Source Code SPK Metode K-Means Clustering Dan Weighted Sum Model (WSM)

Source Code SPK Metode K-Means Clustering dan Weighted Sum Model (WSM) adalah suatau aplikasi SPK (Sistem Pendukung Keputusan) yang dalam penerapannya menggunakan dua metode sekaligus dalam implementasnya dan masing-masing metode mempunyai fungsi dan peran masing-masing.

Seperti fungsinya Metode K-Means Clustering merupakan salah satu metode dalam sistem pendukung keputusan yang menggunakan algoritma K-Means untuk proses pengelompokkan data berdasarkan kemiripan karakteristiknya. Tujuan K-Means yaitu untuk membagi data menjadi beberapa kelompok (cluster) yang homogen, sehingga lebih mempermudah dalam pengambilan keputusan terkait pengelompokan data tersebut. Atas dasar definisi tersebut dapat disimpulkan bahwa Metode K-Means Clustering mampu mengidentifikasi pola dan hubungan dalam data serta membantu dalam proses analisis dan pengambilan keputusan yang lebih terarah.

Sedangkan metode Weighted Sum Model (WSM) merupakan suatu metode sederhana yang sering digunakan pada permasalahan dimensi tunggal dan banyak diterapkan untuk membantu pengambil keputusan dalam mengambil suatu keputusan. Normalisasi atribut dilakukan guna menjamin perbandingan antar atribut yang akan digunakan. Jika tidak demikian, maka atribut-atribut yang memiliki nilai yang tinggi akan membuat ketidakseimbangan pada nilai keseluruhan yang akan diperoleh.

Dari penggabungan 2 (dua) metode tersebut diatas, dapat disimpulkan bahwa penerapan Metode K-Means untuk mengelompokan dan membagi data (cluster) sedangkan Weighted Sum Model (WSM) sebagai penentuan normalisasi dan nilai alternatif terpilih.

Lihat Juga: Source Code SPK Metode Fuzzy Dan WSM (Weighted Sum Model)

Aplikasi SPK Metode K-Means dan WSM ini dapat dapat diterapkan sesuai kebutuhan dan ke-2 metode tersebut dapat pula di Custom sesuai dengan studi kasus yang diinginkan oleh pengguna. Sistem Pendukung Keputusan ini dibuat dan dikembangkan dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP Native versi 8.0. dengan database MySQLi. Adapun fitur-fitur dalam aplikasi ini yaitu sebagai berikut:

Halaman Data Kriteria (CRUD);

Halaman Data Sub Kriteria (CRUD);

Halaman Alternatif (CRUD);

Halaman Cluster K-Means (Metode K-Means)[CRUD);

Halaman Hasil Analisis (Metode WSM) [Nilai Matrik Awal, Normalisasi dan Hasil Perangkingan);

 

Halaman Proses Seleksi Metode K-Means dan WSM meliputi: data alternatif, nilai kriteria, nilai matriks awal, normalisasi, perangkingan, alternatif terbaik dan halaman Laporan Hasil Seleksi.

Beberapa Screenshot Source Code SPK K-Means dan WSM dapat dilihat pada contoh gambar-gambar berikut:

 

Halaman Dashboard

Halaman Alternatif

Halaman Proses Clustering (Pengelompokan)

Halaman Hasil Analisis

Halaman Cetak Hasil Analisis

Apabila Teman-Teman minat, tertarik dan atau sesuai dengan judul tugas akhir anda tentang Source Code SPK Metode K-Means Dan Weighted Sum Model (WSM) ini, akan mendapatkan paket file:

File Source Code Aplikasi (PHP Native Versi 8.x);

File Database Aplikasi;

File panduan instalasi aplikasi.

 

Untuk mendapakan file paket tersebut diatas, silahkan chat kami melalui:

 

WA 👉: 082345161368

 

þ	Silahkan kunjungi Sitemap (peta situs kami) untuk menemukan Inspirasi lainnya: Tutorial, Edukasi, Judul Skripsi dan Source Code dari: Aplikasi, Sistem Informasi, Sistem Pendukung Keputusan, Sistem Pakar, E-Commerce dan lain-lain.
þ	Kami juga menerima jasa pembuatan Aplikasi Webiste untuk Usaha, Instansi, Swasta maupun Skripsi/Tugas Akhir, dan lain-lain.