Fitriyanti, - 095410064 (2014) IMPLEMENTASI DATA MINING METODE K-MEANS UNTUK PENGELOMPOKAN BARANG DAGANGAN PADA STUDI KASUS TOKO KELONTONG JUBLIN MAKMUR. Skripsi thesis, STMIK AKAKOM Yogyakarta.
|
Text
095410064_COVER.pdf - Published Version Download (79kB) | Preview |
|
|
Text
095410064_HALAMAN JUDUL.pdf - Published Version Download (59kB) | Preview |
|
|
Text
095410064_HALAMAN PERSETUJUAN.pdf - Published Version Download (502kB) | Preview |
|
|
Text
095410064_HALAMAN PENGESAHAN.pdf - Published Version Download (555kB) | Preview |
|
|
Text
095410064_KATA PENGANTAR.pdf - Published Version Download (82kB) | Preview |
|
|
Text
095410064_INTISARI.pdf - Published Version Download (35kB) | Preview |
|
|
Text
095410064_HALAMAN MOTTO.pdf - Published Version Download (48kB) | Preview |
|
|
Text
095410064_HALAMAN PERSEMBAHAN.pdf - Published Version Download (119kB) | Preview |
|
|
Text
095410064_DAFTAR ISI.pdf - Published Version Download (76kB) | Preview |
|
|
Text
095410064_BAB I.pdf - Published Version Download (142kB) | Preview |
|
![[img]](http://eprints.akakom.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
095410064_BAB II.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (682kB) |
|
|
Text
095410064_BAB III.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (368kB) |
|
|
Text
095410064_BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (740kB) |
|
|
Text
095410064_BAB V.pdf - Published Version Download (138kB) | Preview |
|
|
Text
095410064_DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Download (140kB) | Preview |
|
|
Text
095410064_CARA MENJALANKAN PROGRAM.pdf - Published Version Download (436kB) | Preview |
|
|
Text
095410064_LISTING PROGRAM.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (258kB) |
Abstract
Klustering k-means merupakan salah satu metode data mining yang bersifat tanpa arahan (Unsupervised). Salah satu algoritma yang paling sederhana adalah klustering k-means, metode ini mempartisi data ke dalam cluster sehingga data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan ke dalam satu cluster yang sama dengan cara menghitung jarak terdekat data dengan titik pusat data/centroid. Obyek dari penelitian ini menggunakan data toko kelontong yang berupa data makanan, minuman, obat-obatan, kebutuhan dapur, kebutuhan kamar mandi, rokok, dan kebutuhan lain-lain yang digunakan untuk penataan letak sesuai kriteria. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa cluster akhir untuk penataan letak mempunyai kecendrungan yang sama ada juga yang cukup berbeda setelah mengalami iterasi. Proses klustering data pada toko kelontong dilakukan beberapa percobaan agar dapat dibandingkan nilai tengah terbaiknya. Kata Kunci : Data Mining, Java, J2SE, Klustering, K-Means
| Item Type: | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Additional Information: | Pembimbing : Agung Budi Prasetyo, S.Kom., M.Kom. |
| Uncontrolled Keywords: | Kata Kunci : Data Mining, Java, J2SE, Klustering, K-Means |
| Subjects: | A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Program Aplikasi |
| Divisions: | Jenjang Strata Satu > Teknik Informatika (Informatic Engineering) |
| Depositing User: | V Sudarmi |
| Date Deposited: | 10 Mar 2016 03:25 |
| Last Modified: | 10 Mar 2016 03:25 |
| URI: | http://eprints.akakom.ac.id/id/eprint/577 |
Actions (login required)
 |
View Item |
