<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<modsCollection xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:slims="http://slims.web.id" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd">
<mods version="3.3" ID="11239">
<titleInfo>
<title><![CDATA[IMPLEMENTASI K-MEANS PADA CLUSTERING UNTUK PENGUSULAN PENEMPATAN HIDRAN PILAR]]></title>
</titleInfo>
<name type="Personal Name" authority="">
<namePart>0422106801 - Dewi Rosmala , S.Si, M.IT.</namePart>
<role><roleTerm type="text">Dosen Pembimbing 1</roleTerm></role>
</name>
<name type="Personal Name" authority="">
<namePart>0415068801 - Yusup Miftahuddin, S.Kom., MT</namePart>
<role><roleTerm type="text">Dosen Pembimbing 2</roleTerm></role>
</name>
<name type="Personal Name" authority="">
<namePart>Mohamad Rezaldy Fahrudin / 15-2015-057</namePart>
<role><roleTerm type="text">Penulis</roleTerm></role>
</name>
<typeOfResource manuscript="yes" collection="yes"><![CDATA[mixed material]]></typeOfResource>
<genre authority="marcgt"><![CDATA[bibliography]]></genre>
<originInfo>
<place><placeTerm type="text"><![CDATA[Teknik Informatika]]></placeTerm></place>
<publisher><![CDATA[FTI]]></publisher>
<dateIssued><![CDATA[2019]]></dateIssued>
<issuance><![CDATA[monographic]]></issuance>
<edition><![CDATA[0]]></edition>
</originInfo>
<language>
<languageTerm type="code"><![CDATA[en]]></languageTerm>
<languageTerm type="text"><![CDATA[English]]></languageTerm>
</language>
<physicalDescription>
<form authority="gmd"><![CDATA[Text]]></form>
<extent><![CDATA[]]></extent>
</physicalDescription>
<note>Kebakaran pemukiman merupakan salah satu bencana yang setiap tahunnya terjadi di beberapa daerah di Indonesia terutama di kota Bandung. Setiap tahunnya, terdapat sekitar 162 kejadian dengan kerugian materi mencapai Rp 21 miliar per tahun. Akibat kerugian yang ditimbulkan dibutuhkan penanggulangan secara dini, salah satu langkah yang dapat dilakukan dengan mengelompokan wilayah-wilayah dengan potensi kebakaran pemukiman dengan memanfaatkan data yang sering terjadi kebakaran dan membangun sumber mata air di sekitaran daerah tersebut. Dalam penelitian ini menggunakan data titik kebakaran dengan parameter latitude, longitude dan menggunakan metode K-Means. Metode K-Means merupakan metode clustering yang berfungsi untuk mengelompokan data dengan karakteristik yang sama. Hasil dari penelitian ini menunjukkan penggunaan metode K-Means dapat digunakan untuk proses clustering data kebakaran dengan hasil Silhouette Coefficient terbaik mendekati 0.62 pada penggunaan 3 cluster dengan menggunakan jumlah data sebesar 283 data. Hasil pengujian yang telah dilakukan pada sistem sebanyak 30 kali dibandingkan dengan pengujian k-means secara manual didapatkan keakurasian sebesar 66,7%.</note>
<subject authority=""><topic><![CDATA[Data Mining, Kebakaran, Pengelompokan]]></topic></subject>
<classification><![CDATA[]]></classification><identifier type="isbn"><![CDATA[20190812]]></identifier><location>
<physicalLocation><![CDATA[Setiadi Open Source ETD System]]></physicalLocation>
<shelfLocator><![CDATA[496IF/19]]></shelfLocator>
<holdingSimple>
<copyInformation>
<numerationAndChronology type="1"><![CDATA[496IF/19]]></numerationAndChronology>
<sublocation><![CDATA[My Library]]></sublocation>
<shelfLocator><![CDATA[496IF/19]]></shelfLocator>
</copyInformation>
</holdingSimple>
</location>
<slims:digitals>
<slims:digital_item id="10672" url="" path="/152015057.pdf" mimetype="application/pdf"><![CDATA[IMPLEMENTASI K-MEANS PADA CLUSTERING UNTUK PENGUSULAN PENEMPATAN HIDRAN PILAR]]></slims:digital_item>
</slims:digitals><recordInfo>
<recordIdentifier><![CDATA[11239]]></recordIdentifier>
<recordCreationDate encoding="w3cdtf"><![CDATA[2020-08-19 14:42:56]]></recordCreationDate>
<recordChangeDate encoding="w3cdtf"><![CDATA[2020-08-19 14:43:25]]></recordChangeDate>
<recordOrigin><![CDATA[machine generated]]></recordOrigin>
</recordInfo></mods></modsCollection>