Analisis Judul Majalah Kawanku Menggunakan Clustering K-Means Dengan Konsep Simulasi Big Data Pada Hadoop Multi Node Cluster

AbstrakSaat ini pembaca e-magazine seperti majalah Kawanku semakin marak dan terus berkembang. Sehingga penggunaan data besar sangat dibutuhkan pada majalah Kawanku. Selain itu, dibutuhkan pengkategorian setiap bacaan ke dalam tujuh kategori judul pada majalah Kawanku. Sehingga dibutuhkan suatu pengolahan, pengelompokkan, dan pengkomunikasian antar data teks menggunakan text mining. Kombinasi text mining dengan Big Data dapat menjadi sebuah solusi yang menyediakan cara yang efisien dan reliabel untuk penyimpanan data dan infrastruktur yang efektif. Lalu pengkategorian teks dengan  clustering K-Means dirasa cukup meskipun menggunakan data besar karena hasilnya memiliki keakuratan yang tinggi. Dari hasil pengujian yang dilakukan, disimpulkan bahwa perbedaan dari banyaknya data tidak mempengaruhi waktu eksekusi karena perbedaan jumlah data yang digunakan tidak terlalu besar.Kata kunci: text mining, k-means, hadoop, big data, clustering, multi node cluster AbstractNowadays e-magazine reader like Kawanku magazine are increasing more and more.. So the use of Big Data is needed in managing e-magazine data in server. In addition, it takes the categorization of each reading into 7 categories of Kawanku magazine. So it takes a processing, grouping, and communicating between the text data using text mining. The combination of text mining with Big Data can be a solution that provides an efficient and reliable way for data storage and effective infrastructure. Then the text categorization with K-Means clustering is enough although using Big Data as a result has a high accuracy. From the results of tests performed, it was concluded that the difference of the number of data does not affect the execution time due to differences in the amount of data used is not too big.Keywords: text mining, k-means, hadoop, big data, clustering, multi node cluste

Analisis Judul Majalah Kawanku Menggunakan Clustering K-Means Dengan Konsep Simulasi Big Data Pada Hadoop Multi Node Cluster

Abstrak Saat ini pembaca e-magazine seperti majalah Kawanku semakin marak dan terus berkembang. Sehingga penggunaan data besar sangat dibutuhkan pada majalah Kawanku. Selain itu, dibutuhkan pengkategorian setiap bacaan ke dalam tujuh kategori judul pada majalah Kawanku. Sehingga dibutuhkan suatu pengolahan, pengelompokkan, dan pengkomunikasian antar data teks menggunakan text mining. Kombinasi text mining dengan Big Data dapat menjadi sebuah solusi yang menyediakan cara yang efisien dan reliabel untuk penyimpanan data dan infrastruktur yang efektif. Lalu pengkategorian teks dengan  clustering K-Means dirasa cukup meskipun menggunakan data besar karena hasilnya memiliki keakuratan yang tinggi. Dari hasil pengujian yang dilakukan, disimpulkan bahwa perbedaan dari banyaknya data tidak mempengaruhi waktu eksekusi karena perbedaan jumlah data yang digunakan tidak terlalu besar. Kata kunci: text mining, k-means, hadoop, big data, clustering, multi node cluster   Abstract Nowadays e-magazine reader like Kawanku magazine are increasing more and more.. So the use of Big Data is needed in managing e-magazine data in server. In addition, it takes the categorization of each reading into 7 categories of Kawanku magazine. So it takes a processing, grouping, and communicating between the text data using text mining. The combination of text mining with Big Data can be a solution that provides an efficient and reliable way for data storage and effective infrastructure. Then the text categorization with K-Means clustering is enough although using Big Data as a result has a high accuracy. From the results of tests performed, it was concluded that the difference of the number of data does not affect the execution time due to differences in the amount of data used is not too big. Keywords: text mining, k-means, hadoop, big data, clustering, multi node cluste

Sistem Pendukung Keputusan Diagnosis Penyakit Sapi Potong Menggunakan K-Nearest Neighbour (K-NN)

AbstrakIndustri peternakan merupakan salah satu industri yang penting dalam bidang penyediaan nutrisi makanan sehingga pertumbuhan produk ternak bisa menciptakan suatu ancaman kesehatan masyarakat dimana menyebabkan permasalahan kesehatan. Kurangnya pengetahuan peternak sapi potong mengenai berbagai penyakit yang menyerang serta solusi penanganan salah satu alasan  memanajemen kesehatan ternak dirasa cukup menyulitkan beberapa peternak. Pengembangan sistem pendukung keputusan yang menggunakan metode K-Nearest Neighbour (K-NN) sebagai metode inferensi untuk mendiagnosis penyakit ini. Data 11 jenis penyakit dapat dikenali oleh sistem pendukung keputusan dan 20 jenis gejala yang dapat dikenali oleh sistem. Hasil pengujian keakuratan 325 data latih dan 11 data uji telah menghasilkan tingkat akurasi 100% dengan nilai k = 3.Kata kunci: penyakit sapi potong, sistem pendukung keputusan, K-Nearest Neighbour AbstractThe livestock industry is one industry that is important in the provision of food nutrients so that the growth of livestock products could create a public health threat which causes health problems. Lack of beef cattle farmers knowledge about the various diseases that attack as well as the handling solutions is one reason s managing animal health are considered difficult for some farmers. The development of decision support systems using K-Nearest Neighbour (K-NN) as an inference method to diagnose this disease. Data 11 types of diseases can be recognized by decision support systems and 20 types of symptoms that can be recognized by the system. Results of testing the accuracy of 325 training data and test data 11 has yielded an accuracy rate of 100% with a value of k = 3.Keywords: cattle cow disease, desicion support system, K-Nearest Neighbou