## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGELOMPOKAN PEKERJAAN PEMBENAHAN JARINGAN IRIGASI TERSIER DI KABUPATEN MALANG MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING
Desy Eka Kusyanti Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang kusyanti.eka@gmail.com

## ABSTRAK
Pertanian  merupakan  sektor  penting  dalam  pembangunan  perekonomian.  Dalam  memberikan  dukungan terhadap  pembangunan  pertanian  diperlukan  sarana  dan  prasarana  yang  memadai,  salah  satunya  adalah  sarana irigasi. Rusaknya salah satu bangunan-bangunan irigasi akan mempengaruhi kinerja sistem yang ada, sehingga mengakibatkan  efisiensi  dan  efektifitas  irigasi  menurun.    Pemerintah  dalam  hal  ini  Kementerian  Pertanian berusaha  untuk  membantu  meningkatkan pemberdayaan petani pemakai air dalam pengelolaan jaringan irigasi melalui kegiatan pembenahan jaringan irigasi tersier.
Jaringan irigasi tersier yang akan dibenahi tentu memiliki kondisi kerusakan yang berbeda-beda sehingga untuk  pembenahan  seharusnya  dilakukan  sesuai  dengan  kondisi  kerusakan  yang  ada.  Untuk  memilih  kegiatan pembenahan  yang  sesuai  untuk  tiap  lokasi  dibutuhkan  pendataan  dan  seleksi  yang  membutuhkan  waktu  yang lama apabila dilakukan secara manual. Petugas akan kesulitan dalam melakukan pendataan dikarenakan faktor waktu, dan keakuratan data sehingga pembenahan yang akan dilakukan dipilih secara subyektif. Oleh karena itu untuk  mempermudah  penentuan  kegiatan  pembenahan  yang  sesuai  untuk  tiap  lokasi,  penulis  membangun sebuah  sistem  pendukung  keputusan  pengelompokan  pekerjaan  pembenahan  jaringan  irigasi  tersier menggunakan metode K-Means Clustering . Sistem ini dibangun menggunakan software Microsoft Visual Studio Ultimate 2010 dan Microsoft SQL Server 2005 .
Dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan  yaitu  pengujian  terhadap  fungsionalitas  sistem  dengan operating system yang berbeda, sistem dapat berjalan dengan baik sesuai dengan fungsinya. Input utama adalah data lokasi dan data nilai dari masing-masing lokasi yang akan dihasilkan dalam bentuk pengelompokan yang terdiri dari 3 kelompok  pembenahan,  yaitu  peningkatan,  pengembangan,  dan  rehabilitasi  serta  prediksi  biaya  yang  akan digunakan dalam kegiatan pembenahan tersebut.
Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan (SPK), Pembenahan Jaringan Irigasi Tersier, K-Means Clustering
1. PENDAHULUAN

## 1.1. Latar Belakang Masaah
Pertanian  merupakan  sektor  penting  dalam pembangunan  perekonomian.  Dalam  memberikan dukungan terhadap pembangunan pertanian diperlukan sarana dan prasarana yang memadai, salah satunya  adalah  sarana  irigasi.  Rusaknya  salah  satu bangunan-bangunan  irigasi  akan  mempengaruhi kinerja  sistem  yang  ada,  sehingga  mengakibatkan efisiensi dan efektifitas irigasi menurun.
Dari permasalahan ini, sudah  menjadi tanggung jawab  pemerintah  yaitu  Kementrian  Pertanian  untuk mendukung perbaikan jaringan irigasi tersier Jaringan irigasi  tersier  yang  akan  dibenahi  tentu  memiliki kondisi kerusakan yang berbeda-beda sehingga untuk pembenahan  seharusnya  dilakukan  sesuai  dengan kondisi kerusakan yang ada. Untuk memilih kegiatan pembenahan yang sesuai untuk tiap lokasi dibutuhkan pendataan  dan  seleksi  yang  membutuhkan  waktu yang  lama  apabila  dilakukan  secara  manual.  Petugas akan kesulitan dalam melakukan pendataan dikarenakan  faktor  waktu,  dan  keakuratan  data
sehingga  pembenahan  yang  akan  dilakukan  dipilih secara subyektif.
Oleh  karena  itu,  untuk  menentukan  kegiatan pembenahan yang sesuai untuk tiap lokasi dibutuhkan dukungan sistem terkomputerisasi dalam pengelompokan pembenahaannya. Untuk mempermudah pengelompokan pembenahan tersebut, maka  dibangun  sebuah  sistem  pendukung  keputusan berbasis  komputer.  Agar  tujuan  dari  sistem  ini  dapat tercapai  maka  harus  didukung  dengan  menggunakan salah  satu  metode  dalam  pengambilan  keputusan yaitu metode K-Means Clustering untuk menentukan kelompok yang sesuai dengan kondisi tiap lokasi.

## 1.2. Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan diatas,  maka  permasalahan  yang  dibahas  dalam program ini adalah:
1. Bagaimana membuat sistem pendukung keputusan  dalam  memberikan  solusi  untuk pengelompokan pekerjaan pembenahan jaringan irigasi tersier?
2. Bagaimana menerapkan Metode K-Means Clustering pada  sistem  pendukung  keputusan pengelompokan pekerjaan pembenahan jaringan irigasi tersier untuk mendapatkan prediksi biaya untuk tiap kegiatan pembenahan?

## 1.3. Batasan Masalah
Agar  pembahasan  dalam  skripsi  ini  tidak meluas,  maka  ditentukan  beberapa  batasan  masalah diantaranya, adalah :
1. Sistem pendukung keputusan ini hanya digunakan  untuk  pengelompokan  pekerjaan pembenahan jaringan irigasi tersier.
2. Sistem  pendukung  keputusan  ini  dibangun dengan menggunakan metode K-Means
Clustering .
3. Pengelompokan  pekerjaan  dibagi  menjadi  3 kelompok  yaitu  peningkatan,  pengembangan, dan rehabilitasi.
4. Kriteria  pengelompokan  pekerjaan  pembenahan jaringan  irigasi  tersier  ini  adalah  luas  lahan, lebar  saluran,  prosentase  potensi  keruntuhan bangunan,  dan  prosentase  kebocoran  bangunan (Pertanian, 2015)
5. Luaran  dari  sistem  pendukung  keputusan  ini antara  lain  daftar  lokasi  pembenahan  per kelompok  pembenahan  dan  prediksi  biaya  yang akan  digunakan  untuk  pembenahan  di  tiap kelompok.
6. Perangkat  lunak  ( software )  yang  digunakan adalah Microsoft  Visual  Studio  Ultimate  2010 dan Microsoft SQL Server 2005 .
7. Sample data yang digunakan adalah data survey calon  lokasi  pembenahan  yang  berada  di Kabupaten Malang, Jawa Timur.

## 1.4. Tujuan
Berdasarkan  masalah  yang  telah  dirumuskan sebelumnya,  maka  tujuan  penyusunan  penelitian  ini adalah sebagai berikut.
1. Menghasilkan aplikasi sistem pendukung keputusan terkomputerisasi yang mampu membantu  pihak  instansi  pemerintah  untuk menentukan  pekerjaan  pembenahan  jaringan irigasi tersier yang sesuai dengan kondisi lokasi.
2. Menghasilkan  sistem  pendukung  keputusan yang  menerapkan  metode K-Means  Clustering sebagai salah satu metode pengambilan keputusan pemecahan suatu masalah.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Jaringan Irigasi
Menurut Peraturan Pemerintah Nomor 20 Tahun 2006  tentang  Irigasi,  jaringan  irigasi  merupakan saluran, bangunan, dan bangunan pelengkapnya yang merupakan  satu  kesatuan  yang  diperlukan  untuk penyediaan, pembagian, pemberian, penggunaan, dan
pembuangan  air  irigasi.  Jaringan  Irigasi  dibagi menjadi 3, yaitu:
a. Jaringan Irigasi Primer Jaringan irigasi primer adalah bagian dari jaringan irigasi  yang  terdiri  dari  bangunan  utama,  saluran induk/primer,  saluran  pembuangannya,  bangunan bagi,  bangunan  bagi-sadap,  bangunan  sadap,  dan bangunan pelengkapnya.
b. Jaringan Irigasi Sekunder Jaringan  irigasi  sekunder  adalah  bagian  dari jaringan irigasi yang terdiri dari saluran sekunder, saluran pembuangannya, bangunan bagi, bangunan  bagi-sadap,  bangunan  sadap,  dan bangunan pelengkapnya.
c. Jaringan Irigasi Tersier Jaringan irigasi tersier adalah jaringan irigasi yang berfungsi  sebagai  prasarana  pelayanan  air  irigasi dalam  petak  tersier  yang  terdiri  dari  saluran tersier,  saluran  kuarter  dan  saluran  pembuang, boks  tersier,  boks  kuarter,  serta  bangunan pelengkapnya.
2.2. Pembenahan Jaringan Irigasi
Menurut Peraturan
Pemerintah Republik Indonesia Nomor 20 Tahun 2006 tentang Irigasi, ada beberapa  kegiatan  pembenahan  jaringan  irigasi  tersier, antara lain:
a. Peningkatan Peningkatan  jaringan  irigasi  adalah  kegiatan meningkatkan  fungsi  dan  kondisi  jaringan  irigasi yang  sudah  ada  atau  kegiatan  menambah  luas areal  pelayanan  pada  jaringan  irigasi  yang  sudah ada
dengan mempertimbangkan perubahan kondisi lingkungan daerah irigasi. b. Pengembangan Pengembangan Jaringan Irigasi adalah pembangunan  jaringan  irigasi  baru  dan/atau peningkatan  jaringan  irigasi  yang  sudah  ada. Pengembangan  jaringan  irigasi  meliputi  kegiatan pembangunan  dan  peningkatan  jaringan  irigasi, dilaksanakan berdasarkan rencana induk pengelolaan sumber daya air.
c. Rehabilitasi Rehabilitasi  jaringan  irigasi  adalah  kegiatan perbaikan  jaringan  irigasi  guna  mengembalikan fungsi dan pelayanan irigasi seperti semula.

## 2.3. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  suatu sistem  yang  berbasis  komputer  interaktif  yang  dapat memudahkan  para  pengambil  keputusan  dengan menggunakan  data  dan  model  untuk  memecahkan masalah-masalah tidak terstruktur. Sistem pendukung keputusan  dibangun  untuk  menjadi  alat  bantu  bagi para  pengambil  keputusan  untuk  memperluas kapabilitas,  namun  tidak  untuk  menggantikan penilaian yang sudah ada. Keputusan-keputusan yang
membutuhkan  penilaian  merupakan  tujuan  dari adanya sistem pendukung keputusan. Biasanya sistem pendukung  keputusan  disebut  juga  dengan  sistem terkomputerisasi  yang  mendukung  pengambilan keputusan pada suatu organisasi (Susanto, 2012).

## 2.4. K-Means Clustering
K-Means  clustering merupakan  salah  satu metode yang mengelompokan data ke dalam satu atau lebih kelompok/ cluster . Dalam satu kelompok/ cluster memiliki  anggota  berupa  data-data  yang  memiliki karakteristik  yang  sama  dan  data  yang  memiliki karakteristik  yang  berbeda  dikelompokan  dengan kelompok/ cluster yang  lain  sehingga  dalam  satu kelompok/ cluster memiliki data yang tingkat variasinya kecil (Agusta, 2007) . Langkah-langkah clustering dengan  metode K- Means adalah sebagai berikut (Ong, 2013): 1. Pilih jumlah cluster k . 2. Inisialisasi k pusat cluster yang  biasanya  diberi nilai awal dengan angka-angka random,
3. Alokasikan  semua  data/  objek  ke cluster terdekat dengan  menghitung  jarak  antara  data  dengan pusat cluster menggunakan  teori  jarak  Euclidean dengan rumus sebagai berikut:
2 2 1 1 2 1 1 ) ( ... ) ( ) ( ) , ( kj ki j i j i x x x x x x j i D        (1)
dimana:
) , ( j i D = Jarak data ke i ke pusat cluster j ki x = Data ke i pada atribut data ke k
kj x = Titik pusat ke j pada atribut ke k
4. Hitung  kembali  pusat cluster dengan  menghitung rata-rata  dari  semua  data/  objek  dalam  tiap cluster .  Jika  dikehendaki  bisa  juga  menggunakan median dari cluster tersebut. Jadi rata-rata ( mean ) bukan satu-satunya ukuran yang bisa dipakai.
5. Hitung  kembali  jarak  setiap  data  dengan  pusat cluster yang  baru  seperti  langkah  no  c  sampai anggota cluster tidak berubah lagi.

## 3. METODE PENELITIAN
Pembuatan  program  aplikasi  pada  penelitian  ini mengikuti langkah-langkah pengembangan perangkat lunak  model waterfall (air  terjun).  Model  ini  dipilih dengan  alasan  untuk  membangun  sistem  ini dibutuhkan  beberapa  tahap  yang  berbeda,  yang diawali  dengan  analisa  kebutuhan,  perancangan, implementasi,  pengujian  sistem  dan  perawatan sistem.

## 3.1. Analisa Kebutuhan
Pada  analisa  kebutuhan  sistem  membahas beberapa  kebutuhan  dan  atau  persyaratan  terkait dengan input ,  proses  dan output .  Kebutuhan  atau persyaratan  diperoleh  berdasarkan  data  kegiatan
pembenahan  jaringan  irigasi  tersier  yang  dapat diperoleh  dari  Dinas  Pertanian  dan  Perkebunan  Kab. Malang.  Berdasarkan  data  tersebut  diperoleh  hasil analisa kebutuhan sistem berikut:
a. Kebutuhan input
Sistem  yang  akan  dibangun  membutuhkan  data masukan,  antara  lain:  Data  lokasi  (kecamatan, desa,  kelompok  tani,  koordinat, volume fisik), Data  nilai  (luas  lahan,  lebar  saluran,  prosentase potensi keruntuhan bangunan, prosentase kebocoran)
b. Kebutuhan proses Proses  yang  digunakan  untuk  mengolah  data masukan  adalah clustering dengan  algoritma K- Means. Tabel  1  berikut  ini  menunjukkan  kriteria yang digunakan dalam proses clustering.

## Tabel 1. Kriteria Pengelompokan
No. Kriteria
1 Luas Lahan
2 Lebar Saluran
3 Prosentase Potensi Keruntuhan
4 Prosentase Kebocoran
c. Kebutuhan output Output yang  diharapkan  adalah  hasil clustering lokasi  tiap  kegiatan  pembenahan  dan  prediksi biaya  yang  akan  digunakan  untuk  pekerjaan pembenahan lokasi.
3.2. Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan Menggunakan Metode K-Means Clustering
Pada  Gambar  1  berikut  ini  merupakan Flowchart metode K-Means  Clustering pada  Sistem Pendukung  Keputusan  Pengelompokan  Pekerjaan Pembenahan Jaringan Irigasi Tersier.
Start Input Data Nilai Data terakhir ? Penentuan pusat cluster Penghitungan jarak data dengan pusat cluster Data terakhir ? Ouput hasil Cluster Hasil iterasi baru= hasil iterasi lama? Laporan Hasil Pengelompokan data End Ya Tidak Ya Ya Tidak Tidak

## Gambar 1.  Flowchart K-Means Clustering

## 3.3. Bagan Struktur Menu Aplikasi
Bagan  struktur  menu  menggambarkan  menu yang  dapat  diakses  oleh user program  yang  terbagi menjadi  beberapa  hak  akses  yaitu staff dan
administrator.  Pada  Gambar  2  ditampilkan  struktur menu untuk hak akses staff .
Sistem Pendukung Keputusan Pengelompokan Pekerjaan Pembenahan
Jaringan Irigasi Tersier
Data Lokasi Data Nilai
Laporan Laporan Daftar Lokasi Laporan Daftar Pembiayaan Hasil Gambar 2.  Struktur menu staff
Pada  Gambar  3  ditampilkan  perancangan struktur menu untuk user administrator.
Sistem Pendukung Keputusan
Pengelompokan Pekerjaan Pembenahan Jaringan Irigasi Tersier Pengaturan
Biaya Laporan Laporan Daftar Lokasi Laporan Daftar Pembiayaan Data Lokasi Data Nilai Data User Hasil

## Gambar 3.  Struktur menu administrator

## 3.4. DFD Level 0
Pada Gambar 4 menunjukkan DFD level 0 yang merupakan  gambaran  dasar  dari  sistem  yang  akan dibangun  dimana  dalam  sistem  ini  terdapat  2  entitas yaitu staff dan administrator.
0 SPK Pengelompokan Pekerjaan Pembenahan Jaringan Irigasi Tersier Staff Administrator Besar Biaya Data user Laporan Pengelompokan Lokasi Laporan Prediksi Biaya Username+password Daftar Pengelompokan Lokasi Daftar Prediksi Biaya Data Lokasi Data Nilai

## Gambar 4.  DFD level 0

## 3.5. DFD Level 1
Pada  Gambar  5  merupakan  DFD  level  1  ini memiliki 7 proses yaitu proses pendataan user , proses pendataan  lokasi,  proses  pendataan  nilai,  proses pengaturan biaya, proses clustering , proses perhitungan  prediksi  biaya,  dan  proses  pembuatan laporan.  Proses-proses  tersebut  saling  berhubungan dan  data  yang  digunakan  berasal  dari  proses sebelumnya.
1 Pendataan User 2 Pendataan Lokasi 3 Pendataan Nilai 4 Pengaturan Biaya 5 Clustering 6 Perhitungan Prediksi Biaya 7 Pembuatan Laporan Staff Administrator tb_user tb_lokasi tb_nilai tb_biaya tb_cluster Data User Username + Password Data Lokasi Data Nilai Besar Biaya Hasil pengelompokan lokasi Hasil prediksi biaya Laporan pengelompokan lokasi Laporan Prediksi Biaya Daftar pengelompokan lokasi Daftar Prediksi Biaya
Gambar 5.  DFD level 1 3.6. Flowchart User Staff Pada  Gambar  6  berikut  ini  merupakan flowchart user staff .
Start Menu Utama Data Lokasi Data Nilai Laporan Input Data Lokasi Simpan,Ubah,Hapus Data Lokasi Output Data Lokasi Input lagi ?
Input Data Nilai Simpan,Ubah,Hapus Data Nilai Output Data Nilai Input lagi ? Laporan Daftar Lokasi Laporan Daftar Pembiayaan Output Daftar Lokasi Output Daftar Pembiayaan Cetak ? Laporan Daftar Lokasi Cetak ? Laporan Daftar Pembiayaan End Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Ya Ya Ya Ya Ya Ya Ya Ya Ya Input username,p assword Cek user Berhasil Login ? Ya Tidak Logout Ya Tidak Proses Cluster ? Clustering Output Hasil Cluster Ya Tidak Data Nilai Tidak Ya

## Gambar 6. Flowchart user staff

## 3.7. Flowchart User Administrator
Pada Gambar 7 berikut ini merupakan flowchart user administrator.
Menu Utama Data Lokasi Data Nilai Laporan Input Data Lokasi Simpan,Ubah,Hapus Data Lokasi Output Data Lokasi Input lagi ? Input Data Nilai Simpan,Ubah,Hapus Data Nilai Output Data Nilai Input lagi ? Laporan Daftar Lokasi Laporan Daftar Pembiayaan Output Daftar Lokasi Output Daftar Pembiayaan Cetak ? Laporan Daftar Lokasi Cetak ? Laporan Daftar Pembiayaan End Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Ya Ya Ya Ya Ya Ya Ya Ya Ya Pengaturan Biaya Input Besar Biaya Ubah Besar Biaya Output Besar Biaya Input lagi ? Tidak Tidak Ya Ya Data User Input Data User Simpan,Ubah,Hapus Data User Output Data User Input lagi ? Tidak Ya Ya Logout Start Input username,p assword Cek user Berhasil Login ? Ya Tidak Ya Tidak Tidak Proses Cluster ? Clustering Output Hasil Cluster Ya Tidak Data Nilai Tidak Ya
Gambar 7.  Flowchart User Administrator

## 3.8. 3.3 Implementasi
Proses  penulisan  program  dilakukan  sesuai dengan  perancangan/desain  yang  telah  dibuat sebelumnya. Software yang  digunakan  dalam pembuatan sistem pendukung keputusan pengelompokan  pekerjaan  pembenahan  jaringan irigasi  tersier  adalah Microsoft  Visual  Studio  2010 dan Microsoft SQL Server 2005.

## 3.9. Pengujian Sistem
Proses  pengujian  meliputi;  pendataan  lokasi, pendataan  nilai,  dan  pengaturan  biaya  sebagai masukan  sehingga  menghasilkan  beberapa cluster sesuai  dengan  rancangan.  Untuk  tahap  kelima  yaitu pemeliharaan/ Maintenance, tidak  dilakukan  karena keterbatasan waktu.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  persiapan  selesai  disusun  dan  program aplikasi  juga  telah  dibangun,  maka  tahap  selanjutnya adalah menguji coba aplikasi yang sudah dibangun.
Gambar  8  dan  Gambar  9  berikut  ini menampilkan  halaman  data  lokasi  yang  digunakan untuk mengelola data calon lokasi pembenahan.
Gambar 8.  Halaman data lokasi tab data
Gambar 9.  Halaman data lokasi tab form
Gambar  10  dan  Gambar  11  menampilkan halaman  data  nilai  yang  digunakan  untuk  mengelola data  nilai  tiap  lokasi  yang  akan  digunakan  pada proses pengelompokan.
Gambar 10.  Halaman data nilai tab data
Gambar 11.  Halaman data nilai tab form
Pada  Gambar  12  merupakan  halaman  hasil pengelompokan  pekerjaan  pembenahan  jaringan irigasi tersier.
Gambar 12.  Halaman hasil pengelompokan pekerjaan Pada  Gambar  13  merupakan  halaman  data user yang  digunakan  untuk  mengelola  data user yang dapat  menggunakan  sistem  pendukung  keputusan pengelompokan  pekerjaan  pembenahan  jaringan irigasi tersier.
Gambar 13.  Halaman data user
Pada Gambar 14 merupakan tampilan pengaturan  besar  biaya  pembenahan  yang  digunakan dalam proses perhitungan prediksi biaya.
Gambar 14.  Halaman pengaturan biaya
Selanjutnya, dalam sistem pendukung keputusan ini  terdapat  dua  buah  laporan  yaitu  laporan  daftar lokasi  pembenahan  dan  laporan  prediksi  biaya pembenahan.  Pada  Gambar  15  merupakan  tampilan laporan  daftar  lokasi  pembenahan  dan  pada  Gambar 16 merupakan tampilan laporan daftar prediksi biaya pembenahan
Gambar 15.  Laporan daftar lokasi pembenahan
Gambar 16.  Laporan daftar prediksi biaya pembenahan Pada tahap pengujian dilakukan dengan menggunakan  metode blackbox yaitu  menguji fungsionalitas dari perangkat lunak saja. Fungsionalitas  sistem  diuji  dalam  beberapa  sistem operasi  yaitu Windows  7  Professional,  Windows  8.1, dan Windows  10 dengan  tujuan  untuk  mengetahui kelemahan sistem.
Tabel  2  berikut  ini  merupakan  tabel  hasil pengujian  fungsionalitas  dari  program  aplikasi  yang dibangun.
Tabel 2.  Pengujian Fungsional Sistem Fungsi Sistem Operasi Win 7 Prof. Win 8.1 Win 10
1
Login dengan memasukkan user name dan password sesuai dengan hak akses √ √ √ 2 Login sebagai staff
a. User masuk ke sistem dengan hak akses sebagai staff
√ √ √ b. staff dapat melihat data lokasi √ √ √ c. Staff dapat memasukkan data lokasi √ √ √ d. Staff dapat mengubah data lokasi √ √ √ e. Staff dapat menghapus data lokasi √ √ √ f. Staff dapat melihat data nilai √ √ √ g. staff dapat memasukkan data nilai √ √ √ h. staff dapat mengubah data data nilai √ √ √ i. staff dapat menghapus data data nilai √ √ √ j. Staff dapat melihat hasil pengelompokan pekerjaan √ √ √ k. Staff dapat melihat laporan daftar lokasi pembenahan √ √ √
l.
Staff dapat melihat laporan daftar prediksi
biaya pembenahan
√
√
√
m. staff dapat mencetak laporan daftar lokasi pembenahan √ √ √ n. staff dapat mencetak laporan daftar prediksi biaya pembenahan √ √ √ 4 Login sebagai administrator a. User masuk ke sistem dengan hak akses sebagai administrator √ √ √ b. administrator dapat melihat data lokasi √ √ √ c. administrator dapat memasukkan data lokasi √ √ √ d. administrator dapat mengubah data lokasi √ √ √
e. administrator dapat menghapus data lokasi √ √ √ f. administrator dapat melihat data nilai √ √ √ g. administrator dapat memasukkan data nilai √ √ √ h. administrator dapat mengubah data data nilai √ √ √ i. administrator dapat menghapus data data nilai √ √ √ j. administrator dapat melihat hasil pengelompokan pekerjaan √ √ √ k. administrator dapat melihat laporan daftar lokasi pembenahan √ √ √ l. administrator dapat melihat laporan daftar prediksi biaya pembenahan √ √ √ m. administrator dapat mencetak laporan daftar lokasi pembenahan √ √ √ n. administrator dapat mencetak laporan daftar prediksi biaya pembenahan √ √ √ o. administrator dapat mengubah biaya pembenahan √ √ √ p. administrator dapat memasukkan data user √ √ √ q. administrator dapat mengubah data data user √ √ √ r. administrator dapat menghapus data data user √ √ √ s. Administrator dapar mencetak data user √ √ √
5. PENUTUP
5.1. Kesimpulan
Berdasarkan  pembahasan  yang  telah  dilakukan maka didapat beberapa kesimpulan sebagai berikut.
1. Dengan  adanya  sistem  pendukung  keputusan pengelompokan pekerjaan pembenahan jaringan irigasi  tersier,  dapat  membantu  pengambil keputusan dalam melakukan pemilihan kegiatan pembenahan untuk tiap calon lokasi pembenahan  sesuai  dengan  kondisi  masing- masing lokasi.
2. Secara  fungsional,  perangkat  lunak  yang  dibuat dapat  berjalan  pada  berbagai  sistem  operasi Windows yaitu Win 7 Professional, Win 8.1, dan Win  10 dengan  beberapa  ketentuan  yang mendukung  seperti  ketersediaan Microsoft  Net Framework dan Crystal Report.
3. Pengujian  terhadap  metode  yang  digunakan yaitu  metode K-Means  Clustering menyatakan bahwa  hasil  perhitungan  sistem  dan  hasil perhitungan  manual  sama  sehingga  dapat disimpulkan metode berjalan dengan baik dalam sistem pendukung keputusan ini.

## 5.2. Saran
Adapun  saran  yang  dapat  diberikan  setelah melakukan pengujian sebagai berikut.
1. Menambahkan fitur perbandingan dengan metode clustering yang lain.
2. Menambahkan  fitur  pencarian  data  lokasi,  data nilai, dan hasil pengelompokan.
3. Menambahkan  fitur  menu  pengaturan  awal pusat cluster pada hak akses user administrator

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Agusta,  Y.  2007. K-means  -  Penerapan, Permasalahan  dan  Metode  Terkait .  Jurnal Sistem dan Informatika Vol. 3 (Februari 2007).
[2] Pemerintah Republik Indonesia. 2006. Peraturan  Pemerintah  Republik  Indonesia Nomor 20 Tahun 2006 tentang Irigasi .  Jakarta: Pemerintah Republik Indonesia.
[3] Ong, Johan Oscar . 2013. Implementasi Algoritma K-Means Clustering untuk Menentukan Strategi Marketing President University, Jurnal  Ilmiah  Teknik  Industri,  Vol. 12, No. 1, Juni 2013 ISSN 1412-6869.
[4] Kementrian  Pertanian.  2015. Pedoman  Teknis
Pengembangan Jaringan Irigasi APBN-
Perubahan  TA.  2015 .  Jakarta:  Direktorat Jenderal Prasarana dan Sarana Pertanian.
[5] ___________________.  2016. Pedoman  Teknis
Rehabilitasi Jaringan Irigasi . Jakarta: Direktorat  Jenderal  Prasarana  dan  Sarana Pertanian.
[6] Susanto,  Arief  Rahman.  2012. TA:  Sistem Pendukung Keputusan Pengadaan Buku Perpustakaan STIKOM Surabaya Menggunakan Metode K-Means Clustering . STIKOM Surabaya.