Cover Image

Implementasi Algoritma K-Means Dalam Penentuan Prioritas Rehabilitasi Daerah Aliran Sungai Cipunagara

Main Authors: Nurdiawan, Odi, Pratama, Fidya Arie
Format: Article info application/pdf eJournal
Bahasa: eng
Terbitan: Universitas Islam Sumatera Utara , 2019
Subjects:
Daerah Aliran Sungai
Algoritma K-Means Clustering
Lahan Kritis
Online Access: https://jurnal.uisu.ac.id/index.php/infotekjar/article/view/1633
https://jurnal.uisu.ac.id/index.php/infotekjar/article/view/1633/pdf
ctrlnum --jurnal.uisu.ac.id-index.php-index-oai:article-1633
fullrecord <?xml version="1.0"?> <dc schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><title lang="en-US">Implementasi Algoritma K-Means Dalam Penentuan Prioritas Rehabilitasi Daerah Aliran Sungai Cipunagara</title><creator>Nurdiawan, Odi</creator><creator>Pratama, Fidya Arie</creator><subject lang="en-US">Daerah Aliran Sungai, Algoritma K-Means Clustering, Lahan Kritis</subject><description lang="en-US">Kekeringan salah satu kejadian yang sering terjadi pada wilayah indramayu bagian barat, rehabilitasi daerah aliran sungai menjadi salah satu alternatif. Lahan lahan wilayah subang - indramayu dalam keadan kritis, maka perlu dilakukan pengelompokan wilayah lahan kritis menggunakan algoritma k-means, sehingga mudah dalam menentukan prioritas rehabilitasi daerah aliran sungai. Penelitian ini dibagi menjadi 3 tahap diantaranya Tahap 1 (Satu) pada tahap penelitian ini menentukan objek penelitian, yang akan dijadikan objek yaitu kelompok budidaya pertanian dan Bina Pengelola Daerah Aliran Sungai, kemudian dilakukan rumusan masalah. Tahap 2 (Dua) mengumpulkan data primer yang akan dilakukan pre-processing. Tahap 3 (Tiga) penerapan algoritma k-means dan Parameter data yang berpengaruh dalam menentukan tingkat kekritisan lahan yaitu skor penutupan lahan, skor lereng, skor erosi, skor produktivitas dan skor manajemen. Sehingga diketahui kelompok wilayah lahan kritis yang tinggi. Hasil penelitian ini&#xA0; rehabilitasi daerah aliran sungai cipunagara dengan menggunakan metode algoritma k-means dapat menghasilkan kumpulan cluster dengan indeks Davies-Bouldin terkecil kumpulan cluster terbaik adalah cluster_1 dengan nilai 1886.707.</description><publisher lang="en-US">Universitas Islam Sumatera Utara</publisher><contributor lang="en-US"/><date>2019-09-07</date><type>Journal:Article</type><type>Other:info:eu-repo/semantics/publishedVersion</type><type>Journal:Article</type><type>File:application/pdf</type><identifier>https://jurnal.uisu.ac.id/index.php/infotekjar/article/view/1633</identifier><identifier>10.30743/infotekjar.v4i1.1633</identifier><source lang="en-US">InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan; Vol 4, No 1 (2019): InfoTekJar September; 76-81</source><source>2540-7600</source><source>2540-7597</source><source>10.30743/infotekjar.v4i1</source><language>eng</language><relation>https://jurnal.uisu.ac.id/index.php/infotekjar/article/view/1633/pdf</relation><rights lang="en-US">Copyright (c) 2019 Odi Nurdiawan, Fidya Arie Pratama</rights><rights lang="en-US">https://creativecommons.org/licenses/by/4.0</rights><recordID>--jurnal.uisu.ac.id-index.php-index-oai:article-1633</recordID></dc>
language eng
format Journal:Article
Journal
Other:info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Other
File:application/pdf
File
Journal:eJournal
author Nurdiawan, Odi
Pratama, Fidya Arie
title Implementasi Algoritma K-Means Dalam Penentuan Prioritas Rehabilitasi Daerah Aliran Sungai Cipunagara
publisher Universitas Islam Sumatera Utara
publishDate 2019
topic Daerah Aliran Sungai
Algoritma K-Means Clustering
Lahan Kritis
url https://jurnal.uisu.ac.id/index.php/infotekjar/article/view/1633
https://jurnal.uisu.ac.id/index.php/infotekjar/article/view/1633/pdf
contents Kekeringan salah satu kejadian yang sering terjadi pada wilayah indramayu bagian barat, rehabilitasi daerah aliran sungai menjadi salah satu alternatif. Lahan lahan wilayah subang - indramayu dalam keadan kritis, maka perlu dilakukan pengelompokan wilayah lahan kritis menggunakan algoritma k-means, sehingga mudah dalam menentukan prioritas rehabilitasi daerah aliran sungai. Penelitian ini dibagi menjadi 3 tahap diantaranya Tahap 1 (Satu) pada tahap penelitian ini menentukan objek penelitian, yang akan dijadikan objek yaitu kelompok budidaya pertanian dan Bina Pengelola Daerah Aliran Sungai, kemudian dilakukan rumusan masalah. Tahap 2 (Dua) mengumpulkan data primer yang akan dilakukan pre-processing. Tahap 3 (Tiga) penerapan algoritma k-means dan Parameter data yang berpengaruh dalam menentukan tingkat kekritisan lahan yaitu skor penutupan lahan, skor lereng, skor erosi, skor produktivitas dan skor manajemen. Sehingga diketahui kelompok wilayah lahan kritis yang tinggi. Hasil penelitian ini rehabilitasi daerah aliran sungai cipunagara dengan menggunakan metode algoritma k-means dapat menghasilkan kumpulan cluster dengan indeks Davies-Bouldin terkecil kumpulan cluster terbaik adalah cluster_1 dengan nilai 1886.707.
id IOS4523.--jurnal.uisu.ac.id-index.php-index-oai:article-1633
institution Universitas Islam Sumatera Utara
institution_id 1254
institution_type library:university
library
library Universitas Islam Sumatera Utara
library_id 1095
collection InfoTekJar (Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan)
repository_id 4523
subject_area Computer Modeling and Simulation/Model dan Simulasi Komputer
Computer Communications Networks/Jaringan Komunikasi Komputer
Algorithms/Algoritma
Computer Security, Data Security/Keamanan Komputer, Keamanan Data
city KOTA MEDAN
province SUMATERA UTARA
shared_to_ipusnas_str 1
repoId IOS4523
first_indexed 2019-09-23T21:31:47Z
last_indexed 2020-02-05T04:14:55Z
recordtype dc
_version_ 1686136660523220992
score 17.538404

Lihat Juga