目标的执行算法是决定cipunfy river地区优先恢复的手段

Odi Nurdiawan, Fidya Arie Pratama
{"title":"目标的执行算法是决定cipunfy river地区优先恢复的手段","authors":"Odi Nurdiawan, Fidya Arie Pratama","doi":"10.30743/INFOTEKJAR.V4I1.1633","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Kekeringan salah satu kejadian yang sering terjadi pada wilayah indramayu bagian barat, rehabilitasi daerah aliran sungai menjadi salah satu alternatif. Lahan lahan wilayah subang - indramayu dalam keadan kritis, maka perlu dilakukan pengelompokan wilayah lahan kritis menggunakan algoritma k-means, sehingga mudah dalam menentukan prioritas rehabilitasi daerah aliran sungai. Penelitian ini dibagi menjadi 3 tahap diantaranya Tahap 1 (Satu) pada tahap penelitian ini menentukan objek penelitian, yang akan dijadikan objek yaitu kelompok budidaya pertanian dan Bina Pengelola Daerah Aliran Sungai, kemudian dilakukan rumusan masalah. Tahap 2 (Dua) mengumpulkan data primer yang akan dilakukan pre-processing. Tahap 3 (Tiga) penerapan algoritma k-means dan Parameter data yang berpengaruh dalam menentukan tingkat kekritisan lahan yaitu skor penutupan lahan, skor lereng, skor erosi, skor produktivitas dan skor manajemen. Sehingga diketahui kelompok wilayah lahan kritis yang tinggi. Hasil penelitian ini  rehabilitasi daerah aliran sungai cipunagara dengan menggunakan metode algoritma k-means dapat menghasilkan kumpulan cluster dengan indeks Davies-Bouldin terkecil kumpulan cluster terbaik adalah cluster_1 dengan nilai 1886.707.","PeriodicalId":236794,"journal":{"name":"InfoTekJar (Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan)","volume":"87 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2019-09-07","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":"{\"title\":\"Implementasi Algoritma K-Means Dalam Penentuan Prioritas Rehabilitasi Daerah Aliran Sungai Cipunagara\",\"authors\":\"Odi Nurdiawan, Fidya Arie Pratama\",\"doi\":\"10.30743/INFOTEKJAR.V4I1.1633\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Kekeringan salah satu kejadian yang sering terjadi pada wilayah indramayu bagian barat, rehabilitasi daerah aliran sungai menjadi salah satu alternatif. Lahan lahan wilayah subang - indramayu dalam keadan kritis, maka perlu dilakukan pengelompokan wilayah lahan kritis menggunakan algoritma k-means, sehingga mudah dalam menentukan prioritas rehabilitasi daerah aliran sungai. Penelitian ini dibagi menjadi 3 tahap diantaranya Tahap 1 (Satu) pada tahap penelitian ini menentukan objek penelitian, yang akan dijadikan objek yaitu kelompok budidaya pertanian dan Bina Pengelola Daerah Aliran Sungai, kemudian dilakukan rumusan masalah. Tahap 2 (Dua) mengumpulkan data primer yang akan dilakukan pre-processing. Tahap 3 (Tiga) penerapan algoritma k-means dan Parameter data yang berpengaruh dalam menentukan tingkat kekritisan lahan yaitu skor penutupan lahan, skor lereng, skor erosi, skor produktivitas dan skor manajemen. Sehingga diketahui kelompok wilayah lahan kritis yang tinggi. Hasil penelitian ini  rehabilitasi daerah aliran sungai cipunagara dengan menggunakan metode algoritma k-means dapat menghasilkan kumpulan cluster dengan indeks Davies-Bouldin terkecil kumpulan cluster terbaik adalah cluster_1 dengan nilai 1886.707.\",\"PeriodicalId\":236794,\"journal\":{\"name\":\"InfoTekJar (Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan)\",\"volume\":\"87 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2019-09-07\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"1\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"InfoTekJar (Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan)\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.30743/INFOTEKJAR.V4I1.1633\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"InfoTekJar (Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.30743/INFOTEKJAR.V4I1.1633","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 1

摘要

干旱是西印德拉马尤地区最常见的事件之一,河道地区的修复成为了一种选择。由于苏邦-茵德拉马尤的土地处于临界点,那么就有必要使用k-均值算法进行临界陆地分区分区,从而更容易确定河流恢复的优先事项。该研究将其分为3个阶段,其中1个阶段(1),确定研究对象,该研究将作为研究对象用于农业栽培小组和河道管理人员,然后进行问题分类。第二阶段(第二阶段)收集预处理前的主要数据。第三阶段(三)采用k-均值算法和具有影响力的数据参数,确定了土地收税率、斜率、侵蚀率、生产力得分和管理分数等指标。因此,已知的高度临界地域群体。这项研究的结果是,通过运用k-手段算法恢复cipunargetrial的区域,可以产生最大的集群,其中最小的david es- bouldin索引,最好的集群是集群1,分数为1886.707。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Implementasi Algoritma K-Means Dalam Penentuan Prioritas Rehabilitasi Daerah Aliran Sungai Cipunagara
Kekeringan salah satu kejadian yang sering terjadi pada wilayah indramayu bagian barat, rehabilitasi daerah aliran sungai menjadi salah satu alternatif. Lahan lahan wilayah subang - indramayu dalam keadan kritis, maka perlu dilakukan pengelompokan wilayah lahan kritis menggunakan algoritma k-means, sehingga mudah dalam menentukan prioritas rehabilitasi daerah aliran sungai. Penelitian ini dibagi menjadi 3 tahap diantaranya Tahap 1 (Satu) pada tahap penelitian ini menentukan objek penelitian, yang akan dijadikan objek yaitu kelompok budidaya pertanian dan Bina Pengelola Daerah Aliran Sungai, kemudian dilakukan rumusan masalah. Tahap 2 (Dua) mengumpulkan data primer yang akan dilakukan pre-processing. Tahap 3 (Tiga) penerapan algoritma k-means dan Parameter data yang berpengaruh dalam menentukan tingkat kekritisan lahan yaitu skor penutupan lahan, skor lereng, skor erosi, skor produktivitas dan skor manajemen. Sehingga diketahui kelompok wilayah lahan kritis yang tinggi. Hasil penelitian ini  rehabilitasi daerah aliran sungai cipunagara dengan menggunakan metode algoritma k-means dapat menghasilkan kumpulan cluster dengan indeks Davies-Bouldin terkecil kumpulan cluster terbaik adalah cluster_1 dengan nilai 1886.707.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:604180095
Book学术官方微信