## PENERAPAN METODE K-MEANS CLUSTERING UNTUK ANALISIS POTENSI PRODUKSI KOMODITI BUAH PADA KABUPATEN LUMAJANG
Rahmat Deni Putra Setiawan Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
rden87@gmail.com

## ABSTRAK
Berdasarkan dari data Dinas Pertanian Kabupaten Lumajang, potensi produksi buah – buahan dalam tahun 2014  mengalami  peningkatan  sebesar  80  persen.  Peningkatan  ini  disebabkan  karena  perhatian  besar  dari pemerintah  maupun  petani  buah,  dikarenakan  peranannya  yang  sangat  penting  dalam  rangka  untuk  membantu perkonomian  bangsa.  Dan  apabila  komoditi  buah  –  buahan  dapat  dikelompokkan  berdasarkan  produksi  maka dapat  mempermudah  pemerintah  untuk  mengetahui  tempat  –  tempat  mana  saja  yang  mengalami  peningkatan dan mana tempat yang mengalami penurunan atau tidak sama sekali. Sehingga dapat dilakukan pengembangan ditempat  tersebut.  Oleh  karena  itu  di  butuhkan  suatu  sistem  untuk  melakukan  pengelompokan  berdasarkan komoditi  buah  -  buahan  berdasarkan  data  yang  diperoleh.  Dengan  menggukanan  metode  K-Means  Clustering data  -  data  buah  yang  sudah  ada  akan  dikelompokan  untuk  menentukan  potensi  produksi  supaya  dapat membantu pemerintah dalam pengambilan keputusan untuk diakukan pengembangan lebih lanjut.
Kata kunci : Buah - buahan,  Komoditi, K-means Clustering
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Kabupaten Lumajang adalah salah satu provinsi di  Indonesia  yang  memiliki  potensi  pertanian  dengan produksi  buah  –  buahan  yang  cukup  baik.  Produksi buah  -buahan  di  kabupaten  Lumajang  mengalami peningkatan  setiap  tahunnya.  Berdasarkan  dari  data Dinas Pertanian Kabupaten Lumajang, produksi buah –  buahan  dalam  tahun  2014  mengalami  peningkatan sebesar 80 persen. Peningkatan ini disebabkan karena perhatian  besar  dari  pemerintah  maupun  petani dikarenakan  peranannya  yang  sangat  penting  dalam rangka  pembangunan  ekonomi  jangka  panjang maupun  dalam  rangka  pemulihan  ekonomi  bangsa dan  dilakukan  pengembangan  mulai  dari  sektor  hulu hingga  hilir,  mencakup pengembangan kualitas  bibit, produksi, dan penambahan area lahan. [1]
Hasil pertanian buah yang mengalami peningkatan  di  Kabupaten  Lumajang  sangatlah berperan  penting.  Dan  apabila  komoditi  buah  – buahan  dapat  dikelompokkan  berdasarkan  produksi maka  dapat  mempermudah  pemerintah  maupun petani  buah  untuk  mengetahui  tempat  – tempat  mana saja  yang  mengalami  peningkatan  dan  mana  tempat yang mengalami penurunan Sehingga dapat dilakukan  pengembangan  ditempat  tersebut  agar semua  komoditi  buah  yang  diproduksi  dapat mengalami  perkembangan    secara  merata  di Kabupaten Lumajang
Oleh  karena  itu  di  butuhkan  suatu  sistem  untuk melakukan pengelompokan komoditi buah berdasarkan data produksi yang diperoleh, agar dapat dijadikan  sebagai  acuan  dalam  melakukan  analisis
untuk  membantu  dalam  menentukan  pengambilan keputusan untuk kedepannya.
Dengan  Metode  K-Means  Clustering  yang memiliki  konsep  pengelompokan  data  berdasarkan ukuran  kedekatan  dan  kemudian  menggunakan karakteristik tersebut sebagai vektor karakteristik atau centroid, sehingga Metode  K-Means  Cluster  bisa menjadi  solusi  untuk  pengklasifikasian  karakteristik dari  objek  dan  memiliki  ketelitian  yang  cukup tinggi terhadap ukuran objek.

## 1.2. Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang yang telah dikemukakan  sebelumnya,  maka  penulis  akan merumuskan  masalah  yang  akan  dibahas  sebagai berikut:
1. Bagaimana cara membuat sistem untuk melakukan pengelompokkan data produksi buah – buahan ?
2. Bagaimana  cara  melihat  hasil  pengelompokkan data produksi buah - buahan dengan menggunakan aplikasi desktop ?
3. Bagaimana  cara  mengimplementasikan  metode K- Means Clustering ke  dalam  aplikasi desktop untuk  pengelompokkan  data  produksi  buah  – buahan ?

## 1.3. Batasan Masalah
Adapun batasan masalah dari pembuatan aplikasi ini adalah:
1. Setdata yang digunakan adalah setdata komoditi buah  –  buahan  pada tahun  2014  yang  diperoleh dari Dinas Pertanian Kabupaten Lumajang.
2. Menggunakan metode K- Means untuk melakukan analisis berdasarkan potensi produksi  buah  -  buahan  yang  ada  pada Kabupaten Lumajang.
3. Metode  yang  digunakan  adalah  Metode  K- Means Clustering .

## 1.4. Tujuan
Adapun  yang  menjadi  tujuan  penulisan  dalam penyusunan penelitian skripsi adalah sebagai berikut :
1. Dapat  membantu  dalam  proses  pengambilan keputusan potensi produksi komoditi  buah pada Kabupaten Lumajang.
2. Mengetahui  potensi  produksi  yang  sedang mengalami peningkatan setelah dilakukan pengelompokan  komoditi  dengan  menggunakan metode K- Means.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Dalam  penyusunan  laporan  skripsi  ini  diperlukan tinjauan pustaka yang memiliki relevansi dengan masalah yang  dibahas.  Tinjauan  pustaka  ini  untuk  memberikan arah,  persepsi  dan  landasan  untuk  menentukan  solusi terhadap  permasalahan  yang  sedang  dibahas.  Tinjauan pustaka  tersebut  diperoleh  dengan  membahas  beberapa literature  yang  mempublikasikan  pendapat  beberapa ilmuwan  yang  dipakai  sebagai  penunjang  pembahasan masalah.

## 2.1. Definisi Data Mining
Data  mining  merupakan  suatu  metode  yang digunakan untuk pengolahan data guna  menemukan  pola yang tersembunyi dari data yang diolah. Data yang diolah dengan  teknik  data  mining  ini  kemudian  menghasilkan suatu  pengetahuan  baru  yang  bersumber  dari  data  lama, hasil dari pengolahan data tersebut dapat digunakan dalam menentukan keputusan di masa depan.

## 2.2. Teknik Data Mining
a) Klasifikasi  merupakan  teknik  data  mining  yang dalam prosesnya menentukan recorddari data yang baru  ke  dalam  salah  satu  atau  beberapa  kelas (kategori)  yang  terlebih  dahulu  didefinisikan, teknik ini juga disebut juga supervised learning.
b) Association  Rule  Discovery  merupakan  teknik data  mining  dengan  mendeteksi  suatu  kumpulan atribut atau variabel yang terdapat dalam frekuensi yang  sering  muncul  dan  membentuk  sejumlah kaida dari kumpulan – kumpulan tersebut.
c) Sequeential  Pattern  Discovery  salah  satu  teknik data  miningyang  mencari  sejumlah  kejadian  atau event  yang  berlangsung  dan  terjadi  secara bersamaan.
d) Regression Regresi merupakan teknik memprediksi dari suatu variabel kontinu yang telah diberikan berdasarkan nilai dari variabel yang lain, dengan mengansumsikan sebuah model ketergantungan linier atau nonlinier.
2.3. Tahap – Tahap Data Mining
a) Data Cleaning (Pembersihan Data) Pada tahap ini data – data yang tidak relevan dan mengandung  noise  akan  dihilangkan  begitu  juga data  yang  tidak  konsisten,  ini  bertujuan  untuk mempermudah pencarian pola. b) Data Integration (Integrasi Data) Pada tahap ini akan dilakukan proses pengggabungan data ke dalam database yang baru, karena  pada  data  mining  proses  yang  dilakukan tidak  hanya  menggunakan  satu  data  namun beberapa data sekaligus, untuk itu perlu dilakukan data integrasi.
c) Data Selection (Seleksi Data) Kebutuhan  data  yang  dari  data  yang  diperoleh tidak kesemuanya akan dipakai dalam kebutuhan, untuk itu pada data yang diperoleh akan dilakukan penyeleksian  data,  ini  juga  dilakukan  untuk memebuang  data  –  data  yang  tidak  relevan  dan tidak  valid  yang  akan  mempengaruhi  informasi berikutnya.
d) Data Transformation  (Transformasi Data) Data  yang  telah  dilakukan  pemrosesan  dengan tahap  –  tahap  diatas  kemudian  dilakukan penggabungan  dalam  format  tertentu  yang  sesuai dengan  data  mining,  karena  metode  yang digunakan  dalam  proses  mining  membutuhkan format  –  format  data  tertentu  agar  supaya  bisa diolah sedemikian rupa.
e) Proses Mining Proses  mining  merupakan  proses  yang  paling utama  pada  saat  penerapan  metode  tertentu  yang digunakan  dalam  data  mining  yang  bertujuan untuk  menemukan  dan  menggali  informasi berharga yang terdapat dalam suatu data.
f) Pattern Evaluation (Evaluasi Pola) Evaluasi pola dalam tahap data mining merupakan proses  mengidentifikasi  atau  menganalisa  pola  – pola  yang  terdapat  dalam  data  kemudian  pola  – pola  tersebut  dilakukan  evaluasi  untuk  menilai apakah hipotesa yang didapatkan bisa tercapai atau tidak.
g) Presentasi Pengetahuan Proses  ini  adalah  memformulasiakan  keputusan atau aksi dari hasil analisis yang didapatkan. Hasil dari  presentasi  pengetahuan  ini  juga  melibatkan orang – orang yang tidak memahami data mining, karena  pengetahuan  yang  dihasilkan  juga  bersifat umum.

## 2.4. K-Means Clustering
K-means merupakan salah satu algoritma clustering. Tujuan  algoritma  ini  yaitu  untuk  membagi  data  menjadi beberapa  kelompok.  Algoritma  ini  menerima  masukan berupa data. Pada algoritma ini, komputer mengelompokkan  sendiri  data-data  yang  menjadi masukannya  tanpa  mengetahui  terlebih  dulu  target kelasnya.  Masukan  yang  diterima  adalah  data  atau  objek dan  k  buah  kelompok  (cluster)  yang  diinginkan. Algoritma  ini  akan  mengelompokkan  data  atau  objek  ke
dalam  k  buah  kelompok  tersebut.  Pada  setiap  cluster terdapat  titik  pusat  (centroid)  yang  merepresentasikan cluster tersebut. [2]
Gambar 1 berikut adalah flowchart K-means.
Gambar 1 Flowchart K-Means
Keterangan :
1. Tentukan jumlah cluster (k) .
2. Alokasikan data ke dalam cluster .
3. Hitung centroid /rata-rata dari data yang ada di masing-masing cluster.
4. Alokasikan masing-masing data ke centroid /rata-rata terdekat.
5. Kembali ke step 3, apabila masih ada perubahan cluster atau nilai centroid

## 2.5. Buah
Buah  berasal  dari  bakal  buah  yang  dibuahi melalui  suatu  proses  yang  diawali  oleh  peristiwa penyerbukan,  yakni  berpindahnya  serbuk  sari  dari kepala  sari  ke  kepala  putik.  Setelah  serbuk  sari melekat di kepala putik, serbuk sari berkecambah dan isinya  tumbuh  menjadi  buluh  serbuk  sari  yang  berisi sperma.  Buluh  ini  terus  tumbuh  menembus  tangkai putik  menuju  bakal  biji,  di  mana  terjadi  persatuan antara  sperma  yang  berasal  dari  serbuk  sari  dengan sel telur yang berdiam dalam bakal biji, membentuk zigot yang bersifat diploid . Pembuahan  pada  tumbuhan berbunga ini melibatkan baik plasmogami , yakni persatuan protoplasma sel  telur  dan  sperma,  dan kariogami , yakni  persatuan  inti  sel  keduanya.  Setelah  itu, zigot yang  terbentuk  mulai  bertumbuh  menjadi  embrio bakal  biji  tumbuh  menjadi  biji,  dan  dinding  bakal buah,  yang  disebut perikarp ,  tumbuh  menjadi berdaging  atau  membentuk  lapisan  pelindung  yang kering dan keras.  Buah  yang dipetik  sebelum  masak, perkembangannya  belum  penuh.  Buah  seperti  ini tidak  mampu  mengembangkan  rasa  manis  atau lezatnya  dan  aromanya  dengan  penuh.  Oleh  karena itu, petani yang baik akan memetik buah - buahannya pada  waktu  yang  paling  tepat  dan  baik  untuk dimakan.
2.6. Database Menurut Budi Sutedjo Dharma Oetomo Database  didefenisikan  sebagai  kumpulan  informasi yang  terintegrasi,  diorganisasikan  dan  disimpan dalam  suatu  cara  yang  memudahkan  pengambilan kembali.  Karena  berfungsi  sebagai  basis  penyedia informasi  bagi  para  pemakainya.  Tujuan  dari  desain database  adalah  untuk  menentukan  data-data  yang dibutuhkan  dalam  sistem  sehingga  informasi  yang dihasilkan dapat terpenuhi dengan baik.[3]

## 2.7. SQL Server
Microsoft SQL  Server adalah  sebuah  sistem manajemen  basis  data  relasional  (RDBMS)  produk Microsoft.  Bahasa  kueri  utamanya  adalah  Transact- SQL yang merupakan implementasi dari SQL standar ANSI/ISO  yang  digunakan  oleh  Microsoft  dan Sybase.  Umumnya SQL  Server digunakan  di  dunia bisnis yang memiliki basis data berskala kecil sampai dengan  menengah,  tetapi  kemudian  berkembang dengan  digunakannya  SQL  Server  pada  basis  data besar.
Microsoft SQL  Server dan Sybase/ASE dapat berkomunikasi  lewat  jaringan  dengan  menggunakan protokol TDS ( Tabular Data Stream ). Selain dari itu, Microsoft SQL Server juga mendukung ODBC ( Open Database  Connectivity ),  dan  mempunyai  driver JDBC  untuk  bahasa  pemrograman  Java.  Fitur  yang lain dari SQL Server ini adalah kemampuannya untuk membuat basis data mirroring dan clustering.[4]

## 2.8. Visual Studio
Visual  Studio  merupakan  sebuah  perangkat lunak lengkap yang dapat digunakan untuk melakukan pengembangan  aplikasi,  baik  itu  aplikasi  bisnis, aplikasi  personal,  ataupun  aplikasi  Windows.   Visual Studio mencakup kompiler, SDK, Integrated Development  Environment  (IDE),  dan  dokumentasi (umumnya  berupa  MSDN  Library).  Kompiler  yang dimasukkan ke dalam paket Visual Studio antara lain Visual  C++,  Visual  C#,  Visual  Basic,  Visual  Basic .NET,  Visual  InterDev,  Visual  J++,  Visual  J#,  dan Visual SourceSafe.[5]

## 3. ANALISA DAN PERANCANGAN

## 3.1. Analisa Sistem
Merupakan  suatu  kegiatan  yang  menguraikan seluruh  pokok  masalah  yang  ada  di  dalamnya.  Analisa merupakan  tahapan  awal  sebelum  masuk  ke  tahapan perancangan,  sedangkan  perancangan  merupakan  hasil dari  keseluruhan  analisa  yang  dapat  memberikan  solusi dalam suatu permasalahan.

## 3.2. Perancangan Database
Dalam sistem ini memerlukan sebuah penyimpanan data,  dalam  program ini penyimpanan  datanya menggunakan  software SQL  Server .  Pada  database tersebut  terdapat  beberapa  tabel  yang  digunakan  sebagai media penyimpanan data. Tabel-tabel tersebut antara lain :
Tabel 1 Tabel Nama Kecamatan No Nama Kecamatan 1 Tempursari 2 Pronojiwo 3 Candipuro 4 Pasirian 5 Tempeh 6 Lumajang 7 Sumbersuko 8 Tekung 9 Kunir 10 Yosowilangun 11 Rowokangkung 12 Jatiroto 13 Randuagung 14 Sukodono 15 Padang 16 Pasrujambe 17 Senduro 18 Gucialit 19 Kedungjajang 20 Klakah 21 Ranuyoso Tabel 2 Tabel Nama Buah No Nama Buah 1 Alpukat 2 Anggur 3 Apel 4 Belimbing 5 Duku/Langsat/Kokosan 6 Durian 7 Jambu Air 8 Jambu Biji 9 Jengkol 10 Jeruk Besar 11 Jeruk Siam/Keprok 12 Mangga 13 Manggis 14 Markisa/Konyal 15 Melinjo 16 Nangka/Cempedak 17 Nenas 18 Pepaya 19 Petai 20 Pisang 21 Rambutan 22 Salak 23 Sawo 24 Sirsak 25 Sukun
Tabel 3 Tabel Data Buah Pop. Tan. Produktif Yang Sedang Menghasilkan (ha) Produksi (ku) Produktivitas (ku/ha) 3.000 70 23,33 6.400 679 106,09 6.750 675 100,00 0 0 0 13.120 1 89,33 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,250 4 15,00 0,500 18 36,00 8.470 506 60 0 0 0 29.600 3 89,73 0,100 2 20,00 4.290 620 144,52 22.000 1 47,27 7.810 1 187,84 62.730 5 86,80 64.380 2 35,09 21.800 2 81,79 52.810 3 62,22

## 3.3. Desain Sistem
Desain  sistem  merupakan  gambaran  dari  sistem yang  akan  di  implementasikan  menjadi  sebuah  aplikasi. Adapun  desain  sistem  pada  penelitian  ini  meliputi rancangan  struktur  menu,  flowchart  dan  perancangan database.

## 3.4. Struktur Menu Utama
Rancangan Struktur Menu Utama dapat dilihat pada Gambar 2 berikut ini.
Gambar 2 Struktur Menu Utama.

## 3.5. Flowchart Sistem
Rancangan Flowchart Sistem dilihat pada Gambar 3 berikut ini.

## Gambar 3 Flowchart Sistem.
3.6. Flowchart K-Means Rancangan  Flowchart K-Means dapat  dilihat  pada Gambar 4 berikut ini.

## Gambar 3 Flowchart K-Means

## 4. IMPLEMENTASI DAN PEMBAHASAN
4.1. Implementasi
Tahap  implementasi  ini  untuk  melakukan  uji  coba pada aplikasi dengan cara mencoba satu persatu fitur yang telah  dibuat  ,  kemudian  data  yang  telah  didapat dimasukkan  ke  dalam  program  tersebut  untuk  disimpan kedalam  database  agar  dapat  dilakukan  pemrosesan  data untuk menentukaan kategori dari komoditi buah tersebut

## 4.2. Pengujian Sistem
Pengujian  merupakan  tahap  uji  coba  dari  sistem yang  dirancang  dan  di  implementasikan  kedalam  sebuah aplikasi  agar  nantinya  dapat  diambil  kesimpulan  apakah sistem berjalan dengan baik sesuai tujuan awal pembuatan.
Berikut adalah langkah pengujian pada aplikasi Microsoft EXCEL

## a. Memasukkan Data Awal
Memasukkan  data  awal  yang  akan  di  hitung menggunakan  aplikasi  Microsoft  Excel  ,berupa,  Nama Buah,  Nama  Kecamatan  ,Potensi  Tanah,  Produksi, Produktivitas seperti yang ditunjukkan pada table 4 berikut ini.
Tabel 4 Tabel Data Awal No kecamatan Alpukat Potensi Tanah (ha) Produksi (ku) Produktivi tas (ku/ha) 1 Tempursari 3000 70 2333 2 Pronojiwo 6400 679 10609 3 Candipuro 6750 675 100 4 Pasirian 0 0 0 5 Tempeh 13120 1 8933 6 Lumajang 0 0 0 7 Sumbersuko 0 0 0 8 Tekung 0 0 0 9 Kunir 25 4 15 10 Yosowilangun 5 18 36 11 Rowokangkung 8470 506 60 12 Jatiroto 0 0 0 13 Randuagung 29600 3 8973 14 Sukodono 0,1 2 20 15 Padang 4290 620 14452 16 Pasrujambe 22.000 1 4727 17 Senduro 7810 1 18784 18 Gucialit 62730 5 868 19 Kedungjajang 64380 2 3509 20 Klakah 21800 2 8179 21 Ranuyoso 52810 3 6222
b. Menentukan Pusat Cluster
Berikut adalah cara untuk menentukan Pusat Cluster:
1. Menentukan  pusat cluster 1 dengan cara  menentukan nilai  MAX  dari  kolom  potensi  tanah,  produksi, produktivitas.
2. Menentukan  pusat cluster 2 dengan cara  menentukan rata-rata  dari  kolom  potensi  tanah,  produksi, produktivitas.
3. Menentukan  pusat  awal  cluster  3  dengan  cara menentukan  nilai  Minimal  dari  kolom  potensi  tanah, produksi,  produktivitas.  Tabel  5  berikut  adalah  hasil pusat cluster yang telah ditentukan,
Tabel 5 Tabel Data Cluster cluster 1 MAX 64380 679 188 cluster 2 rata -rata 14436 123 56 cluster 3 MIN 0 0 0
c. Menghitung Pengurangan
(Data  potensi  tanah  –  nilai  Max  pusat  cluster  1)    ,
(data  produksi  –  nilai  Max  pusat  cluster  1  dari  data produksi) , (data produktivitas – nilai Max pusat cluster 1 data produktivitas). Pada table 6 adalah hasil pengurangan yang telah dilakukan pada aplikasi Microsoft Excel
Tabel 6 Tabel Pengurangan 1 -61.380 -609 -16.451 2 -57.980 0 -8.175 3 -57.630 -4 -18.684

## d. Menghitung Pangkat
Hasil  Pengurangan  yang  telah  dihitung  kemudian dipangkatkan
(-61.380) 2 ,( -609) 2 , (-16.451) 2 (-57.980) 2 ,( 0) 2 , (-8.175) 2
(-57.630 2 ,( 0) 2 , (-18.684) 2
Hasil dari perhitungan pangkat ditunjukkan pada tabel 7 berikut,
Tabel 7 Tabel Pangkat 1 3.767.504.40 370.881 270.635.401 2 3.361.680.40 0 66.830.625 3 3.321.216.90 16 349.091.856

## e. Menghitung Nilai Total
Menghitung  nilai  total  dengan  cara  menjumlahkan hasil perhitungan pangkat,
(3.767.504.40)  +  (370.881)  +  (270.635.401)  = 4.038.510.682
(3.361.680.40) + (0) + (66.830.625) =
3.428.511.025
(3.321.216.90)  +  (16)  +  (349.091.856)  = 3.670.308.772
Tabel  8  berikut  adalah  hasil  dari  perhitungan  nilai total ,
Tabel 8 Tabel Total 1  4.038.510.682
2  3.428.511.025
3  3.670.308.772

## f. Menghitung Nilai Akar
Menghitung  niliai  akar  dati  hasil  perhitungan nilai total
√4.038.510.682
√3.428.511.025 √3.670.308.772
Pada  Tabel  9  berikut  adalah  hasil  dari  perhitungan akar dari nilai total
Tabel 9 Tabel Akar
1  61383 2  57980
3  57630

## g. Menentukan Hasil Centroid
Hasil  akar  yang  telah  dihitung  untuk    menentukan centroid  ,  jika  centroid  berpindah  maka  dilakukan perhitungan  lagi  sampai  centroid  tidak  berubah,  apabila centroid  sudah  tidak  berubah  dilakukan  pengkategorian berdasarkan jarak terdakat , jarak terdekat didapat dari nilai terendah dari  centroid  yang telah diperoleh. Dapat dilihat pada tabel  centroid 10 dan tabel kategori 11 berikut.
Tabel 10 Tabel Centroid No Centroid 1 Centroid 2 Centroid 3 1 61383 11436 3001 2 57980 8056 6437 3 57630 7706 6784 Tabel 11 Tabel Kategori No C 1 C 2 C 3  Keterangan 1 - - OK RENDAH 2 - - OK RENDAH 3 - - OK RENDAH

## h. Pengujian Fungsional
Pengujian  fungsional  dilakukan  untuk  mengetahui fungsi dari fitur – fitur yang terdapat pada aplikasi berjalan baik  atau  tidak.  Pengujian  fungsional  dapat  dilihat  pada tabel 12 berikut.
Tabel 12 Pengujian Fungsional No. Fungsi Keterangan 1. Login Berjalan Baik 2. Tambah data Berjalan Baik 3. Ubah data Berjalan Baik 4. Hapus data Berjalan Baik 5. Menampilkan data Berjalan Baik 6. Proses Clustering Berjalan Baik
5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Dari  beberapa  tahapan  pengujian  yang  telah dilakukan terdapat beberapa kesimpulan :
1. Hasil  akhir  yang  ditampilkan  pada  program adalah  hasil  kategori  komoditi  buah    yang berada  di  beberapa  kecamatan  di  Kabupaten Lumajang.
2. Perhitungan manual dilakukan dengan menggunakan  Microsoft  Excel  yang  kemudian diterapkan ke dalam program.

## 5.2. Saran
Adapun  saran  dari  pengujian  yang  telah dilakukan  agar  lebih  baik  untuk  kedepannya  adalah sebagai berikut :
1. Menambahkan beberapa fitur dengan mengunakan perhitungan K-means.
2. Menambahkan  fitur  untuk  mencetak  hasil  dari komoditi buah yang telah dihitung.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  lumajang. 2017. https://lumajangkab.go.id/ pertanian/buah2017.Di  akses  pada  tanggal  18 februari 2018.
[2]  Nasari,  F.  and  Darma,  S.,  2013.  Penerapan  K-
Means  Clustering  pada  Data  Penerimaan Mahasiswa Baru ( Studi Kasus: UNIVERSITAS POTENSI UTAMA ) . SEMNASTEKNOMEDIA  ONLINE, 3  (1), pp.2-1.. Di akses pada tanggal 18 februari 2018.
[3] Oetomo, Budi Sutedjo Dharma. 2002. Perencanaan dan Pengembangan Sistem
Informasi.  Edisi  I.  ANDI  Yogyakarta  18 februari 2018.
[4]    Djuandi,  Feri.  2006.  Jurus  Baru  Pemrogaman SQL  Server  2005.  Jakarta:  Elex  Media Komputindo 18 februari 2018.