Herman Santoso Pakpahan, J. A. Widians, Haga Daffa Aska Firmanda
Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan komoditas perkebunan di Kalimantan Timur karena dilihat banyaknya komoditas dan jumlah data yang banyak maka diperlukan suatu sistem pengelompokan agar dapat memberikan informasi tentang potensi disuatu wilayah yang diperlukan oleh masyarakat maupun petani dan lembaga-lembaga yang terkait dengan informasi tersebut. Clustering data komoditas perkebunan menggunakan algoritma K-Means yang merupakan metode yang tepat untuk digunakan sebagai acuan dalam menentukan komoditas perkebunan disuatu wilayah yang memiliki tingkat potensi produksi banyak, sedang, dan sedikit. Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data yang diperoleh dari Dinas Perkebunan Kalimantan Timur sebanyak 400 data dengan menggunakan 5 atribut. Dalam penelitian ini didapatkan hasil pada cluster 1 sebanyak 16 data komoditas perkebunan, cluster 2 sebanyak 14 data komoditas perkebunan, dan cluster 3 sebanyak 370 data komoditas perkebunan. Berdasarkan perhitungan tingkat akurasi bahwa metode pengukuran jarak Euclidean Distance menunjukan tingkat akurasi sebesar 93,75% dan perhitungan Sum of Squared Error (SSE) menunjukan tingkat error sebesar 6.25%. hal ini menunjukan bahwa metode pengukuran jarak Euclidean Distance cukup akurat dalam pengelompokan komoditas perkebunan, karena nilai Sum of Squared Error (SSE) tidak melebihi 50%. Sistem pengelompokan komoditi perkebunan daerah Kalimanta Timur berbasis web dengan menerapkan metode K-Means telah berhasil dibangun.
{"title":"Implementasi Metode K-Means Untuk Pengelompokan Potensi Produksi Komoditas Perkebunan","authors":"Herman Santoso Pakpahan, J. A. Widians, Haga Daffa Aska Firmanda","doi":"10.30872/atasi.v1i1.49","DOIUrl":"https://doi.org/10.30872/atasi.v1i1.49","url":null,"abstract":"Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan komoditas perkebunan di Kalimantan Timur karena dilihat banyaknya komoditas dan jumlah data yang banyak maka diperlukan suatu sistem pengelompokan agar dapat memberikan informasi tentang potensi disuatu wilayah yang diperlukan oleh masyarakat maupun petani dan lembaga-lembaga yang terkait dengan informasi tersebut. Clustering data komoditas perkebunan menggunakan algoritma K-Means yang merupakan metode yang tepat untuk digunakan sebagai acuan dalam menentukan komoditas perkebunan disuatu wilayah yang memiliki tingkat potensi produksi banyak, sedang, dan sedikit. Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data yang diperoleh dari Dinas Perkebunan Kalimantan Timur sebanyak 400 data dengan menggunakan 5 atribut. Dalam penelitian ini didapatkan hasil pada cluster 1 sebanyak 16 data komoditas perkebunan, cluster 2 sebanyak 14 data komoditas perkebunan, dan cluster 3 sebanyak 370 data komoditas perkebunan. Berdasarkan perhitungan tingkat akurasi bahwa metode pengukuran jarak Euclidean Distance menunjukan tingkat akurasi sebesar 93,75% dan perhitungan Sum of Squared Error (SSE) menunjukan tingkat error sebesar 6.25%. hal ini menunjukan bahwa metode pengukuran jarak Euclidean Distance cukup akurat dalam pengelompokan komoditas perkebunan, karena nilai Sum of Squared Error (SSE) tidak melebihi 50%. Sistem pengelompokan komoditi perkebunan daerah Kalimanta Timur berbasis web dengan menerapkan metode K-Means telah berhasil dibangun.","PeriodicalId":251064,"journal":{"name":"Adopsi Teknologi dan Sistem Informasi (ATASI)","volume":"97 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-06-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"125554202","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Dea Cahyaningrum Indra Astuti, Ummi Pratidina, Hesti Pratini, Bella Theressa Lawi, Achmadin Suryo Pinadekso, E. Astuti, Putut Pamilih Widagdo, Amin Padmo Azam Masa
Metode belajar daring merupakan metode belajar tanpa ada pertemuantatap muka secara langsung antara pengajar dan pelajar. Metode belajar daring dilaksanakan dengan menggunakan media perangkat teknologi. Perangkat teknologi yang digunakan berupa perangkat keras dan perangkat lunak seperti aplikasi serta website. Salah satu perangkat lunak yang marak digunakan untuk belajar daring adalah Zoom. Zoom merupakan perangkat lunak online meeting yang bisa berisikan ribuan orang dalam sebuah meeting. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor apa saja yang dapat menjadikan aplikasi belajar online dapat meningkatkan minat pembelajaran online atau daring. Hasil penelitian ini menemukan bahwa secara empiris bahwa sikap terhadap perilaku, persepsi pengendalian diri, dan norma subjektif diidentifikasi sebagai faktor yang berpengaruh terhadap niat. Penelitian ini diperoleh kesimpulan bahwa nilai Outer loadings menggambarkan besarnya korelasi antar setiap item pengukuran (indikator) terhadap variabelnya, terdapat 2 indikator dengan nilai Outer loadings dibawah nilai 0.6.
{"title":"Pengaruh Penggunaan Zoom Terhadap Minat Pembelajaran Online atau Daring Menggunakan Metode Theory Planned Behaviour (TPB)","authors":"Dea Cahyaningrum Indra Astuti, Ummi Pratidina, Hesti Pratini, Bella Theressa Lawi, Achmadin Suryo Pinadekso, E. Astuti, Putut Pamilih Widagdo, Amin Padmo Azam Masa","doi":"10.30872/atasi.v1i1.102","DOIUrl":"https://doi.org/10.30872/atasi.v1i1.102","url":null,"abstract":"Metode belajar daring merupakan metode belajar tanpa ada pertemuantatap muka secara langsung antara pengajar dan pelajar. Metode belajar daring dilaksanakan dengan menggunakan media perangkat teknologi. Perangkat teknologi yang digunakan berupa perangkat keras dan perangkat lunak seperti aplikasi serta website. Salah satu perangkat lunak yang marak digunakan untuk belajar daring adalah Zoom. Zoom merupakan perangkat lunak online meeting yang bisa berisikan ribuan orang dalam sebuah meeting. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor apa saja yang dapat menjadikan aplikasi belajar online dapat meningkatkan minat pembelajaran online atau daring. Hasil penelitian ini menemukan bahwa secara empiris bahwa sikap terhadap perilaku, persepsi pengendalian diri, dan norma subjektif diidentifikasi sebagai faktor yang berpengaruh terhadap niat. Penelitian ini diperoleh kesimpulan bahwa nilai Outer loadings menggambarkan besarnya korelasi antar setiap item pengukuran (indikator) terhadap variabelnya, terdapat 2 indikator dengan nilai Outer loadings dibawah nilai 0.6.","PeriodicalId":251064,"journal":{"name":"Adopsi Teknologi dan Sistem Informasi (ATASI)","volume":"84 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-06-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"122875870","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
京公网安备 11010802042870号
京ICP备2023020795号-1
扫码关注我们
求助内容：
应助结果提醒方式：