Lianita, Ervi
Unknown Affiliation

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Penerapan Metode K-Means Clustering Untuk Pemetaan Produktivitas Sayur-Sayuran Berbasis Sistem Informasi Geografis Di Provinsi Sumatera Utara Lianita, Ervi; Pratama, Angga; Ulva, Ananda Faridhatul
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 12, No 2 (2024)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v12i2.72934

Abstract

AbstrakSalah satu daerah pemasok produksi sayur-sayuran adalah Provinsi Sumatera Utara. Sumatera Utara sendiri terdiri dari 25 kabupaten dan 8 kota, yang mana masyarakatnya bekerja sebagai petani, dalam berbudaya sayur-sayuran, tingkat produktivitas dapat meningkat maupun menurun di setiap daerah nya. Maka diperlukan sebuah sistem informasi geografis agar setiap kabupaten di provinsi Sumatera Utara mengetahui dari tingkat produktivitas sayur-sayuran setiap tahunnya. Dalam pemetaan dan mengelompokkan hasil produksi sayur-sayuran, penelitian ini menggunakan metode algoritma K-Means Clustering yang merupakan salah satu teknik dari algoritma Data Mining. Evaluasi hasil clustering untuk memastikan bahwa kelompok-kelompok yang terbentuk memiliki interpretasi yang bermakna. Perhatikan hubungan antara atribut dan kelompok sayuran yang terbentuk. Misalnya, apakah kelompok-kelompok tersebut memperlihatkan pola geografis tertentu atau perbedaan dalam jumlah produktivitas. Pembangunan sistem informasi geografis berbasis website dapat menyediakan aksesibilitas dan visualisasi yang mudah bagi pengguna untuk melihat hasil produksi sayur-sayuran dari tingkat terendah sampai tertinggi. Dengan adanya sistem ini, admin dapat mengakses informasi yang relevan melalui sistem dan melihat pemetaan hasil produksi sayur-sayuran di berbagai wilayah di Sumatera Utara.