Firmansyah, Rizky Husen (2022) PENERAPAN METODE K-MEANS UNTUK PEMETAAN WILAYAH LAYANAN DATA INTERNET / Rizky Husen Firmansyah / 14208013 / Pembimbing I : Irmayansyah / Pembimbing II : Derman Janner Lubis. FINKOM - UNBIN, Bogor.
HALAMAN JUDUL.pdf - Published Version
Download (785kB)
BAB I PENDAHULUAN.pdf - Published Version
Download (405kB)
BAB II KERANGKA TEORITIS.pdf - Published Version
Download (913kB)
BAB III METODOLOGI PENELITIAN DAN PENGEMBANGAN.pdf - Published Version
Download (681kB)
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only
Download (2MB)
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN.pdf - Published Version
Download (13kB)
DAFTAR RUJUKAN.pdf - Published Version
Download (122kB)
Abstract
Semua orang membutuhkan layanan data internet,begitupun masyarakat kota, desa,bahkan sampai pelosok.Tidak meratanya penyebaran penggunaan layanan data internet antara jumlah penduduk dan jumlah pengguna layanan data internet sehingga menjadi indikator suatu wilayah belum menggunakan layanan data internet secara maksimal, serta tidak merata dan kurang tepatnya penyebaran fasilitas pendukung seperti Base Transceiver Station (BTS) dan Kios.Oleh karena itu, peneliti mencoba memberikan alternatif di dalam proses pemetaan wilayah untuk layanan data internet dengan menggunakan variabel jumlah penduduk, jumlah pengguna,jumlah outlet, dan jumlah site.Salah satu cara untuk bisa memetakan wilayah untuk lokasi layanan data internet adalah dengan melakukan segmentasi dengan mengelompokkan data berdasarkan kriteria tertentu dengan membagi menjadi tiga kelompok yaitu platinum, gold, dan silver.Algoritma K-Means Clustering adalah salah satu metode pengelompokkan yang dapat
mengelompokkan objek – objek berdarkan kepmiripan sifat yang dimilikinya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui penerapan metode Algoritma K-Means Clustering
dapat memetakan lokasi layanan data internet.Dari pengelompokkan menggunakan Algoritma K-Means Clustering ini dibagi menjadi tiga kelompok dimana masing-masing kelompok kecamatan memperoleh total 12 kecamatan untuk kelompok platinum,2 kecamatan untuk kelompok gold, dan 6 kecamatan untuk kelompok silver. Penelitian ini sudah melakukan uji kelayakan pada aplikasi yang dibangun dengan nilai kelayakan sebesar 87,59%,bermakna aplikasi yang dibangun dan juga sudah dilakukan pengukuran melalui MATLAB dengan Silhouette Index dengan nilai 0,7702 (Strong Structure).
Item Type: | Other |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | Clustering, Pemetaan, Wilayah, Algoritma K-Means Clustering, Silhouette Index |
Subjects: | W Computer Science > Data Mining W Computer Science > Information Systems W Computer Science > Information Analysis W Computer Science > Computer programming and Programs W Computer Science > Database Design |
Depositing User: | R. Rizka Nurmala |
Date Deposited: | 30 Mar 2022 09:04 |
Last Modified: | 30 Mar 2022 09:04 |
URI: | http://finkom.repository.unbin.ac.id/id/eprint/82 |