Analisis Kesiapan Modernisasi Daerah Irigasi Kedung Putri pada Tingkat Sekunder Menggunakan Metode K-Medoids Clustering
Ansita Gupitakingkin Pradipta(1*), Anditya Sridamar Pratyasta(2), Sigit Supadmo Arif(3)
(1) Departemen Teknik Pertanian dan Biosistem, Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Gadjah Mada, Jl. Flora No. 1, Bulaksumur, Yogyakarta 55281
(2) Departemen Teknik Pertanian dan Biosistem, Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Gadjah Mada, Jl. Flora No. 1, Bulaksumur, Yogyakarta 55281
(3) Departemen Teknik Pertanian dan Biosistem, Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Gadjah Mada, Jl. Flora No. 1, Bulaksumur, Yogyakarta 55281
(*) Corresponding Author
Abstract
Keywords
Full Text:
PDF (Bahasa Indonesia)References
Adiana, B. E., Soesanti, I., & Permanasari, A. E. (2018). Analisis Segmentasi Pelanggan Menggunakan Kombinasi RFM Model dan Teknik Clustering. JUTEI, 2(1), 23–32. https://doi.org/10.21460/jutei.2017.21.76.
Anonim. (2011). Pedoman Modernisasi Irigasi. Direktorat Irigasi dan Rawa Jakarta.
Bhat, A. (2014). K-Medoids Clustering Using Partitioning Around Medoids For Performing Face Recognition. International Journal of Soft Computing, Mathematics and Control, 3(3), 1–12. https://doi.org/10.14810/ijscmc.2014.3301.
Haas, R., & Meixner, O. (2005). An Illustrated Guide to The Analytic Hierarchy Process. Vienna: University of Natural Resources and Applied Life Science.
Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2001). Data Mining – Consepts and Techniques. USA: Morgan Kaufman.
Hardiani, T., Selo, S., & Hartanto, R. (2017). Segmentasi Nasabah Tabungan Menggunakan Model RFM (Recency , Frequency , Monetary) dan K-Means Pada Lembaga Keuangan Mikro. In Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi Terapan.
Jain, Y. K., & Bhandare, S. K. (2011). Min Max Normalization Based Data Perturbation Method for Privacy Protection. International Journal of Computer & Communication Technology, 2(VIII), 45–50.
Kaur, N. K., Kaur, U., & Singh, D. (2014). K-Medoid Clustering Algorithm- A Review. International Journal of Computer Application and Technology, 1(1), 42–45.
Mulyadi, Soekarno, I., & Winskayati. (2014). Analisis Pilar Modernisasi Irigasi dengan Pendekatan Analytical Hierarchy Process ( AHP ) pada Daerah Irigasi Barugbug - Jawa Barat. Jurnal Teoretis Dan Terapan Bidang Rekayasa Sipil, 21(3), 213–220.
Murtiningrum, Masithoh, R. E., & Jatmiko, M. W. (2007). Optimalisasi Penggunaan Pompa Dalam Sistem Irigasi Dengan Metode Analytical Hierarchy Process di Daerah Irigasi Pacal Kabupaten Bojonegoro. Agritech, 27(2), 48–58. https://doi.org/10.22146/agritech.9493
Nugraha, R. F. (2018). Pengelompokan dan Pemetaan Perkumpulan Petani Pemakai Air (P3A) Daerah Irigasi Kedung Serayu Berdasarkan Nilai Indeks Kesiapan Modernisasi Irigasi (IKMI) dengan Analisis Fuzzy C-Means (FCM). Universitas Gadah Mada.
Pramesti, D. F., Furqon, M. T., & Dewi, C. (2017). Implementasi Metode K-Medoids Clustering Untuk Pengelompokan Data Potensi Kebakaran Hutan / Lahan Berdasarkan Persebaran Titik Panas ( Hotspot ). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 1(9), 723–732.
Saaty, T. L. (2008). Decision making with the analytic hierarchy process. International Journal Services Sciences, 1(1). https://doi.org/10.1504/IJSSci.2008.01759
Soni, K. G., & Patel, A. (2017). Comparative Analysis of K-means and K-medoids Algorithm on IRIS Data. International Journal of Computational Intelligence Research, 13(5), 899–906.DOI: https://doi.org/10.22146/agritech.41006
Article Metrics
Abstract views : 3833 | views : 4110Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2019 Ansita Gupitakingkin Pradipta, Anditya Sridamar Pratyasta, Sigit Supadmo Arif
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
agriTECH has been Indexed by:
agriTECH (print ISSN 0216-0455; online ISSN 2527-3825) is published by Faculty of Agricultural Technology, Universitas Gadjah Mada in colaboration with Indonesian Association of Food Technologies.