DOI: https://doi.org/ 10.30646/tikomsin.v7i1.413

## CLUSTERING POTENSI SUSU SAPI PERAH DI KABUPATEN BOYOLALI  MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Riski Lunika Parmawati 1) , Iwan Ady Prabowo 2) , Teguh Susyanto 3)
1,2,3) Program Studi Teknik Informatika, STMIK Sinar Nusantara
1) riskilunika@gmail.com; 2) iwanadyp@gmail.com; 3) teguhsusyanto@gmail.com

## ABSTRACT
Based  on  data  of  dairy  milk  cow  in  Animal  Farms  of  Boyolali    District,  only  shows  total amount  dairy milk  cow in  Boyolali   District. So that Animal Farms of Boyolali  District does not know which areas produce dairy milk  cows with large numbers or small. Therefore, an algorithm is  needed  to  facilitate  the  grouping  of  potentially  dairy  milk  cow  based  on  milk  production  data (liter),  number  of  female  dairy  cows  (how  many),  number  of  owners  and  year  of  production.  In this research, using K-Means algorithm is used to grouping of potential dairy milk cow producing areas.  By  using  K-Means  aims  in  facilitating  the  classification  of  an  area  that  has  the  greatest potential dairy milk cows, medium and small. The result is an illustration that shows the regional grouping  based  on  dairy  milk  cow  yields,  which  are  13  districts  that  have  potency  of  dairy  milk cow  ( cluster1) ,  28  district  that  have  medium  potency  dairy  cows  producing (cluster2) ,  and  28 districts  less  potential  dairy  milk  cows (cluster3) .  For  further  research  could  be  carried  out  the excavation process variation data variables that clustering results produced can be maximized. Keyword: K-Means algorithm, clustering, data mining, dairy milk cows

## I. PENDAHULUAN
Boyolali   merupakan salah satu daerah di Provinsi  Jawa  Tengah  yang  dikenal  sebagai kota  susu  karena  memiliki  potensi  penghasil susu sapi perah yang produktif dan terbesar di Jawa  Tengah.  Sebagian  besar  wilayah Boyolali    adalah  dataran  tinggi  dengan  udara yang  sejuk  sehingga  sangat  cocok  sekali dijadikan  sebagai  tempat  untuk  budidaya  sapi perah  dengan  ketinggian  tempat  antara  75- 1500  mdpl  dan  rata-rata  curah  hujan  sekitar 2.000  mm/tahun.  Di  Kabupaten  Boyolali memiliki  19  Kecamatan  dan  yang  berpotensi penghasil  susu  sapi  perah  ada  8  Kecamatan yaitu  Kecamatan  Ampel,  Boyolali  ,  Cepogo, Mojosongo,  Musuk,  Selo,  Simo  dan  Teras. Dari  data  hasil  susu  sapi  perah  di  Dinas Peternakan  Kabupaten  Boyolali    pada  tahun 2015  memiliki  jumlah  total  sapi  perah  86.363 ekor  dengan  hasil  produksi  susu  sapi  perah 45.544.919 lt/th.
Sebagian  besar  susu  sapi  perah  di Boyolali    digunakan  sebagai  bahan  baku pembuatan  keju, yoghurt ,  dodol  susu  dan didistribusikan  di  industri  pengolahan  susu (IPS)  seperti  Firisian  Flag,  Indo  Milk,  Citra Nasional  dan  masih  banyak  lainya  yang membuat  susu  sapi  perah  terus  mengalami peningkatan  kebutuhan  setiap  tahunnya.  Oleh karena itu untuk memenuhi kebutuhan konsumsi susu sapi perah khususnya Boyolali maupun Jawa Tengah dan industri pengolahan susu (IPS), Dinas Peternakan Boyolali
berupaya untuk mengoptimalkan hasil produksi susu sapi perah dengan mengelompokkan  daerah  yang  menghasilkan susu sapi perah di Kabupaten Boyolali . Selain itu  juga  perlu  melakukan  sentralisasi  daerah penghasil  susu  sapi  perah  di  Kabupaten Boyolali  agar tidak terjadi kekurangan bahkan mengharuskan import dari luar negeri.
Berdasarkan masalah yang telah diuraikan  diatas  maka  akan  dibuat clustering potensi susu sapi perah di kabupaten Boyolali menggunakan  algoritma K-Means ,  yang  akan menggambarkan pengelompokan daerah berdasarkan hasil peternakan susu sapi perah dan  diharapkan  dapat  membantu  Dinas Pertanian  untuk  mengetahui  daerah  mana yang  berpotensi  menghasilkan  susu  sapi perah di Kabupaten Boyolali .

## II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1  Peternakan
Peternakan merupakan kegiatan mengembangbiakkan  dan  membudidayakan hewan  ternak  untuk  mendapatkan  manfaat dan  hasil  dari  kegiatan  tersebut.  Peternakan tidak  terbatas  pada  pemeliharaaan  saja. Memelihara  dan  peternakan  perbedaannya terletak  pada  tujuan  yang  ditetapkan.  Tujuan peternakan adalah mencari keuntungan dengan  penerapan  prinsip-prinsip  manajemen pada faktor-faktor produksi yang telah dikombinasikan  secara  optimal.  Kegiatan  di bidang  peternakan  dapat  dibagi  atas  dua
golongan,  yaitu  peternakan  hewan  besar seperti  sapi,  kerbau  dan  kuda,  sedang kelompok kedua yaitu peternakan hewan kecil seperti ayam, kelinci [1].
2.2  Sapi Perah
Sapi  perah  merupakan  hewan  ternak sumber  penghasil  susu  yang  dibutuhkan  oleh masyarakat. Ternak sapi perah dibudidayakan untuk  menghasilkan  susu  yang  memiliki  nilai gizi  tinggi.  Sebagai  salah  satu  sumber  protein hewani,  susu  semakin  dibutuhkan  dalam rangka  meningkatkan  kualitas  hidup  dan kecerdasan masyarakat.
Sapi  perah  merupakan  hewan  ternak terpenting  sebagai  sumber  daging,  susu, tenaga  kerja,  dan  kebutuhan  lainnya.  Sapi menghasilkan sekitar 45-55%  kebutuhan daging dunia, 95% kebutuhan susu, serta 85% kebutuhan kulit.  Sapi  perah  berasal  dari famili Bovidae, seperti halnya bison, banteng, kerbau (Bubalus),  kerbau  afrika  (Syncherus),  dan anoa.  Sapi  perah  dipelihara  dengan  tujuan utama  untuk  diambil  susunya.  Ada  beragam jenis sapi perah unggul yang biasa diternakkan,  antara  lain  Shorhorn,  Holstein, Friesian,  Jersey,  Brown  Swiss,  Red  Danish, dan Droughmaster [2].
2.3  Betina Produksi
Sapi perah dilihat dari segi produksi susu, seekor  sapi  perah  dapat  dianggap  mencapai kedewasaan  pada  umur  sekitar  lima  tahun. Antara  periode  umur  5  sampai  10  tahun, volume produksi susu dalam satu masa laktasi tidak  banyak  terdapat  perbedaan.  Pada periode  tersebut,  produksi  susu  tertinggi dicapai  pada  saat  sapi  perah  telah  mencapai umur 7-8 tahun. Setelah sapi perah mencapai umur 10 tahun, produksi susu mulai berkurang bahkan kadang-kadang diikuti adanya kesulitan-kesulitan dalam melahirkan.
Masa  laktasi  adalah  periode  dimana  sapi sedang aktif berproduksi. Sapi mulai berproduksi  setelah  melahirkan  anak.  Kira – kira  setengah  jam  setelah  sapi  betina melahirkan,  produksi  susu  sudah  keluar.  Saat itulah  masa  laktasi  dimulai.  Namun  demikian, sampai  dengan  4-5  hari  pertama,  produksi susu masih berupa kolostrum yang tidak boleh dikonsumsi manusia. Kolostrum tersebut khusus  diberikan  untuk  pedet  (anak  sapi) karena kandungan zat-zat di dalamnya sangat sesuai  untuk  pertumbuhan  dan  kehidupan awal.
Masa  laktasi  dimulai  sejak  sapi  itu berproduksi sampai masa kering tiba. Dengan demikian, masa laktasi berlangsung selama 10 bulan  atau  kurang  lebih  309  hari.  Hanya  saja,
masa  laktasi  yang  berlangsung  309  hari tersebut  diawali  dengan  produksi  kolostrum selama  4-5  hari.  Dengan  demikian,  produksi susu bisa berlangsung sekitar 305 hari [2]. 2.4  Data Mining
Data mining adalah suatu metode pengolahan data untuk menemukan pola yang tersembunyi  dari  data  tersebut.  Hasil  dari pengolahan  data  dengan  metode  data  mining ini dapat digunakan untuk mengambil keputusan di masa depan. Data mining ini juga dikenal dengan istilah pattern recognition . Data mining  merupakan  metode  pengolahan  data berskala  besar  oleh  karena  itu  data  mining  ini memiliki  peranan  penting  dalam  bidang industri,  keuangan,  cuaca,  ilmu  dan  teknologi. Secara  umum  kajian  data  mining  membahas metode-metode  seperti,  clustering,  klasifikasi, regresi,  seleksi  variable,  dan  market  basket analisis [3].

## 2.5 Normalisasi
Normalisasi  adalah  proses  penskalaan nilai atribut dari data sehingga bisa jatuh pada range  tertentu.  Contoh,  misalnya  berkenaan dengan pencatatan tingkat kematian penduduk di  Indonesia  per  bulannya  berdasarkan  jenis umur.  Secara  sederhana,  disana  ada  3 dimensi data, yaitu bulan (1-12), umur (0-150) misalnya,  dan  jumlah  kematian  (0-jutaan). Kalau  dibentangkan  range  masing-masing dimensi, maka akan mendapatkan ketidakseimbangan  range  pada  dimensi  yang ketiga,  yaitu  jumlah  kematian.  Salah  satu metode  normalisasi  adalah  min-max.  Min-Max merupakan metode normalisasi dengan melakukan  transformasi  linier  terhadap  data asli.  Berikut  ini  adalah  persamaan  normalisasi min-max:
Dimana: newdata = data hasil normalisasi min = nilai minimum data per kolom max = nilai maksimum data per kolom newmin = batas minimum yang diberikan newmax = batas maksimum yang diberikan

## 2.6 Clustering
Pada  dasarnya clustering merupakan suatu metode untuk mencari dan mengelompokkan data yang memiliki kemiripan  karakteriktik  ( similarity )  antara  satu data  dengan  data  yang  lain. Clustering merupakan  salah  satu  metode  data  mining yang  bersifat  tanpa  arahan  ( unsupervised ),
𝑛𝑒𝑤𝑑𝑎𝑡𝑎 = (data−min)∗(newmax−newmin)
(max − 𝑚𝑖𝑛) + 𝑛𝑒𝑤𝑚𝑖𝑛 ...(1)
DOI: https://doi.org/ 10.30646/tikomsin.v7i1.413
: 2620-7532
maksudnya  metode  ini  diterapkan  tanpa adanya  latihan  ( training )  dan  tanpa  ada  guru ( teacher ) serta tidak memerlukan target output . Dalam  data  mining  ada  dua  jenis  metode clustering yang
digunakan dalam pengelompokan  data,  yaitu hierarchical clustering dan non-hierarchical clustering [3].

## 2.7 Clustering K-means
K-means clustering merupakan salah satu metode  data clustering  non-hirarki yang mengelompokan  data  dalam  bentuk  satu  atau lebih cluster /kelompok.  Data –  data  yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokan dalam  satu cluster /kelompok  dan  data  yang memiliki karakteristik yang berbeda dikelompokan  dengan cluster /kelompok  yang lain  sehingga  data  yang  berada  dalam  satu cluster /kelompok  memiliki  tingkat  variasi  yang kecil [4].
Langkah-langkah  melakukan clustering dengan  algoritma K-Means adalah  sebagai berikut [3]: a.  Pilih jumlah cluster k.
b.  Inisialisasi k pusat cluster ini bisa dilakukan dengan  berbagai  cara.  Namun  yang  paling sering  dilakukan  adalah  dengan  cara random .  Pusat-pusat cluster diberi  nilai awal dengan angka-angka random. c.  Alokasikan  semua  data/  objek  ke cluster terdekat.  Kedekatan  dua  objek  ditentukan berdasarkan  jarak  kedua  objek  tersebut. Demikian  juga  kedekatan  suatu  data  ke cluster tertentu ditentukan jarak antara data dengan pusat cluster . Dalam tahap ini perlu dihitung jarak tiap data ke tiap pusat cluster . Jarak  paling  antara  satu  data  dengan  satu cluster tertentu  akan  menentukan  suatu data  masuk  dalam cluster mana.  Untuk menghitung jarak semua data ke setiap tiitk pusat cluster dapat  menggunakan  teori jarak Euclidean yang  dirumuskan  sebagai berikut:
𝐷(𝑖, 𝑗) =   √(𝑋 1𝑖 − 𝑋 1𝑗 ) 2 + ⋯ + (𝑋 𝑘𝑖 − 𝑋 𝑘𝑗 ) 2 ...(2)
dimana:
D (i,j) = Jarak data ke i ke pusat cluster j X ki = Data ke i pada atribut data ke k X kj = Titik pusat ke j pada atribut ke k d.  Hitung  kembali  pusat cluster dengan keanggotaan cluster yang  sekarang.  Pusat cluster adalah  rata-rata  dari  semua  data/ objek dalam cluster tertentu. Jika dikehendaki bisa juga menggunakan median dari cluster tersebut.  Jadi  rata-rata ( mean )  bukan  satu-satunya  ukuran  yang bisa dipakai.
e.  Tugaskan  lagi  setiap  objek  memakai  pusat cluster yang  baru.  Jika  pusat cluster tidak berubah  lagi  maka  proses clustering selesai.  Atau,  kembali  ke  langkah  nomor  3 sampai pusat cluster tidak berubah lagi.
2.8 Penelitian Terkait K-Means Clustering Penelitian  sebelumnya  terkait  penerapan data  mining clustering dengan  algoritma K- Means antara lain:
Penelitian  Lianna  Falecia,  (2014)  yang berjudul “Penerapan Metode Clustering dengan K-Means Untuk  Memetakan  Potensi Tanaman  Padi  di  Kota  Semarang ” membahas tentang  pengelompokan  daerah  potensial penghasil  padi  di  Provinsi  Jawa  Tengah berdasarkan  hasil  pertanian  padi.  Kemudian penelitian Elly Muningsih & Sri Kiswati, (2015) yang  berjudul  “Penerapan  Metode  K-Means Untuk  Clustering  Produk  Online  Shop  Dalam Penentuan  Stok  Barang”  membahas  tentang menentukan  stok  minimum  tiap  barang  yang harus dipenuhi berdasarkan minat konsumen[5][6.
Dari  kedua  penelitian  memiliki  perbedaan yaitu pada objek yang diteliti dan variabel yang digunakan.  Dalam  penelitian  Lianna  Falecia menggunakan  objek  penelitian  tanaman  padi dengan  variabel  luas  panen  (Ha),  produksi (ton)  dan  tahun  panen.  Kemudian  penelitian Elly  Muningsih  &  Sri  Kiswati  menggunakan objek penelitian stok barang pada online shop dengan variabel kode produk, jumlah transaksi,  volume  penjualan  dan  rata-rata penjualan. Oleh karena itu penulis menggembangkan penelitian dengan menggunakan  objek  penelitian  susu  sapi perah  dengan  variabel  produksi  susu  sapi perah (liter), betina produksi (ekor) dan jumlah pemilik  di  Kabupaten  Boyolali    pada  tahun 2015.

## III. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  penulis  menerapkan model  SDLC  ( System  Development  Lyfe Cycle )  dengan  metode waterfall yaitu  dengan tahapan  analisa  sistem,  desain  sistem, konstruksi, pengujian dan implementasi.
3.1. Analisa Sistem
Analisa ini terdiri dari metode pengumpulan  data  saat  melakukan  penelitian yang  akan menghasilkan  sumber  data.  Dalam metode  pengumpulan  data  dilakukan  dengan cara observasi, wawancara dan studi pustaka.

## 3.1.1.  Metode Pengumpulan Data a.  Observasi
Pengumpulan  data  dengan  melakukan observasi  di  Dinas  Peternakan  Kabupaten Boyolali  secara langsung.
b.  Wawancara
Pengumpulan data yang dilakukan dengan mengajukan pertanyaan yang berkaitan  dengan  penelitian  kepada  pihak Dinas  Peternakan  Kabupaten  Boyolali  ,  KUD per  Kecamatan  di  Kabupaten  Boyolali  ,  dan kelompok tani susu sapi perah.
c.  Studi Pustaka
Studi  pustaka  dilakukan  dengan  cara mencari referensi atau teori mengenai klustering  melalui  buku –  buku  acuan  jurnal  – jurnal  ilmiah  guna  membangun  aplikasi penerapan  metode Clustering potensi  susu sapi perah di Kabupaten Boyolali
menggunakan algoritma K-Means. 3.1.2.  Sumber Data
a. Data Primer
Data  primer  yang  penulis  ambil  berupa nama  kelurahan,  jumlah  sapi  perah  betina dewasa  produksi,  hasil  produksi  susu  per tahun dan jumlah pemilik yang didapat melalui observasi  dan  wawancara  kepada  Dinas Peternakan  Boyolali  ,  KUD  per  Kecamatan  di Kabupaten  Boyolali  ,  dan  kelompok  tani  susu sapi perah.
b. Data Sekunder
Penulis mengumpulkan sejumlah informasi  dengan  cara  melakukan  penelitian kepustakaan  yaitu  mempelajari  buku-buku, literature ,  dan  artikel  lainnya  dari  masalah yang berkaitan.

## 3.2  Desain sistem
Tahapan berupa penggambaran,
perencanaan dan pembuatan dengan menyatukan  beberapa  elemen  terpisah  ke dalam  satu  kesamaan  yang  utuh  untuk memperjelas bentuk sebuah sistem.
a. UML
Pada  tahapan  ini  menggunakan  UML ( Unified  Modeling  Language )  dengan  melalui perancangan  sistem usecase  diagram,class diagram,  sequence  diagram  dan  activity diagram.
b. K-Means Clustering Pada  penelitian  ini  akan  dibangun  sistem yang dapat digunakan untuk Clustering potensi susu  sapi  perah  di  Kabupaten  Boyolali menggunakan  algoritma K-Means .    Kemudian langkah selanjutnya melakukan proses pengelompokan  data menggunakan algoritma
K-Means .  Pengelompokan  dibagi  menjadi  tiga kelompok  dengan  pusat  awal  mengambil  tiga kelurahan di Kabupaten Boyolali  secara acak.

## 3.3  Konstruksi Sistem
Perangkat  lunak  yang  digunakan  dalam membangun sistem dan perangkat keras yang digunakan untuk mengimplementasikan sistem ini.

## 3.4  Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  yang  akan  dilakukan ada  2  tahap  pengujian  yaitu  pengujian fungsionalitas  menggunakan  metode blackbox testing dan pengujian validitas.
a. Pengujian Fungsionalitas
Pengujian fungsionalitas dilakukan dengan menggunakan metode blackbox testing yaitu  untuk  mencari  kesalahan  dan kekurangan  dari  sistem  yang  telah  dibuat untuk  kemudian  dilakukan  perbaikan  dan penyempurnaan sistem.
b. Pengujian Validitas
Pengujian Validitas dilakukan dengan cara membandingkan hasil dari perhitungan manual dengan hasil perhitungan dari aplikasi penerapan Clustering potensi susu sapi perah di Kabupaten Boyolali menggunakan algoritma K-Means yang telah dibangun.

## 3.5  Implementasi
Implementasi aplikasi penerapan Clustering potensi  susu  sapi  perah  di Kabupaten  Boyolali    menggunakan  algoritma K-Means berupa aplikasi dekstop.

## IV. PEMBAHASAN
4.1 Penerapan Algoritma K-Means
Tabel 1 Data Penelitian N O KELURAHAN PRODUK SI SUSU (liter) BETINA PRODUK SI (ekor) PEMILI K (orang) 1 Bakulan 28339 12 226 2 Banaran 93483 39 44 3 Banyuanyar 1280222 528 278 4 Brajan 89874 37 25 5 Butuh 456468 188 65 6 Cabeankunti 278733 115 245 7 Candi 811639 335 218 8 Candigatak 557890 230 264 9 Cepogo 139155 57 411 10 Gedangan 557890 230 295 ... ... ... ... ...
Setelah  data  didapat  maka  akan  dilakukan normalisasi dengan melakukan proses penskalaan  nilai  atribut  dari  data  agar  data dapat  diolah  dalam  satu  formula.  Dilakukan
DOI: https://doi.org/ 10.30646/tikomsin.v7i1.413
normalisasi  karena  satuan  dari  masing- masing  data  berbeda,  dalam  penelitian  ini menggunakan  range  antara  1  sampai  10. Misalnya untuk menormalisasikan data produksi  susu  pada  Kelurahan  Bakulan adalah sebagai berikut:
Newdata=(((28339  -  12046)  x  (10  -  1)) / (4215823 -   12046)) + 1 = ((16293 x 9 ) / 4203777) + 1 = 1,03
Menormalisasikan  data  betina  produksi pada Kelurahan Bakulan :
Newdata  =  (((12  -  5)  x  (10  -  1))  / (1740- 5)) + 1 = ((7x 9 ) / 1735) + 1 = 1,04
Menormalisasikan  data  pemilik  pada Kelurahan Bakulan :
Newdata  =  (((226  -  1)  x  (10  -  1))  / (849 - 1)) + 1
= ((225 x 9 ) / 848) + 1
= 3,39
Berikut  ini  merupakan  data  yang  sudah dinormalisasikan.
Tabel 2 Data Penelitian (2)
NO KELURAHAN PROD. SUSU BETINA PRODUKSI PEMILIK 1 Bakulan 1,03 1,04 3,39 2 Banaran 1,17 1,18 1,46 3 Banyuanyar 3,72 3,71 3,94 4 Brajan 1,17 1,17 1,25 5 Butuh 1,95 1,95 1,68 6 Cabeankunti 1,57 1,57 3,59 7 Candi 2,71 2,71 3,30 8 Candigatak 2,17 2,17 3,79 9 Cepogo 1,27 1,27 5,35 10 Gedangan 2,17 2,17 4,12 ... ... ... ... ...
Data  yang  sudah  di  normalisasi  akan diolah  dengan  algoritma K-Means untuk mengelompokan  daerah  yang  berpotensi menghasilkan  susu  sapi  perah  di  Kabupaten Boyolali. Adapun
langkah dari pengelompokkan data sebagai berikut: a.  Untuk melakukan clustering dengan algoritma K-Means langkah  yang  pertama kali  yaitu  menentukan  banyak cluster yang akan dibentuk. Pada penelitian ini, terdapat tiga cluster yaitu cluster C1, C2, C3. b.  Tentukan  pusat cluster secara  acak,  dalam penelitian  ini  diambil  pusat cluster awal, kelurahan  Lanjaran  sebagai  C1=  (5,10; 5,09;  4,46),  kelurahan  Mojosongo  sebagai C2=  (2,18  ;  2,18  ;  4,06)  dan  kelurahan Bakulan sebagai C3= (1,03 ; 1,04 ; 3,39). c.  Hitung jarak setiap data yang ada terhadap setiap pusat cluster . Misalkan untuk
menghitung  jarak  data  pertama  dengan pusat cluster pertama adalah: 𝑑 11 =   √(1,03 − 5,10) 2 + (1,04 − 5,09) 2 + (3,39 − 4,46) 2 =  5,84
Jarak  data  pertama  dengan  pusat cluster kedua:
𝑑 12 =   √(1,03 − 2,18) 2 + (1,04 − 2,18) 2 + (3,39 − 4,06) 2 =  1,75
Jarak  data  pertama  dengan  pusat cluster ketiga:
𝑑 13 =   √(1,03 − 1,03) 2 + (1,04 − 1,04) 2 + (3,39 − 3,39) 2 =  0,00 dan  seterusnya  sampai  data  ke  69, kemudian hasil perhitungan di atas dimasukkan  ke  dalam  tabel  pusat cluster , sehingga diperoleh Tabel 3.
Tabel 3 Hasil Perhitungan Jarak Cluster NO KELURAHAN C1 C2 C3 1 Bakulan 5,84 1,75 0,00 2 Banaran 6,30 2,97 1,94 3 Banyuanyar 2,02 2,17 3,83 4 Brajan 6,41 3,15 2,14 5 Butuh 5,24 2,40 2,15 6 Cabeankunti 5,06 0,98 0,78 7 Candi 3,56 1,07 2,37 8 Candigatak 4,19 0,27 1,65 9 Cepogo 5,48 1,82 1,99 10 Gedangan 4,15 0,06 1,76 ... ... ... ... ...
d.  Suatu  data  akan  menjadi  anggota  dari suatu cluster yang  memiliki  jarak  terkecil dari  pusat cluster -nya.  Misalnya  untuk  data pertama,  jarak  terkecil  diperoleh  pada cluster ketiga,  sehingga data pertama akan menjadi anggota dari cluster ketiga.
e.  Hitung  pusat cluster baru.  Untuk cluster pertama, ada 12 data sehingga:
𝐶 11 = (3,72 + ⋯ + 4,12) 12 = 5,00
𝐶 12 = (3,71 + ⋯ + 4,11) 12 =  4,993372 𝐶 13 = (3,94 + ⋯ + 8,40) 12 =  5,558373 Untuk cluster kedua, ada 32 data sehingga:
𝐶 21 = (2,71 + ⋯ + 3,11)
32 =  2,253723 𝐶 22 = (2,71 + ⋯ + 3,11) 32 =  2,253872
𝐶 23 = (3,30 + ⋯ + 3,70) 32 =  4,362065
Untuk cluster ketiga, ada 25 data sehingga:
𝐶 31 = (1,03 + ⋯ + 1,47) 25 =  1,306417
𝐶 32 = (1,04 + ⋯ + 1,47) 25 =  1,306052
𝐶 33 = (3,39 + ⋯ + 3,64) 25 =  2,515991 f.  Ulangi  langkah  3  hingga  posisi  data  sudah tidak mengalami perubahan. Dalam
penelitian  ini  pada  iterasi  ke-3  dan  iterasi ke-4  tidak  terjadi  perubahan.  Kelompok atau cluster pertama  terdapat  13  anggota, cluster kedua  terdapat  28  anggota  dan cluster ketiga terdapat 28 anggota.
Tabel 4 Posisi Cluster pada Iterasi ke-4 NO KELURAHAN C1 C2 C3 1 Bakulan * 2 Banaran * 3 Banyuanyar * 4 Brajan * 5 Butuh * 6 Cabeankunti * 7 Candi * 8 Candigatak * Cepogo * 10 Gedangan * 11 Genting * 12 Gubug * 13 Jelok * 14 Jemowo * 15 Jeruk * 16 Jlarem * 17 Jombong * 18 Jrakah * 19 Jurug * 20 Kaligentong * 21 Karanganyar * 22 Karanggeneng * 23 Karangkendal * 24 Karangnongko * 25 Kebonbimo * 26 Kebongulo * 27 Kedunglengkong * 28 Kembang * 29 Kembangkuning * 30 Kembangsari * 31 Kemiri * 32 Keposong * 33 Kiringan * 34 Kragilan * 35 Lanjaran * 36 Lencoh * 37 Madu * 38 Manggis * 39 Metuk * 40 Mliwis * 41 Mojolegi * 42 Mojosongo * 43 Mudal * 44 Musuk * 45 Nepen * 46 Ngadirojo * 47 Ngagrong * 48 Ngargosari * 49 Pagerjurang * 50 Paras * 51 Penggung * 52 Pusporenggo * 53 Randusari * 54 Samiran * 55 Sangup * 56 Seboto * 57 Selo *
NO KELURAHAN C1 C2 C3 58 Singosari * 59 Sruni * 60 Sudimoro * 61 Sukabumi * 62 Sukorame * 63 Sukorejo * 64 Sumbung * 65 Sumur * 66 Tambak * 67 Tarubatang * 68 Urut Sewu * 69 Winong *
Pada  Tabel  4    terlihat    kelurahan  yang termasuk  pada cluster pertama  (C1)    ada  13 kelurahan  yaitu  Jemowo,  Karangnongko, Kembang, Keposong, Lanjaran, Madu, Penggung,  Samiran,  Singosari,  Sruni,  Sumur, Tambak,  Winong.  Kelurahan  yang  termasuk pada cluster kedua  (C2)    ada  28  kelurahan yaitu Banyuanyar, Candi, Candigatak, Cepogo, Gedangan,  Gubug,  Jelok,  Jeruk,  Jlarem, Karanganyar,  Karangkendal,  Kembangkuning, Kembangsari, Kemiri, Kiringan, Lencoh, Mliwis, Mojosongo, Mudal, Musuk, Pagerjurang, Sangup, Selo, Sukabumi, Sukorame,  Sukorejo,  Sumbung,  Urut  Sewu. Dan  kelurahan  yang  termasuk  pada cluster ketiga  (C3)  ada  28  kelurahan  yaitu  Bakulan, Banaran, Brajan,
Butuh, Cabeankunti, Genting, Jombong, Jrakah, Jurug, Kaligentong, Karanggeneng, Kebonbimo,
Kebongulo, Kedunglengkong, Kragilan, Manggis,  Metuk,  Mojolegi,  Nepen,  Ngadirojo, Ngagrong,  Ngargosari,  Paras,  Pusporenggo, Randusari, Seboto, Sudimoro, Tarubatang.

## 4.2 Desain Sistem
Tahap perancangan sistem ini
menjelaskan model dari program yang dibangun, penulis menggunakan Unified Modeling  Language (UML)  yang  terdiri  dari usecase  diagram  ,  class  diagram,  sequence diagram dan activity diagram . a. Usecase diagram Gambar  1  memperlihatkan use  case diagram sistem clustering potensi  susu  sapi perah dapat  diilustrasikan  bahwa  pada  sistem ini  penulis  hanya  menggunakan  aktor admin yang  memiliki  peran  dan  fungsi  mengakses sistem, mengelola master data dan melakukan proses clustering, logout.
DOI: https://doi.org/ 10.30646/tikomsin.v7i1.413
Gambar 1 Use Case Diagram Sistem Clustering Potensi Susu Sapi Perah
b. Class Diagram
Berikut class diagram dari sistem clustering potensi susu sapi perah di Kabupaten Boyolali menggunakan algoritma K-Means seperti yang terlihat pada Gambar 2.
Gambar 2 Class Diagram Sistem Clustering Potensi Susu Sapi Perah
c. Sequence Diagram
Berikut ini gambar untuk sequence diagram perhitungan clustering  K-Means yang terlihat seperti pada Gambar 3.
Gambar 3 Sequence Diagram Perhitungan Clustering K-Means
d. Activity Diagram Cctivity  diagram keseluruhan  program seperti yang terlihat pada Gambar 4.
Ilustrasi activity  diagram pada  Gambar  4 mengenai clustering  K-Means dapat  dilihat pada  deskripsi  berikut.  Dalam  penelitian  ini terdapat activity  diagram melakukan login , menginput master data, mengedit master data, menghapus master data, melakukan logout. Admin melakukan aktivitas dengan memilih menu clustering K-Means sistem akan menampilkan halaman clustering K-Means dan admin memasukkan centroid dan  tahun kemudian  menekan button proses clustering , maka  secara  otomatis  sistem  melakukan proses clustering dan admin memperoleh hasil clustering.
Admin melakukan aktivitas dengan
menekan  menu clustering  K-Means untuk masuk  ke  halaman clustering dan  setelah  itu admin menekan button tambah cluster sistem akan  menampilkan  tambah cluster dengan menambah  1  baris form inputan cluster/ centroid awal.
Admin melakukan aktivitas dengan menekan  menu clustering  K-Means untuk masuk  ke  halaman clustering dan  setelah  itu admin menekan button hapus cluster sistem akan  menampilkan  hapus cluster dengan menghapus  1  baris form inputan cluster/ centroid awal.
Gambar 4 Activity Diagram keseluruhan program

## 4.3 Pengujian Sistem
a. Pengujian Validitas Sistem
Hasil  perhitungan  manual  dan  excel  dari data  yang  ada  kemudian  data  diolah  oleh sistem  dengan  menggunakan  algoritma K- Means yang  kemudian  akan  dibandingkan
antara  hasil  perhitungan  secara  manual dengan  perhitungan    dengan  sistem.  Dalam penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil perhitungan  manual,  excel  dan  menggunakan sistem menghasilkan hasil yang sama.
b. Analisa Pengujian
Dilihat  dari  hasil  akhir  antara  perhitungan manual  dengan  perhitungan  sistem,  terdapat perbedaan  jumlah  angka  di  belakang  koma. Hal ini dikarenakan adanya perbedaan floating ataupun
pembulatan antara kedua
perhitungan.  Akan  tetapi  perbedaan  tersebut masih  dalam  kondisi  wajar  sehingga  masih dalam dapat di tolelir, sehingga dianggap hasil dari  perhitungan  manual  dan  perhitungan sistem  adalah  sama.  Maka  dapat  ditarik kesimpulan  bahwa  sistem clustering potensi susu  sapi  perah  di  Kabupaten  Boyolali      ini sudah valid .
Untuk  pengujian  kesesuaian  algoritma K- Means dengan  kasus  yang  diangkat  oleh penulis  dengan  cara  membandingkan  hasil akhir atau output dari sistem clustering potensi susu  sapi  perah  di  Kabupaten  Boyolali    pada tahun  2015  dengan  data  sebanyak  69 kelurahan  di  Boyolali  .  Sistem  lama  yang dipakai  yaitu  anggota  KUD  atau  ketua kelompok susu sapi yang biasanya menangani tentang susu sapi perah dan mendata produksi susu  sapi  yang  masuk.  Data  yang  masuk dapat  direkap  dalam  hitungan  susu  per  hari, 10  hari  dan  hingga  data  1  tahun.  Karena terlalu sering menangani hal tentang persusuan sapi perah maka dari data tersebut anggota  KUD  atau  ketua  kelompok  tani  dapat mengetahui  daerah  mana  yang  berpotensi susu  sapi  perah  banyak,  sedang  maupun sedikit.    Dari  sistem  dengan  hasil  kenyataan yang  sudah  dilaksanakan  terjadi  perbedaan yaitu 18 kelurahan dari total data 69 kelurahan. Sehingga  akurasi  untuk pengujian  pada  tahun 2015 adalah sebesar 73,91 %
Akurasi  = 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘𝑛𝑦𝑎 𝑑𝑎𝑡𝑎 x 100% = 51 69 x 100% = 73,91%
Sistem  ini  membagi clustering potensi susu  sapi  perah  di  Kabupaten  Boyolali menjadi  3 cluster dan  setelah  dianalisa terdapat 13 daerah yang dikatakan berpotensi susu  sapi  perah  banyak,  28  daerah  yang dikatakan berpotensi susu sapi perah sedang, dan 28 daerah yang dikatakan berpotensi susu sapi  perah  sedikit  dengan  pusat cluster akhir yaitu  pusat cluster 1    (4.8507692307692; 4.8476923076923;  5.7707692307692),  pusat cluster 2 (2.1385714285714;
DOI: https://doi.org/ 10.30646/tikomsin.v7i1.413
: 2620-7532
2.1392857142857;  4.5532142857143),  dan pusat cluster 3  (1.4914285714286;  1.4925; 2.3807142857143  ).  Hasil clustering tersebut berdasarkan centroid/ pusat cluster yang dimasukkan,  dalam  penelitian  ini centroid diambil secara acak dari data yang menggambarkan ketiga keadaan daerah tersebut.  Dengan  sistem  ini  bisa  memperoleh daerah  yang  digunakan  untuk  sentralisasi produksi  susu  sapi  perah  di  Kabupaten Boyolali    agar  produksi  susu  sapi  perah optimal.

## 4.4 Implementasi Antarmuka
Aplikasi  ini  memiliki  antar  muka  berupa tampilan  desktop  yang  terdiri  dari  tampilan halaman admin ,  menu  master  data,  tambah data,  edit  data,  tambah cluster, hapus cluster dan  berikut  ini  tampilan output untuk  menu clustering
K-Means , admin
dapat menginputkan centroid awal  dan  tahun  yang akan  di cluster kemudian  untuk  melihat  hasil clustering K-Means nya bisa pilih button proses clustering seperti yang terlihat pada Gambar 5.
Gambar 5 Tampilan Menu Clustering K-Means
Berikut  ini  tampilan output untuk  hasil perhitungan clustering K-Means dengan data yang  telah  diinputkan  oleh admin seperti yang terlihat pada Gambar 6.
Gambar 6 Tampilan Hasil Perhitungan Clustering K-Means

## V. PENUTUP 5.1 Kesimpulan
Ada beberapa hal yang dapat disimpulkan dari  hasil  penelitian  dan  pembuatan  sebuah program aplikasi ini yaitu:
1.  Algoritma K-Means dapat  diterapkan  pada clustering potensi  susu  sapi  perah  di Kabupaten Boyolali  berdasarkan data yang ada  untuk  mengelompokan  daerah-daerah yang memiliki kemiripan data yang sama. 2.  Hasil cluster tidak  dipengaruhi  oleh  nilai centroid awal yang dipakai namun dipengaruhi oleh jumlah data yang dipakai.
3.  Akurasi  untuk  pengujian  pada  tahun  2015 adalah  sebesar  73,91%  yang  menunjukkan bahwa  program  ini  dapat  dijadikan  sebagai acuan  dalam clustering potensi  susu  sapi perah di Kabupaten Boyolali .
4.  Berdasarkan pengolahan data yang dilakukan  dengan  variabel  data  produksi susu, betina produksi dan pemilik menghasilkan  3  kelompok  dengan  13 daerah  yang  berpotensi  susu  sapi  perah banyak (cluster1) , 28 daerah yang berpotensi susu sapi perah sedang (cluster2) ,  dan  28  daerah  yang  berpotensi susu sapi perah sedikit (cluster3) .

## 5.2 Saran
Saran-saran terhadap penggunaan sistem yang telah dibuat adalah sebagai berikut:
1.  Perlu  dilakukan  proses  penggalian  variasi variabel  data  agar  hasil clustering yang dihasilkan dapat lebih maksimal.
2.  Aplikasi  ini  sebaiknya  kedepanya  bisa dikembangkan  dengan  hasil  akhir  yang dapat disimpan pada database.
3.  Program  yang  telah  dibuat  masih  cukup sederhana karena  lebih mengutamakan  inti dari proses perhitungan algoritma K-Means.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Rasyaf, M., 1994, Manajemen Peternakan  Ayam  Kampung ,  Kanisius, Yogyakarta. [2] Herlambang, B., 2014, Jadi Jutawan Dari Beternak  Sapi  Potong  Dan  Sapi  Perah ,
FlashBooks, Jogjakarta.
[3] Santoso,  B.,  2007, Data  Mining:  Teknik Pemanfaatan  Data  untuk  Keperluan Bisnis , Graha Ilmu, Yogyakarta.
[4]   Agusta,  Y.,  K-means  -    Penerapan, Permasalahan  dan  Metode  Terkait, Jurnal  Sistem  dan  Informatika ,  Vol.  3, 2007,https://yudiagusta.files.wordpress.c
om/2008/03/k-means.pdf
[5] Felicia,  L.,  2014,  Penerapan  Metode
Clustering Dengan K-Means Untuk Memetakan  Potensi  Tanaman  Padi  Di Kota Semarang, diakses
dari
http://eprints.dinus.ac.id/13460/1/jurnal_1 4114.pdf.
[6]   Muningsih,  E.  dan  Kiswati,  S.,  2015, Penerapan  Metode  K-Means  Untuk Clustering  Produk  Online  Shop  dalam Penentuan Stok Barang, Jurnal Bianglala Informatika , Vol 3 No 1, ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/Biang lala/article/view/570.