## PEMANFAATAN DATA MINING UNTUK KLASTERISASI POTENSI PRODUKSI BERAS DI KABUPATEN BLITAR DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY C-MEANS
Surya Agung Priambodo 1) , Achmad Zakki Falani 2)
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Narotama Email : suryaagungpriambodo@gmail.com, achmad.zakki@narotama.ac.id
Abstract : Rice production plays an important role in people's lives, where rice is a staple food that is useful so that the body can  do various activities because it has an energy source. As an area included as a national rice barn, Blitar Regency has a target to increase rice production every year. Increasing the amount of rice production in Blitar must be increased to keep up with the growing population. In order to maintain and meet the needs of rice, the Blitar District government needs a method to classify rice production potential in Blitar District. The aim is to find out which areas in Blitar Regency have suboptimal rice production results. Thus the clustering technique that can be applied is the method with the Fuzzy C-Means Clustering algorithm. Using the Fuzzy C-Means method is expected to make it easier for the Blitar Regency government to classify agricultural products in Blitar Regency to find out which areas have high, medium and low rice production potential. The results of testing the Partition Coefficient validation value were 0.7695, thus the cluster quality was optimal.
Keywords : Data Mining, Clustering, Fuzzy C-Means, Rice, Production, Partition Coefficient

## 1. Pendahuluan
Produksi  beras  memegang  peranan  penting dalam  kehidupan  masyarakat,  di  mana  beras menjadi makanan pokok yang berguna sebagai sumber  energi  untuk  tubuh  dalam  melakukan berbagai  aktivitas.  Kebutuhan  masyarakat dalam  mengonsumsi  beras  selalu  meningkat dari  waktu  ke  waktu.  Terjadinya  gangguan pasokan  beras  dapat  berdampak  pada  kegiatan masyarakat  khususnya  untuk  suplai  bahan pangan.  oleh  sebab  itu,  penyediaan  pasokan beras seharusnya mampu memenuhi kebutuhan pangan masyarakat baik secara kualitas maupun kuantitasnya.
Kabupaten  Blitar  apabila  di  lihat  dari penggunaan  lahannya  tampak  bahwa  19,95 persen merupakan luas sawah dan 80,05 persen merupakan  bukan  lahan  sawah  (sumber  : https://www.blitarkab.go.id/).  Sebagai  daerah yang  masuk  sebagai  lumbung  padi  nasional, Kabupaten  Blitar  memiliki  target  untuk meningkatkan produksi beras di setiap tahunnya. Peningkatan jumlah produksi beras di Kabupaten Blitar harus tetap ditingkatkan guna mengimbangi  jumlah  penduduk  yang  semakin bertambah.
Dalam  rangka  menjaga  dan  memenuhi kebutuhan  beras,  pemerintah  Kabupaten  Blitar memerlukan suatu metode untuk mengelompokkan  potensi  produksi  beras  di Kabupaten  Blitar.  Tujuannya  adalah  untuk mengetahui  daerah-daerah  mana  di  Kabupaten Blitar yang memiliki hasil produksi beras yang
belum  optimal.  Sehingga  nantinya  perlu mendapat perhatian dan  penanganan  efektif  dari  pemerintah Kabupaten  Blitar  karena  berkaitan  dengan pengambilan  kebijakan  penyaluran  bantuan yang  dilakukan,  misalnya  yaitu  pemberian benih,  pemberian  alat  bantuan  pertanian,  dan penyuluhan  petani.    Dengan  didukungnya pengetahuan dari data yang tersedia, harapannya nanti kebijakan yang di ambil sudah memiliki relevansi yang tepat.
Data mining adalah teknik penggalian data untuk  mencari  sebuah  pola  tersembunyi  demi menghasilkan  sebuah  pengetahuan  baru  di dalam  sekumpulan  data  (Kusrini  dan  Luthfi, 2009). Dalam data mining teknik yang biasanya umum di gunakan adalah klasterisasi ( clustering ). Clustering akan mengelompokkan data  ke  dalam  kelompok  dan  membuat  data dalam  kelompok  memiliki  tingkat  kemiripan yang  tinggi  dan  data antar  kelompok  memiliki tingkat  kemiripan  yang  rendah  (Tan,  2006). Umumnya  teknik  klasterisasi  yang  mampu diterapkan  yaitu  metode  dengan  algoritma Fuzzy C-Means. Dengan menggunakan metode Fuzzy C-Means nantinya bertujuan untuk dapat lebih  memudahkan  pemerintah  Kabupaten Blitar  dalam  mengelompokkan  hasil  produksi beras  di  Kabupaten  Blitar  guna  mengetahui daerah  mana  yang  memiliki  potensi  produksi beras yang tinggi, sedang, dan rendah.

## 2. Metode Penelitian
Metodologi  penelitian  akan  menguraikan prosedur  yang  di  kerjakan  dalam  proses penelitian  agar  berjalan  sesuai  dengan  tujuan penelitian.  Metodologi  penelitian  ini  telah digambarkan  dalam    gambar  1,  Adapun penjelasannya adalah sebagai berikut :
Pada tahap perencanaan dilakukan penentuan topik penelitian yang akan dilakukan,  yaitu  Pemanfaatan data  mining untuk  klasterisasi  potensi  produksi  beras  di Kabupaten Blitar dengan menggunakan metode fuzzy  c-means ,  kemudian  tahap  selanjutnya yaitu  melakukan  studi  literatur  yang  memiliki kaitan  dan  dapat  mendukung  topik  penelitian yang  sedang  dilakukan.  Langkah  selanjutnya yaitu  mengumpulkan  data  yang  dibutuhkan, yaitu  data  produksi  beras  di  Kabupaten  Blitar tahun  2015  –  2019.  Langkah  selanjutnya  yaitu proses preprocessing dan  proses data  mining menggunakan  algoritma Fuzzy  C-Means . Langkah terakhir yaitu uji validasi dengan PCI dan evaluasi.

## Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data
Dalam  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan data terhadap data-data yang dibutuhkan untuk mengelompokkan produksi beras di Kabupaten Blitar.  Data  sekunder  adalah  jenis  data  yang digunakan  karena  data  tersebut  di  dapat  dari
sumber yang sudah ada. Data produksi beras di Kabupaten  Blitar  tahun  2015  -  2019  di  dapat dari  laman  resmi  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) dengan  alamat  resmi  http://www.bps.go.id. Tidak ada instrumen tambahan untuk mendapatkan data tersebut.
Pengumpulan  data  juga  dilakukan  dengan mencari referensi. Pencarian referensi dilakukan  dengan  memahami  konsep  dari metode clustering  Fuzzy  C-Means melalui membaca  buku,  jurnal,  dan  internet  yang berhubungan dengan penelitian ini.

## 2.2 Preprocessing Data
Tahapan  sebelum  pemrosesan  data  atau dalam data  mining lebih  dikenal  dengan  tahap Preprocessing Data . Tahap preprocessing salah satunya  yaitu  tahap  pembersihan  data,  yaitu melakukan  pembersihan  terhadap  data  yang memiliki  kekurangan  atau  tidak  layak  dipakai karena adanya noise , missing value dan outlier. Secara  umum  tahap  ini  adalah  tahap  untuk menyaring,  memeriksa,  dan  memvalidasi  data karena data yang didapat dari publikasi BPS di dalamnya  masih  terdapat  atribut  yang  belum tentu dibutuhkan dalam penelitian ini.
Setelah  dilakukan  pembersihan  ( data cleaning/preprocessing )  didapatkan  data  yang bisa  digunakan  sebanyak  132 record data.
Selanjutnya  dilakukan  proses  perubahan  dari data  yang  awalnya  berbentuk  teks  diubah menjadi  berbentuk  bilangan  agar  dapat  diolah algoritma Fuzzy C-means seperti yang ditunjukkan pada Tabel 1. Tabel 1. Transformasi Data No. Atribut Simbol Keterangan
1
Kecamatan 1 Bakung 2 2 Wonotirto 3 3 Panggungrejo 4 4 Wates 5 5 Binangun 6 6 Sutojayan 7 7 Kademangan 8 8 Kanigoro 9 9 Talun 10 10 Selopuro 11 11 Kesamben
Perencanaan Studi Literatur Uji Validasi Preprocessing Pengumpulan Data Algoritma FCM Evaluasi
12 12 Selorejo 13 13 Doko 14 14 Wlingi 15 15 Gandusari 16 16 Garum 17 17 Nglegok 18 18 Sanankulon 19 19 Ponggok 20 20 Srengat 21 21 Wonodadi 22 22 Udanawu 2.3 Processing Data dalam tahap ini  data diolah  menggunakan algoritma Fuzzy C-Means . Menentukan parameter yang  digunakan  merupakan  langkah pertama yang dapat dilakukan. C menunjukkan jumlah cluster yang  akan  dibuat  sesuai  yang dibutuhkan.  Jumlah cluster yang  dibentuk dalam penelitian ini sebanyak 3,  W  adalah  bobot  untuk  perpangkatan  yang dipakai  yaitu  2, Pº adalah  fungsi  objektif  awal yaitu  0,  MaxIter  adalah  batas  iterasi  maksimal yang  ingin  dicapai  dalam  penelitian  ini  yaitu 100  dan  (ɛ)  adalah error terkecil  yang diinginkan yaitu sebesar 0,1.
Selanjutnya langkah kedua yang dilakukan yaitu membuat bilangan acak yang pada matriks partisi awal Tabel 2 diinisialisasikan dengan U.

## Tabel 2. Matriks U Partisi Awal
U1 U2 U3 U4 U5 U6 U7 0,2 0,2 0,2 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,2 0,1 0,3 0,2 0,2 0,2 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,2 0,1 0,3 0,4 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,2 0,1 0,3 0,4 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,2 0,1 0,3 ..... ..... ..... ..... ..... ..... ..... 0,2 0,2 0,2 0,1 0,1 0,1 0,1 Kemudian mencari nilai pusat
cluster/centroid yang  dilakukan  pada  setiap nilai cluster 1-7.  Langkah  berikutnya  sesudah mendapatkan  hasil  keseluruhan centroid yang
diinisialisasikan dengan fitur t, u, v, w, x, y dan z  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  3, kemudian  dicari  nilai  Fungsi  Objektif  untuk menentukan kriteria berhenti .
Tabel 3. Pusat Cluster Cluster Fitur T Fitur U Fitur V 1 4,5635 4,4627 0,0751 2 2,4042 2,3347 0,0732 3 0,6863 0,6356 0,1090 Lanjutan Tabel 3. Pusat Cluster Fitur W Fitur X Fitur Y Fitur Z 0,0592 0,0123 0,0172 0,8633 0,0799 0,0429 0,0242 0,5798 0,0452 0,0149 0,0113 0,5335
Iterasi yang dilakukan dalam penelitian ini sampai  dengan  iterasi  ke-33.  Proses  iterasi belum  mencapai  maksimum  iterasi  yaitu  100 kali. Nilai fungsi objektif yang didapatkan yaitu sebesar  0,0729  artinya  nilai  fungsi  objektif sudah  mencapai  dibawah  ambang  batas error terkecil  yang  ditentukan  (0,1),  maka  proses dihentikan dan cluster yang di dapat dinyatakan sudah konvergen.
2.4 Algoritma Fuzzy C-Means
Klasterisasi fuzzy adalah  suatu  teknik pengelompokan  dalam  menentukan  kelompok berdasarkan jarak menggunakan fungsi keanggotaan fuzzy .  Metode  ini  sebenarnya adalah  hasil  pengembangan  dari partitional dengan  penambahan fuzzy yang  melakukan pengelompokan walaupun kelompok data tidak terdistribusi secara jelas.
Menurut (Kusumadewi & Purnomo, 2010) Fuzzy clustering merupakan suatu teknik untuk menentukan  kelompok  terbaik  pada  setiap vektor dengan melihat bentuk normal euclidian pada  jarak  masing-masing  vektor.  Menurut (Kusumadewi, 2006) Fuzzy C-Means
merupakan  metode  pengelompokan  data  di mana  setiap  data  yang  berada  dalam  anggota kelompok ditentukan berdasarkan nilai keanggotaannya.  Sedangkan  menurut  Karim (2011) Fuzzy C-Means adalah metode klasterisasi  yang  membuat  suatu  bagian  dari data  untuk  mempunyai  dua  atau  lebih kelompok.
Menurut  Prasetyo  (2014)  Algoritma Fuzzy C-Means adalah sebagai berikut :
1. Tentukan  jumlah cluster (c >= 2), tentukan bobot pangkatnya (w >= 1), tentukan jumlah iterasi maksimalnya (MaxIter), dan tentukan ambang  batas  perubahan  nilai  fungsi objektifnya.
2. Tentukan nilai awal matriks berupa bilangan acak,  dengan  syarat  jumlahnya  harus  1
seperti persamaan berikut :
∑ 𝑢 𝑖𝑗 𝑘 𝑗=1 = 1 ………………………………..(1)
3. Masing-masing cluster hitung nilai centroid dengan menggunakan persamaan berikut : 𝑐 𝑖𝑗 = ∑ (𝑢 𝑖𝑙 ) 𝑤 𝑥 𝑖𝑗 𝑁 𝑖=1 ∑ (𝑢 𝑖𝑙 𝑁 𝑖=1 ) 𝑤 ………………………........(2)
4. Setiap data pada cluster dihitung nilai derajat keanggotaannya 𝑢 𝑖𝑗 =
D(𝑥 𝑖 ,𝑐 𝑗 ) −2 𝑤−1 ∑ 𝐷(𝑥 𝑖 ,𝑐 𝑙 ) −2 𝑤−1 𝑘 𝑙=1 …………………….........(3)
5. Hitung nilai fungsi objektif 𝐽  = ∑ 𝑁 𝑖=1 ∑ (𝑢 𝑖𝑙 ) 𝑤 𝑘 𝑙=1 𝐷(𝑥 𝑖 , 𝑐 𝑙 ) 2 …………...(4) 6. Cek kondisi berhenti
a. Jika:  (|Pt-Pt-1|<ɛ 𝐼 )  atau  (t  >MaxIter) maka berhenti.
b. Jika : t = t + 1 maka belum berhenti dan lanjutkan ke iterasi berikutnya.
7. Lakukan langkah 3 sampai 6 sampai semua syarat  terpenuhi,  yaitu  perubahan  nilai fungsi  objektif  sudah  berada  di  bawah ambang  batas,  perubahan  nilai centroid sudah  di  bawah  ambang  batas,  dan  sudah mencapai iterasi maksimal.

## 2.5 Partition Coefficient
Bezdek (1981) mengemukakan validasi dengan  menggunakan  koefisien  partisi  atau Partition Coefficient (PC) untuk memeriksa dan mengevaluasi  pada  setiap cluster berdasarkan nilai  keanggotaannya . Nilai  PC  Index  (PCI) digunakan  untuk  mengevaluasi  nilai  derajat keanggotaan,  dan  tidak  ada  kaitannya  dengan nilai  data  yang  biasanya  memuat  informasi tentang sebaran datanya, nilainya sendiri berada pada  kisaran  [0,1], cluster yang  didapat semakin  optimal  atau  baik  apabila  nilainya semakin  besar  (semakin  mendekati  1)  (Eko Prasetyo, 2014).
𝑃𝐶𝐼 = 1 𝑁 (∑ ∑ 𝑢 𝑖𝑗 2 𝐾 𝑗=1 𝑁 𝑖=1 ) ………………………...(5)

## 3. Hasil dan Pembahasan
Gambar 2. Sebaran Cluster Tahun 2019
Melihat  dari  hasil  perhitungan  memakai algoritma Fuzzy  C-Means ,  didapatkan  salah satu  sebaran Cluster Kecamatan  di  kabupaten Blitar tahun 2019 (paling baru) dengan rincian,
Cluster 1 diisi sebanyak 5 Kecamatan, Cluster 2  sebanyak  11  Kecamatan,  dan Cluster 3 sebanyak 6 Kecamatan.
Berdasarkan  karakteristik Cluster pada Gambar  2,  didapatkan  kumpulan  analisis Cluster 1-3 secara keseluruhan sebagai berikut :
1. Karakteristik Cluster 1  setiap  daerahnya memiliki rata-rata area tanam padi yang luas yaitu  antara  4000  –  6000  hektar,  sehingga hasil panen padi yang didapat hasilnya juga banyak. Selain itu daerah-daerah di cluster 1 juga  memiliki  rata-rata  kelompok  petani yang tinggi, serta didukung dengan peralatan pertanian  yang  banyak  pula  di  setiap daerahnya.  Daerah-daerah  yang  masuk  ke dalam cluster 1 yaitu : Selopuro, Kesamben, Doko, Wlingi, dan Gandusari.
2. Karakteristik Cluster 2  setiap  daerahnya memiliki  rata-rata  area  tanam  padi  yang cukup luas yaitu antara 2000 – 4000 hektar, sehingga  hasil  panen  padi  yang  didapat hasilnya  juga  cukup  banyak.  Selain  itu daerah-daerah  di cluster 2  juga  memiliki rata-rata kelompok petani yang sedang/cukup, serta didukung dengan peralatan pertanian yang cukup banyak pula di  setiap  daerahnya.  Daerah-daerah  yang masuk ke dalam cluster 2 yaitu : Binangun, Kanigoro, Talun, Selorejo, Garum, Nglegok, Sanankulon,  Ponggok,  Srengat,  Wonodadi, dan Udanawu.
3. Karakteristik Cluster 3  setiap  daerahnya memiliki  rata-rata  area  tanam  padi  yang kurang  luas  yaitu  dibawah  2000  hektar,
sehingga  hasil  panen  padi  yang  didapat hasilnya  juga  sedikit.  Selain  itu  daerah- daerah  di cluster 3  juga  memiliki  rata-rata kelompok  petani  yang  kurang,  serta didukung  dengan  peralatan  pertanian  yang kurang  pula  di  setiap  daerahnya.  Daerah- daerah yang masuk ke dalam cluster 3 yaitu : Bakung, Wonotirto, Panggungrejo, Wates, Binangun, Kademangan. Selanjutnya diurutkan tingkat potensi produksi beras di Kabupaten Blitar berdasarkan rata-rata  area  luas  tanam,  luas  panen,  jumlah poktan,  dan  ketersediaan  peralatan  di  setiap daerahnya,  karena  semakin  tinggi  angka  dari atribut-atribut  tersebut  di  suatu  daerah,  maka potensi  produksi  berasnya  juga  akan  semakin tinggi.  Maka  dari  itu  dapat  diperoleh  hasil sebagai berikut :
Daerah  yang  memiliki  potensi  produksi beras  tinggi  masuk  ke  dalam cluster 1  (warna hijau)  dengan  perincian  jumlah  anggota  pada tahun 2019 adalah sebanyak 5 Kecamatan, yaitu :  Selopuro,  Kesamben,  Doko,  Wlingi,  dan Gandusari.
Daerah  yang  memiliki  potensi  produksi beras sedang masuk ke dalam cluster 2 (warna kuning) dengan perincian jumlah anggota pada tahun  2019  adalah  sebanyak  11  Kecamatan, yaitu  :  Binangun,  Kanigoro,  Talun,  Selorejo, Garum, Nglegok, Sanankulon, Ponggok, Srengat, Wonodadi, dan Udanawu.
Daerah  yang  memiliki  potensi  produksi beras rendah  masuk ke dalam cluster 3 (warna merah)  dengan  perincian  jumlah  anggota  pada tahun 2019 adalah sebanyak 6 Kecamatan, yaitu :  Bakung,  Wonotirto,  Panggungrejo,  Wates, Binangun, Kademangan.

## 3.1 Visualisai
Selanjutnya  yaitu  proses  visualisasi  dari hasil perhitungan klasterisasi dengan
menggunakan  algoritma Fuzzy  C-Means yang disajikan  dalam  bentuk  web.  Berikut  adalah bentuk visualnya :

## Gambar 3. Visualisasi Cluster
Pada gambar 3 memuat visualisasi pemetaan klaster  di  Kabupaten  Blitar  menjadi  3  warna yang berbeda. Warna hijau artinya tinggi, warna kuning  artinya  sedang,  dan  merah  artinya rendah. Dalam halaman web tersebut  disajikan hasil  klaster  potensi  produksi  beras  di Kabupaten  Blitar  dari  tahun  2015  –  2019. Pengguna  bisa  melihat  perbandingan  hasil cluster setiap  tahunnya  dengan  memilih  tahun cluster pada navbar web.
Di  bagian  atas  halaman  web  ditampilkan total daerah-daerah yang masuk kedalam klaster tinggi, klaster sedang, dan klaster rendah. Untuk di  bagian  sebelah  kanan  peta  memuat  nama- nama Kecamatan yang otomatis berubah setiap kali user mengarahkan pointer di bagian-bagian peta  sebelah  kirinya.  Di  bagian  bawahnya memuat  keterangan  berupa  saran  /  tindakan yang  bisa  diambil  berdasarkan  hasil cluster yang masuk dalam klaster rendah, sedang, atau tinggi.
Gambar 4. Hasil Pemetaan Tahun 2015

## Gambar 5. Hasil Pemetaan Tahun 2019
Pada gambar 3 dan gambar 4 menunjukkan terjadinya  perubahan  warna  di  salah  satu wilayah  Kabupaten  Blitar.  Warna  kuning  di peta  tahun  2015  yang  menandakan  potensi produksi  beras  sedang  berubah  menjadi  warna hijau  di  tahun  2019  yang  menandakan  potensi produksi beras tinggi (naik).
Oleh  karena  itu,  dari  peta cluster yang dihasilkan, masyarakat diharapkan dapat memahami informasi yang dihasilkan berdasarkan  perubahan  tahunan  nilai cluster (perubahan  warna  pada  peta)  tentang  wilayah mana  saja  yang  mengalami  penurunan  atau peningkatan  produksi  padi.  Indikator  hijau adalah  daerah  dengan  produktivitas  padi tertinggi,  merah  daerah  dengan  produktivitas paling  rendah,  dan  kuning  daerah  dengan produktivitas sedang.
Bagi  Dinas  Pertanian  Kabupaten  Blitar,  hasil pengelompokan dapat dijadikan dasar pengambilan  keputusan,  khususnya  untuk daerah-daerah  yang  masuk  dalam cluster rendah. Dengan demikian, Kementerian
Pertanian dapat menentukan kebijakan selanjutnya yang perlu diambil agar produktivitas  di  daerah  yang  masih  belum optimal  tersebut  dapat  meningkat  di  masa mendatang.  Sedangkan  untuk  daerah  yang sudah  masuk  dalam cluster sedang  ataupun tinggi  tetap  harus  mendapat  perhatian  agar potensi  produksi  berasnya  tidak  menurun  dan terus meningkat setiap tahunnya.
Penggunaan  algoritma Fuzzy  C-Means untuk  mengelompokkan  potensi  produksi  padi di  Kabupaten  Blitar  dapat  mengelompokkan data dan merepresentasikan hasil pengelompokan  data  produktivitas  padi  pada peta  dasar  dengan  atribut  warna  berdasarkan nilai anggota cluster di masing-masing wilayah.
Jumlah cluster yang  digunakan  pada  aplikasi yang  dirancang  adalah  3.  Hal  ini  didasarkan pada  tujuan  pengelompokan  yaitu  untuk mengidentifikasi daerah-daerah berpotensi menengah,  rendah  dan  tinggi  yang  memiliki potensi produksi padi. Penggunaan warna pada peta  merupakan  salah  satu  fitur  yang memudahkan  pengguna  dalam  membedakan cluster .  Warna  merah  artinya  potensi  produksi berasnya  rendah,  kuning  artinya  sedang,  dan hijau artinya tinggi.
Pada uji validitas Partition Coefficient (PC) dengan  diketahui  N  =  132  (jumlah  data) diperoleh suatu hasil yang baik (optimal) karena hasilnya  adalah  0.7695  yang  berarti  hasilnya sudah  mendekati  1.  Untuk  rumus  atau perhitungan uji validitas bisa dilihat pada rumus atau persamaan berikut ini.
𝑃𝐶𝐼 = 1 𝑁 (∑ ∑ 𝑢 𝑖𝑗 2 𝐾 𝑗=1 𝑁 𝑖=1 ) = 0.7695

## 4. Simpulan
Setelah  didapatkan  hasil  uji  coba  dan analisis  yang  telah  diuraikan  dalam  penelitian ini dengan menggunakan data produksi beras di Kabupaten  Blitar,  maka  hasilnya  yaitu  dapat dilakukan  pemetaan  menggunakan  teknik clustering  data  mining menjadi  3  kelompok yang terdiri dari wilayah yang memiliki potensi produksi tinggi, sedang, dan rendah.
Setelah dilakukan uji validitas menggunakan Partition  Coeffecient didapatkan  hasil  0.7695. dengan  demikian  didapatkan  kualitas  klaster sudah  mendekati  baik  (optimal).  Untuk  lebih meningkatkan  lagi  kualitas  hasil  klaster  yang diperoleh  bisa  di  uji  coba  dengan  melakukan penggantian  pada  parameter-parameter cluster dalam beberapa versi, misalnya jumlah cluster , bobot,  atau  maksimum  iterasi  bisa  di  ganti dengan jumlah yang lain.

## Daftar Pustaka
[1] Han, J. dan M. Kamber. 2006. Data Mining Concepts and Techniques Second Edition. San Francisco: Morgan Kaufmann.
[2] Karim,  MD.  Ehsanul.  2011.  Fuzzy  C
Means Clustering Using Pattern Recognition Concept, Method, Implementations. Lambert Academic Publishing, Germany.
[3] Kusrini,  Luthfi  Taufuq  Emha,  2009, Algoritma  Data  Mining,  Penerbit  Andi,
Yogyakarta.
[4] Kusumadewi,  S.  ET  AL.  2006.  Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (FUZZY MADM). Graha Ilmu. Yogyakarta.
[5] Kusumadewi, Sri dan Purnomo Hari. 2010, “Aplikasi  Logika  Fuzzy”,  Cetakan Pertama, Graham Ilmu, Yogyakarta.
[6] Miller, R.L. Dan Meiners E, R. 2000. Teori Mikroekonomi  Intermediate,  penerjemah Haris  Munandar.  PT.  Raja  Grafindo Persada, Jakarta
[7] Santoso, Budi. 2007. Data Mining:Teknik Pemanfaatan  data  untuk  keperluan  bisnis, Yogyakarta : Graha Ilmu.
[8] Tan, Pang-Ning, ET AL. 2006 Introduction  to  data  mining.  Boston: Pearson Addison Wesley.
[9] Turban, E., DKK. 2005. Decision Support Systems and Intelligent Systems.
Yogyakarta: Andi Offset.
[10] Yogi  Yusuf  W.,  F.  R.  2006.  Penerapan Data  Mining  Dalam  Penentuan  Aturan Asosiasi  Antar  Jenis  Item.  Seminar Nasional  Teknologi  Informasi  UII  2006.
Yogyakarta.
[11] Prasetyo,  Eko.  2014.  Data  Mining Mengolah Data Menjadi informasi Menggunakan  MATLAB.  Yogyakarta: Andi Offset .