Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
3.372
P-Index
This Author published in this journals
All Journal TEKNIK INFORMATIKA Jurnal Simetris JURNAL DERIVAT: JURNAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA NUMERICAL (Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika) Bianglala Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Akademi Bina Sarana Informatika Yogyakarta STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi) Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Administrasi [SEMINASTIKA] G-Tech : Jurnal Teknologi Terapan Duta.com : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Komunikasi Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Nusantara Journal of Computers and its Applications Jurnal INFOTEL CSRID
Nurmalitasari Nurmalitasari
Universitas Duta Bangsa Surakarta
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Mechanical Engineering Physics Other

Published : 28 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Nusantara Journal of Computers and its Applications

 1 
IMPLEMENTASI DATA MINING CLUSTERING UNTUK MENGETAHUI POTENSI PRODUKTIFITAS KACANG TANAH DI INDONESIA Herliyani Hasanah; Nurmalitasari Nurmalitasari; Nugroho Arif Sudibyo
NJCA (Nusantara Journal of Computers and Its Applications) Vol 5, No 1 (2020): Juni 2020
Publisher : Computer Society of Nahdlatul Ulama (CSNU) Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Kondisi produktifitas kacang tanah yang mengalami fluktuasi, pemerintah perlu memberlakukan kebijakan tertentu di bidang pertanian. Dengan kebijakan tersebut diharapkan dapat mewujudkan ketahanan pangan tingkat nasional. Salah satu informasi yang dapat digunakan untuk mendukung kebijakan tersebut adalah pengelompokan provinsi di Indonesia berdasarkan hasil panen kacang tanah di Indonesia.  Pengelompokan ini dilakukan karena beragamnya potensi hasil produksi kacang tanah di masing-masing provinsi, sehingga perlu dilakukan pengelompokan untuk mengetahui provinsi mana yang memiliki hasil produksi kacang tanah tertinggi sehingga dapat membantu untuk mengoptimalkan program-program pemerintah dibidang pertanian tanaman pangan. Pengelompokan tersebut menggunakan analisis cluster k-means. Dalam penelitian ini simulasi pemetaan menggunakan metode K-Means Clustering berbasis mobile. Proses pemetaan dilakukan berdasarkan 2 (dua) variabel yaitu luas panen (Ha) dan produksi (ton). Hasil pemetaan akan dikelompokkan menjadi dua (2) cluster, yaitu hasil panen tinggi dan rendah. Dari perhitungan manual, aplikasi mobile dan simulasi menggunakan Rapid Miner diperoleh hasil yang sama yaitu cluster 1 meliputi provinsi no 12 (Jawa Barat), 13 (Jawa Tengah) dan 15 (Jawa Timur). Sedangkan sisanya ada 20 data masuk ke cluster 0.
Co-Authors Abdullah Sajad Aditya Gema Pratama Agus Mardiyono Ahmad Tomi Ali Muhdi Ashary Vermaysha Atina, Vihi Bima Setya Gumelar Didi Supriyadi Dwiki Rasya Rahadian Hasanah, Herliyani Lindha Juniarta Suseno Lucky Marsella Moh Muhtarom Mohammad Yusuf Nugroho Muhammad Rais Ramadhani Nugroho Arif Sudibyo Nurchim Nurchim Purwanto, Eko Rahmawati Desi Tri Wulandari Rico Yoga Pradana Sofa Marwati Sri Sumarlinda Sulami, Atik Syaiful Nur Wardani Viona Putri Ardiana Yusmawan Dwi Suseno Zalizah Awang Long Zalizah Awang Long