## Digitasi Produktivitas Panen Padi Berbasis K-Means Clustering
Fitri Marisa 1 , Abi Zahma 2 , Adrianus Muit Bau 3 , Egy Noviansa 4 , Adi Semri Neno 5 , Anastasia Lidya Maukar 6 1,2,3,4,5 Teknik Informatika, Universitas Widyagama Malang Jl. Borobudur No.35, Malang
6 Teknik Industri, President University, Jl. Ki Hajar Dewantara, Kota Jababeka, Cikarang Baru, Bekasi email : fitrimarisa@gmail.com, zahma.abi@gmail.com, muitardy@gmail.com, ofthedeathdarkness2@gmail.com, nenoady@gmail.com, almaukar@gmail.com
Abstract —Paddy  as  an  ingredient  of  staple  food  by  people  in  Indonesia  includes  in  East  Java  Province. Therefore attention to the production of paddy in East Java is necessary, and this attention will give a piece of knowledge about which region produces paddy optimally or less optimal. This study aim is to do a clustering about paddy production in each region in East Java. K-Means algorithm uses to do clustering. The result is 3 clusters  obtained,  high,  medium,  and  less  productivity  cluster.  There  are  six  regions  in  high  productivity cluster, 20 regions in medium productivity cluster, and 12 regions in less productivity cluster.
Index Terms — Clustering; K-Means; Paddy; Cluster .
Abstrak –-Padi  merupakan  bahan  makanan  pokok  masyarakat  di  wilayah  negara  Indonesia  termasuk  di wilayah  Provinsi  Jawa  Timur.  Oleh  karena  itu  hasil  produksi  padi  perlu  diperhatikan  untuk  mengetahui daerah yang memiliki produksi yang kurang optimal atau yang optimal. Pada penelitian ini bertujuan untuk melakukan clustering produksi padi di daerah Jawa Timur. Clustering dilakukan dengan algoritma K-Means sebanyak 5 iterasi yang menghasilkan 3 klaster yaitu klaster daerah produksi tinggi, daerah produksi sedang, dan  daerah  produksi  rendah.  Klaster  daerah  produksi  tinggi  terdapat  6  daerah,  klister  produksi  sedang terdapat 20 daerah, dan klister produksi rendah terdapat 12 daerah.
Kata Kunci —Klastering; K-Means; Padi; Klaster.

## I. PENDAHULUAN
Sandang,  pangan,  serta  papan  adalah  3  kebutuhan  pokok  manusia  yang  harus  dipenuhi  agar mempunyai  kehidupan  yang  layak.  Pangan  sendiri  merupakan  salah  satu  makanan  pokok  yang dibutuhkan setiap manusia untuk bertahan hidup. Hasil olahan padi yang berupa beras merupakan sumber makanan pokok  mayoritas warga Indonesi. Berdasarkan data yang dihimpun oleh Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO) yang dipresentasikan tahun 2018, Indonesia menjadi wilayah yang  memproduksi  beras  terbanyak  ketiga  di  dunia  dengan  total  produksi  sekitar  59,2  juta  ton.  Hasil panen ini meningkat dibandingkan dengan hasil produksi beras pada tahun 2014 sekitar 59 juta ton.[1]
Provinsi  Jawa  Timur  terdiri  dari  banyak  kota  dan  kabupaten  yang  mayoritas  masyarakatnya mengkonsumsi  nasi  dari  beras  sebagai  makanan  pokok.  Area  atau  lahan  pertanian  untuk  menanam tanaman padi terdapat di semua daerah kota maupun kabupaten. Hasil keseluruhan panen padi di provinsi ini adalah 10,5 juta ton.[2]. Apabila dibandingkan dengan produksi nasional, maka Provinsi Jawa Timur menghasilkan kurang lebih seper-enam dari produksi padi nasional.
Guna  mengatur  kebutuhan  beras  di  Provinsi  Jawa  Timur  pemerintah  perlu  mengoptimalkan  produksi padi di tiap kabupaten atau kota di Jawa Timur. Hasil panen atau produksi padi tiap kabupaten dan kota di Jawa  Timur  dapat  digunakan  sebagai  dasar  dari  metode  untuk  melakukan  pemetaan  produksi  padi. Langkah  ini  dilakukan  bertujuan  untuk  mengetahui  daerah  kota  atau  kabupaten  yang  memiliki  hasil produksi  padi  kurang  maksimal.  Sehingga  nantinya  pemerintah  Provinsi  Jawa  Timur  dapat  melakukan langkah-langkah perbaikan terhadap kota atau kabupaten yang kurang optimal tersebut. Langkah-langkah perbaikan tersebut tentunya harus disertai dan didukung dengan data yang relevan dan juga pengetahuan yang tersedia.
Dalam  teknologi  informasi  terdapat  metode Data  Mining yang  diperuntukan  guna  memperoleh pengetahuan tersembunyi yang belum muncul sebelumnya dalam suatu dataset [3]. Dalam Data Mining
22
terdapat metode-metode yang digunakan untuk melakukan pencarian informasi sesuai dataset yang yaitu estimasi,  prediksi,  klasifikasi,  klasterisasi,  dan  asosiasi. Clustering atau  proses  klasterisasi  merupakan Teknik  yang  digunakan  untuk  proses . pemetaan  atau  pengelompokkan  dalam Data  Mining. Clustering adalah Teknik yang digunakan  untuk mengelompokkan data yang mirip satu sama lain ke dalam klaster, data yang terkelompok ini tidak memiliki kemiripan dengan klaster yang lain [4]. Dari beberapa algoritma dalam Teknik clustering salah satu yang popular dan sering digunakan adalah algoritma K-Means. Algoritma  yang  sering  digunakan  dan  popular  sebagai  teknik  pembagi  atau  pengelompokkan  pada teknik clustering yaitu  Algoritma K-Means .  Teknik  klastering K-Means ,  mengelompokkan  data  sesuai dengan kedekatan data satu sama lain berdasarkan jarak Euclidean . K-Means mengambil k sebagai input parameter dan pembagi dari set obyek n dari klaster k. Nilai titik pertengahan dari obyek diambil sebagai parameter  kesamaan  untuk  membentuk  klaster.  Titik  pertengahan  atau  pusat  klaster  dibentuk  dari pemilihan acak dari obyek  k.  Dengan  membandingkan  kemiripan terbanyak obyek akan  dimasukkan  ke klaster.
Pada penelitian yang dilakukan oleh Reza et al. mengenai penggunaan drone untuk menangkap gambar area tanam padi kemudian mengolah gambar tersebut dan mengelompokkannya menggunakan algoritma K-Means .  Dari  hasil  penelitian  tersebut  didapat  peta  area  pertumbuhan  padi  sesuai  hasil pengelompokkan[5].
Kemudian  penelitian  selanjutnya  Liyantono  et  al.  mengenai  estimasi  panen  padi  dengan  penggunaan drone  untuk  menangkap  gambar  menggunakan.  Gambar  yang  diperoleh  diolah  kemudian  dipetakan menggunakan algoritma K-Means. Hasil yang diperoleh adalah periode terbaik observasi sekitar 63 hari setelah tanam dengan nilai regresi 0,27 dan peta estimasi produksi padi.[6].
Berdasarkan  hasil  penelitian  tersebut  peneliti  bermaksud  untuk  melakukan  penelitian  dengan memanfaatkan  informasi  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Provinsi  Jawa  Timur  yang  dipresentasikan tahun 2018 terkait produksi padi di wilayah Provinsi Jawa Timur baik di kabupaten maupun kota dengan menggunakan  algoritma K-Means .  Dari  penelitian  ini  diharapkan  ditemukan  informasi  tersembunyi mengenai hasil produksi padi Provinsi Jawa Timur tahun 2018.

## II. METODOLOGI
Penelitian  yang  dijalankan  ini  memanfaatkan  metode Software  Development  Life  Cycle (SDLC)  dan model yang dipakai adalah air terjun atau waterfall , diawali dari melakukan Analisa mengenai kebutuhan yang  terdiri  dari  studi  literatur  dan  pengumpulan  data,  desain  rancangan,  implementasi,  hasil  & pembahasan kemudian diakhiri dengan penarikan kesimpulan. Berikut diagram alur metodologi.

## Gambar 1 Diagram alir metodologi

## A. Analisis Kebutuhan
Analisis  kebutuhan  dilakukan  saat  awal Software  Development  Life  Cycle (SDLC)  dan  menggunakan model air terjun atau waterfall . Analisa mengenai kebutuhan yang dilakukan terdiri dari :
1) Studi Literatur
Pencarian  informasi  terkait  penerapan  algoritma K-Means pada  hasil  produksi  padi  Provinsi  Jawa Timur  tahun  2018.  Pencarian  informasi  dilakukan  dari  berbagai  sumber  misal  artikel  jurnal  nasional maupun internasional, buku, portal berita, halaman website terkait dan sebagainya.
Pada  penelitian  sebelumnya  telah  dilakukan  menggunakan  metode Clustering  Fuzzy  C-Means untuk pemetaan potensi tanaman padi.[7]. Kemudian pemetaan palawija menggunakan algoritma K-Means. [8] . K-Means juga  digunakan  dalam  pengelom[okkan  prestasi  santri  di  pondok  pesantren.[9].  Selanjutnya penelitian mengenai pengelompokkan pada variasi anggur untuk memprediksi hasil panen menggunakan K-Means. [10] . Pada bidang kesehatan K-Means digunakan untuk penelitian pada klaster data pasien [11] dan algoritma pendukung untuk proses prediksi pertumbuhan kanker payudara  [12]. Selain itu algoritma K-Means juga  digunakan  untuk  pengelompokkan  Riwayat  transaksi  penjualan  beberapa  produk  pada HWI [13] dan juga untuk pengelompokan kinerja karyawan kontrak di Universitas Udayana [14].

## 2) Pengumpulan Data
Proses  akumulasi  data  terkait  hasil  produksi  panen  padi  di  Provinsi  Jawa  Timur  dikerjakan  guna memperoleh dataset yang digunakan untuk proses data mining.

## B. Desain
Data  mining  adalah  satu  set  tata  cara  yang  dijalankan  guna  memperoleh  informasi  anyar  terkait  suatu dataset  yang  sebelumnya  tidak  terlihat.  Dalam  proses  memperoleh  informasi  anyar  yang  sebelumnya tidak terlihat, data mining melibatkan peran manusia dan komputer selain itu proses yang dilakukan untuk menemukan informasi tersebut juga bersifat iterative atau mengulang-ulang. Teknik klastering membagi data  menjadi  klaster-klaster  tertentu  berdasarkan  kemiripan  atribut  dari  semua  data  dalam  dataset. Karakteristik  tiap  cluster  tidak  ditentukan  sebelumnya  melainkan  terbagi  berdasarkan  atribut  data-data yang  dikelompokkan  dalam  klaster  tersebut.  Algoritma  K-Means  akan  menetukan  setiap  data  masuk  ke dalam  klaster  tertentu  sehingga  tidak  ada  data  diluar  klaster.  Pada  setiap  iterasi  memungkinkan  data berpindah dari satu klaster ke klaster lainnya. Berikut diagram alir algoritma K-Means.
24
Gambar 2 Diagram alir algoritma K-Means

## 1) Menetukan Jumlah Klaster
Langkah  pertama  yaitu  menentukan  jumlah  klaster  untuk  mengelompokkan  dataset.  Penelitian  ini menggunakan 3 klaster yang terdiri dari C1, C2, dan C3.
2) Menentukan Centroid
Setelah menentukan jumlah dan kategori klaster tahapan berikutnya yang dilakukan adalah menetapkan titik  sentral  awal  yang  digunakan  untuk  setiap  klaster.  Titik  sentral  awal  ditetapkan  secara  acak  atau bebas.  Pada  penelitian  ini centroid yang  digunakan  adalah  C1  adalah  (65229,377367),  C2  adalah (20863,104712), dan C3 adalah (35230,219252).
3) Menentukan Jarak Data ke Centroid
Setelah menetapkan titik sentral atau pusat bagi setiap klaster, tahapan berikutnya yang dikerjakan pada proses klastering atau pengelompokan data adalah melakukan perhitungan jarak antara titik sentral setiap klaster  dengan  setiap  obyek  data  dalam  dataset.  Perhitungan  jarak  tersebut  dikerjakan  dengan menggunakan rumus K-Means sebagai berikut.
(1)
4) Mengelompokkan Data Berdasarkan Jarak Minimum
Kemudian  akan  diperoleh  hasil  berupa  jarak  antara  titik  sentral  dari  setiap  klaster  dengan  obyek  data sesudah  perhitungan  dengan  rumus K-Means. Kemudian  objek  data  akan  dimasukkan  ke  salah  satu klaster berdasarkan jarak minimum atau paling kecil.

## C. Implementasi
Pada bagian implementasi dilakukan penghitungan jarak tiap titik pusat masing-masing klaster dengan objek data yang terdapat dalam dataset. Sesuai rumus sebelumnya x adalah dataset produksi padi provinsi Jawa  Timur  pada  tahun  2018,  dataset  yang  digunakan  adalah  dataset  bagian  kolom  luas  panen  dan produksi. Sedangkan y merupakan titik pusat dari tiap klaster yang telah ditentukan sebelumnya.
Pada iterasi-1 digunakan centroid yang telah ditentukan diawal yaitu C1,C2, dan  C3 untuk menghitung jarak dari tiap data. Setelah ketemu jarak dari tiap data maka dikelompokkan berdasarkan jarak minimal terhadap  masing-masing  centroid.  Kemudian  iterasi-2  menggunakan  centroid  nilai  rata-rata  dari  tiap klaster untuk menghitung jarak. Haasil akan dikelompokkan lagi berdasarkan jarak minimal data terhadap centroid.
Langkah tersebut diulang terus pada setiap data dalam dataset produksi pertanian provinsi Jawa Timur tahun 2018 sampai data stabil atau tidak ada perpindahan klaster lagi dari setiap data.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Pembahasan
Pada proses analisis proses mining menggunakan data produksi padi di Provinsi Jawa Timur tahun 2018 terdapat 38 data yang dilakukan proses penghitungan jarak ke tiap titik pusat klaster. Kemudian dilakukan perhitungan nilai jumlah total, rata-rata, jumlah data, min, dan max dari setiap klaster.

## B. Hasil
Hasil penelitian  klastering  menggunakan algoritma K-Means pada produksi padi di Jawa Timur  tahun 2018 adalah sebagai berikut. Penghitungan ini dilakukan dengan memasukkan rumus algoritma K-Means secara manual kedalam Excel kemudian menghitungnya sesuai data. Pada  proses  penentuan  klaster  pertama  ditentukan  titik  pusat  atau centroid dari  3  klaster  seperti  yang telah diditentukan di bagian desain. Pada iterasi pertama menghasilkan C1 terdapat 15 data, C2 terdapat 12  data,  dan  C3  terdapat  11  data.  Dari  data  yang  terkelompokkan  dalam  tiap  klaster  diambil  nilai  rata- ratanya,  nilai  rata-rata  ini  digunakan  sebagai  titik  pusat  baru  untuk  iterasi  berikutnya.  Berikut  data  titik pusat dan jumlah data pada klaster untuk tiap iterasi.
Table 1 Tabel hasil iterasi K-Means Iterasi Klaster 1 Klaster 2 Klaster 3 Titik pusat Jumlah Data Titik pusat Jumlah Data Titik pusat Jumlah Data 1 65229; 377367 15 20863; 104712 12 35230; 219252 11 2 86573,06; 507624,73 10 6511,33; 33578,75 12 41088; 229146 16 3 101866,7; 595709,4 7 6511,33; 33578,75 12 45743,56; 261117,68 19 4 116103,42; 678588,28 6 6511,33; 33578,75 12 49360; 283413,63 20 5 123682,16; 718519,33 6 6511,33; 33578,75 12 50423,55; 291193,05 20
Hasil  iterasi  dari  tabel  diatas  menunjukkan  bahwa  diperlukan  5  iterasi  agar  data  menunjukkan  sudah stabil.  Iterasi  ke  5  menunjukkan  hasil  seperti  pada  iterasi  ke  4  dimana  data  tidak  ada  yang  berpindah klaster lagi. Sesuai algoritma K-Means apabila tidak ada data yang berpindah maka proses iterasi berhenti dan proses klastering dinyatakan telah selesai sehingga data yang dihasilkan dari iterasi ke 5 merupakan data yang sudah stabil.
Dari hasil klastering menggunakan algoritma K-Means terhadap hasil produksi tanaman padi di Provinsi Jawa Timur dengan variabel luas lahan panen (ha) dan produksi (ton) didapatkan hasil sebagai berikut :
Table 2 Data hasil klastering iterasi ke 4 Data nilai Klaster 1 Klaster 2 Klaster 3 Lahan Produksi Hasil Panen Lahan Produksi Hasil Panen Lahan Produksi Hasil Panen Total 742.093,00 4.311.116,00 78.136,00 402.945,00 1.008.471,00 5.823.861, 00 Rata-rata 123.682,17 718.519,33 6.511,33 33.578,75 50.423,55 291.193,0 5 Jumlah 6 6 12 12 20 20 Rasio 1 1 2 2 3,33 3,33 Nilai Maks 151.884 924.212 22.883 118.139 72.604 439.002 Nilai Min 84891 532815 735 4903 33291 179915
Dari  data  diatas  yang  diperoleh  dari  iterasi  ke  5  dapat  diambil  data  bahwa  pada  klaster  1  terdapat  6 daerah dengan produksi tinggi. Selanjutnya adalah klaster 3 terdapat 20 daerah dengan produksi sedang. Kemudian klaster 2 terdapat 12 daerah dengan produksi rendah.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  iterasi K-Means dihasilkan  5  tahap  iterasi.  Pada  iterasi  ke  5  proses  iterasi  berhenti dikarenakan  rasio  data  dalam  tiap  klaster  yang  dihasilkan  sama  dengan  rasio  data  pada  iterasi  ke  4 sehingga klaster yang dihasilkan dari iterasi ke 5 merupakan pembagian klaster yang paling representative dimana  hasilnya adalah  klaster 1 terdapat 6 daerah dengan  produksi tinggi,  klaster 2 terdapat 12 daerah dengan produksi rendah, dan klaster 3 terdapat 20 daerah dengan produksi sedang.
Dari permasalahan diatas terkait klastering produksi padi di Provinsi Jawa Timur yang dihimpun pada 2018 dapat diselesaikan dengan  menggunakan algoritma K-Means . Pada hasil akhir data terbagi dengan
26
sempurna dimana tidak ada data yang saling tumpuk antar klaster. Dari hasil tersebut juga dapat diketahui jumlah total, rata-rata, rasio, nilai maksimal, nilai minimal, dan jumlah data pada setiap klaster.

## V. DAFTAR PUSTAKA
[1] “FAOSTAT,” 2019. http://www.fao.org/faostat/en/#data/QC/visualize (accessed Jan. 12, 2021).
[2] “BPS  Provinsi  Jawa  Timur,”  2019.  https://jatim.bps.go.id/statictable/2019/10/08/1583/luas-panen-produksi-dan- produktivitas-padi-di-provinsi-jawa-timur-menurut-kabupaten-kota-ha-2018.html (accessed Jan. 12, 2021).
[3] J.  G.  Soumen Chakrabarti, Martin  Ester,  Usama  Fayyad  and  W.  W.  Jiawei  Han,  Shinichi  Morishita,  Gregory  Piatetsky- Shapiro, “Data Mining Curriculum: A Proposal (Version 1.0),” vol. 1, 2006, Accessed: Jan. 12, 2021. [Online]. Available: https://www.kdd.org/curriculum/index.html.
[4] J.  Han,  J.  Pei,  and M.  Kamber, Data  Mining:  Concepts and  Techniques , 3rd  ed.  Waltham:  Morgan kaufman  Publisher, 2012.
[5] M. N. Reza,  I. S. Na, S.  W. Baek, and K. H.  Lee,  “Rice  yield  estimation based on K-means clustering with graph-cut segmentation  using  low-altitude  UAV  images,” Biosyst.  Eng. ,  vol.  177,  no.  2018,  pp.  109–121,  2019,  doi: 10.1016/j.biosystemseng.2018.09.014.
[6]
Liyantono, Y. Almadani, Y. Adillah, M. Maulana Yusuf, M. N. Reza Mahbub, and A. Fatikhunnada, “Analysis of Paddy Productivity Using NDVI and K-means Clustering in Cibarusah Jaya, Bekasi Regency,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 557, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1757-899X/557/1/012085.
[7] Winarni, “Penerapan Metode Clustering Fuzzy C-Means Menggunakan Matlab Untuk Memetakan Potensi Tanaman Padi Di Kabupaten Bekasi,” J. Sist. Inf. Manaj. Basis Data , vol. 01, no. 02, pp. 116–127, 2018.
[8]
B.  R.  JURISTRA,  “PEMETAAN  HASIL  CLUSTERING  PRODUKTIVITAS  PADI  DAN  PALAWIJA  DI  PULAU JAWA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS,” Solo, 2017. [Online]. Available: https://eprints.uns.ac.id/id/eprint/33524.
[9] H.  Yuwafi,  F.  Marisa,  and  I.  D.  Wijaya,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Menentukan  Santri  Berprestasi  Di  Pp  . Manaarulhuda Dengan Metode,” J. SPIRIT , vol. 11, no. 1, pp. 22–29, 2019.
[10]
A.  Aquino,  B.  Millan, M.  P.  Diago, and  J.  Tardaguila,  “Automated  early  yield  prediction  in  vineyards  from  on-the-go image  acquisition,” Comput.  Electron.  Agric. ,  vol.  144,  no.  March  2017,  pp.  26–36,  2018,  doi: 10.1016/j.compag.2017.11.026.
[11] N.  P.  Dharshinni,  F.  Azmi,  I.  Fawwaz,  A.  M.  Husein,  and  S.  D.  Siregar,  “Analysis  of  Accuracy  K-Means  and  Apriori Algorithms for Patient Data Clusters,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1230, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1230/1/012020.
[12] A. Jamal, A. Handayani, A. A. Septiandri, E. Ripmiatin, and Y. Effendi, “Dimensionality Reduction using PCA and K- Means  Clustering  for  Breast Cancer Prediction,” Lontar  Komput.    J.  Ilm.  Teknol.  Inf. ,  vol.  9,  no.  3,  p.  192,  2018,  doi: 10.24843/lkjiti.2018.v09.i03.p08.
[13] R. Risnawati and Rohminatin, “K-MEANS CLUSTERING HWI PRODUCTS (Case Study: HWI Kisaran Distributor),” vol. 4509, pp. 1–7, 2020.
[14] D.  Ardiada,  P.  A.  Ariawan,  and  M.  Sudarma,  “Evaluation  of  Supporting  Work  Quality  Using  K-Means  Algorithm,”
IJEET Int. J. Eng. Emerg. Technol. , vol. 3, no. 1, pp. 3–6, 2018.
Fitri Marisa , Meraih gelar sarjana komputer (S.Kom) dari STMIK PPKIA Pradnya Paramita pada tahun 2002. Kemudian meraih gelar  Master  (M.Pd)  dari  Universitas  Negeri  Malang  pada  tahun  2006.  Saat  ini  Penulis  menjadi  dosen  program  studi  Teknik Informatika di Universitas Widya Gama.
Anastasia  Lidya  Maukar,  Meraih  gelar  sarjana  Universitas  Negeri  Surabaya  pada  tahun  1997.  Kemudian  meraih  gelar  Master (M.Sc) dari University Of Hertfordshire pada tahun 2001. Kemudian meraih gelar Master (M.MT) dari Institut Teknologi Sepuluh Nopember pada tahun 2004. Saat ini Penulis menjadi dosen program studi Teknik Industri di Universitas Presiden.