Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENERIMA BANTUAN BERAS MISKIN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS Sabrina Aulia
Djtechno: Jurnal Teknologi Informasi Vol 1, No 2 (2020): Desember
Publisher : Universitas Dharmawangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46576/djtechno.v1i2.973

Abstract

Indonesia merupakan salah satu negara yang masih memiliki masyarakat kurang mampu. Untuk itu, sesuai dengan program pemerintah yang  ingin membantu masyarakat miskin maka, pemerintah memberikan langsung bantuan kepada masyarakat berupa RASKIN. Dalam menentukan penerimaan raskin banyak kriteria-kriteria yang harus dimiliki seseorang sebagai syarat untuk mendapatkannya. Dalam hal ini Sistem Pendukung Keputusan dapat membantu memberikan solusi dalam menentukan masyarakat yang berhak menerima raskin. Metode TOPSIS merupakan metode yang digunakan dalam mendukung sistem ini. Metode ini mencari alternatif terbaik berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan. Dengan sistem ini, diharapkan proses penerimaan bantuan raskin dapat menghasilkan data yang sesuai dengan keadaan ekonomi penerima raskin. Sehingga pemberian raskin dapat menjadi lebih efektif dan efisien. 
KLASTERISASI POLA PENJUALAN PESTISIDA MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING (STUDI KASUS DI TOKO JUANDA TANI KECAMATAN HUTABAYU RAJA) Sabrina Aulia
Djtechno: Jurnal Teknologi Informasi Vol 1, No 1 (2020): Juli
Publisher : Universitas Dharmawangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46576/djtechno.v1i1.964

Abstract

Data Mining adalah suatu proses pencarian atau penggalian suatu informasi yang dilakukan di dalam sebuah data yang besar. Clustering (pengelompokan) merupakam salah satu metode yang dilakukan di dalam proses Data Mining. Pengelompokan yang terjadi adalah mengelompokkan penjualan pestisida tanaman padi. Atribut yang digunakan dalam melakukan pengelompokan ini adalah total mpenjualan selama satu musim dan harga pestisida. Pengelompokan ini dilakukan agar pihak toko dapat mengetahui penjualan jenis pestisida apa saja yang laku dan tidak laku selama satu musim agar tidak terjadi penumpukan barang digudang.  Di dalam clustering terdapat beberapa metode salah satunya adalah metode K-means. K-means adalah salah satu proses metode pengelompokan yang non hirarki yang cara bekerjanya membagi data ke dalam bentuk satu atau lebih cluster. Cluster yang dibuat ada 3 macam cluster yaitu, Sangat laku, laku dan tidak laku. Hasil dari cluster tersebut 53 items tergolong ke dalam kelompok penjualan pestisida yang sangat laku, 21 items tergolong ke dalam penjualan pestisida yang laku, dan 126 items digolongkan ke dalam penjualan pestisida yang tidak laku. Aplikasi yang digunakan adalah software Rapid Miner 7.5