PERBANDINGAN ALGORITMA K-MEANS DAN ALGORITMA K-MEDOIDS DALAM PENGELOMPOKAN KOMODITAS PETERNAKAN DI PROVINSI JAWA TENGAH TAHUN 2015
View/ Open
Date
2018-04-06Author
Vandanu Aditya Putra Sangga, 13611142
Metadata
Show full item recordAbstract
Peternakan merupakan sector yang memiliki peluang besar untuk dikembangkan sebagai usaha di masa depan . Salah satu upaya yang di dapat dilakukan dalam rangka meningkatkan dan memelihara produktivitas di sector peternakan yaitu dengan mengelompokan wilayah kedalam kelompok – kelompok berdasarkan karakteristik yang dimiliki. Pengelompokan ini bertujuan agar informasi terkait jenis ternak yang tersebar di tiap – tiap wilayah di Provinsi Jawa Tengah menjadi lebih efisien dan spesifik. Salah satu cara untuk pengelompokan ini dapat di identifikasi menggunakan analisis Cluster. Analisis Cluster merupakan salah satu metode dalam analisis statistic multivariate yang digunakan untuk mengelompokan objek-objek ke dalam suatu kelompok berdasarkan karakteristik yang dimiliki.
Tujuan dari penulisan laporan ini adalah untuk mengetahui hasil cluster yang terbentuk dan perbandingan hasil kinerja dengan menggunakan Algoritma K – Means dan Algoritma K – Medoids untuk pengelompokan kabupaten/kota berdasarkan variabel jenis ternak di Provinsi Jawa tengah. Dari hasil Analis Cluster menggunakan K-Means di peroleh 15 Kabupaten/kota pada cluster 1, 14 Kabupaten/kota pada cluster 2 dan 6 Kabupaten/Kota pada cluster 3. Sedangan dengan menggunakan K-Medoids di perolah 17 Kabupaten/kota pada cluster 1, 9 kabupaten/Kota pada cluster 2 dan 9 Kabupaten/Kota pada cluster 3. Dari hasil pengelompokan kedua metode tersebut diperoleh metode yang terbaik dengan perbandingan menggunakan variansi cluster dalam pengelompokan komoditas peternakan di provinsi jawa tengah tahun 2015 yaitu metode K-Medoids karena memiliki nilai variansi cluster terkecil yaitu 1.5
Livestock is a sector that has a great opportunity to be developed as a business in the future. One effort that can be done in order to improve and maintain productivity in the livestock sector is by grouping the region into groups - groups based on characteristics owned. This grouping is intended to make information related to the type of livestock spread in each region in Central Java Province to be more efficient and specific. One way for this clustering can be identified using Cluster analysis. Cluster analysis is one of the methods in multivariate statistic analysis that is used to classify objects into a group based on the characteristics they have.
The purpose of this report is to know the result of the cluster formed and the comparison of performance results by using K - Means Algorithm and K - Medoids Algorithm for the grouping of districts based on the varieties of livestock species in Central Java Province. The result of Cluster Analyst using K-Means was obtained from 15 districts / cities in cluster 1, 14 districts / cities in cluster 2 and 6 districts / cities in cluster 3. Sedangan by using K-Medoids at the 17 regencies / cities in cluster 1, 9 districts / municipalities in cluster 2 and 9 districts / cities in cluster 3. From the results of grouping the two methods obtained the best method by comparison using cluster variance in livestock commodity grouping in Central Java province in 2015 that is K-Medoids method because it has a value of variance the smallest cluster is 1.5
Collections
- Statistics [899]