• Tidak ada hasil yang ditemukan

PEMETAAN AREA BISNIS USAHA MENGGUNAKAN METODE KOHONEN SELF ORGANIZING MAPS

N/A
N/A
Info
Unduh - Bebas
Protected

Academic year: 2019

Membagikan "PEMETAAN AREA BISNIS USAHA MENGGUNAKAN METODE KOHONEN SELF ORGANIZING MAPS"

Copied!
75
0
0

Memuat.... (Lihat teks lengkap sekarang)

Unduh sekarang ( 75 Halaman )

Teks penuh

Loading

Gambar

Gambar 2.1 Google Maps
Tabel 2.2. Kepadatan Demografi Kecamatan Leitimur Selatan dari Badan Pusat
Tabel 2.3. Kepadatan Demografi Kecamatan Sirimau dari Badan Pusat Statistik
Tabel 2.5. Kepadatan Demografi Kecamatan Baguala dari Badan Pusat Statistik
+7

Referensi

Unduh sekarang ( PDF - 75 Halaman - 1.94 MB )

Garis besar

Pengelompokan Pada Variabel Kepadatan Penduduk dan Lokasi Pengelompokan Pada Variabel Kepadatan, Lokasi Usaha dan Jenis PEMETAAN AREA BISNIS USAHA MENGGUNAKAN METODE KOHONEN SELF ORGANIZING MAPS

Dokumen terkait

Analisis Clustering Gempa Bumi Selama Satu Bulan Terakhir dengan Menggunakan Algoritma Self-Organizing Maps (SOMS) Kohonen

Berdasarkan penilitian ini dapat dilihat pola pola summber gempa dengan magnitude dan kedalaman masing masing, dimana berdasarkan hasil cluster daerah yang perlu

Pengelompokkan Industri Mikro dan Kecil di Indonesia menggunakan Kohonen Self Organizing Maps (SOM)

Berdasarkan pertimbangan tersebut maka penulis ingin menerapkan metode pengelompokan dengan Self Organizing Maps pada data sekunder yang didapat dari BPS Republik

PENGELOMPOKAN DATA PMKS MENGGUNAKAN METODE SELF ORGANIZING MAPS

Berdasarkan Gambar 2.1 diperoleh informasi bahwa anak yang berhadapan hukum dengan jumlah tertinggi yang berada di Kecamatan Cangkringan sebanyak 16 jiwa, anak

PEMANFAATAN METODE SELF ORGANIZING MAP PADA OPTIMASI MASALAH TRAVELLING SALESMAN PROBLEM

Selama proses penyusunan diri, cluster yang memiliki vektor bobot paling cocok dengan pola input (memiliki jarak yang paling dekat) akan terpilih sebagai pemenang.

CLUSTERING INDIKATOR PEMBANGUNAN BERKELANJUTAN DI INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA SELF-ORGANIZING MAPS (SOMs) KOHONEN

Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika UMS 2015 622 Dari gambar 4 dapat dilihat garis kemiskinan (Rp/kapita/Bulan) paling tinggi di

PENGELOMPOKKAN INDUSTRI MIKRO DAN KECIL DI INDONESIA MENGGUNAKAN KOHONEN SELF ORGANIZING MAPS (SOM)

Berdasarkan pertimbangan tersebut maka penulis ingin menerapkan metode pengelompokan dengan Self Organizing Maps pada data sekunder yang didapat dari BPS Republik

ANALISA POLA BELANJA MENGGUNAKAN ALGORITMA FP GROWTH, SELF ORGANIZING MAP (SOM) DAN K MEDOIDS

1) Ketika jumlah data yang tidak begitu banyak, pengelompokan awal akan menentukan cluster secara signifikan. 3) Cluster yang asli tidak diketahui, dengan menggunakan data yang

ANALISIS TEXT-MINING DENGAN METODE DENSITY-BASED CLUSTERING PADA PESAN MEDIA SOSIAL UNTUK PEMETAAN LOKASI KECELAKAAN

Pada percobaan yang dilakukan jumlah cluster paling banyak pada nilai MinPts = 1 dan dimana sebuah cluster paling sedikit memiliki anggota 1 teks tweet dan