Pertemuan 14 HIERARCHICAL CLUSTERING METHODS
|
|
- Dewi Rachman
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Pertemuan 14 HIERARCHICAL CLUSTERING METHODS
2 berdasar gambar berdasar warna A A A A Q Q Q Q K K K K J J J J
3 A K Q J (a). Individual Cards A K Q J (b). Individual suits A K Q J (c). Black and red suits A K Q J (d). Major and minor suits (bridge) A K Q J A K Q J (f). Like face cards (e). Hearts plus queen of spades and other suits (hearts)
4 HIERARCHICAL CLUSTERING METHODS (Metode Pengklusteran berhierarki) Pengklasteran adalah pengelompokan objek/kasus (responden) menjadi kelompokkelompok yang lebih kecil, dimana setiap kelompok berisi objek yang mirip satu sama lain. Objek akan sangat berbeda ketika berasal dari kelompok yang berbeda Teknik pengklasteran hierarkis dilakukan dengan penggabungan secara berurutan (successive merger) atau pembagian secara berurutan (successive divisions) Metode aglomeratif hierarkis (agglomerative hierarchical methods), mulai dengan objek/kasus secara individual. Jadi mula-mula terdapat jumlah kluster sebanyak objek/kasus. Objek yang paling mirip (most similar) atau jaraknya paling dekat, yang pertama di kelompokan, dan kelompok yang awal ini digabung sesuai dengan kemiripan objek. Pada akhirnya, jika tingkat kemiripan menurun, semua kelompok-kelompok yang kecil (sub group) digabung/disatukan menjadi satu kluster. Metode hierarkis divisif (divisive hierarchical methods), bekerja dalam arah yang bertentangan. Suatu kelompok objek tunggal dibagi ke dalam dua kelompok yang lebih kecil (sub-groups), sehingga objek yang berada di kelompok yang satu sangat berbeda dengan objek yang berada di kelompok lainnya. Kelompok-kelompok yang kecil ini kemudian dibagi menjadi kelompok yang berbeda, proses akan berlanjut sampai diperoleh kelompok sebanyak objek yang ada, artinya sampai satu objek membentuk satu kelompok.
5 Hasil dari kedua metode aglomeratif dan devisif mungkin bisa disajikan dalam bentuk dendogram, sebagai suatu diagram dua dimensi. Pada uraian berikut pembahasan di fokuskan pada prosedure aglomeratif hierarkis dan khususnya metode pertalian (linkage methods), untuk mengelompokkan objek atau variabel. Pembahasan dimulai dengan pertalian tunggal (single linkage) yang diwakili jarak minimum atau tetangga terdekat (minimum distance or nearest neighbour), pertalian lengkap (complete linkage), yang diwakili jarak maksimum atau tetangga terjauh (maximum distance or farthest neighbour) dan pertalian rata-rata (average linkage or average distance). a). Single linkage, diperoleh ketika kelompok disatukan sesuai dengan jarak antara objek yang berdekatan. b). Complete linkage, terjadi kalau kelompok disatukan sesuai dengan jarak antara objek yang terjauh. c). Average linkage, diperoleh jika kelompok disatukan sesuai dengan rata-rata jarak antara pasangan objek didalam set masing-masing.
6 3 Single linkage a). Jarak kluster 3 Complete linkage b). Jarak kluster 3 Average linkage c). Jarak kluster = rata-rata jarak =
7 Langkah-langkah pengklasteran aglomeratif hierarkis untuk mengelompokkan N objek/variabel 1. Mulai dengan N kluster, masing-masing kelompok memuat objek tunggal dan matriks simetri N x N berjarak 2. Selidiki jarak matriks untuk pasangan kelompok (paire of clusters) yang paling mirip atau paling dekat. Misalkan jarak antara kelompok yang paling mirip (most similar clusters) yaitu U dan V 3. Gabungkan kelompok atau cluster U dan V. Kluster ini disebut kluster (UV). Perbarui entry di dalam matriks jarak dengan : a. Menghapus/menghilangkan baris dan kolom, sesuai dengan kluster (kelompok) U dan V. b. Tambah satu baris dan kolom memberikan jarak antara klaster (UV) dan sisa klaster 4. Ulangi langkah (2 dan 3) sebanyak (N-1) kali. (Seluruh objek akan berada dalam 1 klaster/kelompok setelah algoritma selesai). Catat identitas klaster yang digabung dan tingkatan (levels=distances or similarities) pada mana penggabungan terjadi.
8 Pertalian Tunggal (Single Linkage) Masukan (input) bagi algoritma pertalian tunggal bisa merupakan jarak atau kemiripan (distances or similarities), antara pasangan objek. Kelompok/kluster di bentuk dari individu objek dengan jelas menggabungkan tetangga terdekat di mana tetangga terdekat diartikan jarak terdekat. Pada awalnya, harus ditemukan jarak terdekat dalam dan menggabungkan objek yang bersangkutan, misalnya U dan V, untuk mendapatkan kelompok atau kluster (UV). Untuk langkah (3) dari algoritma umum (lihat urutan 1 sampai dengan 4), jarak antara kluster (UV) dengan kluster W di hitung sebagai berikut, Dalam hal ini, angka yang ditunjukkan oleh dan merupakan jarak antara tetangga terdekat dari kluster (U dan W) dan kluster (V dan W) masing-masing Hasil berupa single linkage clustering dapat disajikan dalam bentuk suatu dendogram atau diagram pohon (tree diagram). Cabang-cabang pohon menunjukkan kluster/kelompok.
9 Contoh 1: Pengklusteran dengan Pertalian Tunggal (dari 5 objek). Sebagai suatu ilustrasi algoritma pertalian tunggal (the single linkage algorithm) diberikan data hipotesis tentang jarak (distance) antara 5 pasang objek sbb: Tampak bahwa jarak terpendek Maka objek 5 dan 3 digabung menjadi kluster (3 5) Untuk membentuk kluster berikutnya, perlu dicari jarak kluster (3 5) dengan objek sisanya yaitu 1, 2 dan 4 sbb
10 maka diperoleh suatu matriks jarak yang baru sebagai berikut Sekarang jarak terdekat adalah Sehingga kluster (3 5) digabung dengan kluster (1), diperoleh kluster baru (1 3 5). Untuk membentuk kluster berikutnya, perlu dicari jarak kluster (1 3 5) dengan objek sisanya yaitu 2 dan 4 sbb Diperoleh matriks jarak untuk pengklusteran berikutnya sebagai berikut
11 Sekarang jarak yang terdekat adalah kluster 4 dan 2. Sekarang bentuk kluster (24), yaitu jarak pasangan Pada saat ini sudah dipunyai dua kluster yang berbeda yaitu kluster (1 3 5) dan kluster (2 4). Jarak yang paling dekat (minimum) adalah Matriks jarak yang terakhir menjadi Konsekwensinya, kluster (135) dan (24) digabung untuk membentuk kluster tunggal dari semua objek, sebanyak 5 buah yaitu ( ), ketika jarak terdekat dari dua kluster sebesar (6)
12 Gambar dendogram hasil pengklusteran hierarkis yang dilakukan secara bertahap. Kluster pertama (3 5) berjarak (2) Kluster kedua (1 3 5) berjarak (3) Kluster ketiga (24 ) berjarak (5) Kluster keempat ( ) berjarak (6) (3) dan (5) berisi 2 objek (35) dan (1) berisi 3 objek (2) dan (4) berisi 2 objek (1 3 5) dan (2 4) berisi 5 objek 6 Distances 4 2 Single linkage dendrogram for distances between five objects o b j e c t s
13 Complete Linkage (Pertalian Lengkap) Pertalian lengkap dilaksanakan sama seperti prosedure single linkage, dengan suatu kekecualian (exception). Pada setiap tahap, jarak (kemiripan) antara kluster ditentukan oleh jarak antara dua objek, satu dari setiap kluster yang paling jauh (most distant). Jadi pertalian lengkap menjamin bahwa semua objek dalam suatu kluster akan berada di dalam some maximum distance (or minimum similarity) satu sama lain Pengklasteran menggunakan Pertalian lengkap (Complete Linkage) Kembali pada matriks jarak pada contoh 1.
14 Langkah pertama, objek 3 dan 5 di gabung (mergred) karena keduanya paling mirip (most similar). Hal ini memberikan cluster (35). Langkah kedua, hitung jarak terjauh antara kluster (35) dengan objek sisa 1, 2 dan 4 Sehingga matriks jarak menjadi penggabungan selanjutnya (the most similar group) berjarak 5, yaitu objek 2 dan 4, menghasilkan kluster (24).
15 Langkah ketiga, hitung jarak terjauh antara kluster (24) dengan (35) dan 1 dan matriks jarak menjadi Penggabungan selanjutnya adalah kluster (124). Langkah terakhir, penggabungan kluster (35) dan (124) menjadi single cluster (12345) pada level Gambar dendrogram complete linkage diberikan sebagai berikut
16 12 10 Distances o b j e c t s Complete linkage dendrogram for distances between five objects
17 10 8 Distances E N Da Fr I Sp P Du G H Fi L a n g u a g e s Single linkage dendrogram for distances between numbers in 11 languages
18 10 8 Distances E N Da G Fr L a n g u a g e s I Sp P Du H Fi Complete linkage dendrogram for distances between numbers in 11 languages
19 10 8 Distances E N Da G Du Fr I Sp P H Fi L a n g u a g e s Average linkage dendrogram for distances between numbers in 11 languages
20
21
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Traveling Salesmen Problem (TSP) Travelling Salesman Problem (TSP) merupakan sebuah permasalahan optimasi yang dapat diterapkan pada berbagai kegiatan seperti routing. Masalah
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Clustering Analysis Clustering analysis merupakan metode pengelompokkan setiap objek ke dalam satu atau lebih dari satu kelompok,sehingga tiap objek yang berada dalam satu kelompok
Lebih terperinciLABORATORIUM DATA MINING JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA. Modul II CLUSTERING
LABORATORIUM DATA MINING JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA Modul II CLUSTERING TUJUA PRAKTIKUM 1. Mahasiswa mempunyai pengetahuan dan kemampuan dasar dalam
Lebih terperinciBAB III DIVISIVE ANALISIS. Pada bab ini akan dipaparkan bagaimana konsep dari divisive analisis serta
13 BAB III DIVISIVE ANALISIS Pada bab ini akan dipaparkan bagaimana konsep dari divisive analisis serta algoritma dari metode tersebut. 3.1 DEFINISI METODE DIVISIVE Teknik divisive klastering termasuk
Lebih terperinciAnalisis Cluster, Analisis Diskriminan & Analisis Komponen Utama. Analisis Cluster
Analisis Cluster Analisis Cluster adalah suatu analisis statistik yang bertujuan memisahkan kasus/obyek ke dalam beberapa kelompok yang mempunyai sifat berbeda antar kelompok yang satu dengan yang lain.
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
II.1 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Travelling Salesman Problem (TSP) Permasalahan tentang Traveling Salesman Problem dikemukakan pada tahun 1800 oleh matematikawan Irlandia William Rowan Hamilton dan matematikawan
Lebih terperinciPENGENALAN OBJEK PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN ALGORITMA HIERARCHICAL ALGOMERATIVE CLUSSTERING
PENGENALAN OBJEK PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN ALGORITMA HIERARCHICAL ALGOMERATIVE CLUSSTERING UmmulKhair, M.Kom 1, Rahmadsyah, M.Kom 2, Aja Abdurajak 3 Program StudiTeknikInformatikaSTT-Harapan Medan
Lebih terperinciPengenalan Pola. Hierarchical Clustering
Pengenalan Pola Hierarchical Clustering PTIIK - 2014 Course Contents 1 Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) 2 Stui Kasus 3 Latihan an Diskusi 4 Progress Final Project Hierarchical Clustering Hierarchical
Lebih terperinciPengelompokan Data dengan Metode...(Luh Joni Erawati Dewi)
ISSN0216-3241 17 PENGELOMPOKAN DATA DENGAN METODE KLASTERISASI HIRARKI Oleh Luh Joni Erawati Dewi Jurusan Manajemen Informatika, FTK, Undiksha Abstrak Pengelompokan data sangat diperlukan untuk mengetahui
Lebih terperinciANALISIS GEROMBOL CLUSTER ANALYSIS
ANALISIS GEROMBOL CLUSTER ANALYSIS Pendahuluan Tujuan dari analisis gerombol : Menggabungkan beberapa objek ke dalam kelompok-kelompok berdasarkan sifat kemiripan atau sifat ketidakmiripan antar objek
Lebih terperinciBAB III PEMBAHASAN. survei yang dilakukan BPS pada 31 Oktober Langkah selanjutnya yang
BAB III PEMBAHASAN Data yang digunakan dalam skripsi ini merupakan data sekunder yang diperoleh dari buku saku Ikhtisar Data Pendidikan Tahun 2016/2017. Data tersebut dapat dilihat pada Lampiran 1. Data
Lebih terperinciDSS untuk Menganalisis ph Kesuburan Tanah Menggunakan Metode Single Linkage
61 DSS untuk Menganalisis ph Kesuburan Tanah Menggunakan Metode Single Linkage Abdi Pandu Kusuma, Rini Nur Hasanah, dan Harry Soekotjo Dachlan Abstrak - ph tanah merupakan ukuran jumlah ion hidrogen dalam
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Analisis statistik multivariat adalah metode statistik di mana masalah yang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. LATAR BELAKANG MASALAH Analisis statistik multivariat adalah metode statistik di mana masalah yang diteliti bersifat multidimensional dengan menggunakan tiga atau lebih variabel
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Masalah dalam kehidupan sehari-hari tidak hanya didasarkan pada
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah dalam kehidupan sehari-hari tidak hanya didasarkan pada hubungan satu variabel atau dua variabel saja, akan tetapi cenderung melibatkan banyak variabel. Analisis
Lebih terperinciPengenalan Pola. Klasterisasi Data
Pengenalan Pola Klasterisasi Data PTIIK - 2014 Course Contents 1 Konsep Dasar 2 Tahapan Proses Klasterisasi 3 Ukuran Kemiripan Data 4 Algoritma Klasterisasi Konsep Dasar Klusterisasi Data, atau Data Clustering
Lebih terperinciUKDW BAB I PENDAHULUAN
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam dunia bisnis pada jaman sekarang, para pelaku bisnis senantiasa selalu berusaha mengembangkan cara-cara untuk dapat mengembangkan usaha mereka dan memperhatikan
Lebih terperinciClustering. Virginia Postrel
8 Clustering Most of us cluster somewhere in the middle of most statistical distributions. But there are lots of bell curves, and pretty much everyone is on a tail of at least one of them. We may collect
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB 2 LANDASAN TEORI Bab ini membahas tentang teori penunjang dan penelitian sebelumnya yang berhubungan dengan penerapan algoritma hierarchical clustering dan k-means untuk pengelompokan desa tertinggal.
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI II.1 Sistem Pendukung Keputusan II.1.1 Definisi Sistem Pendukung Keputusan Berdasarkan Efraim Turban dkk, Sistem Pendukung Keputusan (SPK) / Decision Support System (DSS) adalah sebuah
Lebih terperinciBAB II KAJIAN TEORI. linier, varian dan simpangan baku, standarisasi data, koefisien korelasi, matriks
BAB II KAJIAN TEORI Pada bab II akan dibahas tentang materi-materi dasar yang digunakan untuk mendukung pembahasan pada bab selanjutnya, yaitu matriks, kombinasi linier, varian dan simpangan baku, standarisasi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Analisis cluster merupakan teknik multivariat yang mempunyai tujuan utama untuk mengelompokkan objek-objek berdasarkan karakteristik yang dimilikinya. Analisis cluster
Lebih terperinciDAFTAR ISI. Latar Belakang Masalah... I.1. Rumusan Masalah... I.2. Maksud dan Tujuan Penelitian... I.2. Batasan Masalah... I.2
vii DAFTAR ISI LEMBAR PENGESAHAN.......i ABSTRACT.....ii ABSTRAKSI...iii KATA PENGANTAR.....iv DAFTAR ISI...vii DAFTAR GAMBAR........x DAFTAR TABEL......xii DAFTAR RUMUS...xiii DAFTAR LAMPIRAN...xiv BAB
Lebih terperinciALGORITMA ATURAN ASOSIASI APRIORI-TID DENGAN METODE KLASTERISASI HIERARKI AGLOMERATIF. Tri Khairul I.A 1 ABSTRAK
ALGORITMA ATURAN ASOSIASI APRIORI-TID DENGAN METODE KLASTERISASI HIERARKI AGLOMERATIF. Pendahuluan Tri Khairul I.A. Jurusan Matematika FMIPA Universitas Hasanuddin Makassar 905 e-mail: narutolik@linuxmail.org
Lebih terperinciANALISIS CLUSTER PADA DOKUMEN TEKS
Text dan Web Mining - FTI UKDW - BUDI SUSANTO 1 ANALISIS CLUSTER PADA DOKUMEN TEKS Budi Susanto (versi 1.3) Text dan Web Mining - FTI UKDW - BUDI SUSANTO 2 Tujuan Memahami konsep analisis clustering Memahami
Lebih terperinciTipe Clustering. Partitional Clustering. Hirerarchical Clustering
Analisis Cluster Analisis Cluster Analisis cluster adalah pengorganisasian kumpulan pola ke dalam cluster (kelompok-kelompok) berdasar atas kesamaannya. Pola-pola dalam suatu cluster akan memiliki kesamaan
Lebih terperinciDATA MINING DAN WAREHOUSE A N D R I
DATA MINING DAN WAREHOUSE A N D R I CLUSTERING Secara umum cluster didefinisikan sebagai sejumlah objek yang mirip yang dikelompokan secara bersama, Namun definisi dari cluster bisa beragam tergantung
Lebih terperinciBAB III K-MEDIANS CLUSTERING
BAB III 3.1 ANALISIS KLASTER Analisis klaster merupakan salah satu teknik multivariat metode interdependensi (saling ketergantungan). Metode interdependensi berfungsi untuk memberikan makna terhadap seperangkat
Lebih terperinciIMPLEMENTASI DETEKSI OUTLIER PADA ALGORITMA HIERARCHICAL CLUSTERING
IMPLEMENTASI DETEKSI OUTLIER PADA ALGORITMA HIERARCHICAL CLUSTERING Yoga Bhagawad Gita 1, Ahmad Saikhu 2 1,2 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Lebih terperinciAkademik Mahasiswa Fakultas Teknik Universitas Negeri Gorontalo (Mahasiswa Teknik Universitas Negeri Gorontalo) 2
PENERAPAN ALGORITMA AGGLOMERATIVE CLUSTERING UNTUK MENGKLASTER DATA AKADEMIK MAHASISWA FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS NEGERI GORONTALO Arfin Usman Kilo [1], Moh. Hidayat Koniyo [], Lillyan Hadjaratie [] Prodi
Lebih terperinciANALISIS KLASTERING LIRIK LAGU INDONESIA
ANALISIS KLASTERING LIRIK LAGU INDONESIA Afdilah Marjuki 1, Herny Februariyanti 2 1,2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank e-mail: 1 bodongben@gmail.com,
Lebih terperinciPendekatan Algoritma Divide and Conquer pada Hierarchical Clustering
Pendekatan Algoritma Divide and Conquer pada Hierarchical Clustering Agnes Theresia Damanik / 13510100 1 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,
Lebih terperinciInfinityJurnal Ilmiah Program Studi Matematika STKIP Siliwangi Bandung, Vol 3, No.2, September 2014
APLIKASI METODE-METODE AGGLOMERATIVE DALAM ANALISIS KLASTER PADA DATA TINGKAT POLUSI UDARA Oleh: Dewi Rachmatin Jurusan Pendidikan Matematika, UniversitasPendidikan Indonesia dewirachmatin@upi.edu ABSTRAK
Lebih terperinciPENGELOMPOKAN KUALITAS UDARA AMBIEN MENURUT KABUPATEN/KOTA DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN ANALISIS KLASTER
PENGELOMPOKAN KUALITAS UDARA AMBIEN MENURUT KABUPATEN/KOTA DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN ANALISIS KLASTER SKRIPSI Disusun oleh RIZKI TAHER DWI KURNIAWATI 24010210141017 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN
Lebih terperinciPENGELOMPOKAN DESA/KELURAHAN DI KOTA DENPASAR MENURUT INDIKATOR PENDIDIKAN
E-Jurnal Matematika Vol. (), Mei, pp. - ISSN: - PENGELOMPOKAN DESA/KELURAHAN DI KOTA DENPASAR MENURUT INDIKATOR PENDIDIKAN Ni Wayan Aris Aprilia A.P, I Gusti Ayu Made Srinadi, Kartika Sari Jurusan Matematika,
Lebih terperinciSTK511 Analisis Statistika. Pertemuan 13 Peubah Ganda
STK511 Analisis Statistika Pertemuan 13 Peubah Ganda 13. Peubah Ganda: Pengantar Pengamatan Peubah Ganda Menggambarkan suatu objek tidak cukup menggunakan satu peubah saja Kasus pengamatan peubah ganda
Lebih terperinciProses mengelompokkan suatu set objek ke dalam kelompok-kelompok objek yang sejenis. Bentuk yang paling umum digunakan adalah unsupervised learning
CLUSTERING DEFINISI Clustering : Proses mengelompokkan suatu set objek ke dalam kelompok-kelompok objek yang sejenis Bentuk yang paling umum digunakan adalah unsupervised learning # Unsupervised learning
Lebih terperinciAnalisis cluster pengorganisasian kumpulan pola ke dalam cluster (kelompok-kelompok) berdasar atas kesamaannya. Pola-pola dalam suatu cluster akan
Analisis cluster pengorganisasian kumpulan pola ke dalam cluster (kelompok-kelompok) berdasar atas kesamaannya. Pola-pola dalam suatu cluster akan memiliki kesamaan ciri/sifat daripada pola-pola dalam
Lebih terperinciCluster Analysis. Hery Tri Sutanto. Jurusan Matematika MIPA UNESA. Abstrak
S-17 Cluster Analysis Hery Tri Sutanto Jurusan Matematika MIPA UNESA Abstrak Dalam analisis cluster mempelajari hubungan interdependensi antara seluruh set variabel perlu diteliti. Tujuan utama analisis
Lebih terperincicommit to user 5 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Dasar Teori Text mining
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Dasar Teori 2.1.1 Text mining Text mining adalah proses menemukan hal baru, yang sebelumnya tidak diketahui, mengenai informasi yang berpotensi untuk diambil manfaatnya dari
Lebih terperinciPENGGUNAAN METODE PENGKLASTERAN UNTUK MENENTUKAN BIDANG TUGAS AKHIR MAHASISWA TEKNIK INFORMATIKA PENS BERDASARKAN NILAI
PENGGUNAAN PENGKLASTERAN UNTUK MENENTUKAN BIDANG TUGAS AKHIR MAHASISWA TEKNIK INFORMATIKA PENS BERDASARKAN NILAI Entin Martiana S.Kom,M.Kom, Nur Rosyid Mubtada i S. Kom, Edi Purnomo Jurusan Teknik Informatika
Lebih terperinciANALISIS KLUSTER UNTUK DATABINARY DAN PENERAPANNYA PADA PEMILIHAN TIPE MOBIL. Zulaekhah Pratiwi 1 ABSTRACT
ANALISIS KLUSTER UNTUK DATABINARY DAN PENERAPANNYA PADA PEMILIHAN TIPE MOBIL Zulaekhah Pratiwi 1 ABSTRACT The purpose of this study is to describe the cluster analysis for binary data using the single
Lebih terperinciPENGELOMPOKKAN KABUPATEN DI PROVINSI BALI BERDASARKAN PERKEMBANGAN FASILITAS PARIWISATA
E-Jurnal Matematika Vol. 2, No.3, Agustus 2013, 53-58 ISSN: 2303-1751 PENGELOMPOKKAN KABUPATEN DI PROVINSI BALI BERDASARKAN PERKEMBANGAN FASILITAS PARIWISATA NOVA SARI BARUS 1, I PUTU EKA NILA KENCANA
Lebih terperinciJULIO ADISANTOSO - ILKOM IPB 1
KOM341 Temu Kembali Informasi KULIAH #9 Text Clustering (Ch.16 & 17) Clustering Pengelompokan, penggerombolan Proses pengelompokan sekumpulan obyek ke dalam kelas-kelas obyek yang memiliki sifat sama.
Lebih terperinciANALISIS PEUBAH GANDA ANALISIS GEROMBOL HAZMIRA YOZZA JURUSAN MATEMATIKA UNAND LOGO
ANALISIS PEUBAH GANDA ANALISIS GEROMBOL HAZMIRA YOZZA JURUSAN MATEMATIKA UNAND Kompetensi menghitung jarak antar individu Membentuk gerombol dengan menggunakan metode gerombol berhierarkhi Membentuk gerombol
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN Bab ini membahas tentang hal-hal yang menjadi latar belakang pembuatan tugas akhir, rumusan masalah, tujuan, batasan masalah, manfaat, metodologi penelitian serta sistematika penulisan
Lebih terperinciAnalisis Klaster untuk Pengelompokan Kemiskinan di Jawa Barat Berdasarkan Indeks Kemiskinan 2016
Analisis Klaster untuk Pengelompokan Kemiskinan di Jawa Barat Berdasarkan Indeks Kemiskinan 2016 Rana Amani Desenaldo 1 Universitas Padjadjaran 1 rana.desenaldo@gmail.com ABSTRAK Kesejahteraan sosial adalah
Lebih terperinciBAB II II.1 LANDASAN TEORI
II.1 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Traveling Salesmen Problem TSP atau Travelling Salesmen Problem adalah salah satu masalah distribusi yang cukup lama dibahas dalam kajian optimasi. Masalahnya adalah bagaimana
Lebih terperinciKLASTERING DOKUMEN MENGGUNAKAN HIERARCHICAL AGGLOMERATIVE CLUSTERING
KLASTERING DOKUMEN MENGGUNAKAN HIERARCHICAL AGGLOMERATIVE CLUSTERING Herny Februariyanti 1 Edi Winarko 2 1) Sistem Informasi, Universitas Stikubank Semarang, email: herny@unisbank.ac.id 2) Ilmu Komputer,
Lebih terperinciANALISIS CLUSTER PADA DOKUMEN TEKS
Budi Susanto ANALISIS CLUSTER PADA DOKUMEN TEKS Text dan Web Mining - FTI UKDW - BUDI SUSANTO 1 Tujuan Memahami konsep analisis clustering Memahami tipe-tipe data dalam clustering Memahami beberapa algoritma
Lebih terperinciAnalisa Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah (APBD) dengan Metode Hierarchical Clustering
SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2016 Analisa Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah (APBD) dengan Metode Hierarchical Clustering Viga Apriliana Sari, Nur Insani Jurusan Pendidikan
Lebih terperinciANALISIS KARAKTERISTIK POLA BELANJA KELUARGA DENGAN ANALISIS KLASTER
ISSN: 2088-687X 73 ANALISIS KARAKTERISTIK POLA BELANJA KELUARGA DENGAN ANALISIS KLASTER Nur Arina Hidayati Program Studi Pendidikan Matematika FKIP UAD Jl. Prof. Dr. Soepomo, SH. Janturan Yogyakarta nurarinahidayati@gmail.com
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Masalah dalam kehidupan sehari-hari tidak hanya didasarkan pada
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah dalam kehidupan sehari-hari tidak hanya didasarkan pada hubungan satu variabel atau dua variabel saja, akan tetapi cenderung melibatkan banyak variabel. Analisis
Lebih terperinciPENGGEROMBOLAN SMA/MA DI KOTA PADANG BERDASARKAN INDIKATOR MUTU PENDIDIKAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE CLUSTER ENSEMBLE
Jurnal Matematika UNAND Vol. 3 No. 4 Hal. 13 23 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PENGGEROMBOLAN SMA/MA DI KOTA PADANG BERDASARKAN INDIKATOR MUTU PENDIDIKAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE CLUSTER
Lebih terperinciPENGENALAN WAJAH DENGAN MENERAPKAN ALGORITMA ADAPTIF K MEANS
PENGENALAN WAJAH DENGAN MENERAPKAN ALGORITMA ADAPTIF K MEANS Disusun oleh: Juan Elisha Widyaya (0822014) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jl. Prof. Drg. Suria Sumantri, MPH, no. 65, Bandung, Indonesia
Lebih terperinciJumlah persentase ini tidak harus persis seperti diatas tetapi bisa bervariasi tergantung di perusahaan mana metode ini diterapkan.
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Metode Pengelompokan ABC Pada abad ke-18, Villfredo Pareto, dalam penelitiannya mengenai distribusi kekayaan penduduk di Milan Italia, menemukan bahwa 20% dari total populasi
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Alasan memilih Ciputra Taman Dayu Pandaan dikarenakan Ciputra Taman Dayu
BAB III METODE PENELITIAN 1.1 Lokasi Penelitian Lokasi penelitian ini di Ciputra Taman Dayu Property Pandaan Pasuruan yang terletak di Jl. Raya Surabaya Km. 48 Pandaan 67156 Pasuruan Jawa Timur. Alasan
Lebih terperinciJURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2012) 1-5 1
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2012) 1-5 1 ANALISA PERBANDINGAN METODE HIERARCHICAL CLUSTERING, K-MEANS DAN GABUNGAN KEDUANYA DALAM MEMBENTUK CLUSTER DATA (STUDI KASUS : PROBLEM KERJA PRAKTEK JURUSAN
Lebih terperinciJURNAL TEKNIK ITS Vol. 1, (Sept, 2012) ISSN: A-521
JURNAL TEKNIK ITS Vol. 1, (Sept, 2012) ISSN: 2301-9271 A-521 Analisa Perbandingan Metode Hierarchical Clustering, K-means dan Gabungan Keduanya dalam Cluster Data (Studi kasus : Problem Kerja Praktek Jurusan
Lebih terperinciAPLIKASI PENGGUNAAN METODE KOHONEN PADA ANALISIS CLUSTER (Studi Kasus: Pendapatan Asli Daerah Jawa Tengah Dalam Menghadapi Asean Community 2015)
APLIKASI PENGGUNAAN METODE KOHONEN PADA ANALISIS CLUSTER (Studi Kasus: Pendapatan Asli Daerah Jawa Tengah Dalam Menghadapi Asean Community 015) Rezzy Eko Caraka 1 (1) Statistics Center Undip, Jurusan Statistika,
Lebih terperinciJURNAL PENERAPAN COMPLETE AND AVERAGE LINKAGE PADA PEMBENTUKAN RESEARCH GROUP DOSEN
JURNAL PENERAPAN COMPLETE AND AVERAGE LINKAGE PADA PEMBENTUKAN RESEARCH GROUP DOSEN IMPLEMENTATION OF COMPLETE AND AVERAGE LINKAGE TO THE FORMATION FACULTY RESEARCH GROUP Oleh: DEVY SURYANINGTYAS 12.1.03.02.0366
Lebih terperinciAnalisis Cluster Studi Kasus: Kabupaten Jepara Jawa Tengah
Analisis Cluster Studi Kasus: Kabupaten Jepara Jawa Tengah Disusun untuk Memenuhi Tugas Mata Kuliah Metode Analisis Perencanaan (TKP 34) Dosen Pengampu: Dr. Iwan Rudiarto Widjanarko, S.T., M.T. Sri Rahayu,
Lebih terperinciMODUL 6 ANALISIS CLUSTER
MODUL 6 ANALISIS CLUSTER Tujuan Praktikum Pada modul 6 ini, tujuan yang hendak dicapai dalam pelaksanaan praktikum antara lain : Mahasiswa mampu mengenali karakteristik analisis cluster. Mahasiswa memahami
Lebih terperinciSTUDI KOMPARATIF PENERAPAN METODE HIERARCHICAL, K-MEANS DAN SELF ORGANIZING MAPS (SOM) CLUSTERING PADA BASIS DATA. Abstract
STUDI KOMPARATIF PENERAPAN METODE HIERARCHICAL, K-MEANS DAN SELF ORGANIZING MAPS (SOM) CLUSTERING PADA BASIS DATA Undang Syaripudin 1, Ijang Badruzaman 2, Erwan Yani 3, Dede K 4, M. Ramdhani 5 1, 2 Teknik
Lebih terperinciBAB IV PENGOLAHAN DATA
BAB IV PENGOLAHAN DATA 4.1 Non-Hirarki Cluster (K-Means Cluster) 4.1.1 Print Output dan Analisa Output A. Initial Cluster Center Initial Cluster Centers Cluster 1 2 Kenyamanan 2 5 Kebersihan 3 5 Luas_Parkir
Lebih terperinciCLUSTERING MENGGUNAKAN K-MEANS ALGORITHM (K-MEANS ALGORITHM CLUSTERING)
CLUSTERING MENGGUNAKAN K-MEANS ALGORITHM (K-MEANS ALGORITHM CLUSTERING) Nur Wakhidah Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi Universitas Semarang Abstract Classification is the process of organizing
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
4 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Metode Clustering Clustering adalah metode penganalisaan data, yang sering dimasukkan sebagai salah satu metode Data Mining, yang tujuannya adalah untuk mengelompokkan data
Lebih terperinciPENENTUAN JUMLAH CLUSTER OPTIMAL PADA MEDIAN LINKAGE DENGAN INDEKS VALIDITAS SILHOUETTE
Buletin Ilmiah Math. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 05, No. 2 (2016), hal 97 102. PENENTUAN JUMLAH CLUSTER OPTIMAL PADA MEDIAN LINKAGE DENGAN INDEKS VALIDITAS SILHOUETTE Nicolaus, Evy Sulistianingsih,
Lebih terperinciIMPLEMENTASI DETEKSI OUTLIER PADA ALGORITMA HIERARCHICAL CLUSTERING
IMPLEMENTASI DETEKSI OUTLIER PADA ALGORITMA HIERARCHICAL CLUSTERING Ahmad Saikhu 2, Yoga Bhagawad Gita 2 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS),
Lebih terperinciANALISIS CLUSTER DENGAN METODE K-MEANS (TEORI DAN CONTOH STUDY KASUS)
ANALISIS MULTIVARIAT ANALISIS CLUSTER DENGAN METODE K-MEANS (TEORI DAN CONTOH STUDY KASUS) Oleh : Rizka Fauzia 1311 100 126 Dosen Pengampu: Santi Wulan Purnami S.Si., M.Si. PROGRAM STUDI SARJANA JURUSAN
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pada Bab II akan dibahas mengenai landasan-landasan teori yang mendukung penelitian ini, yaitu analisis kelompok, metode pengelompokan hierarki (single linkage dan complete linkage),
Lebih terperinciMETODE CLUSTERING DENGAN ALGORITMA K-MEANS. Oleh : Nengah Widya Utami
METODE CLUSTERING DENGAN ALGORITMA K-MEANS Oleh : Nengah Widya Utami 1629101002 PROGRAM STUDI S2 ILMU KOMPUTER PROGRAM PASCASARJANA UNIVERSITAS PENDIDIKAN GANESHA SINGARAJA 2017 1. Definisi Clustering
Lebih terperinciDosen, Institut Pertanian Bogor. Alumni Instiitut Pertanian Bogor
Jurnal Media Infotama Vol. 14 No. 1, Februari 2018 31 Perbandingan Hasil Pengelompokan menggunakan Analisis Cluster Berhirarki, K-Means Cluster, dan Cluster Ensemble (Studi Kasus Data Indikator Pelayanan
Lebih terperinciPENENTUAN KEMIRIPAN TOPIK PROYEK AKHIR BERDASARKAN ABSTRAK PADA JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA MENGGUNAKAN METODE SINGLE LINKAGE HIERARCHICAL
PENENTUAN KEMIRIPAN TOPIK PROYEK AKHIR BERDASARKAN ABSTRAK PADA JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA MENGGUNAKAN METODE SINGLE LINKAGE HIERARCHICAL Nur Rosyid M, Entin Martiana, Damitha Vidyastana, Politeknik Elektronika
Lebih terperinciANALISIS KLASTER KECAMATAN DI KABUPATEN SEMARANG BERDASARKAN POTENSI DESA MENGGUNAKAN METODE WARD DAN SINGLE LINKAGE
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 5, Nomor 4, Tahun 2016, Halaman 801-810 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian ANALISIS KLASTER KECAMATAN DI KABUPATEN SEMARANG BERDASARKAN
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Saat ini, konsep data mining semakin dikenal sebagai tools penting dalam
BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG Saat ini, konsep data mining semakin dikenal sebagai tools penting dalam manajemen informasi karena jumlah informasi yang semakin besar jumlahnya. Data mining sendiri
Lebih terperinciPENERAPAN DATA MINING PADA PENJUALAN HARDISK UNTUK OPTIMALISASI DISTRIBUSI MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING
PENERAPAN DATA MINING PADA PENJUALAN HARDISK UNTUK OPTIMALISASI DISTRIBUSI MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING SKRIPSI Diajukan Untuk Penulisan Skripsi Guna Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana
Lebih terperinciJurnal EKSPONENSIAL Volume 7, Nomor 1, Mei 2016 ISSN
Perbandingan Hasil Analisis Cluster dengan Menggunakan Metode Single Linkage dan Metode C-Means (Studi Kasus: Data Tingkat Kualitas Udara Ambien pada Perusahaan Perkebunan di Kabupaten Kutai Barat Tahun
Lebih terperinciBAB III K-MEANS CLUSTERING. Analisis klaster merupakan salah satu teknik multivariat metode
BAB III K-MEANS CLUSTERING 3.1 Analisis Klaster Analisis klaster merupakan salah satu teknik multivariat metode interdependensi (saling ketergantungan). Oleh karena itu, dalam analisis klaster tidak ada
Lebih terperinciGROUP TECHNOLOGY(GT)
GROUP TECHNOLOGY(GT) 258 Teknologi Kelompok (Group Technology) suatu konsep untuk meningkatkan efisiensi produksi dengan mengelompokkan komponen atau produk berdasarkan kesamaan dalam disain dan/atau proses
Lebih terperinciFuzzy Clustering. Logika Fuzzy
Fuzzy Clustering Logika Fuzzy Misalkan sistem uzzy dengan dua input dan output; input terdiri atas dan, outputnya y Fungsi keanggotaan dapat berbentuk: Gaussian Segitiga Bentuk lain Fungsi Gaussian i :
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Salah satu faktor penting penunjang globalisasi ialah internet. Semakin majunya teknologi internet menyebabkan banyaknya pengembang perangkat lunak membuat berbagai
Lebih terperinciPENGELOMPOKAN CITRA KUPU-KUPU MENGGUNAKAN ALGORITMA AGGLOMERATIVE HIERARCHICAL CLUSTERING
PENGELOMPOKAN CITRA KUPU-KUPU MENGGUNAKAN ALGORITMA AGGLOMERATIVE HIERARCHICAL CLUSTERING Albert Handrijono UDINUS, fakultas ilmu komputer Jl. Lumbung Sari IV/D02, Semarang, 50135, 6285950502947 E-mail
Lebih terperinciPENGELO MPOKAN KUALITAS UDARA AMBIEN MENURUT KABUPATEN/KOTA DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN ANALISIS KLASTER
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 2, Tahun 2015, Halaman 393-402 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PENGELO MPOKAN KUALITAS UDARA AMBIEN MENURUT KABUPATEN/KOTA
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Kredit merupakan salah satu usaha sekunder yang dapat dilakukan untuk pemenuhan kebutuhan sehari-hari. Pada umumnya, proses kredit dapat dilayani melalui lembaga keuangan
Lebih terperinciTEKNOSI, Vol. 02, No. 03, Desember Koko Handoko Universitas Putera Batam (cooresponding author)
TEKNOSI, Vol. 02, No. 03, Desember 2016 31 PENERAPAN DATA MINING DALAM MENINGKATKAN MUTU PEMBELAJARAN PADA INSTANSI PERGURUAN TINGGI MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING (STUDI KASUS DI PROGRAM STUDI
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. 2.1 Pengertian Industri dan Teknik Industri. sebagai suatu lokasi atau tempat dimana aktivitas produksi akan
15 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Industri dan Teknik Industri Menurut Sritomo (2003, p2), secara definitif, industri bisa diartikan sebagai suatu lokasi atau tempat dimana aktivitas produksi akan
Lebih terperinciTEMU KEMBALI INFORMASI BERDASARKAN LOKASI PADA DOKUMEN YANG DIKELOMPOKKAN MENGGUNAKAN METODE CENTROID LINKAGE HIERARCHICAL
TEMU KEMBALI INFORMASI BERDASARKAN LOKASI PADA DOKUMEN YANG DIKELOMPOKKAN MENGGUNAKAN METODE CENTROID LINKAGE HIERARCHICAL Nadia Damayanti 1, Nur Rosyid Mubtada i, S.Kom, M.Kom 2, Afrida Helen S.T, M.Kom
Lebih terperinciKOMBINASI ALGORITMA AGGLOMERATIVE CLUSTERING DAN K-MEANS UNTUK SEGMENTASI PENGUNJUNG WEBSITE
KOMBINASI ALGORITMA AGGLOMERATIVE CLUSTERING DAN K-MEANS UNTUK SEGMENTASI PENGUNJUNG WEBSITE Yudha Agung Wirawan, Dra.Indwiarti,M.Si, Yuliant Sibaroni,S.SI., M,T Program Studi Ilmu Komputasi Fakultas Informatika
Lebih terperinciIMPLEMENTASI HIERARCHICAL CLUSTERING DAN BRANCH AND BOUND PADA SIMULASI PENDISTRIBUSIAN PAKET POS
IMPLEMENTASI HIERARCHICAL CLUSTERING DAN BRANCH AND BOUND PADA SIMULASI PENDISTRIBUSIAN PAKET POS SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom.) Pada Program
Lebih terperinciBab 2 Tinjauan Pustaka 2.1 Penelitian Sebelumnya
Bab 2 Tinjauan Pustaka 2.1 Penelitian Sebelumnya Penelitian sebelumnya tentang Pengelompokkan Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur Berdasarkan Indikator Kemiskinan Dengan Metode Cluster Analysis. Peneliti
Lebih terperinciAnalisis Cluster Average Linkage Berdasarkan Faktor-Faktor Kemiskinan di Provinsi Jawa Timur
Analisis Cluster Average Linkage Berdasarkan Faktor-Faktor Kemiskinan di Provinsi Jawa Timur Qonitatin Nafisah, Novita Eka Chandra Jurusan Matematika Fakultas MIPA Universitas Islam Darul Ulum Lamongan
Lebih terperinciUKDW BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Perkembangan teknologi komputer khususnya di jaringan Internet telah berkembang dengan sangat cepat. Semua orang dapat saling bertukar dan mendapatkan informasi
Lebih terperinciPartitional clustering KLASTERING DENGAN METODE K-MEANS
Partitional clustering KLASTERING DENGAN METODE K-MEANS PENDAHULUAN K-mean merupakan teknik klastering yang paling umum dan sederhana. Tujuan klastering ini adalah mengelompokkan obyek ke dalam k klaster/kelompok.
Lebih terperinciPENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI KALIMANTAN BARAT BERDASARKAN INDIKATOR DALAM PEMERATAAN PENDIDIKAN MENGGUNAKAN METODE MINIMAX LINKAGE
Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 05, No. 02 (2016), hal 253-260 PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI KALIMANTAN BARAT BERDASARKAN INDIKATOR DALAM PEMERATAAN PENDIDIKAN MENGGUNAKAN
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Teori teori yang digunakan sebagai landasan dalam desain dan. implementasi dari sistem ini adalah sebagai berikut :
BAB II LANDASAN TEORI Teori teori yang digunakan sebagai landasan dalam desain dan implementasi dari sistem ini adalah sebagai berikut : 2.1. Sistem Informasi Manajemen Sistem Informasi Manajemen adalah
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Konsep Clustering dalam Data Mining Konsep dasar data mining adalah menemukan informasi tersembunyi dalam sebuah basis data dan merupakan bagian dari Knowledge Discovery in
Lebih terperinciANALISIS KELOMPOK METODE HIRARKI UNTUK PENGELOMPOKAN KOTA/KABUPATEN DI JAWA TIMUR BERDASARKAN INDIKATOR KETENAGAKERJAAN,,
1 ANALISIS KELOMPOK METODE HIRARKI UNTUK PENGELOMPOKAN KOTA/KABUPATEN DI JAWA TIMUR BERDASARKAN INDIKATOR KETENAGAKERJAAN,, Universitas Negeri Malang E-mail: desypurwaningyas@ymail.com Abstrak: Dengan
Lebih terperinciDETEKSI MAHASISWA BERPRESTASI DAN BERMASALAH DENGAN METODE K- MEANS KLASTERING YANG DIOPTIMASI DENGAN ALGORITMA GENETIKA
DETEKSI MAHASISWA BERPRESTASI DAN BERMASALAH DENGAN METODE K- MEANS KLASTERING YANG DIOPTIMASI DENGAN ALGORITMA GENETIKA Akmal Hidayat 1) & Entin Martiana 2) 1) Teknik Elektro Politeknik Bengkalis Jl.
Lebih terperinciAnalisis Cluster dengan Average Linkage Method dan Ward s Method untuk Data Responden Nasabah Asuransi Jiwa Unit Link
Analisis Cluster dengan Average Linkage Method dan Ward s Method untuk Data Responden Nasabah Asuransi Jiwa Unit Link SKRIPSI Diajukan Kepada Fakultas Matematikan dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas
Lebih terperinciIrlandia Ginanjar Staf Pengajar Jurusan Statistika FMIPA, Unpad Bandung.
Seminar Nasional Matematika 2008 Jurusan Matematika FMIPA UNPAD, Sumedang, 13 Desember 2008 Hierarchical Clustering Untuk Otomatisasi Pengelompokan Objek Pada Peta Dua Dimensi Hasil Analisis Multidimensional
Lebih terperinci