CLUSTERING DATA TANGKAPAN IKAN DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS (STUDI KASUS: IKAN HIU DAN PARI)

Alfajri, Muhammad Anugrah and Vatresia, Arie and Ruvita, Faurina (2022) CLUSTERING DATA TANGKAPAN IKAN DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS (STUDI KASUS: IKAN HIU DAN PARI). Undergraduated thesis, Universitas Bengkulu.

Text m aNUGRAH.pdf - Bibliography Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons GNU GPL (Software). Download (7MB)

Abstract

ABSTRAK Minimnnya riset dan pengelolaan data tangkapan ikan hiu dan pari di perairan Bengkulu menyebabkan beberapa permasalahan seperti belum diketahui dengan jelas potensi tangkapan ikan hiu dan pari seperti berapa banyak ikan hiu dan pari yang ditangkap, ikan hiu dan ikan pari apa yang paling besar ditangkap, dan kapan baiknya menangkap ikan hiu dan pari. Untuk menangani permasalahan yang ada perlu dibutuhkannya suatu sistem yang dapat mengelola dan mengelompokan data tangkapan ikan hiu dan pari yang ditangkap di sekitar perairan Provinsi Bengkulu. Data penelitian yaitu data tangkapan ikan hiu dan pari di perairan Provinsi Bengkulu pada bulan April, Juni, Juli, Agustus, September, dan November tahun 2020. Penelitian ini menggunakan beberapa metode yaitu metode k-means untuk pengelompokan data, metode The Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) untuk sebagai metode stadarisasi data mining, metode Silhouette Coefficient untuk menentukan jumlah cluster yang optimal, dan metode Decision Tree untuk menginterpretasi hasil pengelompokan. Hasil penelitian menunjukan bahwa nelayan lebih baik menangkap ikan hiu dan pari di bulan Juli, Oktober dan November untuk meningkatkan potensi jumlah dan ukuran ikan yang ditangkap. Kata Kunci: K-means, Clustering, Ikan Hiu dan Pari.

Actions (login required)

View Item