Batubara adalah kabupaten yang menyimpan potensi wisata yang banyak. Tempat wisata yang banyak memungkinkan untuk menarik wisatawan dalam berkunjung, selain mempertimbangkan tempat wisata tentu saja wisatawan melirik tempat kuliner yang disajikan ketika berkunjung. Rumah makan, resto dan cafe yang terdapat di Kabupaten Batubara merupakan diantaranya. Kami melakukan penelitian dengan mengumpulkan jumlah tempat makan (Rumah makan, Resto, dan Cafe) setiap kecamatan di Kabupaten Batubara pada tahun 2016, 2017, dan 2021 dan menerapkan algoritma K-Means Clustering yaitu mengelompokkan jumlah tempat makan berdasarkan tahun. Tujuannya agar wisatawan mudah mencari tempat kuliner dan wisatawan juga mengetahui tempat makan berdasarkan kecamatan yang sesuai dengan tempat wisata di Kabupaten Batubara. Kegiatan mengumpulkan data tempat makan (Rumah makan, Resto dan Cafe) ini didasarkan kegiatan Kerja Praktik yang diselenggarakan selama 1 bulan dengan menerapkan apa yang dipelajari selama perkuliahan. Nantinya informasi yang diperoleh dalam penelitian ini digunakan untuk melihat perkembangan ekonomi dan tempat kuliner di Kabupaten Batubara
Pengelompokan K-Means bertujuan untuk mengumpulkan satu set titik pusat cluster yang optimal melalui iterasi yang berurutan. Fakta bahwa semakin optimal posisi dari titik pusat awal maka semakin sedikit jumlah iterasi dari algoritma pengelompokkan K-Means untuk konvergen. Oleh karena itu, Salah satu cara untuk menemukan set initial centroid adalah melalui metode iteratif guna mencari sejumlah initial centroid yang lebih baik untuk proses pengelompokan K-Means. Langkah awal yang kami lakukan adalah mengambil sampel data dari set data dan menjalankan algoritma K-Means sebagai proses awal untuk inisialisasi centroid cluster. Kemudian kami mengulang proses iterasi dengan sejumlah initial centroid yang telah diinisialisasikan sebelumnya dan mengukur hasil pengelompokkan melalui sum-of-square-error guna menentukan kebaikan keanggotaan cluster. Centroid akhir yang memberikan jarak terendah yang akan kami teruskan ke proses pengelompokan K-means secara lengkap. Harapan kami adalah pendekatan ini akan mengarah pada set initial centroid yang lebih baik sebagai proses pengelompokan K-Means sehingga mampu meningkatkan kinerja Algoritma K-Means karena hasil konvergensi Algoritma K-Means akan berbanding lurus dengan pemilihan initial centroid.
Abstrak Jalan adalah prasarana perhubungan darat yang menjadi jalur transportasi yang sangat vital. Pengelompokkan panjang ruas jalan adalah hal yang belum diketahui pada Data Ruas Jalan di BBPJN Sumut. Oleh karena itu penelitian ini akan membahas Clustering Panjang Ruas Jalan di Sumatera Utara. Metode yang digunakan adalah K-Means Clustering Data Mining. Dengan metode K-Means Clustering, data yang telah didapatkan dapat dikelompokkan menjadi beberapa Cluster, dimana proses K-Means Clustering diterapkan dengan menggunakan RapidMiner. Data yang digunakan adalah data ruas jalan Sumatera Utara, area yang tercatat meliputi Jl. BTS. PROV. ACEH - SIMPANG PANGKALAN SUSU hingga Jl. ONAN RUNGGU - TOMOK. Dapat dibagi menjadi 3 Cluster: pendek (C1), sedang (C2) dan panjang (C3). Hasil yang diperoleh adalah terdapat 118 jalan dengan Cluster tingkat pendek (C1), 37 jalan dengan Cluster tingkat sedang (C2), dan 21 jalan dengan Cluster tingkat panjang (C3). Hal ini dapat menjadi masukan bagi BBPJN Sumut untuk mengetahui batas ruas jalan tingkat pendek, tingkat sedang dan tingkat panjang jalan. Kata kunci: Clustering, K-Means, Data Mining, RapidMiner
Songket is a traditional woven cloth from the Malay and Minangkabau tribes. Songket can also be classified from the brocade woven family and woven with gold or silver thread. Songket cloth's beauty is the Indonesian people's wealth and preservation. Batu Bara Regency is one of Indonesia's regions with several Songket motifs characteristics. Public knowledge of Batu Bara Songket motifs is still minimal, and the differences between one motif and another are still unknown. This research provides information about the variety of Songket fabrics by classifying six types of Batu Bara Songket motifs, namely the Bunga Tanjung motif, Pucuk Betikam motif, Pucuk Cempaka motif, Pucuk pandan motif, Tampuk Manggis motif and Tolab Berantai motif based on the extraction of the Gray Level texture feature. The Co-Occurrence Matrix includes four parameters: Contrast, Correlation, Energy, and Homogeneity, as well as a classification method with a Support Vector Machine. The feature extraction values process as input for classification using a Support Vector Machine. The highest accuracy achieved in this study was 57%, using 60 training data and 30 test data.
Gas is a molecule that is not bound, formless, invisible and can turn into search or solid at certain temperature pressures. LPG gas is one of the needs for industry and household needs, namely for cooking. LPG gas in Indonesia is the cause of many fires, a factor that often causes LPG gas fires is a damaged gas regulator. Therefore prevention and security are needed to minimize fires. Seeing this and given the technological developments, an intelligent Arduino-based device was created that was able to overcome this problem. This tool is equipped with MQ-2, SIM800L, and buzzer gas sensors. In an embedded device the system that can convert input data received from the sensor Mq-2 sensor works to detect propane and butane gas, then the system will send the actual data in the form of short messages (SMS) to the mobile number that has been registered into the system. Besides being able to send SMS the system also emits a sound that is generated from the buzzer
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.