// <![CDATA[IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING DAN DISTANCE MATRIX API DALAM PENENTUAN PASAR STRATEGIS]]> 0422106801 - Dewi Rosmala , S.Si, M.IT. Dosen Pembimbing 1 0415068801 - Yusup Miftahuddin, S.Kom., MT Dosen Pembimbing 2 M. Alif Abhiesa Al Kautsar / 15-2015-077 Penulis
Petani menjual hasil panen kepada tengkulak dengan sistem tebang jual dengan harga yang sangat rendah dengan 40% keuntungan dimiliki oleh tengkulak karena kurang mendapatkan informasi pasar. Untuk mengatasi hal tersebut, penelitian ini mengusulkan sebuah sistem yang dapat memberikan informasi harga pasar kepada petani dengan cara mendapatkan kelompok harga komoditas tertinggi, dan mengukur jarak dari lokasi petani ke pasar untuk estimasi biaya pengiriman. Dataset harga pasar diperoleh dari website PIHPS milik Bank Indonesia, harga pasar dikelompokkan untuk mendapatkan kelompok harga tertinggi menggunakan K-Means Clustering. Dilakukan pengujian terhadap kualitas kelompok yang dihasilkan K-Means menggunakan Silhouette Coefficient, kelompok harga tinggi dengan nilai Silhouette terbaik menjadi lokasi pasar yang direkomendasikan. Penentuan jarak dari lokasi petani ke pasar yang termasuk dalam kelompok harga tertinggi dilakukan menggunakan Distance Matrix API, dan berdasarkan jarak tersebut sistem dapat menentukan estimasi biaya pengiriman. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode K-Means Clustering pada pengelompokkan harga pasar, Distance Matrix API dalam perhitungan jarak dari lokasi pasar ke lokasi pengguna, dan pengujian cluster menggunakan Silhouette Coefficient. Hasil penentuan pasar strategis pada penelitian ini diuji menggunakan data komoditas cabai merah dari tanggal 02/05/2019 – 06/05/2019 dan didapat hasil akurasi K Menas pada aplikasi sebesar 100%, akurasi silhouette sebesar 100%, akurasi Distance Matrix sebesar 88.63%, dan pasar yang direkomendasikan adalah pasar yang merupakan anggota dari kelompok yang dihasilkan K-Means dengan nilai K = 2, dimana kelompok tersebut memiliki nilai Silhouette sebesar 0.70.