SN. 2021. Data Mining preparation :  Process  ,  Techniques  and  Major Issues  in  Data  Analysis. IOP  Conf.  Series: Materials  Science  and  Engineering , 1090 (1). https://doi.org/10.1088/1757- 899X/1090/1/012053
Joshi  AP  dan  Patel  BV.  2020.  Data  Preprocessing : the Techniques for Preparing Clean and Quality Data  for  Data  Analytics  Process. Oriental Journal of Computer Science and Technology ,
13 (2), 0–3. https://doi.org/10.13005/ojcst13.0203.03 Maheshwari  A.  2015. Data  Analytics  Made
Accessible .
Marlina  D,  Putri  NF,  Fernando  A,  Ramadhan  A. 2018. Implementasi Algoritma K-Medoids dan K-Means  untuk  Pengelompokkan  Wilayah Sebaran Cacat pada Anak. CoreIT , 4 (2), 64–71. https://doi.org/10.24014/coreit.v4i2.4498
Maryani I, Riana D, Astuti RD, Ishaq A, Pratama EA. 2018.  Customer  Segmentation  based  on  RFM model  and  Clustering  Techniques  With  K- Means  Algorithm. 2018  Third  International Conference  on  Informatics  and  Computing (ICIC) , 1–6.
https://doi.org/10.1109/IAC.2018.8780570
Nurhayati,  Marimin,  Djatna  T,  Permana,  IG.  2016.
Kinerja  Rantai  Pasok  Dan  Nilai  Tambah Dengan  Internalisasi  Aspek  Lingkungan  Pada Agroindustri  Ayam  Ras  Pedaging. Jurnal Teknologi Industri Pertanian , 26 (3), 311–320. Shamrat  FMJM,  Tasnim  Z,  Mahmud  I,  Jahan  MN, Nobel  NI.  2020.  Application  Of  K-Means Clustering  Algorithm  To  Determine  The Density  Of  Demand  Of  Different  Kinds  Of Jobs. INTERNATIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC  &  TECHNOLOGY  RESEARCH , 9 (02), 2550–2557.
Shihab  SH,  Afroge  S,  dan  Mishu  SZ.  2019.  RFM Based  Market  Segmentation  Approach  Using Advanced K-means and Agglomerative
Clustering:  A  Comparative  Study. 2019 International Conference on Electrical, Computer  and  Communication  Engineering (ECCE) , 1–4. https://doi.org/10.1109/ECACE.2019.8679376
Shukur  BK  dan  Alrashid  SZN.  2014.  Evaluation  of
Clustering  Image  Using  Steady  State  Genetic and Hybrid K-Harmonic Clustering Algorithms. IJCCCE , 14 (1), 10–20. Sindi  S,  Ningse  WRO,  Sihombing  IA,  RHZer  FI, Hartama  D.  2020.  Analisis  Algoritma  K- Medoids  Clustering  Dalam  Pengelompokan Penyebaran  Covid-19  Di  Indonesia. Jurnal Teknologi Informasi , 4 (1), 166–173.
https://doi.org/10.36294/jurti.v4i1.1296 Sitompul BJD, Sitompul OS, dan Sihombing P. 2019.
Enhancement  Clustering  Evaluation  Result  of Davies-Bouldin Index with Determining Initial Centroid  of  K-Means  Algorithm. IOP  Conf. Series:  Journal  of  Physics , 1235 (1),  6–12. https://doi.org/10.1088/1742-
6596/1235/1/012015
Sivaguru  M  dan  Punniyamoorthy  M.  2021.
Performance-enhanced rough k-means clustering  algorithm. Soft  Computing , 25 (2), 1595–1616. https://doi.org/10.1007/s00500- 020-05247-2
Suarna N, Wijaya YA, Mulyawan, Hartati T, Suprapti T.  2021.  Comparison  K-Medoids  Algorithm and  K-Means  Algorithm  for  Clustering  Fish Cooking  Menu  from  Fish  Dataset. IOP Conference  Series:  Materials  Science  and Engineering , 1088 (1). https://doi.org/10.1088/1757- 899X/1088/1/012034
Sucipto  S,  Al-Mubarok  MS,  dan  Setiyawan  DT. 2021.  Hierarchical  Clustering  Bahan  Menu  di
Kantin Universitas untuk Menunjang Implementasi  Sistem  Jaminan  Halal. Jurnal
Teknologi Industri Pertanian , 31 (1), 103–124. https://doi.org/10.1201/b19706
Syakur  MA,  Khotimah  BK,  dan  Rochman  EMS. 2017. Integration K-Means Clustering Method and  Elbow  Method  For  Identification  of  The Best  Customer  Profile  Cluster. IOP  Conf. Series:  Materials  Science  and  Engineering ,
336 (1). https://doi.org/10.1088/1757- 899X/336/1/012017
Tan PN, Steinbach M, Karpatne A, Kumar V. 2019. Introduction  to  Data  Mining  Second  Edition . Pearson Education Limited.
Thakare  YS  dan  Bagal  SB.  2015.  Performance Evaluation  of  K-means  Clustering  Algorithm with  Various  Distance  Metrics. International Journal  of  Computer  Applications , 110 (11), 12–16. https://doi.org/10.5120/19360-0929 Umargono E, Suseno JE, dan SK VG. 2020. K-Means Clustering  Optimization  using  the  Elbow Method  and  Early  Centroid  Determination Based-on  Mean  and  Median. International
Conferences  on  Information  System  and Technology , Conrist 2019 , 234–240. https://doi.org/10.5220/0009908402340240