Implementasi Algoritma K-Means Clustering Untuk Mengetahui Minat Pembeli di Agen Buah Melon Yudi

Penulis

  • Nanda Ghina Universitas Dinamika Bangsa
  • Najmul Universitas Dinamika Bangsa
  • Marrylinteri Istoningtyas
  • Maya Universitas Dinamika Bangsa
  • Errissya Universitas Dinamika Bangsa
  • Maria Rosario Borroek Universitas Dinamika Bangsa
  • Yovi Pratama Universitas Dinamika Bangsa

DOI:

https://doi.org/10.33998/jakakom.2022.2.2.116

Abstrak

Abstrak - Penelitian ini dilakukan untuk mempelajari K-Means Clustering dalam pencarian knowledge (pengetahuan). Tujuan dari penelitian ini kemungkinan dapat membantu pihak Agen Buah Yudi untuk menentukan cluster minat pembeli banyak, sedang, dan sedikit diletakkan sesuai urutan minat pembeli buah yang bayak, sedang, dan sedikit di Agen Buah Yudi. Untuk itu dalam metode K-Means Clustering dimungkinkan adanya solusi dan analisa terhadap pengolahan data dan parameter-parameter yang menjadi acuan untuk mengambil keputusan. Di dalam metode ini terdapat langkah-langkah penyelesaian masalah. Adapun tools bantu untuk mengimplementasikan metode tersebut adalah Weka akan mengolah data secara tersusun atas operator-operator yang langsung didapatkan hasil secara akurat selanjutnya pada tahapan terakhir akan didapatkan knowledge baru.

Kata kunci : Buah Melon, klasifikasi, Algoritma, K-means Clustering, Weka

Abstract - This research was conducted to study K-Means Clustering in the search for knowledge (knowledge). The purpose of this research may be to help the Yudi Fruit Agent to determine the interest of many, medium, and few buyers according to the order of high, medium, and little interest of the Yudi Fruits Agent. For this reason, in the K-Means Clustering method, it is possible to provide solutions and analyzes for data processing and the parameters that become the reference for making decisions. In this method there are steps to solve the problem. As for the tools to implement this method, Weka will process data in an organized manner consisting of operators which immediately get accurate results, then in the last stage new knowledge will be obtained.

Keywords : Buah Melon, klasifikasi, Algoritma, K-means Clustering, Weka

Unduhan

Data unduhan belum tersedia.

Referensi

T. Alfina and B. Santosa, “Analisa Perbandingan Metode Hierarchical Clustering, K-Means dan Gabugan Keduanya dalam Membentuk Cluster Data (Studi Kasus : Problem Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri ITS),” Anal. PerbandinganMetode Hierarchical Clust. K-means dan Gabungan Keduanya dalam Clust. Data, vol. 1, no. 1, pp. 1–5, 2012.

F. Fauzansyah, “Implementasi Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Arketipe Pembelian Suku Cadang Dan Asesoris Komputer(Studi Kasus Di Toko Laksamana Komputer Dumai),” I N F O R M a T I K a, vol. 9, no. 1, p. 26, 2018, doi: 10.36723/juri.v9i1.60.

A. P. Windarto, “Penerapan Datamining Pada Ekspor Buah-Buahan Menurut Negara Tujuan Menggunakan K-Means Clustering Method,” Techno.Com, vol. 16, no. 4, pp. 348–357, 2017, doi: 10.33633/tc.v16i4.1447.

P. Alam Jusia, F. Muhammad Irfan, and S. Dinamika Bangsa Jambi Jl Jend Sudirman Thehok Jambi, “Clustering Data Untuk Rekomendasi Penentuan Jurusan Perguruan Tinggi Menggunakan Metode K-Means,” J. IKRA-ITH Inform., vol. 3, no. 3, p. 75, 2019.

R. Habibi, Penggunaan Framework Laravel Untuk Membuat Aplikasi Absensi Terintregrasi Mobile. Bandung: Kreatif Industri Nusantara, 2019.

N. Ahlunaza, “Perancangan Aplikasi Sistem Informasi Geografis Lokasi Latihan Bolavoli Di Kota Jambi Berbasis Android,” J. Inform. Dan Rekayasa Komput. …, vol. 1, no. April, pp. 118–130, 2022, [Online]. Available: https://ejournal.unama.ac.id/index.php/jakakom/article/view/49

P. M. Silitonga Irene Sri, “Klusterisasi Pola Penyebaran Penyakit Pasien Berdasarkan Usia Pasien Dengan Menggunakan K-Means Clustering,” J. TIMES, vol. VI, no. Vol 6, No 2 (2017), pp. 22–25, 2017, [Online]. Available: http://ejournal.stmik-time.ac.id/index.php/jurnalTIMES/article/view/584

Y. D. Darmi and A. Setiawan, “Penerapan Metode Clustering K-Means Dalam Pengelompokan Penjualan Produk,” J. Media Infotama, vol. 12, no. 2, pp. 148–157, 2017, doi: 10.37676/jmi.v12i2.418.

T. Alfina and B. Santosa, “Analisa Perbandingan Metode Hierarchical Clustering, K-Means dan Gabugan Keduanya dalam Membentuk Cluster Data (Studi Kasus : Problem Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri ITS),” Anal. PerbandinganMetode Hierarchical Clust. K-means dan Gabungan Keduanya dalam Clust. Data, vol. 1, no. 1, pp. 1–5, 2012.

F. Fauzansyah, “Implementasi Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Arketipe Pembelian Suku Cadang Dan Asesoris Komputer(Studi Kasus Di Toko Laksamana Komputer Dumai),” I N F O R M a T I K a, vol. 9, no. 1, p. 26, 2018, doi: 10.36723/juri.v9i1.60.

A. P. Windarto, “Penerapan Datamining Pada Ekspor Buah-Buahan Menurut Negara Tujuan Menggunakan K-Means Clustering Method,” Techno.Com, vol. 16, no. 4, pp. 348–357, 2017, doi: 10.33633/tc.v16i4.1447.

P. Alam Jusia, F. Muhammad Irfan, and S. Dinamika Bangsa Jambi Jl Jend Sudirman Thehok Jambi, “Clustering Data Untuk Rekomendasi Penentuan Jurusan Perguruan Tinggi Menggunakan Metode K-Means,” J. IKRA-ITH Inform., vol. 3, no. 3, p. 75, 2019.

R. Habibi, Penggunaan Framework Laravel Untuk Membuat Aplikasi Absensi Terintregrasi Mobile. Bandung: Kreatif Industri Nusantara, 2019.

N. Ahlunaza, “Perancangan Aplikasi Sistem Informasi Geografis Lokasi Latihan Bolavoli Di Kota Jambi Berbasis Android,” J. Inform. Dan Rekayasa Komput. …, vol. 1, no. April, pp. 118–130, 2022, [Online]. Available: https://ejournal.unama.ac.id/index.php/jakakom/article/view/49

P. M. Silitonga Irene Sri, “Klusterisasi Pola Penyebaran Penyakit Pasien Berdasarkan Usia Pasien Dengan Menggunakan K-Means Clustering,” J. TIMES, vol. VI, no. Vol 6, No 2 (2017), pp. 22–25, 2017, [Online]. Available: http://ejournal.stmik-time.ac.id/index.php/jurnalTIMES/article/view/584

Y. D. Darmi and A. Setiawan, “Penerapan Metode Clustering K-Means Dalam Pengelompokan Penjualan Produk,” J. Media Infotama, vol. 12, no. 2, pp. 148–157, 2017, doi: 10.37676/jmi.v12i2.418.

J. Informatika et al., “Implementasi Data Mining Untuk Menentukan Persediaan Stok Obat Jurnal Informatika Dan Rekayasa Komputer ( JAKAKOM ),” vol. 1, no. April, pp. 155–160, 2022.

G. Gustientiedina, M. H. Adiya, and Y. Desnelita, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Obat-Obatan,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 5, no. 1, pp. 17–24, 2019, doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24.

A. Rohmah, F. Sembiring, and ..., “Implementasi Algoritma K-Means Clustering Analysis Untuk Menentukan Hambatan Pembelajaran Daring (Studi Kasus: Smk Yaspim …,” … Sist. Inf. dan …, pp. 290–298, 2021, [Online]. Available: https://sismatik.nusaputra.ac.id/index.php/sismatik/article/view/32

T. M. Tamtelahitu, “Komparasi Algoritma Clustering dengan Dataset Penyebaran Covid-19 di Indonesia Periode Maret-Mei 2020,” J. Teknol. Technoscientia, vol. 13, no. 1, pp. 27–34, 2020.

M. Fauzi and Y. Yudi, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Mendeteksi Penyebaran Penyakit TBC (Studi Kasus: Di Kabupaten Deli Serdang),” JTIK (Jurnal Tek. Inform. Kaputama), vol. 1, no. 2, pp. 1–7, 2017, [Online]. Available: https://jurnal.kaputama.ac.id/index.php/JTIK/article/download/41/38

J. Informatika, D. Rekayasa, K. Jakakom, K. Telkomsel, R. Cell, and S. Candra, “Penerapan Data Mining Algoritma Naive Bayes Clasifier Untuk Mengetahui Minat Beli Pelanggan Terhadap Jurnal Informatika Dan Rekayasa Komputer ( JAKAKOM ),” vol. 1, no. April, pp. 149–154, 2022.

A. Asroni and R. Adrian, “Penerapan Metode K-Means Untuk Clustering Mahasiswa Berdasarkan Nilai Akademik Dengan Weka Interface Studi Kasus Pada Jurusan Teknik Informatika UMM Magelang,” Semesta Tek., vol. 18, no. 1, pp. 76–82, 2016, doi: 10.18196/st.v18i1.708.

Unduhan

Diterbitkan

2022-09-30

Abstract views:

287

PDF Download:

641

DOI:

10.33998/jakakom.2022.2.2.116

Dimension Badge:

Artikel paling banyak dibaca berdasarkan penulis yang sama