## IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS UNTUK MENGKLASTER KELOMPOK SEKTOR PERKEBUNAN DI INDONESIA
Hesti Pratiwi 1) , Ari Purno Wahyu Wibowo 2)
1,2 Program Studi S1 Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Widyatama Jl. Cikutra No.204A, Sukapada, Cibeunying Kidul, Kota Bandung, Jawa Barat 40125 email: 1 hesti.1402@widyatama.ac.id , 2 ari.purno@widyatama.ac.id

## Abstract
Known to be the agricultural country, Indonesia offers plenty of potential in terms of  agricultural productivity, mainly soil-related production. In addition to that, of all sectors, a plantation sector also helps to sustain national economy. Therefore, the development from the agricultural sector, in this case  refers  to  plantation,  needs  to  be  monitored  by  the  associated  institution  in  an  attempt  for optimizing the output or production of the aforementioned sector. This study is aimed at providing the classification of information on the agricultural sector area based on its productivity and the crop production.  A  grouping  of  these  plantation  sectors  was  developed  by  data  mining  method  that implemented  K-Means  algorithm,  which  then  visualized  on  the  Business  Intelligence  Tableau application. From that classification, the study obtained three clusters from the plantation sectors, such as “great” that meant above the target, “good” that referred to inability to reach the target yet still  above  average,  and  “underperformed”  which  meant  the  plantation  sectors  in  these  clusters needed  to  be  properly  looked  at  because  of  its  underperforming  productivity.  The  cluster  results obtained from this study can be used as supporting material for decision-making that will be made by relevant  agencies  for  future  policies  so  that  the  distribution  of  plantations  can  be  controlled.  The accuracy rate of this research reached 79.41%.

## Keywords: Clustering, Kmeans, Tableau, Indonesian Plantation

## Abstrak
Dikenal  dengan  julukan  negara  agraris,  Indonesia  memiliki  banyak  potensi  hasil  bumi  dari pertanahan, tak terkecuali dari sektor perkebunan yang memegang peran penting dari keseluruhan perekonomian  nasional.  Oleh  karena  itu,  perkembangan  produktivitas  hasil  bumi  dari  sektor pertanian, dalam hal ini perkebunan perlu dipantau supaya bisa menjadi perhatian instansi terkait dalam  mengoptimalkan  daerah  penghasil  tersebut.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menyediakan informasi  klasifikasi  terhadap  daerah  sektor  pertanian  berdasarkan  produktivitas  serta  produksi hasil bumi. Pengelompokan sektor perkebunan ini dikembangkan dengan metode data mining dengan mengimplementasikan algoritma K-Means yang divisualisasikan pada aplikasi Business Intelligence Tableau.  Dari  hasil  klasifikasi  tersebut  akan  di  dapat  tiga  cluster  sektor  perkebunan  yang diantaranya adalah "great" yang berarti di atas target, "good" yang berarti belum mencapai target namun masih di atas rata-rata, dan “underperformed” yang berarti sektor perkebunan dalam cluster ini perlu perhatian khusus karena produktivitasnya di bawah performa. Hasil cluster yang didapatkan dari  penelitian  ini  dapat  dijadikan  sebagai  bahan  pendukung  pengambilan  keputusan  yang  akan dibuat  oleh  instansi  terkait  untuk  kebijakan  di  masa  depan  sehingga  distribusi  perkebunan  dapat terkontrol. Tingkat akurasi dari penlitian ini mencapai 79.41%.
Kata Kunci: Clustering, Kmeans, Tableau, Perkebunan Indonesia

## 1. PENDAHULUAN
Pandemic  Covid-19  telah  memberikan dampak  bagi  semua  sektor  dalam  kehidupan, tak terkecuali  adalah  sektor  perkebunan  yang merupakan  penunjang  pada  sektor  ekonomi negara.  Banyak  negara  yang  mengalami  hal
serupa, maka sebagai negara agraris, Indonesia diharapkan  dapat  memanfaatkan  peluang dalam sektor perkebunan dengan meningkatkan  angka  ekspor  ke  berbagai negara  di  dunia.  Status  negara  agraris  yang disandang oleh Indonesia menunjukkan sektor pertanian  mempunyai  potensi  dan  dapat
40 | Jurnal JOISIE, Volume  6, Nomor 1, Juni 2022
menjadi  andalan  nasional  untuk  menjalankan dan  memperkuat  ketahanan  pangan  nasional (Darmawan, Didit; Genua, Veronika;
Kristianto,  Sonny;  Murdaningsih;  Hutubessy, 2019).
Indonesia  termasuk  ke  dalam  tiga  besar negara  di  dunia  dengan  penghasil  hasil  bumi dari perkebunan terbesar. Untuk itu, informasi mengenai klasifikasi dari sektor perkebunan di Indonesia  dibutuhkan  sebagai  alat  pantau instansi terkait dalam mengoptimalkan produksi hasil buminya.
Informasi  klasifikasi  yang  dimaksud adalah  mengelompokkan  perkebunan  di Indonesia  berdasarkan  produktivitas  pada masing-masing  daerahnya  dengan  tujuan untuk mengetahui bagaimana keadaan produktivitas  hasil  bumi  pada  masing-masih daerah  di  Indonesia,  sehingga  instansi  terkait dapat melakukan pemantauan dan memberikan  strategi  khusus  pada  daerah- daerah  yang  produktivitasnya  di  bawah performa.
Clustering adalah proses pengelompokan data  dari  sekumpulan  data  yang  tidak  teratur dengan  memperhatikan  kemiripan  antar  satu data  dengan  yang  lainnya. Clustering telah menjadi instrumen yang valid untuk memecahkan masalah kompleks ilmu komputer  dan  statistic  (Amelio  &  Tagarelli, 2019). Proses clustering ini mencoba mengumpulkan  data  serupa  hanya  ke  dalam satu  grup  dan  data  tersebut  tidak  diizinkan untuk  muncul  di  grup  lain  mana  pun  (Al., 2019).
Penelitian  ini  menggunakan  metode  k- means di mana algoritma ini merupakan salah satu  algoritma  yang  paling  banyak  diminati dalam  metode  clustering  dan  termasuk  ke dalam algortima yang
mudah diimplementasikan.  Terlepas  dari  hal  itu, algoritma  k-means  ini  sendiri  tentu  memiliki kelemahan  diantaranya  memiliki  sifat  yang sensitif  dalam menentukan  jumlah cluster  (k) awal  dan  solusi  akhir  menyatu  pada  local minima.
Analisa menggunakan metode cluster ini dulunya  hanya  familiar  di  sektor  kesehatan saja. Namun, dengan semakin berkembangnya zaman,  metode  analisis  ini  juga  mulai  dilirik dan  diimplementasikan  pada  sektor-sektor lain,  salah  satunya  adalah  sektor  pendidikan (Kusuma  &  Aryati,  2019).  Bahkan  yang menarik  lagi,  Budi  Setiyono  (Dwiarni  & Setiyono,  2020)  menggunakan  metode  ini
untuk  menganalisa  kebiasaan  orang-orang dalam  menggunakan  sosial  media.  Hal  ini membuktikan bahwa penelitian menggunakan ini  dapat  membantu  di  banyak  sektor,  tak terkecuali di sektor perkebunan. Manfaat dari penelitian  ini  adalah  untuk  membantu mengelola  dan  menentukan  kebijakan  apa yang  harus  dipakai  untuk  memaksimalkan daerah yang memiliki produktivitas perkebunan  yang  bagus  sehingga  dapat menyeimbangkan  antara  daerah  penyedia dengan daerah yang mengkonsumsi.
Metode clustering menggunakan algoritma  k-means  sudah  sangat  banyak digunakan.  Salah  satunya  adalah  penggunaan metode k-means dalam membantu mengklasifikasikan  kelas  unggulan  di  salah satu  sekolah  (Satria  &  Anggrawan,  2021). Selain  itu  juga  Poerwanto  (Poerwanto  & Fa’rifah,  2019)  mengelompokkan  kecamatan di Tana Luwu berdasarkan produktivitas hasil pertaniannya  dengan  menggunakan  bantuan algoritma ini.
Penerapan algoritma k-means dan algoritma k-medoids juga  digunakan  oleh
Ninda Nurul Rhamadani, dkk untuk memudahkan peserta didik dalam mendapatkan  informasi  kategori  sekolah (Ninda et al., 2020). Penelitian yang dilakukan oleh  Dini  Marlina,  dkk  yang  melakukan pengelompokan pada data sebaran anak cacat yang  ada  pada  Provinsi  Riau  menjadi  tiga cluster menggunakan  algortima  yang  sama (Marlina et al., 2018). Castaka Agus Sugianto, dkk melakukan penelitian untuk mengklasifikasi  data  kemiskinan  di  sebuah provinsi di Indonesia dengan metode k-means (Sugianto Castaka et al., 2021).
Agustina Heryati, dkk meneliti pengelompokan  pada  data  mahasiswa  baru (Heryati & Herdiansyah, 2020) menggunakan metode k-means .  Penelitian  yang  dilakukan oleh Nabila Amalia Khairani, dkk meenerapkan  metode clustering  k-means untuk  klasifikasi  daerah  rawan  hotspot (Khairani  &  Sutoyo,  2020).  Henrique  Jos  de Paula  Alves,  dkk  melakukan  penelitian terhadap  klasifikasi  efektivitas  dari  biaya intervensi  pada  kesehatan  masyarakat  (Alves et  al.,  2020).  Sama  halnya  dengan  Nayuni Dwitri, dkk yang melakukan penelitian untuk menetapkan  klasifikasi  penyebaran  Covid-19 (Sianipar  et  al.,  2020).  Ali  Mahmudan melakukan  penelitian  terhadap  klasifikasi kabupaten/kota di sebuah provinsi di Indonesia
berdasarkan  jumlah  kasus  covid-19  yang terjadi (Mahmudan, 2020).
Mayoritas  perbedaan  dari  penelitian- penelitian  sebelumnya  dengan  penelitian  ini adalah terletak pada objek yang
dikelompokkan  dan  jumlah cluster yang dibuat.
Penelitian  ini  terbagi  menjadi  beberapa tahapan  proses  dalam  melakukan  klasifikasi kelompok  perkebunan  pada  masing-masing daerah  dan  proses  visualisasi.  Pada  proses visualisasi  juga  ada  perhitungan  growth  year on  year  dari  produktivitas  untuk  masing- masing daerah yaitu perbandingan pertumbuhan  tahun  berjalan  dengan  tahun sebelumnya.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 TAHAPAN PENELITIAN
Sebuah  penelitian  pasti  melalui  satu  demi satu  proses  atau  tahapan  supaya  penelitian tersebut  dapat  berjalan  dengan  baik,  tak terkecuali  pada  penelitian  ini.  Langkah- langkah proses yang dilakukan pada penelitian ini dapat digambarkan sebagai berikut:

## Gambar 1. Tahapan Penetitian
Dari gambar di atas dapat dijelaskan tahapan dari penelitian, diantaranya.
a. Studi  literatur  merupakan  tahapan pertama  dalam  memulai  penelitian,  di mana pada tahap ini peneliti
mengumpulkan, mencari, serta menganalisa  teori,  data  dan  metode yang relevan dari berbagai sumber yang akan digunakan pada penelitian.
b. Pengumpulan data, teknik pengumpulan data  yang  dipakai  pada  penelitian  ini adalah data sekunder. Di mana peneliti mendapatkan  sumber  data  dari website instansi Kementerian Pertanian Republik  Indonesia.  Data  tersebut
berupa catatan report tahunan produktivitas sektor perkebunan rakyat, perkebunan  negara,  dan  perkebunan swasta dari seluruh provinsi di Indonesia.
c. Tabulasi data, pada tahap ini dilakukan proses  penginputan  data  ke  dalam bentuk tabel dalam hal ini menginputkan  data  ke  dalam database setelah  semua  data  sudah  terkumpul. Jika  data  masih  dalam  format non- numeric maka  perlu  dilakukan  proses inisiasi  ke  dalam  bentuk numeric . Namun  jika  data  sudah  dalam  bentuk numeric maka  tidak  diperlukan  inisiasi (Andrean et al., 2019).
d. Clustering data menggunakan metode k- means merupakan  proses  pengolahan data yang sebelumnya tak beraturan dan tidak memiliki pattern menjadi beberapa kelompok data yang memiliki arti  dan  informasi.  Kelompok  tersebut diantaranya  adalak  kelompok great, good, dan underperformed. Di  mana ketiga kelompok tersebut me-
representasikan  kondisi  produktivitas pada masing-masing sektor perkebunan dan  daerah  di  Indonesia.  Detail  dari proses  ini  bisa  dilihat  di  point D. Algoritma K-Means.
e. Visualisasi dan evaluasi hasil, tahap ini adalah  menampilkan  hasil  dari  proses- proses sebelumnya. Pada tahap ini juga peneliti melakukan analisa dan evaluasi
terhadap  hasil clustering apakah  sudah sesuai atau tidak. 2.2 SEKTOR PERKEBUNAN DI INDONESIA
Perkebunan  adalah  salah  satu  sektor andalan  dari  pendapatan  nasional  Indonesia dan  penyumbang  devisa  terbesar  negara. Secara status pengusahaannya, perkebunan di Indonesia dibagi ke dalam tiga:
1) Perkebunan Rakyat, yaitu usaha perkebunan yang dikelola oleh perorangan dan tidak berbadan hokum.
2) Perkebunan Besar Negara, yaitu usaha perkebunan  di  bawah  pengelolaan negara dalam hal ini pemerintah.
3) Perkebunan Besar Swasta, yaitu usaha perkebunan  di  bawah  pengelolaan perusahaan  di  luar  pemerintah  dan berbadan hukum.

## 42 | Jurnal JOISIE, Volume  6, Nomor 1, Juni 2022

## 2.3 DATA MINING
Data Mining merupakan suatu proses yang menguraikan pencarian atau penemuan informasi  menarik  di  dalam  suatu database atau raw  data dengan  memakai  metode  atau teknik  tertentu.  Proses  yang  terjadi  di  dalam data mining ini sendiri menggunakan beberapa metode  diantaranya  teknik  statistik,  konsep matematika,  kecerdasan  buatan,  dan machine learning dalam menemukan dan menguraikan informasi  yang  berguna  untuk  pengetahuan terkait dengan berbagai database berkapasitas besar.
Output dari proses data mining ini nantinya mampu  dijadikan  sebagai  bekal  untuk mengidentifikasi  dan  menentukan  langkah  di masa  depan.  Beberapa  teknik  yang  populer digunakan pada proses data mining diantaranya adalah asosiasi, estimasi, prediksi, clustering serta  klasifikasi.  Pelaksanaan data mining dalam  penanganan  dan  pengolahan data  pada  sebuah  kasus,  akan  sangat membantu  dalam  meningkatkan  daya  tarik digital serta dapat mengasilkan informasi yang lebih bermakna (Yunita, 2018).

## 2.4 ALGORITMA K-MEANS
K-means adalah algoritma clustering yang sangat  sederhana  yang  membagi  kelompok data  menjadi  beberapa cluster  k . K-means merupakan  salah  satu  algoritma  pelatihan unsupervise , awal mula algoritma ini dipublikasikan oleh Stuart Lloyd di tahun 1984 yang  hingga  saat  ini  merupakan  alogiritma yang banyak digunakan. Alasan algoritma ini banyak  digunakan  adalah  karena k-means cukup mudah untuk diimplementasikan, relatif cepat,  dan  mudah  dimodifikasi.  Algoritma Clustering  K-Means dapat  dengan  mudah diimplementasikan
dengan
Algoritma Genetika (Hussein, 2018). Tahapan  proses  pada  algoritma K-means dapat  dijelaskan  sebagai  berikut  (Larose, 2005;  Prasetyo,  2012;  Khotimah,  2014; Parlina et al., 2018; Primatha, 2018):
1. Tahap  pertama  adalah  menentukan jumlah cluster (k) atau kelompok pada
suatu dataset
2. Selanjutnya  mentukan  nilai  pusat ( centroid ). Penentuan nilai awal
centroid dilakukan secara acak. Setelah itu  ketika  tahap  perulangan,  rumus
perhitungan  yang  dipakai  seperti persamaan di bawah ini:
Keterangan: 𝑉 𝑖𝑗 : Centroid /  nilai  rata-rata cluster indeks  ke-i  pada variable indeks ke-j 𝑁 𝑖 :  Jumlah  data cluster indeks ke-i 𝑖 , 𝑘 :  Indeks  atau  penanda  pada cluster
𝑗
:  Indeks  atau  penanda  pada
variable 𝑋𝑘𝑗 :  Nilai  data  indeks  k variable indeks  ke-j  pada cluster tersebut
3. Untuk  setiap row  data ,  hitung  jarak minimum data tersebut dengan centroid .  Terdapat  beberapa  metode perhitungan  yang  dapat  digunakan dalam  mengukur  jarak  minimum  data ke centroid , diantaranya adalah metode Euclidean,  Manhattan  /  City  Block , serta Minkowsky . 4. Mengelompokkan objek data
berdasarkan hitungan jarak ke centroid dengan  jarak  hitungan  minimum terdekat.
5. Kembali  ke  tahapan  nomor  2  hingga tahapan  nomor  4,  lakukan  perulangan sampai  didapat  centroid  yang  bernilai optimal.
Dari  langkah-langkah  di  atas,  dapat divisualisasikan  dalam  bentuk flow proses algoritma k-means ini  bekerja  adalah  sebagai berikut:
Gambar 2. Flowchart Algoritma K-Means
Gambar  di  bawah  ini  merupakan  ilustrasi dari  proses  yang  dilakukan  dan  didapatkan oleh algoritma k-means :

## Gambar 3. Ilustrasi Proses K-Means Clustering
Dari  gambar  tersebut,  dapat  disimpulkan bahwa tujuan pada penelitian ini adalah untuk mengklasifikan raw  data menjadi  kelompok- kelompok  data  yang  bisa  dianggap  sebagai informasi  yang  lebih  dapat  diolah  menjadi sesuatu yang lebih bermanfaat.

## 2.5 TABLEAU
Tableau adalah aplikasi business intelligence yang digunakan dalam
memvisualisasikan  data  dan  mengolah  data menjadi sebuah informasi yang lebih interaktif.  Beberapa  kelebihan  dari  fitur tableau adalah sebagai berikut:
1. Memiliki kecepatan analisis. Pengguna tidak  diwajibkan  untuk  mahir  dalam Bahasa pemrograman tertentu atau ahli coding .
2. Tidak  bergantung  pada  aplikasi  lain. Memudahkan  pengguna  supaya  tidak perlu  untuk  mengolah  data  di  banyak aplikasi.
3. Menyajikan  dalam  bentuk  visualisasi yang  interaktif.  Tableau  menyediakan berbagai  macam  fitur  yang  bisa menghasilkan visualisasi yang menarik dan interaktif.
4. Dapat  berkolaborasi  secara real-time.
Artinya  aplikasi  ini  memungkinkan pengguna untuk menggunakan berbagai sumber data dalam satu waktu yang sama .
5. Mengimpor berbagai ukuran dan range data, semua  ukuran  dan range data bisa diolah di Tableau.
2.6 ETL (Extract Transform Load)
ETL merupakan akronim dari kata Extract, Transform, dan Load . ETL merupakan proses integrasi  data  yang  memadukan  data  dari berbagai sumber ke dalam satu repositori yang konsisten dan dimasukkan ke dalam database atau sistem lain. Pada awal munculnya ETL di tahun 1970, ETL diperkenalkan dengan tujuan untuk  mengumpulkan  atau  mengintegrasikan proses pemuatan data ke dalam superkomputer yang  selanjutnya  akan  dianalisis  lebih  dalam lagi. Sejak akhir 1980-an hingga pertengahan tahun  2000,  ETL  merangkak  menjadi  proses primer yang diperuntukkan untuk membangun gudang data sehingga bisa mendukung aplikasi Business Intelligence (BI).
Tiga  tahapan  proses  yang  digambarkan pada ETL adalah sebagai berikut:
1) Extract
Ini merupakan tahapan pertama dari proses yang  melibatkan  ekstraksi  data  dari  sumber data yang sesuai. Sumber data yang digunakan bisa berbentuk flat file dengan ekstensi seperti csv, xls, dan atau txt.
2) Transform
Pada tahapan ini dilakukan proses cleansing  sesuai  dengan  target  skema  yang sudah  disediakan.  Proses-proses  tersebut  bisa berupa normalisasi data, pengecekan duplikasi,  filtering  data,  pengurutan  serta pengelompokan data.
3) Load .
Dan terakhir adalah tahapan load data. Pada proses  ini,  data  yang  sudah  melalui  proses transformasi  sebelumnya  akan  disimpan  ke dalam  wadah  seperti  table  yang  sudah disiapkan pada data warehouse .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah rangkaian pengumpulan dan tabulasi data sebelumnya, berikut ini dijelaskan  data  perkebunan  apa  saja  yang dipakai pada penelitian ini.

## Table 1. Daftar Data Perkebunan
No Perkebunan 1 Teh 2 Tembakau
3 Tebu 4 Kakao 5 Cengkeh 6 Lada 7 Kopi 8 Karet
44 | Jurnal JOISIE, Volume  6, Nomor 1, Juni 2022
9 Kelapa sawit 10 Kelapa 11 Jambu mete 12 Kapas
13 Nilam
14 Pala
15. Sagu
Proses
pengklasifikasian sektor perkebunan  di  daerah-daerah  Indonesia  pada penelitian  ini  dikelompokkan  berdasarkan variable produktivitas pembentuk  kelompok. Variable tersebut tersedia datanya dalam basis yearly atau tahunan. Pengelompokkan ini juga dibagi menjadi dua tahap, yang pertama adalah pengelompokkan  daerah  untuk  per  sektor perkebunan, dan yang kedua adalah pengelompokkan  daerah  untuk  semua  sektor perkebunan.
Tahapan  proses  pengujian  algoritma K- Means adalah seperti berikut:
1) Membuat cluster untuk pengelompokkan data, diantaranya:
a. Cluster  great, untuk  kelompok daerah  yang  memiliki  produktivitas bagus.
b. Cluster good, untuk kelompok daerah yang  memiliki  produktivitas  cukup baik.
c. Cluster underperformed, untuk kelompok  daerah  yang  memiliki produktivitas di bawah target.
2) Menetapkan centroids (nilai  pusat)  bagi masing-masing cluster. Penentuan  nilai ini dilakukan acak  bedasarkan tabel data yang ada (Muliono & Sembiring, 2019).
Table 2. Data Centorid awal yang dipilih
secara acak Centroids Nilai C. Great 13,000 C. Good 5,000 C. Underperformed 3,900
3) Proses  pengelompokkan  data  ke  dalam tiga cluster menggunakan  algoritma  k- means.
4) Visualisasi  menggunakan tools Tableau untuk menampilkan hasil
dari
pengelompokkan sektor perkebunan pada daerah-daerah di Indonesia.
Pada  gambar  4  dan  gambar  5  berikut  ini adalah  gambaran  dari  hasil  pengelompokan data  perkebunan  pada  daerah-daerah  di Indonesia yang divisualisasikan dalam bentuk peta penyebaran serta bentuk tabel yang berisi
informasi  tentang  masing-masing  daerah berada  ke  dalam cluster apa  untuk  tahun  dan perkebunan yang terfilter.
Gambar 4. Informasi Peta Sebaran Kelompok Daerah untuk Setiap Perkebunan
Gambar 5. Visualisasi Hasil Clustering
Selanjutnya  untuk  gambar  6  adalah  hasil visualisasi dari kelompok produktivitas semua perkebunan  selama  lima tahun terakhir untuk masing-masing  daerah  terpilih.  Dengan  kata lain, tampilan ini merupakan hasil lebih detail dari visualisasi pada gambar 4 dan gambar 5.
Gambar 6. Informasi produktivitas 5 tahun terakhir
Gambar 7 . Informasi Growth produktivitas
Gambar di atas ini menampilkan informasi dari growth produktivitas pada masing-masing daerah  dalam  basis yearly untuk  tahun  dan perkebunan terpilih. Di mana untuk mendapatkan growth  year  on  year adalah sebagi berikut:
𝑌𝑜𝑌 = 𝑃𝑛−(𝑃𝑛−1) (𝑃𝑛−1) x 100%
Keterangan: P n : Produktivitas di tahun terpilih P n-1 : Produktivitas di tahun sebelumnya
Perhitungan nilai year on year pada proses visualisasi  ini  bertujuan  untuk  rekapitulasi prosentase growth produktivitas  dari  masing- masing daerah setiap tahunnya.
Selain  informasi  pengelompokkan  daerah di  Indonesia  untuk  setiap  perkebunan,  pada gambar  8  ini  juga  menunjukkan  informasi kelompok  daerah  berdasarkan  produktivitas semua  hasil  perkebunan.  Dari  gambar  8 tersebut  dapat  terlihat  kelompok cluster “good” mendominasi  penyebaran  dengan jumlah  daerah  yang  mendapat cluster ini sebanyak 17 daerah.
Gambar 8.  Peta Pembagian Cluster Secara Keseluruhan Rincian  informasi  dari  kelompok  setiap daerah  berdasarkan  gambar  di  atas  beserta hasil  perhitungan  jarak euclidean dengan menggunakan fungsi pada bahasa pemrograman python adalah sebagai berikut:
Table 3. Rincian Kelompok Daerah
No Daerah Produkti vitas Jarak Euclidea n Cluster 1. Aceh 10440 1333.95 Good 2. Sumatera Utara 17343 2681.84 Great 3. Sumatera Barat 15422 760.94 Great 4. Riau 14264 397.44 Great 5. Jambi 10503 1396.80 Good 6. Sumatera Selatan 15706 1044.86 Great 7. Bengkulu 10864 1757.65 Good 8. Lampung 14437 224.42 Great 9. Kepulauan Bangka Belitung 8642 466.00 Good 10. Kepulauan Riau 9697 591.17 Good 11. DKI Jakarta 0 4250.11 Under- performed 12. Jawa Barat 14236 425.21 Great 13. Jawa Tengah 12626 2035.20 Great 14. DI Yogyakarta 12118 2543.20 Great 15. Jawa Timur 14456 205.31 Great 16. Banten 6427 2177.15 Under- performed 17. Bali 5242 992.06 Under- performed 18. Nusa Tenggara Barat 6876 2230.72 Good 19. Nusa Tenggara Timur 5043 793.05 Under- performed 20. Kalimantan Barat 11265 2158.29 Good 21. Kalimantan Tengah 8676 430.80 Good 22. Kalimantan Selatan 9963 856.32 Good 23. Kalimantan Timur 8058 1048.77 Good
46 | Jurnal JOISIE, Volume  6, Nomor 1, Juni 2022
24. Kalimantan Utara 5626 1376.00 Under- performed 25. Sulawesi Utara 8744 363.14 Good 26. Sulawesi Tengah 9383 276.89 Good 27. Sulawesi Selatan 16004 1343.55 Great 28. Sulawesi Tenggara 7031 2075.82 Good 29. Gorontalo 10731 1624.41 Good 30. Sulawesi Barat 8825 282.61 Good 31. Maluku 6936 2170.89 Good 32. Maluku Utara 4371 122.61 Under- performed 33. Papua Barat 5218 968.42 Under- performed 34. Papua 10860 1753.74 Good
Dari  table  di  atas  terdapat  informasi sekitar  10  daerah  yang  termasuk  ke  dalam cluster  great dengan  produktivitas  diantara 12,000  –  17,500  kg/Ha  hasil  perkebunan. Sedangkan  17  daerah  termasuk  ke  dalaman cluster good yang memiliki produktivitas hasil perkebunan  diantara  6,500  –  11,500  kg/Ha. Dan  7  daerah  termasuk  ke  dalam cluster underperformed dengan  produktivitas  hasil pertanian diantara 0 – 6,400 kg/Ha.
Berikut  ini  adalah range produktivitas perkebunan untuk masing-masing cluster yang diprediksi  sebelum  melakukan clustering menggunakan k-means :

## Table 4. Prediksi Range Produktivitas
Cluster Produktivitas (Kg/Ha) Great 10,000 – 17,000 Good 6,000 – 10,000 Underperformed 0 – 5,000
Berdasarkan  hasil  tersebut,  ada  sekitar 7 daerah  yang  kurang  sesuai  penempatan kelompoknya, sehingga dapat dihitung tingkat akurasi dari algoritma k-means pada penelitian ini  dengan  menggunakan  rumus  (Sari  & Chotijah, 2022) berikut:
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 𝑑𝑎𝑡𝑎 x 100%
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  = 27 34 x 100%
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  = 79.41%

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  evaluasi  terhadap percobaan pembentukan clustering pada  data
sektor  perkebunan  di  Indonesia maka  didapat kesimpulan sebagai berikut:
a. Penentuan  nilai centroids (nilai  pusat) awal data sangat berpengaruh terhadap keberhasilan  pengelompokkan  data menggunakan algoritma k-means.
b. Proses  berapa  kali  melakukan  iterasi juga  berpengaruh  terhadap  kesesuaian hasil clustering data.
c. Algoritma K-Means  Clustering dapat digunakan  sebagai      dasar  untuk memilih  data  potensial  dari  data  yang memiliki dimensi tinggi.
Pada penelitian ini  menunjukkan akurasi yang mencapai 79.41% dengan menghasilkan 3 klasifikasi cluster dari masing-masing jenis perkebunan untuk daerah-daerah di Indonesia. Ketiga cluster tersebut  adalah Great,  Good, dan Underperformed .  Dari  34  daerah  dapat diklasifikasikan  menjadi  tiga cluster dengan jumlah masing-masing cluster sebagai berikut: great sebanyak  10 daerah; good sebanyak 17 daerah;  dan underperformed sebanyak  7 daerah.  Namun,  penelitian  ini  juga  masih terdapat  kekurangan  yaitu  belum  adanya perbandingan  dengan  proses  pengolahan  data menggunakan algoritma lain sehingga penentuan tingkat akurasi akan lebih baik lagi serta  mengenai  sumber  data  daerah  yang belum terlalu terlihat sampai level detailnya.
Maka pada penelitian selanjutnya, disarankan  untuk  proses  mengelompokkan cluster daerah menggunakan metode k-means dapat menambahkan data daerah dengan level lebih detail lagi sehingga monitoring terhadap distribusi  perkebunan  di  Indonesia  lebih maksimal. Penggunaan metode clustering pun dapat  dimodifikasi  dengan  algoritma  yang lebih kompleks dan lebih baik lagi. Dari segi metode clustering dapat  ditambahkan  hasil compare dengan metode serupa lain seperti k- medoids, k-means dengan purity, atau bahkan dynamic  k-means untuk  hasil  yang  lebih optimal .

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Al.,  R.  T.  S.  et.  (2019). Cluster  analysis identifying  clinical  phenotypes  of preterm  birth  and  related  maternal
and  neonatal  outcomes  from  the Brazilian multicentre study on preterm birth . 146 (1), 110–117.
Alves, H. J. de P., Fernandes, F. A., Lima, K.  P.  de,  Batista,  B.  D.  de  O.,  & Fernandes, T. J. (2020). A pandemia da  COVID-19  no  Brasil:  uma aplicação do método de clusterização k-means. Research,  Society  and Development , 9 (10),  e5829109059. https://doi.org/10.33448/rsd- v9i10.9059
Amelio,  A.,  &  Tagarelli,  A.  (2019).  Data Mining:  Clustering.  In Encyclopedia of Bioinformatics and Computational Biology (pp.  437–448).  Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-0-12- 809633-8.20489-5
Andrean,  R.,  Fendy,  S.,  &  Nugroho,  A. (2019).  Klasterisasi  Pengendalian Persediaan Aki Menggunakan Metode K-Means. JOINTECS (Journal  of  Information  Technology and  Computer  Science) , 4 (1),  5. https://doi.org/10.31328/jointecs.v4i 1.998
Darmawan,  Didit;  Genua,  Veronika;
Kristianto,  Sonny;  Murdaningsih; Hutubessy,  J.  (2019). Tanaman Perkebunan  Prospektif  Indonesia . CV. Penerbit Qiara Media.
Dwiarni,  B.  A.,  &  Setiyono,  B.  (2020).
Akuisisi  dan  Clustering  Data  Sosial Media  Menggunakan  Algoritma  K- Means sebagai Dasar untuk Mengetahui  Profil  Pengguna. Jurnal Sains Dan Seni ITS , 8 (2). https://doi.org/10.12962/j23373520.v 8i2.49815
Heryati, A., & Herdiansyah, M. I. (2020).
The  Application  of  Data  Mining  by Using K-Means Clustering Method in Determining New Students’ Admission Promotion Strategy.
International Journal of Engineering and  Advanced  Technology , 9 (3),
824–833.
Hussein,  A.  A.  (2018).  Improve  The Performance  of  K-means  by  using Genetic  Algorithm  for  Classification Heart  Attack. International  Journal of Electrical and Computer Engineering  (IJECE) , 8 (2),  1256. https://doi.org/10.11591/ijece.v8i2.p p1256-1261
Khairani,  N.  A.,  &  Sutoyo,  E.  (2020). Application  of  K-Means  Clustering Algorithm for Determination of Fire- Prone  Areas  Utilizing  Hotspots  in
West Kalimantan Province. International Journal of Advances in Data  and  Information  Systems , 1 (1),
9–16.
Kusuma,  A.  S.,  &  Aryati,  K.  .  S.  (2019).
Sistem  Informasi  Akademik  Serta Penentuan  Kelas  Unggulan  Dengan Metode Clusttering Dengan Algoritama K-Means Di Smp Negeri 3  Ubud. J.  Sist.  Inf.  Dan  Komput. Terap. Indonesia , 1 (3), 143–152.
Mahmudan,  A.  (2020).  Clustering  of District or City in Central Java Based COVID-19  Case  Using  K-Means
Clustering. Jurnal Matematika, Statistika  Dan  Komputasi , 17 (1),  1– 13.
https://doi.org/10.20956/jmsk.v17i1.
10727
Marlina,  D.,  Lina,  N.,  Fernando,  A.,  & Ramadhan,  A.  (2018).  Implementasi Algoritma  K-Medoids  dan  K-Means untuk Pengelompokkan Wilayah Sebaran  Cacat  pada  Anak. Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer  Dan  Teknologi  Informasi , 4 (2), 64. https://doi.org/10.24014/coreit.v4i2.4 498 Muliono, R., & Sembiring, Z. (2019). Data Mining  Clustering  Menggunakan Algoritma K-Means Untuk Klasterisasi Tingkat Tridarma Pengajaran Dosen. Journal of Computer  Engineering,  System  and Science , 4 (2), 2502–714.
Ninda, R., Ahmad, F., Euis, N., & Pratama, A. R. (2020). Implementasi algoritma k-means dan k-medoids dalam pengelompokan  nilai  ujian  nasional tingkat smk. Ciastech , 717–726.
Poerwanto,  B.,  &  Fa’rifah,  R.  Y.  (2019).
Algoritma k-means dalam mengelompokkan  kecamatan  di  tana luwu  berdasarkan  produktifitas  hasil pertanian. Journal  of  Chemical Information  and  Modeling , 53 (9), 1689–1699.
Sari,  M.  A.  P.,  &  Chotijah,  U.  (2022).
Pengelompokan Anggota Divisi Himpunan  Mahasiswa  Jurusan  pada Universitas  XYZ  dengan  Metode  K- Means Clustering. ANTIVIRUS:
Jurnal  Ilmiah  Teknik  Informatika ,
16 (1), 52–62.
Satria,  C.,  &  Anggrawan,  A.  (2021). Aplikasi  K-Means  berbasis  Web untuk  Klasifikasi  Kelas  Unggulan.
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika Dan Rekayasa Komputer , 21 (1), 111–124.
https://doi.org/10.30812/matrik.v21i
1.1473
Sianipar, K. D. R., Siahaan, S. W., Siregar, M.,  R.H  Zer,  F.  I.,  &  Hartama,  D.
(2020).  Penerapan  Algoritma  K-
Means  Dalam  Menentukan  Tingkat
Kepuasan Pembelajaran Online Pada
Masa  Pandemi  Covid-19. Jurnal Teknologi  Informasi , 4 (1),  101–105.
https://doi.org/10.36294/jurti.v4i1.12
58
Sugianto Castaka, A., Pratiwi, T., & Riska,
O.  (2021).  K-Means  Algorithm  For
Clustering  Poverty  Data  in  Bangka Belitung  Island  Province  Journal  of Computer  Networks,  Architecture and  High  Performance  Computing. Journal  of  Computer  Networks, Architecture  and  High  Performance Computing , 3 (1), 58–67.
Yunita, F. (2018). Penerapan Data Mining Menggunkan  Algoritma  K-Means Clustring Pada Penerimaan Mahasiswa  Baru. SISTEMASI , 7 (3),
238.
https://doi.org/10.32520/stmsi.v7i3.3
88