Implementasi Data Mining Clustering Data Valuasi Ekspor Kertas Indonesia Menggunakan Algoritma K-Means

Netiya Pooja; Muhardi Saputra; Siti Aisyah; Palma  Juanta

doi:10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukomputer.v5i2.2372

Implementasi Data Mining Clustering Data Valuasi Ekspor Kertas Indonesia Menggunakan Algoritma K-Means

Authors

Netiya Pooja Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer, Universitas Prima Indonesia
Muhardi Saputra Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer, Universitas Prima Indonesia
Siti Aisyah Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer, Universitas Prima Indonesia
Palma Juanta Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer, Universitas Prima Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukomputer.v5i2.2372

Keywords:

Clustering, K-Means, Data Mining, Ekspor Kertas , Rapid Miner

Abstract

Indonesia merupakan salah satu negara pengekspor ke negara-negara maju dan berkembang. Eksportir bertujuan untuk memperoleh keuntungan demi menunjang perekonomian dan kemakmuran masyarakat. Jurnal ini membahas tentang penerapan data mining clustering pada nilai ekspor kertas berdasarkan pelabuhan asal di Indonesia menggunakan algoritma K-Means. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data valuasi ekspor kertas dari tahun Januari 2014 sampai Juni 2021 yang diambil dari publikasi Badan Pusat Statistik (BPS). Data akan diolah dengan melakukan clustering dalam 3 cluster yaitu cluster ekspor dengan nilai tinggi, nilai ekspor sedang dan nilai ekspor rendah. Sehingga nantinya dapat diperoleh informasi cluster pelabuhan-pelabuhan yang menghasilkan transaksi ekspor kertas yang tinggi. Juga akan menghasilkan informasi cluster pelabuhan-pelabuhan yang berada di kategori menengah untuk dikembangkan atau diperdayakan oleh badan terkait di pemerintahan maupun perusahaan-perusahaan dibidang manufaktur kertas dan logistic. Diharapkan pelabuha-pelabuhan yang memiliki potensial ini bisa diperdayakan untuk membantu meningkatkan kegiatan ekspor kertas dari Indonesia. Proses clustering akan dihitung menggunakan tools RapidMiner yang merupakan salah satu tools terkemuka dalam bidang data mining.

Downloads

Published

2022-02-20

How to Cite

[1]

N. Pooja, M. Saputra, S. Aisyah, and P. . Juanta, “Implementasi Data Mining Clustering Data Valuasi Ekspor Kertas Indonesia Menggunakan Algoritma K-Means”, JUSIKOM PRIMA, vol. 5, no. 2, pp. 86 - 90, Feb. 2022.

Download Citation

Issue

Vol. 5 No. 2 (2022): Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Prima (JUSIKOM Prima)

Section

Articles

License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Authors who publish their manuscripts through the Journal of Information Systems and Computer Science agree to the following:

Copyright to the manuscripts of scientific papers in this Journal is held by the author.
The author surrenders the rights when first publishing the manuscript of his scientific work and simultaneously the author grants permission / license by referring to the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License to other parties to distribute his scientific work while still giving credit to the author and the Journal of Information Systems and Computer Science as the first publication medium for the work.
Matters relating to the non-exclusivity of the distribution of the Journal that publishes the author's scientific work can be agreed separately (for example: requests to place the work in the library of an institution or publish it as a book) with the author as one of the parties to the agreement and with credit to sJournal of Information Systems and Computer Science as the first publication medium for the work in question.
Authors can and are expected to publish their work online (e.g. in a Repository or on their Organization's/Institution's website) before and during the manuscript submission process, as such efforts can increase citation exchange earlier and with a wider scope.