Pengelompokan Data Rasio Penggunaan Gas Rumah Tangga Berdasarkan Provinsi Di Indonesia Menggunakan Metode K-Means Clustering

Pipit Mutiara Putri, Lise Pujiastuti, Iin Parlina, Solikhun Solikhun

Abstract


Rasio gas rumah tangga merupakan rasio untuk mengetahui kemampuan  perusahaan  dalam  menghasilkan  laba selama periode tertentu dan juga  memberikan gambaran tentang tingkat efektifitas manajemen perusahaan dalam melaksanakan  kegiatan  operasinya.Gas rumah tangga saat ini banyak digunakan oleh masyarakat dibanding meggunakan minyak tanah. Banyaknya masyarakat yang beralih dari minyak tanah ke gas rumah tangga disebabkan karena pemakaian atau penggunaanya lebih efisien dan mudah untuk digunakan dan mudah untuk dicari. Dengan pertimbangan pentingnya gas tersebut, pemerintah selalu berupaya untuk meningkatkan kebutuhan industri, pertimbangan tersebut menjadi semakin penting bagi Indonesia karena jumlah penduduknya semakin besar. Tercatat dari sejak tahun 2015 hingga tahun 2018 rasio gas rumah tangga  di Indonesia terus mengalami peningkatan. Untuk menstabilkan persediaan dan harga Gas maka, pemerintah harus mengetahui kebutuhan gas di Indonesia.  Melihat permasalahan yang cukup kompleks tersebut, tentunya dibutuhkan suatu metode yang dapat lebih efektif dalam melakukan pengelompokan data rasio penggunaan gas rumah tangga berdasarkan provinsi di Indonesia dalam pemenuhan kebutuhan bahan masak  di Indonesia. Adapun metode yang akan digunakan dalam  pengelompokan  data rasio penggunaan gas rumah tangga berdasarkan provinsi di Indonesia penelitian menggunakan metode K-Means Clustering

Kata Kunci: Pengelompokan Data Rasio Gas Rumah Tangga, K-Means Clustering


Full Text:

PDF

References


A. Fajar and D. Y. Restivia, “Pengaruh Pemberitaan Surat Kabar Kompas , Seputar Indonesia dan Media Indonesia Terhadap Persepsi Masyarakat Pengguna Tabung Gas,” vol. 1, 2011.

N. H. Kristanto, A. C. L. A, and H. B. S, “Implemantasi K-Means Clustering untuk Pengelompokan Analisis Rasio Profitabilitas dalam Working Capital,” vol. 02, no. 01, 2016.

K. Riset et al., “PROPOSAL PENELITIAN 2019,” no. 8, 2020.

I. Method, K. C. Based, S. Value, W. Interface, C. Study, and I. U. M. M. Magelang, “Penerapan Metode K-Means Untuk Clustering Mahasiswa Berdasarkan Nilai Akademik Dengan Weka Interface Studi Kasus Pada Jurusan Teknik Informatika UMM Magelang,” vol. 18, no. 1, pp. 76–82, 2015.

A. P. WINDARTO, “Penerapan Data Mining Pada Ekspor Buah-Buahan Menurut Negara Tujuan Menggunakan K-Means Clustering, Program Studi Sistem Informasi, Data Mining,” vol. 16, no. 4, pp. 348–357, 2017.

E. RIANTI, “Data Mining Dalam Menentukan Kacamata Pada Optik Zal Laris Dan Tidak Laris Menggunakan Metode Clustering, Universitas Indonesia,” vol. 4, no. 2, pp. 267–283, 2017


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2020 Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS)

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