ABSTRAK
Kristina Nuraini. 92208061.
PENERAPAN METODE CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKKAN NEGARA MAJU DAN NEGARA BERKEMBANG PADA APO PRODUCTIVITY DATABOOK 2008.
Tesis. Jurusan Sistem Informasi Bisnis. Magister Manajemen Sistem Informasi. Universitas Gunadarma, 2013.
( xv + 76 + Lampiran )
Pertumbuhan ekonomi dan produktivitas tenaga kerja di negara Asia sudah cukup meningkat dari tahun ke tahun. Hal ini dapat dilihat pada APO (Asian Productivity Organization) Productivity DataBook 2008. Data yang ada pada APO Productivity DataBook 2008 tersebut belum tersusun rapi dan berkelompok sesuai dengan kriteria yang diinginkan. Oleh karena itu, dibutuhkan pengetahuan yang benar mengenai pengelompokkan data berdasarkan variabel yang ada agar negara-negara tersebut dapat dikelompokkan sesuai dengan karakteristik yang dimilikinya (analisis hasil pengklasteran).
Penelitian ini bertujuan mengelompokkan data berdasarkan indikator ekonomi negara maju dan negara berkembang menggunakan menggunakan metode clustering
dengan perangkat lunak open source WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) yang dikembangkan di Universitas Waikato dan Tanagra yang dikembangkan oleh Ricco Rakotomalala di Perancis. Algoritma yang digunakan ialah k-means, kemudian data tersebut dikelompokkan berdasarkan kemiripannya.
Berdasarkan analisis yang dilakukan dapat ditarik kesimpulan bahwa data yang di dapat dari APO Productivity DataBook 2008, negara-negara APO tersebut tidak berkelompok sesuai dengan kelompok negara maju ataupun berkembang namun dapat dikelompokkan menurut pertumbuhan ekonominya yaitu pertumbuhan ekonomi yang pesat, stabil dan menurun.
Kata Kunci : data mining, clustering, algoritma k-means. Daftar Pustaka (2004-2011)
