## CLUSTERING KABUPATEN BERDASARKAN LUAS HUTAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS DI PROVINSI JAWA TENGAH

## DISTRICT CLUSTERING BASED ON FOREST AREA USING K-MEANS METHOD IN CENTRAL JAVA PROVINCE
Yusri Eli Hotman Turnip 1) dan Rina Fitriana 1,2) *
1) Magister Teknik Industri Universitas Trisakti, Jl. Kyai Tapa No.1, Grogol, Jakarta, Indonesia
2) Jurusan Teknik Industri Universitas Trisakti, Jl. Kyai Tapa No.1, Grogol, Jakarta, Indonesia *E-mail: rinaf@trisakti.ac.id
Makalah: Diterima 16 Oktober 2022; Diperbaiki 2 Februari 2023; Disetujui 20 Februari 2023

## ABSTRACT
Indonesia is one of the countries with the largest forest in the world. The tropical climate and high rainfall cause a lot of biodiversity in Indonesia’s forests. The existence of these forests can be utilized by many parties, both the government and the community in accordance with their functions to improve welfare. The government through the Central Statistic Agency has provided data information related to the forest area in various regions, one of which is Central Jawa Province but still requires development to obtain important information in the data. This  study  aims to  divide the  district  based  on forest area including  protected  forest,  protected area,  area  for production, and area for other users in Central Java province using the K-Means Data Mining method. The data is obtained from Central Statistic Agency for the Central Java area, where four types of forest are to be grouped. The results of this study indicate that the grouping of districts based on the area of forest owned is based on the smallest Davies Bouldin (DB), which is 0.436 in the grouping with 2 clusters. The two clusters are distinguished based on the value of the proximity of the forest type attribute with the centroid point in each cluster. The clustering process grouped 26 districts in the province of Central Java into cluster 1, while cluster 2 consisted of 3 districts in Central Java, namely Grobogan, Blora, and Brebes districts.
Keywords : clustering , forests, K-Means

## ABSTRAK
Indonesia merupakan salah satu negara dengan hutan terluas di dunia. Iklim tropis dan curah hujan yang cukup tinggi, menyebabkan banyaknya keanekaragaman hayati di hutan-hutan Indonesia. Keberadaan hutan-hutan ini  dapat  dimanfaatkan  banyak  pihak  baik  pemerintah  maupun  masyarakat  sesuai  dengan  fungsinya  untuk meningkatkan kesejahteraan. Pemerintah melalui Badan Pusat Statistik telah menyediakan data informasi terkait luas  hutan  di  berbagai  daerah,  salah  satunya  adalah  provinsi  Jawa  Tengah,  namun  masih  memerlukan pengembangan  untuk  mendapatkan  informasi  penting  di  dalam  data  tersebut.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk membagi  wilayah  kabupaten  berdasarkan  luas  area  hutan  antara  lain  hutan  lindung,  kawasan  perlindungan, kawasan untuk produksi, dan kawasan untuk pengguna lain di provinsi Jawa Tengah menggunakan metode Data Mining yaitu K-Means . Data diperoleh dari Badan Pusat Statistik untuk area Jawa Tengah dimana terdapat empat jenis  hutan  yang  akan  dikelompokkan.  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  pengelompokkan  kabupaten berdasarkan  luas  hutan  yang  dimiliki  berdasarkan  indeks Davies  Bouldin terkecil,  yaitu  sebesar  0,436  pada pengelompokan dengan 2 cluster . Kedua cluster dibedakan berdasarkan nilai jarak kedekatan attribute jenis hutan dengan  titik centroid pada  masing-masing cluster .  Proses clustering yang  dilakukan  mengelompokkan  26 kabupaten di wilayah provinsi Jawa Tengah ke dalam cluster 1, sedangkan cluster 2 terdiri dari 3 kabupaten di wilayah Jawa Tengah yaitu kabupaten Grobogan, kabupaten Blora, dan kabupaten Brebes.
Kata kunci: clustering , hutan, K-Means

## PENDAHULUAN
Ekosistem  hutan  menyediakan  beragam barang dan fasilitas yang penting bagi kesejahteraan manusia.  Namun  masalah  lingkungan  global, peningkatan  urbanisasi,  tekanan  industri,  dan mekanisme  pasar  yang  dominan  menjadi  ancaman ekosistem  hutan.  Pemanfaatan  hutan  umumnya berupa  produk  dengan  bahan  baku  kayu,  namun kurang  memperhatikan  aspek  keberlangsungan
ekonomi  untuk  kepentingan  masyarakat,  seperti cadangan karbon, konservasi keanekaragaman hayati, atau  nilai  rekreasi  (Maier et  al .,  2021).  Dalam pemanfaatan  hutan  tersebut,  pengawasan  terhadap perubahan  area  hutan  dan  pemicunya  telah  menjadi komponen penting dalam pengambilan keputusan dan pengembangan kebijakan. Hasil penelitian sebelumnya menunjukkan adanya penurunan keseluruhan  dalam  kategori  luas  hutan  dan  air dikawasan  yang  diteliti,  sedangkan  lahan  pertanian,
Jurnal Teknologi Industri Pertanian 33 (1): 1-9, April 2023 DOI: https://doi.org/10.24961/j.tek.ind.pert.2023.33.1.1 ISSN: 0216-3160    EISSN: 2252-3901
Terakreditasi Peringkat 2 SK Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi No. 158/E/KPT/2021 Tersedia online http://journal.ipb.ac.id/index.php/jurnaltin
*Penulis Korespondensi
padang rumput, dan lahan kosong meningkat (Rotich dan  Ojwang,  2021)  .  Pernyatan  tersebut  didukung oleh  penelitian  lain  yang  menyatakan  terjadinya proses deforestasi di batas wilayah moratorium yang ditetapkan  pemerintah.  Hal  ini  diperkuat  saat perusahaan  yang  memiliki  hak  konsesi  dalam mengelola  hutan  melakukan  kegiatan-kegiatan deforestasi  yang  mengakibatkan  hilangnya  hutan nasional  (Leijten et  al., 2021).  Saat  ini  sektor kehutanan  memunculkan  minat  yang  besar  dalam bidang  penelitian.  Hal  itu  tidak  lepas  dari  perhatian yang  berkembang  pada  dimensi  kelembagaan, kebijakan  dan  sosial  khususnya  dalam  mendukung inovasi di sektor ini (Weiss et al ., 2021). Oleh karena itu,  diperlukan  penelitian-penelitian  yang  bisa memaksimalkan  potensi  hutan  yang  ada  serta menjaganya tetap eksis demi keberlangsungan hidup manusia.
Hutan  tropis  memiliki  suatu  peranan  penting dalam  menjaga  iklim  di  dunia  dengan  menjadi penyerap karbon dioksida terbesar (Alexander et al ., 2018).  Dengan  iklim  tropis  dan  dilalui  oleh  garis khatulistiwa,  Indonesia  menjadi  salah  satu  negara dengan hutan tropis yang sangat luas, selain didukung oleh  faktor  luasnya  wilayah.  Di  dunia,  luas  hutan yang  dimiliki  di  berbagai  negara  mencapai  sekitar 20%  atau  sekitar  730  juta  hektar  dan  dikelola  oleh masyarakat setempat  dengan berbagai skema seperti kepemilikan lahan, lisensi, dan manajemen  (Rodd et al .,  2022).    Peranan  hutan  dalam  sistem  produksi sendiri  tidak  hanya  terbatas  pada  pengelolaan  kayu atau  lahan.  Kecenderungan  global  saat  ini  terhadap bio-ekonomi telah mempengaruhi potensi peningkatan  peran  untuk  produk  hutan  non-kayu (Muttilainen dan Vilko, 2022).
Aktivitas logging di  Indonesia diinisiasi  oleh perusahaan besar sejak tahun 1970 yang diikuti oleh penerbitan  ijin  untuk  perusahaan  kecil  pada  tahun 1998 namun disertai dengan kurangnya kontrol untuk manajemen  praktis  hutan.  Sedangkan  untuk  proses pemulihan  hutan  setelah  tebang  pilih  yang ditunjukkan  dengan  pemulihan  stok  karbon  di permukaan tanah paling tidak 26 tahun dan berpotensi lebih  lama  tergantung  pada  intensitas  penebangan (Rahayu et al ., 2022). Hal ini juga diperburuk dengan adanya  kebakaran  hutan  dimana  kebakaran  hutan yang  terjadi  di  banyak  negara  berkontribusi  pada pemanasan global (Abdul Kadir et al ., 2022). Untuk itu  perlu  adanya  regulasi akan  legalitas  pengelolaan hutan  agar  selain  berguna  bagi  kesejahteraan masyarakat, kelestarian hutan di Indonesia dapat tetap terjaga dan dalam pengawasan pengambil kebijakan. Indonesia melalui  kementrian  lingkungan  dan hutan menjadi  regulator  untuk  sistem  legalitas  kayu (Maryudi et  al .,  2021).  Penelitian  sebelumnya menyatakan  bahwa  permberlakuan  moratorium terbukti  efektif  untuk menghindari  terjadinya  proses deforestasi (Leijten et al ., 2021).
Data  mining merupakan  teknik  dalam melakukan ekstraksi data yang berguna dari big data
untuk mendapatkan  informasi  atau pengetahuan  dan termasuk dalam bagian metode knowledge discovery in  databases (KDD)  (Syadzali et  al .,  2020) (Krishnamoorthy dan Karthikeyan, 2022).
Penggunaan data  mining dalam  memperoleh  suatu informasi dari suatu data telah banyak dilakukan pada penelitian  terdahulu.  Salah  satunya  yaitu  penelitian untuk  memperoleh  informasi  dari  data  pemasaran produk  di  pabrik  roti  menggunakan data  mining. Penelitian  ini  mengelompokkan  berbagai  jenis produk  yang  dimiliki  suatu  pabrik  roti  berdasarkan jumlah  produk  yang  tersisa  dari  beberapa  cabang yang  dimiliki  (Fitriana et  al., 2018).  Penelitian  lain yang  menerapkan  penggunaan data  mining yaitu pengelompokan jenis telur ayam lehorn dan omega-3 berdasarkan data hasil pengolahan citra, karakteristik yang  dihasilkan  dari  pengolahan  citra  tersebut selanjutnya  dijadikan  dasar  pengelompokan  telur kedalam kelompok lehorn atau omega-3 (Nurhayati, 2020). Data  mining menyediakan  metodolologi  dan teknologi  untuk  mentranformasi  data  yang  cukup besar  menjadi  informasi  yang  berguna  untuk mengambil  keputusan  (Santos-Pereira et  al .,  2021). Hal ini didukung oleh penelitian lainnya dimana data mining untuk  mempermudah  perolehan  informasi yang  mendalam  (Fitriana et  al .,  2017). Data  mining memiliki  hubungan  dengan artificial  intelligence (AI), machine  learning ,  statistik,  dan database.
Beberapa  metode  yang  cukup  populer  antara  lain neural  network,  classification,  association  rule, genetic  algorihm, dan clustering (Indraputra  dan Fitriana, 2020) . Clustering merupakan  salah  satu  algoritma yang  ada  pada data  mining. Pendekatan  yang dilakukan  secara  otomatis  mengklasifikasi  data kedalam  beberapa  kelompok  obyek  yang  sama. K- Means adalah  algoritma clustering iteratif  yang menyempurnakan cluster yang  ditugaskan  melalui banyak  iterasi.  Tahap  awal  dilakukan  dengan pemilihan  jumlah cluster yang  diinginkan  atau dengan  jumlah  yang  sama  dengan centroid .  Setiap titik data dialokasikan ke sebuah cluster berdasarkan jarak ke centroid dari semua cluster (Naghizadeh dan Metaxas, 2020). Centroid merupakan titik pusat yang didapatkan  dari  nilai  rata-rata  dari  setiap attribute yang  diteliti  (Ida et  al .,  2022). Penelitian  lain mendefinisikan  tujuan K-Means yaitu untuk mengelompokkan  data  berdasarkan  input  kriteria tertentu  menjadi  anggota  kelompok  (Rabiaa et  al ., 2015). K-Means merupakan salah satu algoritma data mining paling  sering  digunakan  dan  termasuk  ke dalam  jenis  unsupervised  learning  (Ahmed et  al ., 2020). K-Means menghasilkan  partisi  obyek  yang jelas  dengan  menggunakan  keanggotaan  yang  jelas pada domain Boolean 0 dan 1 (Ubukata et al ., 2021). Algoritma K-Means melakukan  pengelompokan sebanyak  ’k’  kelompok  dimana  anggota  kelompok dipilih  berdasarkan  jarak  pada  masing-masing  data dan terhadap centroid (Rabiaa et al ., 2015); (Pusadan et al ., 2019). Penerapan data warehouse
menggunakan  model  dimensional  dengan  skema bintang;  pengelompokan  wilayah  produksi  tanaman obat menggunakan algoritma K-Means (Hidayat dan Fitriana, 2022).

## METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  data  yang  digunakan merupakan data luas lahan hutan sesuai dengan jenis hutan di provinsi Jawa Tengah. Data yang didapatkan menginformasikan luas lahan untuk tahun 2019-2021 dimana  data  yang  akan  diambil  hanya  data  untuk tahun 2021. Sumber data yang digunakan berasal dari Badan  Pusat  Statistik  untuk  wilayah  provinsi  Jawa Tengah pada website www.jateng.bps.go.id . pengumpulan data dilakukan dengan mengambil data luas  lahan  berdasarkan  jenis  hutan  melalui  Badan Pusat Statistik untuk wilayah Jawa Tengah data yang diambil terdiri dari data luas lahan untuk 4 jenis hutan berdasarkan fungsinya, yaitu hutan lindung, kawasan perlindungan, kawasan untuk produksi, dan kawasan untuk  pengguna  lain.  Pada  informasi  data  yang didapatkan, luasan lahan dibagi untuk masing-masing kabupaten di provinsi Jawa Tengah. Masing-masing kabupaten  ini  selanjutnya  akan  dikelompokkan berdasarkan  luas hutan  yang  dimiliki  untuk  masing- masing jenis hutan menggunakan metode K-Means . Data  yang  digunakan  merupakan  data  yang masuk ke dalam kategori pertanian dan pertambangan untuk bagian kehutanan dan telah diperbaharui pada tanggal 15 Maret 2022 (Badan Pusat Statistik, 2022). Kekurangan data yang dimunculkan yaitu data berupa tabel  yang  dapat  diunduh  dalam  format Ms.  Excel sehingga  sulit  untuk  menarik  suatu  kesimpulan. Selain itu data yang disajikan tidak memiliki bentuk visual seperti grafik atau diagram yang mempermudah  pembaca  dalam  menarik  suatu kesimpulan.  Untuk  itu  diperlukan  visualisasi  dari data-data yang dimiliki beserta pengolahan data untuk
melihat  suatu  pola  yang  muncul  dari  data-data tersebut,  khususnya  data clustering yang  akan membagi  kabupaten  yang  diteliti  dengan  tujuan pengawasan  dan  pengambilan  keputusan  oleh  pihak terkait seperti pemerintah daerah maupun kementrian terkait. Dengan pengolahan data dan visualisasi yang dilakukan,  keputusan  yang  diambil  dapat  tepat sasaran.
Gambar  1  memperlihatkan  tahap  pengolahan data  informasi  yang  didapatkan  menggunakan metode-metode data mining (Srivastava et al ., 2022). Tahapan  diawali  dengan  pengumpulan  data  dari berbagai  sumber  hingga  menghasilkan  suatu informasi dari pengolahan data tersebut. Selanjutnya dilakukan  seleksi  data  dan  menghasilkan  data  yang diinginkan. Tahap selanjutnya yaitu data preprocessing yang  terdiri  dari data  cleaning , data integration, dan data  selection. Setelah  data  siap maka  data  kemudian  ditransformasikan  ke  dalam bentuk  yang  bisa  diolah  oleh  aplikasi data mining sehingga proses data mining dapat diajalankan. Hasil dari proses data mining yaitu berupa pola yang dapat ditarik  kesimpulan  dalam  suatu  interpretasi  menjadi suatu informasi
Untuk  melakukan  pemilihan  jumlah cluster yang  akan  digunakan,  dapat  menggunakan  indeks Davies  Bouldin (DB),  dimana  pemilihan cluster didasarkan  pada  nilai  DB  terkecil.  Semakin  kecil indeks  DB,  maka  hasil  pengelompokan  yang dilakukan akan semakin baik. Penggunaan indeks DB didasarkan  pada  perhitungan  yang  sederhana  dan memberikan  komputasi cluster yang  terdistribusi paralel  sederhana  dan  memungkinkan  klasifikasi otomotatis  yang  lebih  cepat  (Rabiaa et  al .,  2015); (Kapoor et al ., 2017). Penelitian lain mendefinisikan indeks Davies  Bouldin sebagai  similaritas  rata-rata diantara  setiap cluster dengan cluster yang  paling mirip,  dimana  similiaritas  mengacu  pada  rasio  dari intra-cluster dan jarak inter-cluster ..
Persamaan 1 merupakan persamaan yang digunakan untuk  menentukan  indeks  DB  dimana  n  adalah jumlah cluster , a i dan a j adalah rata-rata jarak antara semua anggota cluster dari cluster i dan j, dan d (c i ,c j ) adalah jarak rata-rata kedua centroid (Vázquez et al ., 2020) .
𝐷𝐵 = 1 𝑛 ∑ (𝑎 1 +𝑎 𝑗 ) (𝑑(𝑐 𝑖 ,𝑐 𝑗 )) 𝑖≠𝑗 𝑚𝑎𝑥 𝑛 𝑖=1
………………...   ( 1)
Gambar  2  merupakan  tahapan  yang  akan dilakukan dalam melakukan penelitian ini. Metodologi pengolahan data yang digunakan adalah metodologi data  mining yang  dimulai  dari pengumpulan  data  luas  keempat  jenis  hutan  dari www.bps.jateng.go.id .  Data  tersebut  selanjutnya melalui data preprocessing untuk membersihkan data dari missing  values dan  penggantian  nama attribute sesuai  dengan  jenis  hutan  yang  diteliti . Proses pengolahan data dilanjutkan dengan menghitung nilai indeks DB untuk mencari indeks DB untuk cluster 2 hingga cluster 6  untuk  mencari cluster terbaik. Cluster yang  telah  dipilih  selanjutnya  digunakan dalam  proses clustering untuk  mengelompokkan kabupaten  berdasarkan  luas  masing-masing  jenis hutan. Hasil yang didapatkan selanjutnya divisualisasikan  baik  hasil clustering, peta  wilayah pengelompokan  kabupaten,  maupun  luas  masing-
masing hutan di setiap kabupaten. Penentuan jumlah cluster yang akan digunakan berdasarkan nilai indeks DB  yang  didapatkan  untuk  setiap  nilai  ‘k’.  Jumlah cluster dengan  nilai  indeks  DB  terkecil  menjadi pilihan  terbaik.  Visualisasi  yang  dilakukan  pada penelitian  ini  menggunakan Power  BI .  Penggunaan Power  B I  didasarkan  pada  penelitian  sebelumnya yang  menyatakan  keunggulan  Power  BI  untuk melakukan proses dan menghasilkan visualisasi data yang lebih baik (Palma-Ruiz et al ., 2022).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  melakukan  pengolahan  data  yang digunakan,  data  yang  didapatkan  perlu  diketahui apakah mengandung missing data yang perlu diganti. Pada  aplikasi Rapidminer  Studio, operator Replace Missing  Values dapat  digunakan  dan  diatur  untuk mengganti missing  data yang ada  dengan nilai rata- rata. Selanjutnya dilakukan pemilihan data yang akan digunakan,  yaitu  data  luas  hutan  antara  lain  hutan lindung,  kawasan  perlindungan,  kawasan  produksi, dan  kawasan  pengguna  lain  menggunakan  operator Select  Attributes . Tabel  1  menunjukkan  contoh  data yang  dihasilkan  setelah  melakukan  pemilihan  data yang  akan  digunakan.  Data  yang dipilih  selanjutnya akan dikelompokkan ke dalam kluster-kluster tertentu sesuai dengan nilai data yang digunakan.
Tabel 1. Data luas hutan yang telah mengalami tahap preprocessing dalam km 2 Kabupaten Hutan Lindung Kawasan Perlindungan Kawasan Produksi Kawasan Pengguna Lain Cilacap 3655,936 21304,08 24876,49 2508,5 Banyumas 7985,22 4976,08 14928,13 800,27 Purbalingga 10944,03 659 3360,46 110,72 Banjarnegara 2370,93 3549,2 10941,47 233,66 Kebumen 3982,56 1739,14 12654,89 583,14 Purworejo 3655,936 927 7408,03 497,64 Wonosobo 4255,1 3388,5 10623,2 138,19 Magelang 1472,95 725,9 3023,08 53,47 Boyolali 3655,936 1690,4 11207,28 1107,43 Klaten 52,3 4,6 567,4 18,6 Sukoharjo 304,15 0,2 70,1 990,274 Wonogiri 11842,95 1009,47 7002,13 181,91 Karanganyar 7080,2 4,7 118,7 135,6 Sragen 54,5 524,4 4500,7 61,09 Grobogan 3655,936 5621,42 60249,34 3863,1 Blora 3655,936 8818,87 67404,9 5308,81 Rembang 2446,46 2406,02 18215,4 948,91 Pati 1118,61 3153,21 16963,57 1259,38 Kudus 1288,85 783,06 321,9 1241,05 Jepara 2707,81 5104,15 5706,21 388,55 Demak 3655,936 596,42 2720,6 142 Semarang 1898,87 2797,53 5336,02 947,13 Temanggung 3273,32 2730,9 7263,9 238,01 Kendal 1702,29 3484,3 11720,28 1719,08 Batang 3080,74 6691,99 6730,58 1363,04 Pekalongan 1800,87 15886,2 9959,44 358,43 Pemalang 5269,42 2221,68 23104,17 2171,62 Tegal 2901,52 2990,44 17245,93 670,64 Brebes 6252,88 6787,05 36384,93 677,71
Clustering dengan K-Means Pada penelitian ini, penentuan jumlah cluster yang  akan  diaplikasikan  didasarkan  pada  nilai  DB berdasarkan  luas  keempat  jenis  hutan  yang  diteliti. Tabel  2  memperlihatkan  nilai  DB  untuk clustering menggunakan  2  sampai  6 cluster .  Pada  pembagian menjadi  2 cluster, nilai  DB  sebesar  0.436  yang merupakan  nilai  DB  terkecil.  Sedangkan  untuk pembagian  3  hingga  6 cluster masing-masing menghasilkan nilai  DB  sebesar  0,635,  0,735,  0,593, dan 0,629. Dari nilai DB yang dihasilkan maka dapat disimpulkan  bahwa  pembagian  menjadi  2 cluster dengan  nilai  DB  0,436,  menjadi  pilihan  terbaik  dan akan dilanjutkan dengan penentuan jarak dengan titik centroid pada masing-masing attribute yang diteliti.
Data  yang  telah  siap  untuk  digunakan selanjutkan  akan  diolah  menggunakan K-Means
clustering. Gambar  3  menunjukkan  model  yang digunakan  dalam  melakukan  proses clustering menggunakan  Rapidminer.  Proses  diawali  dengan memasukkan data menggunakan operator Read Excel untuk  memasukkan  data  yang  akan  diolah  dan dilanjutkkan  dengan  pemilihan attribute .  Data selanjutnya diolah menggunakan operator Clustering dan diakhiri dengan operator Performance.
Tabel 2. Indeks DB untuk jumlah cluster 2-4
Jumlah cluster Davies Bouldin 2 0,436 3 0,635 4 0,735 5 0,593 6 0,629
Gambar 3. Model analisa K-Means menggunakan Rapidminer Studio
Tabel 3. Tabel jarak titik centroid antara cluster 1 dan cluster 2 Attribute Cluster 1 Cluster 2 Hutan Lindung 3556,054 4521,584 Kawasan Perlindungan 3436,483 7075,780 Kawasan untuk Produksi 9098,848 54679,723 Kawasan untuk Pengguna Lain 725,705 3283,207 Tabel 4. Pembagian kabupaten dengan K-Means Kabupaten Cluster Kabupaten Cluster Cilacap 1 Blora 2 Banyumas 1 Rembang 1 Purbalingga 1 Pati 1 Banjarnegara 1 Kudus 1 Kebumen 1 Jepara 1 Purworejo 1 Demak 1 Wonosobo 1 Semarang 1 Magelang 1 Temanggung 1 Boyolali 1 Kendal 1 Klaten 1 Batang 1 Sukoharjo 1 Pekalongan 1 Wonogiri 1 Pemalang 1 Karanganyar 1 Tegal 1 Sragen 1 Brebes 2 Grobogan 2
Tabel  3  merupakan  tabel  jarak  antara  tiap attribute yang  terbentuk  dengan  titik centroid pada masing-masing cluster .  Pada cluster 1,  jarak  nilai rata-rata  setiap attribute jenis  hutan  terhadap  titik centroid adalah  3356,054  pada  hutan  lindung, 3436,483 pada kawasan perlindungan, 9098,848 pada kawasan untuk produksi, dan 725,705 pada kawasan untuk pengguna lain. Pada cluster 2, jarak nilai rata- rata  masing-masing attribute jenis  hutan  terhadap titik centroid adalah  4521,584  pada  hutan  lindung, 7075,780  pada  kawassan  perlindungan,  54679,723 pada  kawasan  untuk  produksi,  dan  3283,  207  pada kawasan  untuk  pengguna  lain.  Pada  tabel  ini  dapat dilihat bahwa tingkat kedekatan setiap attribute pada cluster 1 lebih baik dibandingkan pada cluster 2. Tabel  4  menunjukkan  pembagian  kabupaten ke  dalam  2 cluster yang  ditentukan.  Pada  tabel tersebut  telihat  bahwa  hanya  ada  3  kabupaten  yang masuk ke dalam cluster 2 , yaitu kabupaten Grobogan, kabupaten  Blora,  dan  kabupaten  Brebes,  sedangkan sebanyak 26 kabupaten lain yang diteliti dikelompokkan ke dalam cluster 1.
Visualisasi clustering yang  dilakukan  dapat dilihat  pada  Gambar  4  dan  Gambar  5.  Gambar  4
merupakan  diagram  batang  yang  menunjukkan  luas area  hutan  bedasarkan  jenis  hutan  pada  setiap kabupaten dan juga hasil clustering yang didapatkan menggunakan aplikasi Power  BI .  Dari  gambar  yang didapatkan,  didapatkan  hasil  bahwa cluster  2 memiliki luas kawasan untuk produksi jauh lebih luas dibandingkan jenis hutan yang lain. Kabupaten pada cluster 1  juga  memiliki  luas  hutan  produksi  yang lebih  luas  dibandingkan  jenis  hutan  lain,  namun perbedaannya tidak sebesar kabupaten pada cluster 2. Gambar  5  memperlihatkan  peta  pembagian kabupaten  berdasarkan cluster yang  dimiliki menggunakan Power  BI .  Kabupaten  pada cluster  1 ditandai oleh bulatan kecil berwarna biru, sedangkan pada cluster 2 , yaitu kabupaten Grobogan, kabupaten Blora, dan kabupaten Brebes ditandai dengan bulatan besar  berwarna  ungu.  Letak  geografis  yang dimunculkan  pada  dashboard  merupakan  gambaran provinsi  Jawa  Tengah  dimana  penelitian  ini dilakukan,  sehingga  persebaran  kabupaten  yang diteliti dapat dilihat secara keseluruhan.
Gambar 4. Diagram luas hutan masing-masing kabupaten dan clustering yang dihasilkan
Gambar 5. Peta pembagian kabupaten berdasarkan clustering yang dilakukan

## KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan Pada penelitian ini, clustering dilakukan pada kabupaten  berdasarkan  luas  keempat  jenis  hutan, yaitu hutan lindung, kawasan perlindungan, kawasan produksi,  dan  kawasan  pengguna  lain  di  Provinsi Jawa  Tengah.  Pengelompokan  dilakukan  menjadi  2 cluster berdasarkan nilai  indeks  DB terkecil  sebesar
0,436.  Dari  hasil  perhitungan  jarak  nilai  rata-rata setiap attribute jenis  hutan  terhadap  titik centroid terdekatnya, dihasilkan 26 kabupaten yang termasuk ke  dalam cluster 1. Cluster  2 memiliki  anggota sebanyak  3  kabupaten,  yaitu  kabupaten  Grobogan, kabupaten  Blora,  dan  kabupaten  Brebes.  Dari visualisasi yang dihasilkan, dapat disimpulkan bahwa kabupaten  Grobogan,  Blora,  dan  Brebes  yang merupakan  anggota cluster 1  memiliki  keunggulan
luas  hutan  produksi  dibandingkan  kabupaten  lain pada cluster 2. Hasil dari clustering ini diharapakan menjadi  pertimbangan  bagi  pembuat  keputusan seperti pemerintah maupun lembaga-lembaga terkait dalam memaksimalkan pengelolaan hutan berdasarkan keunggulan pada masing-masing cluster , dimana  akan  ada  perbedaan  kebijakan  untuk  jenis hutan  yang  unggul  secara  luas  lahan  dibandingkan yang  masih  perlu  ditingkatkan.  Sebagai  contoh, kabupaten  pada  cluster  1  dapat  difokuskan  pada peningkatan  pengelolaan  kawasan  untuk  produksi. Penerapan clustering yang  dihasilkan  pada akhirnya ditampilkan  pada dashboard diantaranya  diagram batang  luas  hutan  untuk  setipa  kabupaten  dan clustering yang dihasilkan. Tampilan dashboard lain menunjukkan hasil clustering menggunakan penanda lingkaran  pada  letak  geografis,  dimana  untuk kabupaten  yang  dikelompokkan  kedalam cluster  1 ditandai  dengan  lingkaran  kecil  berwarna  biru, sedangkan  untuk cluster  2 menggunakan  lingkaran yang  lebih  besar  berwarna  ungu.  Pembuatan visualisasi ini mempermudah pengguna data tersebut dalam melihat pembagian cluster yang dibuat.

## Saran
Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi salah  satu  pertimbangan  dari  pembuat  keputusan dalam  menentukan  kebijakan  yang  akan  diterapkan terkait  pengelolaan  hutan  di  wilayah  provinsi  Jawa Tengah. Sebagai contoh ketersediaan hutan kawasan produksi yang besar pada wilayah kabupaten anggota cluster 1 dapat dimanfaatkan secara maksimal untuk kesejahteraan masyarakat dengan keputusan- keputusan  yang  tepat  untuk  pengelolaan  hutan kawasan  produksi.  Untuk  penelitian  selanjutnya, diharapkan dapat dilakukan clustering menggunakan metode-metode clustering yang lain untuk menghasilkan clustering yang lebih baik berdasarkan nilai  indeks  DB  yang  didapatkan.  Pengembangan dalam  penelitian  ini  juga  dapat  dilakukan  dengan melakukan  perbandingan  hasil clustering dengan tahun-tahun  sebelumnya  atau  menambah  jumlah daerah yang akan diteliti.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdul Kadir E, Listia Rosa S, Syukur A, Othman M,
Daud H. 2022. Forest fire spreading and carbon concentration  identification  in  tropical  region Indonesia. Alexandria  Engineering  Journal , 61 (2), 1551–1561.
https://doi.org/10.1016/j.aej.2021.06.064
Ahmed  M,  Seraj  R,  dan  Islam  SMS.  2020.  The  k- means algorithm: A comprehensive survey and performance
evaluation. Electronics (Switzerland) , 9 (8), 1–12. https://doi.org/10.3390/electronics9081295
Alexander  C,  Korstjens  AH,  Usher  G,  Nowak  MG, Fredriksson  G,  Hill  RA.  2018.  LiDAR  patch metrics  for  object-based  clustering  of  forest
types  in  a  tropical  rainforest. International Journal  Applied  Earth  Observation  and Geoinformation . 73: 253–261.
https://doi.org/10.1016/j.jag.2018.06.020 Badan  Pusat  Statistik.  2022. Luas  Pembagian Kawasan  Hutan  Menurut  Kabupaten/Kota  di Provinsi  Jawa  Tengah  (ha)  (Hektar),  2019- 2021 . Www.Jateng.Bps.Go.Id.
Hidayat MK dan Fitriana R. 2022. Penerapan Sistem intelijensia  bisnis  dan K-Means  Clustering untuk memantau produksi tanaman obat. Jurnal Teknologi Industri  Pertanian. 32(2):204-219; https://doi.org/10.24961/j.tek.ind.pert.2022.32. 2.204
Fitriana  R,  Saragih  J,  dan  Afrah  HB.  2018. Perancangan  model  sistem  intelijensia  bisnis untuk  menganalisis  pemasaran  produk  roti  di pabrik  roti  menggunakan  metode  data  mining dan cube. Jurnal Teknologi Industri Pertanian , 28 (1),
113–126.
https://doi.org/10.24961/j.tek.ind.pert.2018.28. 1.113
Fitriana R, Saragih J, dan Luthfiana N. 2017. Model business  intelligence  system  design  of  quality products  by  using  data  mining  in  R  Bakery
Company. IOP  Conference  Series:  Materials
Science and Engineering , 277 (1). https://doi.org/10.1088/1757- 899X/277/1/012005
Ida Y, Fujita E, dan Hirose T. 2022. Classification of volcano-seismic events using waveforms in the method  of  k-means  clustering  and  dynamic time  warping. Journal  of  Volcanology  and Geothermal  Research , 429 (January),  107616. https://doi.org/10.1016/j.jvolgeores.2022.1076 16
Indraputra  RA  dan  Fitriana  R.  2020.  K-Means clustering  data  COVID-19. Jurnal  Teknik Industri. 10 (3):275–282.
Kapoor S, Zeya I, Singhal C, Nanda SJ. 2017. A Grey wolf  optimizer  based  automatic  clustering algorithm  for  satellite  image  segmentation. Procedia  Computer  Science . 115: 415–422. https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.09.100
Krishnamoorthy  M  dan  Karthikeyan  R.  2022.
Competence of medicinal plant database using data  mining  algorithms  for  large  biological databases. Measurement: Sensors , 24 . 100420. https://doi.org/10.1016/j.measen.2022.100420 Leijten F, Sim S, King H, Verburg PH. 2021. Local deforestation  spillovers  induced  by  forest moratoria: Evidence from Indonesia. Land Use Policy , 109 (September 2020), 105690. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2021.1056 90
Maier  C,  Hebermehl  W,  Grossmann  CM,  Loft  L, Mann  C,  Hernández-Morcillo  M.  2021. Innovations  for  securing  forest  ecosystem service  provision  in  Europe  –  A  systematic literature review. Ecosystem Services ,
52 (2021). https://doi.org/10.1016/j.ecoser.2021.101374 Maryudi  A,  Laraswati  D,  Sahide  MAK,  Giessen  L. 2021. Mandatory legality licensing for exports of  Indonesian  timber  products:  Balancing  the goals  of  forest  governance  and  timber industries. Forest  Policy  and  Economics , 124 (January), 102384. https://doi.org/10.1016/j.forpol.2020.102384 Muttilainen  H  dan  Vilko  J.  2022.  Heterogenising forestry value production – Drivers and barriers of entering the non-wood forest products sector.
Current Research in Environmental
Sustainability , 4 (November  2021),  100141. https://doi.org/10.1016/j.crsust.2022.100141 Naghizadeh  A  dan  Metaxas  DN.  2020.  Condensed silhouette:  An  optimized  filtering  process  for cluster  selection  in  K-means. Procedia Computer Science , 176 , 205–214. https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.08.022 Nurhayati  OD.  2020.  Pengolahan  Citra  untuk Identifikasi  Jenis  Telur  Ayam  Lehorn  dan Omega-3  Menggunakan  k-Means  Clustering dan  Principle  Component  Analysis. Jurnal Sistem Informasi Bisnis , 01 , 84–93.
Palma-Ruiz  JM,  Torres-Toukoumidis  A,  González- Moreno  SE,  Valles-Baca  HG.  2022.  An overview of the gaming industry across nations: using  analytics  with  power  BI  to  forecast  and identify  key  influencers. Heliyon , 8 (2). https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2022.e08959 Pusadan  MY,  Buliali  JL,  dan  Hari  GRV.  2019. Cluster  phenomenon  to  determine  anomaly detection  of  flight  route. Procedia  Computer Science , 161 : 516–526. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.11.151
Rabiaa  E,  Noura  B,  dan  Adnene  C.  2015. Improvements  in  LEACH  based  on  K-means and  Gauss  algorithms. Procedia  Computer
Science , 73 (Awict),
460–467.
https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.12.046 Rahayu S, Pambudi S, Permadi D, Tata HL, Martini E, Rasnovi S, Nuroniah HS, Kindt R, Nugraha M, Dewi S, van Noordwijk M. 2022. Functional trait profiles and diversity of trees regenerating in  disturbed  tropical  forests and agroforests  in Indonesia. Forest  Ecosystems , 9 ,  100030. https://doi.org/10.1016/j.fecs.2022.100030
Rodd  M,  Fisher  M,  Monterroso  I,  Liswanti  N, Maryudi A, Larson AM, Mwangi E, Herawati T.  2022.  Coordinating  forest  tenure  reform: Objectives, resources and relations in Indonesia,  Kenya,  Nepal,  Peru,  and  Uganda. Forest  Policy  and  Economics , 139 (April),
102718.
https://doi.org/10.1016/j.forpol.2022.102718
Rotich B dan Ojwang D. 2021. Trends and drivers of forest  cover  change  in  the  Cherangany  hills forest  ecosystem,  western  Kenya. Global Ecology  and  Conservation , 30 (June),  e01755. https://doi.org/10.1016/j.gecco.2021.e01755
Santos-Pereira  J,  Gruenwald  L,  Bernardino  J. 2021.
Top  data  mining  tools  for  the  healthcare industry. Journal  of  King  Saud  University  - Computer  and  Information  Sciences , xxxx . https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2021.06.002
Srivastava AK, Jeberson K, dan Jeberson W. 2022. A systematic review on Data Mining Application in Parkinson’s disease. Neuroscience Informatics. 2 (4): 100064.
https://doi.org/10.1016/j.neuri.2022.100064 Syadzali C, Suryono S, dan Endro SJ. 2020. Business intelligence  using  the  k-nearest  neighbor algorithm  to  analyze  customer  behavior  in online  crowdfunding  systems. E3S  Web  of Conferences , 202 , 1–7. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202020216005
Ubukata S, Notsu A, dan Honda K. 2021. Objective function-based  rough  membership  C-means clustering. Information  Sciences . 548 :  479– 496. https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.10.037 Vázquez A, López-López N, Sánchez A, Houenou J, Poupon C, Mangin JF, Hernández C, Guevara P. 2020. FFClust: Fast fiber clustering for large tractography  datasets  for  a  detailed  study  of brain  connectivity. NeuroImage , 220 (March). https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2020.117 070
Weiss G, Hansen E, Ludvig A, Nybakk E, Toppinen A.  2021.  Innovation  governance  in  the  forest sector:  Reviewing  concepts,  trends  and  gaps. Forest  Policy  and  Economics , 130 (May), 102506.
https://doi.org/10.1016/j.forpol.2021.102506