Penerapan Algoritma K-Means Clustering Pada Produksi Perkebunan Kelapa Sawit Menurut Provinsi
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Berdasarkan dari hasil penelitian ini kesimpulan yang diperoleh adalah pengelompokan daerah penderita filariasis dengan algoritma k-means pada cluster tinggi yaitu clustering
Metode clustering menggunakan algoritma k- means dalam pengelompokan data pada calon mahasiswa baru di Universitas Muhammadiyah Yogyakarta.. Metode k-means cluster
Penerapan metode K-Means Clustering untuk mengelompokkan provinsi menurut jumlah produksi bahan pangan dimulai dari analisa data yang terdiri dari produksi jagung,
Penerapan metode K-Means Clustering untuk mengelompokkan provinsi menurut jumlah produksi bahan pangan dimulai dari analisa data yang terdiri dari produksi jagung,
Dari pengujian yang dilakukan menggunakan metode clustering dengan algoritma K-Means ini, dapat diketahui kelompok usia, jenis kendaraan dan jenis pelanggaran mana
127 Kesimpulan Berdasarkan hasil penelitian clustering dengan K-Means yang telah dilakukan, data provinsi-provinsi di Indonesia dibagi menjadi 2 Cluster yaitu provinsi dengan jumlah
Penelitian ini menggunakan metode clustering data obat-obatan yaitu algoritma K-Means yang merupakan metode data clustering non hirarki untuk mempartisi data ke dalam cluster hingga
Berdasarkan hasil pengujian tools rapidminer diperoleh hasil yang sama dengan analisis perhitungan K-means dan diperoleh 22 provinsi sebagai klaster tinggi dimana provinsi tersebut
