Menonton adalah salah satu aktifitas yang sering dilakukan oleh manusia dalam kehidupan sehari-hari mulai dari usia muda sampai yang tua. Tontonan memiliki banyak ragam seperti film, sinetron, kartun, dan lain. Anime adalah salah satu tontonan yang termasuk ke dalam animasi yang berasal dari Jepang. Animasi ini sangat banyak diminati oleh masyarakat dari Indonesia terutama kaum remaja. Penelitian ini membahas tentang implementasi WSM dalam menentukan anime action terbaik berdasarkan data statistik". Data statistik pada penelitian ini bersumber dari salah satu website populer anime yakni https://myanimelist.net/. Penelitian dilakukan dengan 18 data alternatif dan 5 atribut. Hasil penelitian menunjukkan anime action terbait menggunakan algoritma WSM adalah Shingeki No Kyojin dengan nilai 43037.75. Hasil penelitian ini dapat memberikan rekomendasi kepada masyarakat untuk menonton anime action terbaik sehingga memberikan kesan yang menyenangkan.

Kebersihan adalah salah satu hal yang harus paling diutamakan dalam segala hal termasuk pada keadaan rumah dalam sebuah rumah tangga.Penelitian ini membahas tentang “Implementasi K-Means Clusthering Dalam Mengelompokkan Rumah Tangga Kumuh(Perkotaan) Menurut Wilayah”.Peneliti memperoleh data bersumber dari sebuat situs website pemerintah yaitu BPS(Badan Pusat Statistik) www.bps.go.id.Data tersebut mewakili -34 provinsi di Indonesia dan data diambil dari tahun 2015-2018.Terdapat -2 buah clushter dalam penelitian ini yakni clushter tingkat tinggi(C1) dan rendah (C2).Proses clushtering berhenti pada iterasi ke -6 dan memperoleh hasil 16 Provinsi menduduki posisi clushter tingkat tinggi dan 18 Provinsi lainnya menduduiki posisi clushter tingkat rendah.Diharapkan dengan adanya penelitian ini dapat menjadi masukan kepada pemerintah kota disetiap wilayah agar memberi perhatian lebih kepada wilayah yang tingkat rumah tangga kumuh masih berada di posisi clushter tingkat tinggi(C1) agar meningkatkan kualitas wilayah tersebut.

No abstract

Setiap wilayah di Indonesia memiliki banyak sekali sumber daya alam termasuk produksi ikan,salah satunya adalah ikan laut.Dari sumber daya alam tersebuta banyak para nelayan menjadikan hal tersebut menjadi salah satu pekerjaan mereka yaitu menangkap ikan.Ikan hasil tangkapan akan dijual di TPI (Tempat Pelelangan Ikan) yang nantinya akan di timbang dan di hargai sesuai dengan standart harga ikan yang berlaku pada saat itu.Penelitian ini membahas tentang "Implementasi K-Means Clustering Dalam mengelompokkan Jumlah Penjualan Ikan DI TPI Menurut Wilayah".Data di dalam penelitian ini peneliti ambil dari sebuah website penyedia data statistic pemerintah yaitu BPS (Badan Pusat Statistik) www.bps.go.id. Terdapat 20 Provinsi di Indonesia di dalam penelitian ini.Peneliti menggunakan algoritma K-Means clustering dalam penelitian ini,Peneliti membuat 2 buah cluster di dalamnya yakni cluster tingkat tinggi (C1) dan cluster tingkat rendah (C2).Peneliti memanfaatkan software RapidMiner dalam proses pengujian penelitian ini.Hasil dari penelitian ini menghasilkan 2 Provinsi memnduduiki posisi cluster tingkat tinggi (C1) dan 18 Provinsi menduduki cluster tingkat rendah (C2). Penelitian ini diharapkan dapat menjadi informasi kepada pemerintah wilayah Indonesia tentang jumlah penjualan ikan laut di Indonesia serta dapat menjadi acuan dalam menyeimbangkan penjualan ikan di tempat pelelangan atau pun eceran agar dapat menstabilitalkan harga ikan. Kata kunci: data mining, k-means, clustering ikan.