Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Rancang Bangun Sistem Prediksi Varietas Padi Yang Cocok Dengan Lahan Menggunakan Metode Data Mining Algoritma C4.5 Dewanto Rosian Adhy; Alam
Jurnal Ilmiah Sains, Teknologi dan Rekayasa Vol 1 No 1 (2021): Oktober 2021
Publisher : P3M STT YBSI Tasikmalaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (791.506 KB)

Abstract

Kebutuhan pangan di Indonesia terus meningkat setiap tahunnya mengikuti pesatnya pertumbuhan penduduk. Untuk mengatasi masalah tersebut, produksi beras juga harus ditingkatkan. Namun, saat ini produk pertanian terkadang tidak menentu karena perubahan cuaca yang tidak terduga. Pemilihan varietas padi yang akan ditanam juga harus lebih selektif untuk menghindari resiko gagal panen dan penurunan hasil. Penelitian ini bertujuan untuk membantu petani di Kabupaten Tasikmalaya dalam menentukan varietas padi yang cocok dengan kondisi tanah dan cuaca. Penelitian ini menggunakan metode penelitian kuantitatif. Algoritma Data Mining yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma Data Mining Decission Tree (C4.5).
Pemanfaatan Data Mining Dalam Menentukan Strategi Marketing Penerimaan Mahasiswa Baru Alam
Jurnal Informatika dan Teknologi Komputer (J-ICOM) Vol 5 No 2 (2024): Jurnal Informatika dan Teknologi Komputer ( J-ICOM)
Publisher : E-Jurnal Universitas Samudra

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33059/j-icom.v5i2.8365

Abstract

This study aims to map patterns and find invisible information from new student admissions data by utilizing data mining technology. This research succeeded in mapping the pattern of prospective new students which is useful for determining the right marketing strategy according to the cluster. In order to achieve the research objectives, this research uses the K-Means Clustering algorithm and the Agglomerative Hierarchical Clustering algorithm. The data used in this study is Cipasung Tasikmalaya University's new student enrollment data from 2021 to 2023. The results of this study, the best clusters that were successfully formed were 5 clusters with the best K-Means Clustering algorithm. This research was also able to map some information based on the model formed.