JURNAL SISFOTENIKA Vol. 13 No. 2, Juli 2023 p-ISSN: 2087-7897 ; e-ISSN : 2460-5344 DOI : 10.30700/jst.v13i2.1408

## Klasterisasi Negara Pengekspor Beras ke Indonesia Menggunakan Algoritma K-Means Clustering

## Clusterization of Indonesia's Rice Exporting Countries Using K-Means Clustering Algorithm
Asri Samsiar Ilmananda* 1 , Habel David Ranglalin 2
Program Studi Sistem Informasi, Jurusan Teknologi Informasi, Universitas Merdeka Malang e-mail: * 1 asri.ilmananda@unmer.ac.id , 2 ranglalin10@gmail.com

## Abstrak
Beras  merupakan  bahan  makanan  utama  bagi  masyarakat  Indonesia,  sehingga  harus selalu  dijaga  ketersediaannya.  Untuk  memenuhi  permintaan  domestik,  pemerintah  Indonesia mengambil  kebijakan  impor  beras  dari  sejumlah  negara.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  pengelompokan  karakteristik  dari  negara-negara  yang  mengekspor  beras  ke Indonesia.  Penelitian  dilakukan  melalui  penerapan  data  mining  menggunakan  algoritma  K- Means  Clustering.  Variabel  yang digunakan di  dalam penelitian  yaitu  berat bersih  (neto)  dan nilai  Cost,  Insurance,  Freight  (CIF).  Data  diolah  dan  diklasterisasi  ke  dalam  tiga  kelompok, mulai  dari  cluster  impor  tingkat  tinggi,  cluster  impor  tingkat  sedang,  hingga  cluster  impor tingkat  rendah.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  berdasarkan  perolehan  nilai,  terdapat tiga tingkatan cluster impor beras dengan dua negara berada pada cluster impor tingkat tinggi, yaitu  Vietnam  dan  Thailand.  Kemudian,  terdapat  tiga  negara  dengan  cluster  impor  tingkat sedang (Tiongkok, India dan Pakistan), serta enam negara dengan cluster impor tingkat rendah (Amerika Serikat, Taiwan, Singapura, Myanmar, Jepang dan negara-negara lainnya). Analisis data memberikan sejumlah rekomendasi sebagai bentuk dukungan terhadap pemerintah dalam menentukan  arah  kebijakan  impor  beras,  serta  untuk  pengembangan  penelitian  di  masa  yang akan datang.

## Kata kunci—Data Mining, Clustering, Algoritma K-Means, Impor Beras

## Abstract
Rice is the main food ingredient for Indonesian people, so its availability must always be  maintained.  To  meet  domestic  demand,  the  Indonesian  government  adopts  a  policy  of importing  rice  from  a  number  of  countries.  This  study  aims  to  determine  the  grouping characteristics of countries that export rice to Indonesia. The research was conducted through the application of data mining using the K-Means Clustering algorithm. The variables used in this study are net weight (net) and Cost, Insurance, Freight (CIF) values. The data is processed and  clustered  into  three  groups,  starting  from  the  high-level  import  cluster,  the  medium-level import cluster, to the low-level import cluster. The results of the study show that the acquisition of  value  based  on  the  rice  import  level  with  two  countries  in  the  high-level  import  cluster, namely  Vietnam  and  Thailand.  Then,  there  are  three  countries  in  the  medium-level  import clusters  (China,  India  and  Pakistan), and  six  countries  in  the  low-level  import  cluster  (United States,  Taiwan,  Singapore,  Myanmar,  Japan  and  other  countries).  Data  analysis  provides  a

## Klasterisasi Negara Pengekspor Beras ke Indonesia Menggunakan Algoritma K-Means
Clustering
number  of  recommendations  as  a  form  of  support  for  the  government  in  determining  the direction of rice import policies in the future.
Keywords— Data Mining, Clustering, Algoritma K-Means, Rice Imports

## 1. PENDAHULUAN
Beras merupakan komoditi pangan yang sangat penting bagi kehidupan sosial ekonomi bangsa  Indonesia.  Hampir  97%  penduduk  Indonesia  bergantung  pada  beras  sebagai  makanan pokok  [1],  [2].  Disebutkan  dalam  [3],  bahwa  konsumsi  beras  rata-rata  masyarakat  Indonesia telah mencapai 139,15 kilogram per kapita per tahun, di atas standar FAO yaitu sebesar 60-65 kilogram per kapita per tahun. Konsumsi beras yang melebihi standar kecukupan global tersebut harus didukung oleh aspek ketersediaan beras yang cukup untuk menghindari krisis pangan.
Jumlah  penduduk  Indonesia  hingga  tahun  2022  adalah  sebesar  273.879.750  jiwa  [3]. Hal  ini  menyebabkan  kebutuhan  konsumsi  nasional  terhadap  beras  sangat  tinggi.  Meskipun demikian,  produksi  beras  dalam  negeri  belum  mampu  memenuhi    ketersediaan  stok  beras nasional  [4],  [5].  Untuk  mengatasi  hal  tersebut,  pemerintah  perlu  mengambil  langkah  untuk mengimpor beras dari negara lain. Sejalan dengan pernyataan [4], [6], bahwa impor beras dapat menjaga  tingkat  cadangan beras  negara  sekaligus  mendukung  kebijakan  stabilisasi  harga  beras domestik.
Impor  merupakan  kegiatan  memasukkan  barang  dari  suatu  negara  ke  dalam  wilayah pabean  negara  lain.  Salah  satu  tujuan  dari  negara  penerima  atau  importir  melakukan  impor adalah untuk memenuhi kebutuhan di dalam negeri  [3], dalam hal ini khususnya beras. Selama lima  tahun  terakhir,  rata-rata  volume  impor  beras  berada  di  angka  753.527,12  ton  per  tahun, atau  berkontribusi  sekitar  2,5  persen  dari  kebutuhan  beras  di  Indonesia  [7].  Kebijakan  impor beras  diatur  dalam  Peraturan  Menteri  Perdagangan  Republik  Indonesia  Nomor  1  tahun  2018, dimana kesejahteraan petani padi tetap diperhatikan.
Pada penelitian ini akan dibahas mengenai penerapan data mining terhadap data impor beras  untuk  mengetahui  tingkatan  dari  negara-negara  yang  mengekspor  beras  ke  Indonesia. Disebutkan  dalam  [8],  bahwa data  mining adalah  proses  penggalian  informasi  dari  tumpukan data  yang  berjumlah  besar  untuk  diolah  agar  menghasilkan  informasi  yang  baru.  Tujuan  dari data  mining yaitu  pencarian  pola  data  dengan  menggunakan  teknik  tertentu  seperti  klasifikasi hubungan  ( association ),  prediksi  ( prediction )  atau  pengelompokan  ( clustering )  [5].  Sejumlah penelitian  telah  dilakukan  terkait  penerapan data  mining dengan  topik  beras.  Akan  tetapi, sebagian besar dilakukan untuk memprediksi harga beras yaitu dengan menggunakan algoritma K-Nearest  Neighbor  [9],  Double  Exponential  Smoothing  [10],  Long  Short  Term  Memory (LSTM)  [11],  [12],  dan  ARIMA  [13].  Sedangkan  algoritma  K-Means  Clustering  digunakan pada penelitian [5] untuk mengelompokkan harga eceran beras.
Clustering merupakan  suatu  proses  pengelompokan  sejumlah  data  atau  objek  dengan menempatkannya  ke  dalam cluster-cluster yang memiliki  kesamaan  atau  kemiripan  [14],  [15]. Analisis cluster yaitu  teknik  multivariat  yang  bertujuan  untuk  menemukan  kelompok  objek berdasarkan  karakterstik  yang  dimilikinya,  sehingga  setiap  objek  yang  paling  dekat kesamaannya  akan  mengelompok  ke  dalam  satu cluster yang  sama  [16].  Objek  dapat  berupa produk  (barang  atau  jasa),  benda  (tumbuhan  atau  lainnya),  serta  orang  (responden,  konsumen atau  lainnya).  Salah  satu  metode  yang  populer  digunakan  adalah  K-Means  Clustering,  dimana huruf k dalam K-Means merepresentasikan kelas atau cluster [17]. K-Means  termasuk  dalam  teknik clustering dengan  proses  pemodelan  yang  bersifat tanpa supervisi ( unsupervised ) [14]. Melalui algoritma K-Means, data dikelompokkan ke dalam beberapa  kelompok  kelas,  dimana  setiap  kelas  data  mempunyai  karakteristik  yang  mirip  atau
sama,  akan  tetapi  dengan  kelas  data  lainnya  memiliki  karakteristik  yang  berbeda.  Tujuannya adalah  untuk  meminimalisir  perbedaan  antar  data  di  dalam  sebuah  kelas,  sekaligus memaksimalkan  perbedaan  dengan  kelas  yang  lain  [15].  Dijelaskan  dalam  [8],  bahwa klasterisasi  K-Means  dilakukan  dengan  mengelompokkan  sejumlah  n  objek  ke  dalam  k  kelas dengan berdasarkan perhitungan jaraknya terhadap pusat cluster . Meskipun  merupakan  metode clustering yang  umum  dan  sederhana,  Algoritma  K- Means  dinilai  mampu  mengelompokkan  data  dalam  jumlah  yang  cukup  besar  dengan  waktu komputasi  yang  relatif  cepat  [5].    Oleh  karena  itu,  K-Means  digunakan  di  dalam  sejumlah penelitian  untuk  menyelesaikan  berbagai  masalah.  Dalam  bidang  kesehatan,  K-Means  dapat membantu  mengklasifikasi  nilai  gizi  balita  [15],  serta  mengklasterisasi  daerah  rawan  penyakit demam  berdarah  [16].  Dalam  bidang  pendidikan,  K-Means  digunakan  untuk  membantu merekomendasikan  calon  penerima  beasiswa  PPA  [14],  mengelompokkan  peserta  didik  dalam pembelajaran tatap muka terbatas  [18], hingga meningkatkan akurasi sistem rekomendasi mata kuliah [19]. Selanjutnya dalam [20], algoritma K-Means diterapkan di bidang perdagangan yaitu untuk mengelompokkan jumlah penjualan ikan laut di TPI menurut wilayah.
Penelitian  ini  berfokus  pada  analisis cluster terhadap  data  impor  beras  di  Indonesia menurut  negara  pengekspor.  Metode  yang  digunakan  adalah  K-Means  dengan  algoritma  K- Means  Clustering  menggunakan  dua  fitur,  atau  yang  dikenal  sebagai  klasterisasi  2  dimensi. Pemetaan  negara  pengekspor  beras  dibagi  ke  dalam  tiga cluster yaitu cluster impor  tingkat tinggi, tingkat sedang, dan tingkat rendah. Variabel yang digunakan di dalam proses clustering antara  lain  berat  bersih  (neto)  dan  nilai Cost,  Insurance,  Freight (CIF).  Melalui  penelitian  ini, diharapkan dapat membantu pemerintah dalam membentuk arah kebijakan impor beras di masa yang akan datang.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Desain Penelitian
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  tingkatan  dari  negara-negara  pengekspor beras  ke  Indonesia.  Bentuk  penelitian  yang  dilakukan  adalah  penelitian  kuantitatif  dengan pendekatan  deskriptif.  Data  dianalisis  dengan  menggunakan  metode  klasterisasi.  Teknik pengumpulan  data  yang  dilakukan  yaitu  dokumentasi  melalui  pengambilan  dataset.  Dataset yang diolah di dalam penelitian ini berasal dari Direktorat Jenderal Bea dan Cukai, Kementerian Keuangan  Republik  Indonesia,  yang diperoleh  melalui  laman  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  [7]. Populasi  dan  sampel  penelitian  adalah  data  impor  beras  di  Indonesia,  mulai  dari  tahun  2000 hingga tahun 2021.
Pada penelitian ini dilakukan pengelompokan negara-negara yang mengekspor beras ke Indonesia  berdasarkan  karakteristiknya.  Analisis  data  dilakukan  menggunakan  metode clustering dengan algoritma K-Means Clustering.  Variabel yang digunakan di dalam penelitian yaitu  berat  bersih  (neto)  dan  nilai Cost,  Insurance,  Freight (CIF).  Klasterisasi  yang  dilakukan dibagi menjadi cluster impor tingkat tinggi (C1), tingkat sedang (C2), dan tingkat rendah (C3). Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh,  kemudian  akan  diberikan  sejumlah  rekomendasi  terkait kebijakan impor beras di Indonesia.

## 2.2 Algoritma K-Means Clustering
K-Means  adalah  metode clustering yang  mengelompokkan  data  dengan  pendekatan partitioning [15],  yaitu  memisahkan  data  ke  dalam  k  daerah  bagian  yang  terpisah  [16]. Algoritma  K-Means  mempartisi  data  ke  dalam  satu  atau  lebih cluster . Cluster merupakan sekumpulan objek data dengan kemiripan karakteristik satu satu sama lain. Objek data dengan karakteristik  serupa  akan  berkelompok  di  dalam  sebuah cluster yang  sama,  sementara  objek data  dengan  karakteristik  yang  berbeda  akan  berkelompok  ke  dalam cluster-cluster yang berbeda [5].

## Klasterisasi Negara Pengekspor Beras ke Indonesia Menggunakan Algoritma K-Means
Clustering
Dalam membentuk cluster , algoritma K-Means menggunakan model centroid . Centroid adalah  titik  pusat  dari cluster yang  berupa  sebuah  nilai.  Nilai  kesamaan  data  dapat  ditentukan dengan  menghitung  jarak  antara  objek  data  terhadap  nilai centroid .  Objek  data  akan dikelompokkan  ke  dalam  sebuah cluster dengan  titik  pusat  terdekat,  atau  dengan  kata  lain mempunyai  jarak  terpendek  terhadap centroid  cluster tersebut.  Penentuan  titik  awal centroid dilakukan  secara  acak  berdasarkan  jumlah  k cluster .  Selanjutnya,  teknik clustering dilakukan melalui  proses  iterasi  hingga  terjadi  konvergensi  data  [19],  dimana  tidak  ada  lagi  perubahan pada komposisi cluster [18].
Algoritma K-Means Clustering menjalankan tahapan-tahapan sebagai berikut [14], [16]:
a. Menentukan jumlah k (cluster) yang akan dibentuk.
b. Menentukan titik pusat (centroid) awal dari masing-masing cluster secara acak.
c. Menghitung  jarak  setiap  data  terhadap centroid dari  masing-masing cluster .  Jarak terdekat  akan  menentukan  pada cluster mana  sebuah  data  masuk.  Untuk  perhitungan jarak digunakan rumus Euclidean Distance seperti pada persamaan (1)
(1)
Keterangan:
= jarak antara x dan y
= data x ke-i
= data y ke-i
= jumlah data
d. Menghitung  kembali  nilai centroid dari  setiap cluster yang  baru  terbentuk.  Nilai centroid berikutnya  adalah  hasil  rata-rata  dari  semua  data  di  dalam cluster ,  yang dihitung dengan menggunakan persamaan (2)
(2)
Keterangan:
= titik pusat cluster = data ke-i di dalam cluster
e. Mengulangi langkah (c) dan (d) hingga tidak ada data yang berpindah cluster .
Alur langkah algoritma K-Means Clustering dapat digambarkan dalam bentuk flowchart seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1. Hasil klasterisasi yang digunakan adalah data cluster yang diperoleh pada iterasi terakhir.
Mulai Jumlah k cluster Centroid setiap cluster Jarak setiap data terhadap centroid setiap cluster Klasterisasi berdasarkan jarak terpendek Ada data yang berpindah cluster? Selesai ya tidak
Gambar 1. Flowchart algoritma K-Means Clustering

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Penelitian
Pada  penelitian  ini  analisis  data  dilakukan  terhadap  negara-negara  yang  mengekspor beras ke Indonesia menurut berat bersih (neto) dan nilai Cost, Insurance, Freight (CIF). Dataset bersumber  dari  BPS  [7],  dengan  rentang  waktu  mulai  dari  tahun  2000  hingga  tahun  2021. Akumulasi  data  dari  negara-negara  pengekspor  beras  ke  Indonesia  ditunjukkan  pada  Tabel  1. Klasterisasi  yang  dilakukan  adalah  klasterisasi  2  dimensi,  sehingga  melibatkan  dua  fitur  atau atribut  yaitu  Berat  Bersih  dan  Nilai  CIF.  Data  selanjutnya  masuk  ke  tahap clustering dengan membagi  kelompok  data  ke  dalam  tiga cluster dengan  menggunakan  algoritma  K-Means Clustering.
Tabel 1. Data akumulasi negara pengekspor beras ke Indonesia
Negara Berat Bersih (Ton) Nilai CIF (000 US$) Vietnam 8.949.703,3 3.678.382,2 Thailand 6.342.461,5 2.668.587,7 Tiongkok 710.293,7 232.766,6 India 1.658.534,8 568.574,2 Pakistan 1.483.285,0 550.947,9 Amerika Serikat 381.635,7 115.837,2 Taiwan 33.947,0 10.593,0 Singapura 53.862,2 12.258,3 Myanmar 581.303,5 167.356,8 Jepang 392,9 1.060,0 Lainnya 328.140,9 108.947,0
Penentuan cluster dibagi atas tiga bagian yaitu cluster impor tingkat tinggi (C1), cluster impor  tingkat  sedang  (C2)  dan cluster impor  tingkat  rendah  (C3).  Masing-masing cluster memiliki  titik  pusat  sehingga  terdapat  tiga  nilai centroid .  Penentuan  nilai centroid dilakukan dengan mengambil nilai terbesar (maksimum) untuk cluster impor tingkat tinggi (C1), nilai rata- rata  ( average )  untuk cluster impor  tingkat  sedang  (C2)  dan  nilai  terkecil  (minimum)  untuk cluster impor  tingkat  rendah  (C3).  Nilai centroid awal  dari  setiap cluster ditunjukkan  pada Tabel 2.
Tabel 2. Nilai centroid awal Cluster Berat Bersih (Ton) Nilai CIF (000 US$) Impor tingkat tinggi (C1) 8.949.703,3 3.678.382,2 Impor tingkat sedang (C2) 581.303,5 167.356,8 Impor tingkat rendah (C3) 392.9 1,060.0
Proses clustering dilakukan dengan mengambil jarak terdekat dari setiap data terhadap nilai centroid .  Hasil  perhitungan  jarak  dengan  titik  pusat cluster pada  iterasi  pertama diperlihatkan pada Tabel 3.

## Klasterisasi Negara Pengekspor Beras ke Indonesia Menggunakan Algoritma K-Means
Clustering
Tabel 3. Hasil perhitungan jarak data ke pusat cluster pada iterasi 1 Negara Berat Bersih (Ton) Nilai CIF (000 US$) C1 C2 C3 Jarak Terpendek Vietnam 8.949.703,3 3.678.382,2 1397980 8772956 9645917 1397980.216 Thailand 6.342.461,5 2.668.587,7 1397980 5978484 6850812 1397980.216 Tiongkok 710.293,7 232.766,6 7533458 157929.9 717041.6 157929.9327 India 1.658.534,8 568.574,2 6529647 848134.4 1722891 848134.4043 Pakistan 1.483.285,0 550.947,9 6697595 678006.5 1551968 678006.4952 Amerika Serikat 381.635,7 115.837,2 7881713 506705.8 368381.2 368381.2354 Taiwan 33.947,0 10.593,0 8243087 869612.1 5248.495 5248.494985 Singapura 53.862,2 12.258,3 8224060 850235.9 24834.47 24834.46764 Myanmar 581.303,5 167.356,8 7677754 302227.2 574456.9 302227.2002 Jepang 392,9 1.060,0 8277732 904450.2 29819.57 29819.56656 Lainnya 328.140,9 108.947,0 7933704 559419.8 315344.2 315344.2153
Hasil  klasterisasi  data  ke  dalam cluster C1,  C2  dan  C3  diperlihatkan  pada  Tabel  4. Berdasarkan  data  tersebut,  diperoleh  dua  negara  yang  berada  dalam cluser C1,  empat  negara dalam cluster C2, dan lima negara dalam cluster C3 (termasuk negara lainnya).
Tabel 4. Hasil klasterisasi data pada iterasi 1
Negara C1 C2 C3 Vietnam ✓ Thailand ✓ Tiongkok ✓ India ✓ Pakistan ✓ Amerika Serikat ✓ Taiwan ✓ Singapura ✓ Myanmar ✓ Jepang ✓ Lainnya ✓
Grafik dari hasil klasterisasi data pada iterasi pertama disajikan dalam Gambar 2. Proses clustering menggunakan  K-Means  akan  beriterasi  hingga  nilai  konvergensi  data  sama  dengan nol. Hal ini berarti bahwa tidak ada data yang berpindah cluster , atau hasil pengelompokan data sama dengan hasil pengelompokan sebelumnya.
Gambar 2. Grafik klasterisasi data pada iterasi 1
Selanjutnya  untuk  iterasi  kedua,  nilai centroid akan  dihitung  terlebih  dahulu  pada masing-masing cluster .  Hasil  perhitungan  nilai centroid pada  Iterasi  kedua  ditunjukkan  pada Tabel 5.
Tabel 5. Nilai centroid pada iterasi 2 Cluster Berat Bersih (Ton) Nilai CIF (000 US$) Impor tingkat tinggi (C1) 7.646.082,4 3.173.485,0 Impor tingkat sedang (C2) 1.108.354,3 379.911,4 Impor tingkat rendah (C3) 159.595,7 49.739,1
Setelah mendapatkan nilai titik pusat cluster atau centroid , proses yang sama dilakukan untuk  menghitung  jarak  data  terhadap centroid dengan  hasil  seperti  yang  ditunjukkan  pada Tabel  6.  Kemudian,  dilakukan  pencarian  jarak  terpendek  untuk  klasterisasi  data  pada  iterasi kedua yang diperlihatkan pada Tabel 7.
Tabel 6. Hasil perhitungan jarak data ke pusat cluster pada iterasi 2 Negara Berat Bersih (Ton) Nilai CIF (000 US$) C1 C2 C3 Jarak Terpendek Vietnam 8.949.703,3 3.678.382,2 1397980 8506860 9509629 1397980.216 Thailand 6.342.461,5 2.668.587,7 1397980 5712610 6714626 1397980.216 Tiongkok 710.293,7 232.766,6 7533458   424386.4   580316.6 424386.3644 India 1.658.534,8 568.574,2 6529647 581629 1586193 581629.0047 Pakistan 1.483.285,0 550.947,9 6697595   412100.2 1415402 412100.1822 Amerika Serikat 381.635,7 115.837,2 7881713   773210.9   231669.4 231669.3822 Taiwan 33.947,0 10.593,0 8243087 1136110   131605.6 131605.5584 Singapura 53.862,2 12.258,3 8224060 1116746   112180.2 112180.1758 Myanmar 581.303,5 167.356,8 7677754   568297.4   437802.9 437802.876 Jepang 392,9 1.060,0 8277732 1170943   166478.8 166478.8246 Lainnya 328.140,9 108.947,0 7933704   825926.5   178642.2 178642.2301

## Klasterisasi Negara Pengekspor Beras ke Indonesia Menggunakan Algoritma K-Means
Clustering
Tabel 7. Hasil klasterisasi data pada iterasi 2
Negara C1 C2 C3 Vietnam ✓ Thailand ✓ Tiongkok ✓ India ✓ Pakistan ✓ Amerika Serikat ✓ Taiwan ✓ Singapura ✓ Myanmar ✓ Jepang ✓ Lainnya ✓
Pada  klasterisasi  data  yang  dilakukan  di  iterasi  kedua,  didapatkan  nilai  konvergensi sama dengan nol sehingga iterasi selesai. Berdasarkan data yang diperoleh, terdapat dua negara yang berada dalam cluser C1, tiga negara dalam cluster C2, dan enam negara dalam cluster C3 (termasuk negara lainnya).

## Gambar 3. Grafik klasterisasi data pada iterasi 2

## 3.2 Pembahasan
Dari tahun 2000 hingga tahun 2021, Indonesia mengimpor beras dari sejumlah negara. Negara-negara  tersebut  antara  lain  Vietnam,  Thailand,  Tiongkok,  India,  Pakistan,  Amerika Serikat, Taiwan, Singapura, Myanmar, Jepang dan negara lainnya. Nilai akumulasi impor beras Indonesia  selama  kurun  waktu  21  tahun  mencapai    20.523.560,5 ton  dengan  nilai  CIF 8.115.310,9  $.    CIF  atau  nilai Cost,  Insurance,  Freight adalah  total  nilai  harga  barang  beserta biaya pengiriman, asuransi hingga bea cukai.
Visualisasi hasil klasterisasi dari negara-negara pengekspor beras ke Indonesia disajikan dalam  Gambar  4.  Berdasarkan  hasil  penelitian,  diketahui  bahwa  negara  dengan  jumlah  ekspor beras  tertinggi  ke  Indonesia  berada  dalam cluster impor  tingkat  tinggi  yaitu  Vietnam  dan Thailand.  Hal  ini  disebabkan  karena  Vietnam  dan  Thailand  memiliki  harga  jual  beras  yang rendah. Selain itu, Vietnam dan Thailand berada di wilayah Asia Tenggara dan terletak sangat dekat  dengan  Indonesia  sehingga  waktu  dan  biaya  pengiriman  relatif  kecil.  Alasan  lain  yang dapat  dijadikan  pertimbangan  adalah  melalui  kegiatan  ekspor  impor  dapat  bermanfaat  untuk
meningkatkan hubungan kerja sama antar negara khususnya di Asia Tenggara.

## Gambar 4. Visualisasi hasil klasterisasi
Negara yang berada dalam cluster impor tingkat sedang antara lain Tiongkok, India, dan Pakistan.  Ketiga  negara  tersebut  memiliki  kesamaan  yaitu  berada  di  wilayah  benua  Asia. Tiongkok  menjadi  salah  satu  negara  pengekspor  beras  ke  Indonesia  karena  termasuk  negara penghasil  beras  terbesar  di  dunia.  Sedangkan  impor  beras  dari  India  dan  Pakistan  dilakukan untuk memenuhi permintaan jenis beras khusus seperti beras basmati.
Negara dengan jumlah impor beras terendah berada dalam cluster impor tingkat rendah yaitu  Amerika  Serikat,  Taiwan,  Singapura,  Myanmar,  Jepang  dan  negara  lainnya.  Negara- negara tersebut umumnya memproduksi jenis beras premium dengan harga yang cukup mahal. Tingginya harga  beras  tersebut  disebabkan  karena  penerapan  proses  panen  dan produksi beras berteknologi tinggi, sehingga menghasilkan beras yang lebih berkualitas dan tahan lama.
Untuk  mengetahui  seberapa  tepat  penempatan  suatu  objek  data  dalam  sebuah cluster , hasil  klasterisasi  diuji  menggunakan  metode Silhouette  Coefficient .  Penggunaan  metode silhouette dipilih  untuk  merepresentasikan  kualitas  hasil  klasterisasi dari  hasil  kerja  algoritma clustering .  Pengujian  hasil clustering dilakukan  dengan  menghitung  nilai silhouette dari masing-masing cluster [21]. Berdasarkan hasil perhitungan Silhouette Coefficient terhadap data maka  diperoleh silhouette  score seperti  yang  diperlihatkan  pada  Gambar  5  dan  Tabel  8.  Hasil pengujian  menunjukkan  bahwa  kualitas  hasil  klasterisasi  cukup  baik  dengan  nilai  rata-rata silhouette score sebesar 0,5.

## Klasterisasi Negara Pengekspor Beras ke Indonesia Menggunakan Algoritma K-Means
Clustering
Gambar 5. Hasil perhitungan silhouette score
Tabel 8. Silhouette score berdasarkan cluster Silhouette scores Cluster 1 (C1) 0,591 Cluster 2 (C2) 0,124 Cluster 3 (C3) 0,765 Mean width 0,500
Kebijakan  impor  perlu  dilakukan  apabila  suatu  negara  belum  mampu  mencukupi produksi  dalam  negeri  untuk  memenuhi  kebutuhan  konsumsi  masyarakat.  Meskipun  menjadi pro  dan  kontra,  kebijakan  impor  beras  dengan  disertai  bea  masuk  dapat  menjaga  stabilitas pasokan  dan  harga  beras,  serta  melindungi  daya  saing  beras  dalam  negeri.  Impor  beras  juga dapat membawa pengaruh positif bagi petani untuk meningkatkan kualitas panen gabah kering, sehingga  mendorong  penyerapan  produksi  beras  dengan  harga  yang  menguntungkan.  Akan tetapi,  kebijakan  harus  dirancang  sedemikian  agar  tidak  menggantungkan  kebutuhan  beras melalui impor dari negara lain.
Di  Indonesia,  kebijakan  impor  beras  dilakukan  oleh  Perusahaan  Umum  Badan  Urusan Logistik  atau  yang  dikenal  sebagai  Perum  BULOG.  BULOG  sebagai  lembaga  pemerintah berperan  dalam  membantu  menjaga  persediaan  pangan  khususnya  beras,  menyalurkan  beras untuk  masyarakat  miskin,  menyeimbangkan  antara  permintaan  dengan  penawaran,  hingga mengendalikan  harga  beras  baik  di  tingkat  produsen  maupun  konsumen.  BULOG  mengambil kebijakan impor beras agar stok dan cadangan beras tetap terpenuhi untuk mencegah terjadinya krisis  pangan.  Melalui  penelitian  ini,  diharapkan  dapat  dijadikan  basis  pengetahuan  bagi pemerintah dalam mengambil keputusan untuk kebijakan impor beras di masa yang akan datang dalam rangka meningkatkan perekonomian negara .

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  algoritma  K-Means  Clustering  dapat  diterapkan  untuk mengelompokkan  negara-negara  pengekspor  beras  ke  Indonesia.  Pengolahan  data  dilakukan untuk memperoleh penilaian terhadap tingkatan impor beras di Indonesia. Klasterisasi dilakukan

## Asri Samsiar Ilmananda, Habel David Ranglalin
dalam  tiga cluster ,  yaitu cluster impor  tingkat  tinggi  (C1), cluster impor  tingkat  sedang  (C2) dan cluster impor tingkat rendah (C3). Diperoleh nilai titik pusat cluster atau centroid menurut berat  bersih  adalah  7.646.082,4  untuk  C1,  1.108.354,3  untuk  C2,  dan  159.595,7  untuk  C3. Sedangkan  nilai centroid menurut  nilai  CIF  untuk cluster C1,  C2,  dan  C3  masing-masing sebesar  3.173.485,0,  379.911,4  dan  49.739,1.  Sehingga  diperoleh  penilaian  berdasarkan tingkatan impor beras di Indonesia dengan dua negara berada pada cluster impor tingkat tinggi yaitu  Vietnam  dan  Thailand.  Pada cluster impor  tingkat  sedang  terdapat  tiga  negara  yaitu Tiongkok,  India,  dan  Pakistan.  Sedangkan  Amerika  Serikat,  Taiwan,  Singapura,  Myanmar, Jepang  dan  negara  lainnya  termasuk  dalam cluster impor  tingkat  rendah.  Hasil  penelitian  ini dapat  digunakan  untuk  mengetahui  jumlah  impor  beras  di  Indonesia  menurut  negara  asal sebagai  dasar  dalam  menentukan  arah  kebijakan  impor  beras  di  masa  yang  akan  datang. Hasil penelitian  ini  juga  dapat  dijadikan  masukan  bagi  pemerintah  khususnya  BULOG  dalam menentukan negara-negara yang menjadi basis ekspor beras ke Indonesia.

## 5. SARAN
Untuk  penelitian  selanjutnya,  proses clustering pada  pengolahan  data  dapat  dilakukan dengan memberikan pembobotan kriteria. Selain itu, penambahan kriteria dapat dilakukan agar data yang dihasilkan lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Hendri,  “Analisis  Impor  Beras  Di  Indonesia  (Rice  Import  Development  Analysis  In Indoensia),” Perwira  J.  Econ.  Bus. ,  vol.  3,  no.  01,  pp.  90–95,  Feb.  2023,  doi: 10.54199/pjeb.v3i01.190.
[2]  J. Nijar and T. Abbas, “Faktor – Faktor Yang Mempengaruhi Impor Beras Indonesia,” J. Ekon. Pertan. Unimal , vol. 2, no. 1, Art. no. 1, Oct. 2019, doi: 10.29103/jepu.v2i1.1793.
[3]  J. Jiuhardi, “Analisis kebijakan impor beras  terhadap peningkatan kesejahteraan petani di Indonesia,” INOVASI , vol. 19, no. 1, Art. no. 1, Feb. 2023, doi: 10.30872/jinv.v19i1.12661.
[4]  N.  C.  Wibawa,  H.  Ardini,  G.  Hermawati,  R.  N.  Firdausa,  K.  B.  Anggoro,  and  R. Wikansari,  “Analisis  Impor  Beras  Di  Indonesia  Dan  Faktor-Faktor  Yang  Memengaruhi Impor  Beras,” J.  Econ. ,  vol.  2,  no.  2,  Art.  no.  2,  Feb.  2023,  doi: 10.55681/economina.v2i2.337.
[5]  T.  Siburian,  M.  Safii,  and  I.  Parlina,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering  untuk Pengelompokan  Harga  Eceran  Beras  di  Pasar  Tradisional  Berdasarkan  Wilayah  Kota,” Pros.  Semin.  Nas.  Ris.  Inf.  Sci.  SENARIS ,  vol.  1,  no.  0,  Art.  no.  0,  Sep.  2019,  doi: 10.30645/senaris.v1i0.101.
[6]  S. E.  Rahayu  and  H.  Febriaty,  “Analisis  Perkembangan  Produksi  Beras  dan  Impor  Beras di Indonesia,” Pros. Semin. Nas. Kewirausahaan , vol. 1, no. 1, Art. no. 1, Oct. 2019, doi: 10.30596/snk.v1i1.3613.
[7]  “Badan Pusat Statistik.” https://www.bps.go.id/ (accessed Mar. 04, 2023).
[8]  R.  Muliono  and  Z.  Sembiring,  “Data  Mining  Clustering  Menggunakan  Algoritma  K- Means  Untuk  Klasterisasi  Tingkat  Tridarma  Pengajaran  Dosen,” CESS  J.  Comput.  Eng. Syst. Sci. , vol. 4, no. 2, Art. no. 2, Jul. 2019, doi: 10.24114/cess.v4i2.13620.
[9]  Y.  Mukhlisin,  M.  Imrona,  and  D.  T.  Murdiansyah,  “Prediksi  Harga  Beras  Premium Dengan  Metode  Algoritma  K-nearest  Neighbor,” EProceedings  Eng. ,  vol.  7,  no.  1,  Apr. 2020, Accessed: Sep. 07, 2022. [Online]. Available:

## Klasterisasi Negara Pengekspor Beras ke Indonesia Menggunakan Algoritma K-Means
Clustering
https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/view/ 11948
[10]  A.  S.  Ilmananda  and  D.  A.  Alfianty,  “Prediksi  Rata-Rata  Harga  Beras  Nasional  dengan Kualitas  Premium  di  Tingkat  Penggilingan  hingga  Akhir  Tahun  2022,”  in Seminar Nasional Sistem Informasi (SENASIF) , 2022, pp. 3385–3393.
[11]  N. Nafiiyah, “Prediksi Harga Beras Berdasarkan Kualitas Beras dengan Metode LSTM,” INOVTEK  Polbeng  -  Seri  Inform. ,  vol.  7,  no.  2,  Art.  no.  2,  Nov.  2022,  doi: 10.35314/isi.v7i2.2599.
[12]  “Prediksi Rerata Harga Beras Tingkat Grosir Indonesia dengan Long Short Term Memory |  JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi),” Aug. 2020, Accessed: Mar. 03, 2023. [Online]. Available: https://jurnal.mdp.ac.id/index.php/jatisi/article/view/388
[13]  3011710029 Hirda Wahyu Kartika Putri, “Prediksi Harga Beras Di 10 Provinsi Indonesia Menggunakan  Metode  Arima,”  undergraduate,  Universitas  Internasional  Semen Indonesia, 2021. doi: 10/9.%20DAFTAR%20TABEL.pdf.
[14]  A.  Salam,  D.  Adiatma,  and  J.  Zeniarja,  “Implementasi  Algoritma  K-Means  Dalam Pengklasteran  untuk  Rekomendasi  Penerima  Beasiswa  PPA  di  UDINUS,” JOINS  J.  Inf. Syst. , vol. 5, no. 1, Art. no. 1, May 2020, doi: 10.33633/joins.v5i1.3350.
[15]  E.  Irfiani  and  S.  Rani,  “Algoritma  K-Means  Clustering  untuk  Menentukan  Nilai  Gizi Balita,” J.  Sist.  Dan  Teknol.  Inf.  JUSTIN ,  vol.  6,  p.  161,  Oct.  2018,  doi: 10.26418/justin.v6i4.29024.
[16]  N.  Puspitasari,  A.  A.  Maulana,  R.  Rosmasari,  and  F.  Alameka,  “K-Means  for  Clustering of Dengue Fever Prone Areas,” SISFOTENIKA , vol. 13, no. 1, Art. no. 1, Feb. 2023, doi: 10.30700/jst.v13i1.1337.
[17]  R.  Hidayati,  A.  Zubair,  A.  H.  Pratama,  and  L.  Indana,  “Analisis  Silhouette  Coefficient pada  6  Perhitungan  Jarak  K-Means  Clustering,” Techno.Com ,  vol.  20,  no.  2,  Art.  no.  2, May 2021, doi: 10.33633/tc.v20i2.4556.
[18]  L.  Kartikawati,  K.  Kusrini,  and  E.  T. Luthfi,  “Algoritma  K-Means  pada  Pengelompokan Pembelajaran Tatap Muka Terbatas Sesudah Vaksinasi COVID-19,” J. Eksplora Inform. , vol. 11, no. 1, Art. no. 1, 2021, doi: 10.30864/eksplora.v11i1.560.
[19]  E.  Fernando,  P.  Mudjiraharjo,  and  M.  Aswin,  “Implementasi  Pendekatan  Collaborative Filtering  Dan  K-Means  Clustering  Pada  Sistem  Rekomendasi  Mata  Kuliah,” JIKO  J. Inform. Dan Komput. , vol. 5, no. 2, Art. no. 2, Aug. 2022, doi: 10.33387/jiko.v5i2.4559.
[20]  M.  Y.  Rizki,  F.  Fania,  and  A.  P.  Windarto,  “Implementasi  K-Means  Clustering  Dalam Mengelompokkan Jumlah Penjualan Ikan Laut Di TPI Menurut Wilayah,” JIKO J. Inform. Dan Komput. , vol. 3, no. 2, Art. no. 2, Aug. 2020, doi: 10.33387/jiko.v3i2.1640.
[21]  S.  Paembonan  and  H.  Abduh,  “Penerapan  Metode  Silhouette  Coefficient  untuk  Evaluasi Clustering Obat,” PENA Tek. J. Ilm. Ilmu-Ilmu Tek. , vol. 6, no. 2, Art.  no. 2, Sep. 2021, doi: 10.51557/pt_jiit.v6i2.659.