PENERAPAN METODE K-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKKAN POTENSI BUAH-BUAHAN YANG DI PASARKAN PADA PASAR INDUK KRAMAT JATI

FAJRI, M.YANUALDI (2022) PENERAPAN METODE K-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKKAN POTENSI BUAH-BUAHAN YANG DI PASARKAN PADA PASAR INDUK KRAMAT JATI. S1 thesis, Universitas Mercu Buana Bekasi.

Preview	Text 41517320034- M.Yanualdi Fajri - 02 Cover.pdf Download (445kB) | Preview
Preview	Text 41517320034- M.Yanualdi Fajri - 03 Abstrak.pdf Download (31kB) | Preview
	Text 41517320034- M.Yanualdi Fajri - 04 BAB 1.pdf Restricted to Registered users only Download (79kB)
	Text 41517320034- M.Yanualdi Fajri - 05 BAB 2.pdf Restricted to Registered users only Download (111kB)
	Text 41517320034- M.Yanualdi Fajri - 06 BAB 3.pdf Restricted to Registered users only Download (478kB)
	Text 41517320034- M.Yanualdi Fajri - 07 BAB 4.pdf Restricted to Registered users only Download (30kB)
	Text 41517320034- M.Yanualdi Fajri - 08 Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (80kB)
	Text 41517320034- M.Yanualdi Fajri - 09 Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (37kB)

Abstract

ABSTRAK Nama : M.Yanualdi Fajri NIM : 41517320034 Pembimbing TA : Sukma Wardhana, S.Kom, M.Kom Judul : Penerapan Metode K-Means Clustering untuk pengelompokkan potensi buah-buahan yang Di Pasarkan pada Pasar Induk Kramat Jati Pangan kebutuhan manusia yang paling mendasar sehingga saat setiap dipenuhi harus yang manusia bagi merupakan padi utamanya pangan tanaman komoditas .strategis dan penting sangat yang komoditas suatu dalam penting aspek. Seiring dengan banyak aspek maupun kegiatan yang terkait didalam Pasar Induk Kramat Jati, Data mining adalah sebuah proses percarian secara otomatis informasi yang berguna dalam tempat penyimpanan data berukuran besar. Istilah lain yang sering digunakan diantaranya knowledge discovery (mining) in databases (KDD), knowledge extraction, data atau pattern analysis, data archeology, data dredging, information harvesting, dan business intelligence. K-Means berusaha mengelompokkan data yang ada kedalam beberapa kelompok, dimana data dalam satu kelompok mempunyai karakteristik yang sama satu sama lainnya dan mempunyai karakteristik yang berbeda dengan data yang ada di dalam kelompok yang lain dari perkenalan algoritma 20 Jurnal peneliti menyatakan bahwa untuk pengelompokkan seluruh data yang ada akan diolah melalui metode K- Means sehingga mempermudah para pedagang pada pasar untuk mengetahui bagaimana kualitas buaha-buahan mereka yang diberikan kepada masyarakat dan target market yang di tuju berdasarkan hasil akhir yang diperoleh berdasarkan tingkatan kepuasan pelanggan. Kata kunci: Pangan, Pasar, Data mining , K-means ABSTRACT Name : M.Yanualdi Fajri Student Number : 41517320034 Counsellor : Sukma Wardhana, S.Kom, M.Kom Title : Application of K-Means Clustering method to group potential Fruits Marketed at Kramat Jati Market Food is the most basic human need, so that when it is fulfilled, what humans share is rice, the main food being a commodity crop. It is strategic and very important, which commodity is an important aspect. Kramat Jati Main Market is the only special market for vegetables and fruits in DKI Jakarta with regional service scale. This market is the heart of other markets throughout DKI Jakarta and its surroundings. Along with many aspects and related activities in the Kramat Jati Main Market, Data mining is a process of automatically searching for useful information in large data storage areas. Other terms that are often used include knowledge discovery (mining) in databases (KDD), knowledge extraction, data or pattern analysis, data archeology, data dredging, information harvesting, and business intelligence. K-Means tries to group existing data into several groups, where data in one group has the same characteristics as each other and has different characteristics from data in other groups the introduction of a 20 journal algorithm says that for classifying all the data available, it will make it easier for traders on the market to find out how their fruits are made available to the public and their target markets are defunded based on the level of customer satisfaction. Key words: Food, Market, Data mining , K-means

Item Type:	Thesis (S1)
Call Number CD:	FIK/INFO 22 015
NIM/NIDN Creators:	41517320034
Uncontrolled Keywords:	Kata kunci: Pangan, Pasar, Data mining , K-means
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 000. Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 005 Computer Programmming, Programs, Data/Pemprograman Komputer, Program, Data > 005.5 General Purpose Application Programs/Program Aplikasi dengan Kegunaan Khusus
Divisions:	Fakultas Ilmu Komputer > Informatika
Depositing User:	siti maisyaroh
Date Deposited:	17 Dec 2022 04:43
Last Modified:	17 Dec 2022 04:43
URI:	http://repository.mercubuana.ac.id/id/eprint/72555

Actions (login required)

View Item