Aplikasi Data Mining Pengelompokan Tanaman Metode Clustering Algoritma K-Medoids

Aplikasi Data Mining Pengelompokan Tanaman Metode Clustering Algoritma K-Medoids - SourceCodeKu.com

Data mining adalah sebuah proses pencarian secara otomatis informasi yang berguna dalam tempat penyimpanan data berukuran besar. Istilah lain yang sering digunakan diantaranya knowledge discovery (mining) in databae (KDD), knowledge extraction, data atau pattern analysis, data archeology, data dredging, information harvesting, dan business intelligence. Teknik data mining digunakan untuk memeriksa basis data berukuran besar sebagai cara untuk menemukan pola yang baru dan serbaguna.

Clustering merupakan suatu proses pengelompokan record, observasi, atau mengelompokkan kelas yang memiliki kesamaan objek. Perbedaan clustering dengan klasifikasi yaitu tidak adanya variabel target dalam melakukan pengelompokan pada proses clustering. Clustering sering dilakukan sebagai langkah awal dalam proses data mining. Metode clustering juga harus dapat mengukur kemampuannya sendiri dalam usaha untuk menemukan suatu pola tersembunyi pada data yang sedang diteliti. Terdapat berbagai metode yang dapat digunakan untuk mengukur nilai kesamaan antar objek-objek yang dibandingkan.

Algoritma k-medoids atau sering disebut juga dengan algoritma PAM (Partitioning Around Medoid) dikembangkan oleh Leonard Kaufman dan Peter J. Rousseeuw, dimana merupakan algoritma yang mirip dengan k-means karena kedua algoritma ini partitional yang memecah dataset menjadi kelompok–kelompok. Perbedaan dari algoritma k-means dengan algoritma k-medoids terletak pada penentuan pusat cluster, dimana algoritma k-means menggunakan nilai rata–rata (means) dari setiap cluster sebagai pusat cluster dan algoritma k-medoids menggunakan objek data sebagai perwakilan (medoids) sebagai pusat cluster.


Tentang Aplikasi

Aplikasi data mining pengelompokan tanaman metode clustering algoritma k-medoids merupakan sebuah aplikasi yang digunakan untuk mengelompokan data tanaman pada suatu wilayah tertentu, sehingga dapat menghasilkan informasi baru yang berguna untuk peningkatan produksi pada wilayah tertentu. Dengan adanya peningkatan tersebut maka dapat meningkatkan variabel kualitas produksi dan lain-lain serta mampu untuk bersaing di pasar bisnis.

Spesifikasi Aplikasi

Spesifikasi yang ada pada aplikasi data mining pengelompokan tanaman metode clustering algoritma k-medoids dapat dilihat sebagai berikut :
PHP
MySQLi
Framework CodeIgniter
JQuery
AJAX
Bootstrap
Responsif
K-Medoids

Fitur Aplikasi

Fitur-fitur yang terdapat pada aplikasi data mining pengelompokan tanaman metode clustering algoritma k-medoids ini dapat dilihat sebagai berikut :
Admin
Modul data siswa
Modul data lokasi
Modul data tanaman
Modul data user
Modul data admin
Modul data grafik
User
Modul data tanaman
Modul data pengelompokan
Modul data pengujian
Modul data grafik

Tampilan Aplikasi

Tampilan dari aplikasi data mining pengelompokan tanaman metode clustering algoritma k-medoids dapat dilihat sebagai berikut :

Aplikasi Data Mining Pengelompokan Tanaman Metode Clustering Algoritma K-Medoids - SourceCodeKu.com
Aplikasi Data Mining Pengelompokan Tanaman Metode Clustering Algoritma K-Medoids - SourceCodeKu.com
Aplikasi Data Mining Pengelompokan Tanaman Metode Clustering Algoritma K-Medoids - SourceCodeKu.com
Aplikasi Data Mining Pengelompokan Tanaman Metode Clustering Algoritma K-Medoids - SourceCodeKu.com
Aplikasi Data Mining Pengelompokan Tanaman Metode Clustering Algoritma K-Medoids - SourceCodeKu.com
Aplikasi Data Mining Pengelompokan Tanaman Metode Clustering Algoritma K-Medoids - SourceCodeKu.com
Aplikasi Data Mining Pengelompokan Tanaman Metode Clustering Algoritma K-Medoids - SourceCodeKu.com
Aplikasi Data Mining Pengelompokan Tanaman Metode Clustering Algoritma K-Medoids - SourceCodeKu.com
Aplikasi Data Mining Pengelompokan Tanaman Metode Clustering Algoritma K-Medoids - SourceCodeKu.com
Aplikasi Data Mining Pengelompokan Tanaman Metode Clustering Algoritma K-Medoids - SourceCodeKu.com
Aplikasi Data Mining Pengelompokan Tanaman Metode Clustering Algoritma K-Medoids - SourceCodeKu.com
Aplikasi Data Mining Pengelompokan Tanaman Metode Clustering Algoritma K-Medoids - SourceCodeKu.com
Aplikasi Data Mining Pengelompokan Tanaman Metode Clustering Algoritma K-Medoids - SourceCodeKu.com
Aplikasi Data Mining Pengelompokan Tanaman Metode Clustering Algoritma K-Medoids - SourceCodeKu.com
Aplikasi Data Mining Pengelompokan Tanaman Metode Clustering Algoritma K-Medoids - SourceCodeKu.com
Aplikasi Data Mining Pengelompokan Tanaman Metode Clustering Algoritma K-Medoids - SourceCodeKu.com
Aplikasi Data Mining Pengelompokan Tanaman Metode Clustering Algoritma K-Medoids - SourceCodeKu.com
Aplikasi Data Mining Pengelompokan Tanaman Metode Clustering Algoritma K-Medoids - SourceCodeKu.com
Aplikasi Data Mining Pengelompokan Tanaman Metode Clustering Algoritma K-Medoids - SourceCodeKu.com



Paket Pembelian Aplikasi

Jika membeli aplikasi data mining pengelompokan tanaman metode clustering algoritma k-medoids maka dalam paket pembelian aplikasi terdiri dari beberapa file yaitu :
File source code aplikasi
File database aplikasi
File panduan instalasi aplikasi

Beli Aplikasi

Dengan membeli aplikasi data mining pengelompokan tanaman metode clustering algoritma k-medoids, berarti anda telah setuju dengan kebijakan layanan kami. Silahkan beli aplikasi ini dengan menekan tombol dibawah ini.

Iklan Atas Artikel

Iklan Tengah Artikel 1

Iklan Tengah Artikel 2

Iklan Bawah Artikel

Online

Chatting

Untuk pembelian, pemesanan dan demo aplikasi dapat menghubungi kami melalui WhatsApp pada 0897-4650-548 atau klik tombol dibawah ini. Langsung Chat