Implementasi Metode K-Means Pada Hasil Produksi Buah-Buahan
Abstract
Hasil Produksi buah semestinya memiliki kuantitas dan mutu yang bagus untuk di konsumsi. Untuk meningkatkan hasil produksi buah tentu perlu melihat jenis buah yang segar. Buah terus meningkat sejalan dengan meningkatnya jumlah penduduk, pendapatan masyarakat, pendidikan, taraf hidup dan kesadaran akan nilai vitamin produksi Buah-buahan. Kebutuhan akan hasil produksi buah-buahan merupakan salah satu faktor penggerak ekonomi di Indonesia. Penelitian ini dapat memberikan dan masukan pada pemerintah daerah mana yang menjadi penghasil buah yanng paling unggul di provinsi Indonesia dan sebagai dasar membuat kebijakan untuk meningkatkan hasil produksi buah di provinsi indonesia. Metode yang digunakan pada penelitian ini menggunakan Algoritma K-Means. Dimana K-Means merupakan salah satu Algoritma dalam Data Mining yang bisa digunakan untuk melakukan pengelompokkan Cluster suatu data. Sehingga data di provinsi indonesia tersebut akan dibagi menjadi 2 cluster dimana cluster 1 yaitu kelompok yang tinggi, sedangkan cluster 2 yaitu kelompok rendah. Hasil yang diperoleh dari penelitian bahwa hasil dari perhitungan manual Algoritma dan Microsoft excel data memiliki nilai yang sama yaitu cluster tinggi dan cluster rendah , serta memasukkan perhitungan Microsoft excel ke rapidminer memiliki nilai yang sama juga.
Full Text:
Diterima: Revisi MinorReferences
(Saragih et al., 2021)
Implementasi Metode K-Means pada Hasil
Produksi Daging Jenis Ternak 2021
(Miralda et al., 2020)
Penerapan Metode K-Means Clustering Untuk Daging Ayam Buras 2020
(MURTI, 2017)
Penerapan Metode K-Means Clustering Untuk Mengelompokkan Potensi Buah-Buahan Di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta 2017
(Chan et al., 2014)
Segmentasi Buah Menggunakan Metode K-Means Clustering Dan Identifikasi Kematangannya Menggunakan Metode Perbandingan Kadar Warna 2014
Refbacks
- There are currently no refbacks.