Data Mining Klasifikasi Data Hasil Produksi Kelapa Sawit Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) Berbasis PHP&MySQL

ABSTRAK

Data mining dikelompokkan dalam dua kategori, yakni supervised dan unsupervised. Algoritma k-Nearest Neighbor (k-NN) adalah suatu metode yang menggunakan algoritma supervised, dimana hasil dari sampel uji yang baru diklasifikasikan berdasarkan mayoritas dari kategori pada k-NN. seperti pada penelitian penentuan jumlah produksi pada kasus kelapa sawit. Nilai k yang digunakan adalah k=1, k=3, k=5 dan k=7. Berdasarkan hasil penelitian data terklasifikasi dalam 6 cluster berdasarkan kemiripan hasil produksi dari 50 kelompok tani . Hasil produksi yang dominan adalah produksi dari kelompok tani kelapa sawit yang terletak pada C1 dengan 17 anggota dengan persentase 34% yaitu kelompok 1, 2, 33, 34, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49,50 untuk nilai k=7.

Kata Kunci : Data Mining, Penentuan Produksi, PHP, My-SQL, Algoritma k-Nearest Neighbor.

---

Download File : 

ABSTRAk,bab 1,2,3,4,5.msword (hubungi admin)

Download Source Code Program :

Download source code spkproduksi knn.rar(hubungi admin)

Screnshot Program :