PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKKAN WILAYAH RAWAN BENCANA ALAM KABUPATEN BIAK NUMFOR

Yapen, BettyGreenBhuana (2024) PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKKAN WILAYAH RAWAN BENCANA ALAM KABUPATEN BIAK NUMFOR. Skripsi thesis, ITN MALANG.

	Text 2018095_COVER.pdf Download (478kB)
	Text 2018095_BAB I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (200kB)
	Text 2018095_BAB II.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (325kB) | Request a copy
	Text 2018095_BAB III.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (534kB) | Request a copy
	Text 2018095_BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (958kB) | Request a copy
	Text 2018095_BAB V.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (7kB) | Request a copy
	Text 2018095_DAFTAR PUSTAKA.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (10kB)
	Text 2018095_LAMPIRAN.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB)

Abstract

Kabupaten Biak Numfor, yang terletak di Provinsi Papua Indonesia, menghadapi ancaman bencana alam. Letaknya di wilayah teluk dan pegunungan membuatnya sangat rentan terhadap bencana. Saat ini, pengelompokkan wilayah rawan bencana dilakukan secara manual oleh Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD), dengan input data ke dalam Excel, mengakibatkan waktu yang lama dan data yang tidak relevan. Untuk mengatasi masalah tersebut, diperlukan pengelompokkan wilayah rawan bencana. Algoritma K-Means Clustering menjadi pilihan metode analisis data yang dapat digunakan untuk mengelompokkan wilayah berdasarkan karakteristik yang serupa dalam hal risiko benca alam. Dengan menerapkan pengujian blackbox menyatakan bahwa setiap fitur berjalan dengan baik. Pada pengujian admin menunjukkan 76,44% mengatakan baik dan 24,56% mengatakan cukup. Selanjutnya untuk pengujian perbandingan data asli dan hasil clustering dengan nilai akurasi yaitu 98,5% yang berati implementasi metode berjalan dengan baik

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Additional Information:	Betty Green Bhuana Yapen (2018095)
Uncontrolled Keywords:	BPBD, Excel, Bencana alam, Pengelompokkan wilayah, K-Means Clustering, Cluster, blackbox
Subjects:	Engineering > Informatics Engineering
Divisions:	Fakultas Teknologi Industri > Teknik Informatika S1 > Teknik Informatika S1(Skripsi)
Depositing User:	Betty Green Bhuana Yapen
Date Deposited:	19 Feb 2024 05:47
Last Modified:	19 Feb 2024 05:47
URI:	http://eprints.itn.ac.id/id/eprint/14114

Actions (login required)

View Item