Penentuan Tempat Inap dan Paket Makan pada Penginapan di Kepulauan Karimunjawa Menggunakan Metode Fuzzy Clustering Means
Bibliographic record
Abstract
Sistem pendukung keputusan merupakan sistem yang digunakan untuk mendukung para pengambil keputusan dalam membuat keputusan pada situasi-situasi tertentu. Implementasi sistem pendukung keputusan dapat juga digunakan untuk memecahkan masalah terutama berbagai masalah yang sangat kompleks dan tidak terstruktur. Kajian ini membahas tentang aplikasi pendukung keputusan penentuan tempat inap dan paket makan di Kepulauan Karimunjawa dengan menggunakan metode fuzzy clustering means. Metode fuzzy clustering means digunakan dalam mengelompokkan data tempat inap dan paket makan ke dalam cluster (kelompok) berdasarkan kesamaan nilai pada pusat cluster-nya. Aplikasi penentuan tempat inap dan paket makan dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL sebagai sistem manajemen basis data. Keluaran dari penelusuran wisatawan berupa tabel cluster yang berisi informasi empat data tempat inap beserta biaya inap dan paket makan dengan total mendekati nilai anggaran wisatawan. Informasi tersebut digunakan wisatawan sebagai data pendukung dalam pengambilan keputusan tempat inap. Aplikasi pendukung keputusan ini sangat membantu untuk pengambilan keputusan mengenai biaya menginap dan paket makan wisatawan di Kepulauan Karimunjawa.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.005 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".