Analisa Clustering Pada Penerima Pupuk Subsidi Menggunakan Algoritma K-Means
DOI:
https://doi.org/10.29407/inotek.v7i1.3430Abstract
Pupuk Subsidi yang diatur dalam RDKK bisa didapatkan oleh petani melalui retail atau ecer yang khusus ditujukan dari distributor langsung dan diatur kebijakannya oleh pemerintah daerah setempat. Toko Lancar Jaya merupakan usaha yang bergerak di bidang retail atau ecer pupuk subsidi, Menurut informasi produktifitas tani terkendala pembagian pupuk subsidi yang belum merata, salah satu penyebabnya adalah luas lahan setiap kelompok yang berbeda dan belum maksimal dalam proses validasi data kelompok tani yang belum diupdate sehingga berakibat pada pembagian pupuk subsidi belum merata, hal tersebut juga menyebabkan kekurangan ketersediaan pupuk. Penggunaan metode Clustering merupakan solusi untuk pengelompokan data petani yang diimplementasikan dengan metode Algoritma K-means untuk memberikan hasil spesifik dalam penyajian informasi. Hasil dari penelitian ini adalah terbentuknya model pengklasteran data petani dalam penerimaan pupuk subsidi sesuai luas lahan.
Keywords:
RDKK, Data Mining, Algoritma K-means Clustering##plugins.themes.default.displayStats.downloads##
References
S. Maysaroh, S. Wulan Purnami, J. Statistika, and J. Arif Rahman Hakim, “ANALISIS KELOMPOK DENGAN METODE KERNEL K-MEANS (STUDI KASUSPENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI INDONESIA BERDASARKAN PENDUDUK DENGAN FAKTOR-FAKTOR RISIKO PENYEBAB PENYAKIT HIPERTENSI).”
A. I. Warnilah, “ANALISIS ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK PEMETAAN PRESTASI SISWA STUDI KASUS SMP NEGERI I SUKAHENING,”2016. [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/341354022
P. Perhitungan Jarak Mohamad Sugeng Pangestu, M. Ayu Fitriani, and M. Sugeng Pangestu, “Perbandingan Perhitungan Jarak Euclidean Distance, Manhattan Distance, dan Cosine Similarity dalam Pengelompokan Data Bibit Padi Menggunakan Algoritma K- Means Comparison of Euclidean Distance, Manhattan Distance, and Cosine Similarity Calculations on Rice Seed Data Grouping Using the K-Means Algorithm,” vol. 19, no. 2, 2022.
K. Auliasari et al., “Penerapan Algoritma K-Means untuk Segmentasi Konsumen Menggunakan R,” 2019.
S. Kasus, : Hoyweapstore, D. Triyansyah1, and D. Fitrianah2, “Analisis Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Strategi Marketing”, doi: 10.22441/incomtech.v8i2.4174.
F. I. Manek, S. Faisal, B. Priyatna, U. Buana, P. Karawang, and I. Abstrak, “Techno Xplore Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Penerapan K-Means Clustering untuk Mengelompokkan Pelanggan Berdasarkan Data Penjualan Ayam.”
J. I. Komputer, F. Matematika, I. Pengetahuan, A. Kampus Bina, and W. Pekanbaru, “PENENTUAN LOKASI SUPLIER GAS ELPIJI BERDASARKAN DATA LOKASI PENJUALAN ECERAN GAS ELPIJI MENGGUNAKAN METODE K-MEANS (STUDI KASUS KECAMATAN TAMPAN) Beti , Evfi Mahdiyah Mahasiswa Program Studi S1 Sistem Informasi.”
W. Safira Azis and dan Dedy Atmajaya, “PENGELOMPOKAN MINAT BACA MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE K-MEANS,” Jurnal Ilmiah ILKOM, vol. 8,
no. 2, 2016.
K. Auliasari et al., “Penerapan Algoritma K-Means untuk Segmentasi Konsumen
Menggunakan R,” 2019.
M. Benri, H. Metisen, and S. Latipa, “ANALISIS CLUSTERING MENGGUNAKAN METODE K-MEANS DALAM PENGELOMPOKKAN PENJUALAN PRODUK PADA SWALAYAN FADHILA,” 2015.
R. Kurniawan, S. Defit, and S. Sumijan, “Prediksi Tingkat Kerugian Peternak Akibat Penyakit pada Sapi Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” Jurnal Informasi dan
Teknologi, Sep. 2020, doi: 10.37034/jidt.v3i1.87.
P. Ulil, F. Aulia, and S. Saepudin, “PENERAPAN DATA MINING K-MEANS CLUSTERING UNTUK MENGELOMPOKKAN BERBAGAI JENIS MERK
LAPTOP,” 2021.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2023 Darina Zalfa, Arie Nugroho, Dwi Harini
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Copyright on any article is retained by the author(s).
- The author grants the journal, right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work’s authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
- The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
