DATA MINING PENGELOMPOKAN INDUSTRI KECIL DAN MENENGAH BERDASARKAN HASIL PRODUKSI MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING DI KABUPATEN LANGKAT
Bibliographic record
Abstract
Industri Kecil dan Menengah (IKM) adalah rangkaian kegiatan dan ekonomi yang meliputi pengolahan, pengerjaan, pengubahan, perbaikan bahan baku atau barang setengah jadi menjadi barang yang berguna dan lebih bermanfaat untuk pemakaian dan usaha jasa yang menunjang berbagai kegiatan. Pada saat ini, jumlah IKM di Kabupaten Langkat terus meningkat, banyaknya data IKM yang pengelompokannya masih acak dan tidak teratur menyebabkan bagian Perindustrian cukup kesulitan dalam mengelompokan data IKM tersebut berdasarkan Kecamatan, Jenis Industri dan Hasil Produksi.Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menerapkan Algoritma K-Means dalam mengelompokan data IKM di Kabupaten Langkat serta untuk memberikan informasi tambahan mengenai perkembangan dan pertumbuhan IKM yang berada di Kabupaten Langkat. Diperoleh hasil pengelompokan menjadi 3 cluster yaitu pada cluster 1 berjumlah 7 data dimana kelompok industri kecil dan menengah pada Kecamatan (X) Kutambaru dengan Jenis Industri (Y) adalah Industri makanan ringan dan Hasil produksi (Z) adalahTempe, cluster 2 berjumlah 6 dimana kelompok industri kecil dan menengah pada Kecamatan (X) Sawit Seberang dengan Jenis Industri (Y) adalah kerajinan/anyaman dan Hasil produksi (Z) adalah Ukir Batu akik, dan cluster 3 berjumlah 6 data dimana kelompok industri kecil dan menengah pada Kecamatan (X) Brandan Barat dengan Jenis Industri (Y) adalah Bangunan/Mebel/Logam dan Hasil produksi (Z) adalah Industri Kayu.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.004 |
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".