Data Mining Clustering and Correlation Analysis of Marine Potential Insights from Capture Fisheries Coral Reef Quantity and Plankton Abundance
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.14715318Keywords:
Data Mining, Clustering, Correlation, Analysis of Marine PotentialAbstract
Indonesia, sebagai negara kepulauan dengan wilayah laut yang luas, memiliki potensi besar dalam memanfaatkan sumber daya laut, seperti terumbu karang, mangrove, budidaya, dan penangkapan ikan laut. Pemanfaatan yang berkelanjutan tidak hanya berdampak positif pada ekosistem laut tetapi juga meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Untuk mendukung pengelolaan berkelanjutan, diperlukan analisis data mendalam guna mengidentifikasi pola dan hubungan yang relevan. Data mining menjadi alat efektif untuk menggali pola yang tersembunyi, terutama melalui teknik clustering. Analisis clustering dilakukan terhadap data perikanan tangkap, kuantitas terumbu karang, dan kelimpahan plankton guna menemukan kelompok homogen dalam dataset. Proses ini diawali dengan pemilihan data sesuai kriteria, dilanjutkan dengan preprocessing untuk menyaring data redundan. Hasilnya, terdapat tiga cluster utama: cluster 0 berfokus pada terumbu karang, cluster 1 pada jumlah ikan tangkap, dan cluster 2 pada kelimpahan plankton.
Downloads
References
A Pardosi, N. M., Ristamaya, W., Mariami, I., & Bacaan dan Buku Latihan Soal, B. (2020). Penerapan DataMining Untuk Analisa Pola Penjualan Buku Bacaan Dan Buku Latihan Soal Pada PT. BPK. Gunung Mulia Dengan Menggunakan Algoritma FP-Growth. Jurnal SI (SISTEM INFORMASI.
Adinda, P. R. (n.d.). Mensortir Jenis Daun Mint Menggunakan Euclidean Distance Dan K-Means Clustering Dengan Ekstraksi Ciri Bentuk Dan Tekstur. Portaldata.Org, 2(9), 2022–2023.
Darmica, H. (2023). Kelautan Berbasis Big Data Dalam Menghadapi Era Industri 4.0. Jurnal Kelautan Dan Perikanan Terapan (JKPT), 1, 81. https://doi.org/10.15578/jkpt.v1i0.12052
Hartama, D., Perdana Windarto, A., & Wanto, A. (2019). The Application of Data Mining in Determining Patterns of Interest of High School Graduates. Journal of Physics: Conference Series, 1339(1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1339/1/012042
Ikotun, A. M., Ezugwu, A. E., Abualigah, L., Abuhaija, B., & Heming, J. (2023). K-means clustering algorithms: A comprehensive review, variants analysis, and advances in the era of big data. Information Sciences, 622, 178–210. https://doi.org/10.1016/j.ins.2022.11.139
Lestari, W. (2019). Clustering Data Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Means Untuk Menunjang Strategi Promosi (Studi Kasus : STMIK Bina Bangsa Kendari). Jurnal Sistem Informasi Dan Sistem Komputer, 4(2). http://e-jurnal.stmikbinsa.ac.id/index.php/simkom35
Nabila, Z., Rahman Isnain, A., & Abidin, Z. (2021). Analisis Data Mining Untuk Clustering Kasus Covid-19 Di Provinsi Lampung Dengan Algoritma K-Means. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi (JTSI), 2(2), 100. http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
Senthilnathan, S. (2019). Usefulness of Correlation Analysis. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.3416918
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Cindy Muhdiantini, Mega Fitri Yani, Ilham Auliya Rahman, Ati Maryati (Author)

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
How to Cite
Share
Most read articles by the same author(s)
- Mega Fitri Yani, Cindy Muhdiantini, Syifa Nur Aini, Risk Management in Financial Technology: A Systematic Literature Reviewto Support Sustainability and Security of Digital Financial Services , SITEKNIK: Sistem Informasi, Teknik dan Teknologi Terapan: Vol. 2 No. 1 (2025): January
Similar Articles
- Ferian Fauzi Abdulloh, Favian Afrheza Fattah, Devi Wulandari, Ali Mustopa, Comparison Of Efficientnet And Yolov8 Algorithms In Motor Vehicle Classification , SITEKNIK: Sistem Informasi, Teknik dan Teknologi Terapan: Vol. 2 No. 3 (2025): July
- Cindy Muhdiantini, Mega Fitri Yani, Ibnu Zulkarnain, Trends and Innovations in CRM for Patient Management: A Literature Review , SITEKNIK: Sistem Informasi, Teknik dan Teknologi Terapan: Vol. 2 No. 2 (2025): April
- Daffa Shidqi Thamrin, Business Model for Effectiveness of Human-AI Collaboration Patterns in Digital Fiction Storytelling: A Systematic Literature Review , SITEKNIK: Sistem Informasi, Teknik dan Teknologi Terapan: Vol. 2 No. 3 (2025): July
- Muhammad Arif Zikir Risky Arif, Perancangan Sistem Pemesanan pada Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) LA Group Kabupaten Jombang Berbasis Website , SITEKNIK: Sistem Informasi, Teknik dan Teknologi Terapan: Vol. 2 No. 3 (2025): July
- Shobrun Jamil Bagastio, M.Ahyar Harizillah, Muhammad Arya Pramudya Subekti, PERAN PROSES BISNIS DALAM TRANSFORMASI DIGITAL UKM: SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW MENGENAI TEKNOLOGI YANG DIADOPSI , SITEKNIK: Sistem Informasi, Teknik dan Teknologi Terapan: Vol. 1 No. 1 (2024): January
- Annisa Humairo, Akbar Habib Buana Wibawa Putra, Laily Indaryani, Muharman Lubis, Strategi Terbaik Transfer Pengetahuan dalam K3: Integrasi Teknologi dan Manajemen Pengetahuan , SITEKNIK: Sistem Informasi, Teknik dan Teknologi Terapan: Vol. 2 No. 3 (2025): July
- Farhana Zahra, Analysis of Digital Governance Framework Implementation to Enhance Digital Transformation , SITEKNIK: Sistem Informasi, Teknik dan Teknologi Terapan: Vol. 2 No. 3 (2025): July
- Alaric Rasendriya Aniko, Alif Noorachmad Muttaqin, Muhamad Ivan Fadilah, BUSINESS PROCESS MANAGEMENT IN IT COMPANY: SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW , SITEKNIK: Sistem Informasi, Teknik dan Teknologi Terapan: Vol. 1 No. 2 (2024): July
- Nenden Eva, Rahma Karina, Septiya Mutiara, RD. Rohmat Saedudin, ANALISIS JAMINAN KUALITAS SISTEM KEAMANAN SIBER PADA SISTEM INFORMASI : SEBUAH STUDI LITERATUR , SITEKNIK: Sistem Informasi, Teknik dan Teknologi Terapan: Vol. 1 No. 2 (2024): July
- Hasyim Sri Wahyudi, Ferian Fauzi Abdulloh, Optimization of Random Forest Algorithm Using Random Search for Alzheimer's Disease Detection , SITEKNIK: Sistem Informasi, Teknik dan Teknologi Terapan: Vol. 2 No. 3 (2025): July
You may also start an advanced similarity search for this article.