## PENERAPAN METODE K-MEANS CLUSTERING PADA POPULASI AYAM RAS PETELUR BERDASARKAN PROVINSI
Yulita Pratiwi 1 , Nana Suarna 2
1 Program Studi Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon.
2 Program Studi Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon. Cirebon, Jawa Barat, Indonesia 45131
Litalutuna522@gmail.com

## ABSTRAK
Ayam petelur merupakan ayam yang banyak dijumpai di berbagai peternakan ayam. Peternak ayam petelur memiliki  prospek  bisnis  yang  sangat  baik.  Hal  ini  dikarenakan  telur  ayam  merupakan  makanan  andalan masyarakat  Indonesia.  Munculnya  penyakit  merupakan  tantangan  terberat  dalam  peternakan  ayam,  sehingga pengelolaan  harus  dilakukan  secara  efektif  dan  profesional.  Bagi  orang  Indonesia,  ayam  bukanlah  masakan asing.  Sumber  makanan  ini  tidak  sulit  didapat  dalam  kehidupan  sehari-hari.  Namun  demikian,  pemanfaatan ayam petelur di Indonesia masih terbilang rendah dibandingkan dengan negara tetangga. Data informasi tersebut berasal dari  dokumen Badan Pusat  Statistik  yang menggambarkan  jumlah populasi ayam petelur yang tersebar di  13  provinsi  dari  tahun  2019  hingga  2021.  Data  tersebut  akan  dikelompokkan  menjadi  tiga  kategori  selama proses pengolahan:  tingkat populasi tinggi, sedang dan  rendah. Permasalahan dalam penelitian  ini  adalah  nilai yang diperoleh berdasarkan indeks populasi ayam tingkat provinsi tidak dapat ditentukan berapa hasil dari nilai tersebut, sehingga kita tidak dapat mengetahui tingkat  populasi tinggi, sedang dan rendah dari  indeks populasi ayam  provinsi  tersebut.  Metode  yang  digunakan  menggunakan  k-means  dengan  visualisasi  rapidminer.  Hasil yang diharapkan, indeks populasi ayam petelur digunakan untuk menentukan penilaian yang termasuk provinsi dengan populasi tinggi. Berdasarkan klaster yang telah dilakukan dapat menjadi informasi bagi pemerintah dan provinsi yang lebih memperhatikan populasi ayam petelur.
Kata kunci: Ayam ras petelur, Clustering, K-Means, Data Mining, Rapidminer, DBI.

## 1. PENDAHULUAN
Berdasarkan  penjualan  dan  permintaan  telur yang  tinggi,  industri  peternakan  ayam  memiliki potensi  pertumbuhan  yang  sangat  baik  dan  sangat menguntungkan.  Namun,  isu  lingkungan  masih diabaikan  oleh  banyak  peternak,  sehingga  industri peternakan  ini  dikritik  banyak  pihak.  selain penyebaran  virus  flu  burung,  banyaknya  lalat  di kandang  dan  lingkungan  sekitar,  serta  pencemaran lingkungan seperti pencemaran udara. [1]
Dikarenakan  permasalahan  dalam  penelitian  ini adalah data belum diolah dan  belum dikelompokkan. Dimana  hasil  penelitian  ini  bisa  digunakan  oleh pemerintahan  untuk  mengabil  kebijakan  berdasarkan tingkat  populasi  ayam  ras  petelur  berdasarkan kabupaten/  kota  yang  ada.  Dalam  pengelompokan tingkat  populasi  ayam  ras  petelur  di  provinsi  ini, peneliti  menggunakan  metode  Data  Mining  dan algoritma K-Means Clustering . Data mining merupakan  suatu  metode  pengolahan  data  untuk menemukan pola yang tersembunyi dari data tersebut. Hasil  penanganan  informasi  dengan  teknik  data mining  ini  dapat  dimanfaatkan  untuk  mengejar pilihan di kemudian hari. [2].
Berdasarkan  hasil  penelitian  terdahulu  yang berjudul  “PENERAPAN  DATA  MINING  PADA POPULASI  DAGING  AYAM  RAS  PEDAGING  DI INDONESIA BERDASARKAN PROVINSI MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING” Dalam  permasalah  ini  belum  diketahui  berapa  hasil
data  dari  melakukan clushtering .  Berdasarkan  hasil penelitian  dalam  melakukan  clustering,  perhitungan awal  akan  dilakukan  dengan  menggunakan  jumlah populasi ayam broiler berdasarkan provinsi dari tahun 2009 hingga 2016. Data  tersebut kemudian diakumulasikan  menggunakan  satu  kriteria,  yaitu populasi.  Setelah  data  terkumpul,  akan  ditentukan nilai total populasi ayam petelur di provinsi tersebut. data  dilanjutkan  ke  tahap Clustering  Algoritma  K- Means untuk  membagi  data  menjadi  tiga  kelompok. [3].
Clustering bukanlah  hal  yang  baru  berdasarkan penelitian  yang  dilakukan  Zainul  Aras  Z  &  Sarjono (2016)  metode Clustering  K-Means digunakan  agar penelitian prioritas penduduk tidak mampu bisa lebih berkualitas  dan  efektif,  Rizky  Dwi  Setiawan  dkk (2016).

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penerapan  adalah  tindakan  mempraktikkan teori,  metode,  atau  hal  lain  untuk  mencapai serangkaian  tujuan  atau  kepentingan  kelompok dengan  cara  yang  telah  direncanakan  dan  diatur sebelumnya. [4]
Menurut  Kamus Besar Bahas Indonesia (KBBI) Proses penerapan adalah ide penerapan.
Menurut Usman
(2002), penerapan (implementasi) mengarah  ke  mekanisme,  aktivitas, atau  tindakan  sistem.  Implementasi  adalah  kegiatan
yang  direncanakan  dan  dilakukan  untuk  mencapai tujuan kegiatan.
Menurut Setiawan (2004)
penerapan (implementasi) adalah  perluasan  kegiatan  yang beradaptasi satu sama lain, itu adalah proses interaksi antara  tujuan  dan  tindakan  untuk  mencapainya  dan membutuhkan  jaringan  pelaksana  birokrasi  yang efisien.
Ada  tiga  cluster  dalam  penelitian  ini:  C0 (populasi  tinggi),  C1  (populasi  sedang),  dan  C2 (populasi  rendah).  Hal  pertama  yang  perlu  dilakukan adalah  memilih  titik  awal  untuk  memulai  setiap cluster.[5]

## 2.1. Ayam Ras Petelur
Peternakan  merupakan  salah  satu  subsektor bisnis  yang  mempunyai  prospek  yang  sangat  bagus bila  dikembangkan  secara optimal .  Kesejahteraan peternak  akan  meningkat  sebagai  akibat  dari pertumbuhan dan perkembangan subsektor peternakan.  Peternakan  ayam  khususnya  ras  petelur berkembang pesat dalam industri perunggasan karena masyarakat  sudah  banyak  mengetahui  manfaat  dari usaha peternakan ini. Akibatnya, peternakan ayam ras petelur  sebagian  besar  bersifat  komersial.  Kondisi sektor  pertanian  yang  menyuplai  industri  peternakan dengan  bahan  pakan  seperti  kacang-kacangan,  biji- bijian,  jagung,  dan  sebagainya  juga  mempengaruhi perkembangan ayam petelur. Meningkatnya konsumsi telur di Indonesia dari tahun ke tahun  juga berdampak  pada  pertumbuhan  peternakan  ayam  ras petetur sehingga produksi telur meningkat. [6]

## 2.2. Data Mining
Data  mining  adalah  proses  pengumpulan  dan pengolahan  data  yang  bertujuan  untuk  mengekstrak informasi  penting  pada  data.  Perangkat  lunak  yang menggunakan perhitungan statistik,  matematika, atau teknologi  Kecerdasan  Buatan (Artificial  intelligence) dapat digunakan untuk mengumpulkan dan mengekstrak  data  ini.  Data  mining  sering  disebut juga Knowledge Discovery in Database (KDD). [7] Data  mining  dapat  digunakan  untuk  tiga  hal yaitu untuk menjelaskan sesuatu, untuk mengkonfirmasi  atau  memastikan  sesuatu,  dan  untuk mengeksplorasi  atau  mendalami  sesuatu.  Selain  itu, ini  mencakup  metode  Asosiasi,  Klasifikasi,  Regresi, dan Pengelompokan.  [8]

## 2.3. Clustering
Clustering merupakan  metode  pengelompokan data  yang penting  untuk  dipahami.  Hal  ini  adalah bagian dari  proses  mencari pola  yang  menarik dalam jumlah data yang banyak dikenal dengan data mining.
[9]
Dalam  aplikasi  pengelompokan clustering memiliki Kecerdasan bisnis, pengenalan pola gambar, pencarian web, biologi, dan keamanan.
Data  yang  menunjukkan  kesamaan  antara cluster yang  berbeda  juga  dapat  didefinisikan  dan
diambil.  Akibatnya,  objek  dalam  sebuah cluster berbeda dari objek di cluster lain meskipun memiliki karakteristik yang sama.
Karena  membagi  kumpulan  titik  data  menjadi kelompok  berdasarkan  kesamaan,  pengelompokan juga dikenal sebagai segmentasi titik data. Akibatnya, metode  pengelompokan  ini  sangat  berguna  untuk menemukan  cluster  yang  tidak  teridentifikasi  di  titik data.
Pembedaan antara pengelompokan data dilakukan  oleh  struktur  kelompok,  keanggotaan kelompok,  dan  keterpaduan  kelompok.  Struktur membagi  pengelompokan  menjadi  dua  kategori: hierarchies  and  partitions. Item  data  tunggal  dapat menjadi  anggota  dari  dua  atau  lebih  grup  dalam hierarchy. Setiap  potongan  data  dibagi  menjadi  satu kelompok  menggunakan  pengelompokan partitions. Keanggotaan  data  dalam  kelompok  dapat  dipecah menjadi  dua  kategori:  eksklusif  dan  tumpang  tindih. Data  dapat  ditentukan  hanya  milik  satu  grup  dan bukan  milik  grup  lain  mana  pun  dalam  kategori eksklusif.  Sementara  itu,  data  dapat  dikelompokkan menjadi  beberapa  grup  menggunakan  kategori  yang tumpang  tindih.  Dua  jenis  pengelompokan  yang termasuk  dalam  kategori  kohesivitas  adalah  lengkap dan  parsial.  Dapat  dikatakan  bahwa  semua  data dipadatkan  menjadi  satu  kelompok  jika  dapat digabungkan  menjadi  satu.  Suatu  kumpulan  data dikatakan  menunjukkan  perilaku  menyimpang  jika salah  satu  atau  dua  data  tidak  mengikuti  mayoritas. Data  yang  menyimpang  dikenal  dengan  sebutan outlier, noise or uninterested background. [10]

## 2.4. Algoritma K-means
Algoritma  pembelajaran  tanpa  pengawasan adalah K-means. Data dapat dikelompokkan ke dalam cluster  data  menggunakan  fungsi  K-Means.  Data dapat diterima oleh algoritma ini tanpa label kategori. Metode non-hierarki lainnya  adalah  K-Means Clustering  Algoritma.  Metode  Clustering  Algoritma membagi  beberapa  data  menjadi  beberapa  kelompok untuk menjelaskan mengapa data pada satu kelompok memiliki  karakteristik  yang  sama  dengan  data  pada kelompok lain dan mengapa data pada satu kelompok memiliki karakteristik yang berbeda. Metode pengambilan sampel yang dikenal sebagai "pengambilan  sampel  klaster"  melibatkan  pemilihan unit  populasi  secara  acak  dari  kelompok  yang  sudah ada  sebelumnya.Clustering  atau  klasterisasi  adalah salah satu masalah yang menggunakan teknik supervised learning .[3]
Clustering  Algoritma  (K-Means)  bertujuan untuk  mengurangi  fungsi  yang  dibentuk  selama proses  pengelompokan,  seminimal  mungkin.  Tujuan tersebut  dilakukan  dengan  cara  meminimalisasikan variasi  data  yang  ada  didalam  cluster  dan memaksimalkan  variasi  data  yang  ada  di  cluster lainnya.

## 2.5. Rapidminer
RapidMiner  adalah  perangkat  lunak  yang tersedia  secara  bebas  (sumber  terbuka).  RapidMiner adalah  alat  untuk  analisis  prediktif,  penambangan teks,  dan  analisis  penambangan  data.  Untuk membantu  pengguna  membuat  keputusan  terbaik, RapidMiner menggunakan berbagai metode deskriptif dan prediktif. [11]
Ada  sekitar  500  operator  untuk  input,  output, preprocessing  data,  dan  visualisasi  di  RapidMiner. RapidMiner  adalah  mesin  penambangan  data  yang dapat diintegrasikan ke dalam produknya sendiri serta perangkat  lunak  yang  berdiri  sendiri  untuk  analisis data.  Karena  ditulis  dalam  Java,  RapidMiner kompatibel dengan semua sistem operasi.
Didalam RapidMiner menyediakan GUI ( Graphic  User  Interface )  untuk  merancang  sebuah pipeline analitis. menghasilkan File XML (Extensible Markup  Language)  berisi  proses  analitik  yang diinginkan pengguna. RapidMiner kemudian membaca  file  ini  untuk  menjalankan  analisnya sendiri.

## 2.6. David Bouldin Index
Setelah proses clustering selesai, akan digunakan  metode  pengukuran  yang  disebut  Davies- Bouldin  Index  (DBI)  untuk  mengetahui  jumlah cluster  terbaik.  Metode  DBI  bertujuan  untuk meminimalkan  jarak  antar  objek  dalam  suatu  cluster dan  mengoptimalkan  perbedaan  di  antara  mereka. Selain  itu,  ini  dapat  menjadi  parameter  untuk  setiap algoritma  clustering  dalam  metode  DBI  untuk membandingkan  proses  cluster  algoritma  mana  yang lebih  optimal.  Pengelompokan  yang  dihasilkan  dari pendekatan  ini  semakin  optimal  semakin  kecil nilainya  mendekati  nol.  Untuk  perhitungan  DBI  ini, rata-rata  pada  setiap  titik  dihitung  dengan  cara membagi  nilai  kekompakan  dengan  jarak  yang memisahkan kedua titik pusat klaster. [12]

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  data  sekundermdi peroleh  dari  sumber  yang  sudah  ada  melalui  website Badan Pusat Statistik ( https://www.bps.go.id ). Penelitian  ini  menggunakan  data  dari  13 provinsi  yang  mencakup  populasi  ayam  petelur  di provinsi  tersebut  dari  tahun  2019  hingga  2021.  Data tersebut akan diolah dengan  membagi populasi  ayam petelur  berdasarkan  provinsi  menjadi  tiga  kelompok yaitu  kelompok  dengan  populasi  tinggi,  kelompok dengan  populasi  sedang,  dan  kelompok  dengan populasi rendah. [13]

## 3.1. Teknik Pengumpulan Data
Dalam  pengumpulan  data  ini  dilakukan  secara online  search dimana  proses  pencarian dan pengambilan  informasi  yang  diinginkan  secara interaktif  melalui  komputer  dari  database  yang sedang online.
Sumber  data  dapat  dilihat  pada  Gambar  1  di bawah:
Gambar 1. Sumber Data
a. Studi Pustaka Mestika Zed (2003) mengatakan bahwa penelitian kepustakaan  atau  kepustakaan  dapat  diibaratkan sebagai rangkaian kegiatan yang berkaitan dengan cara  membaca,  mencatat,  dan  mengolah  bahan penelitian, serta cara mengumpulkan data kepustakaan.
b. Studi Dokumentasi Secara  khusus,  studi  dokumen  mencari  informasi tentang hal-hal atau variabel berupa buku, catatan, transkrip,  surat  kabar,  majalah,  prasasti,  risalah rapat,  agenda,  dan  bentuk  dokumentasi  lainnya. Data  observasi  diperkuat  dengan  bantuan  teknik dokumentasi. Pada tahap ini, penulis mengumpulkan data dan informasi yang berkaitan dengan  permasalahan  dalam  penelitian  datanya. [14]

## 3.2. Tahapan Penelitian
Tahapan  perancangan  mencangkup  langkah  – langkah perancangan dari awal sampai akhir.
a. Selection Data
Sebelum fase penambangan informasi KDD dapat dimulai,  data  harus  dipilih  dari  satu  set  data operasional.  File  yang  terpisah  dari  database operasional  menampung  data  yang  dipilih  yang akan digunakan dalam proses penambangan data.
b. Pengolahan Data Informasi  yang  telah  terkumpul  akan  dipilah terlebih  dahulu.  Pada  tahap  ini  telah  diperoleh estimasi  nilai  yang  akan  ditangani  pada  tahap pengelompokan.  Pada  tahap  sebelumnya  akan dirangkum  informasi  masing-masing  wilayah untuk setiap sudut pandang.
c. Knowledge  Discovery  in  Database  Process (KDD)
Data  mining  dapat  memanfaatkan  metode  (KDD) Knowledge  Discovery  in  Database  Process . (Fayyed  et  al  1996)  KDD  adalah  prosedur penggunaan  teknik  penambangan  data  untuk menemukan  informasi  dan  pola  yang  berguna dalam data. Teknik ini mencakup algoritma untuk menemukan  pola  dalam  data.  (Dunham,  2003) memberikan  perincian  langkah  demi  langkah
proses  KDD.  Termasuk:  penambangan  data, pemilihan data, transformasi data, interpretasi dan evaluasi adalah langkah terakhir.
Proses  KDD  dapat  dilihat  pada  Gambar  2  di bawah:
Selection Preprocessing Transformation Data Mining Evaluation
Gambar 2. Knowledge Discovery in Database Process
Prosedur KDD dirinci dan diilustrasikan sebagai berikut:
1. Data Cleansing,  adalah pemrosesan data, di mana data  diproses  dan  data  yang  dapat  digunakan dipilih.
2. Selection,  Proses  pemilihan  atau  penyeleksian data yang dianggap relevan dengan analisis.
3. Data  Preprocesing  Langkah  penting  dalam pemrosesan  data,  prapemrosesan  data  dapat mengacu  pada  manipulasi  atau  penghapusan  data sebelum digunakan untuk menjamin atau meningkatkan kinerja.
4. Data  Trasnformation,  Proses  Transformasi  data yang dipilih menjadi prosedur penambangan.
5. Data  Mining,  proses  menggunakan  berbagai metode  untuk  menemukan  pola  potensial  dan membuat data yang berguna.
6. Data  yang  telah  diolah  divisualisasikan  untuk memudahkan  pengguna memahaminya,  dan diharapkan  dapat  diambil  Action  berdasarkan analisis  pada  Knowledge  Presentation,  langkah terakhir dalam proses KDD.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  penggunaan  Algoritma K-Means untuk mengklasifikasikan  atau  mengelompokkan  data populasi  ayam  ras  petelur  akan  dijelaskan  pada  hasil penelitian.  prosedur  pengujian  berbasis  pembelajaran RapidMiner  Studio  Software yang  digunakan  untuk mengelompokkan data.
Penelitian  ini  menggunakan  dataset  yang  terdiri dari 198 record dan empat atribut, diantaranya: secara total,  dari  tahun  2019  hingga  2021.  Dataset  tersebut berasal dari BPS dan dapat dilihat di https://www.bps.go.id .  Berikut  adalah soft  file dokumen Microsoft Excel yang berisi hasil pencarian data.
Nilai  total  populasi  ayam  petelur  provinsi  akan ditentukan setelah diakumulasikan.
Sebelum  masuk  ke  tahap  clustering,  data  akan dibagi  menjadi  tiga  kelompok  dengan  menggunakan algoritma K-Means.
Data dapat dilihat pada Tabel 1 di bawah: Tabel 1. Akumulasi Data Provinsi Kab/Kota Total Jabar Kab Bogor 30 821 321 Jabar Kab Sukabumi 12 639 584 Jabar Kab Cianjur 11 836 651 Jabar Kab Bandung 1 584 812 Jabar Kab Garut 923 023
Algoritma  K-Means  akan  digunakan  untuk membagi  data  menjadi  tiga  kelompok  sebelum  data dilanjutkan ke tahap clustering.
Tiga  bagian  dari  penentuan  cluster  adalah cluster  tingkat  populasi  tinggi  (C0),  cluster  tingkat populasi  sedang  (C1),  dan  cluster  tingkat  populasi rendah  (C2).  Titik  klaster  ini  ditentukan  dengan mengambil  nilai  terbesar  (maksimum)  untuk  klaster dengan  tingkat  populasi  (C0)  tinggi,  nilai  rata-rata untuk  klaster  dengan  tingkat  populasi  sedang  (C1), dan  nilai  terkecil  (minimum)  untuk  klaster  dengan tingkat populasi rendah (C2).
Sumatera  Barat,  Jawa  Barat,  dan  Jambi teridentifikasi  sebagai  klaster  tingkat  populasi  tinggi C0 pada data populasi ayam petelur menurut provinsi. NTB,  Bali,  dan  Banten  merupakan  klaster  tingkat populasi  menengah  C1.  klaster  dengan  populasi rendah  C2  meliputi  Kalimantan  Selatan,  Jawa Tengah,  Riau,  Maluku  Utara,  Kalimantan  Utara, NTT, dan Sumatera Selatan.

## 4.1. Data Selection
Data  yang  dipilih  dalam  penelitian  ini  adalah datapopulasi  ayam  ras  petelur  yang  merupakan  data publik dan data ini memiliki 198 record dari 4 atribut yang  ada.  Hasil  selection  dari  dataset  yang  tidak digunakan  hanya  digunakan  13  atribut.  Karena  9 atribut memiliki nilai yang sama pada masing-masing atributnya:
Data dapat dilihat pada Tabel 2 di bawah:
Tabel 1. Data Selection No Atribut Type 1 No Polynominal 2 Provinsi Polynominal 3 Kecamatan atau Kota Polynominal 4 2019 Integer 5 2020 Integer 6 2021 Integer 7 Total Polynominal

## 4.2. Data Transformasi
Transformasi  data  digunakan  untuk  mengubah data  bertipe  nominal  menjadi  data  bertipe  numerik dengan memanfaatkan operator nominal ke numerik.
Proses transformasi dapat dilihat pada Gambar 3 di bawah:

## Gambar 2. Data Transformasi
4.3. Data Mining Algoritma
K-means digunakan dalam penambangan  data,  dan  operator  Performa  Jarak Cluster  digunakan  untuk  mengukur  Davies  Bouldin, yang diturunkan dari algoritme x-means.
Proses  data  mining  dapat  dilihat  pada  Gambar  4  di bawah:

## Gambar 3. Data Mining

## 4.4. Interpretasi Data
Berikut  adalah  hasil  dari  data  mining  berbasis algoritma k-means:
Menghasilkan tiga cluster, cluster 0 dengan 189 item, cluster 1 dengan 3  item, dan cluster 2 dengan 6 items.  Tahapan  proses  pengujian  dataset read  excel adalah  proses  k-means  yang  terdiri  dari  dataset training dan  dataset  testing  yang  terhubung  dengan operator read excel.
Proses data mining dapat dilihat pada Gambar 5 di bawah:
Gambar 4. Cluster
Diperlihatkan  menghasilkan  rangkaian  klaster yang  meliputi,  cluster  nol  =  189  item  seluruhnya, cluster 1 = 3 dan cluster 2 = 6 item. Total seluruhnya 198  item.  Algoritma  k-means  ini  menghasilkan  nilai Davies Bouldin Index sebesar 0,128.

## 4.5. Evaluasi
Pada tahap ini, model dan pola khas teknik data mining  dievaluasi  untuk  melihat  apakah  mereka mencapai  tujuannya.  Jika  ternyata  hasil  yang didapatkan  tidak  sesuai,  ada  beberapa  pilihan  yang bisa  diambil,  seperti  menggunakan  umpan  balik untuk memperbaiki data mining lain yang lebih cocok atau menerima  hasil sebagai  hasil  yang tidak terduga yang  mungkin  berguna.  Kedua  opsi  ini  merupakan opsi yang dapat dijadikan pilihan.
Alur  informasi  proses  atau  aliran  yang dihasilkan  oleh  data  mining  harus  disajikan  dengan cara  yang  mudah  dipahami  oleh  pihak  yang berkepentingan.  Ini  adalah  proses  KDD  yang mencakup  penentuan  apakah  aliran  atau  informasi yang  ditemukan  bertentangan  dengan  fakta  atau hipotesis evaluasi sebelumnya.
Tiga  cluster  diidentifikasi  dari  13  data  provinsi menggunakan hasil analisis perangkat lunak RapidMiner.  Setelah  dilakukan  pengujian  nilai Davies  Bouldin  Index  dari  cluster  2  sampai  cluster 10, teridentifikasi bahwa nilai terbaik DBI terdapat di cluster 10 yakni 0,128.
Dengan  menggunakan  Rapidminer  10.0  dan algoritma  k-means  cluster,  penelitian  ini  membahas tentang clustering pada dataset populasi ayam petelur.
Nilai  Davies  Bouldin  Index  dapat  dilihat  pada Tabel 3 di bawah:
Tabel 3. Nilai DBI K Dbi Max=10 2 0,199 3 0,370 4 0,260 5 0,268 6 0,217 7 0,244 8 0,219 9 0,191 10 0,128
Setelah  pengelompokan  selesai,  jumlah  data yang  berbeda  ditambahkan  ke  setiap  cluster  oleh masing-masing algoritma. Selanjutnya pada algoritma k-means melakukan percobaan dengan metode davies bouldin index sebagai pembanding. Dengan menggunakan  strategi ini,  prosedur  algoritma pengelompokan yang lebih baik dapat diidentifikasi.

## 5. KESIMPULAN
Dari penelitian tersebut dapat ditarik kesimpulan sebagai  berikut:  Dapat  menganalisa  pengelompokan populasi  ayam  ras  petelur  menggunakan  metode  k- means.  Dapat  mengimplementasikan  pengelompokan
data populasi ayam ras petelur menggunakan analisis k-means clustering .  maka  dapat  menghasilkan  nilai akurasi  data  terbaik  berdasarkan  data Davies  Boudi Indeks (Dbi) yaitu pada langkah kluster ke 10 sebesar 0,128 dbi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D.  U.  Muis,  “No 主観的健康感を中心とした 在宅高齢者における 健康関連指標に関する 共分散構造分析 Title,”  no.  2014,  pp.  1–14, 2017.
[2]  N.  W.  Wardani  and  K.  Selatan,  “Analisis Pesebaran  Penularan  Virus  Corona  Di  Provinsi Jawa  Tengah  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering,” vol. 8, no. 1, 2021.
[3]  M. G. Sadewo, A. P. Windarto, and D. Hartama, “Penerapan  Datamining  Pada  Populasi  Daging Ayam  Ras  Pedaging  Di  Indonesia  Berdasarkan Provinsi  Menggunakan  K-Means  Clustering,” InfoTekJar  (Jurnal  Nas.  Inform.  dan  Teknol. Jaringan) ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  60–67,  2017,  doi: 10.30743/infotekjar.v2i1.164.
[4]  Yudi Agusta, “K-Means – Penerapan, Permasalahan dan Metode Terkait,” J. Sist. dan Inform. , vol. 3, no. Februari, pp. 47–60, 2007.
[5]  C.  S.  D.  B.  Sembiring,  L.  Hanum,  and  S.  P. Tamba, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma  K-Means  Untuk  Menentukan  Judul Skripsi  Dan  Jurnal  Penelitian  (Studi  Kasus  Ftik Unpri),” J.  Sist.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. Prima(JUSIKOM PRIMA) , vol. 5, no. 2, pp. 80–
85, 2022, doi: 10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukompute r.v5i2.2393.
[6]  D.  Listyo  Purwaningsih,  “PETERNAKAN AYAM RAS PETELUR DI KOTA SINGKAWANG  Dyah,” J.  online  Mhs.  Arsit. Univ.  Tanjungpura ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  74–88, 2014.
[7]  V.  Miralda,  M.  Zarlis,  and  E.  Irawan, “Penerapan  Metode  K-Means  Clustering  Untuk Daging  Ayam  Buras,” Build.  Informatics, Technol. Sci. , vol. 2, no. 2, pp. 91–98, 2020, doi: 10.47065/bits.v2i2.493.
[8]  F.  Nasari  and  C.  J.  M.  Sianturi,  “Penerapan
Algoritma K-Means Clustering Untuk Pengelompokkan Penyebaran Diare Di Kabupaten  Langkat,” CogITo  Smart  J. ,  vol.  2, no.
2, pp. 108–119, 2016, doi: 10.31154/cogito.v2i2.19.108-119. [9]  Y.  D.  Darmi  and  A.  Setiawan,  “Penerapan Metode Clustering K-Means Dalam Pengelompokan  Penjualan  Produk,” J.  Media Infotama , vol. 12, no. 2, pp. 148–157, 2017, doi: 10.37676/jmi.v12i2.418.
[10]  A. Asroni, H. Fitri, and E. Prasetyo, “Penerapan Metode  Clustering  dengan  Algoritma  K-Means pada  Pengelompokkan  Data  Calon  Mahasiswa Baru di Universitas Muhammadiyah Yogyakarta (Studi  Kasus:  Fakultas  Kedokteran  dan  Ilmu Kesehatan,  dan  Fakultas  Ilmu  Sosial  dan  Ilmu Politik),” Semesta  Tek. ,  vol.  21,  no.  1,  pp.  60– 64, 2018, doi: 10.18196/st.211211.
[11]  R.  W.  Sari,  A.  Wanto,  and  A.  P.  Windarto, “Implementasi  Rapidminer  Dengan  Metode  K- Means  (Study  Kasus:  Imunisasi  Campak  Pada Balita Berdasarkan Provinsi),” KOMIK (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komputer) , vol.  2,  no.  1,  pp.  224–230,  2018,  doi: 10.30865/komik.v2i1.930.
[12]  G.  B.  Kaligis  and  S.  Yulianto,  “Analisa Perbandingan  Algoritma  K-Means,  K-Medoids, Dan  X-Means  Untuk  Pengelompokkan  Kinerja Pegawai,” IT-Explore J. Penerapan Teknol. Inf. dan  Komun. ,  vol.  1,  no.  3,  pp.  179–193,  2022, doi: 10.24246/itexplore.v1i3.2022.pp179-193.
[13]  R. PRATIWI, R. S.DJ, and K. PHARMAWATI, “Perbandingan  Potensi  Berat  dan  Volume Lumpur yang Dihasilkan oleh IPA Badak Singa PDAM Tirtawening Kota Bandung
Menggunakan Data Sekunder dan Primer,” Reka Lingkung.  ©Teknik  Lingkung.  Itenas  |  No.1  | , vol. 3, no. 1, pp. 1–11, 2015.
[14]  D.  Setiyaningsih,  F.  Rosmi,  G.  Santoso,  and  A. Virginia,  “Implementasi  Pendidikan  Karakter Dalam  Pembelajaran  PKn  di  Sekolah  Dasar,” DIKDAS  MATAPPA  J.  Ilmu  Pendidik.  Dasar , vol. 3, no. 2, p. 279, 2020, doi:
10.31100/dikdas.v3i2.693.