INVENTORY: INDUSTRIAL VOCATIONAL E-JOURNAL ON AGROINDUSTRY – VOL. 2 NO. 2 (2021) 56-64
Available online at: http://inventory.poltekatipdg.ac.id/

## I N V E N T O R Y
Industrial Vocational E-Journal on Agroindustry
|    ISSN Online 2723-1895    |

## Segmentasi  Perkebunan  Kelapa  Sawit  dengan Data  Mining Teknik K-Means Clustering Berdasarkan Luas Areal, Produksi dan Produktivitas
Trisna Yuniarti 1 , Dahliyah Hayati 1
1 Politeknik APP Jakarta, Jalan Timbul No.34, Jakarta Selatan, 12630, Indonesia

## ARTICLE INFORMATION

## A B S T R A C T
Received: October 22, 2021 Revised: December 24, 2021 Available online: December 31, 2021 The  oil  palm  is  the  most  productive  plantation  product  in  Indonesia. Government strategies and policies related to oil palm plantations continue to be  carried  out  considering  that  the  plantation  area  is  increasing  every  year. Segmentation  of  oil  palm  plantations  based  on  area,  production,  and productivity  aims  to  identify  groups  of  potential  oil  palm  plantations  in  the territory  of  Indonesia.  This  segmentation  can  provide  consideration  in formulating strategies and policies that will be  made by the government. The segmentation  method  for  grouping  oil  palm  plantations  uses  the  K-Means Clustering Data Mining technique with 3 clusters specified. Data mining stages start from data collection until representation is carried out, where 34 data sets are  collected,  only  25  data  sets  can  be  processed  further.  The  results  of  this grouping  obtained  three  plantation  segments,  namely  72%  of  the  plantation group with low potential, 20% of the plantation group with medium potential, and 8% of the plantation group with high potential.

## KEYWORDS
Centroid, Clustering, Data Mining, K-Means, Oil Palm

## CORRESPONDENCE
Name: Trisna Yuniarti E-mail: trisna.yuniarti@poltekapp.ac.id

## PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  agraris  yang  banyak menghasilkan  komoditas  perkebunan.  Hasil  komoditas tersebut  memiliki  kontribusi  yang  sangat  tinggi  bagi perekonomian  negara.  Salah  satu  barang  dagangan ekspor  yang  bernilai  tinggi  dihasilkan  dari  perkebunan kelapa  sawit.  Berdasarkan  status  pengusahaan,  jenis perkebunan  kelapa  sawit  dilakukan  oleh  Perkebunan Besar  Negara  (PBN),  Perkebunan  Besar  Swasta  (PBS), dan  Perkebunan  Rakyat  (PR).  Perkebunan  tersebut hampir  banyak  ditemukan  di  Indonesia,  terutama  di Pulau Sumatera dan Kalimantan. Produk yang dihasilkan dari  perkebunan  kelapa  sawit  berupa  minyak  kelapa sawit  atau  sering  disebut  CPO  dan  minyak  inti  kelapa sawit  atau  sering  disebut  PKO.  Produk  tersebut  dapat diolah  kembali  untuk  keperluan  beberapa  industri makanan maupun non makanan, bahkan sebagai sumber energi terbarukan [1].
Berdasarkan  hasil  studi  literatur  diketahui  bahwa  dari beberapa  periode  lahan  dan  produksi  kelapa  sawit mengalami  perkembangan  yang  signifikan.  Kegiatan
pengembangan  perkebunan  kelapa  sawit  memiliki pengaruh bagi perekonomian masyarakat, yaitu terciptanya  lapangan  kerja  dan  lapangan  kerja  bagi masyarakat  setempat.  Selain berdampak  positif, perluasan perkebunan ini juga memiliki dampak negatif, yaitu  adanya  perluasan  dan  pengusahaan  perkebunan tanpa legalitas yang pada akhirnya merusak keanekaragaman ekosistem serta menyebabkan deforestasi  [2].  Berdasarkan  data  lima  tahun  Direktorat Jenderal  Perkebunan,  yaitu  tahun  2014  sampai  dengan 2018, luas areal meningkat dengan rata-rata pertumbuhan sebesar  7,89%.  Areal  perkebunan  diprediksi  akan  terus naik  seiring  dengan  perkembangan  industri  dan pemenuhan  minyak  nabati  di  dunia.  Gambar  1. memperlihatkan  produktivitas  perkebunan  kelapa  sawit mengalami kenaikan rata-rata sebesar 0,37% dari tahun 2014  sampai  dengan  tahun  2020  [3].  Produktivitas tersebut  diperlihatkan  dari  hasil  PBN,  PBS,  dan  PR. Indonesia merupakan negara pengekspor minyak kelapa sawit tertinggi ke berbagai negara di dunia. Pada saat ini, pemerintah  berusaha  untuk  meningkatkan  produktivitas kelapa sawit guna memenuhi permintaan pelanggan dari dalam  negeri  maupun  luar  negeri.  Adanya  peningkatan
produktivitas diharapkan dapat meningkatkan pendapatan para petani.
Gambar 1. Produktivitas Kelapa Sawit Indonesia pada Tahun 2014 - 2020
Indonesia menjadi negara tujuan pengimpor kelapa sawit ke  beberapa  negara  di  dunia.  Guna  menyeimbangkan supply dan demand hasil  produk  kelapa  sawit  tersebut, pemerintah  melakukan  kajian  proyeksi  kebutuhan  hasil perkebunan kelapa sawit untuk beberapa tahun ke depan. Dengan demikian, dapat dilakukan prediksi ketersediaannya  tanpa  mengabaikan  faktor  lingkungan sebagai  dampak  lain  dari  hasil  pengolahan  produksi kelapa  sawit,  walau  secara  ekonomi  akan  memberikan manfaat  [4].  Pengembangan  berupa  perluasan  diiringi dengan peningkatan produktivitas harus dilakukan secara bertanggung  jawab.  Oleh  karena  itu,  Kementerian Pertanian  menetapkan  suatu  pedoman  Perkebunan Kelapa  Sawit  Berkelanjutan  Indonesia  atau Indonesian Sustainable  Palm  Oil (ISPO)  guna  setiap  perusahaan perkebunan  sawit  mematuhi  perundang-undangan  yang tercantum pada pedoman tersebut.
Hampir  seluruh  wilayah  di  Indonesia  terdapat perkebunan  kelapa  sawit,  akan  tetapi  belum  diketahui secara pasti besarnya potensi perkebunan tersebut dilihat dari segi produktivitas,  luas areal  dan  jumlah produksi yang  dimiliki  pada  masing-masing  propinsi.  Metode yang  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  potensi perkebunan  kelapa  sawit  yang  memiliki  karakteristik yang sama berdasarkan luas areal, jumlah produksi, dan produktivitas adalah dengan menggunakan Data Mining teknik K-Means  Clustering .  Beberapa  penelitian  yang menggunakan  metode  ini  telah  dilakukan  untuk pengelompokkan  data  penjualan  [5,6,7,8].  Penelitian lainnya  menggunakan  metode  ini  untuk  melakukan pengelompokkan  distribusi  suatu  produk  [9,10].  Selain itu, teknik K-Means Clustering dapat juga dikombinasikan  dengan  metode  lainnya,  seperti  pada penelitian  dalam  memprediksi  profil  pemakaian  beban panas  skala  besar  di  sektor  komersial,  industri,  publik atau  residensial  yang  fokus  pada  industri  manufaktur [11].    Pada  penggunaan  teknik  yang  sama,  penelitian
pengelompokan  yang  memfokuskan  pada  tanaman kelapa  sawit  dilakukan  untuk  pemetaan  hasil  produksi buah  sawit,  mengetahui  blok  tanaman  kelapa  sawit paling  produktif  dan  tidak  produktif,  serta  untuk mengetahui    pengelompokan  jenis    tanaman    kelapa sawit  produktif  sehingga  dapat  meningkatkan  produksi dan  kesejahteraan karyawan [12, 13, 14].
Clustering merupakan salah satu teknik untuk melakukan pengelompokkan  data  dengan  membagi  data  sesuai dengan  kelompok  objek  yang  sama,  dimana  objek tersebut memiliki kemiripan satu sama lain [15] .  Adanya perkembangan  teknologi  dan  internet  memberikan kemudahan  akses  dalam  pengumpulan  data.  Data tersebut  dapat  dimanfaatkan  lebih  dalam  untuk memperoleh pengetahuan atau informasi yang baru bagi penggunanya. Pada data mining , teknik clustering yang sering  digunakan  adalah K-Means ,  yaitu  algoritma pengelompokkan  yang  berdasarkan  pada  kesamaan antara  objek  data  statis,  sederhana  diimplementasikan, serta  memiliki  kompleksitas  waktu  linier  yang  rendah [16].
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengelompokkan  perkebunan  kelapa  sawit  di  Indonesia berdasarkan data luas areal, produksi, dan produktivitas. Adanya pengelompokkan ini diharapkan akan diketahui informasi  lebih  dalam  dan  dapat  digunakan  untuk membuat  kebijakan  atau  strategi  dalam  peningkatan perkebunan  kelapa  sawit  berkelanjutan  di  seluruh wilayah  Indonesia.  Pengelompokan  pada  perkebunan tersebut  dilakukan  dengan  menerapkan  metode data mining teknik K-Means Clustering . Penggunaan metode tersebut akan menghasilkan kelompok data berdasarkan data-data  yang  mirip  dan  memiliki  karakteristik  yang sama.

## METODOLOGI
Metode data mining dengan teknik K-Means Clustering digunakan pada penelitian segmentasi perkebuan kelapa sawit  di  Indonesia.  Teknik  ini  digunakan  untuk mendapatkan  hasil  pengelompokan  atau  segmentasi perkebunan  kelapa  sawit  dari  berbagai  propinsi  yang terdapat di Indonesia. Pendekatan yang diusulkan terdiri dari  beberapa  langkah  untuk  menghasilkan  segmentasi yang  terdiri  dari:  pengumpulan  data,  pengolahan  data, dan analisis data.

## Proses Pengumpulan Data
Data yang digunakan untuk melakukan pengelompokkan perkebunan  kelapa  sawit  di  Indonesia  merupakan  data sekunder, yaitu: data luas areal, data produksi, dan data produktivitas.  Data  tersebut  merupakan  jenis  data kuantitatif  yang  didapatkan  dari  hasil  publikasi
Direktorat Jenderal Perkebunan, Kementerian Pertanian tahun 2021 melalui website https://ditjenbun.pertanian.go.id/ . Data yang telah terkumpul berupa data luas areal, data produksi, dan data produktivitas  pada  perkebunan  sawit  yang  terdapat  di berbagai propinsi di Indonesia. Berdasarkan data tersebut diberikan variabel untuk setiap data yang digunakan, X 1 = data  luas  areal,  X 2 =  data  produksi,  dan  X 3 =  data produktivitas.  Pada  data  luas  areal  pertanian  dilakukan penjumlahan  antara  tanaman  yang  menghasilkan  (TM) dan  tanaman  rusak  (TR).  Tanaman  rusak  tetap diperhitungkan  karena  secara  di  lapangan  tanaman tersebut masih menghasilkan walau tidak memadai lagi.

## Proses pengolahan data
Data  luas  areal,  data  produksi,  dan  data  produktivitas selanjutnya  diolah  menggunakan  metode data  mining dengan tahapan: pembersihan data; pengintegrasian data; penyeleksian  data;  transformasi  data;  data  mining;  dan representasi  pengetahuan  yang  didapatkan  dari  hasil pengolahan data  mining tersebut  [17].  Gambar  1. merupakan  proses  untuk  setiap  tahapan  dalam melakukan pengolahan data. Proses komputasi dilakukan  dengan  menggunakan software  excel dan Rapid  Miner untuk    mempermudah  proses  pengolahan data.
Data  mining dengan  teknik K-Means  Clustering akan dilakukan setelah data ditransformasikan. Pengelompokan data tersebut dilakukan dengan tahapan yang terdapat pada Gambar 2. Penentuan centroid dapat menggunakan rumus Euclidean sebagai berikut [18]:
√∑ (𝑋𝑖 − 𝑌𝑗) 2 𝑛 𝑖=1 (1)
Keterangan:
d  = jarak antara suatu titik dengan titik pusat, Xi  = nilai variabel ke i pada sampel X, Yj  = nilai variabel ke j dari pusat clustering Y.
Gambar 3. Alur Proses Segmentasi dengan K-Means
Segmentasi  dengan  teknik K-Means Clustering pada data  mining terdiri  dari  beberapa  tahapan.  Alur  setiap tahapan  pada  teknik  ini  dapat  dilakukan  seperti  pada Gambar  3.  Hasil  komputasi  dari  pengolahan  data menggunakan teknik  ini akan  menghasilkan segmentasi perkebunan  kelapa  sawit  pada  wilayah  Indonesia menjadi beberapa kelompok berdasarkan hasil kemiripan dari data luas areal, data produksi, dan data produktivitas.

## Analisis Data
Tahap  analisis  merupakan  tahap  terakhir  dalam  proses segmentasi perkebunan tersebut. Setelah proses pengolahan  data  dengan  teknik K-Means  Clustering
dilakukan,  maka  akan  dilanjutkan  dengan  melakukan analisis  lebih  dalam  guna  mengetahui  secara  terperinci segmen  perkebunan  kelapa  sawit  yang  terdapat diberbagai  wilayah  Indonesia  berdasarkan  karakteristik
yang  sama  dari  data  luas  areal,  data  produksi,  dan  data produktivitas.

## Tabel 1. Data Luas Areal dan Produksi Kelapa Sawit Menurut Provinsi dan Keadaan Tanaman Tahun 2020
Propinsi Luas Areal TBM (Ha) Luas Areal TM (Ha) Luas Areal TR (Ha) Produksi (Ton) Produktivitas (Kg/Ha) Aceh 97.261 360.302 30.440 1.134.606 3.149 Sumut 119.461 1.176.501 29.117 5.776.781 4.910 Sumbar 41.451 337.604 14.254 1.312.253 3.887 Riau 330.605 2.441.069 82.268 9.984.315 4.090 Kepri 2.079 5.140 178 20.020 3.895 Jambi 192.179 840.481 41.939 3.022.565 3.596 Sumsel 141.012 1.022.994 33.958 4.267.023 4.171 Kep. Babel 34.190 204.379 1.244 843.047 4.125 Bengkulu 52.991 268.190 4.069 1.063.404 3.965 Lampung 18.601 172.710 5.001 384.948 2.229 D.K.I. Jakarta - - - - - Jawa Barat 599 12.865 - 33.093 2.572 Banten 1.587 14.990 2.666 27.423 1.829 Jawa  Tengah - - - - - D.I. Yogyakarta - - - - - Jawa  Timur - - - - - Bali - - - - - NTB - - - - - NTT - - - - - Kalbar 316.531 1.666.521 56.152 5.471.407 3.283 Kalteng 216.123 1.754.028 48.509 7.685.770 4.382 Kalsel 67.055 410.288 19.917 1.561.147 3.805 Kaltim 205.300 1.088.044 20.262 3.823.221 3.514 Kaltara 22.897 130.395 4.385 301.607 2.313 Sulawesi Utara - - - - - Gorontalo 1.781 11.517 - 4.975 432 Sulteng 26.255 113.890 5.727 371.717 3.264 Sulsel 9.559 26.830 8.347 100.317 3.739 Sulbar 38.225 100.732 17.223 348.015 3.455 Sultra 11.030 93.695 5.576 76.300 814 Maluku 794 9.799 259 19.145 1.954 Maluku   Utara 5.541 - - - - Papua 28.674 111.855 19.191 557.559 4.985 Papua Barat 5.126 45.892 - 106.413 2.319
(Sumber: Ditjenbun, 2021)

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pengumpulan Data
Data  didapatkan  dari  publikasi  Kementerian  Pertanian yang terdiri dari data luas areal dan produksi kelapa sawit pada  perkebunan  rakyat  (PR),  besar  negara  (PBN)  dan besar  swasta  (PBS)  menurut  propinsi  serta  keadaan tanaman pada tahun 2020 [3]. Dataset perkebunan kelapa sawit untuk setiap propinsi yang terdapat di wilayah
Indonesia  yang  berjumlah  34  data  yang  diperlihatkan pada Tabel 1. Data tersebut terdiri dari data propinsi, luas areal, produksi, dan produktivitas.

## Pembersihan Data
Data  yang  terdapat  pada  Tabel  1.  menuju  ke  langkah selanjutnya,  yaitu  melakukan  pembersihan  data. Pembersihan  data  sangat  penting  dilakukan  agar  data yang  akan  diolah  menjadi  lebih  valid  hasilnya.
Pembersihan pada data mentah yang terdapat pada Tabel 1. diidentifikasi dan ditemukan terdapat data perkebunan kelapa sawit pada beberapa propinsi yang tidak memiliki nilai. Data yang tidak memiliki nilai tersebut, yaitu untuk Propinsi: D.K.I. Jakarta, Jawa Tengah, D.I. Yogyakarta, Jawa Timur, Bali, Nusa Tenggara Barat, Nusa Tenggara
Timur, Sulawesi Utara, dan Maluku Utara akan dihapus sebelum  ke  tahap  penyeleksian  data.  Pembersihan  data telah dilakukan dan menghasilkan data baru seperti yang terdapat pada Tabel 2. Data mengalami perubahan atau mengalami reduksi  dimana pada awalnya data berjumlah 34 dataset menjadi 26 dataset.

## Tabel 2. Tahapan Pembersihan Data
Propinsi Luas Areal TBM (Ha) Luas Areal TM (Ha) Luas Areal TR (Ha) Produksi (Ton) Produktivitas (Kg/Ha) Aceh 97.261 360.302 30.440 1.134.606 3.149 Sumut 119.461 1.176.501 29.117 5.776.781 4.910 Sumbar 41.451 337.604 14.254 1.312.253 3.887 Riau 330.605 2.441.069 82.268 9.984.315 4.090 Kepri 2.079 5.140 178 20.020 3.895 Jambi 192.179 840.481 41.939 3.022.565 3.596 Sumsel 141.012 1.022.994 33.958 4.267.023 4.171 Kep. Babel 34.190 204.379 1.244 843.047 4.125 Bengkulu 52.991 268.190 4.069 1.063.404 3.965 Lampung 18.601 172.710 5.001 384.948 2.229 Jawa Barat 599 12.865 - 33.093 2.572 Banten 1.587 14.990 2.666 27.423 1.829 Kalbar 316.531 1.666.521 56.152 5.471.407 3.283 Kalteng 216.123 1.754.028 48.509 7.685.770 4.382 Kalsel 67.055 410.288 19.917 1.561.147 3.805 Kaltim 205.300 1.088.044 20.262 3.823.221 3.514 Kaltara 22.897 130.395 4.385 301.607 2.313 Gorontalo 1.781 11.517 - 4.975 432 Sulteng 26.255 113.890 5.727 371.717 3.264 Sulsel 9.559 26.830 8.347 100.317 3.739 Sulbar 38.225 100.732 17.223 348.015 3.455 Sultra 11.030 93.695 5.576 76.300 814 Maluku 794 9.799 259 19.145 1.954 Maluku Utara 5.541 - - - - Papua 28.674 111.855 19.191 557.559 4.985 Papua Barat 5.126 45.892 - 106.413 2.319

## Penyeleksian Data
Pembersihan  data  yang  telah  dilakukan  akan  diseleksi kembali ,  yaitu  dilakukan  pemilihan  data  yang  tepat digunakan  untuk  proses  segmentasi  perkebunan  kelapa sawit  yang  ditemukan  di  wilayah  Indonesia.  Hasil  dari penyeleksian  data  yang  terdapat  pada  Tabel  3. didapatkan  bahwa  bahwa  data  luas  areal  tanaman menghasilkan  (TM),  luas  areal  tanaman  rusak  (TR), produksi, dan produkitvitas selanjutnya akan digunakan pada  proses  transformasi  data.  Pada  data  luas  areal tanaman  belum  menghasilkan  (TBM)  tidak  digunakan karena  mengindikasikan  bahwa  pada  areal  tersebut kelapa sawit masih belum bereproduksi. Sedangkan, data tanaman rusak (TR) tetap dipakai mengingat tanaman tersebut  terkadang  masih  menghasilkan  kelapa  sawit walaupun hasilnya tidak optimal.
Hasil  seleksi  menunjukkan  bahwa  Propinsi  Maluku tereliminasi  pada  tahap  ini.  Hal  ini  disebabkan  karena perkebunan kelapa sawit pada propinsi ini masih dalam
bentuk tanaman belum menghasilkan, tidak ada tanaman yang menghasilkan maupun tanaman rusak. Indikasi dari hal  tersebut  menyatakan  bahwa  pada  Propinsi  Maluku perkebunan  sawit  belum  bereproduksi  atau  tidak  ada produktivitasnya,  sehingga  dilakukan  penghapusan untuk  propinsi  ini.  Dengan  demikian  data  semula  yang berjumlah 26 dataset berubah menjadi 25 dataset.

## Transformasi Data
Data yang dihasilkan pada tahap penyeleksian data akan ditranformasi  agar  menghasilkan  data  yang  tepat  saat digunakan pada proses data mining k-means. Transformasi  data  dilakukan  dengan  melakukan  seleksi atribut, dimana Pada Tabel 3. diketahui bahwa data luas areal  pada  tanaman  menghasilkan  (TM)  dan  luas  areal pada  tanaman  rusak  (TR)  masih  dalam  bentuk  data terpisah.  Kedua  data  tersebut  akan  diintegrasikan menjadi satu data sehingga menghasilkan data baru yang selanjutnya  disebut  data  luas  areal  total.  Pada  tahap transformasi  data  akan  dihasilkan  tiga  variabel,  yaitu:
d ata  luas  areal  total,  data  produksi,  dan  data produktivitas .
Hasil  transformasi  data  dihasilkan  sebanyak  25  dataset yang  akan  diproses  menggunakan  teknik K-Means Clustering. Sebelum  melakukan eksekusi menggunakan teknik tersebut , setiap  variabel diberikan atribut khusus untuk mempermudah proses pengolahannya. Pada Tabel
4.  memperlihatkan  nama  propinsi  diberikan  atribut  ID dengan  memberi  nomor  id  1  sampai  dengan  25.  Lalu variabel lainnya seperti data luas areal total  diberi atribut X 1 , data produksi diberi atribut X 2 dan data produktivitas diberi  atribut  X 3 .  Data  awal  yang  semula  terdiri  dari empat  variabel  mengalami  perubahan  bentuk  menjadi tiga variabel.
Tabel 3. Penyeleksian Data Propinsi Luas Areal TM (Ha) Luas Areal TR (Ha) Produksi (Ton) Produktivitas (Kg/Ha) Aceh 360.302 30.440 1.134.606 3.149 Sumut 1.176.501 29.117 5.776.781 4.910 Sumbar 337.604 14.254 1.312.253 3.887 Riau 2.441.069 82.268 9.984.315 4.090 Kepri 5.140 178 20.020 3.895 Jambi 840.481 41.939 3.022.565 3.596 Sumsel 1.022.994 33.958 4.267.023 4.171 Kep. Babel 204.379 1.244 843.047 4.125 Bengkulu 268.190 4.069 1.063.404 3.965 Lampung 172.710 5.001 384.948 2.229 Jawa Barat 12.865 - 33.093 2.572 Banten 14.990 2.666 27.423 1.829 Kalbar 1.666.521 56.152 5.471.407 3.283 Kalteng 1.754.028 48.509 7.685.770 4.382 Kalsel 410.288 19.917 1.561.147 3.805 Kaltim 1.088.044 20.262 3.823.221 3.514 Kaltara 130.395 4.385 301.607 2.313 Gorontalo 11.517 - 4.975 432 Sulteng 113.890 5.727 371.717 3.264 Sulsel 26.830 8.347 100.317 3.739 Sulbar 100.732 17.223 348.015 3.455 Sultra 93.695 5.576 76.300 814 Maluku 9.799 259 19.145 1.954 Papua 111.855 19.191 557.559 4.985 Papua Barat 45.892 - 106.413 2.319

## Clustering K-Means
Data  yang  telah  mengalami  transformasi  diolah  lebih lanjut  pada  proses data  mining guna  melakukan segmentasi  perkebunan  kelapa  sawit  di  wilayah Indonesia. Data  mining digunakan  pada  segmentasi  ini adalah  teknik clustering  k-means ,  yaitu  membagi perkebunan  kelapa  sawit  menjadi  beberapa  segmen berdasarkan  dari  tiga  variabel  luas  areal  (X 1 ),  produksi (X 2 ),  dan  produktivitasnya  (X 3 ).  Segmentasi  dilakukan dengan  menggunakan software  Rapid  Miner .  Hal pertama  yang  dilakukan  adalah  membuat  proses desain k-means dengan  cara  melakukan  impor  data  yang terdapat  pada  Tabel  4.  dengan  memilih  algoritma k- means dan performance .  Segmentasi  ditentukan sebanyak  3  kelompok  atau  K=3  yang  memberikan informasi  bahwa  kelompok  perkebunan  terdiri  dari kelompok  perkebunan  yang  memiliki  potensi  hasil perkebunan  kelapa  sawit  tinggi,  kelompok  perkebunan yang memiliki potensi hasil perkebunan kelapa sawit
yang  sedang, dan kelompok perkebunan  yang  memiliki potensi hasil perkebunan kelapa sawit yang rendah.

## Tabel 4. Transformasi Data
ID X 1 X 2 X 3 1 390.742 1.134.606 3.149 2 1.205.618 5.776.781 4.910 3 351.858 1.312.253 3.887 4 2.523.337 9.984.315 4.090 5 5.318 20.020 3.895 6 882.420 3.022.565 3.596 7 1.056.952 4.267.023 4.171 8 205.623 843.047 4.125 9 272.259 1.063.404 3.965 10 177.711 384.948 2.229 11 12.865 33.093 2.572 12 17.656 27.423 1.829 13 1.722.673 5.471.407 3.283 14 1.802.537 7.685.770 4.382 15 430.205 1.561.147 3.805 16 1.108.306 3.823.221 3.514 17 134.780 301.607 2.313 18 11.517 4.975 432
ID X 1 X 2 X 3 19 119.617 371.717 3.264 20 35.177 100.317 3.739 21 117.955 348.015 3.455 22 99.271 76.300 814 23 10.058 19.145 1.954 24 131.046 557.559 4.985 25 45.892 106.413 2.319
Penentuan  nilai centroid titik  pusat  didapatkan  secara random  dan  otomatis  dengan  tipe  pengukuran  yang dipakai  berupa numerical  measures  euclidian  distance . Nilai centroid pada  masing-masing  segmentasi/cluster berdasarkan  luas  areal  (X 1 ),  produksi  (X 2 ),  dan produktivitas  (X 3 )  yang  digunakan  sesuai  dengan centroid table yang ditampilkan seperti pada Tabel 5.
Tabel 5. Data Centroid pada Centroid Table Variabel Cluster 0 Cluster 1 Cluster 2 X 1 142.753,7  1.195.193,8 2.162.937 X 2 459.221,6  4.472.199,4  8.835.042,5 X 3 2.929,5 3.894,8 4.236,0
Tabel 6. merupakan hasil komputasi yang menampilkan nilai  statistik  maksimun,  minimum,  dan  rata-rata  untuk variabel X 1 , X 2 , dan X 3 .
Tabel 6. Statistik Nilai Maksimum, Minimum, dan Rata- rata Setiap Variabel
Variabel Minimun Maksimum Rata-rata X 1 5.318 2.523.337 514.855,72 X 2 4.975 9.984.315  1.931.882,84 X 3 432 4.985 3.227,08
Hasil  proses k-means  clustering didapatkan  tiga  model segmentasi  seperti  yang  terdapat  pada  Tabel  7.  Hasil segmentasi  tersebut  memberikan  informasi  bahwa segmen  pertama  atau cluster 0  terdiri  dari  18  item, segmen  kedua  atau cluster 1  terdiri  dari  2  item,  dan segmen ketiga atau cluster 2 terdiri dari 2 item.
Tabel  7.  Hasil  Segmentasi  Perkebunan  Kelapa  Sawit Tahun 2020 Menggunakan K-Means Clustering Cluster Jumlah Cluster 0 18 items Cluster 1 5 items Cluster 2 2 items

## Representasi Clustering K-Means
Hasil  komputasi  memperlihatkan  jumlah  item  setiap segmentasi perkebunan kelapa sawit yang terdapat pada propinsi  di  wilayah  Indonesia.  Representasi K-Means Clustering dapat  dilihat  berdasarkan  Gambar  4.  Pada gambar  tersebut  diketahui  bahwa  segmentasi  1  atau cluster  0  diperlihatkan  dengan  warna  biru,  yaitu merupakan  kelompok  perkebunan  yang  memiliki  hasil
perkebunan kelapa sawit yang rendah. Segmentasi 2 atau cluster  1  diperlihatkan  dengan  warna  hijau,  yaitu merupakan  kelompok  perkebunan  yang  memiliki  hasil perkebunan  kelapa  sawit  sedang.  Segmentasi  3  atau cluster 2 diperlihatkan dengan warna oranye, merupakan kelompok  perkebunan  yang  memiliki  hasil  perkebunan kelapa sawit yang tinggi.
Gambar 4.  Plot Hasil Segmentasi Perkebunan Kelapa Sawit di Indonesia

## Analisis Data
Hasil pengolahan data menggunakan K-Means Clustering ditinjau  dari  tiga  variabel  luas  areal  (X 1 ), produksi  (X 2 ),  dan  produktivitasnya  (X 3 )  untuk perkebunan  kelapa  sawit  yang  terdapat  di  wilayah Indonesia menghasilkan tiga segmentasi/ cluster . Segmentasi  1  atau cluster 0  merupakan  kelompok perkebunan  yang  memiliki  potensi  hasil  perkebunan kelapa sawit yang rendah, terdiri dari id: 1, 3, 5, 8, 9, 10, 11, 12, 15, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25.  Pada segmen pertama  dapat  diketahui  bahwa  luas  areal  total  terletak pada  rentang  5.318  Ha  sampai  dengan  430.205  Ha, produksi  pada  rentang  4.975  Ton  sampai  dengan 1.561.147  Ton  ,  dan  produktivitas  pada  rentang  432 Kg/Ha sampai dengan 4.985 Kg/Ha.
Segmentasi  2  atau cluster 1  merupakan  kelompok perkebunan  yang  memiliki  potensi  hasil  perkebunan kelapa sawit sedang, terdiri dari id: 2, 6, 7, 13, 16. Pada segmen  kedua  dapat  diketahui  bahwa  luas  areal  total terletak  pada  rentang  882.420  Ha  sampai  dengan 1.722.673  Ha,  produksi  pada  rentang  3.022.565  Ton sampai  dengan  5.776.781 Ton  ,  dan  produktivitas  pada rentang 3.283 Kg/Ha sampai dengan 4.910 Kg/Ha.
Segmentasi  3  atau cluster 2  merupakan  kelompok perkebunan  yang  memiliki  potensi  hasil  perkebunan kelapa sawit yang tinggi, terdiri dari id: 4 dan 14.  Pada segmen  kedua  dapat  diketahui  bahwa  luas  areal  total terletak  pada  rentang  1.802.537  Ha  sampai  dengan 2.523.337  Ha,  produksi  pada  rentang  7.685.770  Ton sampai  dengan  9.984.315 Ton  ,  dan  produktivitas  pada rentang 4.090 Kg/Ha sampai dengan 4.382 Kg/Ha.
Hasil  performa  diperlihatkan  dari  hasil Davies  Bouldin Index (DBI)  yang  memiliki  nilai  sebesar  0,145.  Hal  ini menunjukkan  kinerja  pada centroid 3  segmentasi/cluster memberikan  hasil  yang  terbaik  karena  nilai  DBI mendekati nilai 0. Perincian masing masing segmentasi/ cluster dapat  dilihat  pada  Tabel  8.  yang memperlihatkan  segmentasi  untuk  setiap  propinsi. Segmentasi  ini  didapatkan  dari  kesamaan  karakteristik perkebunan  kelapa  sawit  suatu  propinsi  di  wilayah Indonesia berdasarkan kemiripan dari data luas areal, data produksi,  dan  data  produktivitas.  Dari  Tabel  8.  Dapat diketahui bahwa dari 100% data didapatkan 72% provinsi yang  memiliki  karakteristik  yang  sama  pada cluster  0 , sebanyak 20% provinsi yang memiliki karakteristik yang sama  pada cluster 1,  dan  8% %  provinsi  yang  memiliki karakteristik yang sama pada pada cluster 2.
Tabel 8. Hasil Segmentasi Perkebunan  Kelapa Sawit di Wilayah Indonesia
Propinsi Cluster 0  Cluster 1  Cluster 2 Aceh √ Sumut √ Sumbar √ Riau √ Kepri √ Jambi √ Sumsel √ Kep. Babel √ Bengkulu √ Lampung √ Jawa Barat √ Banten √ Kalbar √ Kalteng √ Kalsel √ Kaltim √ Kaltara √ Gorontalo √ Sulteng √ Sulsel √ Sulbar √ Sultra √ Maluku √ Papua √ Papua Barat √

## KESIMPULAN
Segmentasi  perkebunan  kelapa  sawit  di  wilayah Indonesia  dilakukan  dengan  menggunakan data  mining teknik K-Means  Clustering guna  mengelompokkan perkebunan  kelapa  sawit  berdasarkan  data  luas  areal, produksi, dan produktivitas. Hasil dari tiga cluster yang ditentukan, diperoleh tiga segmentasi perkebunan kelapa
sawit,  yaitu  18  propinsi  atau  72%  termasuk  dalam kelompok  perkebunan  yang  memiliki  potensi  hasil perkebunan  kelapa  sawit  rendah,  5  propinsi  atau  20% termasuk  dalam  kelompok  perkebunan  yang  memiliki potensi  hasil  perkebunan  kelapa  sawit  sedang,  dan  2 propinsi atau 8% termasuk dalam kelompok perkebunan yang  memiliki  potensi  hasil  perkebunan  kelapa  sawit kategori  tinggi,  yaitu  Propinsi  Riau  dan  Propinsi Kalimantan  Tengah.  Pada  penelitian  berikutnya  dapat menambahkan  variabel  lainnya,  seperti  jumlah  petani atau jumlah pekerja guna menghasilkan segmentasi yang lebih  optimal  pada  perkebunan  kelapa  sawit  yang terdapat di berbagai wilayah Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  F. Verneau, F. La Barbera, M. Amato, and V. Sodano,  “Consumers’  concern  towards  palm oil  consumption  an  empirical  study  on attitudes  and  intention  in  italy,” Br.  Food  J. , vol. 121, no. 9, pp. 1982–1997, 2019.
[2]  S.  Hutabarat,  “Optimalisasi  Pemanfaatan Lahan  Perkebunan  Kelapa  Sawit  di  Riau,” Unri Conf. Ser. Agric. Food Secur. , vol. 1, pp. 46–57, 2019.
[3]  Direktorat  Jenderal  Perkebunan,  “Statistik Perkebunan  Unggulan  Nasional  2019-2021,” Angew. Chemie Int. Ed. 6(11), 951–952. , 2021.
[4]  R. Utami, E. I. Kumala Putri, and M. Ekayani, “Economy  and  Environmental  Impact  of  Oil Palm Palm Plantation Expansion (Case Study: Panyabungan  Village,  Merlung  Sub-District, West Tanjung Jabung Barat District, Jambi),” J.  Ilmu  Pertan.  Indones. ,  vol.  22,  no.  2,  pp. 115–126, 2017.
[5]  M.  H.  Siregar,  “Data  Mining  Klasterisasi Penjualan  Alat-Alat  Bangunan  Menggunakan Metode  K-Means  (Studi  Kasus  Di  Toko  Adi Bangunan),” J. Teknol. Dan Open Source , vol.
1, no. 2, pp. 83–91, 2018.
[6]  S.  Handoko,  F.  Fauziah,  and  E.  T.  E. Handayani, “Implementasi Data Mining Untuk Menentukan  Tingkat  Penjualan  Paket  Data Telkomsel  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering,” J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa , vol. 25, no. 1, pp. 76–88, 2020.
[7]  S.  P.  Tamba,  F.  T.  Kesuma,  and  Feryanto, “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Menentukan Penjualan  Sparepart  Toyota  Dengan  Metode K-Means  Clustering,” J.  Sist.  Inf.  dan  Ilmu Komput. Prima(JUSIKOM PRIMA) , vol. 2, no.
2, pp. 67–72, 2020.
[8]  F.  Indriyani  and  E.  Irfiani,  “Clustering  Data Penjualan  pada  Toko  Perlengkapan  Outdoor Menggunakan  Metode  K-Means,” JUITA    J.
Inform. , vol. 7, no. 2, p. 109, 2019.
[9]  C.  Astria,  A.  P.  Windarto,  A.  Wanto,  and  E.
Irawan, “Metode K-Means pada Pengelompokan Wilayah Pendistribusian
Listrik,” Semin.  Nas.  Sains  Teknol.  Inf. ,  pp. 306–312, 2019.
[10]  U. B. Mulia, “Jumlah Ritel,” vol. XI, no. 1, pp. 32–44.
[11]  M.  Jesper,  F.  Pag,  K.  Vajen,  and  U.  Jordan, “Annual Industrial and Commercial Heat Load Profiles:  Modeling  Based  on  k-Means Clustering  and  Regression  Analysis,” Energy
Convers.  Manag.  X ,  vol.  10,  no.  March,  p.
100085, 2021.
[12]  I.  M.  Pulungan,  M.  Fauzan,  and  A.  P. Windarto, “Implementasi Algoritma K-Means Clustering dalam Menentukan Blok Tanaman Sawit Paling Produktif,” in Prosiding Seminar Nasional Riset Information Science (SENARIS) ,  2019,  no.  September,  pp.  338–
348.
[13]  R.  A.  D.  Saragih,  M.  Safii,  and  H.  S. Tambunan,  “Penerapan  Metode  K-Means Clustering  Untuk  Mengelompokkan  Kelapa Sawit  Produktif,”  in Prosiding  SiManTap: Seminar  Nasional  Matematika  dan  Terapan ,
2019, pp. 362–370.
[14]  D. F. Pasaribu, I. S. Damanik, E. Irawan, H. S. Tambunan,  and  K.  Kunci,  “Memanfaatkan Algoritma  K-Means  Dalam  Memetakan Potensi Hasil Produksi Kelapa Sawit PTPN IV Marihat,” BIOS  J. Teknol. Inf. dan Rekayasa
Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 11–20, 2021.
[15]  P.  Deepak  and  A.  Jurek-loughrey,  “Multi- View Clustering,” pp. 27–53.
[16]  Y. Liu, X. Du, and S. Ma, Innovative study on clustering center and distance measurement of K-means  algorithm:  mapreduce  efficient parallel  algorithm  based  on  user  data  of  JD mall , no. 0123456789. Springer US, 2021.
[17]  T.  Yuniarti,  I.  Surjandari,  E.  Muslim,  and  E. Laoh, “Data Mining Approach for Short Term Load  Forecasting  by  Combining  Wavelet Transform  and  Group  Method  of  Data Handling  (  WGMDH  ),”  in In  2017  3rd International  Conference  on  Science  in
Information Technology (ICSITech) , 2017, pp. 53–58.
[18]  B.  Haihong,  Z.  Yiqun,  S.  Jianshuo,  and  Sh. Fangchu, “Study on power consumption load forecast  based  on  K-means.pdf,”  in 2020  7th International  Conference  on  Power  and Energy  Systems  Engineering  (CPESE  2020), 26–29  September  2020,  Fukuoka,  Japan , 2020, pp. 693–700.