Majid, Ajiz Abdul (2025) Implementasi Hybrid Data Mining Menggunakan Algoritma KMeans dan Random Forest untuk Klasifikasi UMKM Kabupaten Bogor. Skripsi thesis, Universitas Pakuan.
Full text not available from this repository.Abstract
Implementasi Hybrid Data Mining Menggunakan Algoritma KMeans dan Random Forest untuk Klasifikasi UMKM Kabupaten Bogor Eneng Tita Tosida1 , Ajiz Abdul Majid2 , Irma Anggraeni3 1 Ilmu Komputer, Universitas Pakuan Bogor, [email protected] 2 Ilmu Komputer, Universitas Pakuan Bogor, [email protected] 3 Ilmu Komputer, Universitas Pakuan Bogor, [email protected] Kata Kunci ABSTRAK Data Mining, K-Means, Random Forest, Hybrid Model, KDD, UMKM Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) berperan penting dalam perekonomian nasional, namun proses klasifikasi dan penyaluran bantuan sering masih dilakukan secara manual dan tidak efisien. Penelitian ini menerapkan pendekatan hybrid data mining dengan menggabungkan algoritma K-Means dan Random Forest untuk meningkatkan akurasi klasifikasi UMKM di Kabupaten Bogor. Proses penelitian mengikuti tahapan Knowledge Discovery in Databases (KDD) yang meliputi seleksi, pembersihan, transformasi, penambangan, dan evaluasi data. Dataset terdiri atas 7.615 data UMKM tahun 2025 dari Dinas Koperasi dan UMKM Kabupaten Bogor. Setelah proses pra-pemrosesan dan feature selection, dilakukan pengelompokan dengan algoritma K-Means dan diperoleh nilai optimal k = 3 menggunakan metode Elbow. Hasil pengelompokan menjadi label pelatihan untuk model Random Forest dengan akurasi 95,9%, precision 0,94, dan recall 0,94. Evaluasi klaster menunjukkan Silhouette Score sebesar 0,6926 dan Davies–Bouldin Index sebesar 0,994 yang menandakan pemisahan klaster yang baik. Hasil ini menunjukkan bahwa pendekatan hybrid K-Means–Random Forest efektif meningkatkan performa klasifikasi dibandingkan penggunaan metode tunggal, serta dapat mendukung proses pengambilan keputusan berbasis data dalam penyaluran bantuan UMKM secara objektif dan efisien
| Item Type: | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Subjects: | Fakultas Ilmu Pengetahuan Alam dan Matematika > Ilmu Komputer |
| Divisions: | Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Ilmu Komputer |
| Depositing User: | PERPUSTAKAAN FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNPAK |
| Date Deposited: | 08 Jul 2026 07:53 |
| Last Modified: | 08 Jul 2026 07:53 |
| URI: | http://eprints.unpak.ac.id/id/eprint/10883 |
Actions (login required)
 |
View Item |