Please use this identifier to cite or link to this item: https://repository.unej.ac.id/xmlui/handle/123456789/107897
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorFUADAH, Aski Widdatul-
dc.date.accessioned2022-06-28T01:25:24Z-
dc.date.available2022-06-28T01:25:24Z-
dc.date.issued2021-12-10-
dc.identifier.urihttp://repository.unej.ac.id/xmlui/handle/123456789/107897-
dc.description.abstractPenelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan (Clustering) Kecamatan yang ada di Kabupaten Jember berdasarkan tingkat ketahanan pangan akibat bencana alam yang terjadi di tahun 2020, dengan menggunakan algoritma datamining K-Means Clustering. Pemilihan K-Means Clustering sebagai metode pengelompokan dalam penelitian ini karena algoritma ini digunakan dalam banyak masalah pengelompokan suatu data karena efisien, sederhana, mudah diimplementasikan. Wilayah yang menjadi cakupan dalam penelitian ini seluruh Kecamatan yang ada di Kabupaten Jember yaitu 31 Kecamatan. Penelitian yang dilakukan untuk pengelompokan wilayah tersebut menggunakan metode K-Means Clustering dengan indikator Kerentanan terhadap Kerawanan Pangan Transien pada panduan FSVA 2020 yaitu banyaknya atau jumlah bencana alam yang terjadi karena iklim, perubahan cuaca hujan bulanan atau variabilitas curah hujan, rata-rata kehilangan produksi tanaman pangan akibat dampak perubahan iklim (banjir, kebakaran hutan, kekeringan dan badai) dan akibat Organisme Pengganggu Tanaman (OPT). Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat 4 kelompok atau Cluster yang mempunyai karakteristik masing-masing pada setiap kelompok yaitu Kelompok Sangat Tahan, Tahan, Agak Tahan dan Agak Rawanen_US
dc.description.sponsorshipOktalia Juwita, S.Kom, M.MT ; Dosen Pembimbing Fajrin Nurman Arifin, S.T, M.Engen_US
dc.language.isootheren_US
dc.publisherFakultas Ilmu Komputeren_US
dc.subjectBencana Alamen_US
dc.subjectKetahanan Panganen_US
dc.subjectK-Means Clusteringen_US
dc.titleAnalisa Dampak Bencana Alam Terhadap Ketahanan Pangan di Kabupaten Jember Menggunakan Metode K Means Clusteringen_US
dc.typeOtheren_US
Appears in Collections:UT-Faculty of Computer Science

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
172410101024.pdf
  Until 2027-04-25
6.12 MBAdobe PDFView/Open Request a copy


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

Admin Tools