SEGMENTASI PASAR KOPI MENGGUNAKAN METODE KNN DI INDONESIA

Jurnal TEKNIMEDIA: Teknologi Informasi dan Multimedia

View Publication Info
 
 
Field Value
 
Title SEGMENTASI PASAR KOPI MENGGUNAKAN METODE KNN DI INDONESIA
 
Creator Muhamad Maksum Hidayat
Wahyu Nugroho
Arief Setyanto
 
Subject Coffe, K-Nearest, Instagram, Histogram.
Kopi, K-Nearest, Instagram, Histogram.
 
Description Coffee is one of the most widely consumed plantation commodities in Indonesia and has great opportunities to be developed, especially in the field of market development. The thing that becomes an obstacle for coffee entrepreneurs is the right segmentation of the coffee market with the vast Indonesian state. This study aims to segment the coffee market in Indonesia by utilizing coffee image data available on Instagram social media with image classification using the K-Nearest Neighbor algorithm and histogram feature extraction, so as to determine the exact coffee market segmentation in Indonesia.
Kopi merupakan salah satu komoditas perkebunan yang banyak dikonsumsi di Indonesia dan memiliki peluang besar
untuk dikembangkan, khususnya bidang pengembangan pasar. Hal yang menjadi kendala bagi pengusaha kopi adalah
segmentasi pasar kopi yang tepat dengan kondisi negara Indonesia yang sangat luas. Penelitian ini bertujuan untuk
mensegmentasi pasar kopi di Indonesia dengan memanfaatkan data gambar kopi yang ada di media sosial instagram dengan
klasifikasi citra menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor dan ekstraksi fitur histogram, sehingga dapat menentukan
segmentasi pasar kopi yang tepat di Indonesia.
 
Publisher Badan Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (BP2M) STMIK Syaikh Zainuddin NW Anjani
 
Date 2020-05-23
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Peer-reviewed Article
 
Format application/pdf
 
Identifier https://jurnal.stmiksznw.ac.id/index.php/teknimedia/article/view/12
10.46764/teknimedia.v1i1.12
 
Source TEKNIMEDIA: Teknologi Informasi dan Multimedia; Vol. 1 No. 1 (2020): Mei 2020; 34-38
2722-6271
2722-6263
 
Language eng
 
Relation https://jurnal.stmiksznw.ac.id/index.php/teknimedia/article/view/12/7
 
Rights Copyright (c) 2020 TEKNIMEDIA: Teknologi Informasi dan Multimedia
http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
 

Contact Us

The PKP Index is an initiative of the Public Knowledge Project.

For PKP Publishing Services please use the PKP|PS contact form.

For support with PKP software we encourage users to consult our wiki for documentation and search our support forums.

For any other correspondence feel free to contact us using the PKP contact form.

Find Us

Twitter

Copyright © 2015-2018 Simon Fraser University Library