Penerapan K-Means Clustering Pada Ekspor Minyak Kelapa Sawit Menurut Negara Tujuan

Siti Hajar, Asril Andi Novany, Agus Perdana Windarto, Anjar Wanto, Eka Irawan

Abstract


Negara Indonesia adalah salah satu negara pengekspor ke negara-negara maju dan berkembang. Tujuan dari eksportir adalah untuk dapat memperoleh keuntungan. Penelitian ini membahas tentang Penerapan Datamining Pada Ekspor Minyak Kelapa Sawit Menurut Negara Tujuan Menggunakan K-Means Clustering Method. Sumber data penelitian ini dikumpulkan berdasarkan dokumen-dokumen keterangan ekspor impor yang dihasilkan oleh Direktorat Jenderal Bea dan Cukai. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data dari tahun 2010- 2015 yang terdiri dari 6. Variable yang digunakan (1) jumlah ekspor berat bersih (netto). Data akan diolah dengan melakukan Clustering dalam 2 cluster yaitu cluster tingkat ekspor tinggi dan cluster tingkat ekspor rendah. Centroid data untuk cluster tingkat ekspor tinggi 5290,90 dan Centroid data untuk  Centroid data untuk cluster tingkat ekspor rendah 12,70. Sehingga diperoleh penilaian berdasarkan indeks ekspor minyak kelapa sawit dengan 1 negara cluster tingkat ekspor tinggi yakni India dan 9 negara cluster tingkat ekspor rendah yakni  Tiongkok, Singapura, Malaysia, Pakistan,Bangladesh,Sri Lanka,Mesir,Belanda, dan Jerman. Hal ini dapat menjadi masukkan kepada pemerintah, negara yang menjadi prioritas tertinggi pada kegiatan ekspor minyak kelapa sawit berdasarkan klaster yang telah dilakukan.

Kata Kunci: Clustering, K-Means, Data Mining, Ekspor, Minyak Kelapa Sawit


Full Text:

PDF

References


S. Djoehana, KELAPA SAWIT, Revisi. Yogyakarta: KANISIUS, 2006.

K. Nadiatul, “ANALISIS EKSPOR MINYAK KELAPA SAWIT (CPO) INDONESIA KE INDIA TAHUN 1990-2015,” ABA J., vol. 102, no. 4, pp. 1–2, 2017, doi: 10.1002/ejsp.2570.

W. Katrina, H. J. Damanik, F. Parhusip, D. Hartama, A. P. Windarto, and A. Wanto, “C.45 Classification Rules Model for Determining Students Level of Understanding of the Subject,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1255, no. 12005, pp. 1–7, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012005.

M. Widyastuti, A. G. Fepdiani Simanjuntak, D. Hartama, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Classification Model C.45 on Determining the Quality of Custumer Service in Bank BTN Pematangsiantar Branch,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1255, no. 12002, pp. 1–6, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012002.

Sudirman, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Data mining tools | rapidminer: K-means method on clustering of rice crops by province as efforts to stabilize food crops in Indonesia,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng., vol. 420, no. 1, 2018, doi: 10.1088/1757-899X/420/1/012089.

R. W. Sari, A. Wanto, and A. P. Windarto, “Implementasi Rapidminer Dengan Metode K-Means (Study Kasus: Imunisasi Campak Pada Balita Berdasarkan Provinsi),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 2, no. 1, pp. 224–230, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.930.

N. Rofiqo, A. P. Windarto, and D. Hartama, “Penerapan Clustering Pada Penduduk Yang Mempunyai Keluhan Kesehatan Dengan Datamining K-Means,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 2, no. 1, pp. 216–223, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.929.

M. G. Sadewo, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Penerapan Algoritma Clustering Dalam Mengelompokkan Banyaknya Desa/Kelurahan Menurut Upaya Antisipasi/ Mitigasi Bencana Alam Menurut Provinsi Dengan K-Means,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 2, no. 1, pp. 311–319, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.943.

D. Hartama, A. Perdana Windarto, and A. Wanto, “The Application of Data Mining in Determining Patterns of Interest of High School Graduates,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1339, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1339/1/012042.

D. R. Sari, N. Rofiqo, D. Hartama, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Analysis of the Factors Causing Lazy Students to Study Using the ELECTRE II Algorithm,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1255, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012007.

R. W. Sari, A. P. Windarto, S. P. Keputusan, P. Kreatifitas, M. Pkm, and A. D. A. N. Pembahasan, “Penerapan Electree Pada Seleksi Proposal Program Kreativitas Mahasiswa ( PKM ) di STIKOM Tunas Bangsa,” in Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) SAINTEKS 2019, 2019, pp. 800–806.

F. Syahputra, M. Mesran, I. Lubis, and A. P. Windarto, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Berprestasi Kota Medan Menerapkan Metode Preferences Selection Index (Studi Kasus : Dinas Pendidikan Kota Medan),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 2, no. 1, pp. 147–155, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.921.

P. P. P. A. N. W. F. I. R. H. Zer, Masitha, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Analysis of the ELECTRE Method on the Selection of Student Creativity Program Proposals,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1255, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012011.

P. P. P. A. N. W. F. I. R. H. Zer, D. Hartama, and A. P. Windarto, “Analisis Komparasi Metode AHP dan TOPSIS dalam Pemilihan Asuransi Kategori Kesehatan Terbaik PT . Prudential,” in Seminar Nasional Sains & Teknologi Informasi (SENSASI) SENSASI 2019, 2018, pp. 427–432.

M. Widyastuti, F. R. S. Samosir, A. P. Windarto, and D. Hartama, “Implementasi Metode Promethee Dalam Pemilihan Kenaikan Jabatan Sous Chef Menjadi Chef,” Teknol. Komput. Sains, vol. 1, no. 1, pp. 807–812, 2019.

S. Sundari, Karmila, M. N. Fadli, D. Hartama, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Decision Support System on Selection of Lecturer Research Grant Proposals using Preferences Selection Index,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1255, no. 1, pp. 1–8, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012006.

P. Alkhairi, L. P. Purba, A. Eryzha, A. P. Windarto, and A. Wanto, “The Analysis of the ELECTREE II Algorithm in Determining the Doubts of the Community Doing Business Online,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1255, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012010.

D. N. Batubara, D. R. Sitorus P, and A. P. Windarto, “Penerapan Metode PROMETHEE II Pada Pemilihan Situs Travel Berdasarkan Konsumen,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer), vol. 8, no. 1, pp. 46–52, 2019, doi: 10.32736/sisfokom.v8i1.598.

K. Fatmawati et al., “Analysis of Promothee II Method in the Selection of the Best Formula for Infants under Three Years,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1255, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012009.

T. Imandasari, A. P. Windarto, and D. Hartama, “Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) Analisis Metode MAUT Pada Pemilihan Deodorant,” in Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) SAINTEKS 2019, 2019, pp. 736–739.

K. F. Irnanda, F. N. Arifah, M. R. Raharjo, A. Arifin, and A. P. Windarto, “The selection of Calcium Milk Products that are appropriate for advanced age using PROMETHEE II Algorithm,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1381, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1381/1/012070.

T. Imandasari, M. G. Sadewo, A. P. Windarto, A. Wanto, H. O. Lingga Wijaya, and R. Kurniawan, “Analysis of the Selection Factor of Online Transportation in the VIKOR Method in Pematangsiantar City,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1255, no. 12008, pp. 1–7, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012008.

T. Imandasari and A. P. Windarto, “Penerapan Metode VIKOR Pada Pemilihan Popok Bayi Berdasarkan Jenis Kulit,” Semin. Nas. Sains Teknol. Inf., pp. 215–220, 2018.

Hamdani, “Sistem Pakar Untuk Diagnosa Penyakit Mata Pada Manusia,” vol. 5, no. 2, pp. 13–21, 2010.

A. P. Windarto, M. R. Lubis, and Solikhun, “IMPLEMENTASI JST PADA PREDIKSI TOTAL LABA RUGI KOMPREHENSIF BANK UMUM KONVENSIONAL DENGAN BACKPROPAGATION,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 5, no. 4, pp. 411–418, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201854767.

A. P. Windarto, M. R. Lubis, and Solikhun, “MODEL ARSITEKTUR NEURAL NETWORK DENGAN BACKPROPOGATION PADA PREDIKSI TOTAL LABA RUGI KOMPREHENSIF BANK UMUM KONVENSIONAL,” Kumpul. J. Ilmu Komput., vol. 5, no. 2, pp. 147–158, 2018.

A. P. Windarto, L. S. Dewi, and D. Hartama, “Implementation of Artificial Intelligence in Predicting the Value of Indonesian Oil and Gas Exports With BP Algorithm,” Int. J. Recent Trends Eng. Res., vol. 3, no. 10, pp. 1–12, 2017, doi: 10.23883/IJRTER.2017.3482.J5BBS.

Sumijan, A. P. Windarto, A. Muhammad, and Budiharjo, “Implementation of Neural Networks in Predicting the Understanding Level of Students Subject,” Int. J. Softw. Eng. Its Appl., vol. 10, no. 10, pp. 189–204, 2016.

Budiharjo, T. Soemartono, A. P. Windarto, and T. Herawan, “Predicting tuition fee payment problem using backpropagation neural network model,” Int. J. Adv. Sci. Technol., vol. 120, pp. 85–96, 2018, doi: 10.14257/ijast.2018.120.07.

Budiharjo, T. Soemartono, A. P. Windarto, and T. Herawan, “Predicting School Participation in Indonesia using Back-Propagation Algorithm Model,” Int. J. Control Autom., vol. 11, no. 11, pp. 57–68, 2018.

C. C. Lee, “Fuzzy Logic in Control Systems : Fuzzy,” no. 2, 1990.

F. L. Sibuea, A. Sapta, S. Informasi, and S. Royal, “PEMETAAN SISWA BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING,” vol. IV, no. 1, 2017.

K. Tampubolon, H. Saragih, B. Reza, K. Epicentrum, A. Asosiasi, and A. Apriori, “IMPLEMENTASI DATA MINING ALGORITMA APRIORI PADA SISTEM PERSEDIAAN ALAT-ALAT KESEHATAN,” Inf. dan Teknol. Ilm., vol. Volume : I, pp. 93–106, 2013.

A. P. Windarto, “Penerapan Datamining Pada Ekspor Buah-Buahan Menurut Negara Tujuan Menggunakan K-Means Clustering Method,” Techno.Com, vol. 16, no. 4, pp. 348–357, 2017, doi: 10.33633/tc.v16i4.1447.


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.