KLASTERISASI KABUPATEN DAN KOTA BERDASARKAN PENILAIAN ADIPURA DI WILAYAH INDONESIA MENGGUNAKAN METODE FUZZY C-MEANS
Penulis WILINDA, ELTA DEKATA
2019
445/UB/FT-Inf/19
Ind
KLASTERISASI KABUPATEN DAN KOTA BERDASARKAN PENILAIAN ADIPURA DI WILAYAH INDONESIA MENGGUNAKAN METODE FUZZY C-MEANS
#12043023Pengarang: WILINDA, ELTA DEKA
Pembimbing Pertama: Syariful Alim S.Kom, M.Cs
Jenis: TA
Penerbit: UBHARA - FT. Informatika
Tahun Terbit: 2019
Bahasa: Ind
Kode: 445/UB/FT-Inf/19
No. Klasifikasi: 629.8 Wil k
Jenis Karya: S1
Jenis
TA
Tahun
2019
Status
Tersedia
Kode
445/UB/FT-Inf/19
Deskripsi Fisik
xviii + 125 hal; 30 cm
Subyek
FUZZY C-MEANS
Kata Kunci
Anotasi
ABSTRAK Adipura adalah sebuah penghargaan bagi kota di Indonesia yang berhasil dalam kebersihan serta pengelolaan lingkungan perkotaan. Adipura diselenggarakan oleh Kementerian Negara Lingkungan Hidup. Adipura sebenarnya digunakan sebagai alat untuk mendorong motivasi aparat pemerintah dan masyarakat untuk meperbaiki dan meningkatkan kondisi kebersihan lingkungan di Indonesia. Permasalahan nya adalah untuk menentukan peraih Adipura membutuhkan waktu 2 minggu untuk menyeleksi Kabupaten dan Kota di seluruh wilayah Indonesia, dalam penelitian ini ada 374 Kota dan Kabupaten yang terkumpul. Clustering adalah suatu metode pengelompokan berdasarkan ukuran kedekatan (kemiripan). Clustering berbeda dengan group, kalau group berarti kelompok yang sama kondisinya kalau tidak ya pasti bukan kelompoknya. Salah satu metode yang dapat digunakan dalam clustering adalah fuzzy c-means. Secara konsep Fuzzy C-Means pertama kali menentukan pusat cluster, yang akan menandai lokasi rata-rata tiap cluster yang kemudian dilakukan proses perbaikan pusat cluster dan derajat keanggotaan titik sampai pada minimisasi fungsi obyektif yang menggambarkan jarak dari titik data yang diberikan ke pusat cluster yang terbobot oleh derajat keanggotaan titik tersebut. Dari hasil coba sistem pengklusteran daerah yang layak mendapatkan Adipura dengan hasil bahwa setiap klaster pada setiap prosesnya mendapatkan hasil nilai yang selalu berubah-ubah, sehingga tidak dapat menentukan pelabelan yang paten. Data sangat mempengaruhi waktu untuk melakukan pemrosesan aplikasi. Semakin banyak data maka akan semakin memakan waktu yang lebih banyak untuk waktu paling cepat ada berada di kategori Kota Besar sedangkan waktu eksekusi aplikasi yang paling lama yaitu pada kota kecil dengan jumlah data 273.