Implementasi Algoritma K-Means Clustering Pada Analisa Impor Beras
Abstract
Pengadaan impor beras merupakan kebijakan pemerintah untuk memenuhi kebutuhan pangan masyarakat dan menjaga stok pangan nasional. Pemasukan jumlah komoditi beras impor yang meningkat menyebabkan terjadinya penyewaan gudang penyimpanan beras. Untuk menyesuaikan jumlah pemasukan komoditi beras impor dan untuk mengetahui kualitas beras yang bermutu maka dilakukan pengelompokan jumah kuantum beras impor berdasarkan negara yang mengekspor terdiri dari 3 (tiga) kelompok yaitu, kelompok jumlah impor tertinggi, sedang dan kelompok jumlah impor terendah. Thailand, India, Vietnam dan Pakistan merupakan negara yang mengekspor beras pada Perum Bulog Subdivre Medan. Sebelum data beras impor diolah menggunakan Algoritma K-Means Clustering, data beras diinisialisasikan ke dalam bentuk angka. Data yang diinisialisasikan yaitu bulan/tahun dan negara pengekspor. Dari hasil pengujian menggunakan Tanagra versi 1.4.41 menunjukkan bahwa pada bulan Juli-Oktober 2018 terjadi pemasukan jumlah kuantum terbanyak dan negara Vietnam merupakan negara pengekspor dengan jumlah kuantum impor tertinggi sebesar 60.000 ton.
Bila bermanfaat silahkan share artikel ini
Berikan Komentar Anda terhadap artikel Implementasi Algoritma K-Means Clustering Pada Analisa Impor Beras
Pages: 19-27
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under Creative Commons Attribution 4.0 International License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (Refer to The Effect of Open Access).











