Prediksi Tingkat Kerugian Peternak Akibat Penyakit pada Sapi Menggunakan Algoritma K-Means Clustering

Kurniawan, Rian; Defit, Sarjon; Sumijan, Sumijan

doi:10.37034/jidt.v3i1.87

Cited by 5 publications

(5 citation statements)

References 10 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Dalam data mining, ada teknik atau metode melakukan pencarian informasi dalam data besar. Salah satu teknik tersebut adalah clustering atau pengelompokkan data [8]. Clustering proses ini dilakukan tanpa pengawasan, sehingga data terpilah dari perhitungan jarak.…”

Section: Pendahuluanunclassified

Clustering Vaksinasi Penyakit Mulut dan Kuku Menggunakan Algoritma K-Means

Maulana

Nazir

Candra

et al. 2023

josh

View full text Add to dashboard Cite

Foot and Mouth Disease (FMD) is a viral infectious disease that is acute and highly contagious in artiofactyl or even-toed hoofed animals. This disease is caused by tyoe A virus forum picornaviridae, genus Apthovirus namely Aphtaee epizootecae. This disease has a development period of 1-14 days since the infected animal. The defense of this virus is quite strong and survives in glands, milk bones and milk products. The morbidity rate is up to 100% and mortality is high in infected young animals. Areas with the highest transmission of foot and mouth disease are areas with high livestock density, so stricter biosecurity and animal traffic control must be implemented to prevent the disease. The problem in the Departement of Livestock and Animal Health of Riau Province is the difficulty in categorizing food and mouth disease vaccination data of which regions have done the first and second vaccine specifically for cattle in Riau Province. Therefore, this study will categorizing the first and sceond vaccine eith high immunity using K-Means algorithm. Parameter used are vaccination status, breed, gender and age. By applying the K-Means algorithm, two clusters are formed, namely the cluster with high immunity of 21232 cows, and the cluster with low immunity 48704 cows. Testing with DBI with K=2 produces a value of 0.416.

show abstract

Section: Pendahuluanunclassified

Clustering Vaksinasi Penyakit Mulut dan Kuku Menggunakan Algoritma K-Means

Maulana

Nazir

Candra

et al. 2023

josh

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Hasil dari penelitian mendapatkan tingkat kerugian yang tinggi sebanyak 3 penyakit sedangkan untuk kerugian rendah sebanyak 6 penyakit. Hasil penelitian dapat memberikan manfaat untuk memprediksi kerugian peternak dari akibat penyakit pada sapi [10] Penelitian di bidang kesehatan dengan menggunakan Algoritma K-Means clustering untuk menentukan tingkat efesiensi penggunaan resep dokter spesialis. Data diolah dari salah satu rumah sakit bagian farmasi berupa resep dokter spesialis dalam bulan Desember tahun 2019.…”

Section: Pendahuluanunclassified

Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering dalam Analisis Tingkat Potongan Harga Terhadap Harga Jual Sepeda Motor Honda

Mauliadi

2022

INFEB

View full text Add to dashboard Cite

Knowledge Discovery in Database (KDD) has a structured analysis process to obtain the latest information. Data mining plays a role in extracting hidden information with one method, namely clustering. The purpose of this study was to determine the appropriate level of discount for each type of Honda motorcycle. The data processed in this study were sourced from the Marketing Main Dealer for Honda Motorcycles, West Sumatra. Furthermore, this data is processed by the Data Mining technique using the K-Means Clustering Algorithm. The processing stage is to determine the number of clusters and centroids, then calculate the distance between the centroid point and each object in the data. Predefined objects are grouped to determine cluster members based on distance. The calculation is continued until the resulting centroid value remains and the cluster members do not move to another cluster. The results of testing this algorithm are 3 clusters with 42 test data, in cluster 1 there are 34 types of vehicles that get discounted prices, then cluster 2 of 7 types of vehicles can get discounts and cluster 3 of 1 type of vehicles can not get discounts. The analysis of the test results has been able to determine the level of discount on the selling price of Honda motorcycles. By grouping customer interest data, it can be recommended to provide discounted sales prices in order to help marketing management increase sales of Honda motorcycles.

show abstract

“…Clustering merupakan metode yang cocok untuk pengoptimalisasikan pelayanan perpustakaan dikarenakan dapat mengklasterisasikan buku dengan dengan efektif dan efesien, dengan algoritma K-Means data dapat di clustering dan informasi dari setiap nilai centroid dari setiap cluster [17]. Clustering yaitu proses pengelompokan objek data yang memiliki kecendrungan satu sama lain kedalam kluster yang sama danberbeda objek yang ada di kluster lain [18].…”

Section: Pendahuluanunclassified

Klasterisasi Menggunakan Metode Algoritma K-Means dalam Meningkatkan Penjualan Tupperware

Mulyadi

2022

INFEB

View full text Add to dashboard Cite

Persaingan dalam dunia bisnis sangatlah ketat,pelaku dunia bisnis memiliki tantangan untuk mengatur strategi penjualan.Toko Asrafi Raya merupakan suatu toko yang bergerak di bidang penjualan tuppeware yang berada di daerah Kabupaten Pasaman Barat. Banyaknya data produk tuppeware dan stok barang yang harus dianalisis, maka pemilik toko harus bekerja keras dalam menentukan barang yang akan dibeli berikutnya dilihat dari stok yang ada.Sehingga kesulitan yang dialamipemilik Toko Asrafi Raya adalah kurangnya stok produk yang laku karena penjualan tinggi, dan menumpuknya produk yang tidak laku karena penjualannya rendah. Penelitian ini bertujuan agar memudahkan Toko Asrafi Raya dalam meningkatkan penjualan tuppeware dengan mengelompokkan produk yang sangat laris, laris dan tidak laris. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data laporan penjualan terhadap produk tuppeware pada bulan februari sampai juni 2021 yang ada di Toko Asrafi Raya, dengan menggunakan metode algoritma K-Means clustering. Hasil dari penelitian ini mendapatkan 3 cluster yaitu cluster 1(C1)Sangat Laris,Cluster 2 (C2) Laris,Cluster 3 (C3) Tidak Laris. Hasil Penelitian ini digunakan untuk membantu pemilik toko Asrafi Raya dalam menentukan strategi penjualan pada Toko Asrafi Jaya.

show abstract

Prediksi Tingkat Kerugian Peternak Akibat Penyakit pada Sapi Menggunakan Algoritma K-Means Clustering

Cited by 5 publications

References 10 publications

Clustering Vaksinasi Penyakit Mulut dan Kuku Menggunakan Algoritma K-Means

Clustering Vaksinasi Penyakit Mulut dan Kuku Menggunakan Algoritma K-Means

Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering dalam Analisis Tingkat Potongan Harga Terhadap Harga Jual Sepeda Motor Honda

Klasterisasi Menggunakan Metode Algoritma K-Means dalam Meningkatkan Penjualan Tupperware

Contact Info

Product

Resources

About