## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org/index.php 2023 Vol. 5 N o .   1 Hal:  63-67 e-ISSN: 2686-3154

## Pengelompokan Tanaman Buah Berdasrkan Kadar Vitamin Dengan Menerapkan Algoritma K-Medoids
Agung Purnomo Sidik 1  , Hermansyah 2 , Muhammad Amin 3
1,2,3 Universitas Pembangunan Panca Budi
agung@dosen.pancabudi.ac.id

## Abstrak
Desa Lau Gumba merupakan Desa yang terletak di Kecamatan Brastagi Kabupaten Karo Provinsi Sumatera Utara yang cukup di kenal karena memiliki objek wisata yang cukup menarik untuk dikunjungi. Sebuah desa yang menyajikan lokasi objek wisata di Desa tersebut menampilkan pesona alam yang cukup menakjubkan untuk para wisatawan local maupun mancanegara. Desa Lau Gumba memiliki banyak tempat lokasi perkebunan berbagai jenis buah-buahan yang ditanam petani desa tersebut, hal ini yang menjadikan daya tarik objek wisata yang cukup baik dan menyehatkan untuk wisatawan. Desa Lau Gumba memiliki hasil pertanian buah buahan dengan berbagai macam buah yang baik, dengan penting nya memperhatikan kualitas dan jenis vitamin, karena  Ketika  masyarakat menjual  atau  pun  konsumsi  buah  berdasarkan  kadar  vitamin  merupakan  hal  yang sangat  penting memperhatikan bentuk kesegaran warna buah yang dikonsumsi. Namun Hal ini dibutuhkan teknologi yang dapat menyajikan informasi  pengelompokkan  buah  berdasarkan  kadar  vitamin.  Seperti  hal  dengan  informasi  yang  memberi  penjelasan  dalam informasi dalam pengelompokkan buah berdasarkan kadar vitamin harus meliputi data data yang benar. Metode yang di pakai dalam  peneltian  ini  dengan  menggunakan  UML  (Unifed  Modeling  Language)  yaitu  menggunakan  metode  k-medoids, pemograman  web,  mysql  sebagai  penyimpanan  data.  Dengan  penerapan  informasi  teknologi  akan  berdampak  pada pengelompokkan  buah  berdasarkan  kadar  vitamin,  sehingga  petani  dapat  dengan  mudah  mengelompokkan  buah  buah  hasil panen berdasarkan kadar vitamin yang dihasilkan.
Kata kunci: Data Mining, Pengelompokan Buah, K-Medoids.
JSISFOTEK is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Desa Lau Gumba merupakan Desa yang terletak di Kecamatan Brastagi Kabupaten Karo Provinsi Sumatera Utara yang  cukup  di  kenal  karena  memiliki  objek  wisata  yang  cukup  menarik  untuk  dikunjungi.  Sebuah  desa  yang menyajikan lokasi objek wisata di Desa tersebut menampilkan pesona alam yang cukup menakjubkan untuk para wisatawan  local  maupun  mancanegara.  Desa  Lau  Gumba  memiliki  banyak  tempat  lokasi  perkebunan  berbagai jenis buah-buahan yang ditanam petani desa tersebut, hal ini yang menjadikan daya tarik objek wisata yang cukup baik dan menyehatkan untuk wisatawan. Desa Lau Gumba memiliki banyak tempat lokasi perkebunan berbagai jenis buah-buahan yang ditanam petani desa tersebut, hal ini yang menjadikan daya tarik objek wisata yang cukup baik dan menyehatkan untuk wisatawan. Desa Lau Gumba memiliki hasil pertanian buah buahan dengan berbagai macam buah yang baik, dengan penting nya memperhatikan kualitas dan jenis vitamin, karena Ketika masyarakat menjual atau pun konsumsi buah berdasarkan kadar vitamin merupakan hal yang sangat penting memperhatikan bentuk  kesegaran  warna  buah  yang  dikonsumsi.  Namun  Hal  ini  dibutuhkan  teknologi  yang  dapat  menyajikan informasi  pengelompokkan  buah  berdasarkan  kadar  vitamin.  Seperti  hal  dengan  informasi  yang  memberi penjelasan dalam informasi dalam pengelompokkan buah berdasarkan kadar vitamin harus meliputi data data yang benar. Metode yang di pakai dalam peneltian ini dengan menggunakan UML (Unifed Modeling Language) yaitu menggunakan  metode  k-medoids,  pemograman  web,  mysql  sebagai  penyimpanan  data.  Dengan  penerapan informasi  teknologi  akan  berdampak  pada  pengelompokkan  buah  berdasarkan  kadar  vitamin,  sehingga  petani dapat dengan mudah mengelompokkan buah buah hasil panen berdasarkan kadar vitamin yang dihasilkan. Citra atau gambar dapat didefinisikan sebagai fungsi dua dimensi yang disimbolkan dengan f(x, y) di mana x dan y adalah koordinat spasial (bidang), dan amplitudo f padasetiap pasangan koordinat (x, y) disebut intensitas atau tingkat keabu-abuan gambar. Nilai intensitas x, y, dan jumlah diskrit disebut sebagai gambar digital (digital image). Bidang pemrosesan gambar (image processing) mengacu pada pemrosesan dengan menggunakan komputer digital, yang selanjutnya citra dapat diklasifikasi untuk mendapatkan suatu informasi atau pengetahuan baru.
Pada penelitian ini data yang digunakan ada beberapa record untuk clustering dan beberapa record yang lain untuk prediksi. Data belum memiliki label, maka metode yang dapat digunakan untuk melakukan pengelompokan adalah K- Medoids. Metode tersebut merupakan metode partisional clustering dimana bertujuan untuk menemukan satu
set k-cluster di antara data yang paling mencirikan objek dalam kumpulan suatu data. Kelebihan dari metode ini mampu mengatasi kelemahan dari metode k-means yang sensitive terhadap outlier (Sundari et.al., 2019). Penelitian  ini  pernah  dilakukan  oleh  penelitian  sebelumnya  yang  telah  dilakukan  oleh  Sindi  et.al.  (2020)  yang berjudul “Analisis Algoritma K-medoids Clustering Dalam Pengelompokan Penyebaran Covid-19 di Indonesia”. Perbedaan penelitian ini dengan sebelumnya yaitu data dan variasi pengujian clustering serta dilakukan prediksi menggunakan  hasil  pemodelan  medoids  dari  hasil  clustering  sebelumnya.  Hasil  prediksi  digunakan  untuk memprediksi tingkat penyebaran pandemi di tanggal atau hari berikutnya.
Dalam penelitian ini, penulis menggunakan algoritma K-Medoids yang telah digunakan oleh Marlina (2018) yang berjudul “Implementasi Algoritma K-Medoids dan K-Means untuk Pengelompokan Wilayah Sebaran Cacat pada Anak“. Penelitian lain pernah dilakukan oleh Sangga (2018) yang berjudul “Perbandingan Algoritma K-Means dan Algoritma K-Medoids Dalam Pengelompokan Komoditas Peternakan di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2015”, Preeti et.al. (2016) yang berjudul “Analysis of K-Means and K-Medoids Algorithm For Big Data” dan Nurhayati et.al.(2018) yang berjudul “Analysis of K-Means and K-Medoids’s Performance Using Big Data Technology”. Keempat  penelitian  tersebut  menyimpulkan  bahwa  algoritma  K-Medoids  lebih  baik  dibandingkan  dengan algoritma  K-Means.  Selain  itu,  dalam  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Asmiatun  et.al.(2020)  yang berjudul “Penerapan Metode K-Medoids Untuk Pengelompokan Kondisi Jalan di Kota Semarang” menghasilkan rata-rata nilai Silhoutte Coefficient sebesar 0,57432 untuk 4 cluster dan mendekati 1 untuk 2 cluster.
Dari beberapa penjelasan di atas, akan dianalisis lebih lanjut mengenai kinerja dari metode K - Medoids dalam hal klasifikasi  citra.  Citra  yang  digunakan  Buah  -  buahanberdasarkan  warna  dan  statistik.  Dengan  adanya  masalah tersebut  serta  ada  solusi  untuk  mengatasi  keadaan  seperti  itu,  maka  penulis  tertarik    untuk  membuat  si  penulis melakukan  sebuah  klasifikasi  data  yang  berjudul  :  “Aplikasi  Data  Mining  Pengelompokan  Tanama  Buah Berdasarkan Kadar Vitamin Metode Clustering Algoritma KMedoids Di Desa Lau Gumba .”
Penelitian  ini  cukup  penting  dilakukan  untuk  dapat  menjadi  sebuah  informasi  kepada  masyarakat  terhadap pengelompokkaan buah berdasarkan kadar vitamin, produksivitas, luas panen dan hasil produksi yang dihasilkan. Sistem yang dibangun dapat memberikan kontribusi kepada desa Lau Gumba khususnya dalam pemanfaatan hasil panen  buah  –  buahan  petani.  Dengan  system  penentuan  pengelompokkan  buah  berdasarkan  kadar  vitamin, produksivitas, luas panen dan hasil produksi yang dihasilkan, dapat memberikan edukasi kepada masyarakat dalam meningkatkan hasil panen buah buahan, dan kesadaran masyarakat terhadap konsumsi buah – buahan yang segar berdasarkan kadar vitamin yang dihasilkan buah tersebut.
Berdasarkan latar belakang diatas, maka permasalahan yang muncul dalam proses ini diantaranya yaitu Dengan inputan  data  Buah  –  buahan  perlu  dianalisis  lebih  lanjut  tentang  proses  pengelompokkan  berdasarkan  kadar vitamin, produksivitas, luas panen dan hasil produksi yang dihasilkan menggunakan metode K-Medoids?. Dengan menggukanan  metode  data  mining  yaitu  K-Medoids,  apakah  nilai  K  akan  mempengaruhi  penentuan pengelompokkan  buah  buahan  berdasarkan  kadar  vitamin,  produksivitas,  luas  panen  dan  hasil  produksi  yang dihasilkan?

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  kualitatif,  karena  analisis  data  dipaparkan  secara  verbal,  untuk mendapatkan  informasi  secara  menyeluruh.  Komponen  dalam  metode  penelitian  kualitatif  meliputi  antara  lain; alasan menggunakan metode kualitatif, tempat atau lokasi penelitian, instrumen penelitian, informan dan sumber data penelitian, teknik pengumpulan data, teknik analisis data rencana pengujian keabsahan data (Sugiyono, 2010, hlm.  145).  Metode  penelitian  kualitatif  yang  peneliti  gunakan  dalam  penelitian  ini  dengan  alasan  karena permasalahan yang diteliti kompleks, dinamis dan penuh makna sehingga tidak mungkin data pada situasi sosial yang kompleks, dinamis dan belum jelas problemnya tersebut dijaring dengan metode penelitian kuantitatif. Di sini diuraikan metodologi dan kerangka kerja penelitian digunakan untuk menggambarkan langkah-langkah yang akan diterapkan dalam melakukan penelitian.  Gambar 1 di bawah ini merupakan kerangka kerja (framework) yang digunakan dalam penelitian ini:
Analisis Kebutuhan Sistem System Design Uji Kode Program Uji Kode Program Imlementasi Kode Program Penerapan Aplikasi Gambar 1 Kerangka Kerja Penelitian
Berdasarkan gambar 1 penulis dapat menjelaskan beberapa kerangka kerja yang akan dilakukan dalam penelitian ini, yaitu sebagai berikut :
1. Mempelajari Literatur
Pada penelitian ini dipelajari literatur yang berhubungan dengan permasalahan. Kemudian literatur yang dipelajari diseleksi untuk dapat ditentukan literatur mana yang akan digunakan dalam penelitian. Sumber literatur  didapatkan  dari  perpustakaan,  jurnal,  artikel  dan  konsep-konsep  lain  yang  mendukung  dalam menyelesaikan sistem yang akan dibangun termasuk referensi.
2. Pengumpulan Data
Dalam  melakukan  penelitian  ini,  pengumpulan  data  dan  informasi  pada  tahap  ini  dilakukan  untuk mengetahui mengenai sistem yang diteliti. Dari data dan informasi yang dikumpulkan akan didapat data untuk  pendukung  penelitian  serta  pengumpulan  data  dilakukan  untuk  mengetahui  kebutuhan  dari pengguna. Metode yang digunakan penulis untuk pengumpulan data adalah sebagai berikut : a. Observasi
Observasi  berguna  untuk  melakukan  pengumpulan  data  dan  observasi  dengan  langsung  terjun kelapangan pada pihak-pihak yang terkait dalam menyelesaikan penelitian ini dimana informasi dan materi akan diperoleh sebagai bahan dari rancang bangun sistem.
b. Wawancara
Melakukan  wawancara  pada  pihak  yang  berkaitan  dengan  alur  permasalahan.  Wawancara  ini dilakukan untuk mendapatkan bahan penulisan dan penjelasan pengamatan yang dilakukan.
3. Analisa Kebutuhan Analisis dapat didefinisikan sebagai penguraian dari suatu sistem informasi yang utuh kedalam bagian- bagian komponennya. Analisa kebutuhan ini bertujuan untuk mengetahui apa saja yang dibutuhkan dalam perancangan sistem yang di bangun dan mengetahui kebutuhan-kebutuhan pendukung dari perancangan sistem.
4. Desain dan Perancangan Sistem
Kegiatan desain sistem dilakukan untuk sebagai awal dari perancangan sistem yang akan dibangun sesuai kebutuhan.  Dan pada tahap ini dilakukan perancangan antar muka terhadap sistem yang akan dibuat.
5. Implementasi Sistem
Implementasi  sistem  dilakukan  sesuai  desain  dan  rancangan  antar  muka  aplikasi  yang  akan  dibangun. Pada tahap ini melakukan pengkodingan atau pembuatan program sehingga sistem yang dirancang dapat digunakan oleh pengguna.
6. Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  dilakukan  untuk  mengetahui  uji  kelayakan  sistem  yang  telah  dibangun  sesuai  yang diharapkan dan dengan dilakukannya pengujian dapat mengetahui kelemahan serta kelebihan dari sistem yang dirancang sehingga dapat dilakukan perbaikan pada tahap selanjutnya.
7. Maintenance dan Pemeliharaan Sistem.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## Gambar 2 Tampilan Utama
Pada tampilan menu utama pada gambar di atas merupakan menu utama untuk login ke dalam sistem pengklusteran atau pengelompokan buah berdasarkan kadar vitamin, sample data buah buahan tersebut diambil dari beberapa desa  yang  ada  di  Kabupaten  Karo.  Data  buah  buahan  tersebut  akan  dijadikan  data  untuk  pengklusteran  dan pengelompokkannya, kemudian pada tampilan awal program ini juga berisi penjelas tentang metode K-Medoids yang digunakan dalam penelitian ini. Tampilan utama yang ada pada aplikasi ini cukup user friendly karena mudah memahami penggunaan aplikasi pada tampilan utama nya. Sebelum masuk ke menu dashboard pengguna aplikasi ini harus terlebih dahulu login dengan user dan password yang telah ditentukan pada aplikasi ini.

## Gambar 3 Menu Data Buah
Buah adalah hasil reproduksi antara putik dan serbuk sari pada tumbuhan.[1] Buah termasuk organ pada tumbuhan berbunga yang merupakan perkembangan lanjutan dari bakal buah (ovarium). Buah biasanya membungkus dan melindungi biji. Aneka rupa dan bentuk buah tidak terlepas kaitannya dengan fungsi utama buah, yakni sebagai pemencar biji tumbuhan. Oleh karena itu, untuk membedakannya, buah menurut pengertian botani biasa disebut buah sejati.Buah sering kali memiliki nilai ekonomi sebagai bahan pangan maupun bahan baku industri karena di dalamnya  disimpan  berbagai  macam  produk  metabolisme  tumbuhan,  mulai  dari  karbohidrat,  protein,  lemak, vitamin,  mineral,  alkaloid,  hingga  terpena  dan  terpenoid.  Ilmu  yang  mempelajari  segala  hal  tentang  buah dinamakan pomologi. Pada menu ini terdapat sebelas jenis buah yang akan diklusterkan atau dikelompokkan ke dalam kategori masing masing buah yang memiliki kadar vitamin yang sama dengan memanfaatkan hal lain yang perlu diperhatikan. Tanaman adalah suatu jenis organisme (terutama tumbuhan) yang umum ditanam oleh orang. Pengertian  tanaman  sering  dibedakan  dengan  tumbuhan,  meskipun  tidak  sering  pula  tanaman  dan  tumbuhan digunakan secara bergantian. Hampir semua tanaman adalah "tumbuhan", tetapi tanaman kadang mencakup pula beberapa fungi (yakni  jamur pangan seperti  jamur kancing  dan jamur merang) dan alga (seperti alga penghasil agar-agar dan nori) yang sengaja dibudidayakan untuk dimanfaatkan nilai ekonominya. Tumbuhan yang disebut tanaman  umumnya  dibudidayakan  di  suatu  ruang  atau  media  untuk  dipanen  ketika  sudah  mencapai  tahap pertumbuhan tertentu.

## 4. Kesimpulan
Penulis  mengambil  kesimpulan  dari  hasil  pengujian  dan  analisa  secara  langsung  terhadap  sistem  aplikasi pengelompokan  buah  berdasarkan  kadar  vitamin  dengan  metode  K-Medoids,  untuk  itu  penulis  dapat  menarik kesimpulan sebagai berikut :
1.  Implementasi Algoritma K-Medoids dalam Menentukan pengelompokkan buah berdasrkan kadar vitamin telah berhasil dibangun dan dapat digunakan untuk menentukan buah berdasrkan kadar vitaminnya.
2.  Untuk menentukan tingkat pengelompokkan nya harus ditentukan nilai variasinya.
3.  Penggunaan  Pricipal  Component  Analysis    cukup  berpengaruh  dalam  peningkatan  hasil  uji  validasi menggunakan Silhoutte Index. Terlihat dari hasil penyebaran data di setiap cluster terbaik menggunakan atribut 3 dan 4 terbaik dibandingkan dengan menggunakan tanpa Pricipal Component Analysis.

## Daftar Rujukan
[1] Boiculese, V.L., Dimitru, G., & Moscalu, M. 2013. Improving Recall of K-Nearest Neighbor Algorithm for Classes of Uneven Size. The 4th IEEE International
Conference on E-Health and Bioengineering-EHB : 1-4.
[2] Haviluddin, “Memahami  Penggunaan  UML  (Unified  Modelling  Language)” ,  Jurnal  Informatika Mulawarman, Vol. 6, No. 1, Februari 2011.
[3] Jaafar, H., Mukahar, N., & Ramli, D.A. 2016. Methodology of Nearest Neighbor: Design
and Comparison of
Biometric
Image Database. IEEE Student
Conference on Research and Development (SCOReD) : 1-6.
[4] Pan, D., Zhao, Z., Zhang, L., & Tang, C. 2017. Recursive Clustering K-Nearest Neighbors
Algorithm and the Application in the Classification of Power Quality Disturbance. IEEE Conference
on Energy Internet and Energy
System Integration (EI2) : 1-5.
[5] Priyanto  Hidayatullah,  2012,  “ Visual  Basic  .NET  Membuat  Aplikasi  Database  dan  Program  Kreatif” . Bandung : Informatika.
[6] Preeti, Arora., Dr. Deepali., Shipra, V. (2016). Analysis of K-Means and K- Medoids Algorithm For Big Data . Procedia Computer Science 507 – 512.
[7] Sangga,  V.  A.  P.  (2018). Perbandingan  Algoritma  K-Means  Dan  Algoritma  K-Medoids  Dalam Pengelompokan Komoditas Peternakan Di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2015 . Skripsi, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Islam Indonesia: Yogyakarta.
[8] Sundari,  Siti.,  Irfan,  S.D.,  Agus,  P.W.,  Heru,  S.T.,  Jalaluddin.,  Anjar,  W.  (2019).  Analisis  K-Medoids Clustering Dalam Pengelompokkan Data Imunisasi Campak Balita di Indonesia. Prosiding Seminar Nasional Riset Information Science, hal:687-696 .
[9] Astuti,  P.  D.  (2017).  Sistem  Informasi  Penjualan  Obat  Pada  Apotek  Jati  Farma  Arjosari.  Speed-sentra penelitian engineering dan edukasi. 3(4), 34–39.
[10] Business Scope. (2019). PT. Dima Indonesia (Dima Group). http://dima.co.id/id/business-scope-id/
[11] Diana. (2018). Buku Metode Dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. Deepublish.
[12] Fatta, H. Al. (2017). Analisis dan Perancangan Sistem Informasi. Andi Offset.
[13] Hung,  N.  V.,  van  Hung,  P.,  &  Anh,  B.  T.  (2018).  Database  Design  For  E-Governance  Applications:  A Framework  For  The  Management  Information  Systems  Of  The  Vietnam  Commitee  For  Ethnic  Minority Affairs (CEMA). International Journal of Civil Service Reform and Practice, 3(1).
[14] Hutahaean, J. (2019). Konsep Sistem Informasi. Deepublish.
[15] Jogiyanto, H. M. (2019). Analisis Dan Desain Sistem Informasi, Pendekatan Terstruktur Teori Dan Praktek Aplikasi Bisnis. Andi Offset.
[16] Kadir, A. (2019). Membuat Aplikasi Web dengan PHP + Database MySQL. Penerbit Andi.
[17] Kurniawan,  T.  A.  (2018).  Pemodelan  Use  Case  (UML):  Evaluasi  Terhadap  beberapa  Kesalahan  dalam Praktik. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 5(1), 77. https://doi.org/10.25126/jtiik.201851610