K-Means Clustering dengan Optimasi Algoritma Genetika untuk mengelompokkan daerah budidaya Cabai Jawa
Authors (s)
(1) * Imam Wahyudi   (Univeritas Annuqayah)  
        Indonesia
(2)  Luluk Sarifah   (Univeritas Annuqayah)  
        Indonesia
(3)  Moh Sukron   (Universitas Nurul Jadid)  
        Indonesia
(*) Corresponding Author
AbstractAda beberapa tanaman obat yang popular, salah satunya yaitu Cabai Jawa yang juga merupakan salah satu komuditas ekspor yang cukup tinggi dengan nilai jual yang fantastis, namun di Indonesia terutama di wilayah Madura pengetahuan masyarakat tentang hal tersebut masih minim karena memang tidak adanya pembudidayaan dari pemerintah sekitar. Oleh karena itu penelitian bertujuan untuk melakukan Clustering daerah yang membudidayakan tanaman ini sehingga ditemukan daerah yang masuk kategori rendah, sedang dan tinggi dipamekasan. Metode K-Means Clustering adalah metode yang cocok untuk penelitian ini dan alur kerjanya ialah mengelompokkan data n ke dalam cluster yang serupa dan berbeda dengan data cluster yang lainnya. Metode ini dikombinasikan dengan metode Algoritma Genetika sebagai optimasi pada centroid awal sehingga hasil dari clustering ini bisa optimal. Berdasarkan hasil evaluasi menggunakan Silhouette Coefficience didapatkan nilai sebesar 0. 52156 menggunakan GA dan K-Means
|
Full Text: PDF
Article View
Abstract views : 5 times | PDF files viewed : 11 times10.33650/jeecom.v6i2.9603 |
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2024 Imam Wahyudi, Luluk Sarifah, Moh Sukron
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Journal of Electrical Engineering and Computer (JEECOM)
Published by LP3M Nurul Jadid University, Indonesia, Probolinggo, East Java, Indonesia.