Clustering Clustering Data Ekspor Buah-Buahan Berdasarkan Negara Tujuan Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Data Ekspor Buah-Buahan Berdasarkan Negara Tujuan

Article Sidebar

PDF
Published: Sep 3, 2021
DOI: https://doi.org/10.35329/jiik.v7i2.190
Keywords:
Clustering Data Ekspor Buah-Buahan Berdasarkan Negara Tujuan

Main Article Content

Haviz Atma Negara

Abstract

Indonesia merupakan salah satu negara pengekspor ke negara-negara maju dan berkembang. Eksportir bertujuan untuk memperoleh keuntungan demi menunjang perekonomian dan kemakmuran masyarakat. Penelitian ini membahas tentang penerapan data mining pada ekspor buah-buahan menurut negara tujuan menggunakan k-means clustering method. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data Ekspor Buah-buahan Menurut Negara Tujuan Utama dari tahun 2012-2019 yang diambil dari dokumen-dokumen keterangan ekspor impor yang dihasilkan oleh Direktorat Jenderal Bea dan Cukai. Data akan diolah dengan melakukan clustering dalam 3 cluster yaitu cluster tingkat ekspor tinggi, cluster tingkat ekspor sedang dan cluster tingkat ekspor rendah. Centroid data untuk cluster tingkat ekspor tinggi sebesar 2054519.3, centroid data untuk cluster tingkat ekspor sedang sebesar 489020.3, centroid data untuk cluster tingkat ekspor rendah sebesar 20.2. Sehingga diperoleh penilaian berdasarkan indeks ekspor buah-buahan dengan 2 negara cluster tingkat ekspor tinggi yakni negara Tiongkok & Malaysia, 2 negara cluster tingkat ekspor rendah yakni Vietnam & Thailand, dan 6 negara cluster tingkat ekspor rendah yakni Hongkong, Singapura, Nigeria, India, Jepang, Uni Emirat Arab. Sehingga diperoleh informasi hasil pengelompokan data baru yang dapat menjadi masukan bagi pemerintah maupun perusahaan-perusahaan agar memprioritaskan serta dapat lebih meningkatkan kegiatan ekspor buah-buahan berdasarkan klaster yang telah dilaksanakan.

Downloads

Download data is not yet available.

Article Details

Issue
Vol 7 No 2 (2021): Edisi September
Section
Articles
Creative Commons License

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

Authors who publish with this journal agree to the following terms:

  • Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work’s authorship and initial publication in this journal.
  • Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
  • Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).

References

Y Windarto, A. P. (2017). Penerapan Datamining Pada Ekspor Buah-Buahan Menurut Negara Tujuan Menggunakan K-Means Clustering Method. Techno. Com, 16(4), 348-357.

Anjelita, M., Windarto, A. P., Wanto, A., & Saifullah, S. (2019, August). Analisis Metode K-Means pada Kasus Ekspor Barang Perhiasan dan Barang Berharga Berdasarkan Negara Tujuan. In Seminar Nasional Sains dan Teknologi Informasi (SENSASI) (Vol. 2, No. 1).

Hajar, S., Novany, A. A., Windarto, A. P., Wanto, A., & Irawan, E. (2020, February). Penerapan K-Means Clustering Pada Ekspor Minyak Kelapa Sawit Menurut Negara Tujuan. In Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) (Vol. 1, No. 1, pp. 314-318).