SARONI, KEVIN (2020) IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK PEMETAAN PERSEBARAN PETERNAKAN AYAM PADA DESA BALEADI. Undergraduate thesis, Universitas Stikubank.
![[thumbnail of HALAMAN JUDUL]](/style/images/fileicons/application_pdf.png) |
PDF (HALAMAN JUDUL)
Download (1MB) |
|
PDF (ABSTRAK)
Download (32kB) |
|
PDF (BAB I)
Download (126kB) |
|
PDF (BAB II)
Restricted to Repository staff only Download (308kB) |
|
PDF (BAB III)
Restricted to Repository staff only Download (521kB) |
|
PDF (BAB IV)
Restricted to Repository staff only Download (456kB) |
|
PDF (BAB V)
Restricted to Repository staff only Download (321kB) |
|
PDF (BAB VI)
Restricted to Repository staff only Download (9kB) |
|
PDF (DAFTAR PUSTAKA)
Download (79kB) |
|
PDF (LAMPIRAN)
Restricted to Repository staff only Download (783kB) |
Abstract
Desa baleadi merupakan salah satu desa yang banyak melakukan usaha ternak ayam baik ayam pedaging maupun ayam petelur. Banyak sekali distributor dari kota lain yang datang untuk melakukan pencarian telur dan juga daging ayam dalam jumlah tertentu. Tetapi karena minimnya informasi mengakibatkan para distributor harus berputar putar seluruh desa agar dapat melakukan pembelian sesuai dengan kebutuhan. Dikarenakan perlunya kebutuhan informasi yang berkaitan dengan sebaran lokasi peternakan ayam di desa baleadi maka perlu adanya suatu sistem yang dapat melakukan pengelompokan dengan menggali potensi-potensi informasi yang ada. Dengan kondisi banyaknya peternakan ayam yang ada, kemudian dapat dimanfaatkan untuk mencari sebuah informasi baru. Namun dalam pemanfaatannya membutuhkan analisis yang tepat sehingga informasi yang dihasilkan dapat membantu banyak pihak untuk mendukung suatu keputusan atau pilihan. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk melakukan clustering adalah K-Means Clustering. Pada penelitian ini penulis akan mengimplementasikan Algoritma K-Means Clustering untuk pemetaan persebaran peternakan ayam pada Desa Baleadi menjadi suatu aplikasi yang dapat membantu para distributor pembeli telur menemukan lokasi tujuan dengan efisien. Baleadi village is one of the villages that do a lot of chicken farming, both broilers and laying hens. Lots of distributors from other cities come to search for eggs and chicken meat in a certain amount. However, due to the lack of information, distributors have to turn around villages in order to make purchases as needed. Due to the need for information needs relating to the distribution of chicken farm locations in the village of Baleadi, it is necessary to have a system that can6 do grouping by exploring the potential of existing information. With the conditions of the many existing chicken farms, then it can be used to find a new information. But in its use requires proper analysis so that the information generated can help many parties to support a decision or choice. One method that can be used to do clustering is K-Means Clustering. In this study the author will implement the K-Means Clustering Algorithm for mapping the distribution of chicken farms in the Baleadi Village into an application that can help egg buyers distributors find their destination locations efficiently.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Additional Information: | NIM.16.01.53.0162 SKR.I.05.01.1940 |
| Uncontrolled Keywords: | Data Mining, K-Means Clustering, Pemetaan Peternakan Ayam Data Mining, K-Means Clustering, Mapping Chicken Farms |
| Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science |
| Faculty / Institution: | Fakultas Teknologi Informasi > Program Studi Teknik Informatika |
| Depositing User: | H Hayati |
| Date Deposited: | 17 Sep 2020 02:03 |
| Last Modified: | 17 Sep 2020 02:03 |
| URI: | https://eprints.unisbank.ac.id/id/eprint/7132 |
Actions (login required)
 |
View Item |
