基于面积和体积的K-Means算法在印尼储层聚类中的应用

Shofinurdin Shofinurdin, Afifah Khaerani, Arie Wibowo
{"title":"基于面积和体积的K-Means算法在印尼储层聚类中的应用","authors":"Shofinurdin Shofinurdin, Afifah Khaerani, Arie Wibowo","doi":"10.24114/cess.v8i2.44390","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Embung adalah cekungan yang digunakan untuk mengatur dan menampung aliran hujan dan meningkatkan kualitas air di badan air yang terkait. Embung juga digunakan untuk menjaga kualitas air tanah, mencegah banjir, menjaga estetika, dan mengairi. Terdapat 1.446 embung yang tersebar di seluruh wilayah Indonesia yang mempunyai luas dan volume yang beragam. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan embung di Indonesia berdasarkan luas dan volume menggunakan metode data mining klastering dengan algoritma K-Means. Sebelumnya, pengklasteran embung hanya dilakukan berdasarkan: tujuan pembangunan, penggunaan, aliran air, dan bahan pembentuknya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengelompokkan embung yang terbaik adalah menjadi 4 klaster dengan rincian klaster kecil: 1.414 embung, klaster sedang: 24 embung, klaster tinggi: 7 embung dan klaster sangat tinggi: 1 embung.An embung (Reservoir) is a basin used to control and collect rainfall runoff and improve the water quality in the associated water bodies. Embungs are utilized for preserving groundwater quality, preventing floods, enhancing aesthetics, and facilitating irrigation. There are 1,446 embungs scattered across the entire territory of Indonesia, varying in size and volume. This study aims to cluster the embungs in Indonesia based on their size and volume using the clustering data mining technique with the K-Means algorithm. Previously, embung clustering was only performed based on their purpose of construction, usage, water flow, and constituent materials. The research findings indicate that the optimal clustering of embungs consists of four clusters, with the following details: small cluster (1,414 embungs), medium cluster (24 embungs), high cluster (7 embungs), and very high cluster (1 embung). This research will prove beneficial in the fields of data mining and hydrology. ","PeriodicalId":53361,"journal":{"name":"CESS Journal of Computer Engineering System and Science","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-07-07","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Clustering Reservoirs in Indonesia Based on Area and Volume Using the K-Means Algorithm\",\"authors\":\"Shofinurdin Shofinurdin, Afifah Khaerani, Arie Wibowo\",\"doi\":\"10.24114/cess.v8i2.44390\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Embung adalah cekungan yang digunakan untuk mengatur dan menampung aliran hujan dan meningkatkan kualitas air di badan air yang terkait. Embung juga digunakan untuk menjaga kualitas air tanah, mencegah banjir, menjaga estetika, dan mengairi. Terdapat 1.446 embung yang tersebar di seluruh wilayah Indonesia yang mempunyai luas dan volume yang beragam. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan embung di Indonesia berdasarkan luas dan volume menggunakan metode data mining klastering dengan algoritma K-Means. Sebelumnya, pengklasteran embung hanya dilakukan berdasarkan: tujuan pembangunan, penggunaan, aliran air, dan bahan pembentuknya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengelompokkan embung yang terbaik adalah menjadi 4 klaster dengan rincian klaster kecil: 1.414 embung, klaster sedang: 24 embung, klaster tinggi: 7 embung dan klaster sangat tinggi: 1 embung.An embung (Reservoir) is a basin used to control and collect rainfall runoff and improve the water quality in the associated water bodies. Embungs are utilized for preserving groundwater quality, preventing floods, enhancing aesthetics, and facilitating irrigation. There are 1,446 embungs scattered across the entire territory of Indonesia, varying in size and volume. This study aims to cluster the embungs in Indonesia based on their size and volume using the clustering data mining technique with the K-Means algorithm. Previously, embung clustering was only performed based on their purpose of construction, usage, water flow, and constituent materials. The research findings indicate that the optimal clustering of embungs consists of four clusters, with the following details: small cluster (1,414 embungs), medium cluster (24 embungs), high cluster (7 embungs), and very high cluster (1 embung). This research will prove beneficial in the fields of data mining and hydrology. \",\"PeriodicalId\":53361,\"journal\":{\"name\":\"CESS Journal of Computer Engineering System and Science\",\"volume\":null,\"pages\":null},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2023-07-07\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"CESS Journal of Computer Engineering System and Science\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.24114/cess.v8i2.44390\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"CESS Journal of Computer Engineering System and Science","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.24114/cess.v8i2.44390","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

胚胎是一种屏障,用于调节和维持雨水的流动,提高相关水体的水质。灰烬还用于保持土壤水质、防止洪水、保持美观和漂浮。印尼共有1446个圆顶,体积广泛多样。本研究旨在使用K-Means算法分类的挖掘数据方法,基于宽度和体积对印度尼西亚的徽章进行聚类。早期,云的分类仅基于:建造目的、使用、水流及其成分。研究表明,最好的集群是4个具有小集群细节的集群:1414个集群,集群为:24个集群,高集群:7个集群,极高集群:1个集群。embung(水库)是一个用于控制和收集降雨径流并改善相关水体水质的流域。Embungs用于保护地下水质量、防止洪水、提高美观性和促进灌溉。印尼全境分布着1446个embungs,大小和数量各不相同。本研究旨在使用K-Means算法的聚类数据挖掘技术,根据印尼的embungs的大小和体积对其进行聚类。以前,embung聚类仅基于其构建目的、用途、水流和组成材料进行。研究结果表明,embung的最优聚类由四个聚类组成,具体如下:小聚类(1414个embung)、中聚类(24个embungs)、高聚类(7个EMBUNGC)和极高聚类(1个embung。这项研究将在数据挖掘和水文领域证明是有益的。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
Clustering Reservoirs in Indonesia Based on Area and Volume Using the K-Means Algorithm
Embung adalah cekungan yang digunakan untuk mengatur dan menampung aliran hujan dan meningkatkan kualitas air di badan air yang terkait. Embung juga digunakan untuk menjaga kualitas air tanah, mencegah banjir, menjaga estetika, dan mengairi. Terdapat 1.446 embung yang tersebar di seluruh wilayah Indonesia yang mempunyai luas dan volume yang beragam. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan embung di Indonesia berdasarkan luas dan volume menggunakan metode data mining klastering dengan algoritma K-Means. Sebelumnya, pengklasteran embung hanya dilakukan berdasarkan: tujuan pembangunan, penggunaan, aliran air, dan bahan pembentuknya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengelompokkan embung yang terbaik adalah menjadi 4 klaster dengan rincian klaster kecil: 1.414 embung, klaster sedang: 24 embung, klaster tinggi: 7 embung dan klaster sangat tinggi: 1 embung.An embung (Reservoir) is a basin used to control and collect rainfall runoff and improve the water quality in the associated water bodies. Embungs are utilized for preserving groundwater quality, preventing floods, enhancing aesthetics, and facilitating irrigation. There are 1,446 embungs scattered across the entire territory of Indonesia, varying in size and volume. This study aims to cluster the embungs in Indonesia based on their size and volume using the clustering data mining technique with the K-Means algorithm. Previously, embung clustering was only performed based on their purpose of construction, usage, water flow, and constituent materials. The research findings indicate that the optimal clustering of embungs consists of four clusters, with the following details: small cluster (1,414 embungs), medium cluster (24 embungs), high cluster (7 embungs), and very high cluster (1 embung). This research will prove beneficial in the fields of data mining and hydrology. 
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
40
审稿时长
4 weeks
期刊最新文献
Implementation of the Multimedia Development Life Cycle in Making Educational Games About Indonesia Data Mining Algorithm Decision Tree Itterative Dechotomiser 3 (ID3) for Classification of Stroke Implementation of Weight Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) on the Selection of Online English Course Platforms Usability of Brain Tumor Detection Using the DNN (Deep Neural Network) Method Based on Medical Image on DICOM Performance Comparison Analysis of Multi Prime RSA and Multi Power RSA
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1