ANALISA METODE DATA MINING PADA PRODUKSI PERIKANAN LAUT YANG DIJUAL DI TEMPAT PERIKANAN IKAN (TPI)

 (*)Hanifah Urbach Sari Mail (, —)
 Agus Perdana Windarto (, —)
 Dedy Hartama (, —)

(*) Corresponding Author

Abstract

The purpose of this research is that the results of the utilization of fish resources in producing marine fisheries by fishermen can be good using the K-Means clustring method. Data was obtained from the Central Statistics Agency (BPS) and assisted using RapidMiner software. Data used from 2013-2017 consisted of 21 Provinces. With these data can be obtained data with high-level clusters (C1), namely Central Java with production 587002.8 and low-level clusters (C2) provinces of Aceh, North Sumatra, West Sumatra, Bengkulu, Lampung, Bangka Belitung Islands, DKI Jakarta, West Java , DI Yogyakarta, East Java, Banten, Bali, West Nusa Tenggara, West Kalimantan, Central Kalimantan, North Sulawesi, Central Sulawesi, South Sulawesi, Southeast Sulawesi and Gorontalo with a production of 20302.28. This can be input to the government for provinces that have low water catchment areas to be of more concern based on the cluster that has been done.

Keywords: K-Means, Sea Fish Production, Clustering, Territory

Full Text:

PDF


Article Metrics

Abstract view : 1009 times
PDF - 1105 times

References

K. Pelabuhan, P. Muara, and K. Kabupaten, “KAJIAN PENGEMBANGAN TEMPAT PELELANGAN IKAN (TPI) DI SENTRA KAWASAN PELABUHAN PERIKANAN MUARA KINTAP KABUPATEN TANAH LAUT PROVINSI KALIMANTAN SELATAN,” vol. 12, no. 2, pp. 69–77, 2016.

G. Maskie and Y. P. Pratama, “KAJIAN OPERASIONAL TEMPAT PELELANGAN IKAN (TPI) DAN KESEJAHTERAAN MASYARAKAT NELAYAN ( Studi Kasus Desa Watukarung Kecamatan Pringkuku Kabupaten Pacitan ),” vol. 14, no. 2, p. 20, 2014.

S. M. Dewi and A. P. Windarto, “Analisis Metode Electre Pada Pemilihan Usaha Kecil Home Industry Yang Tepat Bagi Mahasiswa,” Sist. J. Sist. Inf., vol. 8, no. 3, pp. 377–385, 2019.

D. R. S. P, A. A. Muin, and M. Amin, “PEMILIHAN FACIAL WASH UNTUK KULIT WAJAH BERMINYAK DENGAN METODE PROMETHEE II,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci., vol. 4, no. 2, pp. 222–229, 2019.

C. Astria, A. P. Windarto, and Z. Musiafa, “PEMILIHAN PRODUK SAMPO SESUAI JENIS KULIT KEPALA DENGAN METODE PROMETHEE II,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci., vol. 4, no. 2, pp. 178–185, 2019.

D. N. Batubara, A. P. Windarto, and M. R. Raharjo, “PENERAPAN PROMETHEE II PADA PEMILIHAN PRODUK CONDITIONER SEBAGAI UPAYA PENINGKATAN MINAT BELI KONSUMEN,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci., vol. 4, no. 2, pp. 191–197, 2019.

D. N. Batubara, D. R. S. P, and A. P. Windarto, “Penerapan Metode PROMETHEE II Pada Pemilihan Situs Travel Berdasarkan Konsumen,” J. SISFOKOM, vol. 8, no. 1, pp. 46–52, 2019.

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.

M. G. Sadewo et al., “PENERAPAN ALGORITMA CLUSTERING DALAM MENGELOMPOKKAN BANYAKNYA DESA / KELURAHAN MENURUT UPAYA ANTISIPASI / MITIGASI BENCANA ALAM MENURUT PROVINSI DENGAN K-MEANS,” vol. 2, pp. 311–319, 2018.

H. Siahaan, H. Mawengkang, S. Efendi, A. Wanto, and A. P. Windarto, “Application of Classification Method C4 . 5 on Selection of Exemplary Teachers,” in IOP Conference Series, 2018, pp. 1–6.

Sudirman, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Data mining tools | rapidminer: K-means method on clustering of rice crops by province as efforts to stabilize food crops in Indonesia,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng., vol. 420, p. 12089, 2018.

S. Azhar, H. Latipa, S. Leni, and N. Zulita, “Sistem Pakar Penyakit Ginjal Pada Manusia Menggunakan Metode Forward Chaining,” J. Media Infotama, vol. 10, no. 1, pp. 16–26, 2014.

T. Budiharjo, Soemartono, T., Windarto, A.P., Herawan, “Predicting tuition fee payment problem using backpropagation neural network model,” Int. J. Adv. Sci. Technol., 2018.

T. Budiharjo, Soemartono, T., Windarto, A.P., Herawan, “Predicting school participation in indonesia using back-propagation algorithm model,” Int. J. Control Autom., 2018.

A. P. Windarto, M. R. Lubis, and Solikhun, “MODEL ARSITEKTUR NEURAL NETWORK DENGAN BACKPROPOGATION PADA PREDIKSI TOTAL LABA RUGI KOMPREHENSIF BANK UMUM KONVENSIONAL,” Kumpul. J. Ilmu Komput., vol. 5, no. 2, pp. 147–158, 2018.

A. P. Windarto, M. R. Lubis, and Solikhun, “IMPLEMENTASI JST PADA PREDIKSI TOTAL LABA RUGI KOMPREHENSIF BANK UMUM KONVENSIONAL DENGAN BACKPROPAGATION,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 5, no. 4, pp. 411–418, 2018.

Sumijan, A. P. Windarto, A. Muhammad, and Budiharjo, “Implementation of Neural Networks in Predicting the Understanding Level of Students Subject,” Int. J. Softw. Eng. Its Appl., vol. 10, no. 10, pp. 189–204, 2016.

D. N. Batubara, A. P. Windarto, D. Hartama, and H. Satria, “Analisis Metode K-MEANS Pada Pengelompokan Keberadaan Area Resapan Air Menurut Provinsi,” no. x, pp. 345–349, 2019.

G. Abdillah et al., “PENERAPAN DATA MINING PEMAKAIAN AIR PELANGGAN UNTUK MENENTUKAN KLASIFIKASI POTENSI PEMAKAIAN AIR PELANGGAN BARU DI PDAM TIRTA RAHARJA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS,” vol. 2016, no. Sentika, pp. 18–19, 2016.

C. Astria, A. P. Windarto, A. Wanto, and E. Irawan, “Metode K-Means Pada Pengelompokan Wilayah Pendistribusian Listrik,” pp. 306–312, 2019.

B. M. Metisen and H. L. Sari, “Analisis Clustering Menggunakan Metode K-Means dalam Pengelompokkan Penjualan Produk pada Swalayan Fadhila,” J. Media Infotama, vol. 11, no. 2, pp. 110–118, 2015.

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2019 KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer)



KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer)
P3M STMIK Budi Darma
Sekretariat Jln. Sisingamangaraja No. 338 Telp 061-7875998
email: komik@univ-bd.ac.id, komik.budidarma@gmail.com

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.