No image available for this title

Skripsi

Implementasi Metode K-Means Dan K-Nearest Neighbor Untuk Pengelompokan Data Potensi Pemakaian Air Pelanggan Pada PDAM Kabupaten Takalar



Tujuan penelitian ini adalah mengimplementasikan teknik clustering K-Means untuk mengelompokkan data pelanggan dan memprediksi potensi pemakaian air pelanggan dengan metode K-Nearest Neighbor.
Data ini diperoleh melalui (1) Penelitian Lapangan (2) Studi Pustaka (3) Wawancara.
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa implementasi K-Means dapat mengelompokkan data pelanggan dan menghasilkan potensi pemakaian air pelanggan dengan menggunakan k-Nearest Neighbor. K-Means dan K-Nearest Neighbor memiliki akurasi yang lebih tinggi dalam memprediksi potensi pemakaian air dibandingkan dengan metode K-Nearest Neighbor murni. Hasil menunjukkan akurasi prediksi potensi dengan metode K-Means dan K-Nearest adalah 83,2%, sedangkan hasil prediksi K-Nearest Neighbor tanpa melakukan clustering adalah 80,8%.


Ketersediaan

01879/SKR-Si/AKBA/18SKR/SI/2018 REF NUR iPerpustakaan STMIK AKBA (A / 204)Tersedia

Informasi Detil

Judul Seri
-
No. Panggil
SKR Si 18 NUR i
Penerbit STMIK AKBA : Makassar.,
Deskripsi Fisik
xvi + 88 hlm.; 28,5 cm
Bahasa
Indonesia
ISBN/ISSN
-
Klasifikasi
REF NUR i
Tipe Isi
-
Tipe Media
-
Tipe Pembawa
-
Edisi
-
Subyek
-
Info Detil Spesifik
Pembimbing I : Wabdillah dan Pembimbing II : Andi Sumardin
Pernyataan Tanggungjawab

Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain




Informasi


DETAIL CANTUMAN


Kembali ke sebelumnyaXML DetailCite this