## Penerapan K-Means Pada Nilai Input Produksi Industri Mikro Dan Kecil Menurut Provinsi

## Heny Sumarno
AMIK BSI Bekasi Jl. Cut Mutiah No. 88 Bekas Heny.hnm@bsi.ac.id
Abstract — Industri Pengolahan adalah suatu kegiatan ekonomi yang melakukan kegiatan mengubah suatu  barang  dasar  secara  mekanis,  kimia,  atau  dengan  tangan  sehingga  menjadi  barang  jadi/setengah jadi, dan atau barang yang kurang nilainya menjadi barang yang lebih tinggi nilainya, dan sifatnya lebih dekat kepada pemakai akhir. Nilai Produksi Industri berkaitan dengan nilai tambah, nilai input dan nilai output. Penelitian ini mengambil data tentang nilai input produksi industri mikro dan kecil.  Data  yang digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  data  sekunder.  Data  sekunder yang  digunakan  adalah penggabungan  dari deret  waktu  ( time  series )  dari  tahun  2013- 2015  dan  deret  lintang  ( cross  section ) sebanyak data provinsi di indonesia yang menghasilkan 34 observasi. Sumber data dalam penelitian ini diperoleh dari  publikasi  Badan  Pusat  Statistik  (BPS).  Penelitian  ini  menggunakan  datamining  dengan metode K-Means. Varibale yang  digunakan (1)  jumlah nilai input produksi mikro dan (2) jumlah nilai input  produksi  mikro.  Data  akan  diolah  dengan  melakukan  clustering  dalam  3  cluster  yaitu  cluster produksi  nilai  input  tinggi,  cluster  produksi  nilai  input  tinggi  sedang  dan  produksi  nilai  input  tinggi rendah. Cetroid data untuk cluster produksi nilai input tinggi 87899515,0 dan 121258942,3, Cetroid data untuk cluster  produksi nilai input sedang 10634113,8  dan 15356152,8 serta Cetroid data untuk cluster produksi  nilai  input  rendah 3044143,6 dan  1507129,8.  Sehingga  diperoleh  3  provinsi  cluster  produksi nilai  input  tinggi,  9  provinsi    cluster  produksi  nilai  input  sedang  dan  22  cluster  produksi  nilai  input rendah.
Keywords— Clustering, K-Means, Data Mining, Produksi, Nilai Input

## I. P ENDAHULUAN
Industri Pengolahan adalah suatu kegiatan ekonomi yang  melakukan  kegiatan  mengubah  suatu  barang  dasar secara  mekanis,  kimia,  atau  dengan  tangan  sehingga menjadi  barang  jadi/setengah  jadi,  dan  atau  barang  yang kurang  nilainya  menjadi  barang  yang  lebih  tinggi  nilainya, dan sifatnya lebih dekat kepada pemakai akhir. Peran sektor industri  masih  cukup  penting  di  Indonesia.  Dalam penghitungan  Produk  Domestik  Bruto  (PDB),  sektor Industri  masih  memberikan  kontribusi  yang  cukup  besar terhadap  pertumbuhan  ekonomi  nasional.  Sektor  industri tidak  saja  memberikan  kontribusi  dalam  pertumbuhan ekonomi  melalui  peningkatan  nilai  tambah  produksi  tetapi juga  berkontribusi  dalam  penyerapan  tenaga  kerja.  Pada tahun  2013,  sektor  industri  menyerap  tenaga  kerja  sebesar 14  juta  orang  yang  hampir  mencapai  70  persen  terletak  di industri mikro dan kecil. Nilai produksi tidak sama dengan ni lai  tambah  dikarnakan  dalam  nilai  produksi  telah terdapat  nilai  antara  ( intermediate  cost ),  yaitu  biaya pembelian  atau  biaya  perolehan  dari  sektor  lain  yang
telah  dihitung  sebagai  produksi  di  sektor  lain  atau berasal  dari  nilai  impor  (dihitung  sebagai  nilai produksi di Negara pengekspor).
Nilai  tambah  sangat  berpengaruh  terhadap nilai input atau nilai antara. Semakin kecil nilai input maka nilai tambah akan semakin besar. Penelitian ini bertujuan  mengelompokkan  nilai  input  produksi industri mikro dan kecil berdasarkan provinsi dimana hasil  pengelompokan  ini  dapat  menjadi  masukan kepada  pemerintah  untuk  menekan  harga  nilai  input yang  berdampak  pada  nilai  tambah  produksi  industri mikro dan kecil.
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah data sekunder. Data sekunder yang digunakan adalah penggabungan  dari deret  waktu  ( time  series )  dari tahun  2013- 2015  dan  deret  lintang  ( cross  section ) sebanyak data provinsi di indonesia yang menghasilkan  34  observasi. Sumber  data  dalam penelitian  ini  diperoleh dari  publikasi  Badan  Pusat Statistik  (BPS) dan  sumber  informasi  lain berupa
jurnal  ilmiah  dan  buku-buku  teks serta  literatur- literatur  lain  yang mendukung  penelitian  ini. Penelitian  ini  menggunakan  pengolahan  Datamining denga metode K-Means.
This  template,  modified  in  MS  Word  2007  and saved  as    a  ―Word  97-2003  Document‖  for  the  PC, provides  authors  with  most  of  the  formatting specifications  needed  for  preparing  electronic versions  of  their  papers.  All  standard  paper components have been specified for three reasons: (1) ease  of  use  when  formatting  individual  papers,  (2) automatic  compliance  to  electronic  requirements  that facilitate  the  concurrent  or  later  production  of electronic products, and (3) conformity, incorporating the applicable criteria that follow.
II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Data Mining
Data mining merupakan istilah yang digunakan untuk menguraikan
penemuan
pengetahuan  di  dalam  database[1].  Data  mining  juga merupakan metode yang digunakan dalam pengolahan  data  berskala  besar  oleh  karena  itu  data mining  memiliki  peranan  yang  sangat  penting  dalam beberapa  bidang  kehidupan  diantaranya  yaitu  bidang industri, bidang keuangan, cuaca, ilmu dan teknologi. Dalam  data  mining  juga  terdapat  metode  –  metode yang  dapat  digunakan  seperti  klasifikasi,  clustering, regresi, seleksi variabel, dan market basket analisis[2].

## B. Clustering
Analisis clustering merupakan proses membagi data  dalam  suatu  himpunan  ke  dalam  beberapa kelompok  yang  kesamaan  datanya  dalam  suatu kelompok  lebih  besar  daripada  kesamaan  data tersebut  dengan  data  dalam  kelompok  lain.  Potensi clustering  adalah  dapat  digunakan  untuk  mengetahui struktur  dalam  data  yang  dapat  dipakai  lebih  lanjut dalam berbagai aplikasi secara luas seperti klasifikasi, pengolahan gambar, dan pengenalan pola [3].
Teknik cluster mempunyai  dua  metode  dalam pengelompokkannya yaitu hierarchical clustering dan non - hierarchical  clustering . hierarchical  clustering merupakan  suatu  metode pengelompokkan  data  yang cara kerjanya dengan mengelompokkan dua data atau lebih  yang  mempunyai  kesamaan  atau  kemiripan, kemudian  proses  dilanjutkan  ke  objek  lain  yang mimiliki  kedekatan  dua,  proses  ini  terus  berlangsung hingga cluster membentuk semacam tree dimana ada hirarki atau tingkatan yang jelas antar objek dari yang paling  mirip  hingga  yang  paling  tidak  mirip.  Namun
secara logika  semua objek pada akhirnya  hanya akan membentuk sebuah cluster [4] . Pada  proses  analisis cluster metode  yang digunakan  untuk  membagi  data  menjadi  subset  data berdasarkan  kesamaan  atau  kemiripan  yang  telah ditentukan  sebelumnya.  Jadi  analisis cluster secara umum dapat dikatakan bahwa [5]:
a. Data yang terdapat dalam satu cluster memiliki tingkat kesamaan yang tinggi, dan
b. Dan yang terdapat dalam suatu cluster yang berbeda memiliki tingkat kesamaan yang rendah

## C. Algoritma K-Means
K-Means  merupakan  salah  satu  metode pengelompokan  data  nonhierarki  (sekatan)  yang berusaha  mempartisi  data  yang  ada  ke  dalam  bentuk dua atau lebih kelompok. Metode ini mempartisi data ke  dalam  kelompok  sehingga  data  berkarakteristik sama dimasukkan ke dalam satu kelompok yang sama dan data yang berkarakteristik berbeda dikelompokkan kedalam kelompok yang lain. Adapun tujuan  pengelompokkan  data  ini  adalah  untuk meminimalkan  fungsi  objektif  yang  diatur  dalam proses pengelompokan, yang pada umumnya berusaha  meminimalkan  variasi  di  dalam  suatu kelompok dan memaksimalkan variasi antar kelompok [6].
Algoritma K-Means pada dasarnya melakukan 2  proses  yakni  proses  pendeteksian  lokasi  pusat clusterdan  proses  pencarian  anggota  dari  tiap-tiap cluster. Proses clustering dimulai dengan mengidentifikasi  data  yang  akan  dikluster,  Xij (i=1,...,n; j=1,...,m) dengan n adalah jumlah data yang akan  dikluster  danm  adalah  jumlah  variabel.  Pada awal  iterasi,  pusat  setiap  kluster  ditetapkan  secara bebas (sembarang),Ckj (k=1,...,k; j=1,...,m). Kemudian  dihitung  jarakantara  setiap  data  dengan setiap  pusat  cluster[7][8][9][10]. Proses  dasar algoritma k-means dapat dilihat di bawah ini :
1) Tentukan  jumlah  klaster  yang  ingin  dibentuk  dan tetapkan pusat cluster k .
2) Menggunakan  jarak euclidean kemudian  hitung setiap data ke pusat cluster
(1)
3) Kelompokkan  data  ke  dalam  cluster  dengan jarak yang paling pendek dengan persamaan
(2)
4) Hitung  pusat  cluster  yang  baru  menggunakan persamaan
Volume 3 Nomor 1, Oktober  2018
(3)
Dengan : x ij = Kluster ke – k p = Banyaknya anggota kluster ke – k
5) Ulangi  langkah  dua  sampai  dengan  empat sehingga sudah tidak ada lagi data yang berpindah ke kluster yang lain.

## D. Kerangka Pemikiran
Kerangka pemikiran merupakan garis besar dari  langkah  –  langkah  penelitian  yang  sedang dilakukan,  kerangka  pemikiran  dijadikan  acuan untuk  melakukan  tahap  –  tahap  yang  sedang dilakukan dalam penelitian.
Gambar 1 . Kerangka Kerja K-Means

## III. H ASIL P ENELITIAN
A. Contoh Perhitungan Algoritma K-Means Nilai Input Produksi Industri Mikro dan Kecil
Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan  mengenai penggunaan  algoritma k-means dalam  membentuk clustering
(kelompok).  Hal  ini  bertujuan  untuk membuktikan bahwa  algoritma  k-means  mampu memberikan informasi yang dibutuhkan. Sample data sebanyak  34  record  dari  laporan  nilai  input  produksi industri mikro dan kecil. Berikut ini adalah data yang penulis  dapatkan  yaitu  data  transaksi  2013-2015, diantaranya: Tabel 1. Tabel nilai input produksi industri mikro dan kecil (juta rupiah)
Provinsi 2013 2014 2015 Nilai Input Menurut Provinsi (Juta Rupiah) Nilai Input Menurut Provinsi (Juta Rupiah) Nilai Input Menurut Provinsi (Juta Rupiah) Mikro Kecil Mikro Kecil Mikro Kecil Aceh 1660535 1422148 1708352 648313 1769763 454008 Sumatera Utara 3598386 5926268 3875966 3772030 3932706 2569288 Sumatera Barat 2269048 3406330 3767134 2800022 3358934 2906184 Riau 676468 425482 806405 438869 824055 168435 Jambi 815793 758758 1493541 614258 1292106 730387 Sumatera Selatan 1809627 3112260 4457604 1693424 1393963 716859 Bengkulu 472168 499122 599673 189921 663409 253901 Lampung 3659662 3148364 7037201 3848618 3904366 2670838 Kep. Bangka Belitung 481689 516875 396128 163394 288816 119966 Kep. Riau 399869 420044 475182 757875 192667 104768 Dki Jakarta 1841376 6853446 1583756 7381046 3187459 2969633 Jawa Barat 15490021 48991120 26513715 35030596 31862434 54126757 Jawa Tengah 19415712 56803139 27888134 23416297 43320506 45207851 Di Yogyakarta 2232368 5979784 2662509 3113901 2458585 1273039 Jawa Timur 23577557 37520755 30211811 34716279 45418655 27964033 Banten 1434678 1704669 3134765 2711970 6268138 8863988 Bali 2259106 5359528 3414329 2622635 4979387 2958525 Nusa Tenggara Barat 1456461 2026764 3896431 18307873 5340870 4829042 Nusa Tenggara Timur 941956 347619 2595071 642576 850009 446104 Kalimantan Barat 1091173 1022858 1634863 1006134 2666150 653151 Kalimantan Tengah 724696 407162 985235 279621 632744 219993
Provinsi 2013 2014 2015 Nilai Input Menurut Provinsi (Juta Rupiah) Nilai Input Menurut Provinsi (Juta Rupiah) Nilai Input Menurut Provinsi (Juta Rupiah) Mikro Kecil Mikro Kecil Mikro Kecil Kalimantan Selatan 2788980 1327232 2243487 1690006 2473472 675924 Kalimantan Timur 1092726 1328463 1034498 728162 563531 412458 Kalimantan Utara 0 0 0 0 60880 52340 Sulawesi Utara 841959 499901 1434177 17271 2058170 20004 Sulawesi Tengah 1020860 531301 1882066 412922 988599 381129 Sulawesi Selatan 3571416 8257088 5022735 15028031 5559252 6916471 Sulawesi Tenggara 1216243 1303657 2428978 336944 2055294 223153 Gorontalo 419528 229068 566275 229129 409854 78357 Sulawesi Barat 339259 872453 743098 993855 315714 96910 Maluku 609792 314426 816402 45027 416277 24277 Maluku Utara 185746 22632 237790 31037 150222 24138 Papua Barat 149182 28516 169018 38978 89011 26942 Papua 483942 382735 1216065 472073 670355 71151 (Sumber : Badan Pusat Statistik)
Untuk  membuat  cluster  pada  table  di  atas, maka  terlebih  dahulu  ditentukan  adalah  sebagai berikut:
1) Menentukan jumlah cluster, dimana jumlah cluster (kelompok) adalah 3.
2) Menentukan  pusat  cluster  secara  acak.  Pada contoh  kasus  ini  nilai  pusat  cluster  1  = (99.208.023 dan 138.148.473 ), nilai pusat cluster 2 = (12.540.492 dan 15.739.384  ), dan nilai pusat cluster 3 = (60.880 dan 52.340 ).
3) Menentukan nilai cluster dari tiap data. Dalam hal ini  harus  menentukan  nilai  cluster  mana  yang paling  dekat  dengan  data,  maka  perlu  dihitung jarak  setiap  data  dengan  titik  pusat  setiap  cluster.
Pada  tahap  ini Distance  Space digunakan  untuk menghitung  jarak  antara  data  dan  centroid. Adapun  persamaan  yang  dapat  digunakan  salah satunya yaitu Euclidean Distance Space . Euclidean  distance  space digunakan  dalam perhitungan  jarak,  hal  ini  dikarenakan  hasil  yang dapat diperoleh merupakan jarak terpendek antara dua  titik  yang  diperhitungkan.  Rumus  yang digunakan adalah (1)
Dari hasil perhitungan di atas maka dihasilkan nilai cluster 1, cluster 2 dan cluster ke 3 pada iterasi 1. Hasil  perhitungan  dari  semua  perhitungan  iterasi  1 dapat dilihat pada table di bawah ini:
Tabel 2. Tabel Perhitungan Iterasi ke-1 No Provinsi Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Jarak Terpendek Hasil 1 Aceh 165054286,21 15146657,88 5647580,89 5647580,89 C3 2 Sumatera Utara 153476405,90 3652130,12 16671772,25 3652130,12 C2 3 Sumatera Barat 157215238,77 7335428,10 13008270,96 7335428,10 C2 4 Riau 167900368,77 17916747,99 2450715,40 2450715,40 C3 5 Jambi 166279523,05 16304803,90 4091750,79 4091750,79 C3 6 Sumatera Selatan 161153526,83 11322163,67 9364181,42 9364181,42 C3 7 Bengkulu 168304184,93 18321787,39 1896494,23 1896494,23 C3 8 Lampung 153836236,91 6411749,15 17432131,39 6411749,15 C2 9 Kep. Bangka Belitung 168750267,07 18776124,29 1334929,45 1334929,45 C3 10 Kep. Riau 168415447,16 18455910,52 1589803,92 1589803,92 C3 11 Dki Jakarta 152320219,74 6106183,45 18360518,67 6106183,45 C2 12 Jawa Barat 25341853,00 136911737,40 156581489,27 25341853,00 C1 13 Jawa Tengah 15346269,29 134642211,97 154662923,15 15346269,29 C1 14 Di Yogyakarta 157370377,63 7467982,08 12632033,47 7467982,08 C2 15 Jawa Timur 37947406,00 121016679,90 140925240,77 37947406,00 C1 16 Banten 152974880,24 2990884,84 17062381,47 2990884,84 C2 17 Bali 154996271,53 5156625,05 15190304,72 5156625,05 C2 18 Nusa Tenggara Barat 143528178,68 9603527,83 27269718,11 9603527,83 C2 19 Nusa Tenggara Timur 166376795,54 16463811,44 4542132,57 4542132,57 C3 20 Kalimantan Barat 164780271,38 14885893,42 5944635,19 5944635,19 C3 21 Kalimantan Tengah 167982674,82 18000048,15 2436524,02 2436524,02 C3
No Provinsi Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Jarak Terpendek Hasil 22 Kalimantan Selatan 162749816,79 13055963,76 8287610,53 8287610,53 C3 23 Kalimantan Timur 166506696,24 16526288,43 3571678,77 3571678,77 C3 24 Kalimantan Utara 170002052,68 20045549,81 0,00 0,00 C3 25 Sulawesi Utara 167146316,86 17275665,50 4300841,28 4300841,28 C3 26 Sulawesi Tengah 166750715,83 16809787,34 4036632,34 4036632,34 C3 27 Sulawesi Selatan 137429319,77 14551868,70 33280271,63 14551868,70 C2 28 Sulawesi Tenggara 165279093,31 15469919,03 5923403,04 5923403,04 C3 29 Gorontalo 168832162,79 18850288,83 1419891,84 1419891,84 C3 30 Sulawesi Barat 167669944,80 17718247,57 2332280,97 2332280,97 C3 31 Maluku 168698474,00 18714800,69 1812149,50 1812149,50 C3 32 Maluku Utara 169682724,64 19710091,80 513509,89 513509,89 C3 33 Papua Barat 169766067,23 19798507,71 348879,97 348879,97 C3 34 Papua 167951037,32 17968558,82 2469193,65 2469193,65 C3
Gambar 2. Pemetaan Iterasi 1 Pada K-Means
Proses K-Means akan  terus  beriterasi  sampai pengelompokan  data  sama  dengan  pengelompokan data iterasi sebelumnya.  Dengan  kata  lain,  proses akan terus melakukan iterasi sampai data pada iterasi terakhir sama dengan iterasi sebelumnya. Pada iterasi 1  diperoleh  cluster  data  nilai  input  proses  industri mikro dan kecil, yang dapat dilihat pada tabel 2. Pada iterasi  2,  akan  dilakukan  pencarian  nilai  titik  tengah
atau centroid untuk  iterasi  2  dengan  hasil pengelompokan  pada iterasi 1.  Hasil  dapat  diketahui pada Tabel 3 berikut :
Tabel 3 . Centroid Data iterasi 2 Atribut Cluster 1 Nilai Mikro Kecil 87899515,0  121258942,3 Atribut Cluster 2 Nilai Mikro Kecil 10634113,8 15356152,8 Atribut Cluster 3 Nilai Mikro Kecil 3044143,6 1507129,8
Setelah  mendapatkan  nilai  titik  tengah  atau centroid, proses sama dilakukan dengan mencari jarak terdekat. Proses pencarian jarak terpendek, pengelompokan  data  pada iterasi 2  dan Clustering data  dapat  digambarkan  pada  tabel  dan  gambar berikut:
Tabel 4. Tabel Perhitungan Iterasi ke 2 No Provinsi Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Jarak Terpendek Hasil 1 Aceh 144731599,6 13958948,05 2328505,082 2328505,1 C3 2 Sumatera Utara 133154841,2 3183816,501 13628123,64 3183816,5 C2 3 Sumatera Barat 136893232,5 6365364,558 9908433,436 6365364,6 C2 4 Riau 147581908,2 16568067,44 876635,0166 876635,0 C3 5 Jambi 145959610,9 15003128,91 816162,3272 816162,3 C3 6 Sumatera Selatan 140830047,5 10273175,42 6118880,378 6118880,4 C3 7 Bengkulu 147987229,2 16939018,97 1425309,857 1425309,9 C3 8 Lampung 133511113,1 6935065,463 14147900,42 6935065,5 C2 9 Kep. Bangka Belitung 148434810,6 17363983,84 2006177,079 2006177,1 C3 10 Kep. Riau 148101528,7 17017002,3 1989128,672 1989128,7 C3 11 Dki Jakarta 132041542,8 4425793,351 16097499,01 4425793,4 C2 12 Jawa Barat 21958848,29 138116787 153904568,1 21958848,3 C1 13 Jawa Tengah 4979943,166 136066501,4 151744845,9 4979943,2 C1 14 Di Yogyakarta 137057472,4 5971354,588 9852037,039 5971354,6 C2 15 Jawa Timur 23902227,23 122653972,1 137796897,4 23902227,2 C1 16 Banten 132656919,4 2085475,045 14119238,71 2085475,0 C2 17 Bali 134674306,5 4415504,411 12119571,21 4415504,4 C2 18 Nusa Tenggara Barat 123268114 9807707,607 24862602,04 9807707,6 C2 19 Nusa Tenggara Timur 146054099,6 15257401,81 1344759,051 1344759,1 C3
No Provinsi Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Jarak Terpendek Hasil 20 Kalimantan Barat 144457317,8 13715259,05 2625634,955 2625635,0 C3 21 Kalimantan Tengah 147663864,3 16659305,1 923300,0351 923300,0 C3 22 Kalimantan Selatan 142424856,6 12075215,58 4968536,461 4968536,5 C3 23 Kalimantan Timur 146190162 15138478 1024810,935 1024810,9 C3 24 Kalimantan Utara 149688564,2 18601074,11 3319077,483 3319077,5 C3 25 Sulawesi Utara 146822644,8 16102473,44 1614103,26 1614103,3 C3 26 Sulawesi Tengah 146428851,2 15566819,65 866659,3048 866659,3 C3 27 Sulawesi Selatan 117174785,9 15256880,51 30769915,32 15256880,5 C2 28 Sulawesi Tenggara 144954774,3 14366113,66 2680203,281 2680203,3 C3 29 Gorontalo 148515361,1 17463378,58 1912988,659 1912988,7 C3 30 Sulawesi Barat 147356607,1 16268841,02 1708090,031 1708090,0 C3 31 Maluku 148380024,9 17362788,56 1645005,859 1645005,9 C3 32 Maluku Utara 149367517,9 18293130,08 2854079,346 2854079,3 C3 33 Papua Barat 149451466,6 18371432,7 2991507,572 2991507,6 C3 34 Papua 147632187,9 16628893,11 889798,4117 889798,4 C3
Gambar 3. Pemetaan Iterasi 2 Pada K-Means

## B. Analisa Data
Pada iterasi 2,  pengelompokan  data  yang dilakukan  terhadap  3 cluster dengan iterasi 1 didapatkan  hasil  yang  sama.  Dari  34  data  nilai  input produksi  industri  mikro  dan  kecil  dapat  diketahui,  3 provinsi pada cluster 1 , 9 provinsi pada cluster 2 dan 22  provinsi  pada cluster 3.  Pada cluster 3  (cluster rendah)  pada  nilai  input  produksi  industri  mikro  dan keci  adalah  Aceh,  Riau,  Jambi,  Sumatera  Selatan, Bengkulu,  Kep.  Bangka  Belitung,  Kep.  Riau,  Nusa Tenggara  Timur,  Kalimantan  Barat,  Kalimantan Tengah,  Kalimantan  Selatan,  Kalimantan  Timur, Kalimantan Utara, Sulawesi  Utara, Sulawesi Tengah, Sulawesi  Tenggara,  Gorontalo,  Sulawesi  Barat, Maluku, Maluku Utara, Papua Barat Dan Papua.

## C. Pengujian dan Hasil
Dari  analisa  dan  perancangan  yang  telah dilakukan, hasil
dari
implementasi program  yang  telah  dibangun  dengan  aplikasi XLSTAT  diperoleh  hasil  cluster  yang  sama  dengan perhitungan  manual  yang  dilakukan.  Adapun  hasil implementasi  dari  software  XLSTAS  dapat  terlihat seperti pada tampilan dibawah ini:
Gambar 4. Nilai Centroid Akhir Pada Aplikasi XLSTAT
Gambar 5. Hasil Akhir Pengklasteran Pada Aplikasi XLSTAT
Gambar 6. Hasil Akhir Detail Pengklasteran Pada Aplikasi XLSTAT
Gambar 7. Profile Plot Klaster dengan XLSTAT

## IV. K ESIMPULAN
Untuk melakukan penilaian terhadap hasil nilai input  produksi  industri  mikro  dan  kecil  dapat menerapkan metode clustering K-Means. Data diolah untuk memperolah nilai input produksi industri mikro dan kecil. Data tersebut diolah menggunakan Apliaksi XLSTAT .  Nilai centroid dalam  3 cluster yaitu  cluster tingkat  tinggi  (C1), cluster tingkat  sedang(C2)  dan cluster rendah  (C3).  Cetroid  data  untuk  cluster produksi nilai input tinggi 87899515,0 dan 121258942,3,  Cetroid  data  untuk  cluster  produksi nilai  input  sedang  10634113,8  dan  15356152,8  serta Cetroid data untuk cluster produksi nilai input rendah 3044143,6  dan  1507129,8.  Dari  34  data  penelitian diperoleh  hasil  C1  (3  Provinsi),  C2  (9  Provinsi)  dan C3  (22  Provinsi).  Hasil  yang  dari  penelitian  dapat
digunakan  sebagai  masukan  bagi  pemerintah  tentang penilaian nilai input produksi industri mikro dan kecil dari  seluruh  provinsi.  Dimana  hal  ini  bisa  dijadikan bahan pertimbangan bagi pemerintah dalam mengambil  kebijakan  karena  sangat  berpengaruh terhadap nilai tambah suatu produksi.

## R EFERENCES
[1] Afrisawati.  2013.  ―Implementasi  Data  Mining Pemilihan Pelanggan Potensial Menggunakan Algoritma  K-Means‖.  Jurnal  Pelita  Informatika  Budi Karma, Vol 5, No.3, ISSN: 2301-9425
[2] N.    Atthina    dan    L.    Iswari,    ―Klasterisasi    Data Kesehatan  Penduduk  untuk  Menentukan  Rentang Derajat  kesehatan  Daerah  denganMetode  K-Means,‖
Seminar  Nasional Aplikasi  Teknologi  Informasi (SNATI), Vol. %1 dari %2ISSN 1907 - 5022, pp. B52
- B59, 2014.
[3] Ong, Johan Oscar. 2003. ―Implementasi Algoritma K- Means  Clustering  Untuk  Menentukan  Strategi Marketing  President  University‖.  Jurnal  Ilmuah Teknik Industri, Vol 12, No. 1, ISSN: 1412-6869
[4] Anindya Khrisna Wardhani, ―Implementasi Algoritma K-Means  Untuk  Pengelompokkan  Penyakit  Pasien
Pada Puskesmas Kajen Pekalongan‖, Jurnal
Transformatika,  Volume  14,  Nomor  1,  Juli  2016,  Pp 30-37
[5]   S. Agustina, D. Yhudo, H. Santoso, N. Marnasusanto, A.  Tirtana  dan  F.  Khusnu,  ―Clustering    Kualitas Beras  Berdasarkan  Ciri Fisik Menggunakan Metode K-Means,‖  Universitas  Brawijaya  Malang,  Malang, 2012.
[6]   Suprihatin,  "Klastering  K-Means  Untuk  Penentuan Nilai  Ujian," JUSI ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  ISSN:  2087- 8737, Februari 2011
[7] Soni,  N.,  &  Ganatra,  A.,  2012, Categorization  of several Clustering algorithms from different perspective:  a  review,  International  Journal  of Advanced  Research  in  Computer  Science  and Software Engineering, 2(8), 63-68.
[8] Windarto  AP.  Implementation  of  Data  Mining  on Rice  Imports  by  Major  Country  of  Origin  Using Algorithm  Using  K-Means  Clustering  Method. Int  J Artif Intell Res . 2017;1(2):26-33.
http://ijair.id/index.php/ijair/article/view/17.
[9] Windarto  AP.  Penerapan  Data  Mining  Pada  Ekspor Buah-Buahan  Menurut  Negara  Tujuan  Menggunakan K-Means  Clustering. TechnoCOM .  2017;16(4):348- 357.
[10]  Sadewo  MG,  Windarto  AP,  Hartama  D.  Penerapan Datamining  Pada  Populasi  Daging  Ayam  Ras Pedaging Di Indonesia Berdasarkan Provinsi Menggunakan K-Means Clustering. InfoTekJar (Jurnal Nas Inform dan Teknol Jaringan) . 2017;2(1):60-67.
http://jurnal.uisu.ac.id/index.php/infotekjar/article/vie w/164.