## KLASTERING KOPI ARABIKA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEDOIDS
Sony Santana, Eddie Krishna Putra, Puspita Nurul Sabrina Teknik Informatika, Universitas Jenderal Achmad Yani Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
Sonysann17@gmail.com

## ABSTRAK
Industri  kopi  arabika  merupakan  salah  satu  usaha  yang  berkembang  di  indonesia.  Usaha  ini  memiliki keuntungan  yang menjanjikan seperti memberikan lapangan pekerjaan  yang menguntungkan bagi masyarakat. Permasalahan  yang  muncul  industri  kopi  yang  semakin  hari  kreatif  dan  inovatif  ini  akan  selalu  mencari  dan mengutamakan  kualitas  kopi  yang  menghasilkan  produk  yang  mampu  bersaing  dengan  lawan.  Dataset  yang diambil dalam penelitian ini bersumber dari Coffee Quality Institute dan dibagi ke dalam beberapa variabel yang dibutuhkan.  Data  tersebut  akan  melakukan  pre-processing  data  seperti  Cleaning  Data,  Transformasi  Data, Normalisasi  Data.  Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut  dilakukan  klasterisasi  atau  pengelompokan  data dengan metode k-medoids. Output yang akan keluar akan menghasilkan nilai Cluster dari data kopi tersebut yang memiliki nilai kemurnian Cluster yang tinggi. Dari hasil penenelitian ini menunjukan klaster 1 menonjol dengan nilai terbaik untuk aroma, Flavor, acidity, dan Uniformity, meliputi negara-negara tertentu seperti Guatemala, Honduras, Ethiopia, dan lainnya. Klaster 2, diwakili oleh negara-negara seperti Colombia, Brazil, dan Costa Rica, menunjukkan nilai terbaik pada atribut seperti aftertaste, body, Balance, clean cup, Sweetness, cupper point, dan total cup point. Klaster 3, yang meliputi sejumlah negara termasuk Mexico, Taiwan, dan United States (Hawaii), menunjukkan nilai terendah pada semua atribut. Jadi hasil akhir dari Cluster 2 memiliki nilai atribut rata-rata yang tinggi, sementara Cluster 1 memiliki nilai rata-rata yang sedang, dan Cluster 3 menampilkan nilai rata-rata yang rendah.
Kata Kunci : Kopi Arabika, Clustering, K-Medoids, Silhouette Index, Pre-processing

## 1. PENDAHULUAN
Kopi arabika merupakan kopi yang berasal dari negara  Afrika  yang  terletak  di  kawasan  Etiopia. Tanaman  kopi  ini  dapat  ditemukan  pada  wilayah dataran Yaman bagian selatan jazizar Arab [1]. Pasar internasional  dalam  industri  kopi  diakui  sebagai produk yang paling banyak dikonsumsi di dunia dan sudah  menjadi  gaya  hidup.  Industri  bisnis  dibidang produksi kopi akan selalu mengutamakan kualitas kopi untuk  menciptakan  produk  yang  mampu  bersaing. Dalam  menentukan  kualitas  kopi,  bisnis  usaha  kopi masih menggunakan cara pengenalan analisis pribadi dan manual.  Hal  ini membuat  proses pemilihan kopi yang berkualitas memakan banyak waktu dan tenaga. Sementara itu, diperlukan proses yang lebih cepat dan akurat  untuk  meningkatkan  produksi.  Bagaimana kemampuan  dari  metode  yang  dipakai clustering ini berpengaruh  baik  atau  tidak  dalam  penelitian  kopi. Peran teknologi disini dapat membantu industri bisnis kopi  yang  lebih  efisien  dan  meningkatkan  kualitas produksi. Penentuan kualitas kopi membutuhkan suatu sistem yang tepat untuk menganalisa masalah ini [2].
Sebuah  sistem  yang  dapat  dibangun  untuk mengatasi masalah tersebut dengan clustering dengan metode K-Medoids [3].
Pemilihan  topik  dalam  penelitian  ini  dilandasi oleh  penelitian  sebelumnya  dengan  mengidentifikasi metode dan cara implementasi yang berbeda, serta bisa menyempurnakan  metode  yang  belum  dicoba sebelumnya.  Pembahasan  yang  akan  muncul  dalam penelitian  ini  yaitu  mengetahui  pembentukan cluster yang  paling  optimal  dalam  klasterisasi  data  kopi
arabika  dari  yang  dihasilkan  menggunakan  metode yang dipakai serta mencari kualitas kopi terbaik yang bisa  dijadikan  referensi  menghasilkan  produk  yang dapat bersaing dengan pasar.
Berbeda  dengan  Hasil  penelitian  ini  bertujuan untuk  membantu  pengelompokan  data  kopi  arabika dengan  metode  yang  dipakai  yaitu clustering ,  serta menguji nilai cluster dari K-Medoids dengan menguji kemurnian cluster dari  metode , dan  diakhir  bisa berkontribusi  terhadap  ilmu  pengetahuan  khususnya dibidang IT pada data mining. Algoritma K-Medoids merupakan  salah  satu  algoritma Clustering yang digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah clustering dengan  menggunakan  representasi  pusat  dari  setiap cluster .  Penggunaan  algoritma  pengelompokan  kopi arabika  K-Medoids  bertujuan  untuk  memudahkan pemilihan  kualitas  kopi  arabika  sesuai  dengan preferensi  konsumen  dan  menjamin  kualitas  produk kopi  arabika  yang  konsisten. Keunikan  dalam penelitian  ini  yaitu  kasus  kopi  Arabika  yang  diambil masih  sedikit.  Penelitian  ini  berfokus  pada pre processing data dari dataset numerik. Dengan menguji kemurnian cluster yang  dipakai  seperti  K-Medoids dengan dengan silhouette score.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Beberapa penelitian sebelumnya telah melakukan pengujian dengan metode algoritma SGD, random forest dan naive bayes . Dalam penelitian ini membandingkan  ketiga  metode  dengan dataset yang dipakai  terdiri  dari  beberapa  atribut.  Penelitian  ini
dapat  menjadi  celah  untuk  dikembangkan  kembali dengan  menguji  metode  yang  belum  dipakai  dan dengan menambahkan fitur seleksi ke dalam penelitian selanjutnya [1].
Penelitian  berikutnya  menguji  dengan  metode random forest dengan pendekatan data science dengan hasil akhir akurasi random forest dalam memprediksi kualitas  kopi  pada  penelitian  ini  sebesar  79%  [2]. Kemudian,  pada  penelitian  sebelumya  berkaitan dengan  KNN  dengan case studi  yang  diambil  harga komiditi kopi arabika. Dan untuk pengujian disini akan dilakukan  peramalan  harga  komoditi  kopi  arabika. Hasil akhir dalam penelitian ini metode yang dipakai bisa  memperkecil  kesalahan  nilai  dengan  fitur optimasi dan tanpa seleksi fitur [3].
Pada  penelitian  terdahulu  sudah  menerapkan beberapa metode algoritma data mining seperti dalam pengelompokan  bibit  tanaman  kopi  arabika  yang dilakukan  dengan  metode K-Means clustering [4]. Kemudian  terdapat  optimalisasi  penentuan  sumber pasokan  kopi  arabika  gayo  melalui  pendekatan hirarchical clusteting [5]. Ada juga  prediksi tingkat produksi  kopi  menggunakan  regresi  linear  [6] menggunakan  algoritma  C  4.5  [7]  menggunakan metode backpropagation dan algoritma support vector machine [8]  Metode  Asosiasi data  mining menggunakan  algoritma apriori [9]  memakai algoritma random forest [2].

## 2.2. Knowledge Discovery In Databases (KDD)
Knowledge discovery in databases (KDD) adalah proses  mengekstraksi  model  dan  pola  dari  database besar.  Abstraksi  model  dari  database  besar  dan mencari  pola  dan  gejala  yang  valid,  baru,  dan nontrivial  dalam  model  yang  diabstraksi.  Istilah  data mining (DM) sering digunakan sebagai sinonim untuk proses KDD meskipun sebenarnya ini hanyalah sebuah langkah  dalam  proses  KDD.  Data  mining  mengacu pada proses penerapan algoritma penemuan pada data. Abstraksi model dari database besar dan mencari pola dan  gejala  yang  valid,  baru,  dan  nontrivial  dalam model yang diabstraksi [10].
Dalam  analisis  eksplorasi  dan  pemodelan otomatis  dari  repositori  data  besar  dan  proses terorganisir  untuk  mengidentifikasi  pola  yang  valid, baru, berguna, dan dapat dipahami dari kumpulan data yang besar dan kompleks.
Gambar 1. Alur Knowledge Discovery in Database
Knowledge discovery in databases (Gambar 2.1) bersifat  berulang  dan  interaktif,  terdiri  dari  sembilan langkah.  Perhatikan  bahwa  prosesnya  berulang  pada setiap  langkah,  artinya  mungkin  diperlukan  langkah mundur  untuk  menyesuaikan  langkah  sebelumnya. Prosesnya  memiliki  banyak  aspek  “artistik”  dalam artian seseorang tidak dapat menyajikan satu formula atau membuat taksonomi lengkap untuk pilihan yang tepat  untuk  setiap  langkah  dan  jenis  aplikasi.  Oleh karena  itu  diperlukan  pemahaman  mendalam  tentang proses  dan  berbagai  kebutuhan  serta  kemungkinan dalam setiap langkah. Taksonomi untuk metode Data Mining membantu dalam proses ini [11].

## 2.3. Clustering
Clustering  merupakan  pengelompokan  data, pengamatan  atau  kasus  ke  dalam  kelas  objek  yang serupa. Cluster merupakan kumpulan record data yang memiliki  kemiripan  satu  sama  lain  dan  berbeda  dari record  data  di  cluster  lain.  Clustering  memiliki perbedaan  dengan  klasifikasi  karena  tidak  memiliki variabel  target  untuk  melakukan  clustering.  Karena tugas  cluster  bukan  hanya  mengklasifikasikan  atau memprediksi  suatu  variabel  target.  Algoritme pengelompokan  mencoba  mengelompokkan  seluruh kumpulan  data  ke  dalam  subkelompok  atau  cluster yang  relatif  homogen,  dengan  memaksimalkan kesamaan catatan di dalam cluster dan meminimalkan kesamaan dengan catatan di luar cluster tersebut [12].

## 2.4. K-Medoids
K-Medoids adalah sebuah metode algortima yang berguna  untuk  menemukan Medoids dalam  sebuah kelompok cluster yang menjadi inti dari pengelompokan Cluster . Algoritma ini lebih baik dari pada K-Means .  Hal  ini  karena K-Medoids mencari  k sebagai  objek  dari  representatif  yang  berfungsi meminimalkan jumlah tidak sama pada objek data, K- Medoids memakai  penjumlahan  jarak euclidean dari objek  data  [13].  Algoritma K-Medoids membentuk cluster dengan  perhitungan  kesamaan  jarak  antara objek Medoid dan non-Medoid .  Analisis  ini meminimalkan  ketidakmiripan  setiap  objek  dalam cluster dengan menggunakan nilai absolute error (E) [14].
Langkah-langkah  algoritma K-Medoids sebagai berikut:
a. Inisialisasi k pusat cluster (jumlah kluster).
b. Gunakan  pengukuran  jarak euclidean pada persamaan berikut untuk menetapkan semua data
(objek) ke cluster terdekat : x 𝐸 =   ∑ ∑ |𝑝 𝑖𝑐 −   0 𝑐 | 𝑛 𝑐 𝑖=1 𝑘 𝑐=1 (1)
Penjelasan: nc = jumlah objek yang terdapat pada cluster ke-c. pic = objek-objek non-Medoids pada cluster ke-c. Oc = Untuk nilai Medoids dari cluster ke-c.
Algoritma K-Medoids adalah sebagai berikut: a. Proses pemilihan k objek menjadi O 𝑐 dilakukan dengan  memilih  k  objek  sebagai medoid dari masing-masing cluster ke-c, dengan c = 1, 2, 3, . . ., k.
b. Dilakukan  perhitungan  kemiripan  antara  objek Medoid dengan  objek non-medoid dengan memakai jarak euclidean menggunakan persamaan yang ditentukan.
𝑑(𝑝, 𝑞) = √(𝑝 1 − 𝑞 1 ) 2 + (𝑝 2 − 𝑞 2 ) 2 + (𝑝 3 − 𝑞 3 ) 2 (2)
Penjelasan:
d = jarak antara objek dan centroid.
p  =  data  atau  objek  yang  akan  dihitung jaraknya.
q  =  titik  acuan  yang  digunakan  untuk menghitung jarak dengan objek p.
c. Tetapkan objek non-medoid ke grup yang paling dekat  dengan medoid pilih O 𝑟𝑎𝑛𝑑𝑜𝑚 ,  dengan O 𝑟𝑎𝑛𝑑𝑜𝑚 ,  adalah  sebuah  objek non-medoids untuk O 𝑐 awal. d. Hitung  kesamaan  antara  objek  non- O 𝑟𝑎𝑛𝑑𝑜𝑚 dengan  objek O 𝑟𝑎𝑛𝑑𝑜𝑚 menggunakan  jarak euclidean.
e. Tempatkan  objek  non- O 𝑟𝑎𝑛𝑑𝑜𝑚 ke  dalam  grup yang paling mirip dengan O 𝑟𝑎𝑛𝑑𝑜𝑚 .
f. Hitung  nilai  kesalahan  mutlak  sebelum  dan sesudah  mengganti O 𝑐 dengan O 𝑟𝑎𝑛𝑑𝑜𝑚 Jika E 𝑟𝑎𝑛𝑑𝑜𝑚 < E 𝑐 maka  tukar O 𝑗 dengan O 𝑟𝑎𝑛𝑑𝑜𝑚 tetapi jika E 𝑟𝑎𝑛𝑑𝑜𝑚 > E 𝑐 maka O 𝑐 tetap ada.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  yang  dipakai  pada  penelitian  ini  adalah langkah-langkah dalam  mengklasifikasikan data  kopi arabika menggunakan algoritma k-medoids dan output yang akan disimpulkan bahwa terdapat 3 cluster yang memiliki  nilai  kualitas  tinggi,  sedang,  dan  rendah. Pada  tahapan  ini  dimulai  dengan  literatur  review, pengumpulan  data,  pre-processing  yang  terdiri  dari tiga  tahapan  yaitu  cleaning,  transformasi  data, normalisasi  data  yang  akan  dilanjutkan  dengan implementasi algoritma K-Medoids serta pengukuran evaluasi klaster.

## 3.1. Pengumpulan Data
Dalam  proses  pencarian  dataset  dilakukan dengan  melakukan  studi  literatur  pada  jurnal  dan website  open  source  pada  internet.  Dataset  kopi arabika  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah data yang dapat diakses secara publik dan diambil dari situs  kaggle.  Pemilihan  kopi  arabika  sebagai  dataset dipertimbangkan  dengan  penelinitan  yang  ada sebelumnya dari dataset yang sama. Terakhir kali data ini diperbarui pada tahun 2020. Tujuan dibuatnya data ini  untuk kopi  arabika  dilakukan  clustering menggunakan  K-Medoids  sehingga  menghasilkan cluster  yang  memiliki  kemurnian  yang  tinggi, mengoptimalkan  kualitas  kopi  arabika  menggunakan analisis  data  mining  untuk  meningkatkan  nilai  bisnis dan  pengalaman  pelanggan,  mengekstraksi  informasi dan  menemukan  pola  yang  bermanfaat  dari  dataset kopi  arabika  menggunakan  metode  K-Medoids. Berikut dataset kopi arabika yang terdiri atas 43 atribut termasuk kelas data dan memiliki 1312 baris data.

## 3.2. Pre-processing Data
Setelah tahap pengumpulan dataset dan penjelasan  tentang  definisi  atribut  dan  identifikasi atribut,  langkah  berikutnya  adalah  melibatkan  proses pre-processing  data  yang  terdiri  dari  tiga  langkah, yakni  Data  Cleaning,  Data  Transformation,  dan Normalization, yang dilakukan secara berurutan. Pada Gambar  3.2  menjelaskan  tahapan  yang  akan  dilalui dalam  proses  pre-processing  Data  tersebut.  Tahap awal  dari  proses  pre-processing  data  adalah  data cleaning yang melibatkan seleksi atribut, penghapusan nilai null, dan penghapusan nilai duplikat. Setelah itu, dilanjutkan  dengan  proses  Transformasi  data  yang mengubah  nilai  atribut  dari  Country.of.Origin  yang sebelumnya merupakan string menjadi data numerik.

## 3.3. Data Cleaning
Dalam  proses  pembersihan  data  memiliki beberapa proses didalam nya seperti feature selection , duplicat value , dan pengecekan missing value dan data kosong.

## 3.4. Transformasi Data
Pada  tranformasi  data  langkah  pertama  yang akan  dilakukan  masuk  ke  dalam  fitur  encoding  data, didalam encoding data ini dataset yang sudah di proses pada  fitur  cleaning  Data  akan  dilanjutnya  dengan proses  transformasi  data  dan  akan  berlanjut  kedalam proses  normalisasi  data.  Pada  tahap  ini  dilakukan transformasi  data  untuk  mengubah  format  data  agar dapat digunakan pada proses data mining, pada dataset yang  dipakai  sudah  kategori  numerik  jadi  untuk transformasi data hanya mentrasformasikan data yang masih  nominal.  Tujuan  dari  transformasi  data  pada clustering K-Medoids bertujuan untuk mempersiapkan dataset  agar  sesuai  dengan  asumsi  dan  persyaratan algoritma k-medoids. Dengan melakukan transformasi data  yang  tepat,  dapat  meningkatkan  performa  dan kualitas klustering yang dihasilkan.
Gambar 4. Alur Transformasi Data
Langkah pertama dalam proses pengkodean label adalah mengidentifikasi atribut dalam kumpulan data yang  memiliki  nilai  kategorikal  atau  non-numerik, seperti “Negara Asal” atau atribut lain yang tidak dapat
langsung diartikan sebagai angka. Setelah mengidentifikasi atribut kategorikal, langkah selanjutnya  mengimplementasikan  pengkodean  label menggunakan  library scikit-learn Python.  Dalam  hal ini, gunakan modul LabelEncoder scikit-learn untuk mengonversi  nilai  kategorikal  menjadi  angka. Terapkan  pengkodean  label  ke  atribut  yang diidentifikasi sebagai kategorikal. Fungsi fit_transform()  LabelEncoder  digunakan  untuk mengubah nilai kategorikal menjadi angka baru. Hasil pengkodean  label  biasanya  disimpan  di  kolom  baru DataFrame. Setelah proses pengkodean label  selesai, menyimpan hasil konversinya pada bingkai data yang dimodifikasi  dalam  format  file  yang  sesuai  seperti CSV dan menggunakannya dalam proses analisis atau pengelompokan  selanjutnya  menggunakan  algoritma K-Medoids.  Proses  dan  alur encoding data  dapat dilihat pada Gambar 3.3

## 3.5. Normalisasi Data
Gambar 5. Alur Normalisasi Data
Gambar 6. Nilai Metode Elbow
Pada tahap ini data sudah siap untuk digunakan dalam proses data mining, data sudah melalui proses pembersihan dan transformasi sehingga akan langsung bisa  digunakan.  Normalisasi  data  dapat  dilakukan ketika  terdapat  perbedaan  skala  atau  rentang  nilai antara  atribut-atribut  dalam  dataset.  Jika  terdapat setidaknya satu atribut dengan rentang nilai yang jauh lebih besar daripada  atribut  lainnya, normalisasi data digunakan  untuk  menyamakan  skala  atribut-atribut tersebut. Tujuan normalisasi adalah agar semua atribut memiliki kontribusi yang seimbang dalam perhitungan jarak atau kesamaan antar data. Selain itu, normalisasi
data juga berguna jika terdapat asumsi bahwa atribut- atribut  dalam  dataset  memiliki  distribusi  yang  mirip atau mendekati distribusi normal. Dengan melakukan normalisasi,  data  akan  lebih  sesuai  dengan  asumsi tersebut,  sehingga  analisis  statistik  atau  metode clustering yang bergantung pada asumsi tersebut dapat memberikan hasil yang lebih akurat dan bermakna.

## 3.6. K-Medoids
Pada  tahap  clustering  menggunakan  metode  K- Medoids, clustering K-Medoids adalah sebuah metode dalam analisis data yang digunakan untuk mengelompokkan  objek-objek  ke  dalam  beberapa kelompok  berdasarkan  kemiripan  atribut  atau karakteristik  yang  dimiliki.  Dalam  penelitian  ini  kita akan  menggunakan  metode  K-Medoids  untuk melakukan  clustering  pada  dataset  kopi  arabika. Tahapan  dari  proses  k-medoids  dapat  dilihat  pada Gambar 3.5
Gambar 7. Alur K-Medoids

## 3.6. Evaluasi
Saat mengevaluasi pengelompokan dalam konteks  K-Medoids  pada  data  kopi  Arabika,  proses utamanya  adalah  memahami  seberapa  baik  kluster yang dihasilkan mewakili pola dan struktur yang ada dalam data. Metode evaluasi ini melibatkan beberapa langkah, antara lain penggunaan indikator internal dan eksternal. Metrik internal seperti WCSS (containment sum  of  squares)  dan  skor  siluet  digunakan  untuk mengukur  seberapa  kompak  cluster  internal  dan seberapa  jauh  jarak  cluster.  Peringkat  yang  baik menunjukkan bahwa klaster-klaster tersebut homogen dan  terpisah  secara  jelas  satu  sama  lain,  sehingga memungkinkan pemahaman yang lebih baik mengenai karakteristik kopi Arabika yang diwakili oleh masing- masing klaster.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Hasil Perhitungan Nilai Metode Elbow
Berdasarkan  hasil  perhitungan  dibawah  elbow method  optimal  untuk  menentukan  titik  cluster  yaitu beradapa pada 3 cluster.
Dari  hasil  Metode  Elbow,  diperoleh  nilai  WCSS (Within-Cluster  Sum  of  Squares)  untuk  beberapa jumlah  kluster  yang  telah  ditentukan.  Berikut  adalah nilai-nilai WCSS:
 K1 = 389.5473995864868  K2 = 233.36886577194753  K3 = 200.88852579860497  K4 = 195.88348567392427  K5 = 192.05682027552004
 K6 = 150.08912019411298
WCSS  mencerminkan  seberapa  dekat  titik  data dalam satu kluster dengan pusat klusternya. Semakin kecil  nilai  WCSS,  semakin  homogen  dan  padat klusternya. Metode Elbow bertujuan menemukan titik di  mana penurunan nilai WCSS tidak lagi  signifikan seiring  dengan  penambahan  jumlah  kluster.  Pada kasus ini, perhatikan penurunan yang besar dari k=1 ke k=2, kemudian penurunan yang lebih lambat dari k=2 hingga  k=6.  Titik  di  mana  penurunan  ini  melambat secara  signifikan  pada  grafik  disebut  "elbow,"  dan itulah jumlah kluster yang optimal untuk data tersebut. Dalam hal ini, k=2 atau k=3 bisa menjadi pilihan yang tepat  karena  setelah  titik  tersebut,  penurunan  WCSS tidak  lagi  signifikan  dengan  penambahan  jumlah kluster.

## 4.2. Hasil Pengujian Algoritma K-Medoids
Pada  pengujian  algoritma  k-meoids  ini menunjukkan  tiga  klaster  yang  terbentuk  dari  12 atribut  yang  diamati.  Setiap  klaster  ditampilkan dengan warna berbeda: Klaster 1 sebagai biru, Klaster 2 sebagai orange, dan Klaster 3 sebagai hijau. Plot ini berguna untuk memvisualisasikan pola dan distribusi data  secara  tiga  dimensi  serta  membedakan  klaster berdasarkan atribut yang digunakan.
Gambar 8. Hasil Visualisasi 2D Scatter Plot K- Medoids Cluster
Gambar  9. Hasil Visualisasi 3D Scatter Plot K- Medoids Cluster

## 4.3. Hasil Evaluasi
Evaluasi  menggunakan  silhouette  coefficient dalam clustering K-Medoids kopi Arabika membantu menilai  seberapa  baik  data  berada  dalam  klusternya dibandingkan  dengan  yang  lain.  Rentang  nilai koefisien  silhouette  dari  -1  hingga  1;  semakin  tinggi nilainya, semakin baik kesesuaian data dengan kluster tempatnya. Ketika nilai mendekati 1, itu menandakan bahwa  kluster  kelompok  data  secara  jelas  terpisah. Evaluasi  ini  mempertimbangkan  jarak  antara  data dalam  kluster  dan  seberapa  baik  data  tersebut  sesuai dengan  kluster  lainnya.  Dalam  konteks  K-Medoids untuk  kopi  Arabika,  nilai  yang  positif  menunjukkan bahwa  data  cenderung  homogen  di  dalam  kluster, menegaskan  pembentukan  kluster  yang  baik  untuk sampel data kopi Arabika.
Gambar 10. Hasil Silhouette Score
Dari hasil silhouette score diatas ukuran seberapa baik  setiap  data  cocok  dengan  klaster  yang  telah dibentuk.  Rentang  nilainya  dari  -1  hingga  1,  dimana skor  lebih  tinggi  menunjukkan  klaster  yang  lebih terpisah  dan  padat.  Dalam  penelitian  ini  saat  jumlah klaster adalah 3, nilai silhouette_score tertinggi sekitar 0.8123,  menandakan  bahwa  pembagian  menjadi  3 klaster  memberikan  hasil  yang  lebih  baik dibandingkan  dengan  jumlah  klaster  lainnya.  Nilai tersebut menunjukkan bahwa klaster tersebut memiliki pemisahan yang baik dan titik-titik dalam klaster yang sama lebih dekat satu sama lain dibandingkan dengan klaster lain. Jumlah klaster lain seperti 2, 4, 5, dan 6, memiliki  nilai  silhouette_score  yang  lebih  rendah, menunjukkan adanya tumpang tindih atau pemisahan yang  kurang  jelas  antar  klaster  atau  klaster  yang kurang padat. Dengan demikian, berdasarkan evaluasi silhouette  coefficient ,  jumlah  klaster  yang  paling optimal adalah 3.

## 4.4. Hasil Interpretasi
Interpretasi  hasil  dari  clustering  melibatkan menganalisis pola-pola dan ciri-ciri yang muncul dari kelompok-kelompok  yang  dibentuk  oleh  proses pengelompokan  data.  Ini  mencakup  pemahaman terhadap  kesamaan  atau  perbedaan  di  antara kelompok,  serta  signifikansinya  dalam  konteks  yang relevan.  Dalam  kopi  Arabika,  interpretasi  hasil klastering dapat mengidentifikasi kelompok- kelompok  kopi  berdasarkan  beragam  karakteristik seperti aroma, Flavor atau acidity. Hal ini membantu dalam memahami perbedaan kualitas atau karakteristik  antar-kelompok  dan  dapat  digunakan sebagai  dasar  untuk  pengambilan  keputusan,  seperti dalam pemasaran atau evaluasi kualitas.
Gambar 8. Hasil Interpretasi Cluster 1
Dalam  Nilai-nilai  dari  atribut  dalam cluster 1 menunjukkan  variasi  frekuensi  yang  cukup  besar. Pada,  atribut  Aroma  dengan  nilai  7.50  memiliki frekuensi terbanyak sebanyak 55 kali, sementara nilai- nilai  seperti  6.17,  6.50,  6.42,  7.81,  8.33,  dan  8.75 hanya  muncul  dalam  frekuensi  yang  sangat  rendah. Demikian  pula,  untuk  atribut Flavor ,  nilai  7.50  juga memiliki  frekuensi  tertinggi  sebanyak  46  kali, sedangkan  beberapa  nilai  lainnya  seperti  6.08,  6.58, 6.75,  6.92,  7.88,  dan  8.83  hanya  muncul  dalam frekuensi  yang  terbilang  minim.  Hal  serupa  juga terlihat  pada  atribut Aftertaste ,  di  mana  nilai  7.33 mendominasi dengan frekuensi tertinggi sebanyak 43 kali, sementara nilai-nilai seperti 6.42, 6.58, 7.56, 8.17, 8.58,  dan  8.67  muncul  dalam  frekuensi  yang  lebih rendah. Pada atribut Acidity pada Cluster 1 memiliki nilai terbanyak pada angka 7.67 dengan frekuensi 42, sementara nilai-nilai seperti 6.08, 6.50, 8.58, dan 8.75 memiliki frekuensi paling rendah. Pada atribut Body, nilai  7.50  menjadi  yang  paling  dominan  dengan frekuensi 44, sedangkan nilai-nilai seperti 6.33, 6.50, 7.63, dan 8.58 memiliki frekuensi terendah.
Pada  atribut Balance ,  nilai  7.50  memiliki frekuensi  tertinggi  sebanyak  48  kali,  sementara  nilai 6.33,  6.58,  8.25,  8.58,  dan  8.75  memiliki  frekuensi yang paling minim. Atribut Uniformity dan Sweetness menunjukkan nilai tertinggi pada angka 10.00 dengan frekuensi  308  dan  313,  namun  beberapa  nilai  seperti 8.00,  8.67,  1.33,  6.00,  dan  6.67  memiliki  frekuensi paling  rendah.  Terakhir,  pada  atribut Cupper  Points dan Total Cup Points , nilai-nilai tertinggi pada angka 7.50  dan  83.17  masing-masing  dengan  frekuensi  43 dan 14, sementara nilai-nilai  seperti  5.17, 5.42, 6.00, 6.58, 8.83, 8.75, 9.00, 9.25, 59.83, 81.08, 81.75, 82.08, dan  89.92  memiliki  frekuensi  yang  paling  minim. Total  data  dalam cluster 1  adalah  sebanyak  353, dengan variasi yang signifikan pada setiap atributnya. Guatemala  menjadi  negara  dengan  jumlah  data terbanyak  di cluster 1,  sementara  India  memiliki jumlah data terendah.
Gambar 9. Hasil Interpretasi Country 1
Sama seperti  atribut  dalam  cluster  1 sebelumnya  dalam  cluster  2  ini  terdapat  bebrapa atribut dalam Nilai-nilai dari atribut dalam cluster 2 menunjukkan  variasi  frekuensi  yang  cukup  besar dimulai  dari  yang  paling  tinggi  sampai  paling rendah.  Atribut  aroma  dari  cluster  2  memiliki  nilai puncak  pada  7.67,  muncul  sebanyak  65  kali, sementara  nilai-nilai  lain  seperti  5.08,  6.33,  6.83, 6.92,  7.81,  8.25,  8.33,  dan  8.58  muncul  jarang. Dalam  hal  Flavor,  nilai  tertingginya  adalah  7.67 dengan  frekuensi  67  kali,  namun  beberapa  nilai seperti  6.50,  6.75,  6.58,  6.92,  7.81,  8.17,  8.42,  dan 8.50  muncul  dengan  frekuensi  yang  paling  minim. Seterusnya,  atribut  aftertaste    menunjukkan  nilai tertinggi  7.50  dengan  frekuensi  64,  sementara beberapa  nilai  seperti  6.33,  6.58,  6.67,  6.75,  7.88, 8.08, dan 8.42 muncul dengan frekuensi yang sangat sedikit.  Demikian  pula,  atribut  acidity  dan  body memiliki nilai tertinggi yang sama dengan frekuensi 64  dan  65,  namun  muncul  nilai-nilai  yang  jarang seperti 5.25, 6.75, 6.92, 8.33, 8.50, 7.38, dan 8.25.
Gambar 10. Hasil Interpretasi Cluster 2
Gambar  11. Hasil Interpretasi Country 2
Dalam  atribut Uniformity menampilkan  nilai tertinggi  sebesar  10.00,  dengan  frekuensi  terbanyak mencapai  360  kali,  sementara  nilai  6.00  dan  9.50 muncul paling jarang. Hal serupa terjadi pada atribut Clean.Cup yang  menampilkan  nilai  puncak  10.00 dengan  frekuensi  366,  namun  nilai  6.00  dan  8.67 muncul  sangat  jarang.  Selain  itu,  atribut Sweetness juga  memiliki  nilai  tertinggi  10.00  dengan  frekuensi tertinggi  sebesar  372,  sedangkan  nilai  8.67  muncul paling jarang. Pada atribut Cupper.point , nilai tertinggi terdapat pada 7.67 dengan frekuensi 53, dan nilai 6.25, 6.92, dan 8.13 muncul dengan frekuensi yang minim. Terakhir, atribut Total.Cup.Points menunjukkan nilai tertinggi  83.00  dengan  frekuensi  18,  sementara beberapa nilai seperti 70.67, 86.33, 86.43, 86.92, dan 87.17  muncul  sangat  jarang  dalam Cluster ini. Keseluruhan  atribut  dalam Cluster 2  memiliki  total 387  data,  dengan  jumlah  tertinggi  dari  negara Colombia  dan  jumlah  terendah  dari  negara  Cote d'Ivoire.
Gambar  12. Hasil Interpretasi Cluster 3
Gambar  13. Hasil Interpretasi Country 3
Yang  terakhir  pada  cluster  3  atribut  aroma menunjukkan  nilai  tertinggi  sebesar  7.50  dengan frekuensi terbanyak sebesar 66, sementara nilai 0.00, 6.50,  dan  6.67  memiliki  frekuensi  paling  rendah. Atribut Flavor dari Cluster ini menampilkan nilai 7.58 dengan frekuensi tertinggi 71, namun nilai 0.00, 6.33, 6.42,  6.50,  7.88,  8.08,  dan  8.67  muncul  dengan frekuensi  paling  minim.  Kemudian,  atribut  aftertaste menunjukkan nilai 7.33 dengan frekuensi tertinggi 67, sementara nilai 0.00, 6.17, 6.25, 6.33, 6.50, 7.38, 8.25, dan  8.58  memiliki  frekuensi  paling  rendah. Selanjutnya,  atribut  acidity  menampilkan  nilai  7.58 dengan frekuensi tertinggi 68, namun nilai 0.00, 6.25, 6.67, dan 7.63 muncul dengan frekuensi  yang sangat minim.  Atribut  body  memiliki  nilai  tertinggi  7.50 dengan  frekuensi  93,  dan  nilai  0.00,  6.42,  6.83,  dan 8.33  muncul  dengan  frekuensi  yang  sangat  jarang. Sementara pada atribut Balance, nilai tertinggi adalah 7.50  dengan  frekuensi  78,  dan  nilai  0.00,  6.08,  6.50, 6.67, dan 8.75 muncul dengan frekuensi paling rendah. Dan  untuk  atribut  Uniformity  menampilkan  nilai tertinggi 10.00 dengan frekuensi 459, sedangkan nilai 0.00 dan 9.00 memiliki frekuensi paling minim dalam cluster ini.
Untuk atribut Clean.Cup, Sweetness,
Cupper.point,  dan  Total.Cup.Points  pada  Cluster  3 menampilkan  nilai  dan  frekuensi  masing-masing atribut.  Clean.Cup  menunjukkan  nilai  terbesar  10.00 dengan  frekuensi  tertinggi  502,  sementara  nilai  0.00, 2.67,  5.33,  7.33  memiliki  frekuensi  paling  minim. Sweetness  memiliki  nilai  tertinggi  10.00  dengan frekuensi  532,  sedangkan  nilai  0.00,  6.67,  6.00 memiliki  frekuensi  terendah  dalam  cluster  ini. Cupper.point menunjukkan nilai tertinggi 7.50 dengan frekuensi  57,  sementara  nilai  0.00,  5.25,  6.17,  6.50 memiliki  frekuensi  terendah  dalam  cluster  ini. Terakhir, Total.Cup.Points menampilkan nilai tertinggi  83.00  dengan  frekuensi  14,  dan  nilai  0.00, 77.33,  77.50,  77.58,  77.67  memiliki  frekuensi  yang paling rendah. Secara keseluruhan, Cluster 3 memiliki 570  data  dengan  Mexico  memiliki  jumlah  data terbanyak,  sementara  Mauritius,  Papua  New  Guinea,
Zambia, Rwanda, dan Honduras memiliki jumlah data yang paling minim dalam cluster ini.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dalam  penelitian  klastering  kopi  Arabika menggunakan  metode  k-medoids,  analisis  terhadap dua  belas  atribut  mengungkapkan  tiga  klaster  yang memiliki perbedaan yang signifikan dalam karakteristik kopi. Klaster pertama, terdiri dari negara- negara seperti Guatemala, Honduras, Ethiopia, Kenya, Indonesia,  El  Salvador,  Haiti,  Laos,  Japan  dan  India menunjukkan  kualitas  unggul  pada  atribut  aroma, Flavor,  acidity,  dan  Uniformity.  Klaster  kedua,  yang mewakili  Colombia,  Brazil,  Costa  Rica,  China, Burundi,  El  Savador,  Ecuador  dan  Cote  d’lvoire menunjukkan  nilai  tertinggi  pada  sejumlah  atribut seperti aftertaste, body, Balance, clean cup, Sweetness, cupper point, dan total cup point. Sebaliknya, Klaster ketiga yang melibatkan negara-negara seperti Mexico, Taiwan,  United  States  (Hawaii),  United  Republic  Of Tanzania,  Thailand,  Uganda,  Nicaragua,  Malawi, Peru, Myanmar, United States, Vietnam, Philippines, Panama, United States (Puerto Rico), Mauritius, Papua New  Guinea,  Zambia,  Rwanda,  dan  Honduras menampilkan nilai  terendah pada semua atribut yang diamati. Dari hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa laster  2  menonjol  dengan  nilai  atribut  rata-rata  yang tinggi,  klaster  1  memiliki  nilai  rata-rata  menengah, sementara klaster 3 menunjukkan nilai rata-rata yang rendah  dalam  ciri  khas  kopi  Arabika  yang  diamati. Untuk langkah selanjutnya dalam studi klastering kopi arabika,  disarankan  untuk  memilih  atribut  alternatif yang mempengaruhi kualitas kopi, seperti nutrisi tanah atau kondisi mikroklimat.  Bisa dengan pembandingan metode klastering lain seperti mengadakan perbandingan  antara  K-Medoids  dengan  metode clustering  lain  seperti  Fuzzy  C-Means  atau  Density- Based  clustering  untuk  mengevaluasi  keunggulan relatif  dari  masing-masing  pendekatan.  Dengan mengembangkan penelitian selanjutnya, akan memberikan  wawasan  yang  lebih  dalam  tentang karakteristik  kopi  arabika  dan  berkontribusi  pada pemahaman  yang  lebih  luas  yang  memengaruhi kualitas kopi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  V. Sari, F. Firdausi, and Y. Azhar, “Perbandingan Prediksi Kualitas Kopi Arabika dengan Menggunakan  Algoritma  SGD,  Random  Forest dan  Naive  Bayes,” Edumatic  J.  Pendidik. Inform. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  1–9,  2020,  doi: 10.29408/edumatic.v4i2.2202.
[2]  K.  Ciptady,  M.  Harahap,  J.  Jonvin,  Y.  Ndruru, and  I.  Ibadurrahman,  “Prediksi  Kualitas  Kopi Dengan  Algoritma  Random  Forest  Melalui Pendekatan  Data  Science,” Data  Sci.  Indones. , vol. 2, no. 1, 2022, doi: 10.47709/dsi.v2i1.1708.
[3]  A.  Bode,  “K-Nearest  Neighbor  Dengan  Feature Selection  Menggunakan  Backward  Elimination Untuk Prediksi Harga Komoditi Kopi Arabika,” Ilk. J. Ilm. , vol. 9, no. 2, pp. 188–195, 2017, doi: 10.33096/ilkom.v9i2.139.188-195.
[4]  B.  Ginting  and  F.  Riandari,  “Implementasi Metode K-Means Clustering
Dalam Pengelompokan  Bibit  Tanaman  Kopi  Arabika,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 3, no. 2, pp. 151–157, 2020, doi:
10.32672/jnkti.v3i2.2381.
[5]  A.  Saputra,  “Optimalisasipenentuan  Sumber Pasokan Kopi Arabika Gayo Melalui Pendekatan Hirarchicalclustering  Data  Mining,” J.  Optim. , vol.  1,  no.  1,  pp.  24–31,  2018,  doi: 10.35308/jopt.v1i1.166.
[6]  P.  Katemba  and  R.  K.  Djoh,  “Prediksi  Tingkat Produksi Kopi Menggunakan Regresi Linear,” J. Ilm.  FLASH ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  42–51,  2017, [Online].
Available:
http://jurnal.pnk.ac.id/index.php/flash/article/vie
w/136. [7]  I. Ifongki, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma C4.5 Tehadap
Pengaruh  Penjualan  Kopi  Pada  Pt.  Jpw Indonesia,” J. Sist. Inf. dan Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 40–54, 2020, doi: 10.47080/simika.v3i1.836.
[8]  H. A. Sihombing and I. C. Buulolo, “Pengenalan Buah  Kopi  Berdasarkan  Parameter  Warna Menggunakan  Algoritma  Backpropagation  Dan Algoritma  Support  Vector  Machine  (Svm),” Seminastika , vol. 3, no. 1, pp. 26–32, 2021, doi: 10.47002/seminastika.v3i1.234.
[9]  F.  Nurchalifatun,  “Penerapan  Metode  Asosiasi Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori Untuk  Mengetahui  Kombinasi  Antar  Itemset Pada Pondok Kopi,” Data Min. , vol. 99, no. 99, pp. 1–10, 2015.
[10]  R.  Sarker,  H.  Abbass,  and  C.  Newton, Introducing  Data  Mining  and  Knowledge Discovery , no. July. 2011.
[11]  C.  Zhang  and  J.  Han, Data  Mining  and Knowledge Discovery . 2021.
[12]  G.  A.  Marcoulides, Discovering  Knowledge  in Data: an Introduction to Data Mining , vol. 100, no. 472. 2014.
[13]  D.  Marlina,  N.  F.  Putri,  A.  Fernando,  and  A. Ramadhan,  “Implementasi  Algoritma  K- Medoids  dan  K-Means  untuk  Pengelompokkan Wilayah Sebaran Cacat pada Anak,” vol. 4, no. 2, pp. 64–71, 2018.
[14]  D.  Ayu,  I.  Cahya,  D.  Ayu,  and  K.  Pramita, “Analisis  Perbandingan  Metode  Elbow  dan Sillhouette  pada  Algoritma  Clustering  K- Medoids dalam Pengelompokan Produksi Kerajinan Bali,” vol. 9, no. 3, 2019.