## PERBANDINGAN ALGORITMA K-MEANS DAN K-MEDOIDS UNTUK PENGELOMPOKAN HASIL PERTANIAN DI KABUPATEN CIREBON
Mala Nafilah, Nining Rahaningsih, Raditya Danar Dana Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No. 10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon 45131, Jawa Barat malanafilah1@gmail.com

## ABSTRAK
Dataset  mengenai  pengelompokan  hasil  produksi  pertanian  Dinas  Pertanian  Kabupaten  Cirebon  saat  ini masih  belum  tersedia.  Keterbatasan  dataset  ini  membuat  kurangnya  informasi  mengenai  perbedaan  dan keunggulan hasil pertanian antar kecamatan. Oleh karena itu, sebagai salah satu usaha dalam membantu Dinas Pertanian  untuk  memudahkan  pemberian  informasi  kepada  masyarakat  dan  pihak  tertentu  dalam  mencari informasi,  dengan  melakukan  pengolahan  data  yaitu  pengelompokan  yang  dapat  menyelesaikan  permasalahan tersebut. Diperlukan adanya pengelompokan  yaitu untuk pemetaan kecamatan dengan  hasil produksi pertanian menggunakan metode clustering . Metode clustering yang diterapkan adalah algoritma K-Means dan K-Medoids . Kemudian  dilakukan  perbandingan  berdasarkan  nilai Davies  Bouldin  Index (DBI)  kedua  algoritma  agar  bisa memilih  algoritma clustering terbaik.  Tujuannya  untuk  mengetahui  setiap  Kecamatan  di  Kabupaten  Cirebon dengan hasil pertanian yang terkumpul dalam suatu cluster tertentu. Microsoft Excel dan RapidMiner digunakan untuk  proses  pengolahan  data.  Metode  pendekatan  menggunaan  teknik  data  mining Knowledge  Discovery  in Database  Process (KDD)  dengan  langkah  dalam  prosesnya  adalah data  selection,  prepocessing, transformasi , data mining dan evaluasi. Hasil perbandingan antara K-Means dan K-Medoids menunjukan bahwa nilai DBI pada K-Means sebesar  0,368  mendapatkan  3 cluster sedangkan  nilai  DBI K-Medoids sebesar  0,706  mendapatkan  8 cluster. Dapat disimpulkan nilai optimal K-Means menghasilkan 0,368 dengan 3 cluster .
Kata kunci : Hasil pertanian, Clustering, K-Means, K-Medoids dan Knowledge Discovery in Database Process (KDD)

## 1. PENDAHULUAN
Manusia  membutuhkan  sumber  energi  dalam setiap  aktivitasnya,  mulai  dari  bekerja,  berolahraga, bahkan  kebutuhan  yang  paling  mendasar  yang  harus dipenuhi dalam setiap saat adalah pangan [1]. Pangan merupakan  kebutuhan  yang  sangat  penting  untuk diperhatikan  dalam  kehidupan  banyak  orang  [2]. Sebagian besar penduduk Indonesia bekerja di sektor pertanian karena Indonesia adalah negara agraris  [1]. Sektor  pertanian  menjadi  salah  satu  kekuatan  untuk membangun perekomonian suatu  wilayah. Salah satu yang  memberikan  kontribusi  terhadap  perekonomian daerah  di  Kabupaten  Cirebon  adalah  produksi pertanian.  Subsektor  yang  memberikan  kontribusi dalam  pertanian  mencakup  hortikultra,  peternakan, tanaman pangan, perikanan, dan perkebunan. Terdapat 7 jenis tanaman pangan yang dihasilkan di wilayah ini yaitu  padi,  kacang  tanah,  jagung,  kacang  hijau,  ubi jalar, kedelai dan ubi kayu.
Permasalahan  yang  terjadi  di  Dinas  Pertanian Kabupaten  Cirebon  ini  ketersediaan  dataset  untuk pengelompokan hasil pertanian masih belum memadai.  Keterbatasan  dataset  ini  membuat  tidak adanya informasi mengenai perbedaan dan keunggulan  hasil  pertanian  antar  kecamatan.  Oleh karena  itu,  perlu  adanya  pengolahan  dataset  untuk pengelompokan  terhadap  hasil  pertanian  setiap kecamatan,  sehingga  dapat  menghasilkan  pemetaan dari  hasil  pertanian  kedalam  suatu cluster tertentu yang  dapat  membedakan  kecamatan-kecamatan dengan keunggulan hasil produksi pertanian
berdasarkan jumlah cluster yang optimal. Penggunaan metode  pengelompokan  dengan  penerapan  algoritma K-Means dan K-Medoids dapat  digunakan  sebagai pemecah  masalah,  sehingga  mempermudah  mencari informasi tentang kelompok kecamatan yang menghasilkan keunggulan hasil produksi pertanian.
Penelitian  yang pernah dilakukan dengan kedua algoritma yaitu perbandingan metode clustering yaitu algoritma K-Means dan K-Medoids dalam menentukan hasil cluster , pernah dilakukan oleh  [3] dengan judul “Perbandingan  Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk  Pengelompokkan  Daerah  Produksi  Kakao” tujuan  pada  penelitian  ini  melakukan  proses pengelompokan  terhadap  wilayah  produksi  kakao  di Provinsi  Sulawesi  Selatan,  perbandingan  kinerja  dua algoritma  yaitu K-Means dan K-Medoids dilakukan dengan  satu  dataset.  Hasil  dari  analisis  menunjukan bahwa, berdasarkan perbandingan nilai DBI menggunakan  RapidMiner  diperoleh  algoritma K- Means menghasilkan nilai DBI 0,292 dan K-Medoids menghasilkan nilai DBI 0,365 dengan masing-masing nilai k adalah 4. Kemudian penelitian ini menyimpulkan  bahwa  nilai  algoritma K-Means lebih efektif dibandingkan dengan algoritma K-Medoids . Metode clustering adalah  metode  analisis  atau data  mining  yang  mengimplementasikan  pendekatan unsupervised untuk  pemodelan  data.  Metode  ini termasuk  dalam  kategori  pengelompokan  data  yang menggunakan  sistem  partisi.  Ada  beberapa  contoh algortima clustering adalah K-Means,  Hierarchical Clustering dan Density-Based  Spatial  Clustering  of
Applications with Noi se , K-Medoids. Pengelompokan dengan  algoritma K-Means dan K-Medoids dipilih karena  adanya  perbedaan  cara  kerja  kedua  metode clustering tersebut. K-Means mengelompokkan  data dengan  memisahkan  data  kedalam  satu  atau  lebih kelompok  atau cluster berdasarkan  kesamaan karakteristiknya, sedangkan K-Medoids menggolongkan  indeks  informasi  dari  setiap  objek data kedalam kumpulan-kumpulan yang didefinisikan dengan  jelas.  Algoritma K-Medoids memilih  objek sebagai representasi pusat cluster untuk setiap cluster , sedangkan  algoritma K-Means menggunakan  nilai rata-rata sebagai pusat cluster [4].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Dalam paper ini membahas mengenai perbandingan  dan  implementasi  metode clustering menggunakan  algoritma k-means dan k-medoids. Paper (1)  [4]  dengan  judul  “Perbandingan  Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk  Pengelompokan Program  BPJS  Ketenagakerjaan”.  Tujuan  penelitian ini  adalah  untuk  membandingkan  dua  algoritma clustering berdasarkan  karakteristik  bukan  penerima upah  yang  dimiliki.  Dalam  rangka  mempermudah proses  pendaftaran  bagi  peserta  baru  ke  dalam program  BPJS  Ketenagakerjaan,  dalam  penelitian  ini akan  mengelompokan  peserta  menggunakan  metode clustering guna  memberikan  rekomendasi  kepada peserta  baru  yang  akan  mendaftar.  Hasil  penelitian menunjukan bahwa K-Medoids menghasilkan kelompok  yang  lebih  kuat  dan  stabil  daripada K- Means .
Paper (2) [5] dengan judul “Evaluasi Clustering K-Means dan K-Medoid Pada Persebaran Covid-19 di Indonesia  dengan  Metode  Davies-Bouldin  Index (DBI)”.  Pengujian  komparasi  kedua  algoritma dibuktikan  melalui  hasil  nilai  Devies  Bouldin  Index (DBI)  sebagai  parameter  evaluasi.  Simpulan  dari penelitian  ini K-Means menghasilkan  nilai  0,976 sedangkan K-Medoids menghasilkan  nilai  0,98.  Jadi algoritma yang memiliki nilai DBI paling rendah dan dapat  disebut  menghasilkan  klaster  terbaik  dalam klaster data sebaran Covid-19 di Indonesia adalah K- Means.
Paper  (3)  [6]  dengan  judul  Implementasi K- Means dan K-Medoids dalam  “Pengelompokan Wilayah Potensial Produksi Daging Ayam” penelitian ini, mengimplementasikan algoritma K-Means dan K- Medoids menggunakan  pengukuran Davies  Bouldin Index (DBI).  Hasilnya  menunjukan  bahwa  algoritma K-Means lebih  optimal  dengan  pengelompokan menjadi  5 cluster dapat  mengelompokan  wilayah potensial  produksi  daging  ayam  di  Provinsi  Jawa Barat.  Penilaian  kinerja  dilakukan  menggunakan Davies  Bouldin  Index (DBI)  untuk  menentukan algoritma  paling  optimal  diantara  penggunaan K- Means dan K-Medoids. Paper  (7) [7]  dengan  judul  “Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Pengelompokkan  Daerah  Rawan  Tanah  Longsor  di
Provinsi Jawa Barat”. Penelitian ini membahas tentang Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) yang belum dapat mengoptimalkan layanan kepada korban bencana,  ini  terkait  dengan  lamanya  waktu  yang dibutuhkan  untuk  mendapatkan  bantuan  karena kekurangan peralatan dan makanan di lokasi bencana. Analisa dan hasil yang ditemukan pada data kejadian tanah  longsor, K-Means lebih  baik  dibandingkan menggunakan K-Medoids. Paper  (11)  [1]  “Analisis Cluster Provinsi Indonesia  Berdasarkan  Produksi  Bahan  Pangan Menggunakan Algoritma K-Means ”. Dalam penelitian ini, membahas masalah yang ada di sektor pertanian. Hasilnya  menunjukkan  bahwa  tiga  provinsi  (Jawa Barat, Jawa Tengah, dan Jawa Timur) memiiki tingkat produksi bahan pangan yang tinggi, sedangkan empat provinsi memiliki tingkat produksi sedang, dan tingkat produksi  bahan  pangan  yang  rendah  sebanyak  27 provinsi.
Dalam  paper  ini  membahas  mengenai  metode clustering menggunakan algoritma K-Medoids . Paper (12)  [8]  “Penerapan K-Medoids dalam  Klasifikasi Persebaran  Lahan  Kritis  di  Jawa  Barat  Berdasarkan Kabupaten”.  Permasalahan  yang  ditemukan  dalam penelitian  ini  adalah  adanya  lahan  kritis  yang membutuhkan rehabilitasi dan peningkatan produktivitas  untuk  kembali  ke  kondisi  sebelumnya sebagai  ekosistem  yang  sehat  atau  untuk  mencapai hasil  yang  lebih  optimal.  Dari  hasil clustering ditemukan  dalam  penelitian  ini  diperoleh  5 cluster terbaik yaitu 81 wilayah pada C 0, 48 wilayah pada C 1,  229  wilayah  pada  C  2,  14  wilayah  pada  C  3,  6 wilayah pada C 4.
Dalam  paper  ini  membahas  mengenai  beberapa potensi  dalam  mendukung  peningkatan  ekonomi daerah.  Paper  (14)  [9]  “Potensi  Sektor  Pertanian Dalam  Prioritas  Pembangunan  Ekonomi  Kabupaten Belitung”.  Dengan  memanfaatkan  data  PDRB berdasarkan  dasar  harga  konstan,  penelitian  ini bertujuan  untuk  mengidentifikaso  potensi  peran kontribusi sektor pertanian dalam upaya pembangunan ekonomi  di  Kabupaten  Belitung.  Menurut  analisis penelitian  ini,  Sektor  Pertanian,  Perikanan  dan Kehutanan  dapat  menjadi  prioritas  dalam  upaya pembangunan ekonomi di Kabupaten Belitung.
Dalam  paper  ini  membahas  mengenai  tahapan Literature  Review. Paper  (15)  [10]  “Legalisasi Dokumen  Elektronik  Menggunakan  Tanda  Tangan Digital  sebagai  Alternatif  Pengesahan  Dokumen  di Masa Pandemi”. Metode dalam literature review yang diterapkan  dalam  penelitian  ini  adalah  dengan mereview kumpulan artikel yang berhubungan dengan Perbandingan  Algoritma K-Means Dan K-Medoids Untuk  Pengelompokan  Hasil  Pertanian  di  Kabupaten Cirebon.  Ada  4  tahapan  yang  digunakan  dalam mereview kumpulan artikel. Tahap pertama formulasi permasalahan  Tahap  kedua  melibatkan  pencarian literature yang  relevan  dengan  topik  penelitian. Ketiga, evaluasi data dilakukan dengan menyaring dan memilih  artikel  yang  paling  baru  dalam  5  tahun
terakhir. Tahap keempat analisis dan interpetasi adalah tahapan  pelaksanaan literature  review dengan menggunakan  teknik  yaitu  mencari  kesamaan ( compare ), mencari ketidaksamaan ( contrast ), memberikan  pandangan  ( criticize ),  membandingan ( synthesize ),  dan  meringkas  ( summarize )  beberapa penelitian  yang  relevan.  Tujuannya  untuk  menyusun pemahaman  dengan  mempertimbangkan  temuan- temuan dari berbagai penelitian terkait.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Metode Penelitian
Pada  penelitian  ini  metode  yang  diterapkan adalah  metode Knowledge  Discovery  in  Database Process (KDD).

## Gambar 1. Tahapan metode penelitian [8]

## 3.2. Sumber Data
Data  penelitian  ini  yang  dikumpulkan  langsung dari  Dinas  Pertanian  Kabupaten  Cirebon  pada  bulan Oktober 2023. Dataset yang diperoleh mencakup nama kecamatan,  jenis  tanaman  pangan  dan  hasil  produksi selama 5 tahun dari tahun 2018-2022.

## 3.3. Teknik Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  diperoleh  melalui  serangkaian tahapan,  dimulai  dari  tahapan  observasi,  wawancara, studi lliteratur dan dokumentasi.  Dari proses tersebut diperoleh  dataset  hasil  pertanian  selama  5  tahun  dari tahun  2018-2022.  Data  produksi  pertanian  yang digunakan  berdasarkan  dari  40  Kecamatan  di Kabupaten Cirebon.

## 3.4. Teknik Analisis Data
Penerapan  metode clustering menggunakan algoritma K-Means dan K-Medoids .  Algoritma  yang sudah  di  implementasikan  dalam  RapidMiner akan menghasilkan nilai Davies Bouldin Index (DBI).
1) Algoritma K-Means Pengelompokan data dengan K-Means melibatkan proses sebagai berikut:
a) Menentukan jumlah cluster
b) Pusat awal atau centroid (pusat klaster awal) ditentukan secara acak
c) Menaksirkan jarak dari tiap centroid dengan menggunakan formula Euclidean distance 𝑑(𝑥, 𝑦) = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 ……… (1)
d) Menghitung centroid baru dengan kedudukan baru dengan menggunakan metode pencarian objek rata-rata pada cluster
e) Sampai hasil pengelompokan tidak  berupah ulangi langkah sebelumnya [3].
2) Algoritma K-Medoids Formula K-Medoids sebagai berikut:
a) Menetapkan jumlah cluster (k)
b) Dengan  menggunakan  rumus  persamaan, persamaan  ukuran  jarak Euclidian  Distance digunakan  untuk  mengalokasikan  setiap objek atau data ke cluster terdekat 𝑑(𝑥, 𝑦) = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 ……. (2)
c) Pilih  kandidat medoid baru  dari  masing- masing cluster secara acak.
d) Menghitung menghitung nilai total jarak baru –  total  jarak  lama  untuk  menghitung  total simpangan (S). Untuk membuat sekumpulan k  objek  baru  sebagai medoid, tukar  objek dengan n data cluster jika didapatkan S < 0.
e) Ulangi  langkah  3  sampai  dengan  5  hingga tidak  ada  perubahan medoid . Dengan  begitu cluster dan  anggota  masing-masing  dapat diperoleh [4].

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  dilakukan  delapan  kali  percobaan untuk mengevaluasi nilai DBI algoritma K-Means dan K-Medoids menggunakan  RapidMiner.  Hasil  dari analisis  ditemukannya  nilai  DBI  dari  hasil  pengujian data,  menunjukan  bahwa  penggunaan  algoritma K- Means dengan  3  klaster  dapat  secara  optimal mengelompokan  hasil  pertanian,  dengan  hasil  nilai DBI mencapai 0,368. Sementara, dalam pengelompokan  menggunakan  algoritma K-Medoids, didapat  nilai  DBI  sebesar  0,706  dengan  jumlah  8 cluster .

## 4.1. Data Hasil Pertanian
Data yang diperlukan untuk penelitian ini adalah data  hasil  pertanian,  data  ini  diperoleh  langsung  dari Dinas  Pertanian  Kabupaten  Cirebon.  Dataset  ini mencakup nama 40 Kecamatan di Kabupaten Cirebon, terdiri  dari  7  jenis  tanaman  pangan  dengan  hasil produksi selama 5 tahun dari tahun 2018-2022.

## 4.2. Data Selection
Data yang sudah diperoleh tidak langsung diolah. Agar  dapat  diolah  menggunakan  metode clustering diperlukan proses pemilihan data terhadap atribut data. Atribut  data  yang  digunakan  terdiri  dari  nama kecamatan,  hasil  produksi  jagung,  kacang  hijau, kacang tanah, padi, ubi jalar, ubi kayu dan kedelai. Berikut penerapan data selection pada RapidMiner:
1. Langkah awal dalam RapidMiner adalah membaca dataset dari file excel, dengan membuka data yang akan diolah adalah tahap penting dalam melakukan  analisis.  Lakukan  penginputan  data menggunakan operator r ead excel
Gambar 2. Cara mengimpor data [Sumber: Mala, 2023]
Setelah  membuka  lokasi  file,  pada  tahap  ini memilih  sel  yang  akan  digunakan  dalam  proses pengujian
Gambar 3. Tampilan dataset hasil pertanian [Sumber: Mala, 2023]
Dalam  proses  ini  melakukan  pemilihan  atribut yang  akan  digunakan  dalam  proses  pengolahan  data. Operator Select  Attribute s  digunakan  untuk  memilih atribut. Atribut yang dipilih meliputi nama kecamatan, jenis  tanaman  pangan.  Lakukan  pencarian select attributes pada operators
Gambar 4. Tampilan select attributes [Sumber: Mala, 2023]
Gambar 5. Tampilan Atribut yang belum dipindahkan ke select attributes [Sumber: Mala, 2023]
Pada attributes klik  2  kali  untuk  memindahkan atribut yang akan diolah
Gambar 6. Tampilan atribut data yang sudah dipilih [Sumber: Mala, 2023]

## 4.3. Data Preprocessing
Dalam  proses  ini,  atribut  yang  tidak  dibutuhkan atau tidak diseleksi adalah no dan tahun pada dataset. Hal  ini  dilakukan  agar  atribut  tersebut  tidak mengganggu proses data berlangsung.

## 4.4. Transformasi
Tahap ini akan mengubah atribut nama kecamatan yang  termasuk  dalam  nominal  ke  bentuk  numerik dengan menggunakan operator Nominal To Numerical .  Pada  tahap  ini,  data  diubah  ke  dalam format yang sesuai dengan algoritma clustering yang akan digunakan.
Gambar 7. Tampilan operator nominal to numerical [Sumber: Mala, 2023]
Pada  parameters Nominal  To  Numerical ,  ubah attribute filter type menjadi subset agar bisa memilih atribut nominal yang akan dijadikan numerik
Gambar 8. Tampilan sebelum atribut diseleksi [Sumber: Mala, 2023]
Gambar 9. Tampilan sesudah selected attribute [Sumber: Mala, 2023]

## 4.5. Data Mining
Pada tahap ini, terdapat dua penggunaan  metode clustering yaitu  menerapkan  algoritma K-Means dan K-Medoids . Proses pada tahapan dengan penggunaan operator tertentu dilakukan langkah sebagai berikut: 1. Pilih import data  menggunakan  operator Read Excel untuk  menginput data dari excel  yang akan diolah ke RapidMiner 2. Operator Select  Attribute s  digunakan  untuk memilih  atribut  tertentu  dan  atribut  yang  tidak dibutuhkan harus dihilangkan agar tidak mengganggu  ketika  proses  data  berlangsung. Atribut  yang  dipilih  meliputi  nama  kecamatan, jagung,  ubi  jalar,  kacang  hijau,  padi,  kedelai, kacang tanah, dan ubi kayu
3. Dataset  hasil  pertanian  ini  memiliki  atribut  nama kecamatan  yang  bersifat  nominal,  dalam  hal  ini operator Nominal  To  Numerical digunakan  untuk mengonversi  atribut  nominal  menjadi  bentuk numerik  agar  dapat  digunakan  dalam  analisis clustering .
4. Penelitian  ini  menggunakan  dua  algoritma  untuk melakukan clustering . Oleh karena itu, penggunaan  operator Multiply dipilih  untuk membagi  data  yang  sama,  sehingga  tidak nenambah operator yang sama.
5. Penggunaan  operator K-Means dan K-Medoids dalam pengujian dengan 8 kali percobaan .
Untuk  mengevaluasi  hasil  algoritma clustering, digunakan  operator Performance  Distance .  Setiap operator K-Means dan K-Medoids dievaluasi  dengan mengukur performance jarak antar titik dalam cluster.
Gambar 10. Tampilan penerapan metode clustering menggunakan rapidminer [Sumber: Mala, 2023]

## 4.6. Evaluasi
Dalam  tahap  evaluasi  ini,  penggunaan  operator Cluster  Distance  Performance ,  dilakukan  pengujian mencari  hasil  terbaik  dari  2,3,4,5,6,7,8 cluster yang
diuji.  Dalam  operator Cluster  Distance  Performance yang  digunakan  untuk  menilai  hasil  DBI  dari  setiap cluster yang diuji. Berikut tampilan hasil pengujian:
Gambar 11. Algoritma k-means dan k-medoids dengan k 2
[Sumber: Mala, 2023]
Gambar 12. Hasil DBI algoritma k-means dengan k 2 [Sumber: Mala, 2023]
Gambar 13. Hasil DBI algoritma k-medoids dengan k 2 [Sumber: Mala, 2023]
Gambar 14. Algoritma k-means dan k-medoids dengan k 8 [Sumber: Mala, 2023]
Gambar 15. Hasil DBI algoritma k-means dengan k 8 [Sumber: Mala, 2023]
Gambar 16. Hasil DBI algoritma k-medoids dengan k 8 [Sumber: Mala, 2023]
Pada tabel 1 menampilkan hasil perbandingan K- Means dan K-Medoids , disertakan keterangan jumlah cluster dan  nilai  DBI  yang  dihasilkan  oleh  algoritma K-Means dan K-Medoids .  Untuk  mengukur  seberapa baik  pengelompokan  yang  diperoleh  oleh  masing- masing algoritma, maka nilai DBI digunakan sebagai evaluasi. Berikut rincian dari hasil perbandingan:
Tabel 1. Hasil Perbandingan DBI Metode Clustering
Jumlah Cluster DBI Algoritma K-Means K-Medoids 2 0.397 1.255 3 0.368 1.031 4 0.470 2.035 5 0.409 1.218 6 0.442 0.839 7 0.469 0.942 8 0.380 0.706
[Sumber: Mala, 2023]
Berdasarkan  hasil  dari  Tabel  2,  ditemukan  nilai  DBI sebesar  0,368  menggunakan  algoritma K-Means, dengan  jumlah  3 cluster menunjukkan  bahwa  nilai tersebut  adalah  yang  terbaik  untuk  pengelompokan, karena nilai DBI nya lebih kecil diantara hasil DBI K- Means lain . Gambar  4.16  menunjukkan  adanya  3 cluster dengan  35  anggota  pada  kelompok  C0,  2 anggota  pada  kelompok  C1,  dan  3  anggota  pada kelompok C2.
Gambar 17. Jumlah cluster model k-means [Sumber: Mala, 2023]
Gambar 18. Jumlah cluster model k-medoids
[Sumber: Mala, 2023]
Pada Gambar 19 menunjukkan hasil pengelompokan dari masing-masing cluster :
Gambar 19. Hasil pengelompokan [Sumber: Mala, 2023]

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  analisis  terhadap  data  hasil pertanian  di  Kabupaten  Cirebon  menggunakan algoritma clustering dengan  membandingkan  kedua algoritma,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  sebagai berikut:  Diterapkannya  teknik  data  mining  dengan metode  algoritma K-Means dan K-Medoids untuk pengelompokan  hasil  pertanian,  dengan  tahapan pertama  mengumpulkan  data  hasil  pertanian  secara langsung  pada  Dinas  Pertanian  Kabupaten  Cirebon. Teridentifikasinya  hasil  pengelompokan  dengan algoritma K-Means dan K-Medoids , dengan pengujian 8 kali percobaan pada masing-masing algoritma untuk mendapatkan nilai DBI terkecil. Hasilnya menunjukan bahwa nilai DBI pada algoritma K-Means menghasilkan nilai DBI 0,368, dengan 3 cluster hasil dengan  C0  memiliki  36  anggota,  C1  memiliki  1 anggota dan C2 memiliki 4 anggota. Sedangkan nilai DBI K-Medoids sebesar  0,706  dengan  jumlah  8 cluster .  C0  memiliki  1  anggota,  C1  memiliki  3 anggota,  C2  memiliki  1  anggota,  C3  memiliki  2 anggota,  C4  memiliki  9  anggota,  C5  memiliki  2 anggota, C6 memiliki 20 anggota, dan C7 memiliki 2 anggota.  Diketahuinya  jumlah cluster dari  hasil evaluasi performance perbandingan  antara  algoritma K-Means dan K-Medoids .  Dapat  disimpulkan  bahwa nilai DBI pada algoritma K-Means menghasilkan nilai DBI  0,368,  dengan  3 cluster memberikan  hasil pengelompokan  yang  optimal.  Informasi  ini  dapat menjadi  dasar  bagi  para  pemangku  kebijakan  untuk pengambilan  keputusan  terkait  sektor  pertanian  di Kabupaten Cirebon.
Penelitian  tentang  data  mining  menggunakan dataset  hasil  produksi  pertanian  dengan  algoritma clustering dapat dilanjutkan dengan mempertimbangkan penggunaan operator yang digunakan  pada  RapidMiner.  Agar  mengoptimalkan proses  rancangan  RapidMiner  penelitian  selanjutnya disarankan  untuk  melakukan  tahapan  data selection, preprocessing dan  transformasi  pada  parameter read excel yaitu Import  Configuration  Wizard ,  sehingga operator Select  Atribut dan Nominal  To  Numerical tidak  perlu  digunakan.  Kemudian  agar  menghemat waktu run pada  RapidMiner  maka  disarankan  untuk menggunakan operator Optimaze Parameters .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  T.  Tendean  and  W.  Purba,  “Analisis  Cluster Provinsi Indonesia Berdasarkan Produksi Bahan
Pangan  Menggunakan  Algoritma  K-Means,” J. Sains dan Teknol. , vol. 1, no. 2, pp. 5–11, 2020.
[2]  L.  Fimawahib,  I.  R.  Bakti,  and  A.  Supriyanto, “Algoritma  K-Medoids  untuk  Pengelompokan Produksi  Padi  dan  Beras  sebagai  Upaya Optimalisasi  Ketahanan  Pangan  di  Provinsi Riau,” SATIN - Sains dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 2, pp. 13–24, 2022, doi: 10.33372/stn.v8i2.877.
[3]  N. A.  S.  Z.  Abidin,  R. D.  Avila,  A. Hermatyar, and  Rismayani,  “Perbandingan  Algoritma  K- Means  dan  K-Medoids  untuk  Pengelompokan Daerah  Produksi  Kakao,” J.  Tek.  Inform.  dan Sist. Inf. , vol. 8, pp. 383–391, 2022.
[4]  A.  Meiriza,  E.  Ali,  Rahmiati,  and  Agustin, “Perbandingan  Algoritma  K-Means  dan  K- Medoids  untuk  Pengelompokan  Program  BPJS Ketenagakerjaan,” Indones.  J.  Comput.  Sci. , 2023.
[5]  Fathurrahman,  S.  Harini,  and  R.  Kusumawati, “Evaluasi  Clustering  K-Means  dan  K-Medoid Pada  Persebaran  Covid-19  di  Indonesia  dengan Metode  Davies-Bouldin  Index  (DBI),” J. Mnemon. , vol. 6, no. 2, pp. 117–128, 2023.
[6]  M. K. Hidayat and R. Fitriana, “Implementasi K- Means  dan  K-Medoids  dalam  Pengelompokan Wilayah  Potensial  Produksi  Daging  Ayam,” J. Teknol.  Ind.  Pertan. ,  vol. 32, no.  158,  pp.  239– 247, 2022.
[7]  M. Herviany, S. P. Delima, T. Nurhidayah, and Kasini,  “Perbandingan  Algoritma  K-Means  dan K-Medoids  untuk  Pengelompokkan  Daerah Rawan Tanah Longsor di Provinsi Jawa Barat,” MALCOM  Indones.  J.  Mach.  Learn.  Comput. Sci. , vol. 1, no. April, pp. 34–40, 2021.
[8]  L.  Karlina  and  O.  Nurdiawan,  “Penerapan  K- Medoids  dalam  Klasifikasi  Persebaran  Lahan Kritis di Jawa Barat Berdasarkan Kabupaten/Kota,”  2023.  [Online].  Available: https://opendata.jabarprov.go.id/id.
[9]  G. S. Tanjung, M. A. Pujiyanto, L. Farichah, and E. F. Anggraini, “Potensi Sektor Pertanian dalam Prioritas  Pembangunan  Ekonomi  Kabupaten Belitung,” vol. 19, no. 2016, pp. 110–123, 2022.
[10]  T. Yuniati and M. F. Sidiq, “Literature Review: Legalisasi  Dokumen  Elektronik  Menggunakan Tanda  Tangan  Digital  sebagai  Alternatif Pengesahan  Dokumen  di  Masa  Pandemi,” J. RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) , vol. 4, no. 6, 2020, doi: 10.29207/resti.v4i6.2502.