Penerapan K-Medoids Clustering Pada Ekspor Buah-Buahan Menurut Negara Tujuan

Aris Saputri, Hidayatullah Hidayatullah, Ari Dermawan

Abstract


Abstrack:The aim of the study is to group fruit exports according to the country of destination. The research data used came from the Indonesian Central Statistics Agency with the url https://www.bps.go.id/ for the category of fruit exports by destination country. The computer science technique used is to utilize K-Medoids clustering data lamination. The results of the study are expected to provide information to the government about the mapping results in the form of clusters of the destination countries for the number of fruit exports. This needs to be done to review the process of fruit exports to destination countries, bearing in mind the results of the export of these fruits have the potential to improve the Indonesian economy.

 

Keywords:Data mining, Klastering, K-Medoids, Fruit Export, Destination Country.

 

 

Abstrak:Tujuan dari penelitian adalah untuk mengelompok kan ekspor buah-buahan menurut negara tujuan. Data penelitian yang digunakan berasal dari Badan Pusat Statistik Indonesia dengan kategori ekspor buah-buahan menurut negara tujuan. Teknik ilmu komputer yang digunakan adalah dengan memanfaat kan data mining klastering K-Medoids. Hasil penelitian diharapkan dapat memberikan informasi kepada pemerintah tentang hasil pemetaan berupa cluster terhadap Negara tujuan untuk jumlah ekspor buah-buahan. Hal ini perlu dilakukan untuk meninjau ulang proses ekspor buah buah kenegara tujuan mengingat hasil ekspor buah-buah tersebut berpotensi untuk meningkatkan perekonomian Indonesia.

 

Kata Kunci:Data mining, Klastering, K-Medoids, Ekspor Buah, Negara Tujuan


Full Text:

PDF

References


D. F. Pramesti, Lahan, M. Tanzil Furqon, and C. Dewi, “Implementasi Metode K-Medoids Clustering Untuk Pengelompokan Data,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 1, no. 9, pp. 723–732, 2017, doi: 10.1109/EUMC.2008.4751704.

Z. Mustofa and I. S. Suasana, “Algoritma Clustering K-Medoids Pada E-Government Bidang Information And Communication,” J. Teknol. dan Komun., vol. 9, pp. 1–10, 2018.

A. Y. Rofiqi, “Clustering Berita Olahraga Berbahasa Indonesia Menggunakan Metode K-Medoid Bersyarat,” J. Simantec, vol. 6, no. 1, pp. 25–32, 2017.

K. Kawano, Y. Umemura, and Y. Kano, “ Field Assessment and Inheritance of Cassava Resistance to Superelongation Disease 1 ,” Crop Sci., vol. 23, no. 2, pp. 201–205, 1983, doi: 10.2135/cropsci1983.0011183x002300020002x.

W. A. Triyanto, “Algoritma K-Medoids Untuk Penentuan Strategi Pemasaran Produk,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput., vol. 6, no. 1, p. 183, 2015, doi: 10.24176/simet.v6i1.254.




DOI: https://doi.org/10.33330/jutsi.v1i1.1057

Article Metrics

Abstract view : 113 times
PDF - 94 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Lisensi Creative Commons
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa 4.0 Internasional.