Pemanfaatan Algortima K-Means Clustering Sebagai Pengamanan Pencurian Buah Kelapa Sawit Se-Distrik Tandun PT. Perkebunan Nusantara V

Tanjung, Aristu Fahri; Diansyah, Tengku Mohd; Rismayanti, Rismayanti

doi:10.30865/mib.v3i4.1443

Cited by 4 publications

(4 citation statements)

References 0 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Meningkatnya tindak pidana pencurian kelapa sawit dikarenakan semakin luasnya perkebunan kelapa sawit yang dimiliki oleh masyarakat/individu. Timbulnya kriminalitas disebabkan oleh adanya berbagai kepentingan sosial, yaitu adanya gejala-gejala kemasyarakatan, seperti krisis ekonomi (Tanjung et al, 2019;Stephanie et al, 2020;Putra et al, 2020).…”

Section: Pendahuluanunclassified

Implementasi Undang-Undang Perkebunan dalam Penanganan Pencurian Hasil Kebun Kelapa Sawit di Wilayah Hukum Polres Langkat

Tanjung

Zulyadi

Siregar

2023

JEHSS

View full text Add to dashboard Cite

The purpose of this study is to analyze the legal rules regarding theft in Indonesia, the implementation of the Plantation Law in handling the theft of oil palm plantations and the obstacles in the Langkat Police Legal Area. The research method used by the author is normative juridical by finding and collecting data through library research from reading sources in the form of legal books, legal expert opinions, laws and regulations, websites, and interview results. The results of the study show that the legal rules regarding palm oil theft in Indonesia are regulated in Article 107 Letter d of Law No.39 of 2014 concerning Plantations. In its application, any person who illegally harvests and/or collects plantation products shall be sentenced to a maximum imprisonment of 4 (four) years and a maximum fine of Rp. 4,000,000,000, - (four billion rupiah) and this is if the victim is a company that has a land area of more than 25 ha and already has a plantation permit from the government, but for cases where the victim is an individual, the article is not subject to the regulation of the Supreme Court, and countermeasures with preventive efforts where the handling focuses on prevention or control before the occurrence of the crime of theft. Repressive efforts are more in the nature of prosecution or eradication after the criminal act of theft of Oil Palm Fresh Fruit Bunches.

show abstract

Section: Pendahuluanunclassified

Implementasi Undang-Undang Perkebunan dalam Penanganan Pencurian Hasil Kebun Kelapa Sawit di Wilayah Hukum Polres Langkat

Tanjung

Zulyadi

Siregar

2023

JEHSS

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…K-Means adalah algoritma yang populer dalam dunia riset dan masuk kedalam kelompok unsupervised learning yang dilihat dari kemiripan data yang dimiliki [20]. Tujuan dari algoritma ini adalah memaksimalkan keragaman antar kluster atau kelompok dan meminimalkan suatu fungsi objektif dalam satu kelompok [21]. Kelebihan dari algoritma ini yaitu sederhana dalam pengimplementasiannya [3].…”

Section: K-meansunclassified

Implementasi Algoritma K-Means Untuk Klustering Data Produktivitas Kelapa Sawit

Ramadhani,

Megawati

2023

IJIRSE

View full text Add to dashboard Cite

Hasil panen kelapa sawit merupakan hal yang sangat penting bagi sebuah perusahaan kelapa sawit terutama pada PT Adei Plantation & Industry. Mengelompokkan kualitas bibit sawit perlu dilakukan untuk mengetahui kelompok jenis bibit kelapa sawit yang berkualitas baik dan tidak baik sehingga proses penanaman kelapa sawit dapat dilakukan dengan baik pula. Belum dilakukannya pemetaan terhadap buah yang berpotensi baik untuk di produksi oleh pihak terkait dikarenakan terlalu luasnya daerah perkebunan kelapa sawit yang ada pada wilayah Mandau, dan pihak terkait masih belum dapat memberikan planning untuk melakukan panen buah merupakan permasalahan yang dihadapi perusahaan ini. Oleh karena itu, dibutuhkan metode untuk memudahkan dalam pengelompokan produksi buah berdasarkan blok panennya. Dengan pendekatan pengklasteran K-Means, pembagian kelompok lokasi dapat dilakukan berdasarkan hasil buah, hasil biji buah (brondol) dan hasil produksi. Pada penelitian ini dilakukan pengklasteran blok panen penghasil buah menggunakan algoritma K-Means. K-Means merupakan salah satu algoritma yang masuk dalam kelompok Unsupervised learning yang digunakan untuk mengelompokkan data kedalam beberapa kelompok berdasarkan kemiripan data yang dimiliki. Hasil dari penelitian ini didapakan C0 ialah 13 data, dan C1 ialah 35 data.

show abstract

“…Data mining adalah suatu teknik pengolahan yang penulis pilih untuk meneliti ilmu yang dapat menghasilkan sebuah informasi melalui perhitungan dari data-data lama yang sudah tidak digunakan [5]. Clustering atau sering di sebut dengan mengelompokkan suatu pekerjaan yang memisahkan data/vektor ke dalam sejumlah kelompok (cluster) menurut karakteristiknya masing-masing [6]. Algoritma C4.5 adalah salah satu metode untuk membuat decision tree berdasarkan training data yang telah disediakan.…”

Section: Pendahuluanunclassified

Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Penjualan Lele Pada Kolam Pancing Galatama

Diansyah

Exprada

2022

json

View full text Add to dashboard Cite

Advances in technology and information today can produce a smart innovation in business, which we can call business intelligence. In this technological advancement is the use of previous data which will later be used to obtain a data update to increase sales of a product in this case the technique is called a data mining technique which can extract useful information from the sales data warehouse. The use of data mining techniques is expected to help speed up the decision-making process,enabling decision-makers to manage the information contained in transaction data into new knowledge. Therefore the seller must be more careful in providing the type of product, in this case the researcher conducts research on the sale of catfish which will be in great demand, so that the seller will be able to provide recommendations for the type of catfish that has the most demand, so that the seller can classify types of catfish from the type, price, and weight of the catfish using aclassification method carried out using the C4.5 data mining algorithm. The C4.5 algorithm is a tree data type decision classification algorithm. The decision tree C4.5 algorithm is built in several stages which include selecting the attribute as the root, creating a branch for each value and dividing the case on the branch. This step will be repeated for each branch until all cases in the branch have the same class. From the results of tree testing of decision search results from sales datausing the RapidMiner Studio application, the results that have the highest gain in predicting catfish sales are weight and type so that it will produce the status of selling catfish in demand and those that are not selling by giving a value of >= 25 in katakana in demand. and <25 are said to be not selling well, so the Galatama pond manager can make a reference to pay attention to these two variables in selling catfish to get the best sales.

show abstract

Pemanfaatan Algortima K-Means Clustering Sebagai Pengamanan Pencurian Buah Kelapa Sawit Se-Distrik Tandun PT. Perkebunan Nusantara V

Cited by 4 publications

References 0 publications

Implementasi Undang-Undang Perkebunan dalam Penanganan Pencurian Hasil Kebun Kelapa Sawit di Wilayah Hukum Polres Langkat

Implementasi Undang-Undang Perkebunan dalam Penanganan Pencurian Hasil Kebun Kelapa Sawit di Wilayah Hukum Polres Langkat

Implementasi Algoritma K-Means Untuk Klustering Data Produktivitas Kelapa Sawit

Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Penjualan Lele Pada Kolam Pancing Galatama

Contact Info

Product

Resources

About