Pemanfaatan Algortima K-Means Clustering Sebagai Pengamanan Pencurian Buah Kelapa Sawit Se-Distrik Tandun PT. Perkebunan Nusantara V

Authors

  • Tengku Mohd Diansyah Universitas Harapan Medan
  • Aristu Fahri Tanjung Universitas Harapan Medan
  • Rismayanti Rismayanti Universitas Harapan Medan

DOI:

https://doi.org/10.30865/mib.v3i4.1443

Abstract

Oil palm fruit theft at PT. Perkebunan Nusantara V still occurs frequently, especially in one district, Tandun District which has 6 oil palm and rubber plantations. The high rate of theft of oil palm fruit causes a decrease in the production of oil palm fruit and palm kernel. This study discusses the use of the K-Means Clustering algorithm as one of the data mining algorithms in grouping data on palm oil theft in the oil palm plantation area of Tandun District. With a number of theft data, this study enables the discovery of the potential for theft of oil palm fruit in the location of oil palm plantations at low, medium and high levels. K-Means Clusering algorithm calculation uses 3 supporting parameters, namely the area of each afdeling, the number of fruits that have been saved, and the number of fruits that have been stolen. After knowing the locations that have the potential for theft of oil palm fruit, the company can implement a strategy to safeguard those potential locations.

Author Biographies

Tengku Mohd Diansyah, Universitas Harapan Medan

Teknik Informatika Fakultas Teknik dan Komputer

Aristu Fahri Tanjung, Universitas Harapan Medan

Teknik Informatika Faklutas Teknik dan Komputer

Rismayanti Rismayanti, Universitas Harapan Medan

Teknik Informatika Fakultas Teknik dan Komputer

References

E. Prasetyo, Data Mining Mengolah Data Menjadi Informasi Menggunakan Matlab. yogyakarta: ANDI, 2014.

A. Asroni, H. Fitri, and E. Prasetyo, “Penerapan Metode Clustering dengan Algoritma K-Means pada Pengelompokkan Data Calon Mahasiswa Baru di Universitas Muhammadiyah Yogyakarta (Studi Kasus: Fakultas Kedokteran dan Ilmu Kesehatan, dan Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik),†Semesta Tek., vol. 21, no. 1, pp. 60–64, 2018.

N. Rofiqo, A. P. Windarto, and D. Hartama, “Penerapan Clustering Pada Penduduk Yang Mempunyai Keluhan Kesehatan Dengan Datamining K-Means,†KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 2, no. 1, pp. 216–223, 2018.

M. G. Sadewo, A. Eriza, A. P. Windarto, and D. Hartama, “Algoritma K-Means Dalam Mengelompokkan Desa / Kelurahan Menurut Keberadaan Keluarga Pengguna Listrik dan Sumber Penerangan Jalan Utama Berdasarkan Provinsi,†Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains, pp. 754–761, 2019.

H. K. Saputra, “ANALISIS DATA MINING UNTUK PEMETAAN MAHASISWA YANG MEMBUTUHKAN BIMBINGAN DAN KONSELING MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÃVE BAYES CLASSIFIER Hadi Kurnia Saputra 1,†J. Teknol. Inf. Pendidik., vol. 11, no. 1, pp. 14–26, 2018.

S. S. P. Luka, I. M. Candiasa, and K. Y. E. Aryanto, “ANALISIS PEMBENTUKAN KELOMPOK DISKUSI PANEL SISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA FUZZY C-MEANS DAN K-MEANS,†J. Pendidik. Teknol. dan Kejuru., vol. 16, no. 2, pp. 267–277, 2019.

Y. Kusumawardani, A. Hamzah, and Suraya, “PERBANDINGAN METODE CLUSTERING MENGGUNAKAN HIERARCHICAL CLUSTERING DAN PARTITIONAL CLUSTERING UNTUK MENGELOMPOKKAN DOKUMEN BERITA,†J. Scr., vol. 5, no. 2, pp. 245–254, 2018.

R. R. Putra and C. Wadisman, “IMPLEMENTASI DATA MINING PEMILIHAN PELANGGAN POTENSIAL MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS,†J. Inf. Technol. Comput. Sci., vol. 1, no. 1, pp. 72–77, 2018.

Elly Muningsih and S. Kiswati, “Penerapan Metode K-Means Untuk Clustering Produ

Downloads

Published

2019-10-21