## PENERAPAN METODE K-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN POTENSI PADI DI KOTA PAGAR ALAM
Della Tri Cahaya, Desi Puspita, Riduan Syahri Teknik Informatika, Institut Teknologi Pagar Alam Jln. Masik Siagim No.75 Simpang Mbacang, Kota Pagar Alam, Sumatera Selatan, Indonesia dellatricahaya572@gmail.com

## ABSTRAK
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengklasifikasikan potensi padi menggunakan Algoritma K-Means Di Kota Pagar Alam. Penelitian ini dilatar belakangi dengan proses pengelolaan data padi yang dilakukan masih hanya  sebatas  pengarsipan  saja,  data  disimpan  dalam  bentuk  file  microsoft excel dan Microsoft  word .  Belum adanya pengelolaan yang lebih lanjut sehingga sulit untuk menentukan daerah mana saja yang memiliki potensi padi diantara 35 kelurahan yang ada di Kota Pagar Alam. Metode pengembangan sistem menggunakan metode CRISP-DM .  Pengelompokkan  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  metode K-Means  Clustering yang  akan menghasilkan 3 cluster kelurahan berdasarkan potensi padi. Cluster 0 merupakan cluster dengan potensi rendah, cluster 1 dengan potensi sedang, dan cluster 2 dengan potensi tinggi. . Pada tahun 2020 didapatkan hasil cluster- 0 total  25  kelurahan, cluster  1 total  4  kelurahan  dan cluster  2 total  6  kelurahan.  Pada  tahun  2021  didapatkan hasil cluster 0 total 23 kelurahan, cluster 1 total  7 kelurahan dan cluster 2 total 5 kelurahan. Pada tahun 2022 didapatkan hasil cluster 0 total  23 kelurahan, cluster 1 total 6 kelurahan dan cluster 2 total 6 kelurahan. Saran untuk penelitian selanjutnya agar dapat menjadi  pembanding dengan algoritma lain.serta data hasil klasterisasi dapat dimanfaatkan untuk mengklasifikasi tingkat potensi padi di kota pagar alam.
Kata kunci :  Clustering, K-Means, Padi , Rapid  Miner.
1. PENDAHULUAN
Perkembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi yang sudah sangat pesat telah digunakan dalam  berbagai  bidang  salah-satunya  ialah  bidang pertanian.  Sektor  pertanian  merupakan  salah  satu sektor utama sebagai penghasil pangan[1].
Seiring  dengan  pertumbuhan  penduduk  yang semakin  meningkat  pada  setiap  tahunnya,  membuat kebutuhan  pangan  juga  ikut  meningkat[2]  Tanaman pangan  memiliki  banyak  jenis,  salah  satunya  adalah tanaman  padi.  Tanaman  padi  dianggap  sebagai tanaman pangan utama di Indonesia.
Upaya  untuk  meningkatkan  hasil  produksi  padi secara  teknis  terus  dilakukan  oleh  Pemerintah khususnya  Kementrian  Pertanian  dengan  melakukan pengamanan  pertanaman  dengan  pengendalian  OPT dan meminimalkan kehilangan hasil dengan penanganan pasca panen yang baik dan benar[2]
Melihat  begitu  pentingnya  sektor  pertanian khususnya  padi  sebagai  pemenuhan  kebutuhan pangan penduduk Indonesia khususnya di Kota Pagar Alam,  maka  perencanaan  berbasis  wilayah  sangat diperlukan  guna  melihat  potensi  padi  Di  Kota  Pagar Alam  berdasarkan  wilayah  kelurahan.  Perencanaan ini  dapat  dilakukan  dengan  memanfaatkan  teknologi pada  sector  pertanian  salah  satunya  ialah  berbasis data mining.
Data  mining adalah  hasil hibridisasi statistik , ilmu  komputer,  kecerdasan  buatan  dan  pembelajaran mesin[3]  Salah  satu  metode data  mining yang  dapat digunakan  untuk  memetakan  atau  mengelompokkan data yang mirip adalah clustering [4] . Clustering dapat diartikan proses untuk mengorganisasikan    sekelompok    data    ke  dalam
berbagai  kelompok-kelompok      sedemikian      rupa sehingga   objek-objek  yang  serupa  akan  menjadi satu cluster sedangkan  objek-objek    yang    tidak serupa   menjadi    anggota cluster yang  lain[5].  Ada beberapa  algoritma  yang  dapat  digunakan  pada metode clustering seperti algoritma k-means.
Algoritma K-Means clustering merupakan salah satu  metode clustering  non  hirarki yang  mempartisi data  menjadi  beberapa cluster /kelompok  sehingga data  yang  memiliki  karakteristik  yang  sama dikelompokkan ke dalam satu cluster yang sama dan data  yang  mempunyai  karakteristik  yang  berbeda dikelompokkan ke dalam kelompok yang lain[6]Berdasarkan  hal  tersebut  perlu  dilakukan pengelompokan potensi padi untuk dapat mengetahui daerah kelurahan mana yang memiliki potensi padi di Kota  Pagar  Alam.  Pengelompokkan  ini  dilakukan dengan  menggunakan  metode K-Means  Clustering yang  akan  menghasilkan  3 cluster kelurahan berdasarkan  potensi  padi. Cluster 0  merupakan cluster dengan  potensi  rendah, cluster 1  dengan potensi  sedang,  dan cluster 2  dengan  potensi  tinggi. Pengelompokkan ini dilakukan berdasarkan data yang didapat dari dinas pertanian yang terdiri dari beberapa atribut seperti kelurahan, luas panen(ha), produksi(ton/kg), produktivitas, lahan sementara yang tidak  diusahakan,luas  pengairan,  letak  geografis  dan jumlah pupuk.
Berdasarkan  hal  tersebut  perlu  dilakukan pengelompokan potensi padi untuk dapat mengetahui daerah kelurahan mana yang memiliki potensi padi di Kota  Pagar  Alam.  Penggunaan  algoritma K-Means Clustering dalam pengelompokkan potensi padi dapat menjadi  pendukung  keputusan  pada  Dinas  Pertanian
Kota  Pagar  Alam  dalam  menentukan  daerah kelurahan  mana  yang  memiliki  potensi  padi  yang rendah,  sedang,  dan  tinggi.  untuk  bisa  menentukan prioritas  daerah-daerah  mana  untuk  dijadikan  sentra padi di Kota Pagar Alam.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Data  mining adalah  suatu  istilah  yang digunakan untuk menguraikan penemuan pengetahuan  di  dalam  database. Data  mining adalah proses yang menggunakan teknik statistic, matematika,  kecerdasan  buatan,  dan machine learning untuk  mengekstraksi  dan  mengidentifikasi informasi    yang  bermanfaat  dan  pengetahuan  yang terkait dari berbagai database besar[7].
Data  mining dibagi  menjadi  beberapa  metode diantaranya estimasi, prediksi, klasifikasi, pengklusteran, dan asosiasi.
a. Estimasi Evaluasi mirip dengan klasifikasi kecuali bahwa variabel  target  dievaluasi  secara  numeric  dan bukan  secara  kategoris.  Model  dibangun menggunakan  kumpulan  data  lengkap,  dimana nilai variabel target adalah nilai prediksi. Selain itu,  selama  pengujian  berikutnya,  estimasi  nilai variabel  target  dibuat  berdasarkan nilai  variabel prediksi.
b. Prediksi Prediksi pada dasarnya mirip dengan klasifikasi dan evaluasi, hanya saja memprediksi nilai hasil di  masa  mendatang.  Beberapa  metode  dan teknik  yang  digunakan  dalam  klasifikasi  dan evaluasi (dalam kondisi yang sesuai) juga dapat digunakan untuk peramalan.
c. Klasifikasi Di  klasifikasi  ada  variabel  kategori  target. Misalnya,  klasifikasi  pendapatan  dapat  dibagi menjadi  tiga  kategori,  yaitu  pendapatan  tinggi, pendapatan menengah, dan pendapatan rendah.
d. Clustering Clustering adalah  pengelompokan  atau  fokus dari record ,  observasi,  dan  pembentukan kategori dari item-item yang serupa.
Pengelompokan  mengelompokkan  data  ke dalam  kelompok-kelompok  tertentu (cluster) berdasarkan kesamaan karakteristik dari masing-masing  data  dalam  kelompok  yang  ada. Ada  banyak  metode  pengelompokan  termasuk:
fuzzy  c-means,  k-means,  SOM dan k-medoids . Algoritma  clustering  yang  digunakan  dalam penelitian ini  adalah algoritma K-Means . e. Asosiasi Tugas  asosiasi  dalam data  mining adalah menemukan  atribut  yang  muncul  bersamaan. Dalam dunia bisnis, hal ini lebih dikenal dengan istilah shopping cart analysis .
2.2. Clustering Clustering adalah  metode  penganalisis  data, yang  sering  dimasukkan  sebagai  salah  satu  metode data mining, yang bertujuan adalah untuk mengelompokan data dengan karakteristik yang sama ke  suatu  ‘wilayah’  yang  sama  dan  data  dengan karakteristik yang berbeda ‘wilayah’ yang lain[8]
2.3. K-Means K-Means merupakan  metode  yang  digunakan untuk mengelompokan data menjadi beberapa bagian, yang  mana  metode K-Means yang  mana  berbasis jarak  yang  membagi  data  menjadi  beberapa cluster yang  hanya  dapat  bekerja  pada  atribut numeric , K- Means dapat digolongkan dalam partitioning clustering yang memisahkan data ke k daerah bagian yang berbeda[9]
Langkah-langkah dalam Algoritma K-Means adalah : a. Dataset disipkan
b. Menentukan jumlah cluster
c. Tentukan titik centroid secara acak
d. Menghitung jarak data ke centroid
e. Kelompokkan  data  hingga  terbentuk  K  dengan titik centroid dari setiap cluster
f. Ulangi langkah 3 sampai 5 sampai nilai dari titik centeroid tidak lagi berubah.
Adapun persamaan untuk Algoritma K-   Means
𝑑(𝑥, 𝑦) = 𝑖 ∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 ..................(1)
d(x,y) adalah jarak antara data x ke data y, 𝑥 𝑖 adalah data testing ke-i dan 𝑦 𝑖 adalah data training ke-i.

## 2.4. Tanaman Pangan
Tanaman  pangan  adalah  segala  jenis  tanaman yang  didalamnya  terdapat  karbohidrat  dan protein sebagai  sumber  energy  manusia.  Tanaman  pangan juga  dapat  dikatakan  sebagai  tanaman utama yang dikonsumsi manusia sebagai makanan untuk memberikan asupan energi bagi tubuh[10].

## 2.5. Padi
Padi merupakan tanaman pangan penting karena menghasilkan  beras  yang  menjadi  sumber  bahan makanan pokok. Padi merupakan komoditas utama di Indonesia dalam menyokong pangan masyarakat[11]

## 2.6. RapidMiner
RapidMiner merupakan  perangkat  lunak  yang bersifat    terbuka (opensource). RapidMiner adalah sebuah  solusi  untuk  untuk  melakukan  analisis terhadap data  mining,  text  mining dan  analisis prediksi. RapidMiner menggunakan  berbagai  teknik deskriptif  dan  prediksi  dalam  memberikan  wawasan kepada pengguna sehingga dapat membuat keputusan yang paling baik[12]
2.7. CRISP-DM
CRISP-DM adalah  standarisasi pengolahan data yang  dikembangkan dimana data yang ada  melewati setiap  langkah  terstruktur  dan    jelas  serta  efisien. Selain  penerapan  model  dalam  proses  data  mining, pemilihan algoritma sangat mempengaruhi perbandingan  metode  data  mining.  Metodologi  ini terdiri dari enam tahapan yaitu Business
Understanding , Data Understanding , Data Preparation , Modelling , Evaluation , dan Deployment [13] .

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1.  Metode Pengumpulan Data
3.1.1.  Observasi
Observasi  adalah  metode  pengumpulan    data yang  dilakukan  dengan  pengamatan  secara  langsung pada objek penelitian,  yang dalam hal ini adalah staf kepegawaian Dinas Pertanian Kota Pagar Alam.

## 3.1.2.  Wawancara
Wawancara  adalah  metode  pengumpulan  data yang  melakukan  tanya  jawab  secara  langsung  dari sumber  informasi  yang  tepat  dan  diteliti  yaitu  staff pada Dinas Pertanian Kota Pagar Alam.

## 3.1.3.  Studi Pustaka
Studi  Pustaka  yaitu    mempelajari  teori-teori baik  dari  Jurnal,buku  cetak  maupun  non  cetak  yang berhubungan dengan objek penelitian.

## 3.2.  Metode Pengembangan CRISP-DM
Metode  pengembangan Sistem yang  digunakan pada  penelitian  ini  adalah  metode  pengembangan Cross  Industry  Standard  Process  for  Data  Mining (CRISP-DM). CRISP-DM sebagai  pemecah  masalah yang  umum  untuk  bisnis  dan  penelitian.  Metodologi ini  terdiri  dari  enam  tahapan  yaitu Business Understanding , Data Understanding ,
Data Preparation , Modelling , Evaluation , dan Deployment . Berikut ini adalah gambar model CRIPS-DM .
Gambar 1.  Metode Pengembangan CRISP-DM
Pada  ganbar  1.  Menunjukan  alur  proses  yang dilakukan pada pengembangan CRISP-DM.
a. Pemahaman Bisnis ( Business Understanding )
Tahap  pertama  subjek  pada  penelitian  ini  adalah mengacu  pada  data  padi.  Pada  tahapan  ini diperlukan pemahaman tentang pentingnya pemanfaatan  data  padi,  agar  dapat  digunakan untuk  menentukan  daerah  kelurahan  yang memiliki  potensi  padi  Oleh  karena  itu  perlu adanya strategi dengan clustering atau pengelompokkan padi.
b. Pemahaman data ( Data Understanding ) Peneliti melakukan pemahaman terhadap kebutuhan data terkait dengan Padi di Kota Pagar Alam.  Data  diambil  dari  bagian  staff  Dinas Pertanian,  pemahaman  data  mengacu  pada klasterisasi padi dengan variabel seperti kelurahan,  luas  panen(ha),  produksi(ton/kg), teknik  penanaman,  luas  pengairan,  kondisi geografis  lahan  dan  jumlah  pupuk.  Setelah  data didapatkan dilakukan eksplorasi data sejumlah 35 record kelurahan.  Data  yang  dikumpulkan  yaitu data padi selama 3 Tahun pada tahun 2020 sampai dengan 2022
c. Persiapan Data ( Data Preparation )
Setelah  tahap  pemahaman    data  partisipatif pegawai  selesai,  tahap  pengolahan  data  ini menghasilkan kumpulan data akhir yang diterapkan  pada  pemodelan  data.  Dalam  tahapan ini  yaitu  membangun dataset akhir  dari  berupa data  mentah.  Ada  beberapa  hal  yang  akan dilakukan mencakup melakukan pembersihan data ( Data  Cleaning ), dataset yang  sudah  dilakukan proses cleaning kemudian  akan  dilakukan pemilihan  data  ( Data  Selection ), record dan atribut-atribut.
d. Pemodelan ( Modelling )
Pada  tahapan  ini  secara  langsung  melibatkan Machine  Learning untuk  penentuan  teknik data mining , alat bantu serta algoritma yang ada dalam data  mining .  Adapun  pemodelan  yang  dilakukan pada  penelitian    ini  adalah  metode clustering menggunakan algoritma k-means. Berikut  langkah-langkah  algoritma K-Means yang digunakan dalam pemodelan ini :
a. Siapkan Dataset Dataset berasal  dari  data-data  mentah  padi dari tahun 2020 sampai tahun 2022  yang telah di cleaning yang  terdiri  dari  beberapa  atribut seperti kelurahan, luas panen(ha), produksi(ton/kg), produktivitas, lahan sementara yang tidak diusahakan,luas pengairan, letak geografis dan jumlah pupuk. b. Tentukan Jumlah Cluster Berdasarkan dataset
yang disiapkan,
digunakan cluster yang  dibentuk  berdasarkan 3  klaster  berdasarkan  potensi  lahan  .  Klaster- klaster  tersebut  yaitu  klaster  dengan  potensi rendah, potensi sedang dan potensi tinggi.
C0 : Rendah
C1 : Sedang
C2 : Tinggi
c. Tentukan centroid secara acak Karena  ada  3 cluster yang  diharapkan, diperlukan  3 centroid sebagai    pusat cluster , yang ditentukan secara acak.
d. Hitung jarak data ke centroid Untuk menghitung jarak ke centroid digunakan rumus Euclidean Distance :
𝑑(𝑥, 𝑦) = 𝑖 ∑(𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑘=1
Dendan keterangan d(x,y) adalah jarak  antara data x ke data y, 𝑥 𝑖 adalah data testing ke-i dan 𝑦 𝑖 adalah data training ke-i.
Pada  perhitungan  ini  adalah  melakukan menentukan  nilai  initial  cluster centre untuk masing-masing cluster pada setiap variabelnya.  Nilai  initial  cluster  centre  pada iterasi  yang  pertama  (perhitungan  pertama kali)  diberikan  secara  acak.  Pada  literasi selanjutnya, nilai initial cluster centre (pengulangan  ke-1  sampai  dengan  posisi normal/maksimal  iterasi)  diberikan  dengan menghitung  nilai  rata-rata  data  pada  setiap clusternya. Jika nilai initial cluster centre yang baru  sama  dengan  nilai  initial cluster  centre yang  baru  maka  proses  literasi  dilanjutkan hingga  nilai  sama  atau  sampai  dengan  nilai maksimal  iterasi  yang  telah  ditetapkan sebelumnya.  Namun  jika  nilai  initial cluster centre yang  baru  sama  dengan  initial cluster centre yang  lama,  proses  pengelompok  kan berhenti.
e. Perbarui titik Centroid Perhitungan  titik centroid baru  dengan berdasarkan  pengelompokkan  yang  pertama untuk melakukan iterasi selanjutnya.
f. Ulangi  langkah  3  sampai  5  sampai  nilai  dari titik centroid tidak lagi berubah. Perhitungan  dilakukan  seterusnya  sampai dengan  jumlah  data  yang  telah  ditentukan. Setelah  menghitung  jarak  data  dari  pusat,
langkah  selanjutnya  adalah  mengelompokkan data  berdasarkan  jarak  terdekat.  Kemudian Anda dapat melakukan lebih banyak pengulangan  untuk  membandingkan  hasilnya. Jika centroid berubah, ulangi langkah tersebut sampai centroid tidak berubah.
g. Evaluasi ( Evaluation )
Pada  tahap  ini  lebih  difokuskan  pada  model yang dihasilkan sudah sesuai standar K-Means Clustering dan tidak ada yang dilewatkan saat melakukan tahap awal hingga tahap pemodelan selesai dengan pengujian menggunakan Elbow Method.
h. Penyebaran ( Deployment ) Pada  tahap  terakhir  ini CRIPS-DM adalah penyebaran  pengetahuan  atau  informasi  yang telah diperoleh selanjutnya akan di implementasikkan pada laporan dan
melakukan analisis tiap cluster yang diperoleh
supaya  dapat  mudah  dimengerti  oleh  pihak Dinas Pertanian Kota Pagar Alam.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  penelitian  ini  menggunakan  teknik CRISP-DM:

## 4.1.  Business Understanding
Pada  pemahaman  bisnis  dilakukan  langkah menentukan  tujuan  pencarian  dan  lingkungan pencarian dilakukan saat maksud pencarian ini adalah untuk mengelompokkan potensi padi, proses pengelolaan  data  padi  untuk  menentukan  kelurahan mana  yang  memiliki  potensi  masih  dilakukan  secara manual, yaitu melihat dan menghitung di Excel . Dari proses  pengelompokkan  tersebut  belum  adanya pengelolaan  lebih  lanjut  sehingga  menyebabkan Dinas  Pertanian  Kota  Pagar  Alam  sulit  untuk menentukan daerah mana saja yang memiliki potensi padi  diantara  35  kelurahan  yang  ada  di  Kota  Pagar Alam. Maka dari itu peneliti melakukan pengelompokan potensi padi menggunakan metode k- means untuk  dapat  mengetahui  daerah  kelurahan mana  yang  memiliki  potensi  padi  di  Kota  Pagar Alam.  Sehingga  dapat  berguna  bagi  Dinas  Pertanian Kota  Pagar  Alam  untuk  bisa  menentukan  prioritas daerah-daerah  mana  untuk  dijadikan  sentra  padi  di Kota Pagar Alam.

## 4.2.  Data Understanding
Pada fase pemahaman data ini, data didapat dari bagian  tanaman  pangan  Dinas  Pertanian  Kota  Pagar Alam  yaitu  data  potensi  padi  selama  3  tahun  pada tahun 2020 sampai dengan tahun 2022 dengan jumlah 105 reccord dengan  8  atribut  yaitu  kelurahan,luas panen,produksi,lahan sementara yang tidak diusahakan,luas  lahan  pengairan,produktivitas,letad geografis,jumlah  pupuk  data  yang  diterima  dalam bentuk excel dan data  yang didapat perlu di cleaning dan akan dilakukan pemilihan data dengan atributnya.

## 4.3.  Data Preparation
Pengolahan  data  langsung  diimplementasikan pada Rapid  Miner dengan  dua  tahapan  yang ditetapkan pada pengolahan data yaitu :

## 4.3.1. Data Selection
Pemilihan  (seleksi)  berarti  pengumpulan informasi  tentang  data  pekerjaan  harus  dilakukan sebelum  dimulainya  penambangan  data  KDD. Dilakukan pemilihan atribut dan sebagian data dalam atribut  akan    dikonversikan  agar  proses  data mining menjadi lebih mudah. Jika data yang diperoleh masih terdapat  banyak inkonsistensi  data ,  maka  perlu adanya  penyeleksian  data  dengan  cara  filter  data. Data  yang  difilter  adalah  data  yang  memiliki  atribut yang  lengkap  sesuai  dengan  yang  telah  ditentukan. Peneliti  hanya  memakai  data  yang  lengkap  dengan atribut yang dipilih data sudah bersih.
Gambar 2. Data Selection 2020
Gambar 3. Data Selection 2021
Gambar 4. Data Selection 2022

## 4.3.2. Data processing /Cleaning
Gambar 5. Data Processing/Cleaning 2020
Proses processing merupakan  proses  yang mencakup cleaning, dan transformasi data . Pada tahap  data processing, peneliti  sudah  memastikan tidak  ada  lagi missing  value atau  data  yang  kosong sehingga  dapat  dilihat  pada  gambar  dibawah.  Jika
atribut  yang  digunakan  data missing  value dengan jumlahnya  yaitu  0  pada datasheet disetiap  tahunnya, maka  data  dapat  digunakan  untuk  tahap  selanjutnya. Proses processing dapat dilihat pada gambar 5.
Pada  tahap  ini dapat  dilihat  bahwa  tidak  ada lagi missing value atau data  yang kosong  yang dapat dilihat  pada  gambar  diatas.  Jika  atribut  yang digunakan data missing value dengan jumlahnya yaitu 0  pada datasheet tahun  2020,  maka  data  dapat digunakan untuk tahap selanjutnya.
Gambar 6. Data Processing/Cleaning 2021
Gambar 7. Data Processing/Cleaning 2022

## 4.3.3. Pemodelan (Modelling)
Pada  langkah  ini  dilakukan  proses  dimana model  digunakan  dengan    algoritma  yang  digunakan dalam  metode  clustering  yaitu  operator  clustering model k-means  mengambil objek dari port input dan mengirimkan salinannya ke  output. pelabuhan Setiap port  yang  terhubung  membuat  salinan    independen (tidak terikat ), sehingga menghasilkaan pola informasi  yang  dapat  memudahkan  pihak  yang berkepentingan.
Gambar 8. Model Algoritma K-Means 2020
Datasheet padi  pada  tahun  2020  sebanyak  35 recod yang  kemudian  di  proses  menjadi datasheet dan selanjutnya dilakukan proses modeling mengunakan  algoritma k-means  clustering dan Performance vector proses dapat dilihat pada gambar 8 Datasheet padi  pada  tahun  2021  sebanyak  35 recod yang  kemudian  di  proses  menjadi datasheet dan selanjutnya dilakukan proses modeling mengunakan  algoritma k-means  clustering dan Performance vector proses dapat dilihat pada gambar 9.
Gambar 9. Model Algoritma K-Means 2021
Datasheet padi  pada  tahun  2022  sebanyak  35 recod yang  kemudian  di  proses  menjadi datasheet dan selanjutnya dilakukan proses modeling mengunakan algoritma k-means clustering Performance vector proses dapat dilihat pada gambar 10.
Gambar 10. Model Algoritma K-Means 2022
4.3.4. Evaluation
Pada tahap evaluation model sudah membentuk  cluster  yang  teridiri  dari  cluster  0 merupakan  cluster  dengan  potensi  rendah,  cluster  1 merupakan cluster dengan potensi sedang dan cluster 2 dengam potensi tinggi. Pada tahun 2020 terdapat 25 kelurahan  yang  termasuk  ke cluster  0, 4  kelurahan pada cluster  1 dan  6  kelurahan  pada cluster  2 dapat dilihat pada gambar 11.
Gambar 11. Cluster Model 2020
Pada  tahun  2021  terdapat  23  kelurahan  yang termasuk ke cluster 0, 7  kelurahan pada cluster 1 dan 5 kelurahan pada cluster 2 dapat dilihat pada gambar 12.
Gambar 12. Cluster Model 2021
Pada  tahun  2022  terdapat  23  kelurahan  yang termasuk ke cluster 0, 6 kelurahan pada cluster 1 dan 6 kelurahan pada cluster 2 dapat dilihat pada gambar 13.
Gambar 13. Cluster Model 2022

## 4.3.5. Deployment
Pada tahap ini deployment merupakan tahapan terakhir  berupa  pengetahuan  atau  informasi  yaitu mengenai  pola  potensi  padi  di  Dinas  Pertanian  Kota Pagar Alam selama 3 tahun.
Gambar 14. Grafik Potensi Padi 2020-2022
Dari gambar 14. dapat diketahui ada 3 cluster, yang pertama cluster 0 adalah rendah dengan total  25
kelurahan    pada  tahun  2020,  23  kelurahan  di  tahun 2021  dan  23  kelurahan  pada  tahun  2022,  kemudian cluster  1 memiliki  keterangan  sedang  dengan  total  6 kelurahan pada tahun 2020, 7 kelurahan ditahun 2021 dan  6  kelurahan  ditahun  2022,  dan cluster  2 dengan keterangan  tinggi  dengan  total  6  kelurahan  di  tahun 2020,  5  kelurahan  pada  tahun  2021  dan  6  kelurahan ditahun 2022 .

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan dengan  menggunakan  algoritma  K-Means,  data potensi padi dari tahun 2020-2022 di kota pagar alam dapat  dikelompokkan  menjadi  3 cluster . Cluster  0 dengan  potensi  rendah, cluster  1 dengan  potensi sedang  dan cluster  2 dengan  potensi  tinggi.  Pada tahun  2020  didapatkan  hasil cluster-0 total  25 kelurahan, cluster  1 total  4  kelurahan  dan cluster  2 total  6  kelurahan.  Pada  tahun  2021  didapatkan  hasil cluster  0 total  23  kelurahan, cluster  1 total  7 kelurahan dan cluster 2 total 5 kelurahan. Pada tahun 2022  didapatkan  hasil  cluster-0  total  23  kelurahan, cluster  1 total  6  kelurahan  dan cluster  2 total  6 kelurahan.  Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  agar dapat menjadi pembanding dengan algoritma lain.serta  data  hasil  klasterisasi  dapat  dimanfaatkan untuk  mengklasifikasi  tingkat  potensi  padi  di  kota pagar alam.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  H.  Husdi  and  Y.  Lasena,  “Real  Time  Analisys Berbasis  Internet  Of  Things  Untuk  Prediksi Iklim  Lahan  Pertanian,” J.  Media  Inform. Budidarma ,  vol.  4,  no.  3,  pp.  834–840,  2020, [Online]. Available: http://ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/mib/article/view/216 5
[2]  E.  Suprapto,  “Pengelompokkan  Potensi  Padi  di Indonesia  Menggunakan  K-Means  Cluster,” J. Ilm. Pop. , vol. 5, 2021.
[3]  C.  Armayani,  A.  Fauzi,  and  H.  Sembiring, “Implementasi  Data  Mining  Pengelompokan Jumlah  Data  Produktivitas  Ubinan  Tanaman Pangan  Berdasarkan  Jenis  Ubinan  Dengan Metode  Clustering  Dikab  Langkat,” J.  Inform. Kaputama , vol. 5, no. 1, pp. 185–196, 2021.
[4]  S.  Mulyono  and  W.  Utami,  “Pemetaan  Potensi Lahan  Pertanian  Pangan  Berkelanjutan  Guna Mendukung  Ketahanan  Pangan,” Bhumi  J. Agrar. dan Pertanah. , vol. 6 Nomor 2, pp. 201– 218, 2020.
[5]  T.  Tendean  and  W.  Purba,  “Analisis  Cluster Provinsi Indonesia Berdasarkan Produksi Bahan Pangan  Menggunakan  Algoritma  K-Means,” J. Sains dan Teknol. , vol. 1, no. 2, pp. 5–11, 2020.
[6]  D.  W.  Sitohang  and  A.  Rikki,  “Implementasi Algoritma K- Means Clustering untuk Mengelompokkan  Data  Gizi  Balita  pada Kecamatan Garoga Tapanuli Utara,” KAKIFIKOM (Kumpulan Artik. Karya Ilm. Fak.
Ilmu  Komputer) ,  vol.  02,  pp.  80–92,  2019,  doi: 10.54367/kakifikom.v1i2.642.
[7]  L.  Maulida,  “Penerapan  Datamining  Dalam Mengelompokkan  Kunjungan  Wisatawan  Ke Objek  Wisata  Unggulan  Di  Prov.  Dki  Jakarta Dengan  K-Means,” JISKA  (Jurnal  Inform. Sunan Kalijaga) , vol. 2, no. 3, p. 167, 2018, doi: 10.14421/jiska.2018.23-06.
[8]  W.  Ginting,  “Pengelompokan  Data  Pasien  Test Urine  Dengan  Metode  Clustering  Pada  Kantor Badan  Narkotika  Nasional,” J.  Tek.  Inform. Kaputama , vol. 5, no. 2, pp. 327–338, 2021.
[9]  A.  Febriyanto,  S.  Achmadi,  and  A.  P.  Sasmito, “Penerapan  Metode  K-Means  Untuk  Clustering Pengunjung  Perpustakaan  Itn  Malang,” J.  Mhs. Tek. Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 61–70, 2021.
[10]  I.  Nuriati,  B.  S.  Ginting,  and  Y.  Maulita, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Jenis Tanaman  Pangan  Berdasarkan  Kondisi  Tanah dengan  Metode  Moora,” Semin.  Nas.  Inform. , pp. 285–294, 2021.
[11]  A.  Rambu,  E.  Umbu,  and  K.  Retang,  “Faktor- Faktor  Yang  Mempengaruhi  Produksi  Padi Sawah  Tadah  Hujan  Di  Desa  Umbu  Pabal Kecamatan Umbu Ratu Nggay Barat Kabupaten Sumba Tengah Factors Affecting Rice Production  of  Rainfed  Rice  in  the  Village  of Umbu  Pabal,  Umbu  Ratu  Nggay  Barat  District,
Centr,” J. Pertan. Agros , vol. 25, no. 1, pp. 714– 723, 2023.
[12]  N.  Iriadi,  L.  Setioningtias,  and  P.  Priatno, “Implementasi  Data  Mining  Pada  Klasifikasi Ketidakhadiran  Pegawai  Menggunakan  Metode C4.5,” Comput.  Sci. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  53–61, 2021, doi: 10.31294/coscience.v1i1.198.
[13]  M.  A.  Hasanah,  S.  Soim,  and  A.  S.  Handayani, “Implementasi CRISP-DM Model
Menggunakan  Metode  Decision  Tree  dengan Algoritma  CART  untuk  Prediksi  Curah  Hujan Berpotensi  Banjir,” J.  Appl.  Informatics Comput. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  103–108,  2021,  doi: 10.30871/jaic.v5i2.3200.