## Penerapan Data Mining Untuk Pengelompokan Bibit Sawit Yang Baik Menggunakan Metode Clustering Dengan Technic Single Linkage
Asmitra Hot D Sinamo
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Jalan Sisingamangaraja No. 338 Medan, Indonesia

## Abstrak
Bibit  merupakan  produk  yang  dihasilkan  dari  pengadaan  bahan  tanaman  yang  dapat  berpengaruh  terhadap  pencapaian produksi. Melalui tahap pembibitan ini diharapkan  menghasilkan bibit  yang baik dan berkualitas.  Dalam rangka  mencapai potensi produksi tanaman, pengelolaan bibit sawit dianjurkan melaksanakan sistem pengelompokan penanaman dilapangan. Pengelompokan ini dimaksudkan untuk menjamin keseragaman pertumbuhan tanaman. Sulitnya melakukan pemilihan strategi pengelompokan bibit sawit dalam membantu orang-orang terkait agar dapat mengambil langkah yang akurat untuk periode selanjutnya. memudahkan pelaksanaan kulturteknis. Data mining adalah penambangan atau penemuan informasi baru dengan mencari pola atau aturan tertentu dari sejumlah data dalam jumlah basar, yang diharapkan dapat mengatasi kondisi tersebut. Teknik Clustering data mining yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode teknik single  linkage. Dimana data-data yang  di  cluster  terbentuk  berdasarkan  aturan  dari  metode  ini.  Berdasarkan  uji  coba  dari  sistem  yang  telah  dibuat  dapat disimpulkan  bahwa  penggunaan  model  clustering  untuk  data  bibit  sawit  dapat  menghasilkan  cluster-cluster  nilai pengelompokan dalam 2, 3 dan 4 kuantifikasi himpunan kriteria. Dari hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa penerapan teknik single linkage dapat digunakan untuk meningkatkan hasil panen. Karena data-data bibit sawit tersebut telah  dipisah- pisahkan berdasarkan jenis masing-masing bibit.
Kata kunci: Bibit Sawit, Data Mining,Clustering, Single Linkage .

## Abstract
Seeds are products that are produced from the procurement of plant materials that can affect the achievement of production. Through this nursery stage it is expected to produce good and quality seeds. In order to achieve crop production potential, palm oil seedling management is recommended to implement a planting grouping system in the field. This grouping is intended to guarantee uniformity of plant growth. It is difficult to select the palm seed grouping strategy in helping related people to take accurate steps for the  next period. facilitate the  implementation of  culture. Data mining is  mining  or discovering  new information  by  looking  for  certain  patterns  or  rules  from  a  number  of  raw  data,  which  are  expected  to  overcome  these conditions. The data mining Clustering technique used in this study is a single linkage technique. Where data in clusters is formed based on the rules of this method. Based on the trials of the system that has been made it can be concluded that the use of clustering models for palm oil seedlings can produce clustering cluster values in 2.3 and 4 quantification of the set of criteria. From the results of the study it can be concluded that the application of single linkage techniques can be used to increase crop yields. Because the data on palm oil seedlings have been separated according to the type of each seed.
Keywords: Palm Seedlings, Data Mining, Clustering, Single Linkage.

## 1. PENDAHULUAN
PT. Perkebunan Nusantara IV disingkat PTPN IV Kebun Adolina. Merupakan salah satu dari 33 Unit Usaha PTPN IV  yang  bergerak  dalam  bidang  usaha  perkebunan,  pengolahan  kelapa  sawit.  Bibit  merupakan  produk  yang dihasilkan dari pengadaan bahan tanaman yang dapat berpengaruh terhadap pencapaian produksi. Melalui tahap pembibitan  ini  diharapkan  menghasilkan  bibit  yang  baik  dan  berkualitas.  Dalam  rangka  mencapai  potensi produksi  tanaman,  pengelolaan  bibit  sawit  dianjurkan  melaksanakan  sistem  pengelompokan  penanaman dilapangan.  Pengelompokan  ini  dimaksudkan  untuk  menjamin  keseragaman  pertumbuhan  tanaman.  Dengan perlakuan pembibitan umum seperti aplikasi pupuk, penyiraman dan pengendalian gulma  yang seragam dalam satu  kelompok  maka  dapat  meminimumkan  variasi  pertumbuhan  apabila  benih  tersebut  benih  unggul. Pertumbuhan tanaman yang sragam akan meningkatkan produktivitas TBS (tandan buah segar) dan memudahkan pelaksanaan kulturteknis. Data mining adalah penambangan atau penemuan informasi baru dengan mencari pola atau aturan tertentu dari sejumlah data dalam jumlah basar, yang diharapkan dapat mengatasi kondisi tersebut[1]. Pengelolaan data pengelompokan  bibit sawit akan dapat lebih dimanfaatkan secara obtimal dengan metode Data Mining Clustering, mengingat jumlah bibit sawit yang cukup banyak menimbulkan variasi individu yang cukup banyak  pula.  Selanjutnya  hasil  dari  penerapan  metode  ini  diharapkan  akan  dapat  membantu  ataupun  menjadi acuan dalam pengambilan keputusan penentuan kelompok bibit sawit dihari-hari berikutnya. .

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1 Metode Clustering
Pekerjaan  yang  berkenaan  dengan  Data  Mining  dapat  dibagi  menjadi  empat  kelompok,    yaitu  model  prediksi (prediction modelling), analisis kelompok ( Cluster analysis), analisis asosiasi (association analysis) dan deteksi anomali (anomaly detection). Analisa cluster merupakan teknik multivariat yang mempunyai tujuan utama untuk
mengelompokan  objek  objek  berdasarkan  karakteristik  yang  dimilikinya  Analisis  cluster  mengklasifikasikan objek sehingga  setiap objek yang paling dekat kesamaannya dengan objek lain berada dalam cluster yang sama [2].

## 2.2 Pautan Tunggal ( Single Linkage )
Metode  ini  didasarkan  pada  jarak  minimum.  Dimulai  dengan  dua objek  yang dipisahkan  dengan  jarak  paling pendek, maka keduanya akan ditempatkan pada cluster pertama, dan seterusnya. Metode  ini dikenal pula dengan nama pendekatan  tetangga terdekat. Metode Pautan Tunggal (single lingkage) akan mengelompokan dua objek yang mempunyai jarak terdekat dahulu. Jadi pada setiap tahapan, banyaknya cluster berkurang satu. Secara formal dua buah cluster Brdan Bs, jarak antara Br dan Bs misalkan h(Br,Bs) didefinisikan sebagai: H(B r ,B s ) = Min{d(X i ,X j ,);X i Anggota B r ,X j Anggota B s }
Hasil Single Linkage Clustering dapat disajikan dalam bentuk Dendogram atau diagram pohon. Cabang-cabang tersebut bertemu bersama-sama (menggabung) pada simpul posisinya sepanjang suatu sumbu jarak (kemiringan) menunjukan tingkat dimana penggabungan terjadi [3].

## 2.3 Kelapa Sawit
Kelapa sawit ( Elaeis ) adalah tumbuhan industri penting penghasil minyak masak, minyak industri, maupun bahan bakar  (biodiesel)  [4].  Perkebunannya  menghasilkan  keuntungan  besar  sehingga  banyak  hutan  dan  perkebunan lama dikonversi menjadi perkebunan kelapa sawit. Indonesia adalah penghasil minyak kelapa sawit terbesar di dunia. Di Indonesia penyebarannya di daerah Aceh, pantai timur Sumatra, Jawa, Kalimantan, dan Sulawesi. kelapa sawit  berbentuk  pohon. Tingginya dapat  mencapai 24  meter.  Akar serabut tanaman kelapa  sawit  mengarah ke bawah dan samping. Selain itu juga terdapat beberapa akar napas yang tumbuh mengarah ke samping atas untuk mendapatkan tambahan aerasi. Seperti jenis palma lainnya, daunnya tersusun majemuk menyirip. Daun berwarna hijau tua dan pelepah berwarna sedikit lebih muda. Penampilannya agak mirip dengan tanaman salak, hanya saja dengan duri yang tidak terlalu keras dan tajam. Batang tanaman diselimuti bekas pelepah hingga umur 12 tahun. Setelah umur 12 tahun pelapah yang mengering akan terlepas sehingga penampilan menjadi mirip dengan kelapa. Bunga  jantan  dan  betina  terpisah  namun  berada  pada  satu  pohon  ( monoecious  diclin )  dan  memiliki  waktu pematangan berbeda  sehingga sangat  jarang terjadi penyerbukan sendiri. Bunga  jantan  memiliki  bentuk  lancip dan panjang sementara bunga betina terlihat lebih besar dan mekar. Tanaman sawit dengan tipe cangkang pisifera bersifat female  steril sehingga  sangat  jarang  menghasilkan  tandan  buah  dan  dalam  produksi  benih  unggul digunakan  sebagai  tetua  jantan.  Buah  sawit  mempunyai  warna  bervariasi  dari  hitam,  ungu,  hingga  merah tergantung  bibit  yang  digunakan.  Buah  bergerombol  dalam  tandan  yang  muncul  dari  tiap  pelapah.  Minyak dihasilkan  oleh  buah.  Kandungan  minyak  bertambah  sesuai  kematangan  buah.  Setelah  melewati  fase  matang, kandungan asam lemak bebas (FFA, free fatty acid ) akan meningkat dan buah akan rontok dengan sendirinya. .

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Dalam Pengelompokan bibit sawit terdapat tiga yang dijadikan sebagai penentu pengelompokan bibit sawit yaitu: 1. Varietas kelapa sawit dura.
2. Sawit tenera
3. Sawit Nigrescens
4. Sawit virecens
5. Sawit albenscens
Dengan  studi  kasus  pada  PT.  Perkebunan  Nusantara  IV  disingkat  PTPN  IV  Kebun  Adolina  dapat  dilakukan analisa pengelompokan bibit sawit sebelumnya. Khususnya data tentang bibit sawi yang berkualitas. Berikut ini adalah    data  yang  akan  dijadikan  sampel  untuk  analisa  dan  juga  untuk  pengujian  pada  penerapan  data  mining dengan Metode Clustering dengan Technic Single Linkage , data yang diambil merupakan data bibit sawit yang baik, Seperti yang terdapat  pada table berikut:
Tabel 1. Matrik pengelompokan bibit sawit yang baik
JENIS Hasil Panen Ton/Ha 2012 2013 2014 2015 2016 Sawit dura. 9.562 13.881  19.296  26.642  19.915 Sawit tenera 18.701  22.397  23.090  24.897  24.600 Sawit Nigrescens 17.962  21.116  26.811  23.101  18.553 Sawit virecens 18.383  17.932  19.626  18.473  16.028 Sawit albenscens 20.524  19.038  46.558  21.141 9.522
Analisis  cluster  merupakan  salah  satu  teknik  data  mining  yang  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  sekelompok obyek yang mempunyai kemiripan karakteristik tertentu yang dapat dipisahkan dengan kelompok obyek lainnya, sehingga obyek yang berada dalam kelompok yang sama relatif lebih homogen dari pada obyek yang berada pada kelompok yang berbeda.Metode ini menggunakan prinsip jarak minimum yang diawali dengan mencari dua obyek terdekat dan keduanya membentuk cluster yang pertama. Pada langkah selanjutnya terdapat dua kemungkinan, yaitu :
1. Obyek ketiga akan bergabung dengan cluster yang telah terbentuk.
2. Dua obyek lainnya akan membentuk  cluster baru.
3. Selanjunya Proses ini akan berlanjut sampai akhirnya terbentuk cluster tunggal.
Pada metode ini jarak antar cluster didefinisikan sebagai jarak terdekat antar anggotanya. Langkah penyelesaiannya :
Tabel 2. Matrik pengelompokan bibit sawit yang baik A B C D E A 9.562 13.881  19.296  26.642  19.915 B  18.701  22.397  23.090  24.897  24.600 C  17.701  21.116  26.811  23.101  18.553 D  18.383  17.932  19.626  18.473  16.028 E 20.524  19.038  46.558  21.141 9.522
1. Mencari obyek dengan jarak minimum.
A dan B mempunyai jumlah yang mendekati yaitu 13.881, maka objek A dan A bergabung mejadi satu cluster.
2. Menghitung  jarak antara cluster AB dengan Objek  Lainnya
D (AB)C = Min { d AC ,d BC } = d BC = 21.116 D (AB)C = Min { d AD ,d BD } = d AD = 9.562 D (AB)C = Min { d AE ,d BE } = d BE = 19.038 Dengan demikian terbentuk matrik seperti tabel 3.
Tabel 3. Matrik setelah pengelompokan bibit sawit yang baik
A/B C D E A/B 13.881 22.397 26.642 24.600 C 17.562 13.881 23.101 18.553 D 17.932 17.932 13.881 16.028 E 20.524 19.038 18.473 13.881
3. Mencari  objek  dengan  jumlah  hasil  yang  terdekat  D  dan  E  mempunyai  jarak  yang  terdekat  yaitu  16.028 bergabung menjadi satu cluster.
4. Menghitung jumlah antara cluster dengan hasil lainya. D (AB)C = 22.397 D (AB)DE = Min { d AD ,d AE, d BD } = d AD = 26.642 D (DE)C = Min { d CD ,d CE } = d CD = 23.101 5. Mencari jumlah antara cluster dengan objek diperoleh objek c bergabung dengan cluster AB.
6. Pada langkah yang terakhir, cluster ABC bergabung dengan DE sehingga terbentuk cluster tunggal.

## 4.  IMLEMENTASI
Pengujian data tabular tersebut dapat disimpan pada lembar  kerja Ms. Excel yang menjadi database penyimpanan data tabulara, dengan save as type menjadi Excel 97-2003 Workbook. Ms. Excel akan dikoneksikan ke Tanagra
Untuk mengetahui hasil rules maka masukan nilai max dan min pada aplikasi tanagra sehingga dapat diketahui mana-mana saja bibit sawit yang baik yang memenuhi support dan confidence sehingga dapat membentuk pola kombinasi itemsets seperti dibawah ini.
Gambar 2. Tampilan  Hasil Clustering.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan riset dan pembahasan yang telah dilakukan, dapat diberikan beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1.  Dengan adanya aplikasi ini, dapat membantu pengguna dalam pengelompokan bibit sawit yang baik.
2.  Dengan menggunakan metode clustering dengan technic single linkage dapat diketahui bibit sawit yang paling sering digunakan.
3.  Untuk mengetahui hasil rules maka masukan nilai max dan min pada aplikasi tanagra sehingga dapat diketahui mana-mana  saja  bibit  sawit  yang  baik  yang  memenuhi  support  dan  confidence  sehingga  dapat  membentuk pola kombinasi itemsets..

## REFERENCES
[1] Kennedi  Tampubolon,  "MPLEMENTASI  DATA  MINING  ALGORITMA  APRIORI  PADA  ,"  Majalah  Ilmiah  Informasi  dan Teknologi Ilmiah (INTI) , vol. I, no. 2339-210X, 2013.
[2] Kusrini and Emha Taufiq Luthfi, Algoritma Data Mining, I ed, Theresia Ari Prabawati, Ed. Yogyakarta, Indonesia: Andi, 2009.
[3] Eko Prasetyo, DATA MINING Konsep dab Aplikasi Menggunakan Matlab. Yogyakarta, Indonesia: Andi, 2012.
[4] Nofriyandyah Dicky, Algoritma Data Mining Dan Pengujian. Yogyakarta, Indonesia: Deepublish, 2015.
[5] Astuti Hermawati Fajar, Data Mining. Yogyakarta, Indonesia: Andi, 2009.
[6] Pudjo Prabowo Widodo, Trias Handayanto, and Herlawati , Penerapan Data Mining Dengan Matlab. Bandung, Indonesia: Rekayasa Sains, 2013.
[7] Susanto  Sani  and  Dedi  Suryadi,  Pengantar  Data  Mining Menggali  Penetahuan  Dan  Bongkahan  Data.  Yogyakarta,  Indonesia:  Andi, 2010.
[8] Paul  Anthony  Samuelson.  (2010,  januari)  www.ekonomi.com.  [Online].  www.ekonomi.com/2010/10-pengertian-keluarga- ekonomi.html
[9] Jogohera. (2015, mei) www.Gurupendidikan.com. [Online]. http://jogohera /2015/05/daftar-pengertian-ilmu-ekonomi-menurut.html
[10]  Jogiyanto, Analisis dan Desain, III ed. Yogyakarta, Indonesia: Andi, 2010.
[11]  Abidin Taufik Fuadi. (2016) www.informatika.unsyiah.ac.id/tfa. [Online]. http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/
[12]  Aprisal Budiana, "Implementasi data pada penjualan produk di pt. Focus gaya graha menggunakan metode association rule," Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA), no. 2089-9033, 2016.
[13]  Mujib  ridwan,  "Penerapan  Data  Mining  Untuk  Evaluasi  Kinerja  Akademik  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes Classifier," Jurnal EECCIS , vol. 7 no 1, p. 61, juni 2013.
[14]  Sutrisno, "Penerapan data mining pada penjualan menggunakan metode clustering studi kasus Pt.indomarco palembang," Jurnal Ilmiah Teknik , vol. 10 n0 4, November 2013.