## Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

## Penerapan Data Mining Dalam Clustering Produksi Daging Sapi Di Indonesia Menggunakan Algoritma K-Means

## Henri Pandiangan
Teknik Informatika, STMIK Pelita Nusantara, Jl. Iskandar Muda No. 1 Medan, Sumatera Utara,  20154 Indonesia
Email: henri.pandiangan@gmail.com
Abstrak- Sapi  merupakan  hewan  yang  banyak  di  temukan  di  indonesia,  binatang  sapi  banyak memberikan manfaat untuk kehidupan manusia mulai dari susu nya yang kaya akan gizi hingga daging nya  sebagai  sumber  protein  hewani  tinggi  untuk  manusia.  Produksi  daging  sapi  di  indonesia  belum cukup untuk memenuhi kebutuhan domestik, sehingga pemerintah menganjurkan untuk mengkonsumsi daging  lain  dan  sebagian  juga  masih  impor  daging  sapi  untuk  mencukupi  kebutuhan  protein  harian masyarakat.  Pembahasan  penelitian  ini  tentang  Penerapan  Data  Mining  Dalam  Klustering  Produksi Daging Sapi Di Indonesia Menggunakan Algoritma K-Means.Sumber data penelitian ini dikumpulkan berdasarkan  dokumen  keterangan  produksi  daging  sapi  yang  dihasilkan  oleh  Badan  Pusat  Statistik Nasional.Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data dari tahun 2009-2016 yang terdiri dari 34 provinsi.Penelitian ini mengkluster dalam 3 kelompok, yaitu tinggi sedang dan rendah. Hasil dari penelitian ini adalah 9 provinsi masuk kedalam kelompok tinggi, 3 provinsi masuk kedalam kelompok sedang dan 22 provinsi masuk kedalam kelompok rendah.
Kata Kunci : Daging Sapi, Clustering, Data mining, Produksi
Abstract -  Cows  are  animals  that  are  found  in  Indonesia,  cattle  provide  many  benefits  for  humans ranging from milk that is rich in nutrients to meat as a source of high animal protein for humans. Beef production in Indonesia is not sufficient to meet domestic needs, so the government needs to ask for other meat and most still need beef to meet the daily protein needs of the community. The discussion of this study about the Application of Data Mining in the Cluster of Beef Production in Indonesia Using the K-Means Algorithm. The data source of this study was collected based on documents about beef production produced by the National Statistics Agency. The data used in this study are data from 2009- 2016 consisting of 34 provinces. This study clustered in 3 groups, namely medium and low. The results of this study were 9 provinces included in the high group, 3 provinces included in the middle group and 22 provinces entered the low group.
Keywords : Beef, Clustering, Data mining, Production

## 1. Pedahuluan
Kebutuhan manusia akan protein hewani merupakan salah satu langkah menuju hidup sehat, protein hewani adalah protein yang di dapat dari hewan seperti telur, daging ayam, daging sapi, daging kambing, dan lainnya. Produksi  daging  sapi  peternak  lokal  di  indonesia  belum  bisa  untuk  memenuhi  kebutuhan  domestik,  karena kurangnya  hasil produksi daging sapi di  indonesia pemerintah pun  masih  impor daging sapi demi  memenuhi kebutuhan daging sapi sebagai sumber protein. Selain itu pemerintah juga menganjurkan untuk mengonsumsi daging lain sebagai sumber protei seperti ikan, daging ayam, domba, dan kerbau.  Data yang digunakan dalam penelitian  ini  berdasarkan  dokumen-dokumen  yang  dihasilkan  oleh  Badan  Pusat  Statistik  Nasional  di  akses melalui  situs https://www.bps.go.id. Dalam hal ini peneliti  mengangkat topik masalah produksi daging sapi di indonesia  dimana  proses  algoritma  yang  dilakukan  adalah  clustering.  provinsi  dimana  proses  metode  yang dilakukan  adalah  clustering.  Hasil  penelitian  ini  dapat  dijadikan  masukan  bagi  pemerintah  agar  mengambil kebijakan  yang  progresif  bagi  provinsi  yang  masuk  kedalam  clushter  sedang  dan  rendah  mendapat  perhatian lebih guna meningkatkan hasil produksi daging sapi.

## 2. Tinjauan Pustaka
A. Data Mining
Data  Mining  adalah  proses  yang  mempekerjakan  satu  atau  lebih  teknik  pembelajaran  computer  (machine learning) unutuk menganalisis dan mengekstraksi pengetahuan (knowledge) secara otomatis [2] B. Clustering

## Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing
Clustering merupakan  pengelompokan  terhadap record ,  yang  berfungsi  memperhatikan  dan  membentuk kelas objek-objek yang memiliki kemiripan [3]

## C. K-Means
K-Means  merupakan  algoritma  clustering  yang  berulang-ulang.Algoritma  K-Means  dimulai  dengan pemilihan secara acak K, K disini merupakan banyaknya Cluster yang ingin dibentuk. Kemudian tetapkan nilai- nilai  K  secara  random,  untuk  sementara  nilai  tersebut  menjadi  pusat  dari  cluster  atau  biasa  disebut  dengan centroid, mean atau “means”. Hitung jarak setiap data yang ada terhadap masing -masing centroid menggunakan rumus  Euclidian  hingga  ditemukan  jarak  yang  paling  dekat  dari  setiap  data  dengan  centroid.Klasifikasikan setiap  data  berdasarkan  kedekatannya  dengan  centroid.  Lakukan  langkah  tersebut  hingga  nilai  centroid  tidak berubah (stabil) [4]

## 3. Metode Penelitian

## A. Pengumpulan Data
Data penelitian diperoleh berdasarkan dokumen- dokumen melalui  situs  https://www.bps.go.id. [5] Data yang digunakan dalam penelitian  ini adalah data Produksi  Daging Sapi pada  setiap provinsi dari tahun 2010-2017 yang  terdiri  dari  34  provinsi.  Varibale  yang  digunakan  [3]  jumlah  populasi  daging  ayam  yang  sudah diakumulasikan.  Data  akan  diolah  dengan  melakukan  clustering  Produksi  Daging  Sapi  berdasarkan  provinsi dalam 3 cluster yakni cluster tingkat populasi tinggi, cluster tingkat populasi sedang dan cluster tingkat populasi rendah.

## B. Tahapan Clustering
Clustering merupakan klasifikasi tanpa pengawasan dan merupakan proses partisi sekumpulan objek data dari satu set menjadi beberapa kelas. Hal ini dapat dilakukan dengan menerapkan berbagai persamaan dan langkah- langkah mengenai jarak algoritma, yaitu dengan Euclidean Distance .Analisis kluster ialah metode yang dipakai untuk membagi rangkaian data menjadi beberapa grup berdasarkan kesamaan-kesamaan yang telah ditentukan sebelumnya. [2]
C. Tahap Analisis
Analisis data merupakan upaya atau cara untuk mengolah data  menjadi  informasi sehingga karakteristik data tersebut  bisa  dipahami  dan  bermanfaat  untuk  solusi  permasalahan,  tertutama  masalah  yang  berkaitan  dengan penelitian. Data  yang diperoleh dari penelitian  ini produksi daging  sapi di  indonesia per provinsi   dari tahun 2010 hingga 2017.
4. Hasil Dan Pembahasan Tabel 1. Data Produksi Daging Sapi Menurut Provinsi
No. Provinsi 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 Rata- Rata 1 Aceh 10713,53  10400,81  10047,6 8814 8747 6569 8303 7914 8938,61 2 Sumut 26862,27  25571,07 23408  22656 18437 24547 18299 14256 21754,54 3 Sumbar 27056,57  26440,92  26007,2  24943 23099 22638 20287 20442 23864,21 4 Riau 9584,21 9396,29 8676,7 9298 8243 11317 12658 10950 10015,40 5 Jambi 4478,71 4386,38  4654,22 4329 4386 6507 6515 6349 5200,66 6 Sumsel 18195,58  17878,73  16689,4  15281 14496 14649 13601 12703 15436,71 7 Bengkulu 3399,69 3056,96  3364,73 3106 4222 3761 3276 2691 3359,67 8 Lampung 13150,11  12609,07  12336,8  13074 14099 9833 10064 9527 11836,62 9 Kep.Babel 2445,89 2316,67  2538,73 3427 2966 2917 3932 3024 2945,91 10  Kep. Riau 2745,81 2668,8 2660,9 2663 556 585 532 450 1607,69 11  Dki 24257,7  23125,67 20166  19260 18021 12206 9413 6058 16563,42 12  Jabar 75124,33  73318,66  75477,9  67073 71881 74312 78476 76066 73966,12 13  Jateng 59707,77  58168,84  55332,3  55988 61141 60893 60322 51001 57819,24 14  Diy 7884,44 7782,78  7583,82 8611 8637 8896 7657 5690 7842,76 15  Jatim 103625  101729,1 95431  97908  100707  110762  112447  109016  103953,14 16  Banten 34495,51  33473,19  37163,6  37672 36676 36121 25806 20326 32716,66 17  Bali 7878,16 7810,68  7743,51 7283 8964 8759 8081 6238 7844,67 18  Ntb 10444,19  10340,52  10593,4  10847 12688 11228 10958 9287 10798,26 19  Ntt 12718,98  12441,78  12298,7  11656 11083 13595 8668 4507 10871,06 20  Kalbar 5675,14 5306,38  5532,25 7274 8077 7263 10437 7074 7079,85 21  Kalteng 4367,76 4294,75  4061,07 3844 4277 4154 3116 5224 4167,32 22  Kalsel 8047,64 7869,36  7978,23 8573 9770 9610 8459 7058 8420,65

## Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
No. Provinsi 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 Rata- Rata 23  Kaltim 8614,39 8445,53  9129,48 8700 9210 8069 8240 7530 8492,30 24  Kalut 661,28 629,78 613,57 675 - - - - 644,91 25  Sulut 3450,06 3431,24  3610,85 4587 4565 4501 4446 4386 4122,14 26  Sulteng 4437,81 5207,47  4884,19 5131 4603 4250 3058 3672 4405,43 27  Sulsel 19188,4  18450,58  19365,2  17214 14518 12725 11026 9056 15192,90 28  Sultengg 4496,61 4412,7  3692,96 4374 3849 3328 2709 3902 3845,53 29  Gorontalo 3392,36 3392,36  3006,22 2460 3617 4347 3985 3926 3515,74 30  Sulbar 2666,06 2853,07  2792,32 1988 2911 3053 3917 1795 2746,93 31  Maluku 2060,59 1994,44  2109,71 1592 2687 1496 1320 1420 1834,97 32  Malut 1716,57 1499,22  1192,24 999 876 578 274 243 922,25 33  Papbar 4076,88 3957,99 3809,2 3658 4077 2533 2316 1899 3290,88 34  Papua 4136,98 3822,26  2709,05 2711 2733 2903 2737 2770 3065,29 Sumber : Badan Pusat Statistik, Url : Https://Www.Bps.Go.Id
Data tersebut kemudian di rata ratakan berdasarkan 1 kriteria yaitu jumlah produksi seperti yang ditunjukkan pada tabel 2 berikut:
Tabel 2. Data Rata – Rata  Produksi Daging Sapi Di Indonesia No. Provinsi Rata-Rata 1 ACEH 8938,6138 2 SUMUT 21754,539 3 SUMBAR 23864,205 4 RIAU 10015,4 5 JAMBI 5200,6638 6 SUMSEL 15436,708 7 BENGKULU 3359,6725 8 LAMPUNG 11836,616 9 KEP.BABEL 2945,9113 10 KEP. RIAU 1607,6888 11 DKI 16563,42 12 JABAR 73966,116 13 JATENG 57819,239 14 DIY 7842,755 15 JATIM 103953,14 16 BANTEN 32716,664 17 BALI 7844,6688 18 NTB 10798,258 19 NTT 10871,055 20 KALBAR 7079,8463 21 KALTENG 4167,3225 22 KALSEL 8420,6538 23 KALTIM 8492,3 24 KALUT 644,9075 25 SULUT 4122,1438 26 SULTENG 4405,4338 27 SULSEL 15192,895 28 SULTENGG 3845,5338 29 GORONTALO 3515,7425 30 SULBAR 2746,9313 31 MALUKU 1834,9675 32 MALUT 922,25375 33 PAPBAR 3290,8838 34 PAPUA 3065,2863

## A. Centroid Data
Dalam  penerapan  algoritma K-means dihasilkan  nilai  titik  tengah  atau  centroid  dari  data  yang  didapat dengan ketentuan bahwa clusterisasi yang diinginkan adalah 3, Penentuan cluster dibagi atas tiga bagian yakni cluster tingkat Produksi tinggi (C1), cluster tingkat Produksi sedang (C2) dan cluster tingkat Produksi rendah

## Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
(C3).  maka  nilai  titik  tengah  atau  centroid  juga  terdapat  3 titik.  Penentuan  titik  cluster  ini  dilakukan  dengan mengambil nilai terbesar ( maksimum) untuk cluster tingkat Produksi tinggi (C1), nilai rata-rata ( average ) untuk cluster tingkat Produksi sedang (C2) dan nilai terkecil ( minimum ) untuk cluster tingkat Produksi rendah (C3). Nilai titik tersebut dapat diketahui pada Tabel 3 berikut:
Tabel 3. Centroid Data Awal Atribut Produksi tinggi Produksi sedang Produksi rendah Nilai 103953,135 14678,89496 644,9075

## B. Clustering Data
Dengan  menggunakan  centroid  tersebut  maka  dapat  dicluster  data  yang  telah  didapat  menjadi  3  cluster. Proses cluster dengan mengambil jarak terdekat dari setiap data yang diolah. Dari data produksi daging sapi di indonesia  didapatkan  pengelompokan  pada  iterasi  1  untuk  3  cluster  tersebut.  Cluster  tingkat  produksi  tinggi (C1)  yakni  Jawa  Barat  dan  Jawa  Timur,  cluster  tingkat  populasi  sedang  (C2)  yakni  Aceh,  Sumatra  Utara, Sumatra  Barat,  Riau,  Sumatera  Selatan,  Lampung,  DKI  Jakarta,  Jawa  Tengah,  DI  Yogyakarta,  Banten,  Bali ,NTB, NTT, Kalimantan Selatan, Kalimantan Timur, Sulawasi Selatan. dan cluster tingkat produksi rendah (C3) yakni 16 provinsi lainnya . Proses pencarian jarak terpendek, pengelompokan data pada iterasi 1 dan Clustering data dapat digambarkan pada tabel dan gambar berikut:
Tabel 4. Perhitungan Jarak Pusat Cluster Iterasi 1
No. Nama Rata-Rata C1 C2 C3 Jarak Terpendek 1 Aceh 8938,61375  95014,52125 5740,28121 8293,70625 5740,28 2 Sumatera Utara 21754,53875  82198,59625 7075,64379  21109,63125 7075,64 3 Sumatera Barat 23864,205 80088,93 9185,31004 23219,2975 9185,31 4 Riau 10015,4 93937,735 4663,49496 9370,4925 4663,49 5 Jambi 5200,66375  98752,47125 9478,23121 4555,75625 4555,76 6 Sumatera Selatan 15436,7075 88516,4275 757,81254 14791,8 757,81 7 Bengkulu 3359,6725  100593,4625  11319,22246 2714,765 2714,77 8 Lampung 11836,61625  92116,51875 2842,27871  11191,70875 2842,28 9 Kep. Bangka Belitung 2945,91125  101007,2238  11732,98371 2301,00375 2301,00 10  Kep. Riau 1607,68875  102345,4463  13071,20621 962,78125 962,78 11  Dki Jakarta 16563,42 87389,715 1884,52504 15918,5125 1884,53 12  Jawa Barat 73966,11625  29987,01875  59287,22129  73321,20875 29987,02 13  Jawa Tengah 57819,23875  46133,89625  43140,34379  57174,33125 43140,34 14  Di Yogyakarta 7842,755 96110,38 6836,13996 7197,8475 6836,14 15  Jawa Timur 103953,135 0  89274,24004  103308,2275 0,00 16  Banten 32716,66375  71236,47125  18037,76879  32071,75625 18037,77 17  Bali 7844,66875  96108,46625 6834,22621 7199,76125 6834,23 18  Nusa Tenggara Barat 10798,2575 93154,8775 3880,63746 10153,35 3880,64 19  Nusa Tenggara Timur 10871,055 93082,08 3807,83996 10226,1475 3807,84 20  Kalimantan Barat 7079,84625  96873,28875 7599,04871 6434,93875 6434,94 21  Kalimantan Tengah 4167,3225 99785,8125  10511,57246 3522,415 3522,42 22  Kalimantan Selatan 8420,65375  95532,48125 6258,24121 7775,74625 6258,24 23  Kalimantan Timur 8492,3 95460,835 6186,59496 7847,3925 6186,59 24  Kalimantan Utara 644,9075  103308,2275  14033,98746 0 0,00 25  Sulawesi Utara 4122,14375  99830,99125  10556,75121 3477,23625 3477,24 26  Sulawesi Tengah 4405,43375  99547,70125  10273,46121 3760,52625 3760,53 27  Sulawesi Selatan 15192,895 88760,24 514,00004 14547,9875 514,00 28  Sulawesi Tenggara 3845,53375  100107,6013  10833,36121 3200,62625 3200,63 29  Gorontalo 3515,7425  100437,3925  11163,15246 2870,835 2870,84 30  Sulawesi Barat 2746,93125  101206,2038  11931,96371 2102,02375 2102,02 31  Maluku 1834,9675  102118,1675  12843,92746 1190,06 1190,06 32  Maluku Utara 922,25375  103030,8813  13756,64121 277,34625 277,35 33  Papua Barat 3290,88375  100662,2513  11388,01121 2645,97625 2645,98 34  Papua 3065,28625  100887,8488  11613,60871 2420,37875 2420,38 Tabel 5. Pengelompakan Data Iterasi 1 No. Nama C1  C2  C3 1 Aceh 1 2 Sumatera Utara 1

## Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
No. Nama C1  C2  C3 3 Sumatera Barat 1 4 Riau 1 5 Jambi 1 6 Sumatera Selatan 1 7 Bengkulu 1 8 Lampung 1 9 Kep. Bangka Belitung 1 10 Kep. Riau 1 11 Dki Jakarta 1 12 Jawa Barat 1 13 Jawa Tengah 1 14 Di Yogyakarta 1 15 Jawa Timur 1 16 Banten 1 17 Bali 1 18 Nusa Tenggara Barat 1 19 Nusa Tenggara Timur 1 20 Kalimantan Barat 1 21 Kalimantan Tengah 1 22 Kalimantan Selatan 1 23 Kalimantan Timur 1 24 Kalimantan Utara 1 25 Sulawesi Utara 1 26 Sulawesi Tengah 1 27 Sulawesi Selatan 1 28 Sulawesi Tenggara 1 29 Gorontalo 1 30 Sulawesi Barat 1 31 Maluku 1 32 Maluku Utara 1 33 Papua Barat 1 34 Papua 1
Gambar 1 . Clustering Data Iterasi 1
Proses perhitungan Algoritma K-Means akan terus beriterasi sampai hasil pengelompokan iterasi sama dengan pengelompokan  data  iterasi  yang  sebelumnya.  Proses  perhitungan  akan  terus  melakukan  iterasi  sampai  data pada iterasi terakhir sama dengan iterasi sebelumnya. Pada iterasi 1 diperoleh cluster data produksi daging sapi berdasarkan provinsi, yang dapat dilihat pada gambar 1. Proses iterasi tersebut berhenti pada iterasi ke 6, pada iterasi 6 akan dilakukan proses mencari nilai titik tengah atau centroid baru yang dapat diketahui pada Tabel 6 berikut :
9% 18% 73%

## Jumlah Produksi Daging Sapi
C1 C2 C3

## Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Tabel 5. Data centroid iterasi 5 Atribut Produksi tinggi Produksi sedang Produksi rendah Nilai 78579,5 20921,4 5512,6
Setelah mendapatkan nilai titik tengah atau centroid baru, proses sama dilakukan dengan mencari jarak terdekat. Proses pencarian  jarak terpendek, pengelompokan data pada  iterasi 6 dan Clustering data dapat digambarkan pada tabel dan gambar berikut:
Tabel 7 . Perhitungan jarak pusat cluster iterasi 6 No. Nama Rata- Rata C1 C2 C3 Jarak Terpendek 1 Aceh 8938,6138  69640,883  11982,791  3425,9934 3425,99 2 Sumatera Utara 21754,539  56824,958  833,13375  16241,918 833,13 3 Sumatera Barat 23864,205  54715,292 2942,8  18351,585 2942,80 4 Riau 10015,4  68564,097  10906,005  4502,7797 4502,78 5 Jambi 5200,6638  73378,833  15720,741 311,9566 311,96 6 Sumatera Selatan 15436,708  63142,789  5484,6975  9924,0872 5484,70 7 Bengkulu 3359,6725  75219,824  17561,733  2152,9479 2152,95 8 Lampung 11836,616 66742,88  9084,7888  6323,9959 6324,00 9 Kep. Bangka Belitung  2945,9113  75633,585  17975,494  2566,7091 2566,71 10  Kep. Riau 1607,6888  76971,808  19313,716  3904,9316 3904,93 11  Dki Jakarta 16563,42  62016,077 4357,985 11050,8 4357,99 12  Jawa Barat 73966,116  4613,3804  53044,711  68453,496 4613,38 13  Jawa Tengah 57819,239  20760,258  36897,834  52306,618 20760,26 14  Di Yogyakarta 7842,755  70736,742 13078,65  2330,1347 2330,13 15  Jawa Timur 103953,14  25373,638 83031,73  98440,515 25373,64 16  Banten 32716,664  45862,833  11795,259  27204,043 11795,26 17  Bali 7844,6688  70734,828  13076,736  2332,0484 2332,05 18  Nusa Tenggara Barat 10798,258  67781,239  10123,148  5285,6372 5285,64 19  Nusa Tenggara Timur 10871,055  67708,442 10050,35  5358,4347 5358,43 20  Kalimantan Barat 7079,8463 71499,65  13841,559  1567,2259 1567,23 21  Kalimantan Tengah 4167,3225  74412,174  16754,083  1345,2979 1345,30 22  Kalimantan Selatan 8420,6538  70158,843  12500,751  2908,0334 2908,03 23  Kalimantan Timur 8492,3  70087,197  12429,105  2979,6797 2979,68 24  Kalimantan Utara 644,9075  77934,589  20276,498  4867,7129 4867,71 25  Sulawesi Utara 4122,1438  74457,353  16799,261  1390,4766 1390,48 26  Sulawesi Tengah 4405,4338  74174,063  16515,971  1107,1866 1107,19 27  Sulawesi Selatan 15192,895  63386,602 5728,51  9680,2747 5728,51 28  Sulawesi Tenggara 3845,5338  74733,963  17075,871  1667,0866 1667,09 29  Gorontalo 3515,7425  75063,754  17405,663  1996,8779 1996,88 30  Sulawesi Barat 2746,9313  75832,565  18174,474  2765,6891 2765,69 31  Maluku 1834,9675  76744,529  19086,438  3677,6529 3677,65 32  Maluku Utara 922,25375  77657,243  19999,151  4590,3666 4590,37 33  Papua Barat 3290,8838  75288,613  17630,521  2221,7366 2221,74 34  Papua 3065,2863 75514,21  17856,119  2447,3341 2447,33 Tabel 8.  Pengelompakan data iterasi 6 No.  Nama C1  C2  C3 1 Aceh 1 2 Sumatera Utara 1 3 Sumatera Barat 1 4 Riau 1 5 Jambi 1 6 Sumatera Selatan 1 7 Bengkulu 1 8 Lampung 1 9 Kep. Bangka Belitung 1 10  Kep. Riau 1 11  Dki Jakarta 1 12  Jawa Barat 1 13  Jawa Tengah 1

## Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
No.  Nama C1  C2  C3 14  Di Yogyakarta 1 15  Jawa Timur 1 16  Banten 1 17  Bali 1 18  Nusa Tenggara Barat 1 19  Nusa Tenggara Timur 1 20  Kalimantan Barat 1 21  Kalimantan Tengah 1 22  Kalimantan Selatan 1 23  Kalimantan Timur 1 24  Kalimantan Utara 1 25  Sulawesi Utara 1 26  Sulawesi Tengah 1 27  Sulawesi Selatan 1 28  Sulawesi Tenggara 1 29  Gorontalo 1 30  Sulawesi Barat 1 31  Maluku 1 32  Maluku Utara 1 33  Papua Barat 1 34  Papua 1
Gambar 1 . Clustering Data Iterasi 6

## C. Analisa Data
Pada Iterasi 6, Pengelompokan Data Yang Dilakukan Terhadap 3 Cluster Dengan Iterasi 5 Didapatkan Hasil Yang  Sama.  Dari  34  Data  Produksi  Daging  Sapi  Berdasarkan  Provinsi  Dapat  Dikertahui,  3  Provinsi  Cluster Tingkat Produksi Tinggi Yakni Jawa Barat, Jawa Tengah, Dan Jawa Timur, 6 Provinsi Cluster Tingkat Produksi Sedang Yakni  Sumatera  Utara,  Sumatra  Barat,  Sumatra  Selatan,  DKI  Jakarta,  Banten,  Dan  Sulawesi  Selatan. Dan 25 Provinsi Lainnya Termasuk Cluster Tingkat Produksi Rendah.

## 5.  Kesimpulan
Dalam Melakukan Penelitian Terhadap Hasil Produksi Daging Sapi Di Indonesia Menurut Provinsi Dapat Menerapkan  Metode  K-Means  Clustering.  Data  Diolah  Untuk  Memperolah  Nilai  Rata  Rata  Dari  Produksi Daging Sapi Di Indonesia Menurut Provinsi.Data Tersebut Diolah Menggunakan Ms. Excel Untuk Ditentukan Nilai Centroid Dalam 3 Cluster Yaitu Cluster Tingkat Produksi Tinggi, Cluster Tingkat Produksi Sedang Dan Cluster  Tingkat  Produksi  Rendah.  Cetroid  Data  Pada  Iterasi  Ke  6  Untuk  Cluster  Tingkat  Produksi  Tinggi 78579,5, Cetroid Data Untuk Cluster Tingkat Produksi Sedang 20921,4 Dan Cetroid Data Untuk Cluster Tingkat Produksi Rendah 5512,6. Sehingga Diperoleh Penilaian Berdasarkan Produksi Daging Sapi Dengan 3 Provinsi Tingkat Produksi Tinggi Yaitu Jawa Barat, Jawa Tengah, Dan Jawa Timur. 6 Provinsi Tingkat Produksi Sedang Yaitu  Sumatera  Utara,  Sumatra  Barat,  Sumatra  Selatan,  DKI  Jakarta,  Banten,  Dan  Sulawesi  Selatan,  Dan  25 Provinsi  Lainnya  Termasuk  Tingkat  Produksi  Rendah.  Hasil  Yang  Didapat  Dari  Penelitian  Dapat  Menjadi Masukan  Kepada  Pemerintah  Agar  Mendongkrak  Hasil  Produksi  Daging  Sapi  Pada  Provinsi  Yang  Menjadi Perhatian Lebih Berdasarkan Cluster Yang Telah Dilakukan.
9% 18% 73% Produksi Daging Sapi C1
C2 C3

## Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

## Referensi
[1]   Gunawan, L., Program, M., Perhotelan, M.,  Ekonomi, F., &Petra, U.  K. (N.D.).  Analisa Perbandingan  KUALITAS Fisik Daging Sapi Impor Dan Daging Sapi LOKAL.
[2]   Sadewo,  M.  G.,  Windarto,  A.  P.,  &Hartama,  D.  (2016).  Penerapan  Datamining  Pada  Populasi  Daging  Ayam  Ras Pedaging DI Indonesia Berdasarkan Provinsi Menggunakan K-Means, 60 – 67.
[3]   Luvia,  Y.  S.,  Windarto,  A.  P.,  Solikhun,  S.,  &Hartama,  D.  (2017).  Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk  Klasifikasi Predikat  Keberhasilan  Mahasiswa  Di  Amik  Tunas  Bangsa.  Jurasik  (Jurnal  Riset  Sistem  Informasi  Dan  Teknik Informatika), 1(1), 75. Https://Doi.Org/10.30645/Jurasik.V1i1.12 [4]   Darmi, Y., &Setiawan, A. (2016). Penerapan Metode Clustering K-Means Dalam, 12(2), 148 – 157
[5] Https://Www.Bps.Go.Id .