PENGELOMPOKAN KECAMATAN BERDASARKAN HASIL PRODUKSI KOMODITAS UNGGULAN DI KABUPATEN JEMBER MENGGUNAKAN ALGORITMA PARTITIONING AROUND MEDOIDS

Hadiyatullah, Alfian (2020) PENGELOMPOKAN KECAMATAN BERDASARKAN HASIL PRODUKSI KOMODITAS UNGGULAN DI KABUPATEN JEMBER MENGGUNAKAN ALGORITMA PARTITIONING AROUND MEDOIDS. Undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Jember.

	Text a. PENDAHULUAN.pdf Download (1MB)
	Text b. ABSTRAK.pdf Download (264kB)
	Text c. BAB I.pdf Download (853kB)
	Text d. BAB II.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) \| Request a copy
	Text e. BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) \| Request a copy
	Text f. BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB) \| Request a copy
	Text g. BAB V.pdf Restricted to Repository staff only Download (401kB) \| Request a copy
	Text h. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (700kB)
	Text i. LAMPIRAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (6MB) \| Request a copy
	Text j. JURNAL.pdf Download (1MB)

Abstract

Clustering adalah proses mengelompokkan sejumlah data ke dalam cluster, sehingga dalam setiap cluster akan berisi data yang semirip mungkin. Salah satu algoritma clustering adalah Partitioning Around Medoids (PAM). Algoritma PAM menggunakan objek pada sekumpulan objek untuk mewakili sebuah cluster. Pada penelitian ini membahas tentang penerapan algoritma PAM untuk mengelompokkan kecamatan di kabupaten Jember berdasarkan hasil produksi komoditas unggulan menurut Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2018. Data yang dijadikan sumber penelitian bersumber dari situs website resmi Badan Pusat Statistik Kabupaten Jember. Hasil dari penerapan algoritma PAM dalam mengelompokkan kecamatan di kabupaten Jember pada hasil produksi komoditas unggulan diperoleh cluster optimum pada skenario 2 cluster sampai dengan 10 cluster berdasarkan nilai Davies Bouldin Index terkecil yaitu 0,087 pada 2 cluster dengan anggota cluster 1 terdapat 30 kecamatan dan cluster 2 terdapat terdapat 1 kecamatan, tetapi pada cluster 2 yang mempunyai 1 kecamatan ini terindikasi outliers, jadi tidak bisa dilakukan proses perhitungan selanjutnya. Untuk itu dilakukan proses perhitungan pada cluster optimum yang kedua yaitu pada 4 cluster yang mempunyai nilai 0,612.

Item Type:

Thesis (Undergraduate)

Uncontrolled Keywords:

Hasil Produksi, Clustering, PAM, Davies Bouldin Index.

Subjects:

000 Computer Science, Information, & General Works > 001 Knowledge
000 Computer Science, Information, & General Works > 004 Data Processing, Computer Science
500 Natural Science and Mathematics > 510 Mathematics
600 Technology and Applied Science > 620 Engineering > 622 Mining and Related Operations

Divisions:

Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1)

Department:

S1 Teknik Informatika

Depositing User:

Hadiyatullah Alfian