Penerapan Data Mining Untuk Clustering Wilayah Produksi Padi Menggunakan Metode K-Means (Studi Kasus : Wilayah Jawa Timur)

Priyadi, Wahyu Purnomo (2024) Penerapan Data Mining Untuk Clustering Wilayah Produksi Padi Menggunakan Metode K-Means (Studi Kasus : Wilayah Jawa Timur). Skripsi thesis, ITN MALANG.

	Text 2018074_COVER.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (469kB)
	Text 2018074_BAB 1.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (130kB)
	Text 2018074_BAB 2.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (310kB) | Request a copy
	Text 2018074_BAB 3.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (345kB) | Request a copy
	Text 2018074_BAB 4.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Request a copy
	Text 2018074_BAB 5.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (9kB) | Request a copy
	Text 2018074_DAFTAR PUSTAKA.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (9kB)
	Text 2018074_LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Request a copy
	Text 2018074_JURNAL.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (521kB)

Abstract

Provinsi Jawa Timur merupakan salah satu wilayah dengan produksi padi yang signifikan di Indonesia, menyumbang sekitar seper-enam dari total produksi padi nasional. Meskipun demikian, terdapat ketidaksetaraan dalam produktivitas panen padi di berbagai kabupaten dan kota di provinsi Jawa Timur. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan mengelompokkan wilayah-wilayah di Provinsi Jawa Timur berdasarkan efisiensi produksi padi menggunakan algoritma K-Means clustering. Faktor-faktor yang dianalisis meliputi luas panen, produktivitas, dan produksi padi. Metode penelitian yang digunakan melibatkan langkah-langkah clustering dengan algoritma K-Means, yang mencakup inisialisasi pusat cluster secara acak, penghitungan jarak antara data dengan pusat cluster menggunakan jarak Euclidean, dan iterasi hingga cluster tidak berubah. Hasil analisis menunjukkan bahwa data dapat dikelompokkan ke dalam tiga cluster utama dengan karakteristik produksi padi yang berbeda: rendah, sedang, dan tinggi. Hasil pengujian implementasi web dengan implementasi perhitungan K-Means data mining seperti misalnya di tahun 2018 pada kabupaten pacitan hasil perhitungan manual kmeans menunjukan cluster 1 dan hasil perhitungan sistem menunjukan cluster 1 juga yang berarti tidak ada selisih. dengan adanya pembuktian tersebut dengan tidak adanya selisi menjadikan web ini memiliki akurasi 99% dapat digunakan sebagaimana mestinya . Sistem yang dikembangkan juga telah diuji dengan metode blackbox dan menunjukkan keakuratan dalam mengelompokkan data produksi padi.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Additional Information:	Wahyu Purnomo Priyadi (2018074)
Uncontrolled Keywords:	Clustering Produksi Padi, Data Mining, Metode Kmeans
Subjects:	Engineering > Informatics Engineering
Divisions:	Fakultas Teknologi Industri > Teknik Informatika S1 > Teknik Informatika S1(Skripsi)
Depositing User:	Wahyu Purnomo Priyadi
Date Deposited:	29 Jul 2024 03:07
Last Modified:	29 Jul 2024 03:07
URI:	http://eprints.itn.ac.id/id/eprint/14651

Actions (login required)

View Item