Data Mining Metode K-Means Clustering dalam Pengelompokan Jumlah Bagasi dan Barang Kargo

Yani, Lastari Indah (2019) Data Mining Metode K-Means Clustering dalam Pengelompokan Jumlah Bagasi dan Barang Kargo. Skripsi thesis, Program Studi Teknik Informatika.

	Text cover s.d bab III.pdf - Submitted Version Download (8MB)
	Text bab IV s.d bab V.pdf - Submitted Version Restricted to Registered users only Download (4MB) | Request a copy

Abstract

Transportasi sudah menjadi bagian dari kehidupan manusia dalam melakukan kesehariannya. Tidak hanya manusia saja yang berpindah tempat dengan memanfaatkan transportasi, melainkan barang pengiriman juga dikirimkan dengan memanfaatkan transportasi yang ada dalam kehidupan kita. Pengiriman barang atau kargo sering memanfaatkan transportasi udara berupa pesawat disebabkan kecepatan pengiriman. Di kota Batam, pengiriman barang dengan menggunakan transportasi udara sangat sering dilakukan dan dalam jumlah yang banyak setiap harinya. Banyaknya pengiriman yang dilakukan menghasilkan data yang sangat banyak yang bisa memperlambat pekerjaan dalam pendataan tersebut. Dengan memanfaatkan data mining pada pendataan pengiriman barang, diharapkan dapat membantu pihak bandar udara yang di kota Batam bernama Bandar Udara Hang Nadim. Salah satu algoritma yang dapat digunakan untuk melakukan data mining adalah penggunaan K-means Clustering. K-means clustering adalah salah satu cara data mining yang bertujuan untuk mengelompokkan data ke dalam kelompok�kelompok data yang memiliki sifat yang berdekatan. Dari Penelitian ini didapatkan 3 cluster, dimana cluster tersebut dibagi berdasarkan jumlah rata-rata berat dari kargo dari tahun 2015-2017 dari bandara Hang Nadim. Cluster 0 yang didapat memiliki jumlah data sebanyak 5 data, cluster 1 memiliki jumlah data sebanyak 15 data, dan cluster 2 memiliki jumlah data sebanyak 16 data. Dengan menggunakan data mining K-means clustering akan membantu pihak bandar udara Hang Nadim mempermudah dalam melakukan pendataan.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Uncontrolled Keywords:	Pengelompokan, Data mining, K-means clustering: Grouping, Data mining, K-means clustering
Subjects:	000 Karya Umum > 000-009 Ilmu Umum dan Komputer > 006.3 Kecerdasan Buatan
Divisions:	Fakultas Teknik dan Komputer > Teknik Informatika
Depositing User:	Susila Novmbrita
Date Deposited:	19 Oct 2023 06:33
Last Modified:	19 Oct 2023 06:33
URI:	http://repository.upbatam.ac.id/id/eprint/4986

Actions (login required)

View Item