Copyright©  2021: Author
Accepted: 2021-09-20

## PENGELOMPOKKAN TINGKAT HARGA CABAI RAWIT BERDASARKAN PROVINSI DI INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING

## (Grouping Chillies Price Levels Based On Province In Indonesia Using K-Means Clustering Algorithm)
Citra Fathia Palembang 1 , Septianti Permatasari Palembang 2
1,2 Universitas Pattimura Jl. Ir. M. Putuhena, Kampus Poka, Kota Ambon-Maluku, Indonesia.
e-mail : citra.palembang@fmipa.unpatti.ac.id 1* , septiantipermatasari@gmail.com 2
Abstrak: Sebagai  salah  satu  pangan  pokok  masyarakat  yang  digunakan  untuk  bumbu  masak,  bahkan obat-obatan, harga komoditas cabai selalu berfluktuasi dan mengalami kenaikan harga yang signifikan. Hal ini dikarenakan karakteristik cabai yang bertumpu pada musim dan cuaca. Harga rata-rata  secara nasional tercatat Rp.41.244,-/Kg. Tingginya permintaan kebutuhan akan cabai rawit dan kurangnya stok menjadi  pemicu  mahalnya  harga  cabai  rawit  di  pasaran.  Pada  penelitian  ini  membahas  tentang Pengelompokkan  tingkat  harga  cabai  rawit  di  tahun  2020-2021  berdasarkan  provinsi  di  Indonesia menggunakan  algoritma  K-Means  clustering.  Data  komoditas  cabai  yang  diperoleh  dari  situs  resmi Pusat  Informasi  Harga  Pangan  Nasional  Strategis  (PIHPS)  dibagi  menjadi  tiga  cluster,   yaitu  wilayah dengan  cluster  harga  cabai  tinggi,  cluster  dengan  harga  sedang,  dan  rendah.  Selain  melakukan perhitungan  secara  manual,  peneliti  juga  menggunakan  tool  RapidMiner  dalam  pemrosesan  algoritma K-Means  Clustering  untuk  dapat  membandingkan  hasil  perhitungan.  Hasil  pengelompokkan  diperoleh Cluster harga cabai tertinggi berada di 10 provinsi yaitu: Kepulauan Babel, DKI Jakarta, NTT, Kalbar, Kalteng,  Kaltara,  Maluku,  Maluku  Utara,  Papua  dan  Papua  Barat.  Hasil  dari  pengelompokkan  harga cabai  tersebut  dapat  dijadikan  sebagai  bahan  evaluasi  atau  dasar  pertimbangan  pihak-pihak  terkait membuat  kebijakan  dalam  hal  menjamin  ketersediaan,  mengurangi  disparitas  harga,  dan  menjaga kestabilan harga baik pada saat harga tinggi maupun pada saat harga jatuh.
Kata Kunci: K-Means, Clustering, Cabai Rawit.
Abstract: As one of the people's staple foods used for cooking spices, even medicines, the price of chillies always fluctuate and have significant price increases. It’s because the characteristics of chilies are based on the season and weather. The average price was IDR 41.244/Kg. The high demand for and lack of stock are the triggers for the high price of chillies in the market. This study discusses the grouping of chillies price levels in 2020-2021 based on provinces in Indonesia using the K-Means clustering algorithm. Chili commodity data obtained from the official website of Pusat Informasi Harga Pangan Nasional Strategis (PIHPS)  is  divided  into  three  clusters,  there  are  the  areas  with  high  chili  price  clusters,  medium  price clusters,  and  low  price  clusters.  In  addition  to  doing  calculations  manually,  researchers  also  use  the RapidMiner tool in processing the K-Means Clustering algorithm to be able to compare the calculation results.  The  results  of  the  grouping  obtained  that  the  highest  chili  price  clusters  were  in  10  provinces, namely: Kepulauan Babel, DKI Jakarta, NTT, Kalbar, Kalteng, Kaltara, Maluku, Maluku Utara, Papua dan Papua Barat.  The  results of the grouping  of chili  prices can be used as evaluation  material or the basis  for  consideration  of  related  parties  to  make  policies  in  terms  of  ensuring  availability,  reducing price disparities, and maintaining price stability both when prices are high and when prices fall.
Keywords: K-Means, Clustering, Chili.

## 1. PENDAHULUAN
Cabai  merupakan  produk  hortikultura  yang  banyak  dikonsumsi  masyarakat.  Cabai  dipergunakan untuk  keperluan  rumah  tangga  sebagai  rempah  dan  bumbu  masakan,  juga  digunakan  dalam  berbagai keperluan  industri  diantaranya,  industri  bumbu  masakan,  industri  makanan,  industri  obat-obatan,  dan
industri kosmetik. Cabai merupakan salah satu komoditas strategis yang ditetapkan sebagai bahan pangan pokok  yang  tidak  tergantikan  dan  menjadi  perhatian  serius  pemerintah  karena  memberikan  andil  yang cukup signifikan dalam menentukan inflasi. Hal ini  tidak terlepas dari karakteristik dari komoditas cabai itu sendiri yang sangat bertumpu pada cuaca dan musim.
Berdasarkan  data  dari  Pusat  Informasi  Harga  Pangan  Strategis  (PIHPS)  Nasional,  per  Juli  2021, secara  rata-rata  harga  cabai  mengalami  kenaikan  yang  cukup  signifikan.  Kenaikan  harga  cabai  rawit  per kg setara dengan harga daging ayam per ekor mencapai Rp.67.500,-/Kg pada akhir Juli 2021 di Provinsi Maluku.  Tidak  hanya  di  Maluku,  kenaikan  harga  cabai  rawit  hampir  di  seluruh  provinsi  juga  ikut mengalami hal tersebut. Harga rata-rata secara nasional yakni sebesar Rp. 41.244.-/Kg.
Musim  panen  dan  musim  tanam  serta  pengaruh  iklim  dan  cuaca  sangat  mempengaruhi  kenaikan harga  cabai  di  pasaran.  Bila  dibandingkan  dengan  harga  di  daerah  konsumen,  harga  cabai  di  daerah produsen  lebih  rendah  karena  adanya  faktor  angkutan,  rendahnya  daya  tahan  cabai,  dan  daya  beli masyarakat yang rendah. Oleh karena adanya musim produksi cabai di masing-masing daerah, harga pasar lokal menjadi sangat berfluktuasi, yang disebabkan jatuhnya harga pada saat panen raya [1].
Selain itu, adanya pandemi Covid-19 yang muncul sejak Maret 2020 ikut menyebabkan penyerapan produksi  cabai  turun  90  persen 1 .  Hal  ini  sebab  dilakukannya  pembatasan  maupun  penutupan hotel, restoran,  kafe,  dan  pasar  tradisional  di  masa  pandemi  untuk  menekan  transmisi  virus  corona,  akhirnya pasokan  jadi  melebihi  permintaan.  Harga  jual  yang  rendah  membuat  petani  kekurangan  modal  untuk menanam  kembali.  Di  sisi  lain,  banyak  petani  yang  jadi  enggan  menanam  cabai  kembali  karena  harga jualnya  tak  sesuai  skala  ekonomi.  Selain  itu,  kondisi  cuaca  ekstrem  dengan  curah  hujan  yang  tinggi  di sejumlah wilayah, turut berpengaruh pada produksi cabai.
Kurangnya pasokan cabai merupakan imbas dari kerugian besar-besaran yang dialami petani cabai, dimana  saat  pasokan  melimpah  namun  harga  cabai  anjlok.  Rendahnya  produksi  cabai  dalam  negeri membuat pasokan di pasar tak bisa memenuhi tingginya permintaan masyarakat menyebabkan permintaan yang lebih tinggi membuat harga cabai terus melambung.
Clustering  merupakan  metode  yang  cara  kerjanya  mencari  dan  mengelompokkan  data  yang mempunyai  kemiripan  karakteristik  antara  data  satu  dengan  data  lainnya  dengan  Ciri  khas  mempunyai sifat  tanpa  arahan  ( unsupervised ),  artinya  teknik  ini  dapat  diterapkan  tanpa  perlunya  data training dan instruktur serta tidak diperlukannya target output[2]. Salah satu Metode clustering yang efisien dan cepat adalah  Algoritma  K-Means  yang  bekerja  pada  atribut  angka  atau  numerik  dengan  mengandalkan  teknik Clustering  berbasis  jarak  dengan  membagi  data  ke  dalam  beberapa  cluster[3]  menggunakan  data  yang mirip yang dikelompokkan pada cluster yang sama [4]. Penelitian sebelumnya yang menggunakan Metode Clustering  Algoritma  K-Means  dalam  menyelesaikan  beberapa  persoalan  diantaranya:  Penelitian  yang mengelompokkan daerah berdasarkan potensi produksi karet diukur berdasarkan perhitungan  nilai purity measure dari  masing-masing  cluster  [5],  penelitian  berikutnya  mengelompokkan  data  penjualan  alat-alat bangunan  sehingga  dapat  membantu  pihak  manajemen  dalam  menentukan  prioritas  pembelian  stok  alat- alat bangunan yang laris terjual dan mengurangi pembelian stok alat-alat yang kurang laris [6], Penelitian lainnya mengelompokan rata-rata harga eceran beras agar kota yang masuk ke dalam cluster tingkat harga tinggi  dapat  menormalisasikan  harga  eceran  beras  di  tiap-tiap  kota  tersebut  [7],  juga  penelitian  dalam mengelompokkan  data  imunisasi  campak  pada  balita  berdasarkan  provinsi  yang  hasilnya  provinsi  yang masuk  dalam  provinsi  cluster  tertinggi  agar  mendapat  perhatian  lebih  dari  pemerintah  dan  dapat meningkatkan  sosialisasi  imunisasi  di  provinsi  tersebut[8]. Peneliti  menggunakan  algoritma  K-means karena merupakan metode clustering paling sederhana dan umum, memiliki kemampuan pengelompokkan data dalam jumlah besar dengan  waktu  komputasi yang relatif cepat dan  efisien [7]. Beberapa penelitian sebelumnya  hanya  menggunakan  salah  satu  teknik  yaitu  mengelompokkan  data  secara  manual menggunakan  rumus  atau  hanya  menggunakan tool ,  maka  dalam  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan keduanya  yaitu  perhitungan  secara  manual  dengan  Algoritma  K-Means  juga  menggunakan tool RapidMiner  untuk  mengelompokkan  tingkat  harga  cabai  yang  tinggi,  sedang  dan  rendah  berdasarkan provinsi,  Sehingga  tingkat  akurasi  pengelompokkan  harga  berdasarkan  provinsi  lebih  pasti.
pengelompokkan  harga  cabai  tersebut  nantinya  dapat  dijadikan  sebagai  bahan  evaluasi  atau  dasar pertimbangan oleh pihak-pihak yang terkait dalam membuat kebijakan dalam hal menjamin ketersediaan, mengurangi disparitas harga, dan menjaga kestabilan harga baik pada saat harga tinggi maupun pada saat harga jatuh.

## 2. METODOLOGI

## 2.1 Tipe Penelitian
Tipe Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif yaitu teknik mengelompokkan kenaikan  harga cabai menggunakan  algoritma clustering K-Means dengan tool RapidMiner. Data yang digunakan dalam penelitian  ini  yaitu  data  laporan  bulanan  harga  cabai  rawit  seluruh  provinsi  di  Indonesia  selama  1  tahun mulai  dari  Juli  2020  hingga  Juli  2021,  yang  merupakan  data  sekunder  dari  situs  resmi  Pusat  Informasi Harga Pangan Strategis (PHIPS) Nasional, https://hargapangan.id/ .

## 2.2 Tempat dan Waktu Penelitian
Lokasi  Penelitian  dilakukan  di  Program  Studi  Matematika  Fakultas  MIPA  Universitas  Pattimura Ambon.

## 2.3 Variabel Penelitian
Variabel  penelitian  ini  terdiri  dari  variabel  kategori,  yaitu:  Kategori  cluster  tingkat  harga  cabai tinggi,  tingkat  harga  cabai  sedang  dan  tingkat  harga  cabai  rendah,  yang  kemudian  akan  dipakai  cara klasifikasi data mining algoritma K-Means dalam menentukan kategori cluster tingkatan harga cabai.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebelum memulai proses pengolahan data menggunakan algoritma K-Means, dilakukan pra processing data, dimana data laporan bulanan selama 1 tahun mulai dari bulan Juli 2020 sampai dengan Juli 2021 dicari harga rata-rata per provinsi terlebih dahulu, yang ditunjukan pada tabel 1 untuk dapat digunakan dalam proses clustering.
Tabel 1. Harga Rata-rata Cabai Per Provinsi tahun 2020-2021
No Provinsi Rata-rata (Rp) No Provinsi Rata-rata (Rp) 1 Aceh 36.096 18 Nusa Tenggara Barat 32.581 2 Sumatera Utara 33.715 19 Nusa Tenggara Timur 55.438 3 Sumatera Barat 38.142 20 Kalimantan Barat 47.673 4 Riau 38.804 21 Kalimantan Selatan 42054 5 Kepulauan Riau 43.227 22 Kalimantan Tengah 61308 6 Jambi 31.831 23 Kalimantan Timur 43519 7 Bengkulu 33.350 24 Kalimantan Utara 53581 8 Sumatera Selatan 39.650 25 Gorontalo 40538 9 Kepulauan Bangka Belitung 58.273 26 Sulawesi Selatan 28673 10 Lampung 34.846 27 Sulawesi Tenggara 38304 11 Banten 40.750 28 Sulawesi Tengah 31623 12 Jawa Barat 39.942 29 Sulawesi Utara 37019 13 Dki Jakarta 47.338 30 Sulawesi Barat 29473 14 Jawa Tengah 31.685 31 Maluku 62577 15 Di Yogyakarta 33.381 32 Maluku Utara 47365 16 Jawa Timur 30.908 33 Papua 59727 17 Bali 28.281 34 Papua Barat 50615

## 3.1 Implementasi Algoritma K-Means secara manual menggunakan Ms.Excel
Secara umum tahapan clustering dengan menggunakan Algoritma K-Means menggunakan cara manual dapat dilakukan sebagai berikut:
Gambar 1. Alur Algoritma K-Means
1. Menentukan jumlah cluster (K)
Misal pada penelitian ini jumlah cluster yang akan dibuat sebanyak 3 cluster yaitu cluster dengan harga tertinggi, cluster dengan harga sedang dan cluster dengan harga terendah.
2.  Menentukan centroid
Membangkitkan centroid awal yang dipilih acak secara manual dari data yang digunakan [9]. Jumlah centroid sebanyak yang ditentukan di awal menjadi awal pusat cluster, Penentuan centroid akan berpengaruh ketika menentukan jumlah cluster yang digunakan [10].
Tabel 2. Data Centroid awal dipilih acak Centroid 0 Centroid 1 Centroid 2 55438 36096 33715
Pada tahap iterasi, digunakan rumus berikut dalam menentukan nilai centroid berikutnya:

## ∑

## Keterangan:
: Centroid rata-rata cluster ke- i untuk variabel ke-
: Jumlah anggota cluster ke- i
k Indeks dari cluster : Indeks dari variabel
: nilai data ke- variabel ke- untuk cluster tersebut [3].
3.  Menghitung jarak objek dari centroid, menggunakan rumus Euclidean Distance:

## √∑
Keterangan:
: Euclidean Distance
: Koordinat Objek
i : Banyaknya Objek
Tabel 3. Hasil perhitungan jarak objek ke centroid
Perhitungan Jarak Objek Ke Centroid No Provinsi C0 (Centroid 0) C1 (Centroid 1) C2 (Centroid 2) 1 Aceh 19342 0 2381 2 Sumatera Utara 21723 2381 0 3 Sumatera Barat 17296 2046 4427 4 Riau 16634 2708 5089 5 Kepulauan Riau 12211 7131 9512 6 Jambi 23607 4265 1884 7 Bengkulu 22088 2746 365 8 Sumatera Selatan 15788 3554 5935 9 Kepulauan Bangka Belitung 2835 22177 24558 10 Lampung 20592 1250 1131 11 Banten 14688 4654 7035 12 Jawa Barat 15496 3846 6227 13 Dki Jakarta 8100 11242 13623 14 Jawa Tengah 23753 4411 2030 15 Di Yogyakarta 22057 2715 334 16 Jawa Timur 24530 5188 2807 17 Bali 27157 7815 5434 18 Nusa Tenggara Barat 22857 3515 1134 19 Nusa Tenggara Timur 0 19342 21723 20 Kalimantan Barat 7765 11577 13958 21 Kalimantan Selatan 13384 5958 8339 22 Kalimantan Tengah 5870 25212 27593 23 Kalimantan Timur 11919 7423 9804 24 Kalimantan Utara 1857 17485 19866 25 Gorontalo 14900 4442 6823 26 Sulawesi Selatan 26765 7423 5042 27 Sulawesi Tenggara 17134 2208 4589 28 Sulawesi Tengah 23815 4473 2092 29 Sulawesi Utara 18419 923 3304 30 Sulawesi Barat 25965 6623 4242 31 Maluku 7139 26481 28862 32 Maluku Utara 8073 11269 13650 33 Papua 4289 23631 26012 34 Papua Barat 4823 14519 16900
4. Mengelompokkan Data berdasarkan jarak terdekat/terpendek
Dari tabel 3 dan tabel 4 hasil perhitungan jarak objek ke centroid, maka selanjutnya mencari nilai minimal dari ketiga centroid yang dihasilkan. Maka tabel pengelompokkan data berdasarkan jarak, iterasi pertama adalah sebagai berikut:
Tabel 4. Pengelompokkan data berdasarkan jarak (Iterasi 1)
Perhitungan Jarak Objek Ke Centroid No Provinsi Jarak Terpendek (Nilai Centroid terendah dari ketiga cluster) Kelompok Data Iterasi 1 1 Aceh 0 Centroid 1 2 Sumatera Utara 0 Centroid 2 3 Sumatera Barat 2046 Centroid 1 4 Riau 2708 Centroid 1 5 Kepulauan Riau 7131 Centroid 1 6 Jambi 1884 Centroid 2 7 Bengkulu 365 Centroid 2 8 Sumatera Selatan 3554 Centroid 1 9 Kepulauan Bangka Belitung 2835 Centroid 0 10 Lampung 1131 Centroid 2 11 Banten 4654 Centroid 1 12 Jawa Barat 3846 Centroid 1 13 Dki Jakarta 8100 Centroid 0 14 Jawa Tengah 2030 Centroid 2 15 Di Yogyakarta 334 Centroid 2 16 Jawa Timur 2807 Centroid 2 17 Bali 5434 Centroid 2 18 Nusa Tenggara Barat 1134 Centroid 2 19 Nusa Tenggara Timur 0 Centroid 0 20 Kalimantan Barat 7765 Centroid 0 21 Kalimantan Selatan 5958 Centroid 1 22 Kalimantan Tengah 5870 Centroid 0 23 Kalimantan Timur 7423 Centroid 1 24 Kalimantan Utara 1857 Centroid 0 25 Gorontalo 4442 Centroid 1 26 Sulawesi Selatan 5042 Centroid 2 27 Sulawesi Tenggara 2208 Centroid 1 28 Sulawesi Tengah 2092 Centroid 2 29 Sulawesi Utara 923 Centroid 1 30 Sulawesi Barat 4242 Centroid 2 31 Maluku 7139 Centroid 0 32 Maluku Utara 8073 Centroid 0 33 Papua 4289 Centroid 0 34 Papua Barat 4823 Centroid 0
Dari hasil perhitungan jarak pada iterasi pertama menghasilkan pembentukan cluster baru
Tabel 5. Pembentukan Cluster Baru Centroid 0 Centroid 1 Centroid 2 54389,50 36772,69 31695,58

## 5. Jika terjadi perubahan di dalam kelompok data, maka lakukan perhitungan ulang.
Karena terjadi perubahan di dalam kelompok data setelah iterasi ke-1, maka dilakukan perhitungan ulang data menggunakan nilai centroid baru dan pengelompokkan data berdasarkan jarak terpendek, iterasi ke-2 yang digabung menjadi satu tabel seperti berikut :
Tabel 6. Iterasi ke-2 Perhitungan Jarak Objek Ke Centroid Kelompok Data 2 No Provinsi C0 (Centroid 1) C1 (Centroid 2) C2 (Centroid 3) Jarak Terpendek 1 Aceh 18293,50 676,69 4400,42 676,69 Centroid 1 2 Sumatera Utara 20674,50 3057,69 2019,42 2019,42 Centroid 2 3 Sumatera Barat 16247,50 1369,31 6446,42 1369,31 Centroid 1 4 Riau 15585,50 2031,31 7108,42 2031,31 Centroid 1 5 Kepulauan Riau 11162,50 6454,31 11531,42 6454,31 Centroid 1 6 Jambi 22558,50 4941,69 135,42 135,42 Centroid 2 7 Bengkulu 21039,50 3422,69 1654,42 1654,42 Centroid 2 8 Sumatera Selatan 14739,50 2877,31 7954,42 2877,31 Centroid 1 9 Kepulauan Bangka Belitung 3883,50 21500,31 26577,42 3883,50 Centroid 0 10 Lampung 19543,50 1926,69 3150,42 1926,69 Centroid 1 11 Banten 13639,50 3977,31 9054,42 3977,31 Centroid 1 12 Jawa Barat 14447,50 3169,31 8246,42 3169,31 Centroid 1 13 Dki Jakarta 7051,50 10565,31 15642,42 7051,50 Centroid 0 14 Jawa Tengah 22704,50 5087,69 10,58 10,58 Centroid 2 15 Di Yogyakarta 21008,50 3391,69 1685,42 1685,42 Centroid 2 16 Jawa Timur 23481,50 5864,69 787,58 787,58 Centroid 2 17 Bali 26108,50 8491,69 3414,58 3414,58 Centroid 2 18 Nusa Tenggara Barat 21808,50 4191,69 885,42 885,42 Centroid 2 19 Nusa Tenggara Timur 1048,50 18665,31 23742,42 1048,50 Centroid 0 20 Kalimantan Barat 6716,50 10900,31 15977,42 6716,50 Centroid 0 21 Kalimantan Selatan 12335,50 5281,31 10358,42 5281,31 Centroid 1 22 Kalimantan Tengah 6918,50 24535,31 29612,42 6918,50 Centroid 0 23 Kalimantan Timur 10870,50 6746,31 11823,42 6746,31 Centroid 1 24 Kalimantan Utara 808,50 16808,31 21885,42 808,50 Centroid 0 25 Gorontalo 13851,50 3765,31 8842,42 3765,31 Centroid 1 26 Sulawesi Selatan 25716,50 8099,69 3022,58 3022,58 Centroid 2 27 Sulawesi Tenggara 16085,50 1531,31 6608,42 1531,31 Centroid 1 28 Sulawesi Tengah 22766,50 5149,69 72,58 72,58 Centroid 2 29 Sulawesi Utara 17370,50 246,31 5323,42 246,31 Centroid 1 30 Sulawesi Barat 24916,50 7299,69 2222,58 2222,58 C2
31 Maluku 8187,50 25804,31 30881,42 8187,50 C0 32 Maluku Utara 7024,50 10592,31 15669,42 7024,50 C0 33 Papua 5337,50 22954,31 28031,42 5337,50 C0 34 Papua Barat 3774,50 13842,31 18919,42 3774,50 C0
Setelah dilakukan iterasi ke-2, hasil pada kelompok data masih berubah, maka lakukan lagi iterasi ke-3 sampai kepada iterasi yang menemukan kelompok data tidak lagi berubah atau sama, maka dibuat titik pusat cluster.
Tabel 7. Iterasi ke-3 Perhitungan Jarak Objek Ke Centroid Kelompok Data 3 No Provinsi C0 (Centroid 1) C1 (Centroid 2) C2 (Centroid 3) Jarak Terpendek 1 Aceh 18293,50 3357,15 4686,82 3357,15 Centroid 1 2 Sumatera Utara 20674,50 5738,15 2305,82 2305,82 Centroid 2 3 Sumatera Barat 16247,50 1311,15 6732,82 1311,15 Centroid 1 4 Riau 15585,50 649,15 7394,82 649,15 Centroid 1 5 Kepulauan Riau 11162,50 3773,85 11817,82 3773,85 Centroid 1 6 Jambi 22558,50 7622,15 421,82 421,82 Centroid 2 7 Bengkulu 21039,50 6103,15 1940,82 1940,82 Centroid 2 8 Sumatera Selatan 14739,50 196,85 8240,82 196,85 Centroid 1 9 Kepulauan Bangka Belitung 3883,50 18819,85 26863,82 3883,50 Centroid 0 10 Lampung 19543,50 4607,15 3436,82 3436,82 Centroid 2 11 Banten 13639,50 1296,85 9340,82 1296,85 Centroid 1 12 Jawa Barat 14447,50 488,85 8532,82 488,85 Centroid 1 13 Dki Jakarta 7051,50 7884,85 15928,82 7051,50 Centroid 0 14 Jawa Tengah 22704,50 7768,15 275,82 275,82 Centroid 2 15 Di Yogyakarta 21008,50 6072,15 1971,82 1971,82 Centroid 2 16 Jawa Timur 23481,50 8545,15 501,18 501,18 Centroid 2 17 Bali 26108,50 11172,15 3128,18 3128,18 Centroid 2 18 Nusa Tenggara Barat 21808,50 6872,15 1171,82 1171,82 Centroid 2 19 Nusa Tenggara Timur 1048,50 15984,85 24028,82 1048,50 Centroid 0 20 Kalimantan Barat 6716,50 8219,85 16263,82 6716,50 Centroid 0 21 Kalimantan Selatan 12335,50 2600,85 10644,82 2600,85 Centroid 1 22 Kalimantan Tengah 6918,50 21854,85 29898,82 6918,50 Centroid 0 23 Kalimantan Timur 10870,50 4065,85 12109,82 4065,85 Centroid 1 24 Kalimantan Utara 808,50 14127,85 22171,82 808,50 Centroid 0 25 Gorontalo 13851,50 1084,85 9128,82 1084,85 Centroid 1 26 Sulawesi Selatan 25716,50 10780,15 2736,18 2736,18 Centroid 2 27 Sulawesi Tenggara 16085,50 1149,15 6894,82 1149,15 Centroid 1 28 Sulawesi Tengah 22766,50 7830,15 213,82 213,82 Centroid 2 29 Sulawesi Utara 17370,50 2434,15 5609,82 2434,15 Centroid 1 30 Sulawesi Barat 24916,50 9980,15 1936,18 1936,18 Centroid 2 31 Maluku 8187,50 23123,85 31167,82 8187,50 C0 32 Maluku Utara 7024,50 7911,85 15955,82 7024,50 C0 33 Papua 5337,50 20273,85 28317,82 5337,50 C0 34 Papua Barat 3774,50 11161,85 19205,82 3774,50 C0
Setelah  melakukan  iterasi  ke-3  dengan  cara  yang  sama,  akhirnya  peneliti  memperoleh  hasil  bahwa pengelompokkan  data  pada  iterasi  ke-3  sama  dengan  pengelompokkan  data  pada  iterasi  pertama  atau sebelumnya,  dengan  demikian  proses  iterasi  dihentikan  dengan  hasil  pengelompokkan  data  harga  cabai per cluster data sebagai berikut:
Cluster 0 : 10 Provinsi dengan tingkat harga cabai rawit tertinggi Cluster 2 : 12 Provinsi dengan tingkat harga cabai rawit rendah Cluster 1 : 12 Provinsi dengan tingkat harga cabai rawit sedang

## 3.2 Implementasi Algoritma K-Means dengan tool RapidMiner
Dataset yang telah disiapkan diimpor ke dalam RapidMiner,
Gambar 2. Tampilan window RapidMiner import data
Kemudian lakukan seleksi data sheet Excel atau CSV.
Gambar 3. Tampilan seleksi data sheet excel/csv
Jika tidak ada masalah pada data yang diimport, dapat dilanjutkan ke proses clustering data. Untuk tipe data disesuaikan dengan data yang diimport, peneliti menggunakan tipe data integer.

## Gambar 4. Tampilan format data pada kolom dan tipe data
Setelah masuk ke halaman proses, drag atau masukkan Algoritma K-Means dan hubungkan ke Clustering dan res.
Gambar 5. Proses Clustering menggunakan Algoritma K-Means
Masukkan  nilai  K  pada  sebelah  kanan  halaman,  pada  penelitian  ini  nilai  K  adalah  3  karena  peneliti mengelompokkan  menjadi  3  cluster,  kemudian  masukkan  nilai  pada  kolom  max  optimization  steps, artinya  akan  dilakukan  pengelompokkan  data  cluster  hingga  nilai  centroid  yang  dihasilkan  tetap  tidak berubah lagi.

## Gambar 6. Cluster Model Iterasi Pertama
Gambar 6 merupakan cluster model dari iterasi pertama. Selanjutnya peneliti melakukan lagi proses iterasi ke-2 dan hasil yang diperoleh adalah pada iterasi ke-2 menghasilkan nilai centroid pada cluster 0,1 dan 2 sama, maka proses clustering dihentikan pada iterasi ke-3.
Berikut merupakan hasil clustering dari Algoritma K-Means data pengelompokan harga cabai berdasarkan provinsi di Indonesia.

## Gambar 7. Hasil clustering pengelompokkan harga cabai berdasarkan propinsi
Gambar 8. Visualisasi Data Clustering
Pada  gambar  di  atas  merupakan  tampilan  akhir  dari  aplikasi  K-Means  dalam  menentukan pengelompokkan  data  clustering.  Dengan  hasil  kenaikan  harga  cabai  tertinggi  pada  cluster  0  merupakan kelompok  provinsi  dengan  tingkat  kenaikan  harga  tertinggi  yaitu  berjumlah  10  provinsi,  cluster  1 kelompok  provinsi  dengan  tingkat  kenaikan  harga  terendah  dan  kelompok  provinsi  dengan  tingkat kenaikan harga sedang yaitu cluster 2. Hasil data tersebut dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 8. Hasil Data Clustering Kenaikan harga Cabai Rawit berdasarkan aplikasi Rapid Miner
No Provinsi Cluster 0 (Kenaikan harga tertinggi) Cluster 1 (Kenaikan harga terendah) Cluster 2 (Kenaikan harga sedang) 1 Kepulauan Babel Sumatera Utara Aceh 2 DKI Jakarta Jambi Sumatera Barat 3 NTT Bengkulu Riau 4 Kalimantan Barat Lampung Kepulauan Riau 5 Kalimantan Tengah Jawa Tengah Sumatera Selatan 6 Kalimantan Utara DI Yogyakarta Banten 7 Maluku Jawa Timur Jabar 8 Maluku Utara Bali Kalimantan Selatan 9 Papua NTB Kalimantan Timur 10  Papua Barat Sulawesi Selatan Gorontalo 11 Sulawasi Tengah Sulawesi Tenggara 12 Sulawesi Barat Sulawesi Utara

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan,  maka  dapat  disimpulkan  hasil  pengujian pengelompokkan data kenaikan harga cabai pada pertengahan tahun bulan Juli 2020 hingga Juli 2021 di  seluruh  provinsi  baik  dengan  perhitungan  manual  yang  dilakukan  melalui  proses  3  iterasi  maupun menggunakan tool RapidMiner  mampu  menyelesaikan  persoalan  tersebut  dengan  menghasilkan pengelompokkan  data  yang  sama  dimana  terdiri  dari  3  Cluster  tingkatan  harga  cabai  rawit  ditandai dengan 3 jenis warna yang mewakili 3 cluster harga; tertinggi, sedang dan terendah. Sehingga menjadi bahan  evaluasi  atau  dasar  pertimbangan  pihak-pihak  terkait  membuat  kebijakan  dalam  hal  menjamin ketersediaan,  mengurangi  disparitas  harga,  dan  menjaga  kestabilan  harga  baik  pada  saat  harga  tinggi maupun  pada  saat  harga  jatuh.  Kedepan,  dapat  dilakukan  analisis  pengelompokkan  data  dengan  alat analisis dan algoritma yang berbeda agar mengetahui cara kerja serta hasil keputusan yang bervariasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H. Arizka, I. Hasan, and I. Rosada, “Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Fluktuasi Harga Cabai Rawit Di Pasar Barandasi, Kabupaten Maros,” Wiratani , vol. 1, no. 2, pp. 116–125, 2018.
[2] A. K. Wardhani, “K-Means Algorithm Implementation for Clustering of Patients Disease in Kajen Clinic  of  Pekalongan,” J. Transform. , vol. 14, no. 1, p. 30, 2016, doi: 10.26623/transformatika.v14i1.387.
[3] Z. Nabila, “Analisis Data Mining Untuk Clustering Kasus Covid-19,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 2, pp. 100–108, 2021.
[4] M.  A.  K-means,  A.  Novita,  and  H.  B.  Seta,  “Pemetaan  Pasar  Tradisional  Berdasarkan  Harga Pangan Komoditas,” no. September, pp. 320–326, 2021.
[5] P. Alkhairi and A. P. Windarto, “Penerapan K-Means Cluster pada Daerah Potensi Pertanian Karet Produktif di Sumatera Utara,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains , pp. 762–767, 2019.
[6] M. H. Siregar, “Data Mining Klasterisasi Penjualan Alat-Alat Bangunan Menggunakan Metode K- Means (Studi Kasus Di Toko Adi Bangunan),” J. Teknol. Dan Open Source , vol. 1, no. 2, pp. 83– 91, 2018, doi: 10.36378/jtos.v1i2.24.
[7] T.  Siburian,  M.  Safii,  and  I.  Parlina,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering  untuk Pengelompokan Harga Eceran Beras di Pasar Tradisional Berdasarkan Wilayah Kota,” Prosiding Seminar  Nasional  Riset  Information  Science  (SENARIS) ,  vol.  1.  p.  927,  2019,  doi:
10.30645/senaris.v1i0.101.
[8] R.  Wulan  Sari,  A.  Wanto,  and  A.  Perdana  Windarto,  “KOMIK  (Konferensi  Nasional  Teknologi Informasi  dan  Komputer)  IMPLEMENTASI  RAPIDMINER  DENGAN  METODE  K-MEANS (STUDY KASUS: IMUNISASI CAMPAK PADA BALITA BERDASARKAN PROVINSI),” vol.
2, no. 1, pp. 224–230, 2018, [Online]. Available: http://ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/komik.
[9] D.  G.  Ramadhan,  I.  Prihatini,  and  F.  Liantoni,  “Analisis  Clustering  Pengelompokan  Penjualan Paket  Data  Menggunakan  Metode  K-Means,” Ultim.    J.  Tek.  Inform. ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  33–38, 2021, doi: 10.31937/ti.v13i1.1981.
[10] Y.  Prayoga,  H.  S.  Tambunan,  and  I.  Parlina,  “Penerapan  Clustering  Pada  Laju  Inflasi  Kota  Di Indonesia  Dengan  Algoritma  K-Means,” BRAHMANA  J.  Penerapan  Kecerdasan  Buatan ,  vol.  1, no. 1, pp. 24–30, 2019, doi: 10.30645/brahmana.v1i1.4.