Implementasi K-Means Clustering Dalam Mengelompokkan Jumlah Penjualan Ikan Laut Di Tpi Menurut Wilayah

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.